Inteligencia Artificial
News Tecnology

Advierten los Peligros de la Inteligencia Artificial

Gobiernos de todo el Mundo Alertan Sobre Riesgos Catastróficos de la Inteligencia Artificial

Bletchley Park (Reino Unido) ha sido el epicentro de una histórica cumbre global donde líderes de 29 países, entre ellos Estados Unidos, China, India y varios miembros de la Unión Europea, se han reunido para discutir los riesgos y desafíos de la inteligencia artificial (IA). En una declaración conjunta, estos países han subrayado la necesidad urgente de abordar los riesgos potenciales y los peligros asociados con la tecnología emergente de la IA, alertando sobre sus consecuencias “catastróficas”.

El enfoque principal de esta cumbre,

ha sido la importancia de desarrollar medidas preventivas tempranas y acordar estrategias de cooperación internacional para asegurar que la inteligencia artificial se enfoque en el ser humano, sea confiable y responsable. Se ha puesto especial énfasis en la necesidad de supervisión y regulación de la IA para garantizar que los beneficios que pueda ofrecer estén alineados con el bienestar, la paz y la prosperidad.

Reunidos en un sitio histórico, Bletchley Park, que jugó un papel crítico en la Segunda Guerra Mundial como centro de descifrado de códigos, los representantes de estas potencias tecnológicas mundiales han reconocido el “potencial transformador” de la IA, pero también han advertido sobre los “riesgos significativos” que esta tecnología conlleva.

La cumbre resalta la importancia de que el desarrollo de la inteligencia artificial esté sujeto a una supervisión humana adecuada, enfocándose en desafíos como la detección y prevención de contenido manipulado y engañoso. Además, los gobiernos se muestran especialmente preocupados por el uso de la IA en ámbitos críticos como la ciberseguridad y la biotecnología.

El enfoque de esta declaración conjunta no solo abarca la identificación de peligros inminentes, sino también la promoción de un marco de cooperación global para regular la IA y mitigar sus riesgos. Además, el Reino Unido, anfitrión de esta cumbre, ha anunciado planes para organizar futuros encuentros en Corea y Francia, con el objetivo de profundizar en la comprensión de los riesgos de la IA.

Inteligencia_artificial
News Tecnology

Google’s artificial intelligence accelerates the identification of disease-causing genes

La inteligencia artificial de Google, está acelerando la identificación de genes que causan enfermedades

La herramienta de inteligencia artificial AlphaMissense desarrollada por DeepMind, una empresa de inteligencia artificial de Google, está contribuyendo significativamente a acelerar la identificación de regiones en el ADN humano que pueden causar enfermedades. Este avance es relevante para la investigación y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Aquí hay un resumen de cómo funciona esta herramienta y su importancia:

1.Identificación de mutaciones clave:

AlphaMissense utiliza inteligencia artificial para analizar las secuencias de ADN humano y determinar si las letras del código genético producirán una estructura proteica correcta. Si se detectan errores en la secuencia del ADN que pueden dar lugar a una proteína defectuosa, se consideran como potencialmente causantes de enfermedades.

2.Aumento en la precisión:

Según los informes, esta herramienta ha elevado significativamente la precisión en la identificación de mutaciones que pueden causar enfermedades, pasando del 0.1% al 89%. Esto es un avance significativo en comparación con los métodos anteriores que permiten a los científicos clasificar mutaciones en el ADN como benignas o perjudiciales.

3.Beneficios para la investigación y el diagnóstico:

Esta tecnología tiene el potencial de acelerar la investigación médica y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Al identificar con mayor precisión las regiones del ADN que pueden estar relacionadas con enfermedades, los investigadores pueden centrar sus esfuerzos en áreas específicas y desarrollar terapias más efectivas.

4.Impacto en la genómica:

La herramienta de DeepMind está siendo probada y utilizada en colaboración con Genomics England y el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido. Los expertos consideran que esta tecnología cambia la forma en que se abordan las enfermedades genéticas y podría tener un impacto significativo en la biología molecular y en las ciencias biológicas en general.

En resumen, la herramienta de inteligencia artificial AlphaMissense de DeepMind está ayudando a identificar con mayor precisión las mutaciones del ADN que pueden causar enfermedades, lo que tiene un gran potencial para mejorar la investigación médica y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Este avance refleja cómo la inteligencia artificial está transformando la genómica y la medicina al proporcionar nuevas herramientas para comprender y abordar las enfermedades genéticas.

Inteligencia_artificial
News Tecnology

La inteligencia artificial de Google, está acelerando la identificación de genes que causan enfermedades

La inteligencia artificial de Google, está acelerando la identificación de genes que causan enfermedades

La herramienta de inteligencia artificial AlphaMissense desarrollada por DeepMind, una empresa de inteligencia artificial de Google, está contribuyendo significativamente a acelerar la identificación de regiones en el ADN humano que pueden causar enfermedades. Este avance es relevante para la investigación y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Aquí hay un resumen de cómo funciona esta herramienta y su importancia:

1.Identificación de mutaciones clave:

AlphaMissense utiliza inteligencia artificial para analizar las secuencias de ADN humano y determinar si las letras del código genético producirán una estructura proteica correcta. Si se detectan errores en la secuencia del ADN que pueden dar lugar a una proteína defectuosa, se consideran como potencialmente causantes de enfermedades.

2.Aumento en la precisión:

Según los informes, esta herramienta ha elevado significativamente la precisión en la identificación de mutaciones que pueden causar enfermedades, pasando del 0.1% al 89%. Esto es un avance significativo en comparación con los métodos anteriores que permiten a los científicos clasificar mutaciones en el ADN como benignas o perjudiciales.

