Category Archive inteligencia artificial

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

El aprendizaje con máquina avanzada e inteligencia artificial

La inteligencia artificial (AI) y aprendizaje máquina avanzada (ML) se componen de muchas tecnologías y técnicas (por ejemplo, aprendizaje en profundidad, las redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural [NLP]). “Las técnicas más avanzadas ir más allá del típico basado en algoritmos para crear sistemas que comprender, aprender, predecir, adaptarse y, potencialmente, funcionan de manera autónoma. Esto es lo que hace que las máquinas inteligentes aparecen “inteligente.”, señala el experto Maximiliano Gonzalez Kunz.

 

González Kunz agrega: “Applied Ai y aprendizaje máquina avanzada dan lugar a un espectro de implementaciones inteligentes, incluyendo dispositivos físicos (robots, vehículos autónomos, electrónica de consumo), así como aplicaciones y servicios virtuales (asistentes personales [UNION DAV], asesores inteligentes). Aparte el especialista Maximiliano Gonzalez Kunz señala: “Estas implementaciones se entregan como una nueva clase de aplicaciones inteligentes, obviamente, y cosas así como proporcionar inteligencia integrada para una amplia gama de dispositivos de malla y soluciones de software y servicios existentes.”

 

El ritmo de innovación tecnológica es hoy más rápido que nunca. Hace unos pocos años, las tecnologías de cloud computing fueron considerados de vanguardia. Ahora una plataforma sólida y madura, las tecnologías de cloud computing están impulsando los avances y la creación de nuevos paradigmas en los negocios, la salud, la investigación, y el mundo interconectado. Entonces, ¿qué novedades podemos esperar para el 2017?

 

Recientemente, Gartner ha identificado las principales tendencias tecnológicas que serán estratégicos para la mayoría de las organizaciones en 2017. Tendencias tecnológicas estratégicas se definen como aquellos con considerable potencial disruptivo que está empezando a salir de un estado incipiente en un impacto más amplio y uso o que están creciendo rápidamente tendencias con un alto grado de volatilidad de alcanzar puntos de inflexión en los próximos cinco años. “Gartner’s top 10 tendencias tecnológicas estratégicas para 2017 se estableció el escenario para la malla digital inteligente”, Maximiliano Gonzalez Kunz.

 

Maximiliano Gonzalez Kunz: El ritmo de innovación tecnológica es hoy más rápido que nunca. Hace unos pocos años, las tecnologías de cloud computing fueron considerados de vanguardia. Ahora una plataforma sólida y madura, las tecnologías de cloud computing están impulsando los avances y la creación de nuevos paradigmas en los negocios, la salud, la investigación, y el mundo interconectado. Entonces, ¿qué novedades podemos esperar para el 2017?

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

La tecnología que viene

El futuro ya llegó y si bien en mucho, nos simplificará la vida, esto será siempre un poco impresionante. Y sino, pensemos en algunos aspectos.

La impresión 3D para usos médicos

Si las armas y otros objetos pueden ser impresas y ahora la industria biotecnológica está trabajando sobre la impresión incluso células vivas; podemos especular que esto destruirá y re-diseñará todo el mundo, pero la reglamentación farmacéutica será un enorme desafío, ya nadie será capaz de imprimir cualquier tipo de fármacos que contienen moléculas patentadas en casa. Bionic oídos y órganos más sencillo será impreso en la cabecera del paciente.

Las tendencias de futuro de la medicina banner

Ya hay ejemplos de impresión 3D utilizados en medicina. A través de la e-NABLING el futuro proyecto, una red global de apasionados voluntarios que voluntarios, médicos o cualquiera en el campo para hacer una diferencia por literalmente “dando una mano” a aquellos en necesidad por compartir diseños de impresión 3D, video tutoriales y otro tipo de información acerca de la construcción de prótesis. Historias de éxito vienen de todo el mundo: ahora hay niños y adultos con super-héroe estilo o forma más tradicionalmente prótesis en Chile, Ghana, Indonesia y muchos más países.

