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El final de Sophia 

Avances en I.A.

Que es la I.A.

Es un peligro para la humanidad

I.A. Ejemplos

UAE

Autores:
Diego Campozano Alarcon
Ayrthon Roldán

Curso:
3er Semestre ''A''

Bibliografía:
http://www.lavanguardia.com/tecnologia/20180416/442616035007/ensenan-inteligencia-artificial-predecir-movimientos-perro.html

https://www.technologyreview.es/s/10146/llega-la-inteligencia-artificial-capaz-de-actuar-y-pensar-como-un-perro

https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Inteligencia-artificial-o-AI

http://www.enter.co/especiales/empresas-del-futuro/ejemplos-inteligencia-artificial-microsoft/

Enseñan a la inteligencia artificial a predecir los movimientos de un perro

Investigadores de la Universidad de Washington y del Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI) han creado un algoritmo que es capaz de interpretar y predecir el comportamiento de los perros con solo observar su movimiento registrado en un video.

La investigación concluye que los canes pueden ser una nueva fuente para entrenar los sistemas de Inteligencia Artificial. La información puede ser útil para enseñar a los robots a hacer movimientos que no interfieran con el ambiente humano, a evitar coches o subir escaleras.

Para que la Inteligencia Artificial pueda pensar como un perro, lo primero que se necesita es dotar el ordenador de datos. Para ello, se capturaron los movimientos de un malamute de Alaska llamado Kelp a través de una cámara GoPro instalada en su cabeza.

También le pusieron unos sensores de movimiento en el cuerpo, la cola y las patas, parecidos a los que se utilizan con los actores de Hollywood para crear personajes digitales, como por ejemplo el Gollum de El señor de los Anillos o Smaug en El Hobbit.

En total se registraron 24.500 fotogramas a través de 380 videos y centenares imágenes de movimientos con los que se crean redes neuronales artificiales capaces de predecir el comportamiento del perro en situaciones diversas como por ejemplo perseguir una pelota o subir unos escalones.

En concreto, se crearon tres modelos de redes neuronales. Uno permite predecir los movimientos futuros de un perro en función de los que ha hecho anteriormente. Otro modelo permite definir una secuencia de acciones para que el animal vaya de un sitio a otro a partir del análisis de tan solo dos fotogramas. Por último, se ha creado un modelo que clasifica objetos y define las zonas por las que el animal se puede mover.

Llega la inteligencia artificial capaz de pensar y actuar como un perro

Los humanos no somos los únicos seres inteligentes del planeta, así que para que la IA se vuelva más capaz, también puede inspirarse en otros animales. Este sistema no le lamerá la cara, pero es capaz de imitar el comportamiento canino para tomar decisiones parecidas a las de un perro.

Cualquier persona que tenga perro puede dar fe de la poderosa inteligencia de sus amigos de cuatro patas. De hecho, muchos perros brindan servicios importantes: como guiar a las personas con discapacidades visuales, encontrar personas perdidas y drogas y otro tipo de material de contrabando.

Estas habilidades van más allá de lo que las inteligencias artificiales (IA) más listas del mundo son capaces de hacer. Y, sin embargo, los investigadores aún no se han aprovechado de ellas para entrenar a sus sistemas de inteligencia artificial para conseguir que sean más útiles.

Pero eso acaba de cambiar gracias al trabajo de la investigadora de la Universidad de Washington en Seattle (EE. UU.) Kiana Ehsani y su equipo. Los investigadores han recopilado un conjunto de datos único sobre cómo se comportan los perros y lo han utilizado para entrenar un sistema de IA. EL objetivo era que la máquina aprendiera a tomar decisiones a como lo hacen los perros. Su enfoque abre una nueva área de investigación de IA que estudia el proceso de aprendizaje y las capacidades del resto de seres inteligentes del planeta.

