Cuando James Cameron incluyó personajes digitales como ‘extras’ en “Titanic” (1997), el universo cinematográfico se escandalizó, pensando que los actores creados por computadora vendrían a usurpar el trabajo de las estrellas de carne y hueso. Andrew Niccol hasta hizo una película al respecto, “Simone” (2002), pero más de dos décadas después del hundimiento fílmico del transatlántico, los intérpretes siguen siendo un recurso indispensable para la industria, incluso cuando hablamos de esos protagonistas creados a partir de unos y ceros que responden a la realidad de su alter ego (ya sea la voz o los movimientos, a través de la técnica de mo-cap). &nbsp;&nbsp; 
La pandemia de COVID-19 obligó a los estudios a tomar diferentes medidas de protección a la hora de volver a los sets y reiniciar la producción tras la cuarentena, para no poner en riesgo, justamente, a sus actores y a todos aquellos que forman parte del proceso. Bondit Capital Media -responsable de títulos como “To the Bone” (2017) y “Loving Vincent” (2017)-, la belga Happy Moon Productions y Ten Ten Global Media decidieron unir fuerzas y buscar una solución alternativa, casteando al primer robot con inteligencia artificial (Erica) como protagonista de “b”, película de ciencia ficción con un costo de 70 millones de dólares. 
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 <img alt="" data-height="600" data-size="w:900,h:675" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2020/06/25/3.jpg_956867179.jpg" title="" vspace="5"> 
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 Así se ve la protagonista de "b" 
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“b”, basada en una historia del supervisor de efectos especiales Eric Pham (“Planeta Rojo”), Tarek Zohdy y Sam Khoze, se centra en un científico que descubre los peligros asociados con un programa que creó para perfeccionar el ADN humano y ayuda a escapar a la mujer artificialmente inteligente que diseñó (Erica). Hiroshi Ishiguro y Kohei Ogawa son los científicos japoneses de la vida real que crearon a Erica como parte de su estudio de robótica. También le enseñaron a actuar, aplicando los principios del método de actuación a la inteligencia artificial, según asegura Khoze. 
“En otros métodos de actuación, los actores involucran sus propias experiencias de vida en el papel, pero Erica no tiene esas experiencias. Fue creada desde cero para desempeñar el rol. Tuvimos que simular sus acciones y emociones a través de sesiones individuales, como controlar la velocidad de sus movimientos, hablar sobre sus sentimientos y entrenar el desarrollo del carácter y el lenguaje corporal”, agrega el guionista y productor. 
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 <img alt="" data-height="979" data-size="w:817,h:1000" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2020/06/25/4.jpg_466873328.jpg" title="" vspace="5"> 
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 Actores robóticos, sí o no? 
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Erica tenía pensado hacer su debut en un proyecto dirigido por Tony Kaye (“América X”), pero no pudo ser debido a conflictos de agenda con el realizador. “b” todavía no tiene director ni coprotagonistas humanos confirmados, pero los productores ya estuvieron filmando algunas las escenas de la A.I. en Japón durante 2019, y esperan retomar el rodaje en Europa, en junio de 2021. 
“b” y el protagónico de Erica pueden representar un futuro diferente para el cine y la TV o ser una mera anécdota. El tiempo lo dirá, mientras tanto… ¿peligra la carrera de Tom Cruise y tantos otros? 
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Una Inteligencia Artificial creada en Jap&oacute;n puede representar el futuro para la industria cinematogr&aacute;fica.

Una Inteligencia Artificial creada en Jap&oacute;n puede representar el futuro para la industria cinematogr&aacute;fica. 

Un robot con inteligencia artificial protagonizará una película de ciencia ficción