El cambio de comportamiento Gamifying

La adherencia representa cuestiones cruciales en el mejoramiento de la salud de los pacientes y disminuyen el costo de la atención sanitaria. Varias start-ups han atacado este problema con diferentes soluciones como un bote de pastillas que se ilumina en color azul cuando un medicamento debe tomarse y rojo cuando una dosis supera lo aconsejable (ganador de la Copa Mundial de la Innovación Sanitaria); o digerible mediante diminutos sensores que pueden ser colocados en las píldoras y puede transmitir datos de digestión de la píldora a los médicos y a los miembros de la familia. Mientras que los pacientes no les gusta el término adherencia como quieren ser socios con sus cuidadores, en lugar de seguir las órdenes, las compañías de seguros de salud se tendrá que usar más de un control para poder establecer este hábito y nuevo negocio.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Los avances de la tecnología médica: la medicina en el Futuro

Aquí están las primeras y principales tecnologías médicas en el futuro.

Como hay tantas cosas increíbles en todo el mundo de la medicina y la asistencia sanitaria, una lista de algunas de las mejores ideas y desarrollos nos daría una visión del futuro de la medicina. Siempre es un reto para detectar los proyectos con mayor potencial para ser utilizados en la práctica médica diaria, pero aquí son los candidatos más prometedores para el cumplimiento de esta noción.

1) La realidad aumentada

La lente de contacto digital patentada por Google apunta a cambiar el curso de manejo de la diabetes, midiendo los niveles de glucosa en la sangre de las lágrimas. Si bien el prototipo está pasando por pruebas rigurosas, los reglamentos deben prepararse rápidamente para permitir esta tecnología disruptiva para entrar en el mercado y beneficiar a los pacientes. Microsoft Hololens puede también cambiar la educación médica y la forma en que miramos al mundo mediante la proyección de información digital en lo que estamos viendo. Una clínica en Alemania comenzaron a experimentar con una aplicación utilizando la realidad aumentada de iPads en el quirófano. Durante las operaciones, los cirujanos pueden ver a través de las estructuras anatómicas como los vasos sanguíneos en el hígado sin abrir los órganos, por lo tanto, éstos pueden realizar excisiones más precisa.

2) Google Brain

Ian Pearson escribió en su libro, Usted mañana, acerca de la posibilidad de que un día seremos capaces de crear yoes digitales basados en información neurológica. Esto significa que podríamos cargar nuestras mentes a un equipo y viven en forma digital. Como Google contrató a Ray Kurzweil para crear lo último en inteligencia artificial controla el cerebro, esta oportunidad no debe ser tan lejos. Podríamos haber estado buscando el secreto de la inmortalidad en los lugares equivocados.

3) Cyborgs

Ya hay famosos ejemplos reales de los ciborgs, y estoy realmente convencido de que tales criaturas no sólo poblar el terreno de las películas de ciencia ficción, pero estarán en todas partes alrededor de nosotros en un futuro muy próximo. “La cyborg-manía’ llegará a comenzar con una nueva generación de hipsters que implantar dispositivos y tecnologías en sus cuerpos. Los avances en tecnología médica futura no sólo reparar desventajas físicas tales como un deterioro de la visión, pero creará poderes sobrehumanos de tener la visión de un águila para tener la audiencia de un murciélago. Mientras un paciente vestido con marcapasos o desfibriladores implantados también puede ser agregado al grupo de los ciborgs, espero ver más casos cuando los pacientes piden la implantación de un dispositivo determinado sin tener problemas médicos.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial están haciendo los seres humanos mejores personas.

La inteligencia artificial tiene el potencial para que nos enseñe a ser mejores conductores, mejores maestros, mejores escritores y, en general, mejores personas.

Puede parecer que la humanidad ha estado tomando una gran cantidad de hits de la inteligencia artificial en los últimos tiempos, de la AI que recientemente derrotado Lee Sedol del campeón del mundo en el juego del go, de la AI que late constantemente con nosotros en “peligro”, de la AI que está actualmente fuera triunfando sobre Donald Trump en Twitter.

