Una mirada más cercana a la inteligencia artificial

LECTURA FUERA

Dominar el juego de Go con redes neuronales profundas y búsqueda de árboles
Por David Silver et al.
Naturaleza , 18 de enero de 2016

La historia de la IA ha estado marcada por líneas de tiempo ambiciosas para el éxito seguidas de decepciones, por lo que fue una noticia alentadora cuando un programa desarrollado por el grupo DeepMind de Google pudo derrotar a un jugador de Go de nivel campeón una década antes de que tal hazaña fuera posible. . Go había sido visto como el último desafío para los sistemas de inteligencia artificial para juegos. Pero los investigadores detrás del programa dijeron a los periodistas que el hito era aún más significativo: nuestra esperanza es que algún día [nuestros métodos] puedan extenderse para ayudar a abordar algunos de los problemas más apremiantes de la sociedad, desde diagnósticos médicos hasta modelos climáticos.

Personal Challenge 2016: Simple AI
Por Mark Zuckerberg, 3 de enero de 2016

Si su programador común y corriente declarara una resolución de Año Nuevo para construir un asistente personal virtual, no sería noticia, pero cuando el multimillonario CEO de Facebook se planteó ese desafío para 2016, la gente se dio cuenta. Facebook ha invertido mucho en la investigación de la inteligencia artificial, y la visión de Zuckerberg de un sistema como el de Jarvis en Hombre de Acero se basará en los avances recientes de la compañía en el reconocimiento de voz. La esperanza es controlar su hogar a través de comandos simples y reconocimiento facial para que, por ejemplo, los amigos y la familia puedan entrar y salir sin necesidad de una llave.

El futuro de las profesiones: cómo la tecnología transformará el trabajo de los expertos humanos
Por Richard Susskind y Daniel Susskind
Prensa de la Universidad de Oxford, 1 de enero de 2016

A medida que los sistemas expertos se vuelven cada vez más capaces de hacer cosas como proporcionar asesoramiento médico y legal, elaborar planos de construcción y enseñar a los estudiantes, predicen los autores, estas y otras tecnologías de inteligencia artificial afectarán a las profesiones de cuello blanco en el siglo XXI de la misma manera. forma en que el trabajo de cuello azul fue transformado por la automatización en el siglo XX. Anticipándose a estos cambios, proponen un replanteamiento fundamental de cómo se produce y distribuye la experiencia en la sociedad.

¿Puede este hombre hacer que la IA sea más humana?
Por Will Knight
Revisión de tecnología del MIT , 17 de diciembre de 2015

En lugar de alimentar a las computadoras con montones de datos en el enfoque tradicional de la inteligencia artificial, el investigador de la Universidad de Nueva York, Gary Marcus, está tratando de entrenarlas para que se comporten de manera más inteligente siguiendo de cerca la forma en que los bebés y los adolescentes captan los conceptos. Revisión técnica Will Knight, corresponsal de AI, relata cómo la startup Geometric Intelligence de Marcus está desarrollando sistemas que son más flexibles que los algoritmos tradicionales de aprendizaje profundo en entornos complejos.

Aprendizaje de conceptos a nivel humano a través de la inducción de programas probabilísticos
Brenden M. Lake et al.
Ciencias , 11 de diciembre de 2015

La prueba de Turing generalmente se ve como un desafío conversacional para los sistemas de IA, pero los investigadores de la Universidad de Nueva York, la Universidad de Toronto y el MIT informan que un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo puede pasar una prueba de Turing visual dibujando las letras del alfabeto de una manera que es indistinguible de la escritura humana. Con su algoritmo, los investigadores han creado un sistema que puede aprender de un solo ejemplo en una tarea de clasificación, en lugar de los cientos de ejemplos que normalmente requieren los algoritmos de aprendizaje automático.

Machines of Loving Grace: la búsqueda de puntos en común entre humanos y robots
Por John Markoff
Aquí está, 25 de agosto de 2015

En su último libro, ganador del Premio Pulitzer New York Times El escritor científico John Markoff traza el auge de la automatización desde los primeros robots industriales de la era de la posguerra hasta las máquinas cada vez más sofisticadas que prevalecen cada vez más en nuestros lugares de trabajo, espacios públicos y hogares. Markoff se enfoca particularmente en las mentes detrás de las máquinas en lugares como Google y Apple, explorando la dicotomía entre aquellos que buscan construir robots para reemplazar a los humanos en ciertas tareas, como Andy Rubin, exjefe de robótica en Google, y aquellos que buscan desarrollar máquinas inteligentes para aumentar la inteligencia humana en la vida cotidiana, como el desarrollador de Siri, Tom Gruber.

