Actualidad Deep Learning

https://arxiv.org/abs/2001.09346 Deep learning models have demonstrated high-quality performance in areas such as image classification and speech processing. However, creating a deep learning model using electronic health record (EHR) data, requires addressing particular privacy challenges that are unique to researchers in this domain. This matter focuses attention on generating realistic synthetic data while ensuring privacy. In this paper, we propose a novel framework called correlation-capturing Generative Adversarial Network (corGAN), to generate synthetic healthcare records. In corGAN we utilize Convolutional Neural Networks to capture the correlations between adjacent medical features in the data representation space by combining Convolutional Generative Adversarial Networks and Convolutional Autoencoders. To demonstrate the model fidelity, we show that corGAN generates synthetic data with performance similar to that of real data in various Machine Learning settings such as cl

https://www.bbc.com/news/technology-51268093 AI applications, AI FATE (fairness accuracy transparency ethics), AI Incident, Aplicaciones de la IA, Eth Surveillance,

Parece que hay alguna correlación entre el reconocimiento facial y la vigilancia permanente de las personas. Pero el reconocimiento facial es solo una de las tecnologías entre ellas la geolocalización, el micrófono y multitud de sensores de los teléfonos inteligentes. La ACLU lo define como una fase transitoria a una "monitorización masiva en tiempo real". Esta tecnología no surge por mejoras, sino por el enorme poder de influencia de las entidades políticas y comerciales. Estas pueden hacer creer en que hay un valor en esas tecnologías mientras venden aparatos para hacerlo. Cierto aire de artículo-denuncia-conspiración Noticia https://www.publicbooks.org/facial-recognition-is-only-the-beginning/ Microsoft, Amazon, Google, Vigilancia.

La Estrategia digital de Escocia, publicada en 2017, establece una visión para Escocia como nación digital vibrante, inclusiva, abierta y externa. Mucho ya ha logrado en la realización de esta visión y en el uso de los datos de Escocia para mejorar el público servicios y desbloquear valor económico, ahorrando tiempo, dinero y vidas. Este documento de alcance establece un borrador de visión para la IA en Escocia, y detalla los pasos tomaremos más información y refinar esto. Espero que lo encuentres interesante y útil, y agradecemos su contribución mientras trabajamos para desarrollar la estrategia de inteligencia artificial de Escocia. https://www.scotlandaistrategy.com/ Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Un analista de investigación de un grupo de expertos en tecnología e innovación de Washington dice que Portland debería probar la tecnología de reconocimiento facial en lugar de prohibirla. Pero, ¿por qué un investigador en DC se preocuparía tanto por si Portland prohíbe algo de tecnología? No hay que rascar mucho para descubrir que este columnista invitado tiene detrás algunos de los grandes pesos del reconocimiento facial, incluidos Amazon y Microsoft, que también son gigantes de la tecnología del Noroeste del Pacífico. https://redtailmedia.org/2020/01/20/in-portland-debate-facial-recognition-giants-hide-behind-tech-lobby-think-tank/ Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Introducción a los Virtual Influencers (VI), una versión sofisticada, difícilmente traceable y responsable con intereses económicos, políticos o ideológicos. https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2020/01/16/the-dark-side-of-deepfake-artificial-intelligence-and-virtual-influencers/#3c95f7ef1cd9 Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

El debate sobre los "derechos de los robots", y su pregunta relacionada con la "responsabilidad de los robots", invoca algunas de las posiciones más polarizadas en la ética de la inteligencia artificial. Mientras que algunos abogan por otorgar derechos de robots a la par de los seres humanos, otros, en una clara oposición, argumentan que los robots son no merece derechos pero son objetos que deberían ser nuestros esclavos. Basado en fundamentos filosóficos post-cartesianos, argumentamos no solo para negar los "derechos" de los robots, sino también para negar que los robots, como artefactos que emergen y median en el ser humano, son los tipos de cosas a las que se les pueden otorgar derechos en primer lugar. Una vez que nosotros vemos a los robots como mediadores del ser humano, podemos entender cómo El debate sobre los "derechos de los robots" se centra en los problemas del primer mundo, en el gasto de preocupaciones éticas urgentes, como sesgo d

Si bien puede sonar contra-intuitivo, la IA necesita aprender a olvidarse para ser más inteligente. Justo como nosotros. https://thenextweb.com/podium/2020/01/13/ais-key-to-true-intelligence-is-learning-how-to-forget/ Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial  y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Conversación con Melanie Mitchell sobre sus publicaciones sobre la complejidad. https://www.complexityexplorer.org/news/120-happy-new-year-and-interview-with-melanie-mitchell You started Complexity Explorer nearly a decade ago, and your first “Introduction to Complexity” course launched in 2013. At roughly the same time, you published your hugely popular book “Complexity: A Guided Tour”. Why did you take on all of these projects at that time? Actually, my book, “Complexity: A Guided Tour”, was completed in 2008 and published in 2009. I started working on the idea for Complexity Explorer (partnering with Ginger Richardson, former SFI VP for Education) a year or so later. There were a few reasons I wanted to launch an online course platform at SFI. Many people really wanted to come to SFI’s summer school or one of our short courses, but were unable to, due to financial or other logistical reasons, and also because we simply didn’t have enough space! Ginger and I were looking for

https://healthitanalytics.com/news/overcoming-bias-in-artificial-intelligence-machine-learning AI Bias, Data,

2019 ha sido un año de críticas a loas grandes firmas tecnológicas por escándalos y prácticas cuestionables. Han surgido incuestionables problemas sobre reconocimiento facial (Facial Recognition Technolologies FRT), que se ha prohibido en varias ciudades comenzando por San Francisco, California.  relaciones y condiciones laborales pésimas en los grandes fabricantes como Facebook y Amazon, así como su cuestionable comportamiento y modelo de negocio Consejos éticos: empresas como Google han creado consejos éticos, aunque duró solo una semana. La UE ha publicado unas Guías pata una IA confiable. Expertos han llamado a estas prácticas "ethical washing machine", blanqueo ético Percepción pública: los ciudadanos van siendo cada vez más conscientes de los riesgos que implica la IA. El 56% de los canadienses creen que empresas como Facebook y Google están "empeorando la sociedad" Noticia https://www.cigionline.org/articles/tech-ethics-disappointing-year-review

En qué consisten las deepfakes y para qué se utilizan https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-01-06/how-deepfakes-make-disinformation-more-real-than-ever-quicktake Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

https://www.skeptic.com/reading_room/review-artificial-intelligence-guide-for-thinking-humans-ten-years-away-always-will-be/ AI Book, AITheory, PersonOfInterest,