La inteligencia artificial puede ayudar a hacer mejor la humanidad, no sólo por ganar juegos o por ser capaz de hacerse cargo de la conducción de automóviles, sino también por abordar algunas de los no-tan-grandes aspectos de la naturaleza humana.

Pero no todo es sombrío para la humanidad. De hecho, la construcción de una IA más inteligente significa que estamos cada vez más inteligentes a nosotros mismos.

Tome Fan Hui, el campeón europeo que ha perdido cinco partidos de ir este año a la misma AI Lee Sedol. Cuando el ventilador Hui desempeñó la primera AlphaGo AI, fue clasificada 633ª en el mundo. Ahora él está posicionado en el 300s.

Estudiando el juego inspirado AI’s Fan Hui para cambiar su juego y, en última instancia, hicieron de él un mejor jugador.

Extender esto al mundo real hará que se pueda reconocer el potencial de AI para que nos enseñe a ser mejores conductores, mejores maestros, mejores escritores y, en general, mejores personas.

Hoy, AI es generalizada en muchas de nuestras rutinas diarias, desde compras online para conducir coches a organizar nuestras fotos.

AI no sólo es más eficiente, sino a menudo aborda problemas de formas nuevas e interesantes que difieren de las normas establecidas y que los expertos han desarrollado.

Como AI sigue siendo desarrollada es para obtener incluso más inteligencia, veremos a los equipos científicos trabajar sobre ética e “intuición” ayudando con aún más los problemas del mundo real, problemas que nosotros, como seres humanos, tenemos problemas en resolver precisamente porque somos humanos.

Pueden ayudarnos incluso con el racismo, el sexismo y la discriminación. El acoso on line, el mercado negro, entre otros temas.

 

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Tecnologías de Inteligencia Artificial (AI)

El mercado Forrester Fullscreen para la inteligencia artificial (AI) está floreciendo. Más allá de la publicidad y la mayor atención de los medios de comunicación, las numerosas startups y los gigantes de internet están en la batalla para adquirirlos, hay un aumento significativo en la inversión y en la adopción por parte de las empresas.

Una encuesta encontró el año pasado que el 38% de las empresas ya están utilizando AI, aumentando a 62% en 2018. Forrester Research predice un aumento mayor que 300% de aumento en la inversión en inteligencia artificial en el 2017 en comparación con 2016. IDC estima que el mercado crecerá AI desde $8 mil millones en 2016 a más de $47 mil millones en 2020.

Acuñado en 1955 para describir una nueva sub-disciplina de informática, la “Inteligencia Artificial” de hoy incluye una variedad de tecnologías y herramientas, algún tiempo-probadas, y otras relativamente nuevos.

Para ayudar a hacer sentido de lo que está de moda y qué no, Forrester TechRadar acaba de publicar un informe sobre Inteligencia Artificial (para el desarrollo de aplicaciones profesionales), un análisis detallado de las tecnologías que las empresas deberían considerar adoptar para apoyar la toma de decisiones.

 Generación de Lenguaje Natural:

Producción de texto a partir de los datos del ordenador. Actualmente usados en el servicio al cliente, generación de informes y resumir ideas de business intelligence.

Proveedores: Attivio muestra, Automated Insights, Cambridge semántica, razonamiento, Lucidworks Digital, Narrativa Ciencia, SAS Yseop.

Reconocimiento de voz:

transcribir y transformar la voz humana en un formato útil para aplicaciones informáticas.

Actualmente utilizados en los sistemas de respuesta de voz interactiva y aplicaciones móviles. Proveedores de muestra: Nice, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

Los agentes virtuales:

“El actual darling de los medios”, dice Forrester (creo que se refieren a la evolución de las relaciones con Alexa), desde simples chatbots para sistemas avanzados que pueden conectarse en red con los seres humanos. Utilizado actualmente en servicio y soporte al cliente y como un administrador inteligente en el hogar.

Proveedores de ejemplo: Amazon, Apple, soluciones artificiales, ayudar AI, creativo Virtual, Google, IBM, Microsoft, Satisfi IPsoft.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Excelentes ejemplos de Inteligencia Artificial en uso hoy en día

Las máquinas que no han tomado el relevo. Al menos no todavía. Sin embargo, están escurriendo su camino en nuestras vidas, afectando la forma en que vivimos, trabajamos y divertirnos.

