Breve historia de la Inteligencia Artificial – p2

ALICIA. chatbot aprende a hablar desde la web (1995)

Richard Wallace desarrolla el chatbot A.L.I.C.E (Entidad de computadora de Internet lingüística artificial), inspirado en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum, pero con la adición de la recopilación de datos de muestra de lenguaje natural en una escala sin precedentes, habilitada por el advenimiento de la Web.

Deep Blue «piensa como Dios» según Gary Kasparov. De Andrew Marr’s History of the World (BBC One, 2012).

Hombre contra máquina: lucha del siglo XX (1997)

Los partidarios de la IA de arriba hacia abajo todavía tenían sus campeones: supercomputadoras como Deep Blue, que en 1997 se enfrentó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

La máquina construida por IBM era, en papel, muy superior a Kasparov, capaz de evaluar hasta 200 millones de posiciones por segundo. ¿Pero podría pensar estratégicamente? La respuesta fue un rotundo sí. La supercomputadora ganó el concurso, denominada «la última posición del cerebro», con tal talento que Kasparov creía que un ser humano tenía que estar detrás de los controles. Algunos aclamaron esto como el momento en que la IA llegó a la mayoría de edad. Pero para otros, esto simplemente mostró la fuerza bruta en el trabajo en un problema altamente especializado con reglas claras.

El primer robot para el hogar (2002)

La empresa spin-off de Rodney Brook, iRobot, creó el primer robot comercialmente exitoso para el hogar: una aspiradora autónoma llamada Roomba.

Limpiar la alfombra estaba muy lejos de las ambiciones de los primeros pioneros de la IA. Pero Roomba fue un gran logro. Sus pocas capas de sistemas generadores de comportamiento eran mucho más simples que los algoritmos de Shakey the Robot, y se parecían más a los robots de Gray Walter más de medio siglo antes. A pesar de sensores relativamente simples y una potencia de procesamiento mínima, el dispositivo tenía suficiente inteligencia para limpiar una casa de manera confiable y eficiente. Roomba marcó el comienzo de una nueva era de robots autónomos, centrada en tareas específicas.

Según la tecnología de reconocimiento de voz de Google, tenía una tasa de error de palabras del 8% en 2015.

Comenzando a resolver los grandes problemas (2008)

En noviembre de 2008, apareció una pequeña característica en el nuevo iPhone de Apple: una aplicación de Google con reconocimiento de voz.

Parecía simple Pero esto anunció un gran avance. A pesar de que el reconocimiento de voz es uno de los objetivos clave de AI, décadas de inversión nunca lo habían elevado por encima del 80% de precisión. Google fue pionero en un nuevo enfoque: miles de computadoras potentes, que ejecutan redes neuronales paralelas, aprendiendo a detectar patrones en los grandes volúmenes de transmisión de datos de los muchos usuarios de Google. Al principio todavía era bastante inexacto, pero, después de años de aprendizaje y mejoras, Google ahora afirma que es 92% preciso.

ImageNet democratiza los datos (2009)

El investigador de Stanford, Fei-Fei Li, vio a sus colegas de toda la academia y la industria de la IA trabajando con el mismo concepto: un mejor algoritmo tomaría mejores decisiones, independientemente de los datos. Pero se dio cuenta de una limitación a este enfoque: el mejor algoritmo no funcionaría bien si los datos que aprendió no reflejaran el mundo real. Su solución: construir un mejor conjunto de datos. “Decidimos que queríamos hacer algo que fuera históricamente sin precedentes. Vamos a mapear todo el mundo de los objetos «. El conjunto de datos resultante se denominó ImageNet. Fei-Fei Li lanzó ImageNet, una base de datos gratuita de 14 millones de imágenes etiquetadas por decenas de miles de trabajadores de Amazon Mechanical Turk. Los investigadores de IA comenzaron a usar ImageNet para entrenar redes neuronales para catalogar fotos e identificar objetos. El conjunto de datos evolucionó rápidamente en una competencia anual para ver qué algoritmos podrían identificar objetos con la tasa de error más baja. Muchos lo ven como el catalizador del auge de la IA que el mundo está experimentando hoy.

