¿Qué es lo último en inteligencia artificial hoy?

10 mejores tecnologías de IA:

  1. Generación de lenguaje natural : producción de texto a partir de datos informáticos. Actualmente se utiliza en servicio al cliente, generación de informes y resumen de conocimientos de inteligencia empresarial. Proveedores de muestra: Attivio, Perspectivas automatizadas, Semántica de Cambridge, Razonamiento digital, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
  2. Reconocimiento de voz : transcribe y transforma la voz humana en un formato útil para aplicaciones informáticas. Actualmente se utiliza en sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles. Proveedores de muestra: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.
  3. Agentes virtuales : “El favorito actual de los medios”, dice Forrester (creo que se refieren a mis relaciones en evolución con Alexa), desde simples chatbots hasta sistemas avanzados que pueden conectarse en red con humanos. Actualmente se utiliza en servicio al cliente y soporte y como administrador de casa inteligente. Proveedores de muestra: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.
  4. Plataformas de aprendizaje automático : proporciona algoritmos, API, kits de herramientas de desarrollo y capacitación, datos, así como potencia informática para diseñar, capacitar e implementar modelos en aplicaciones, procesos y otras máquinas. Actualmente se utiliza en una amplia gama de aplicaciones empresariales, principalmente `que implican predicción o clasificación. Proveedores de muestra: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.
  5. Hardware optimizado para IA : unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y dispositivos diseñados y diseñados específicamente para ejecutar de manera eficiente trabajos computacionales orientados a la IA. Actualmente, marca principalmente la diferencia en las aplicaciones de aprendizaje profundo. Proveedores de muestra: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.
  6. Gestión de decisiones : motores que insertan reglas y lógica en los sistemas de inteligencia artificial y se utilizan para la configuración / capacitación inicial y el mantenimiento y ajuste continuos. Una tecnología madura, se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, ayudando o realizando la toma de decisiones automatizada. Proveedores de muestra: Conceptos de sistemas avanzados, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.
  7. Plataformas de aprendizaje profundo : un tipo especial de aprendizaje automático que consiste en redes neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Actualmente se usa principalmente en aplicaciones de reconocimiento y clasificación de patrones compatibles con conjuntos de datos muy grandes. Proveedores de muestra: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.
  8. Biometría : habilite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, que incluyen, entre otros, reconocimiento de imagen y tacto, habla y lenguaje corporal. Actualmente se utiliza principalmente en estudios de mercado. Proveedores de muestras: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.
  9. Automatización robótica de procesos : uso de scripts y otros métodos para automatizar la acción humana para respaldar procesos comerciales eficientes. Actualmente se usa donde es demasiado costoso o ineficiente para que los humanos ejecuten una tarea o un proceso. Proveedores de muestra: Conceptos de sistemas avanzados, Automatización en cualquier lugar, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.
  10. Análisis de texto y PNL : el procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza y respalda el análisis de texto al facilitar la comprensión de la estructura y el significado de las oraciones, el sentimiento y la intención a través de métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Actualmente se usa en la detección y seguridad de fraudes, una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para extraer datos no estructurados.

Esta pregunta originalmente hacía referencia a Elon Musk. Musk no está en la IA. Stuart Russell está en IA, pero no en robótica, y está advirtiendo al mundo sobre los robots asesinos.

No le tengo mucho miedo a los robots de IA. Estados Unidos tiene aproximadamente medio gigatón de armas nucleares activas. Supongo que Rusia tiene un equivalente. Las dos bombas lanzadas en tiempos de guerra (Hiroshima y Nagasaki) totalizaron unos 35 kilotones. Esto significa que tenemos del orden de diez millones de veces esa fuerza destructiva. Agregue lo que tienen las otras naciones nucleares … no necesitamos robots asesinos para acabar con la civilización humana. Hemos tenido ese poder durante mucho tiempo. Incluso en la serie de películas Terminator , el mecanismo que usa SkyNet para destruir el mundo es el arsenal nuclear. No, no le tengo demasiado miedo a los robots asesinos.

Como he señalado en otra parte, el área más importante e interesante (¡por una milla!) Es la IA adversaria. Se ha demostrado que es bastante fácil encontrar puntos débiles en los modelos ML y explotarlos. Creo que el problema más fácil de entender fue dos investigadores que superaron los sistemas de frenado automático de “detección de peatones” en automóviles disponibles comercialmente. Estos son sistemas de seguridad secundarios en los automóviles actuales, pero claramente esto es algo que debe resolverse (¡y no lo ha hecho!) Antes de que los automóviles autónomos puedan estar en la carretera.

Los sistemas de IA con los que estamos trabajando actualmente son sorprendentemente ingenuos y frágiles. No estamos cerca del “algoritmo maestro”, y he estado diciendo esto durante años.

Prepárate para algunas cosas raras en el futuro …

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Mantente sintonizado para más.

  1. Actualmente no estamos cerca de tener ningún sistema que pueda describirse como AI.
  2. Hay mucha publicidad y el término AI se usa en esa publicidad para cosas que simplemente computa (es decir, programadas)
  3. Musk reconoció que existe un peligro en la IA: esto es lo que suelo llamar “IA real” (oxímoron) y estoy de acuerdo en que la IA real es una amenaza. Este es un sistema hipotético que está orientado al medio ambiente y utiliza los mismos mecanismos para permanecer tan viables (en cuanto a especies) como nosotros. Este tipo de IA requiere mucha más investigación en conceptos como la conciencia y los qualia (experiencias internas como la capacidad de visualizar la entrada del sensor como una imagen perceptible en lugar de procesar píxeles). y está lejos de ser entendido y mucho menos modelado. Esta amenaza tenderá a provenir de sistemas de “defensa”, por ejemplo, drones y robótica.
  4. Los sistemas de juego, por ejemplo, GO usan heurística (como nosotros), no se requiere mucha inteligencia. Recordar patrones y analizar múltiples caminos es el fuerte de las computadoras … deberían ser mejores que las personas, deberíamos maravillarnos de las personas que golpean las computadoras.
  5. La investigación de la IA todavía está en crisis.

Actualmente, lo más importante es cómo finalmente construimos una IA que puede vencer a los humanos en Go. Desde que descubrimos cómo vencer a los humanos en el ajedrez, ese ha sido el punto de referencia al que debemos llegar. Ahora estamos esperando que el próximo desafío sea lanzado.

Más allá de eso, hay toneladas de trabajos de investigación sobre los últimos avances en IA si los busca. Pero a menos que sea un experto o un entusiasta, encontrará que es una lectura bastante seca.

El campo de la investigación de IA continúa de manera muy similar a cualquier otro campo de investigación. Varios equipos en todo el país están haciendo progresos incrementales que ofrecen pequeñas mejoras, con relativamente pocos avances reales. Y no se está haciendo un esfuerzo serio para hacer una IA fuerte, simplemente no estamos listos para abordar un proyecto de esa escala todavía y no lo estaremos por un tiempo.