Desde poderosos asistentes personales de voz como Siri y Alexa, a más subyacentes y fundamentales las tecnologías, tales como los algoritmos de comportamiento, sugestivas de búsquedas y auto-alimentados autónomamente por la conducción de vehículos ofrecen potentes capacidades predictivas.

Existen varios ejemplos y aplicaciones de inteligencia artificial en uso hoy en día.

Sin embargo, la tecnología aún está en sus inicios. Lo que muchas empresas están pidiendo a la inteligencia artificial o A.I. (por sus iniciales en inglés) hoy, no son necesariamente así.

Como ingeniero de software, puedo afirmar que cualquier pieza de software tiene A.I. debido a un algoritmo que responde sobre la base de algo pre-definido de entrada a múltiples facetas o al comportamiento de los usuarios. Que no es necesariamente provisional.

Una verdadera máquina artificial es un sistema inteligente que puede aprender por su propia cuenta. Estamos hablando de redes neuronales de la talla de Google DeepMind, lo cual puede hacer conexiones y alcanzar significados sin depender de algoritmos de comportamiento pre-definidos.

La verdadera A.I. puede mejorar en interacciones anteriores, ser cada vez más inteligentes y más conscientes, lo que le permite aumentar sus capacidades y su conocimiento.

Ese tipo de A.I., del tipo que vemos en maravillosas historias representadas en la televisión a través de la talla de las serires de HBO, poderosas y conmovedoras, Westworld o Alex Garland, Ex Machina, todavía están lejos. No estamos hablando de eso. Al menos, no todavía.

Hoy, estamos hablando de la pseudo-A.I. tecnologías que impulsan gran parte de nuestra voz y no voz basadas las interacciones con las máquinas, es decir la máquina-fase de aprendizaje de la era digital.

Mientras que empresas como Apple, Facebook y Tesla posee una implantación innovadora de las actualizaciones y cambios revolucionarios en el modo de interactuar con la tecnología de autoaprendizaje, muchos de nosotros todavía estamos desorientados sobre cuán utilizada es realmente la A.I. por las empresas grandes y pequeñas.

¿Qué efecto tendrá esta tecnología tienen sobre nuestras vidas futuras y de qué otras maneras se vierta en el día a día de la vida?

Cuando A.I. realmente florezca, cuánto de una mejora tendrá usted sobre sus actuales interaciones?

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

La rebelión de las máquinas

¿Podría un robot podría hacer mi trabajo como radiólogo?

Si usted me pregunta, hace 10 años, hubiera dicho, “No hay manera!” Pero, si usted me pregunta hoy, mi respuesta sería más vacilante, “todavía no, pero tal vez algún día pronto”.

En concreto, la nueva era de “aprendizaje en profundidad” en cuanto a la inteligencia artificial (AI) es abrumadora, los alogaritmos posibles son prometedores para realizar la labor médica que hasta hace poco se pensaba sólo podía ser realizado por los médicos.

Por ejemplo, aprendizaje en profundidad algoritmos han podido diagnosticar la presencia o ausencia de tuberculosis (TB) en las imágenes de rayos X de tórax con asombrosa precisión.

Los investigadores primero “capacitados” asesoran y vuelcan sus conocimientos en las máquinas AIs con cientos de imágenes de rayos x de pacientes con y sin tuberculosis.

A continuación, analizaron la AIs con 150 nuevas radiografías. Los algoritmos lograron una impresionante tasa del 96% de precisión – mejor que muchos radiólogos humanos – y los investigadores creen que se puede mejorar esto con más casos de entrenamiento y aprendizaje en profundidad de los modelos más avanzados.

Como nota, los autores del estudio “detección automatizada de TB pulmonar en la radiografía de tórax“ puede facilitar la detección y los esfuerzos de evaluación en zonas frecuentes con acceso limitado a los radiólogos”.

Los algoritmos de aprendizajes profundos similares han mostrado éxitos alentadores en otras ramas de la medicina como patología, oftalmología (enfermedades de los ojos), y cardiología.