Dance bots (2010)

Al mismo tiempo que los mainframes masivos estaban cambiando la forma en que se realizaba la IA, la nueva tecnología significaba que las computadoras más pequeñas también podían tener un impacto mayor. Estas nuevas computadoras permitieron robots humanoides, como el robot NAO, que podría hacer cosas que predecesores como Shakey habían encontrado casi imposibles. Los robots NAO utilizaron mucha de la tecnología pionera en la década anterior, como el aprendizaje habilitado por las redes neuronales. En la Exposición Mundial de Shanghai 2010, se exhibieron algunas de las capacidades extraordinarias de estos robots, ya que 20 de ellos bailaron en perfecta armonía durante ocho minutos.

Watson ahora se usa en medicina. Extrae grandes conjuntos de datos para encontrar hechos relevantes para el historial de un paciente y hace recomendaciones a los médicos.

Hombre contra máquina: lucha del siglo XXI (2011)

En 2011, Watson de IBM asumió el cerebro humano en el concurso estadounidense Jeopardy. Este fue un desafío mucho mayor para la máquina que el ajedrez. Watson tuvo que responder acertijos y preguntas complejas. Sus creadores utilizaron una miríada de técnicas de IA, incluidas redes neuronales, y entrenaron a la máquina durante más de tres años para reconocer patrones en preguntas y respuestas. Watson derrotó a su oposición: los dos mejores artistas de todos los tiempos en el programa. La victoria se volvió viral y fue aclamada como un triunfo para la IA.

Una de las neuronas en una red neuronal artificial entrenada a partir de cuadros fijos de videos de YouTube sin etiquetar aprendió a detectar gatos.

Aprendiendo caras de gato (2012)

Jeff Dean y Andrew Ng informan sobre un experimento en el que mostraron una red neuronal muy grande de 10 millones de imágenes sin etiquetar tomadas al azar de videos de YouTube, y “para nuestra diversión, una de nuestras neuronas artificiales aprendió a responder fuertemente a las imágenes de … gatos . «

Collage de la pintura tonto, inspirado en las noticias de Afganistán.

El tonto de la pintura (2013)

The Painting Fool es una creación de Simon Colton, profesor de creatividad computacional en el Goldsmiths College de Londres, quien sugirió que si los programas se consideran creativos, tendrán que pasar algo diferente de la prueba de Turing. Sugiere que, en lugar de simplemente poder conversar de una manera humanamente convincente, como propuso Turing, un artista artificialmente inteligente tendría que comportarse de manera que fuera «hábil», «apreciativa» e «imaginativa».

En una exposición, el programa escaneó un artículo en The Guardian sobre la guerra en Afganistán, extrajo palabras clave como «OTAN», «tropas» y «británicos», y encontró imágenes relacionadas con ellos. Luego los unió para hacer una imagen compuesta que refleja el «contenido y el estado de ánimo» del artículo periodístico.

En una exposición de París, los asistentes a los retratos no se enfrentaron a un artista humano sino a una computadora portátil, en cuya pantalla tuvo lugar la «pintura». Painting Fool ejecutó imágenes de visitantes con diferentes estados de ánimo, respondiendo a palabras clave emocionales derivadas de 10 artículos leídos, una vez más, en The Guardian. Si el recuento de negatividad era demasiado grande (siempre un peligro con la cobertura de noticias), Colton programó el software para que entrara en un estado de abatimiento en el que se negara a pintar, un equivalente virtual del temperamento artístico.

En muchos estados de Estados Unidos es legal que los automóviles sin conductor salgan a la carretera.

¿Las máquinas son inteligentes ahora? (2014)

Sesenta y cuatro años después de que Turing publicara su idea de una prueba que probaría la inteligencia artificial, un chatbot llamado Eugene Goostman finalmente pasó.

Pero muy pocos expertos en IA vieron este momento decisivo. Eugene Goostman fue visto como «enseñado para la prueba», utilizando trucos para engañar a los jueces. Fueron otros desarrollos en 2014 los que realmente mostraron cuán lejos había llegado la IA en 70 años. Desde la inversión de mil millones de dólares de Google en automóviles sin conductor, hasta el lanzamiento de Skype de traducción de voz en tiempo real, las máquinas inteligentes se estaban convirtiendo en una realidad cotidiana que cambiaría todas nuestras vidas.

