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Los enemigos de la innovación

Por: Nuño Dominguez

En los últimos 600 años las sociedades humanas se han opuesto a la llegada del café, la imprenta, la agricultura mecanizada, los frigoríficos, la música grabada o los transgénicos con tácticas muy parecidas

“No hay ninguna idea inteligente que pueda ganar aceptación general sin mezclarla antes con un poco de estupidez”. La frase es de Fernando Pessoa y toca un problema que las sociedades humanas afrontan desde que comenzaron a existir: la oposición a nuevas tecnologías que pueden cambiar el mundo.

Desde el café a la agricultura mecanizada, pasando por la electricidad, los refrigeradores o la música grabada, la historia está llena de ejemplos de cómo las sociedades humanas se han resistido a adoptar innovaciones sin las que hoy no podríamos entender el mundo.

Los transgénicos son comida Frankenstein como el teléfono fue invento del demonio

“Es una reacción que está en nuestro ADN, en la forma en la que está organizada nuestra mente”, explica a Materia Calestous Juma, experto en innovación y cooperación internacional de la Universidad de Harvard (EE UU). Juma fue jefe de la Convención de Diversidad Biológica de Naciones Unidas y como tal vivió de primera mano debates internacionales sobre nuevas tecnologías como los transgénicos. Ahora ha reunido su trabajo de investigación de años en el libro Innovación y sus enemigos (Innovation and its Enemies, Oxford University Press), un recorrido por casi 600 años de historia analizando algunos de los casos de oposición a nuevas ideas y tecnologías que tenían el potencial de transformar el mundo.

En 1866, durante la Exposición Universal de París, Luis Napoleón III lanzó un reto a los científicos: encontrar una fuente de proteínas alternativa a la mantequilla que fuera más barata. En su cabeza estaba la necesidad de alimentar a una población cada vez más empobrecida y a un ejército famélico y amenazado por la voluntad expansionista de otras potencias europeas. El premio lo ganó Hippolyte Mège-Mouriés, inventor de la margarina.

Mientras Europa adoptó el nuevo producto, en EE UU provocó el nacimiento del lobby de la industria láctea, que emprendió una guerra abierta contra el alimento. Los productores lograron que el lácteo se prohibiera en varios estados y esas leyes fueron sostenidas hasta por el Tribunal Supremo. Para conseguir frenar el consumo del nuevo producto, mucho más asequible que la mantequilla, la industria se sirvió de estudios científicos inventados y campañas de odio diciendo que la margarina era “antiamericana” porque contenía un producto importado, el aceite de coco. La industria estigmatizó a los hogares que la consumían porque estaban usando un producto barato, lo que cuestionaba la capacidad del padre de familia de proveer para los suyos.

El café, los tractores, los refrigeradores o la imprenta también fueron objeto de campañas de desprestigio

Los productores de margarina reaccionaron sustituyendo el aceite de coco por el derivado de plantas más “americanas” como el algodón y la soja y establecieron alianzas con los productores nacionales de estas cosechas. La demanda de margarina creció hasta que su consumo rebasó a la mantequilla en los años 50 del siglo XX, después de que se derogaran las leyes aprobadas contra ella a mediados del siglo anterior.

Este “es uno de los mejores ejemplos de cómo la industria afectada, usando instrumentos legales, puede dañar o eliminar nuevas tecnologías”, escribe Juma.

El café, los tractores en la agricultura, los refrigeradores o la imprenta en el mundo musulmán también fueron objeto de campañas de desprestigio. El primero sufrió durante siglos la prohibición impuesta por autoridades religiosas musulmanas, que cerraron por ley las cafeterías. Lo hicieron no tanto por la infusión en sí como porque se consumía en lugares de esparcimiento donde se hablaba y compartían ideas, el sitio perfecto para que surgiesen voces disidentes con el poder establecido. Las cafeterías se prohibieron en la Meca, Isfahán, Cairo y Constantinopla durante 200 años.

«Dependemos de las nuevas tecnologías ante los desafíos globales», dice Juma

Cuando el café saltó del Imperio Otomano a Europa, el efecto fue el mismo y los reyes de algunos países decretaron el cierre de cafeterías y «clubes del café» que comenzaban a aparecer en las universidades. Antes de que Italia fuese la patria del expreso, el país se resistió al nuevo producto por miedo a que dañase al sector del vino. Pero el papa Clemente VIII hizo una inteligente defensa de la infusión en 1600: “Esta bebida de Satán es tan deliciosa… que sería una pena que sólo los infieles puedan usarla. Engañaremos a Satán bautizándola y haciéndola una bebida genuinamente cristiana”, escribió.

Juma traza paralelismos entre las tácticas y argumentos usados en el pasado y los que dominan polémicas actuales como la de los transgénicos, el rechazo a las vacunas o la inteligencia artificial. A los transgénicos se les llama “Comidas Frankenstein”. Al café se le tildó de “alcohol juvenil” en India, y en Inglaterra, Francia y Alemania alertaban de que producía esterilidad. Las comidas refrigeradas eran “alimentos embalsamados”, el teléfono, “instrumento del demonio” y la margarina “mantequilla de toro”.

