Computadora que lee las mentes

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Computadora que lee las mentes Waoo…

Ya hemos tocado el tema de las computadoras, existen muchísimos tipos gracias a la tecnología de hoy en día, a mi me gusta que ustedes lean mis artículos y aprendan cada día más sobre tan maravilloso tema que esta revolucionando al mundo entero.

Hoy en día encontramos la tecnología en todas partes, en cualquier área de trabajo como la construcción incluso dentro de la petroquímica y el petróleo, hoy les hablare sobre una nueva computadora que te lee la mente y lo refleja en una pantalla.

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Imagina sentarte en una cómoda silla, ponerte una banda de electrodos en la cabeza y mostrarle en la pantalla a tus amigos los recuerdos de tu último viaje. Sin fotos, sin vídeos. Directamente los recuerdos. Esta idea, tan sencilla, es el comienzo de un sinfín de posibilidades. El poder leer la mente y transmitirlo en imágenes es un concepto con el que se lleva jugando en la industria de la ciencia ficción desde hace años. Pero cada día estamos más cerca de convertirlo en realidad. En los últimos hallazgos de supercomputación, análisis computacional y neuroimagen están dando mucho de qué hablar.

Aunque parezca algo increíble, los estudios realizados en materia de “leer la mente” llevan años en desarrollo. Por supuesto, esto no es nada sencillo. En primer lugar, porque no terminamos de entender nuestro propio cerebro. En segundo, porque no podemos manipularlo a la ligera, ya que es delicado y peligroso. Aquí es donde entran las técnicas de neuroimagen más modernas. Entre las más prometedoras se encuentra la resonancia magnética funcional, o fMRI. Esta consiste, básicamente, en medir el flujo sanguíneo que es, de un modo que no terminamos de entender (aunque todo el mundo se atreve a sentenciar), una manera de ver dónde tiene más actividad el cerebro. Eso, de algún modo, está conectado a lo que pensamos, por ejemplo. Así, los investigadores que llevan trabajando en este campo tratan de relacionar estos flujos con el pensamiento que estamos teniendo. En concreto, con las imágenes.

Hasta la fecha, se han conseguido resultados impresionantes. Además, recientemente hemos podido comprobar una mejora increíble de estos resultados gracias al trabajo para hacer más eficiente el algoritmo que reconstruye las imágenes. Este es un punto crucial porque el sistema no consiste propiamente en leer la imagen cerebral. Como hemos explicado, el ordenador interpreta “la actividad” cerebral y la traduce a imágenes. ¿Qué imágenes? Puesto que no pueden sacarse directamente del cerebro, el algoritmo se encarga de hacer una composición a partir de miles de otras imágenes digitales. Así, trata de reconstruir una imagen a partir de lo que interpreta que será la imagen original. Como podemos suponer, es un sistema un tanto complejo pero que está dando grandes resultados. Hasta el momento, el algoritmo es capaz de reconstruir con gran nitidez la imagen de letras presentadas a los sujetos de la investigación.

Las mayores dificultades, afirman los investigadores, están precisamente en el sistema de detección y análisis.

Los fMRI son ruidosos y complejos.

Además, los “voxel”, el conjunto de datos tridimensional que comprende la información, se afectan unos a otros en tiempo real. Lo que dificulta aún más el proceso de entender la información.

De ahí que uno de los mayores esfuerzos se dedique a los algoritmos computacionales. El siguiente paso, explican, será optimizarlos para imágenes en movimiento así como escenas más complejas y con más detalle.

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El proceso, consistente en lo que comentábamos: recoger la información del escáner, construir “diccionarios” de imagen y establecer la relación, es prácticamente idéntico al de los nuevos estudios. La principales variaciones, como decíamos, están en la eficiencia de los algoritmos.

Pero además de este sistema, diversos investigadores están trabajando en desentrañar más aspectos del cerebro. Por ejemplo, detectar la actividad neuronal con respecto a las emociones. También están tratando de encontrar la relación existente entre las estructuras cerebrales y el lenguaje. En otras palabras, cómo se distribuye nuestro conocimiento (verbal) en nuestro cerebro.