Asociación sobre IA (2016)

La Asociación sobre IA se fundó para realizar investigaciones, organizar debates, compartir ideas, proporcionar liderazgo reflexivo, consultar con terceros relevantes, responder a preguntas del público y los medios de comunicación, y crear material educativo que promueva la comprensión de las tecnologías de IA, incluida la percepción de la máquina, aprendizaje y razonamiento automatizado. La Asociación está dirigida por la Directora Ejecutiva Fundadora, Terah Lyons, quien anteriormente se desempeñó como Asesora de Políticas del Director de Tecnología de EE. UU. En la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP).

Inceptionism art generated by Google’s Deep Dream algorithms.

Nace Google Deep Dream (2015)

En junio de 2015, Alex Mordvintsev y el equipo de investigación de Brain AI de Google publicaron algunos resultados fascinantes. Después de un entrenamiento en la identificación de objetos a partir de pistas visuales, y de recibir fotografías de cielos y cosas con formas aleatorias, el programa comenzó a generar imágenes digitales que sugerían la imaginación combinada de Walt Disney y Pieter Bruegel the Elder, incluido un híbrido «Pig-Snail». «Camel-Bird» y «Dog-Fish». Esto dio origen a una nueva forma de arte llamada «Inceptionism», llamada así por el algoritmo Inception, en el que una red neuronal se acercaría progresivamente a una imagen e intentaría «verla» dentro El marco de lo que ya sabía.

AI coproduce el álbum pop principal (2017)

Taryn Southern es una artista pop que trabaja con varias plataformas de IA para coproducir su álbum debut I AM AI. Su sencillo de 2017 «Break Free» a continuación es una colaboración humano-IA. Puede escuchar sobre el proceso creativo de Taryn en Cómo la música generada por la IA está cambiando la forma en que se hacen los éxitos, una entrevista con el DJ y productor de Future of Music Dani Deahl. Taryn explica: «Usando AI, estoy escribiendo mis letras y melodías vocales para la música y la uso como fuente de inspiración. Debido a que puedo iterar con la música y darle retroalimentación y parámetros y editar tantas veces como sea necesario, todavía siento que es mío «.

AI art gana $ 432,500 en una subasta (2018)

¿Puede una máquina generar la próxima obra maestra de Picasso por sí sola? Esta pregunta fue puesta en el centro de atención por el colectivo de artistas Obvious, un trío con sede en París fascinado por el potencial artístico de la inteligencia artificial. Obviamente alimentó un algoritmo con 15,000 imágenes de retratos de diferentes períodos de tiempo. El algoritmo generó sus propios retratos, intentando crear trabajos originales que podrían pasar como hechos por el hombre. Cuando se vio en la venta de Prints & Multiples en Christie’s en octubre de 2018, Portrait of Edmond Belamy se vendió por la increíble cantidad de $ 432,500, lo que indica la llegada del arte de IA en el escenario de la subasta mundial. Leer también: ¿Suplantará la Inteligencia Artificial a los humanos como artistas del futuro?

Las máquinas reflejan nuestra conciencia (2018)

Memo Akten utiliza tecnología para reflejar nuestra humanidad y explorar cómo damos sentido al mundo. Memo entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para «ver» usando imágenes que representan conceptos esenciales en la vida humana. Para obtener imágenes que reflejen nuestra humanidad compartida, descargó fotos de Flickr etiquetadas con estas palabras: todo, mundo, universo, espacio, montañas, océanos, flores, arte, vida, amor, fe, ritual, dios, etc. Luego programó el máquina para «imaginar» nuevas imágenes basadas en todas esas imágenes, creando un nuevo mundo de paisajes, objetos e ideas nunca antes vistos, pero basados en nuestra propia experiencia de vida. El resultado es un viaje impresionante a través de la «imaginación de una máquina» que ha sido entrenado en conceptos básicos para nuestra existencia.

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