La supuesta novedad disruptiva de algunos productos es muchas veces la causa para su rechazo. En el caso de los organismos modificados genéticamente, se trata de variantes vegetales que han sido modificadas genéticamente para producir toxinas Bt, que eliminan a las plagas más habituales del maíz y otros vegetales. A pesar de que el medio de usar el Bt de esta forma es nuevo, el concepto en sí es muy antiguo, tan tradicional casi como la agricultura, pues ya en el antiguo Egipto se usaban toxinas Bt para evitar las plagas en la agricultura, escribe Juma.

La huelga contra los vinilos

En 1942, el sindicato de músicos más importante de EE UU prohibió a sus miembros hacer discos y llamó a todos sus miembros a una huelga contra la industria discográfica. Pensaban que la grabación de canciones acabaría con la música en directo. Los responsables del sindicato llegaron a exigir como compensación que las radios contratasen a músicos y que solo estos estuvieran capacitados para darle la vuelta a los vinilos. En parte tenían razón al predecir la pérdida de muchos empleos, escribe Juma, pero la llegada de los discos transformó la industria hasta convertirla en un sistema donde los artistas pueden alcanzar un poder y riqueza impensables.

Juma resalta que nuestras sociedades no han mejorado mucho desde hace seis siglos a la hora de gestionar la llegada de tecnologías transformadoras y esto supone un riesgo, pues cada vez más dependemos de ellas para afrontar problemas globales como la escasez de alimentos y la pobreza en un planeta superpoblado, el desarrollo de energía limpia e inagotable, o la búsqueda de nuevos remedios contra las enfermedades de la vejez .

La conclusión del autor es que “las sociedades no se oponen a las ideas porque sean nuevas, sino porque perciben pérdida”, ya sea de trabajos, ingresos o el desmantelamiento de un modo de vida concreto. Los mismos dilemas que ocasionó el café hace siglos están hoy presentes con la agricultura transgénica y, en un futuro, lo estarán en otros campos. Los más acuciantes, dice Juma, son la inteligencia artificial, la edición genómica y la impresión en 3D.

Tomado de: http://elpais.com/elpais/2016/07/22/ciencia/1469179145_789347.html

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Necesario repensar el conocimiento para responder a los jóvenes

México/05 de julio de 2016/ Fuente: terra

Los nuevos temas del conocimiento humano, como lo es la inteligencia artificial de la manera que es entendida en la actualidad, están interesando a los jóvenes estudiantes, lo que implica un reto para la academia.

Así se expresó David Flores, representante de la Universidad del Caribe I, durante la rueda de prensa ofrecida para anunciar la XV Conferencia ALife, sobre inteligencia artificial, que será inaugurada esta noche y finalizará el 8 de julio próximo.

Flores, del Departamento de Ingeniería Telemática de la universidad, una de las patrocinadoras del encuentro, junto con la UNAM, el Conacyt y el ITAM, entre otras instituciones, habló de los retos que implica este gusto para la docencia.

Dijo que ello significa repensar la educación, reeducar a los académicos para responder a las nuevas necesidades, e indicó que ello significa que se debe pensar en una enseñanza desde los primeros grados escolares para preparar al estudiante hacia estos nuevos campos del conocimiento.

Al respecto, Tom Froese, responsable del programa científico del encuentro que reúne a los más destacados expertos del mundo en el tema de la inteligencia artificial, hizo notar que al respecto la crisis educativa se presenta en todo el mundo.

Froese y Carlos Gershenson, otro de los organizadores del congreso de la Sociedad Internacional de Vida Artificial, que por primera vez se lleva a cabo en un país latinoamericano, hicieron ver la importancia de este aspecto del conocimiento y su aplicación en la vida diaria.

Comentaron que además de lo que tiene que ver los avances tecnológicos con aspectos como el implante de un corazón artificial o cosas así, este campo del conocimiento tiene aplicaciones como por ejemplo el control y mejora del tráfico vehicular.

En este caso, precisaron, se estudian y aplican conocimientos resultantes del estudio del comportamiento del desplazamiento de las hormigas. Pero hay otros aspectos de la naturaleza, como el vuelo de las parvadas de aves, que pueden auxiliar en la solución de problemas sociales.

Detallaron que esos estudios se llevan a procesos mecánico-matemáticos para reproducirlos y luego se reproducen en laboratorio para encontrar formas concretas de aplicación en la vida diaria del hombre.

Recordaron en ese sentido que la inteligencia artificial estudia el comportamiento natural, lo descifra para encontrar soluciones a problemáticas del hombre, pero la diferencia de la técnica simple es que ese mismo conocimiento es utilizado para entender a la naturaleza, es decir va de regreso a su fuente.

