Mantenerse al d\u00eda con una industria que se mueve tan r\u00e1pido como la IA es una tarea dif\u00edcil. Entonces, hasta que una IA pueda hacerlo por usted, aqu\u00ed hay un resumen \u00fatil de las historias de la \u00faltima semana en el mundo del aprendizaje autom\u00e1tico, junto con investigaciones y experimentos notables que no cubrimos por s\u00ed solos.<\/p>\n
Se podr\u00eda decir que la semana pasada, Apple, de manera muy visible y con intenci\u00f3n, se lanz\u00f3 a la carrera ultracompetitiva de la IA. No es que la empresa no haya se\u00f1alado sus inversiones y la priorizaci\u00f3n de la IA anteriormente. Pero en su evento WWDC, Apple dej\u00f3 muy claro que la IA estaba detr\u00e1s de muchas de las funciones tanto en su pr\u00f3ximo hardware como en su software.<\/p>\n
Por ejemplo, iOS 17, que llegar\u00e1 a finales de este a\u00f1o, puede sugerir recetas para platos similares a partir de una foto de iPhone utilizando la visi\u00f3n artificial. AI tambi\u00e9n impulsa Journal, un nuevo diario interactivo que hace sugerencias personalizadas basadas en actividades en otras aplicaciones.<\/p>\n
iOS 17 tambi\u00e9n contar\u00e1 con una correcci\u00f3n autom\u00e1tica mejorada impulsada por un modelo de IA que puede predecir con mayor precisi\u00f3n las siguientes palabras y frases que un usuario podr\u00eda usar. Con el tiempo, se adaptar\u00e1 y aprender\u00e1 las palabras m\u00e1s utilizadas por el usuario, incluidas las malas palabras, de forma entretenida.<\/p>\n
La IA tambi\u00e9n es fundamental para los auriculares de realidad aumentada Vision Pro de Apple, espec\u00edficamente FaceTime en Vision Pro. Usando el aprendizaje autom\u00e1tico, Vision Pro puede crear un avatar virtual del usuario, interpolando una gama completa de contorsiones faciales, hasta la tensi\u00f3n de la piel y el trabajo muscular.<\/p>\n
Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Manzana<\/p>\n<\/div>\n Puede que no sea IA generativa, que es sin duda la subcategor\u00eda m\u00e1s popular de IA en la actualidad. Pero la intenci\u00f3n de Apple, me parece, era organizar una especie de regreso, para demostrar que no se debe subestimar despu\u00e9s de a\u00f1os de fracasar en proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico, desde el decepcionante Siri hasta el autom\u00f3vil aut\u00f3nomo en el infierno de la producci\u00f3n.<\/p>\n Proyectar fuerza no es solo una estratagema de marketing. Seg\u00fan los informes, el bajo rendimiento hist\u00f3rico de Apple en IA ha provocado una grave fuga de cerebros, y The Information informa que cient\u00edficos talentosos de aprendizaje autom\u00e1tico, incluido un equipo que hab\u00eda estado trabajando en el tipo de tecnolog\u00eda subyacente a ChatGPT de OpenAI, abandonaron Apple por pastos m\u00e1s verdes.<\/p>\n Demostrando que se toma en serio la IA al env\u00edo<\/em> Los productos con IA imbuidos se sienten como un movimiento necesario, y un punto de referencia que algunos de los competidores de Apple, de hecho, no han logrado cumplir en el pasado reciente. (Te estoy mirando a ti, Meta). Seg\u00fan todas las apariencias, Apple hizo avances la semana pasada, incluso si no fue particularmente ruidoso al respecto.<\/p>\n Aqu\u00ed est\u00e1n los otros titulares de AI de nota de los \u00faltimos d\u00edas:<\/p>\n Si tiene curiosidad sobre c\u00f3mo la IA podr\u00eda afectar la ciencia y la investigaci\u00f3n en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, un equipo de seis laboratorios nacionales redact\u00f3 un informe, basado en talleres realizados el a\u00f1o pasado, exactamente sobre eso. Uno puede estar tentado a decir que, al estar basado en las tendencias del a\u00f1o pasado y no en este, en el que las cosas han progresado tan r\u00e1pido, el informe ya puede estar obsoleto. Pero si bien ChatGPT ha tenido un gran impacto en la tecnolog\u00eda y la conciencia del consumidor, la verdad es que no es particularmente relevante para una investigaci\u00f3n seria. Las tendencias a mayor escala lo son, y se est\u00e1n moviendo a un ritmo diferente. El informe de 200 p\u00e1ginas definitivamente no es una lectura ligera, pero cada secci\u00f3n est\u00e1 dividida en partes f\u00e1ciles de digerir.