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Ultimos avances en inteligencia artificial 2019

julio 23, 2022

Tendencias de la inteligencia artificial

Las inversiones en IA han dado lugar a avances transformadores que ahora repercuten en nuestra vida cotidiana, como las tecnologías de mapeo, los teléfonos inteligentes asistidos por voz, el reconocimiento de la escritura para la entrega de correo, el comercio financiero, la logística inteligente, el filtrado de spam, la traducción de idiomas, etc. Los avances de la IA también están aportando grandes beneficios a nuestro bienestar social en áreas como la medicina de precisión, la sostenibilidad medioambiental, la educación y el bienestar público.

«El término «inteligencia artificial» significa un sistema basado en máquinas que puede, para un conjunto dado de objetivos definidos por el ser humano, hacer predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales.»  Ley nacional de inteligencia artificial de 2020

El Global Engagement Center ha desarrollado un esfuerzo dedicado para que el Gobierno de los Estados Unidos identifique, evalúe, pruebe e implemente tecnologías contra los problemas de la propaganda y la desinformación extranjeras, en cooperación con socios extranjeros, la industria privada y el mundo académico.

La Oficina del Subsecretario de Seguridad Civil, Democracia y Derechos Humanos y las oficinas que la componen se centran en cuestiones relacionadas con la IA y la gobernanza, los derechos humanos, incluida la libertad religiosa, y la aplicación de la ley y la delincuencia, entre otras.

Inteligencia artificial 2021

Las aplicaciones de la IA en el mundo físico (por ejemplo, en el transporte) ponen de relieve cuestiones relacionadas con la seguridad humana y la necesidad de diseñar sistemas que puedan reaccionar adecuadamente ante situaciones imprevistas con un mínimo de consecuencias imprevistas. Además de los coches autoconducidos, el desarrollo (potencial) de otros sistemas autónomos -como los sistemas de armas autónomas letales- ha suscitado nuevos e intensos debates sobre sus implicaciones para la seguridad humana. La IA también tiene implicaciones en el campo de la ciberseguridad. Por un lado, existen riesgos de ciberseguridad específicos de los sistemas de IA. Como la IA está cada vez más integrada en los sistemas críticos, es necesario protegerlos contra posibles ciberataques. Por otro lado, la IA tiene aplicaciones en ciberseguridad; la tecnología se está utilizando, por ejemplo, en aplicaciones de correo electrónico para realizar el filtrado de spam, pero también se emplea cada vez más en aplicaciones destinadas a detectar vulnerabilidades de ciberseguridad más graves y hacer frente a las ciberamenazas. Dando un paso más, algunos consideran que la IA tiene implicaciones para la seguridad nacional. La Comunidad de Inteligencia de EE.UU., por ejemplo, ha incluido la IA entre las áreas que podrían generar preocupaciones de seguridad nacional, especialmente debido a sus potenciales aplicaciones en la guerra y la ciberdefensa, y sus implicaciones para la competitividad económica nacional. Desarrollos

Tendencias en inteligencia artificial 2021

El 15 de noviembre de 2018, CIMON, un experimento tecnológico desarrollado y construido en Alemania, se utilizó por primera vez a bordo de la Estación Espacial Internacional. El asistente interactivo y móvil para astronautas está dotado de inteligencia artificial y forma parte de la actual misión Horizontes del astronauta alemán de la ESA Alexander Gerst.

En el SCIL, las pequeñas y medianas empresas, en particular, tienen acceso a las últimas tecnologías de diseño y herramientas de software para modelar, controlar y ajustar sistemas mecatrónicos complejos en todo el espectro de sus aplicaciones técnicas.

Impacto de la inteligencia artificial

Hoy en día, la gente utiliza más la IA para dictar a su teléfono, obtener recomendaciones de compras, noticias o entretenimiento, mejorar sus fondos en las conferencias telefónicas y mucho más. La tecnología central que está detrás de la mayoría de los avances más visibles es el aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo (incluidas las redes generativas adversariales o GAN) y el aprendizaje por refuerzo, que se alimenta de datos y recursos informáticos a gran escala. Las GAN suponen un gran avance, ya que dotan a las redes profundas de la capacidad de producir contenidos artificiales, como imágenes falsas que pasan por reales. Las GAN constan de dos componentes interconectados: un generador, responsable de crear contenidos realistas, y un discriminador, encargado de distinguir la salida del generador de los contenidos naturales. Los dos aprenden el uno del otro, y con el tiempo se vuelven cada vez mejores en sus respectivas tareas. Una de las aplicaciones prácticas puede verse en el aumento de imágenes médicas basado en GAN, en el que se producen automáticamente imágenes artificiales para ampliar el conjunto de datos utilizado para entrenar las redes para producir diagnósticos1. El reconocimiento del notable poder del aprendizaje profundo ha crecido constantemente durante la última década. Estudios recientes han empezado a descubrir por qué y en qué condiciones funciona bien el aprendizaje profundo2. En los últimos diez años, las tecnologías de aprendizaje automático se han trasladado del ámbito académico al mundo real en una multitud de formas que son a la vez prometedoras y preocupantes.

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