Froese destacó que este interés humano por crear seres que le ayuden en su papel en la Tierra es tan antiguo como la historia del hombre, y mencionó la parte del «Popol Vuh», que dice que los mayas intentaron crear un cocodrilo mecánico para que los ayudara en sus tareas.

Y este ejemplo, añadió, se urde encontrar en otras civilizaciones de todos los tiempos.

Bajo el tema de «Vida artificial y sociedad», del 4 al 8 de julio se llevará a cabo por primera vez en un país latinoamericano, México, en específico Cancún, Quintana Roo, la Conferencia ALife, el encuentro más importante en el tema a nivel mundial.

A la cita, que llega a su edición 15 y que incluirá por primera vez el tema del impacto de la ciencia, la tecnología y la creación de vida artificial en la sociedad, y con ello la parte ética, han sido invitados los especialistas más destacados del orbe.

Patrocinado por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), entre otras instituciones, el congreso reunirá a expertos como Randal Beer, de la Universidad de Indiana, y Ezequiel de Di Paolo, de la Fundación Vasca para la Ciencia.

Lo mismo que a Francisco C. Santos, de la Universidad de Lisboa; Alexandra Peen, de la Universidad de Surrey; Linda Smith, de la Universidad de Indiana; Antonio Lazcano, de la UNAM; y Mark Bickhard, de la Universidad de Lehigh, todos los cuales impartirán conferencias magistrales.

En esta edición la conferencia desarrollará una vertiente artística, como en las anteriores, en la cual el invitado de honor es Ken Rinaldo, quien se ha caracterizado por sus instalaciones interactivas en las que diluye la frontera entre lo orgánico e inorgánico y para esta ocasión se le encargó una obra ex profeso.

La conferencia será inaugurada oficialmente esta noche y las actividades en pleno, conferencias, cursos, talleres y ejecuciones artísticas, iniciarán la mañana del martes.

Fuente: https://entretenimiento.terra.com/necesario-repensar-el-conocimiento-para-responder-a-los-jovenes%2c7c27e5c9f1bbc6e357b822b14aeafb0902999jxw.html

Imagen: http://www.uniradioserver.com/media/news_thumbs/201607/20160704142707_97.jpg

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Tecnología, Educación, y Desencuentros

30 de junio de 2016/Fuente: publimetro

Algunos expertos recomiendan transformar los modelos de enseñanza, para que sean capaces de entrenar rápido a la gente y mantenerla siempre un paso adelante.

Muchos usamos el buscador google para encontrar información en internet; o nos llegan miles de ofertas y promociones sensibles a nuestros gustos a través de Amazon; o vemos como automáticamente se identifican los rostros de las personas en las fotos que publicamos en nuestras redes sociales.

Nos sorprendemos con autos capaces de manejarse de manera autónoma. También existen prótesis de manos que se fabrican con sensores en las yemas de los dedos para controlar la fuerza de agarre. Se estima que en algunos años los drones que hoy se utilizan para tomar fotografías aéreas, serán un componente utilizado en la industria para cubrir o automatizar procesos rutinarios.

Estos son ejemplos de inteligencia artificial, que es la facultad de razonamiento que tiene un agente que no está vivo, capaz de realizar determinadas tareas y operaciones consideradas propias de la inteligencia humana.

A la par de estos avances tecnológicos, se ha despertado un debate e incertidumbre entre la población mundial: ¿Llegará el momento en que las máquinas o programas computacionales, reemplacen totalmente el trabajo humano?

Pero en lugar de tener miedos frente al tema, debemos ver a la tecnología como una aliada del bienestar. Estamos en un nuevo escenario que nos exige y demandará nuevas habilidades profesionales.

No es casualidad que las carreras con mayor futuro y proyección, tienen que ver con la tecnología y manejo inteligente de la información, por ejemplo, la revista Forbes menciona que “los perfiles del mañana” son los de: Diseñador de contenidos a la medida, Especialista en archivo virtual, Especialistas en seguridad biométrica, Nanomédicos, Ingeniero biorefinador, Diseñador de vehículos alternativos, etc.

Ante este escenario, algunos expertos recomiendan transformar los modelos de enseñanza, para que sean capaces de entrenar rápido a la gente y mantenerla siempre un paso adelante.

Estos temas son los que se discuten actualmente en países avanzados. La cuestión frente a estos retos es cómo acoplar y evolucionar los modelos de enseñanza para el desarrollo de las naciones.

Desafortunadamente este escenario global contrasta con lo que ocurre en nuestro país, respecto al tema educativo. En Oaxaca y otros estados, hay muertos, heridos y detenidos. Muchas niñas y niños pierden años escolares en niveles básicos, porque las autoridades y los maestros no logran llegar a acuerdos para aterrizar la reforma educativa.

La tensión en aumento y la pérdida de vidas humanas, demuestran que es necesario construir un espacio de análisis y diálogo sobre la afectación de los derechos laborales de los maestros y maestras. Es primordial que las autoridades entiendan la realidad de los docentes y no sólo castiguen. Es necesario dialogar y construir juntos.