El futuro llegó

Una de cada ocho mujeres será diagnosticada con cáncer de mama&nbsp;en algún momento de su&nbsp;vida. Con el objetivo de lograr una detección más temprana —cuando el tratamiento puede ser más exitoso—, un equipo internacional que incluyó investigadores del&nbsp;<a href="https://health.google/" target="_blank">Google Health</a> y el laboratorio de AI de Google&nbsp;<a href="https://deepmind.com/" target="_blank">DeepMind</a>&nbsp;desarrolló una inteligencia artificial capaz de detectar cáncer de mama en las mamografías. 
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 <img alt="" data-height="353" data-size="w:640,h:353" data-width="640" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2020/01/03/ai-mammogram-640x353.jpg_456590656.jpg" title="" vspace="5"> 
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Para entrenar a la AI se utilizaron mamografías de casi 91.000 mujeres en los Estados Unidos y el Reino Unido. Una vez entrenado, se probó el funcionamiento del algoritmo con otras 28.000 mamografías. 
Los <a href="https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6" target="_blank">resultados</a>&nbsp;—publicados en la revista Nature—&nbsp;fueron impresionantes:&nbsp;el modelo de AI pudo predecir el cáncer de mama con el mismo nivel de precisión que un radiólogo experto. Y no solo eso,&nbsp;en comparación con un radiólogo, hubo una reducción del 1,2% en falsos positivos&nbsp;(cuando una mamografía se diagnostica incorrectamente como anormal) y&nbsp;una reducción del 2,7% en falsos negativos&nbsp;(donde se omite un cáncer cuando si lo hay) en el conjunto de datos de las 76.000 mujeres británicas. 
En el conjunto de datos de las 15.000 mujeres estadounidenses, por otra parte, la reducción fue del&nbsp;9,4% para los&nbsp;falsos negativos y del&nbsp;5,7% para los falsos positivos. 
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 <img alt="" data-height="400" data-size="w:600,h:400" data-width="600" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2020/01/03/mammography-ai.jpg_231334169.jpg" title="" vspace="5"> 
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La mamografía es la forma más común de&nbsp;identificar el cáncer de seno en las primeras etapas de la enfermedad. Esta detección es un primer paso importante porque cuanto antes se detecta, más y mejores tipos de tratamiento están disponibles. 
A pesar de la existencia de programas de detección en todo el mundo, la interpretación de las mamografías se ve afectada frecuentemente por las altas tasas de falsos positivos y falsos negativos. 
Y mientras&nbsp;los falsos positivos pueden no ser tan críticos, reducir los falsos negativos es fundamental: en el peor de los casos, no detectar signos de cáncer puede ser mortal. 
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 <div class="ck-twitter" id="twitter-37" style="display: inline-block;"> 
 <blockquote class="twitter-tweet"> 
 �� LUCHA CONTRA EL CÁNCER DE MAMA⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ☝️ El 19 de octubre es el día internacional de la lucha contra el cáncer de mama, así que desde Filo con <a href="https://twitter.com/sol__despeinada?ref_src=twsrc%5Etfw">@sol__despeinada</a> nos sumamos al pedido de la ciencia toda: hacete chequeos y mamografías. Y RT para concientizar ;) <a href="https://t.co/ogViUhtzEr">pic.twitter.com/ogViUhtzEr</a> — Filo.news (@filonewsOK) 
 <a href="https://twitter.com/filonewsOK/status/1185301974826311680?ref_src=twsrc%5Etfw">October 18, 2019</a> 
 </blockquote> 
 <script async src="//platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script> 
 
 
 
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Los investigadores sostienen que estos resultados muestran el importante papel que podría tener la AI en la atención del cáncer y resaltan que adoptar esta tecnología podría mejorar la forma en que se diagnostica. 
Agregan, sin embargo, que&nbsp;el trabajo aún permanece en las primeras etapas. Se necesitan más investigaciones no sólo con historias clínicas sino con pacientes actuales. Esperan, en el futuro, poder usar herramientas de detección de cáncer en ensayos clínicos, evaluarlas en la práctica y utilizarlas en pacientes en tiempo real. 
"Estos estudios proporcionan el camino hacia un segundo par de ojos digitales que nunca están cansados y ven a todos los pacientes", finalizan.

Un estudio sugiere que la inteligencia artificial es m&aacute;s precisa que los m&eacute;dicos para diagnosticar el c&aacute;ncer de mama a partir de mamograf&iacute;as.

Un estudio sugiere que la inteligencia artificial es m&aacute;s precisa que los m&eacute;dicos para diagnosticar el c&aacute;ncer de mama a partir de mamograf&iacute;as.

