¿Acabarán matándonos los robots? La inteligencia artificial ha avanzado tanto en los últimos años que personajes como Elon Musk y Stephen Hawking nos advierten con vehemencia sobre esta inquietante posibilidad. Ahora un estudio del laboratorio DeepMind de Google arroja nueva luz sobre el asunto.

Los ingenieros de DeepMind crearon dos juegos para investigar si las redes neuronales son más propensas a cooperar o a competir como motivación para conseguir un fin. Descubrieron que depende del entorno en el que operan.

En el primer juego, dos inteligencias artificiales (rojo y azul) debían recolectar la mayor cantidad posible de manzanas (verde) en un pequeño entorno 2D. Los investigadores variaban la frecuencia con la que aparecían las manzanas y cada jugador tenía la opción de disparar al otro para inmovilizarlo temporalmente.

Tras miles de ejecuciones del juego, los investigadores encontraron que rojo y azul se limitaban a recolectar y convivir pacíficamente cuando las manzanas eran abundantes. Sin embargo, a medida que los puntos verdes se hacían más escasos, los jugadores se volvían más propensos a dispararse para salir adelante.

En el segundo juego, las inteligencias eran lobos (rojo) que debían aprender a capturar presas (azul) al tiempo que evitaban los obstáculos (gris). El giro era que recibían una mayor recompensa cuando cazaban próximas entre sí: cuanto más cerca estuvieran durante la captura, más puntos recibirían ambas. Esto las incentivó a trabajar en equipo en lugar de convertirse en lobos solitarios.

DeepMind también comprobó que las redes neuronales más complejas aprendían más rápido a cooperar o a competir, mientras que las redes con menor capacidad cognitiva tenían dificultades para dominar estos comportamientos complejos. La red más avanzada aprendió rápidamente a sabotear al otro jugador y quedarse las manzanas, y también entendió más rápido que la cooperación era la clave para completar el juego de los lobos.

Las inteligencias no tenían memoria a corto plazo y no podían hacer inferencias sobre las intenciones del otro jugador. En próximos experimentos, Google podría equiparlas con la capacidad de razonar sobre los objetivos de su contrincante para estudiar cómo afecta esto a su comportamiento.

Entender cómo actúan las redes neuronales ante un incentivo es vital para el futuro de la inteligencia artificial, y podría tener implicaciones a corto plazo en sistemas informáticos como los de la economía, los que controlan el flujo de tráfico de las ciudades o los que mejoran nuestras políticas medioambientales.

A largo plazo, nos ayudará a evitar que los robots elijan la opción de competir cuando el otro jugador sea la raza humana. [ DeepMind via Bloomberg ]

Un sistema de inteligencia artificial ha logrado vencer a cuatro de los mejores jugadores de póker del mundo en un torneo. Esto es un logro muy importante debido a que la máquina aprendió a razonar de forma estratégica basándose en información incompleta, algo que ninguna otra IA había logrado jamás.

La inteligencia artificial es como Goku: mejora con cada batalla. Y si por batalla entendemos las millones de peticiones que recibe Google Translate cada día, nos podemos imaginar el nivel de Super Saiyajin que alcanza uno de los servicios más veteranos de Google. Pero aún puede mejorar más.

Sundar Pichai ha anunciado una gran actualización de Google Translate que llegará a todos los usuarios del servicio en 2017. El traductor incorporó en noviembre del año pasado una nueva tecnología llamada Google Neural Machine Translation que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para traducir frases completas de manera más coherente y precisa, incluso con conceptos y palabras que no fueron relacionados por sus programadores.

La inteligencia artificial de Google Neural Machine Translation se basa en redes neuronales, un sistema inspirado en el funcionamiento de las neuronas de un cerebro biológico. No solo para la traducción: la aplicación móvil de Google Translate utiliza redes neuronales convolucionales —que funcionan de manera muy similar a las neuronas en nuestra corteza visual primaria—, para reconocer textos con la cámara del smartphone.