En perspectiva, si queremos entrar al tema educativo en serio, debemos entender que para modernizar y fortalecer nuestro sistema de aprendizaje se requiere que todos los alumnos tengan acceso libre a internet, a transformar la infraestructura en todo el país, a destinarle todos los recursos que sean necesarios para este objetivo prioritario.

Debemos ser capaces de forjar un futuro promisorio para las nuevas generaciones, donde no existan miedos ni tensiones, sino esperanza y trabajo conjunto para evolucionar. De no apuramos, el verdadero peligro será quedarnos atorados en la prehistoria educativa.

Fuente: http://www.publimetro.com.mx/armando-rios-peter/tecnologia-educacion-y-desencuentros/mpfD!Wc7DVVFM6NqTw/

Imagen: http://www.publimetro.com.mx/_internal/gxml!0/r0dc21o2f3vste5s7ezej9x3a10rp3w$ak7356ua78arcjopuk889n2wdzw7p7b/Primaria_Espan771a_SEP-10.jpeg

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«La educación es clave para formar a la gente para un nuevo mundo»

España/23 de junio de 2016/Fuente: La Nueva España

«Cuanto más autónomos son los sistemas, menor valor tiene la persona»

Manuel Graña, ayer, en el Museo Nicanor Piñole, donde pronunció su conferencia. ÁNGEL GONZÁLEZ

Luján PALACIOS Manuel Graña Romay es catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad del País Vasco. Ayer pronunció la conferencia inaugural del XII Simposio del Grupo Temático de Control Inteligente que organiza la Politécnica hasta el viernes.

-¿En qué consiste el aprendizaje por refuerzo?

-Es una forma de aprender en la que las instrucciones que le das a los algoritmos son las mínimas posibles. Sólo se le dice si lo ha hecho bien o mal, pero no se le dice qué tiene que hacer.

-¿Hacia dónde va el mundo de la inteligencia artificial?

-En la actualidad ya está implementada, tenemos un montón de cosas que están ya funcionando en base a técnicas de inteligencia artifical. Por ejemplo google maps, que nos dice el camino, nos hace una planificación. Como eso muchísimas cosas que ya usamos.

-¿Ya vivimos en un mundo de inteligencia artificial?

-Hay muchas cosas que ya están. No podemos olvidar que Google es una de ellas y ha cambiado muchísimas cosas. Es una aplicaciónde inteligencia artificial que usa todo el mundo. Cada smartphone también lleva inteligencia artificial.

-¿Cómo está afectando a nuestra vida todo este desarrollo?

-Hay desarrollos como Google o Booking que han eliminado muchísimos de los trámites que hacen las agencias de viajes. Desaparecen un montón de puestos de trabajo con este desarrollo.

-¿Es la parte negativa de la inteligencia artificial?

-Es lo que hay. Lo que tenemos que ver es cómo nos adaptamos a los cambios, ver cuál será el papel de las personas. Y lo que ocurre ahora es que todo el mundo está haciendo lo mismo, en muchas de las áreas de la ingeniería lo que hace la gente es programar y utilizar técnicas de análisis numérico y de inteligencia artificial.

-¿Es un problema?

-Depende para qué. Lo que está ocurriendo es un cambio ecológico, y en ecología hay depredador y presas. Normalmente a nosotros nos toca el papel de presa. Los cambios que se predecían hace años están ocurriendo, en la forma en que nos podemos comunicar, en que podemos viajar, con la electrónica y los sistemas de control. En realidad la inteligencia artificial es una extrapolación del control, que ha ido evolucionando. Estos sistemas autónomos, van solos, y cuanto más autónomos sean, menor valor tiene la persona.

-¿Dónde queda el papel del humano?

-Ya está definido. Somos los usuarios consumidores. Si puedes comprar y gastar eres persona, y si no, no.

-¿Cómo podemos imaginar el futuro dentro de un siglo?

-Siempre a mejor. El futuro será mejor, pero cómo será el mundo aún no lo sabemos exactamente. Dependerá de la educación, hay más gente, la gente necesita cosas y cada vez iremos agotando más la naturaleza a menos que seamos capaces de armonizar nuestras necesidades con la naturaleza. El problema fundamental es la educación, la gran crisis va a ser la de la educación, cómo la gente se forma para vivir en ese nuevo mundo en armonía con la naturaleza.

Fuente: http://www.lne.es/gijon/2016/06/23/educacion-clave-formar-gente-nuevo/1946782.html

Imagen: http://fotos02.lne.es/2016/06/23/318×200/educacion-clave.jpg

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Los científicos han inventado una máquina para leer la mente.

América del Norte/Estado Unidos/21.06.2016/Fuente:http://www.vox.com/

Brian Resnick

Podemos tomar la memoria de alguien . y podemos tirar de él hacia fuera de sus cerebros.

El neurocientífico Brice Kuhl me dijo recientemente algo sorprendente. «Podemos tomar la memoria de alguien – que suele ser algo interno y privado – y podemos tirar de él hacia fuera de sus cerebros», dijo Kuhl, quién está en la Universidad de Oregon.