Los investigadores de Google fueron capaces de entrenar un AI para detectar la propagación del cáncer de mama en el tejido de los ganglios linfáticos en imágenes microscópicas de espécimen con una precisión comparable (o superior) a los patólogos.

Buscando pequeños depósitos de cáncer en un espécimen puede ser difícil – como intentar encontrar una sola forma inusual en una pila de fotografías por satélite de toda una ciudad.

Pero mientras que un patólogo humano podría sufrir fatiga o falta de atención, la AI puede procesar imágenes gigapixel sin romper a sudar.

Del mismo modo, las redes neuronales han demostrado ser (ligeramente) mejor que los médicos en la detección de cambios de diabetes en imágenes de la retina del paciente.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Dilemas éticos para la creación de máquinas inteligentes

El científico Michael Andersons creó algoritmos de aprendizaje automático para eticistas de modo de enseñar a un niño humanoide cómo dilucidar dilemas éticos que tienen que ver con las tareas que desempeña, de, por ejemplo, suministrar los medicamentos a un grupo de ancianos. Así, puede alimentar con ejemplos de comportamiento éticamente apropiado a la máquina inteligente.

El equipo del robot pueden derivar de un principio general que orienta su actividad en la vida real. Ahora han dado otro paso adelante.

“El estudio de la ética se remonta a Platón y Aristóteles, y hay mucha sabiduría allí”, señala Susan Andersons, su colega.

Para aprovechar esa reserva, los Andersons construyeron un interfaz para capacitar a las máquinas de inteligencia artificial a través de una secuencia de instrucciones, como profesor de filosofía que entabla un diálogo con sus alumnos.

Los Andersons ya no están solos, ni su enfoque filosófico. Recientemente, el Instituto de Tecnología de Georgia y todo el equipo científico Mark Riedl ha adoptado una filosofía radicalmente diferente en la enseñanza AIs para aprender la moral humana mediante la lectura de cuentos.

Desde su perspectiva, el corpus de la literatura mundial tiene mucho más que decir acerca de la ética que el canon filosófico, y una AIs avanzada puede aprovechar esa sabiduría.

Durante los dos últimos años, ha sido la elaboración de un sistema de ese tipo, que él llama Quijote, nombrado después de la novela de Cervantes.

Riedl ve un profundo precedente para su enfoque. Los niños aprenden a partir de historias, que sirven como “proxy de experiencias” ayudando a enseñarles a comportarse adecuadamente.

Dado que AIs no tienen el lujo de la infancia, él cree historias podrían utilizarse para “alimentar rápidamente a un robot a un punto donde nos sentimos cómodos sobre comprensión nuestras convenciones sociales”.

 

Como un experimento inicial, Riedl ha tomado historias acerca de ir a la farmacia. Contienen experiencias útiles. Una vez que los programadores una historia de entrada, el algoritmo traza el comportamiento del protagonista y aprende a imitar.

Su AI se deriva una secuencia general – soporte en línea, licitación la prescripción, pagar el cajero – que luego se practica en un juego de simulación como una farmacia.

Después de varias rondas de refuerzo de aprendizaje (donde la AI es recompensado por actuar de forma apropiada), AI es probado en simulaciones. Riedl informa que más del 90 por ciento de éxito. Más notablemente, su AI ha averiguado cómo cometer crímenes “Robin Hood” por robar las medicinas cuando la necesidad era urgente y no había fondos suficientes – duplicación de la capacidad humana de romper las reglas de moral más extremos. Increíble.

 

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Diseñar la moral

Una máquina de inteligencia artificial está aprendiendo lo correcto de lo incorrecto mediante el estudio de las historias y los principios morales.

Hacia el cambio de milenio, Susan Anderson se interrogó sobre un problema de ético. ¿Hay una manera de clasificar las obligaciones morales que compiten?

La Universidad de Connecticut, el profesor de filosofía plantea el problema con su equipo científico, su cónyuge, Michael Anderson, y cree que calcular sus conocimientos algorítmicos podría ayudar.