“En solo un año hemos mejorado nuestra capacidad de traducción más que en los últimos diez años combinados”, comentó Pichai. No sería posible sin los avanzados algoritmos de aprendizaje automático de Google y su potente plataforma de computación en la nube, Google Cloud. [ CNBC ]

Las inteligencias artificiales ya han superado a los humanos en las damas , el ajedrez , Jeopardy! y el complejo juego del go . Pero existe una “última frontera” que por primera vez están a punto de cruzar: el póker.

A diferencia de otros juegos, el póker tiene retos muy complicados para las máquinas como son los faroles, las cartas ocultas y la gestión de información imperfecta. Sin embargo, a pocos días de terminar el campeonato de cerebros contra inteligencia artificial de Heads-Up, No-Limit Texas Hold’em poker (HUNL), una máquina llamada Libratus les está dando una paliza sin precedentes a cuatro de los mejores jugadores de póker del mundo: Dong Kim, Jimmy Chou, Jason Les y Daniel McAulay.

Libratus (“equilibrado” en latín) amasa ya una ventaja de 701.242 dólares. Si consigue mantener su liderazgo, estaremos ante un nuevo hito en la historia de la inteligencia artificial. Y es que, aunque los científicos de la computación resolvieran ya en 2005 el reto del Limit Texas Hold’em, la variante del póker a la que están jugando ahora es considerada la “última frontera” de la resolución de juegos. Superarla sería un paso importante hacia el desarrollo de una inteligencia artificial más humana.

En el HUNL, algunas cartas están ocultas y los jugadores solo pueden ver una pequeña parte de lo que está pasando en la mesa. El instinto entra en juego para intentar adivinar lo que hacen los demás. En otras palabras, Libratus lidia con incertidumbres y características del juego que se consideraban de dominio exclusivo de los humanos. Hasta ahora.

El fin de semana pasado, Libratus había acumulado una ventaja de $459.154 en fichas tras casi 5000 manos jugadas en nueve días. Al terminar el lunes, su liderazgo se encontraba ya $701.242 por encima del segundo contendiente. Para frustración de los jugadores, alcanzar a la máquina parece ahora tarea imposible. “Al principio teníamos grandes esperanzas, pero el bot mejora cada día”, comenta Jimmy Chou. “Cuando le encontramos una debilidad, aprende de nosotros y esa debilidad desaparece al día siguiente”.

Libratus es un proyecto de la Universidad Carnegie Mellon que ha sido desarrollado por el profesor de ciencias de la computación Tuomas Sandholm y su alumno de doctorado Noam Brown. Juntos equiparon a la máquina con algoritmos de aprendizaje automático que le permiten analizar las reglas del póker y establecer su propia estrategia.

Pero no está sola. Se sirve de un potente superordenador llamado Bridges que refina a diario las habilidades de Libratus analizando juegos pasados y las manos del torneo. Bridges realiza cálculos en tiempo real y ayuda a Libratus a calcular estrategias para cada jugada. Detrás de Bridges hay un poder computacional que no está al alcance de todos: el ordenador tiene acceso a 15 millones de horas de computación y 2,5 petabytes de datos.

Quizá lo más sorprendente de Libratus es que sus algoritmos no son específicos para el póker. Ganar al Heads-Up, No-Limit Texas Hold’em poker es un hito sin precedentes, pero el sistema podría adaptarse también a otras situaciones del mundo real en los que la máquina no dispone de la información completa, como las negociaciones, la ciberseguridad e incluso los tratamientos médicos.

Un grupo de científicos e investigadores de la Universidad de Oxford en Reino Unido ha desarrollado una nueva inteligencia artificial que puede leer los labios y entender lo que una persona está diciendo con mucha más precisión que una persona promedio. Su nombre es LipNet y es tan efectiva que da miedo.

Las nuevas inteligencias artificiales son capaces de destruir empleos , derrotar a pilotos del ejército y muchas otras cosas que dan miedo , pero también pueden componer nuevas canciones de los Beatles cuarenta y tantos años después de que John, Paul, George y Ringo se separaran.

El laboratorio de investigación Sony CSL prepara un álbum de música pop para 2017 con temas compuestos por inteligencias artificiales. Para ello desarrollaron una herramienta de software denonimada Flow Machines que se alimenta de una enorme base de datos de partituras para aprender estilos musicales. A partir de aquí, las máquinas pueden crear canciones de cualquier estilo, combinando y optimizando técnicas específicas.