Eso suena muy parecido a … leer la mente. Así que tuve que preguntar: ¿Se puede leer la mente?

«Algunas personas utilizan diferentes definiciones de la lectura de la mente, pero sin duda, que está acercando», dijo.

Kuhl y su colega Hongmi Lee recientemente publicaron un artículo en The Journal of Neuroscience con una conclusión sacada de la ciencia ficción: El uso de una resonancia magnética, algunos software de aprendizaje de máquina, y unos conejillos de indias humanos desafortunados, Kuhl y Lee crearon imágenes directamente desde memorias.

Muy muy cerca de la lectura de la mente.

En primer lugar, Kuhl y Lee cargan los participantes (un total de 23) en una resonancia magnética. Los imanes de la MRI puede detectar cambios sutiles en el flujo sanguíneo.Y en el cerebro, el flujo de sangre es igual a la actividad neurológica.

Una vez que la máquina estaba encendida, los participantes comenzaron a ver las imágenes de cientos de caras.

La primera fase de la prueba es un ejercicio de entrenamiento. No para el participante, pero para un programa de inteligencia artificial que está conectado a la resonancia magnética, la lectura de los datos en tiempo real.

Ese programa AI recibe dos conjuntos de información. Se trata de los patrones de actividad cerebral de los participantes. La otra es una descripción matemática de cada cara del participante está viendo. (Kuhl y Lee se acercó con 300 números para diferentes aspectos físicos de una cara – como el color de la piel o la expresión emocional A continuación, cada foto se le asigna un código para describir sus atributos.).

Lo que el programa de IA no se trata de hacer conexiones: ¿Qué tan bien esas ráfagas de actividad cerebral se correlacionan con esos números?

A medida que el programa de IA se acumula esta información, que crece más inteligente, o al menos mejor juego en la actividad cerebral a las caras.

La segunda fase de la prueba es donde las cosas se ponen raras.

Los participantes, que aún se encuentran en la resonancia magnética, se muestran fotos de marcas caras nuevas. El programa de ordenador no puede ver estas caras.Pero puede hacer algunas suposiciones.

Aquí hay unos ejemplos. La fila superior son las caras originales. Los segundos dos filas son conjeturas sobre la base de la actividad en dos regiones diferentes del cerebro. La ANG es el giro angular, que se activa cuando recordamos algo vívidamente. La OTC es la corteza occipitotemporal, que responde a las entradas visuales.
Las primeras cinco columnas representan las reconstrucciones más precisos. El dos a la derecha son ejemplos de las menos exactas.

Sé lo que estás pensando: Estas conjeturas son horribles!

Sí, no van a ser utilizados para la elaboración de bocetos en cualquier momento pronto.

Pero incluso estas imágenes borrosas contienen información útil.

Kuhl y Lee mostraron estas imágenes reconstruidas a un grupo separado de los encuestados en línea y preguntas sencillas como: «¿Es hombre o mujer?» «¿Es esta persona feliz o triste?» Y «¿Es su luz color de la piel u oscuro?» Para un grado mayor que el azar, las respuestas desprotegido. Estos detalles básicos de las caras se pueden extraer de lectura de la mente.

Los científicos han hecho en realidad este tipo de lectura de la mente antes. (Un ejemplo fresco: En el pasado, se utilizó una técnica para reconstruir los detalles básicos de clips de película a partir de la actividad cerebral.)

Está bien, pero podría el programa de reconstrucción de una cara únicamente a partir de un recuerdo?

En otro ensayo, y Lee Kuhl mostraron los participantes dos caras. A continuación, les pidió que se mantenga una de las caras en sus memorias. Las caras fueron tomadas fuera de la pantalla a continuación. Mientras que los participantes se les mantiene en sus pensamientos, el MRI escanea el cerebro. Y a continuación, el equipo trató de recrear sus pensamientos en una foto.

conjeturas de la computadora empeoraron. Mucho peor.

Para este ensayo, sólo los datos de la ANG produjeron datos significativos.

Pero no falló por completo . «Comparamos la reconstrucción de las dos imágenes, y nos preguntamos [el equipo] sólo en términos de valores de píxeles, se ve la imagen reconstruida más similar a la que se les dijo que hay que recordar que el otro?», Explica Kuhl. Alrededor del 54 por ciento de las veces, el equipo dijo que estaba más cerca de la meta. No es un gran avance total, pero es un comienzo intrigante que necesita más trabajo y más participantes.

Pero ¿cuál es el punto? ¿Por qué diseñar un programa para leer la mente?

El objetivo final de la ciencia no es leer la mente. Es de entender mejor cómo funciona el cerebro.

Por lo general, los neurólogos utilizan escáneres cerebrales para observar qué estructuras del cerebro «encienden» cuando participa en una tarea mental particular.Pero sólo hay tanta información para deducir de las exploraciones por sí solos. El hecho de que una parte del cerebro está activo no les dice a los investigadores demasiado acerca de lo que está haciendo la tarea específica.