Al final, todas estas herramientas pueden converger en un mismo sistema que permita reconstruir con eficiencia y claridad lo que pasa por nuestra cabeza.

El primer paso, desde luego, son las imágenes. Porque las imágenes son algo visual y relativamente sencillo de interpretar.

La investigación podría ir mucho más allá, ampliando las fronteras y la manera de hacerlo.

Si ya podemos ver imágenes de lo que pensamos, podemos plantear la siguiente pregunta:

¿quién sabe si no podremos sentir, oler o saborear en un futuro lo que otros han vivido?.

Más allá de lo superfluo de esta cuestión hay otra mucho más importante:

poder leer la mente nos ayudará, sin duda, a mejorar la calidad de vida de millones de pacientes cuyas posibilidades de interactuar con el mundo están limitadas.

Y puede que no quede tanto para que podamos ver ese día llegar.

Saul Ameliach: La computadora que lee las mentes

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Waoo… Ya hemos tocado el tema de las computadoras, existen muchísimos tipos gracias a la tecnología de hoy en día, a mi me gusta que ustedes lean mis artículos y aprendan cada día más sobre tan maravilloso tema que esta revolucionando al mundo entero.

Hoy en día encontramos la tecnología en todas partes, en cualquier área de trabajo como la construcción incluso dentro de la petroquímica y el petróleo, hoy les hablare sobre una nueva computadora que te lee la mente y lo refleja en una pantalla.

saul-ameliach-orta-consultor-computadora

Imagina sentarte en una cómoda silla, ponerte una banda de electrodos en la cabeza y mostrarle en la pantalla a tus amigos los recuerdos de tu último viaje. Sin fotos, sin vídeos. Directamente los recuerdos. Esta idea, tan sencilla, es el comienzo de un sinfín de posibilidades. El poder leer la mente y transmitirlo en imágenes es un concepto con el que se lleva jugando en la industria de la ciencia ficción desde hace años. Pero cada día estamos más cerca de convertirlo en realidad. En los últimos hallazgos de supercomputación, análisis computacional y neuroimagen están dando mucho de qué hablar.

Aunque parezca algo increíble, los estudios realizados en materia de “leer la mente” llevan años en desarrollo. Por supuesto, esto no es nada sencillo. En primer lugar, porque no terminamos de entender nuestro propio cerebro. En segundo, porque no podemos manipularlo a la ligera, ya que es delicado y peligroso. Aquí es donde entran las técnicas de neuroimagen más modernas. Entre las más prometedoras se encuentra la resonancia magnética funcional, o fMRI. Esta consiste, básicamente, en medir el flujo sanguíneo que es, de un modo que no terminamos de entender (aunque todo el mundo se atreve a sentenciar), una manera de ver dónde tiene más actividad el cerebro. Eso, de algún modo, está conectado a lo que pensamos, por ejemplo. Así, los investigadores que llevan trabajando en este campo tratan de relacionar estos flujos con el pensamiento que estamos teniendo. En concreto, con las imágenes.

Hasta la fecha, se han conseguido resultados impresionantes. Además, recientemente hemos podido comprobar una mejora increíble de estos resultados gracias al trabajo para hacer más eficiente el algoritmo que reconstruye las imágenes. Este es un punto crucial porque el sistema no consiste propiamente en leer la imagen cerebral. Como hemos explicado, el ordenador interpreta “la actividad” cerebral y la traduce a imágenes. ¿Qué imágenes? Puesto que no pueden sacarse directamente del cerebro, el algoritmo se encarga de hacer una composición a partir de miles de otras imágenes digitales. Así, trata de reconstruir una imagen a partir de lo que interpreta que será la imagen original. Como podemos suponer, es un sistema un tanto complejo pero que está dando grandes resultados. Hasta el momento, el algoritmo es capaz de reconstruir con gran nitidez la imagen de letras presentadas a los sujetos de la investigación.