En ese momento, estaba leyendo acerca de la realización de la película 2001: Una odisea del espacio, en el cual la nave ordenador Hal 9000 trata de asesinar a los humanos, sus camaradas. “Me di cuenta de que era el año 2001”, recuerda, “y que las capacidades de HAL estaban cerca.” Si la inteligencia artificial se persigue de manera responsable, se estima que también sería necesario resolver dilemas morales“.

En los 16 años transcurridos desde entonces, esa convicción se ha convertido en la corriente dominante.

La Inteligencia Artificial ahora lo impregna todo, desde el cuidado de la salud hasta lo más superficial e insignificante, como ir al cine, o cualquier otra aplicación que tengan las máquinas inteligentes y se les ocurra.

Y pronto podrían tener incurrencia en otras áreas, involucrarse con las decisiciones de la vida y muerte para la auto-conducción de automóviles, por ejemplo. “Las máquinas inteligentes están absorbiendo las responsabilidades que solíamos tener, que es una terrible carga”, explica el experto en ética Patrick Lin de la Universidad Politécnica Estatal de California. “Para nosotros confiar en ellos para actuar en nuestro propio nombre, es importante que estas máquinas estén diseñadas con una decisión ética en mente”.

Los Andersons han dedicado sus carreras a ese reto, el despliegue de la primera robot éticamente progrmada en 2010, llamada Carlota, es un inicio solamente. Ciertamente, su robot es considerablemente menos autónoma que HAL 9000.

La niña de tamaño humanoide fue concebida con una sola tarea en mente: para garantizar que los ancianos de homebound puedan tomar sus medicamentos.

Según Susan, esta responsabilidad es éticamente dificil, la robot debe equilibrar funciones contradictorias, pesando la salud del paciente contra el respeto de la autonomía personal.

 

 

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Cómo eludir imagenes violentas que aparecen on line

La semana pasada me acerqué a cuán profundo aprendizaje dan los algoritmos de reconocimiento de imágenes y cómo ofrecen una posible solución a la epidemia de las imágenes violentas en cascada en todo el mundo en línea, especialmente con respecto a la creciente emisión de streaming en directo de los actos violentos que pueden llegar a enormes audiencias ante cualquier ser humano que tiene una oportunidad para examinar el material.

El año pasado mi ampliación de datos ha tenido que ver con la aplicación de Google basada en la nube a noticias globales de las imágenes de cada país en el mundo, totalizando más de 25 millones de imágenes hasta la fecha.

Mientras que el algoritmo no es perfecto y la visión API comete errores, ha demostrado ser extraordinariamente hábil en reconocer una riqueza increíble de indicadores relacionados con la violencia de la imagen que abarca todo el globo.

Esto significa que, en la misma forma que se puede crear un mapa de lo que parece que en los medios de comunicación nacionales de cada país del mundo durante las últimas 24 horas emite, puede crear el mismo tipo de actualización de un mapa de imágenes que aparezcan en la prensa de cada país.

Los colores resultantes de cada país por la densidad de imágenes de armas de fuego, ha reconocido en la prensa online de ese país supervisado por el proyecto GDELT durante las últimas 24 horas y usted puede hacer clic en cualquier país para ver un puñado de imágenes de la prensa de ese país. La posibilidad de hacer clic en cualquier país y ver qué tipo de arma relacionadas por imaginería es publicado allí y ofrece un fascinante vistazo a las diferentes normas de medios de todo el mundo en la representación de las armas de fuego y otros tipos de armamento.

La increíble diversidad de armas de fuego por encima de las imágenes y de los relativamente pocos falsos positivos en la colección es testimonio del hecho de que los alogaritmos AI han alcanzado un punto en el que fácilmente podría ser desplegado para capturar todas las imágenes a través de una plataforma como Facebook y marcar al menos las imágenes más evidentes de las pistolas.

Aplicado en el contexto de streaming en directo, esto podría resultar en la secuencia y priorizados para la presente revisión humana inmediata una pistola aparece en el marco.

De este modo, podría settearse a gusto de cada espectador. Un desafío posible para un futuro más cercano del que imaginamos.