Las regiones Kuhl y Lee dirigidos en la resonancia magnética se han sabido por mucho tiempo que estar relacionado con recuerdos vívidos. «¿Es esa región que representa los detalles de lo que viste? – O simplemente [iluminando] debido a que eran sólo confía en la memoria», dice.

Kuhl y los resultados de Lee son la evidencia que es el primero. La IA era capaz de hacer la conexión entre las caras y la actividad cerebral. Si las regiones del cerebro no estaban involucrados en los detalles visuales, que no podría haber hecho esas conexiones.

Unas cuantas más candentes preguntas sobre lectura de la mente

Eso está bien y todo. Pero todavía estaba atrapado en la naturaleza salvaje del aspecto de leer la mente del experimento: ¿Cuánto más se puede conseguir la máquina en la reconstrucción de caras? ¿Podríamos reconstruir un rostro perfectamente?

«No quiero poner un tope en ella,» Kuhl me dijo. «Podemos hacerlo mejor.»

La razón es simple: Es un problema de procesamiento de la computadora pura. Si tan sólo los participantes podían pasar más tiempo en la resonancia magnética la formación de la IA, IA crecería más «inteligente», y las imágenes reconstruidas se haría más reconocible.

«Realmente nos gustaría tener a alguien en el escáner y ver 10.000, 20.000 caras», dice. «Usted tendría que estar allí durante un par de días.» Así que no es del todo factible, o ético. Es difícil traer de vuelta a los mismos sujetos a sesiones posteriores.Uno, es muy caro de operar una máquina de MRI. Y dos, que es muy difícil de ángulo de la cabeza de un participante en la misma posición exacta como un ensayo anterior.Predicción funciona mejor cuando la prueba se realiza en una sesión muy prolongada.(Él mismo Kuhl dijo que no voluntario para una prueba tan larga.)

¿Está en el ámbito de la posibilidad de leer la mente de una persona sin su permiso?

«Se necesita a alguien para jugar a la pelota», dijo. «No se puede extraer la memoria de alguien si no lo están recordando, y la gente la mayoría de las veces está en control de sus recuerdos.»

Oh bien.

¿Qué hay de esto: ¿Puede usted utilizar esta técnica para ver lo que alguien está soñando?

«Una fMRI papel trató de descifrar el contenido de los sueños», dijo Kuhl. «Podría decodificar – con lo que sea por ciento de exactitud – que alguien estaba soñando con un miembro de la familia o algo por el estilo.» (Ese documento no fue reconstruyendo caras, pero se predice ampliamente las categorías de bienes y personas a los participantes estuvieron soñando.)

Whoa. Todo esto es tan fresco.

«Las cosas que estamos haciendo ahora, si le preguntas a la gente hace 20 años cuando la fMRI se estaba poniendo en marcha, si se les preguntó acerca de este tipo de cosas, habrían pensado que era una locura», dijo.

Fuente: http://www.vox.com/2016/6/20/11905500/scientists-invent-mind-reading-machine

Imagen: http://comps.canstockphoto.com/can-stock-photo_csp18063383.jpg

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La inteligencia artificial produce sonidos realistas que engañan a los seres humanos.

Sistema de formación de vídeo de Ciencias de la Computación del MIT y el Laboratorio de Inteligencia Artificial podría ayudar a los robots a entender cómo los objetos interactúan con el mundo.

Adam Conner-Simons

Para los robots para navegar por el mundo, tienen que ser capaces de hacer suposiciones razonables sobre su entorno y lo que podría suceder durante una secuencia de eventos.

Una manera en que los seres humanos vienen a aprender estas cosas es a través del sonido.Para los bebés, auscultar y pinchar objetos no es sólo diversión; algunos estudios sugieren que en realidad es la forma en que desarrollan una teoría intuitiva de la física. Podría ser que podemos conseguir máquinas de aprender de la misma manera?

Los investigadores de MIT ciencias de la computacion y el laboratorio de inteligencia artficial (CSAIL) han demostrado un algoritmo que efectivamente ha aprendido cómo predecir sonido: Cuando se muestra un clip de vídeo en silencio de un objeto de ser golpeado, el algoritmo puede producir un sonido para el golpe que es lo suficientemente realista para engañar a los espectadores humanos.

Esta «prueba de Turing para el sonido» representa mucho más que un truco equipo inteligente: Los investigadores prevén futuras versiones de algoritmos similares que se utilizan para producir automáticamente efectos de sonido para películas y programas de televisión, así como para ayudar a los robots a entender mejor las propiedades objetos.

Los investigadores del MIT han demostrado un algoritmo que efectivamente ha aprendido cómo predecir sonido. El avance podría conducir a mejores efectos de sonido para cine y televisión y robots con una mejor comprensión de los objetos de su entorno.

