Mainak

Cómo la mala información nos aleja de una buena IA

La economía del futuro no será construida por personas y fábricas, sino por algoritmos e inteligencia artificial, dice el científico de datos Mainak Mazumdar. Pero, ¿qué sucede cuando estos algoritmos se entrenan con datos sesgados? Basándose en ejemplos desde Shanghái hasta la ciudad de Nueva York, Mazumdar muestra cómo los datos de baja calidad conducen a una IA que toma decisiones y predicciones incorrectas, y revela tres restablecimientos de infraestructura necesarios para hacer posible la IA ética.

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Cuando la IA puede salvar vidas

Cuando la IA puede salvar vidas

Incorporar la IA al flujo de trabajo clínico ayuda a agilizar los procedimientos médicos para los médicos. El objetivo final es trabajar con médicos y profesionales médicos para mejorar los servicios de atención médica mediante el uso justo de la IA. En este frente, se esperan tres desarrollos importantes.

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2020 en neurociencia

2020 en neurociencia, longevidad e inteligencia artificial, y lo que está por venir

por Shelly Fan Covid-19 absorbió la mayor parte del oxígeno de la ciencia este año. Pero todavía teníamos victorias brillantes. La pandemia no pudo derribar cohetes ni humanos: múltiples misiones despegaron al planeta rojo en el “verano de Marte”.  Dos astronautas se lanzaron a la Estación Espacial Internacional, y regresaron a salvo, en un cambio de juego para los viajes espaciales comerciales. La NASA […]

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Glosario IA

Términos de IA (inteligencia artificial) que necesitas saber

En 1956, John McCarthy organizó un proyecto de investigación de diez semanas en la Universidad de Dartmouth que se centró en un nuevo concepto que llamó “inteligencia artificial”. El evento incluyó a muchos de los investigadores que se convertirían en gigantes en el campo emergente, como Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Allen Newell, OG Selfridge, Raymond Solomonoff y Claude Shannon.

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Replicación

La IA está luchando con una crisis de replicación

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.

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