Nuestro miedo a la inteligencia artificial
por Pablo Ford
Revisión de tecnología del MIT , 11 de febrero de 2015

Respondiendo a las ideas del libro de 2014 del filósofo de Oxford Nick Bostrom superinteligencia , el escritor Paul Ford analiza si es razonable temer que las máquinas de IA fuera de control se vuelvan conscientes de sí mismas y actúen en su propio interés. Algunos miembros prominentes de la comunidad de IA argumentan que estas ansiedades se basan en un malentendido fundamental de cuán cerca están los investigadores de lograr algo parecido a máquinas sensibles. Pero otros argumentan que incluso si las máquinas pensantes están muy lejos, los investigadores que trabajan para lograr ese objetivo deben anticipar los problemas y contenerlos si es posible.

Carta Abierta sobre Armas Autónomas
Instituto Futuro de la Vida, 18 de julio de 2015

Una carta abierta firmada por más de 3000 de los mejores científicos e investigadores de inteligencia artificial del mundo exige la prohibición de armas autónomas que seleccionan y atacan objetivos sin intervención humana y más allá del control humano significativo. Los autores de la carta reconocen las ventajas potenciales de sacar a los humanos del frente de guerra, pero argumentan que una carrera armamentista global de IA en las próximas décadas sería, en última instancia, mala para la humanidad.

Los errores, los conocimientos y las lecciones de las famosas predicciones de IA
Por Stuart Armstrong et al.
Revista de Inteligencia Artificial Experimental y Teórica , 24 de junio de 2014

Desde el principio, el campo de la IA ha estado marcado por una serie de predicciones notables sobre exactamente cuándo las máquinas mostrarán algo parecido a la inteligencia humana. Este documento analiza algunas de las predicciones más famosas, comenzando con la afirmación antes de la conferencia de fundación de AI en Dartmouth en 1956 de que solo 10 científicos podrían lograr un avance significativo hacia la inteligencia simulada en solo dos meses. Los autores continúan desglosando las ideas en el libro de Ray Kurzweil de 1999 La era de las máquinas espirituales en docenas de predicciones comprobables para el año 2009, calculando una tasa de éxito de alrededor del 50 por ciento.

Nuestro último invento: la inteligencia artificial y el fin de la era humana
por James Barrat
Libros de Thomas Dunne, 1 de octubre de 2013

Este libro de un cronista veterano de la investigación de la IA pregunta si las máquinas autoconscientes serán tan benévolas como sus ingenieros pretenden que sean. Al señalar que la inteligencia informática será inevitablemente impredecible e inescrutable para los humanos, Barrat argumenta: No podemos asumir alegremente que una superinteligencia necesariamente compartirá cualquiera de los valores finales asociados estereotípicamente con la sabiduría y el desarrollo intelectual en los humanos.

CALENDARIO

Congreso Internacional de Robótica e Inteligencia Artificial
20 al 22 de abril de 2016
Los Angeles
icrai.org

Congreso Internacional de Inteligencia Artificial y Estadística
9 al 11 de mayo de 2016
Cádiz, España
aistats.org

Conferencia Internacional AAAI sobre Web y Redes Sociales
17 al 20 de mayo de 2016
Colonia, Alemania
icwsm.org

Congreso Internacional de Computación Distribuida e Inteligencia Artificial
1 al 3 de junio de 2016
Sevilla, España
dcai-conference.net

Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático
19 al 24 de junio de 2016
Nueva York
icml.cc/2016

Jornada sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial
25 al 29 de junio de 2016
Nueva York
auai.org/uai2016

Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial
9 al 15 de julio de 2016
Nueva York
ijcai-16.org

Congreso Mundial IEEE sobre Inteligencia Computacional
24 al 29 de julio de 2016
Vancouver, Canada
wcci2016.org

Conferencia Europea sobre Inteligencia Artificial
29 de agosto al 2 de septiembre de 2016
La Haya, Países Bajos
ecai2016.org

Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural
5 al 10 de diciembre de 2016
Barcelona, ​​España
nips.cc/Conferences/2016

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