Vídeo: MIT CSAIL

«Cuando se ejecuta el dedo por una copa de vino, el sonido que hace refleja la cantidad de líquido que está en él», dice el estudiante de doctorado CSAIL Andrew Owens, que fue el autor principal en un próximo artículo que describe el trabajo. «Un algoritmo que simula tales sonidos pueden revelar información clave acerca de las formas de objetos ‘y tipos de materiales, así como la fuerza y el movimiento de sus interacciones con el mundo.»

El equipo utilizó técnicas del campo de «aprendizaje profundo», que implica equipos de enseñanza para tamizar a través de enormes cantidades de datos para encontrar patrones en su propio. enfoques de aprendizaje profundas son especialmente útiles debido a que liberen los informáticos de tener a mano-diseño de algoritmos y supervisar su progreso.

los co-autores del estudio incluyen recién graduado Phillip Isola y profesores del MIT Edward Adelson, Bill Freeman, Josh McDermott, y Antonio Torralba. El documento se presentará a finales de este mes en la conferencia anual de Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones (CVPR) en Las Vegas.

Cómo funciona

El primer paso para la formación de un algoritmo de producción de sonido es dar suena a estudiar. Durante varios meses, los investigadores registraron cerca de 1.000 vídeos de un estimado de 46.000 sonidos que representan diversos objetos de ser golpeado, raspadas, y pincharon con una baqueta. (Se utilizó un muslo de pollo, ya que proporciona una forma consistente para producir un sonido.)

A continuación, el equipo alimentó a los vídeos a un algoritmo profundo aprendizaje que deconstruye los sonidos y se analizó su tono, el volumen y otras características.

«A continuación, predecir el sonido de un nuevo video, el algoritmo analiza las propiedades de sonido de cada fotograma de ese vídeo, y los compara con los sonidos más similares en la base de datos», dice Owens. «Una vez que el sistema tiene esos bits de audio, que las une para crear un sonido coherente».

El resultado es que el algoritmo puede simular con precisión las sutilezas de los diferentes accesos, de los grifos staccato de una roca a las formas de onda más largas de robo de hiedra. El tono es ningún problema, ya que se puede sintetizar sonidos afectadas van desde los «golpes» de tono bajo de un sofá suave para los agudos «clicks» de una barandilla de madera dura.

«Enfoques actuales en AI sólo se centran en una de las cinco modalidades sensoriales, con investigadores de la visión usando imágenes, los investigadores del habla del uso de audio, y así sucesivamente», dice Abhinav Gupta, profesor asistente de la robótica en la Universidad Carnegie Mellon, que no participó en el estudiar. «Este trabajo es un paso en la dirección correcta para imitar el aprendizaje de la forma que los humanos, mediante la integración de sonido y de la vista.»

Un beneficio adicional de la obra es que la biblioteca de 46.000 sonidos del equipo es gratuito y está disponible para otros investigadores a utilizar. El nombre del conjunto de datos: «Greatest Hits».

Engañando a los seres humanos:

Para probar qué tan realistas fueron los sonidos falsos, el equipo llevó a cabo un estudio en línea en el que los sujetos vieron dos vídeos de colisiones – uno con el sonido de grabación real, y otro con el algoritmo de – y se les hizo cuál era real.

El resultado: Los sujetos tomaron el sonido falsa sobre la real dos veces más que un algoritmo de línea de base. Fueron particularmente engañar por materiales como hojas y la suciedad que tienden a tener menos «limpia» sonidos que, por ejemplo, madera o metal.

Además de eso, el equipo encontró que los sonidos de los materiales revelaron aspectos clave de sus propiedades físicas: Un algoritmo que desarrollaron podría decir la diferencia entre materiales duros y blandos 67 por ciento de las veces.

El trabajo del equipo se alinea con las recientes investigaciones CSAIL en la amplificación de audio y vídeo. Freeman ha ayudado a desarrollar algoritmos que amplifican movimientos captados por el vídeo que son invisibles a simple vista, lo que ha permitido a sus grupos para hacer cosas como hacer que el pulso humano visible e incluso recuperar el habla usando nada más que video de una bolsa de patatas fritas .

Mirando hacia el futuro:

Los investigadores dicen que aún hay espacio para mejorar el sistema. Por ejemplo, si el muslo se mueve de forma errática sobre todo en un video, el algoritmo es más probable que se pierda o alucinaciones una falsa alarma. También está limitado por el hecho de que sólo se aplica a los «sonidos indicados visualmente» – sonidos que son causadas directamente por la interacción física que está siendo representado en el vídeo.

«Desde el soplado suave del viento para el zumbido de los ordenadores portátiles, en un momento dado hay tantos sonidos ambientales que no están relacionados con lo que en realidad estamos mirando», dice Owens. «Lo que sería realmente emocionante es simular alguna manera el sonido que está asociado directamente al menos los elementos visuales.»

El equipo cree que el trabajo futuro en esta área podría mejorar las habilidades de los robots para interactuar con su entorno.