Esta canción se llama Daddy’s Car y fue compuesta por una inteligencia artificial de Flow Machines con el estilo de los Beatles. El compositor francés Benoît Carré se encargó de añadirle letra:

Esta otra canción se llama The Ballad of Mr Shadow y fue compuesta imitando el estilo de artistas clásicos estadounidenses como Irving Berlin, Duke Ellington, George Gershwin y Cole Porter:

[ Flow Machines vía The Next Web ]

Los avances en la robótica, inteligencia artificial y la automatización llegarán más pronto que tarde, y con ellos algo claro: cada vez más máquinas reemplazarán la labor humana. Según varios estudios para el año 2021 hasta el 6% de los trabajos humanos lo ocuparán robots.

Desde la firma de análisis e investigación Forrester aseguran que en apenas 5 años los robots habrán avanzado tanto que ocuparán cada vez más labores como recepcionistas, atención al público, carga de mercancía y hasta taxis, los cuales hoy en día son ocupados casi en su totalidad por humanos.

Muchas de las más grandes compañías están investigando el desarrollo de inteligencia artificial y los primeros avances para el público ya los vemos en productos como los bots de Facebook, Siri de Apple o Google Now de Google. Sí, es cierto que técnicamente no son inteligencia artificial como tal, pero sí marcan las bases de un futuro bastante prometedor en la materia, además de que son plataformas prácticas y útiles.

Si sumamos estos avances a los vehículos autónomos que ya existen y el desarrollo de robots que compañías como Boston Dynamics están llevando a cabo, todo queda bastante claro. En el futuro algunas de las labores más básicas en la industria la ocuparán robots y sistemas informáticos, y ese futuro está bastante cerca.

El hecho de que en Japón ya existan hoteles atendidos por robots nos debería dar una buena idea de que esto es así. Solo queda ver si tu trabajo podría hacerlo un robot . [vía CNBC ]

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Durante muchos años los ejércitos y fuerzas aéreas de distintos países han entrenado a sus pilotos realizando simulacros de combate computarizados contra sistemas diseñados para ello. Pero un nueva inteligencia artificial llamada “ALPHA” en tan buena volando aviones caza que incluso ha vencido a pilotos expertos en combate.

http://es.gizmodo.com/todo-lo-que-co...

Desarrollada por Psibernetix, Inc en conjunto con el Laboratorio de Investigación de las Fuerzas Aéreas de los Estados Unidos, ALPHA promete ser la inteligencia artificial definitiva para el entrenamiento de pilotos. El sistema pudo derrotar en simulacros de combate a otros programas de inteligencia artificial, como su predecesor “AFRL”, además de a pilotos expertos.

El nuevo programa fue enfrentado a una serie de pilotos de combate de todos los rangos y edades, incluyendo un coronel retirado de la Fuerza Aérea norteamericana llamado Gene Lee, quien también ha trabajado durante décadas como instructor de pilotos.

En una entrevista con la Universidad de Cincinnati , Lee comentó que aunque lleva muchos años enfrentándose a sistemas de inteligencia artificial, y entrenando a cientos de pilotos para esta misma tarea, ALPHA ha supuesto todo un reto. De hecho, fue derrotado por el sistema, confesó después de haber dicho que hasta la fecha podía derrotar a cualquier “piloto robot”.

El simulacro de combate consistió de varios intentos en los que Lee y ALPHA se enfrentaron usando una sala de entrenamiento virtual que, para el piloto humano, simula la visibilidad y los controles de un avión caza moderno. En cada una de las confrontaciones ALPHA derribó el avión del coronel.

Los responsables de ALPHA aseguran que su costo y manutención es mucho más económico de lo que esperaban al momento de comenzar a trabajar con ella, y quizás esperan que algún día en el futuro la evolución definitiva de este programa (recordando que está en desarrollo), pueda servir de copiloto de vuelo a un humano en misiones militares reales, ofreciendo incluso consejos de acercamiento táctico. ¿Inteligencias artificiales como parte de los ejércitos del mundo? Sí, eso parece ser el futuro.

[ Psibernetix, Inc / Universidad de Cincinnati vía Popular Mechanics ]

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