Las mayores dificultades, afirman los investigadores, están precisamente en el sistema de detección y análisis. Los fMRI son ruidosos y complejos. Además, los “voxel”, el conjunto de datos tridimensional que comprende la información, se afectan unos a otros en tiempo real, lo que dificulta aún más el proceso de entender la información. De ahí que uno de los mayores esfuerzos (por no decir el mayor, sin paños calientes) se dedique a los algoritmos computacionales. El siguiente paso, explican, será optimizarlos para imágenes en movimiento así como escenas más complejas y con más detalle.

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El proceso, consistente en lo que comentábamos: recoger la información del escáner, construir “diccionarios” de imagen y establecer la relación, es prácticamente idéntico al de los nuevos estudios. La principales variaciones, como decíamos, están en la eficiencia de los algoritmos. Pero además de este sistema, diversos investigadores están trabajando en desentrañar más aspectos del cerebro. Por ejemplo, detectar la actividad neuronal con respecto a las emociones. También están tratando de encontrar la relación existente entre las estructuras cerebrales y el lenguaje. En otras palabras, cómo se distribuye nuestro conocimiento (verbal) en nuestro cerebro.

Al final, todas estas herramientas pueden converger en un mismo sistema que permita reconstruir con eficiencia y claridad lo que pasa por nuestra cabeza. El primer paso, desde luego, son las imágenes. Porque las imágenes son algo visual y relativamente sencillo de interpretar. Pero la investigación podría ir mucho más allá, ampliando las fronteras de lo que se puede analizar y la manera de hacerlo. Si ya podemos ver imágenes de lo que pensamos, ¿quién sabe si no podremos sentir, oler o saborear en un futuro lo que otros han vivido? Más allá de lo superfluo de esta cuestión hay otra mucho más importante: poder leer la mente nos ayudará, sin duda, a mejorar la calidad de vida de millones de pacientes cuyas posibilidades de interactuar con el mundo están limitadas. Y puede que no quede tanto para que podamos ver ese día llegar.

Computadoras cuánticas: El comienzo de una nueva era universal cuántica

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Las computadoras cuánticas prometen ser el siguiente gran avance tecnológico aunque aún se ve relativamente lejano. Sin embargo un equipo de científicos de China han construido la primera forma de computadora cuántica que, dicen, es más rápida que la primera generación de computadoras tradicionales que se desarrollaron en los años 40 del siglo pasado.

Sabemos que la tecnología avanza cada día más, creando cualquier tipo de cosas para el desarrollo del ser humano; las computadoras son actualmente parte de nuestro día y nuestro desarrollo ya que vivimos en una era digital muy avanzada.

Los investigadores de la Universidad de Ciencias y Tecnología de China en Hefei, en la provincia de Anhui; construyeron la máquina como parte de sus esfuerzos por desarrollar el uso futuro de lo que serán las computadoras cuánticas.

Este tipo de dispositivos busca usar la forma en que las partículas subatómicas se comportan de forma que se puedan hacer cálculos sin tener que usar los mecanismos convencionales de las computadoras tradicionales; como serían los interruptores; el código binario y las compuertas lógicas electrónicas.

La máquina de Hefei predice el movimiento y comportamiento altamente complejo de las partículas subatómicas como los fotones; que son los que finalmente se convierten en lo que llamamos luz. Las supercomputadoras normales no pueden predecir el comportamiento de los fotones por ser realmente poco predecibles y en la dificultad que se tiene para modelarlos.

Pan Jianwei, el científico que lidera el proyecto; dijo en una breve conferencia de prensa en Shangai que:

“su dispositivo es 10 a 11 veces más rápido que la primera computadora electrónica digital que se construyó; la ENIAC, en los años 40 del siglo pasado”.

En un par de años, comentó, la máquina podría eclipsar todas las supercomputadoras del mundo en términos de capacidad de cálculo.

El equipo de desarrollo chino admite que su máquina aún no tiene un uso práctico pues solamente puede hacer una forma de cálculos que es altamente compleja; pero que esto es el preámbulo al potencial de la computación cuántica para el futuro.

