Aunque mucho se habla del concepto de inteligencia artificial (IA), en realidad se trata más de un cúmulo de buenas intenciones que de un avance real en este campo. Esto podría estar cambiando gracias a nuevas tecnologías emergentes, que parecieran desafiar los límites conocidos en el campo de algoritmos autónomos.
Gato es lo que DeepMind describe como un sistema de ‘propósito general’, un sistema al que se le puede enseñar a realizar muchos tipos diferentes de tareas.
DeepMind ha creado un sistema de inteligencia artificial llamado AlphaCode que dice “escribe programas de computadora a un nivel competitivo”.
El año pasado, los investigadores de DeepMind escribieron que los futuros desarrolladores de IA pueden dedicar menos tiempo a programar algoritmos y más tiempo a generar ricos mundos virtuales en los que entrenarlos.
Los científicos de DeepMind y la Universidad de Washington describen métodos basados en el aprendizaje profundo para resolver plegamiento de proteínas, la última etapa de ejecución de la programación en nuestro ADN.
Predecir cómo una proteína adquiere una forma tridimensional única ha desconcertado a los científicos durante medio siglo.
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.