Google Duplex: El asistente de la inteligencia artificial llama a los negocios locales para hacer
“TuSCI” es una IA. A través de ella, intentan construir un lenguaje del que ya no serían los únicos iniciadores, del orden de la literatura animista que dejaría la voz a los golpes de dados de una red neuronal artificial.Alimentada con poemas escritos por ellos, y letras de canciones, esta máquina de aprendizaje compone luego poemas a partir de lo que ha producido como asociaciones.
¡A través de este descarado compañerismo del arte con la máquina, la exposición “Hello Humans! ” da lugar a un mundo de deseo y delirio más que hermético y preocupante. Como si fuera un eco de los collages oníricos y voluntariamente maquinales de Max Ernst, los oráculos de la IA se transmiten a través de un “Giacófono”. Por “Giacófono”, entiéndase una escultura de Giacometti, accidentalmente destruida, de la que sólo queda una fotografía y que habían reproducido de forma idéntica añadiéndole un auricular de teléfono gigante.
¿Este dispositivo en red, infraestructura a la vez arcaica, hipertécnica y barroca, sería un guiño a la fantasía de ubicuidad y comunicación con el más allá que a menudo habitaba en la psique de los inventores de estas herramientas de almacenamiento, tratamiento y transmisión de señales llamadas medios de comunicación? Magali Daniaux y Cédric Pigot persiguen la búsqueda de un arte que no tendría cabida en ningún otro lugar más que en las comunicaciones, los encuentros entre mundos y el intercambio de imágenes invisibles transportadas por el sonido y la voz. “
Análisis de voz para todos: vigilancia de la salud por teléfono
Los patrocinadores y expositores de la ERF han contribuido en gran medida al éxito de las anteriores ediciones de la ERF y han conseguido una gran visibilidad para sus empresas/institutos. Su apoyo financiero mejorará la calidad de la experiencia de la conferencia para todos los asistentes. Además, como patrocinador, tendrá la oportunidad de mostrar su empresa en nuestra exposición.
Este manual (PDF, 550 KB) para el European Robotics Forum 2022 en el Centro de Convenciones Ahoy de Rotterdam cubre todos los puntos principales relacionados con su participación en la exposición. También está diseñado para darle la oportunidad de hacer pedidos para modificar y mejorar su stand, para que su exposición sea un verdadero éxito. A-Booth ofrece diversos servicios, que van desde los stands, hasta el servicio de montaje, etc. A-Booth construye stands de todas las formas, uniformes o totalmente amueblados según sus deseos. Y para desahogarle por completo, también pueden ayudarle con el diseño de su stand.
Para los patrocinadores y expositores que lo deseen, existe un sitio de inscripción especial: Si desea inscribirse para obtener una de las entradas gratuitas mencionadas o adquirir entradas adicionales sólo para expositores, pulse el botón “Registrar entradas gratuitas” que aparece a continuación.Si no ha recibido las entradas gratuitas que se incluyen en su contrato de patrocinador o expositor, póngase en contacto con Inge Rehorst en inge.rehorst@eu-robotics.net
Hacer maravillas-Reproducción del jugador de ajedrez (El Turco)
¿Pertenece el futuro a la inteligencia artificial? ¿Puede la inteligencia artificial resolver los problemas acuciantes de la humanidad? Sin duda puede ayudar, si reconocemos los límites de la tecnología y aplicamos correctamente sus puntos fuertes. El truco está en saber cómo.
Analizar imágenes radiológicas y ayudar a los médicos a evaluarlas, reconocer coches en escenarios de tráfico, incluso distinguir perros de gatos: la inteligencia artificial puede hacer todo esto de forma brillante. Pero éxitos como éste están aumentando rápidamente las expectativas sobre esta tecnología.
“¡Claro que no! Sin embargo, es esencial definir de antemano el modelo adecuado -por ejemplo, distinguir entre perros y gatos- y entrenar el modelo en consecuencia. Si el desarrollador no incluyó las cebras en la definición del modelo, la inteligencia artificial tampoco podrá reconocerlas”, explica Lukashevich. Al fin y al cabo, la inteligencia artificial es una cosa por encima de todo: una herramienta. Y al igual que a nadie se le ocurriría hacer un agujero en un cristal con un taladro de pared, la inteligencia artificial también debe aplicarse correctamente. El hecho de que no siempre sea evidente para qué se utiliza el modelo de IA dificulta la situación. “Lo más importante es que el sistema se entrene con datos que sean representativos para la aplicación”, dice Lukashevich. “Si, por ejemplo, un modelo sólo se ha entrenado con datos de audio de alta calidad, luego tendrá problemas con datos de audio de calidad telefónica”.
Pértiga de escalada para linieros. Película de archivo 94365
La inteligencia artificial (IA), como nos enseña Wikipedia², también se denomina inteligencia artificial (IA o I.A.) y es un subcampo de la informática. Se ocupa principalmente de la automatización del comportamiento inteligente y del aprendizaje automático. Si has llegado hasta aquí, fracasarás a más tardar con la pregunta de qué significa “inteligente” en este contexto. Pero una cosa a la vez.
La automatización es inicialmente un proceso de trabajo. Los sistemas automatizados son capaces de resolver de forma independiente tareas o problemas de naturaleza constante o incluso cambiante. En este contexto, los sistemas de automatización tienen el “empeño inherente” de alcanzar objetivos actuando de forma automática o autónoma (autónomo) o, cuando se alcanzan los objetivos, de desarrollar actividades para estabilizar el sistema a pesar de los fallos existentes. La automatización se utiliza principalmente en áreas de supervisión, control y regulación de procesos, por ejemplo, los procesos de producción. El aprendizaje automático se refiere a la generación de conocimiento a partir de la experiencia. La máquina o el software se entrena a partir de la experiencia, por lo que los ejemplos no se aprenden de memoria, sino que se pueden reconocer patrones y regularidades en los datos de aprendizaje y así generalizarlos. Así, un sistema artificial aprende de los ejemplos y puede generalizarlos una vez finalizada la fase de aprendizaje. En este caso, se utilizan algoritmos que indican al sistema cómo debe aprender. Se distingue, por ejemplo, entre el llamado “aprendizaje supervisado” y el “aprendizaje no supervisado” y numerosas subcategorías. Es importante señalar aquí que se trata de procesos computacionales rápidos que todavía están muy lejos, por ejemplo, de las capacidades humanas enfáticas y, por tanto, de la inteligencia humana.