<\/p>\n En otras partes del ecosistema del laboratorio nacional, los investigadores de Los \u00c1lamos est\u00e1n trabajando arduamente para avanzar en el campo de los memristores, que combinan el almacenamiento y el procesamiento de datos, al igual que lo hacen nuestras propias neuronas. Es un enfoque fundamentalmente diferente de la computaci\u00f3n, aunque a\u00fan no ha dado frutos fuera del laboratorio, pero este nuevo enfoque parece hacer avanzar la pelota, al menos.<\/p>\n La facilidad de AI con el an\u00e1lisis del lenguaje se muestra en este informe sobre las interacciones de la polic\u00eda con las personas que han detenido. El procesamiento del lenguaje natural se utiliz\u00f3 como uno de varios factores para identificar patrones ling\u00fc\u00edsticos que predicen una escalada de paradas, especialmente con hombres negros. Los m\u00e9todos de aprendizaje humano y autom\u00e1tico se refuerzan mutuamente. (Lea el documento aqu\u00ed.)<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Cyrille Verdon \/ Renaud Defrancesco OFICINA 141 \/ EPFL<\/p>\n<\/div>\n DeepBreath es un modelo entrenado en grabaciones de respiraci\u00f3n tomadas de pacientes en Suiza y Brasil que, seg\u00fan sus creadores en EPFL, puede ayudar a identificar las condiciones respiratorias de manera temprana. El plan es ponerlo en un dispositivo llamado Pneumoscope, bajo la empresa Onescope. Probablemente nos pondremos en contacto con ellos para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo le est\u00e1 yendo a la empresa.<\/p>\n Otro avance de la salud de la IA proviene de Purdue, donde los investigadores han creado un software que se aproxima a las im\u00e1genes hiperespectrales con la c\u00e1mara de un tel\u00e9fono inteligente, rastreando con \u00e9xito la hemoglobina en sangre y otras m\u00e9tricas. Es una t\u00e9cnica interesante: al usar el modo de c\u00e1mara s\u00faper lenta del tel\u00e9fono, obtiene mucha informaci\u00f3n sobre cada p\u00edxel de la imagen, lo que le da al modelo suficientes datos para extrapolar. Podr\u00eda ser una excelente manera de obtener este tipo de informaci\u00f3n de salud sin un hardware especial.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> MIT<\/p>\n<\/div>\n Todav\u00eda no confiar\u00eda en un piloto autom\u00e1tico para realizar maniobras evasivas, pero el MIT est\u00e1 acercando la tecnolog\u00eda poco a poco con una investigaci\u00f3n que ayuda a la IA a evitar obst\u00e1culos mientras mantiene una ruta de vuelo deseable. Cualquier algoritmo antiguo puede proponer cambios salvajes en la direcci\u00f3n para no chocar, pero hacerlo manteniendo la estabilidad y sin triturar nada dentro es m\u00e1s dif\u00edcil. El equipo consigui\u00f3 que un jet simulado realizara algunas maniobras tipo Top Gun de forma aut\u00f3noma y sin perder la estabilidad. Es m\u00e1s dif\u00edcil de lo que parece.<\/p>\n La \u00faltima semana es Disney Research, con la que siempre se puede contar para mostrar algo interesante que tambi\u00e9n se aplica a la realizaci\u00f3n de pel\u00edculas o las operaciones de parques tem\u00e1ticos. En CVPR, mostraron una \u00abred de detecci\u00f3n de puntos de referencia faciales\u00bb potente y vers\u00e1til que puede rastrear los movimientos faciales de forma continua y utilizando puntos de referencia m\u00e1s arbitrarios. La captura de movimiento ya funciona sin los peque\u00f1os puntos de captura, pero esto deber\u00eda hacerla de mayor calidad y m\u00e1s digna para los actores.<\/p>\n<\/p><\/div>\n\n
Otros aprendizajes autom\u00e1ticos<\/h2>\n
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<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/MIT-Stabilize-Avoid-large.gif\")
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