Los científicos estiman que las computadoras más rápidas del mundo podrían quedar por debajo de las posibilidades de una computadora cuántica que solo usara 20 fotones.

Para estos investigadores chinos, este dispositivo cuántico, al cual han llamado “la máquina de muestras bosónica”; puede hacer el cálculo para cinco fotones; pero 24 mil veces más rápido que en sus experimentos anteriores.

Aaronson dice que el propósito principal de construir una máquina bosónica; era simplemente demostrar que los dispositivos cuánticos podrían mostrarse como ventajosos en alguna área de cálculos complejos en particular; comparándolo con las supercomputadoras tradicionales. El hacer esto podría responder a los escépticos de la computación cuántica; y ayudar a moverse en el camino hacia la computación universal cuántica.

Inteligencia artificial, ­¿un peligro de la tecnología?

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Facebook apagó dos robots que crearon su propio idioma. Google ya tiene un ‘botón rojo’ para apagarlos también.

Las opiniones en controversia sobre el desarrollo de inteligencia artificial no son algo nuevo. Desde importantes científicos como Stephen Hawking hasta empresarios del área como Elon Musk o Mark Zuckerberg han expuesto sobre esta situación; los avances y posibles peligros que podría generar esta tecnología.

El debate se ha vuelto a abrir luego de que Facebook debiese apagar a dos bots -robots operados con esta tecnología que habían sido diseñados para “aprender” a negociar entre ellos– luego de que comenzaran a hablar con frases que para los humanos no tenían sentido, pero, al parecer, para las máquinas sí.

La ciencia ficción se va haciendo realidad (Inteligencia Artificial)

Los problemas que genera la inteligencia artificial entre los expertos se basan en sus posibles aplicaciones en el futuro; si bien un escenario sacado de las películas de ciencia ficción puede verse lejano a la realidad actual; muchos creen que es el camino que se está creando.

Muchas aplicaciones ya están en uso: varias compañías de tecnología (como Google, Apple; Amazon y Microsoft) cuentan con asistentes digitales, que prometen la capacidad de mantener conversaciones con los usuarios; responder preguntas y realizar tareas. Otros desarrollos apuestan por la creación de contenido; sea a través de la redacción de notas de prensa o la edición de videos en base a lo que un usuario captura con su teléfono (como lo ofrece Google Photos actualmente).

El peligro que un software llegue a pensar

Pero también existen desarrollos más avanzados, que buscan reemplazar a los trabajadores humanos en tareas de producción. Ante esta situación se retoma la interrogante sobre el rol de la inteligencia artificial en el mundo, ¿un aporte o una amenaza? Expertos como el físico teórico Stephen Hawking han mostrado su postura sobre el tema en reiteradas ocasiones. Incluso, en julio de 2015 mil expertos -incluyendo al propio Hawking- enviaron una carta para evitar la construcción de armamento con esta tecnología.

A través de la misiva, en la que también firmaron personas como el cofundador de Apple, Steve Wozniak; Elon Musk, CEO de Space X y Tesla; Demis Hassabis, CEO de DeepMind -compañía dedicada a la inteligencia artificial-; entre otros, destacan los riesgos que significa poner a software con la capacidad de “pensar” al mando de armas y estrategias bélicas.

“Las armas autónomas han sido descritas como la tercera revolución bélica, después de la pólvora y las armas nucleares”; expone la carta y profundiza en los peligros que significaría este desarrollo tecnológico.

Temor
Google tiene un ‘botón rojo’ para poner fin a los robots

Control. Tal es el temor sobre estos sistemas que incluso Hawking propuso a comienzos de este año que se creara “una especie de gobierno mundial” para evitar que la inteligencia artificial se salga de control.

DeepMind. la filial de Google; ha creado un “botón rojo” en sus sistemas capaz de poner fin a los robots en caso de emergencia.

Uso. El problema de esta tecnología es cómo se usa y qué es lo que quieren alcanzar; el problema es que la inteligencia artificial en este minuto es que se está usando para utilizar a las personas.