Actualidad Deep Learning

Ensayo sobre la interacción hombre-máquina. Durante milenios, las capacidades para razonar, procesar un lenguaje complejo, pensar de manera abstracta y contemplar el futuro se consideraron exclusivamente humanas. Ahora, la inteligencia artificial está preparada para trascender nuestro dominio en todos estos ámbitos. De repente, no somos tan especiales. "Tal vez resulta que no somos los más racionales o los mejores tomadores de decisiones", dice Gratch. "Tal vez, de una manera extraña, la tecnología nos está enseñando que no es tan importante. Realmente se trata de la emoción y las conexiones entre las personas, lo cual no es algo malo para enfatizar ". Thompson sugiere que otro dilema radica en la tendencia de los humanos a definirse por lo que no somos. No somos, por ejemplo, caracoles, fantasmas o máquinas. Ahora, esta línea también parece estar borrosa. "Las personas pueden relacionarse más fácilmente con un androide racional e interactivo que con una especi...

Como estamos perdiendo nuestra capacidad de empatizar con los humanos debido a su complejidad, nos volveremos cada vez más hacia robots sociales que son adaptado a todos nuestros deseos de compañía. Esto solo acentuará aún más el declive de nuestro empatía por otros seres humanos y permitir que se asiente el asco moral, especialmente hacia individuos que consideramos diferentes de nosotros. Porque el asco subyace a la deshumanización, el asco moral  hacia nuestros semejantes nos llevará a deshumanizarlos, es decir, a renunciar al tratamiento de la manera respetuosa y empática que esperaríamos que uno tratara a un ser humano: ya que esto es algo que reservaremos para los robots sociales que no están en desacuerdo con nosotros o actúan de manera eso no nos conviene. Por lo tanto, el fallo fatal de los humanos habrá sido que son demasiado humanos,demasiado distintos para el mundo cada vez más egocéntrico y digital en el que vivimos ahora. https://montrealethics.ai/wp-content/uploads/2...

El artículo presenta el modelo de Susan Athey, para consideración de las organizaciones al usar la IA. Plantea cuatro escenarios: Si un sistema de IA funciona perfectamente todo el tiempo, puede reemplazar al humano. Pero hay inconvenientes. Además de tomar el trabajo de una persona, la IA de reemplazo tiene que estar extremadamente bien entrenada, lo que puede implicar una inversión prohibitivamente costosa en datos de capacitación.  Cuando la IA es imperfecta o "poco confiable", los humanos juegan un papel clave en la captura y corrección de los errores de la IA, compensando parcialmente las imperfecciones de la IA con un mayor esfuerzo. Es muy probable que este escenario produzca resultados óptimos cuando la IA alcanza el punto óptimo donde toma malas decisiones con la frecuencia suficiente para mantener a los compañeros de trabajo humanos alerta. Con la IA de aumento, los empleados conservan el poder de decisión mientras que una IA de alta calidad aumenta su esfuerzo sin ...

Mover la IA de casos de uso restringidos a implementaciones más amplias es "trabajo duro", dice Chui, "no solo porque los problemas tecnológicos son difíciles sino también porque la gestión del cambio es realmente difícil. Hay una razón por la cual esto no sucede más rápido ". Parte del desafío es encontrar requisitos comerciales que puedan satisfacerse mediante el uso de inteligencia artificial, recordando el viejo adagio de una solución en busca de un problema. Muchas de las tecnologías emergentes en torno a la IA son fascinantes, pero aún no está claro cómo las empresas pueden capitalizar estas tecnologías. "Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo es terriblemente bueno para poder entrenar máquinas para jugar todo tipo de juegos mejor, pero no es tan obvio cuánto valor puede crear en el mundo", dice Chui. El informe del MIT Sloan señala que la IA requerirá un mayor enfoque en la gestión de riesgos y la ética. La encuesta "muestra una amplia concie...

Crear una buena experiencia de usuario de inteligencia artificial (IA) no es fácil. Todos los que usan autocorrección mientras escriben saben que, si bien el sistema generalmente hace un buen trabajo al actuar y corregir errores, a veces comete errores extraños. Lo mismo es cierto para el piloto automático en un Tesla, pero desafortunadamente las apuestas son mucho más altas en el camino que cuando se está sentado detrás de una computadora. Entrevista con Bernie Molls sobre los retos de construir equipos híbridos. https://cacm.acm.org/news/245255-teaming-up-with-artificial-intelligence/fulltext Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Eslovenia es una potencia mundial en IA, a pesar de ser un país de os millones de habitantes. En los 1950 se fundó el Jozef Stefan Institute (JSI) para investigación científica. En los 1970 Eslovenia fue gran defensora de la IA e hizo grandes inversiones en tecnología precursoras como redes neuronales, modelado de datos y análisis estadístico. Eslovenia se ha convertido en un faro académico de la IA. A principios de 2020 Eslovenia extendió el JSI con el  International Research Center on Artificial Intelligence (IRCAI). El artículo describe los tres primeros casos de uso del IRCAI: Liberación del modelo "gemelo digital" de Social Awareness to Augment Decision Making. Es una de las herramientas más avanzadas en diversas aplicaciones, entre ellas la pandemia del coronavirus Impulso de Soluciones el Coronaviris mediante Nuevas Capacidades de Visualización analítica Defensa de la conciencia situacional para el monitoreo global y los sistemas predictivos https://www.for...

Esta entrada de blog de Microsoft es una colección de recursos sobre los temas críticos para una IA rsponsable: Fairness Transparencia Reliability Safety Colaboración entre humanos e IA Privacidad Para cada uno de los temas aporta una definición y enlaces a recursos relevantes sobre el tema https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/research-collection-responsible-ai/ 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...