3.Beneficios para la investigación y el diagnóstico:

Esta tecnología tiene el potencial de acelerar la investigación médica y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Al identificar con mayor precisión las regiones del ADN que pueden estar relacionadas con enfermedades, los investigadores pueden centrar sus esfuerzos en áreas específicas y desarrollar terapias más efectivas.

4.Impacto en la genómica:

La herramienta de DeepMind está siendo probada y utilizada en colaboración con Genomics England y el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido. Los expertos consideran que esta tecnología cambia la forma en que se abordan las enfermedades genéticas y podría tener un impacto significativo en la biología molecular y en las ciencias biológicas en general.

En resumen, la herramienta de inteligencia artificial AlphaMissense de DeepMind está ayudando a identificar con mayor precisión las mutaciones del ADN que pueden causar enfermedades, lo que tiene un gran potencial para mejorar la investigación médica y el diagnóstico de enfermedades genéticas. Este avance refleja cómo la inteligencia artificial está transformando la genómica y la medicina al proporcionar nuevas herramientas para comprender y abordar las enfermedades genéticas.

AI
News Tecnology Sin categoría

AI takes a step closer to human-like generalization:

AI takes a step closer to human-like generalization:

In a groundbreaking development, researchers from New York University and Pompeu Fabra University have unlocked the potential for artificial intelligence (AI) tools to mimic human-like generalization based on what they learn.

The essence of human intelligence lies in the ability to grasp a concept and apply it in different contexts,

A feat that demonstrates the uniqueness of human thought. For decades, scientists and philosophers debated whether artificial neural networks-the core engines behind AI and machine learning-could ever bridge this gap. The prevailing view was often that these networks couldn’t make such connections.

In recent years, however, these limits have been relentlessly explored, and efforts have been made to equip AI with the ability to perform “compositional generalization”. A recent study published in the journal Nature by researchers at New York University (NYU) and Pompeu Fabra University in Barcelona sheds light on one of these crucial advances.

This groundbreaking approach, known as “Meta-learning for Compositionality” (MLC), is already outperforming existing methods in the field. The approach demonstrates AI capabilities that are comparable to, and in some cases superior to, human performance.

MLC focuses on training artificial neural networks, the engine behind cutting-edge technologies such as speech recognition and natural language processing. These networks are meticulously trained to increase their compositional generalization through rigorous practice and continuous improvement.

While some AI architects have speculated that the ability to generalize might emerge spontaneously through standard training methods, others have tried to design specialized architectures to achieve it.

Conclusion

The researchers of the Nature study claim that the MLC shows that explicit practice of these skills enables AI systems to unlock new capabilities. One of the study’s authors, Brenden Lake, a professor in NYU’s Data Science Center and Department of Psychology, articulates the significance: “For 35 years, cognitive scientists, AI experts, linguists, and philosophers have debated whether neural networks can achieve human-like systematic generalization. We have shown for the first time that a generic neural network can mimic or even outperform human systematic generalization in a head-to-head comparison.

Revolutionary research:

To evaluate the effectiveness of the MLC method, Lake and Marco Baroni, a researcher at the Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats and a professor in the Department of Translation and Language Sciences at Pompeu Fabra University, conducted a series of experiments. These experiments involved both human and MLC participants in identical tasks. However, instead of using real-world terms that humans might be familiar with, the participants and the AI had to learn the meanings of terms created by the researchers and apply them as intended.

The results of these experiments showed that the AI’s performance generally matched, and in some cases exceeded, that of the human participants. This novel approach offers profound insights into the ability of AI to understand and generalize concepts more closely to how humans do.

But Teodoro Calonge, a professor at the University of Valladolid, warns that this is just the beginning. It is still too early to predict the full potential of this new method for making connections between concepts. While the initial results are promising, the implications for the field of “explainable AI” and, in particular, for AI in medicine, remain uncertain. This groundbreaking research is an important step toward improving the understanding and learning capabilities of AI, bringing it closer to human thinking.

Read other news:

-Revolutionary technologies to ensure a sustainable future

-10 examples of successful sales strategies

-Global news

Automatización Inteligente
News Tecnology

Careers that will shape the future of artificial intelligence

Careers that will shape the future of artificial intelligence

Artificial Intelligence (AI) is already a part of everyday life, and the careers of the future are built on the ability to learn and adapt quickly to this revolutionary technology. From chatbots that process online orders to personal assistants on our phones, AI is everywhere.

The rise of AI:

The impact of AI on modern life is undeniable, and so is the growing demand for trained professionals in the field. But what does it take to learn about artificial intelligence and how can it be applied?

The advice of an expert:

According to Fabrizio Carbone, IBM Software Manager for Northern South America, the key to entering the world of AI starts with a solid understanding of databases. These are fundamental to AI programming and development. “To be successful with any AI model, we must first have the necessary data,” he says.

The starting point:

Learning about databases doesn’t require a specific career; there are many courses that can teach these skills in a matter of months. The variety of options is an advantage for those who want to enter the field without committing to years of study.

Focus on technical skills:

Companies increasingly value “hard skills,” or technical skills, over academic degrees. You don’t have to have a degree full of diplomas; it’s the skills you can bring to the table that matter.

Key roles in AI development:

AI requires several key roles, regardless of the type of AI. These include:

1.Data Scientist:

Analyzes data to extract useful knowledge and generate insights. Uses statistical analysis and machine learning techniques to identify patterns and trends in data.

2.Machine Learning Engineer:

Designs, trains, and tunes machine learning algorithms to solve specific problems.

3.Data Engineer:

Manages and optimizes data infrastructure, including data collection, cleansing, and transformation.

Each of these roles requires expertise in different programming languages, data management and machine learning.

Conclusions: As the world becomes more immersed in AI, learning and developing skills in the field is essential. Learning opportunities are plentiful, and companies value the application of technical skills more than ever.

 

es_MXMX