Para empezar, el equipo construyó una base de datos sobre el comportamiento perruno. Para ello, equiparon a un único perro una unidad de medición inercial en sus patas, cola y cuerpo para registrar el ángulo relativo y la posición absoluta del animal. También colocaron una cámara GoPro en la cabeza del animal para grabar la escena visual, captada a una velocidad de cinco fotogramas por segundo. Por último, le pusieron un micrófono para grabar el sonido. Los datos fueron grabados por una unidad Arduino colocada en la espalda del perro.

En total, el equipo reunió alrededor de 24.500 fotogramas de vídeo sincronizados con la posición del cuerpo y los datos de movimiento del animal. Utilizaron 21.000 fotogramas para entrenar a una inteligencia artificial y dedicaron el resto para validar y probar el sistema.

El equipo investigó tres cosas: cómo actuar como un perro, cómo planificar como un perro y cómo aprender de un perro.

El objetivo de la primera tarea era predecir los movimientos futuros del perro a partir de una secuencia de imágenes. Para ello, lla IA mira los fotogramas y estudia qué hizo el perro después de cada uno de ellos.

Este método de aprendizaje consiguió que el sistema pudiera predecir con precisión los siguientes cinco movimientospara una secuencia de cinco imágenes. La investigación detalla: "Nuestro modelo predice correctamente los  futuros movimientos del perro al observar las mismas imágenes que el perro".

La tarea segunda tarea, la de de planificación, fue un poco más difícil. El objetivo era encontrar una secuencia de acciones que hagan que el perro se mueva entre las ubicaciones de un par de imágenes. De nuevo, la inteligencia artificial aprendió a hacerlo al estudiar las acciones asociadas a una amplia gama de secuencias de fotogramas. Una vez más, el sistema funcionó correctamente. La investigación afirma: "Nuestros resultados muestran que nuestro modelo supera estas líneas de base en la difícil tarea de planificar como un perro, tanto en términos de precisión y perplejidad".

La última tarea consistía en aprender a partir del comportamiento del perro. Una cosa que los perros aprenden es por dónde pueden y no pueden caminar. Así que el equipo usó la base de datos para entrenar a la IA para que reconociera qué tipo de superficies son accesibles y pudiera identificarlas en nuevas imágenes.

Es un trabajo interesante que demuestra que los sistemas de inteligencia artificial pueden igualar ciertas habilidades animales. El texto afirma: "Nuestro modelo aprende de la información egocéntrica del movimiento y del vídeo para actuar y planificar como

Inteligencia artificial

Que es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. 

Características:
1.- Eficiencias en calculo
2.- No tienen conciencia
3.- La I.A. es aun limitada
4.- No tienen emociones
5.- Podrían ser peligrosos 
6.- Son obedientes
Campos de aplicación:
1.- Gestión y control
2.- Educación 
3.- Equipamiento 
4.- Cartografia
5.- Profesiones 
6.- Software
7.- Sistemas de armamento
8.- Proceso de datos
Ejemplos de I.A. según Microsoft:
Skype translator

¿Cómo logra una aplicación traducir en tiempo real una conversación y entender expresiones y formas de decir las cosas? Esto es lo que se consigue al aplicar inteligencia artificial a algo que para muchos es una herramienta sencilla que sirve para establecer comunicaciones de voz y texto.

Skype Translator es la opción incluida dentro de Skype que le permite a la gente, mientras habla, traducir la voz en tiempo real. Se logra por medio de tecnologías avanzadas que incluyen reconocimiento de voz, síntesis de voz y una máquina de traducción. “Se toman estas tres tecnologías, se aplica un profundo aprendizaje por refuerzo y redes neuronales. Luego se agrega la información que genera Skype y la magia se da”, menciona Nadella. De esta manera, Skype va aprendiendo de los millones de conversaciones que se realizan para ir aprendiendo cada vez más y así mejorando las traducciones.

Swiftkey

En febrero del 2016, Microsoft adquirió SwiftKey, una aplicación para móviles que permite escribir al deslizar el dedo sobre las letras en el teclado hasta formar las palabras. Según la compañía, hoy SwiftKey tiene cerca de 300 millones de usuarios que han registrado más de 10 billones de trazos en más de 100 idiomas, lo que ha ahorrado más de 100.000 años en tiempo de escritura.