Como parte de su charla sobre la inteligencia del proyecto, Murray usó las transcripciones que Boeing puso a disposición del público sobre su 737 MAX luego de dos accidentes fatales y la posterior puesta a tierra (desde entonces, la FAA lo aprobó para volar nuevamente).
Aunque los gráficos de conocimiento ya no son un concepto nuevo, la técnica sigue siendo una tecnología subestimada que puede ayudar a descubrir los datos correctos durante el trabajo de gestión del conocimiento. Puede resultar confuso para algunos pero, en última instancia, liberador para la empresa.
En la próxima década, el papel del científico de datos tal como lo conocemos será muy diferente al actual. Pero no se preocupe, nadie predice la pérdida de puestos de trabajo, solo ha cambiado de trabajo.
Nuestras manos son hazañas increíblemente complejas de ingeniería evolutiva. Los sensores densamente empaquetados proporcionan sensaciones táctiles complejas y precisas. Docenas de articulaciones se sinergizan para brindarnos una destreza notable. Una conciencia de “sexto sentido” de dónde están nuestras manos en el espacio las conecta con la mente, lo que hace posible abrir una puerta, tomar una taza y servir café en la oscuridad total basándose únicamente en lo que sienten.
El mes pasado, Nature publicó una respuesta condenatoria escrita por 31 científicos a un estudio de Google Health que apareció en la revista a principios de este año. Google describía ensayos exitosos de una IA que buscaba signos de cáncer de mama en imágenes médicas. Pero según sus críticos, el equipo de Google proporcionó tan poca información sobre su código y cómo se probó que el estudio no fue más que una promoción de tecnología patentada.
Google tiene una de las pilas de aprendizaje automático más grandes de la industria, y actualmente se centra en su plataforma de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Google Cloud.
La IA está asumiendo continuamente nuevos desafíos, desde la detección de deepfakes (que, dicho sea de paso, también se hacen con IA) hasta ganar en el póquer y dar un impulso a los experimentos de biología sintética .
El aprendizaje de “menos de uno” puede enseñar a un modelo a identificar más objetos que la cantidad de ejemplos en los que está entrenado.
La biología sintética es como una versión de Minecraft que cambia la realidad. En lugar de bloques digitales, la biología sintética reajusta los componentes básicos de la vida (ADN, proteínas, circuitos bioquímicos) para reconfigurar organismos vivos o incluso construir otros completamente nuevos.
No se deje llevar por la publicidad: el aprendizaje automático no hace que las computadoras se parezcan a las personas. No importa cuán “inteligentes” se vuelvan, todavía nos necesitan. La verdad es que la mayoría de las veces que escuchas el término inteligencia artificial, la tecnología específica en el trabajo se llama aprendizaje automático. A pesar del nombre, se basa en gran medida en la enseñanza humana.