«Un robot podría mirar a una acera e instintivamente sabe que el cemento es dura y la hierba es suave, y por lo tanto sabía lo que pasaría si se intensificaron en cualquiera de ellos», dice Owens. «Ser capaz de predecir el sonido es un primer paso importante hacia el ser capaz de predecir las consecuencias de las interacciones físicas con el mundo.»

El trabajo fue financiado, en parte, por la Fundación Nacional de Ciencia y Shell. Owens también fue apoyado por una beca de investigación Microsoft.

Fuente: http://news.mit.edu/2016/artificial-intelligence-produces-realistic-sounds-0613

Imagen: http://news.mit.edu/sites/mit.edu.newsoffice/files/styles/news_article_image_top_slideshow/public/images/2016/MIT-CSAIL-sound-prediction-algorithm-2_0.png?itok=LIsXEB-x

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Argentina: ¿Jubilarán los robots a la humanidad?

Argentina/16 de mayo de 2016/Fuente:El Litoral/DPA

Ya cubren casi todas las áreas laborales. Y no sólo cumplen tareas rutinarias sino que aprenden funciones sociales como hablar y dar la mano. En este marco, ¿cuál será nuestro papel con el avance de los robots en el mundo del trabajo?

Para entender la revolución digital vale la pena echar un vistazo al pasado: en la segunda mitad del siglo XVIII comienza la primera era de las máquinas, en la que la reina fue sin duda la máquina de vapor. Con la revolución industrial, no sólo se produce la desaparición progresiva del caballo como medio de transporte, sino de la agricultura y el mundo militar. Junto con la electrificación y la motorización, la mecánica sustituye a la fuerza de los músculos y el ser humano permanece como supervisor de los procesos.

Ahora, ha comenzado una nueva etapa que algunos llaman la segunda era de las máquinas, en la que éstas y los programas no se detienen ante nada, ni siquiera ante la capacidad intelectual. Cuando se inventaron las primeras computadoras, se decía que sólo harían aquello para lo que fueran programas, pero esto ya no es así cuando los ordenadores aprenden.

Por ejemplo, los vehículos autónomos sustituirán a los conductores de taxis, conductores de palas mecánicas o camioneros. Las autopistas podrían convertirse en largas columnas de vehículos sin conductor. Las máquinas serán capaces de diseñar casas en lugar de los arquitectos, de realizar desde traducciones hasta los diagnósticos médicos. Hoy ya algunas mezclan bebidas, otras reparan relojes, regulan el tráfico o participan en las guerras.

Una encuesta del Instituto Pew entre 1.900 científicos revela que en las fábricas y líneas de montaje hoy dominan las máquinas. Y ahora sería el turno de las oficinas.

Los estudios no coinciden acerca de la velocidad ni el alcance de este proceso. E incluso aunque algunos prevean que la mitad de los empleos en Estados Unidos está en peligro por la automatización, los críticos subrayan que eso no quiere decir que el 47 % de los afectados no encuentren otro trabajo, porque el 65 % de los empleos actuales en ese país no existía hace 25 años.

¿QUÉ VALEMOS SI No HAY TRABAJO?

¿Se podrán sustituir los empleos eliminados por otros nuevos? ¿Cómo se mantendrán la cohesión social y la democracia en una sociedad dividida entre los trabajadores “importantes”, de dirección y creativos… y todos los demás? ¿Para qué sirven los seres humanos en un mundo que no necesita su trabajo y en el que sólo una minoría estará ahí para acompañar una economía digitalizada?

En muchos estudios, el futuro aparece pintado bastante oscuro, con la humanidad sometida a una servidumbre por los robots.

Después de la automatización, el siguiente paso es la inteligencia artificial. Entre sus detractores está el físico británico Stephen Hawking, que la considera profundamente amenazante para el ser humano. Por su parte, Ray Kurzweil, de Google, cree que en 2029 las máquinas serán más inteligentes que el ser humano.

Básicamente, de lo que se trata es que todo lo que una máquina pudiere hacer mejor que un ser humano, debería ser hecho por una máquina. Un robot de la construcción australiano planta los cimientos de una casa en dos días. Es decir, que la fuerza física o los conocimientos técnicos básicos no son de gran utilidad, en cambio sí la solución de problemas complejos.

Por eso, muchos expertos exigen que cambien muchas cosas en la educación. El economista y Tyler Cowen sentencia: “Lo mediocre ya no vale”.

Ryan Holmes, empresario y creador de la plataforma Hootsuite, cree que es necesario un cambio radical: cultivar las capacidades humanas extraordinarias y únicas, lo que implica una educación completamente diferente. Adiós a la uniformidad y bienvenido lo extraordinario.

A todos los que se depriman con las previsiones de la segunda era de las máquinas, Holmes les da un consejo: “Inviertan en las capacidades que una máquina no puede reproducir, en las funciones más elevadas: creatividad, resolución de problemas, capacidad de inventiva”.

Fuente: http://www.ellitoral.com/index.php/diarios/2016/05/16/informaciongeneral/INFO-01.html

 Imagen: http://mira.ellitoral.com/wp-content/uploads/PR2.jpg

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