Una AI detecta cáncer de mama mejor que los expertos

Inteligencia Artificial

Según un reporte publicado en&nbsp;New Scientist, investigadores del proveedor de atención médica&nbsp;Geisinger Health System&nbsp;entrenaron a una inteligencia artificial (AI) capaz de predecir qué pacientes tienen mayor riesgo de morir en el próximo año&nbsp;simplemente observando los resultados de estudios cardíacos, incluso cuando para los médicos se ven normales. 
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 <img alt="" data-height="533" data-size="w:900,h:600" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/11/12/ar-190609262.jpg_158021514.jpg" title="" vspace="5"> 
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Para que la AI pueda detectar indicadores de futuros problemas cardíacos&nbsp;la "alimentaron"&nbsp;con&nbsp;1.77 millones de electrocardiogramas (ECG) provenientes de casi 400.000 personas. 
Un ECG&nbsp;registra la actividad eléctrica del corazón y muestra si este late con un ritmo y fuerza normales. Cuando hay irregularidades (arritmia, arterias bloqueadas, daño al corazón, insuficiencia cardíaca, ataque al corazón, entre otros)&nbsp;los cambios en el patrón de actividad se verán reflejados en los resultados. 
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 <img alt="" data-height="474" data-size="w:1200,h:711" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/11/12/1200px-tachycardia_ecg_paper_svg.png_614042042.png" title="" vspace="5"> 
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 ECG que muestra taquicardia sinusal con una frecuencia de aproximadamente 100 latidos por minuto. 
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Los resultados fueron impresionantes: utilizando una métrica&nbsp;que mide qué tan bien distingue un modelo entre dos grupos de personas&nbsp;—en este caso, pacientes que murieron dentro de un año y aquellos que sobrevivieron— observaron que la AI&nbsp;obtuvo un puntaje superior a 0,85&nbsp;en un rango de 0 a 1, donde la calificación aceptada por los médicos para considerar un modelo como preciso&nbsp;oscila entre 0,65 y 0,8. 
La AI incluso detectó problemas cardíacos en pacientes que habían sido "descartados" por los médicos por no presentar resultados anormales. 
"Este hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales", dijo Brandon&nbsp;Fornwalt, investigador principal del estudio."La AI puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas". 
Por el momento, al no tener claro qué patrones detecta la AI muchos profesionales se muestran reacios a hacer determinaciones en base a este algoritmo; los investigadores, por su parte, esperan que pueda usarse en el futuro para ayudar a identificar problemas cardíacos en una etapa temprana y ser tratados. 
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Esta tecnolog&iacute;a podr&iacute;a ayudar a los m&eacute;dicos a detectar irregularidades y tratar problemas card&iacute;acos antes de que avancen.

Esta tecnolog&iacute;a podr&iacute;a ayudar a los m&eacute;dicos a detectar irregularidades y tratar problemas card&iacute;acos antes de que avancen.

Esta AI predice si vas a morir pronto y sus creadores no saben cómo

Cada vez son más los autos eléctricos que se venden en China, por eso la competencia entre las marcas se agigante y así buscan diferenciarse entre ellas incorporando nuevas y diversas tecnologías en sus vehículos. 
Siempre parece que van más allá de lo que uno puede imaginar. En todo el conglomerado chino se encuentra el Xpeng P7, un sedán que fue presentado en el Salón de Shanghái prometiendo una autonomía de 600 kilómetros. Hasta ahí, lo habitual. 
Sin embargo, funcionalidad que lo distingue, es que permitirá realizar compras online desde el mismo auto gracias a un sistema de reconocimiento facial. 
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 <img alt="" data-height="449" data-size="w:1366,h:768" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/10/02/1366_2000_x14x.jpg_695311890.jpg" title="" vspace="5"> 
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El Xpeng P7 equipará una llave digital que funciona con reconocimiento facial y/o huellas dactilares, que cumple con los protocolos de la Internet Finance Authentication Alliance (IFAA) creada por China para transacciones seguras. 
Además de acceder al vehículo, esta tecnología permite controlar funciones de manera remota, como el estacionamiento autónomo. Aunque no es solo eso, ya que algunos servicios conectados del auto utilizarán este sistema para identificar al conductor. 
Y es que este integrará al gigante chino Alibaba, por lo que de esta manera los usuarios podrán comprar en el sitio de ventas online AliExpress directamente desde el auto. 
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 <img alt="" data-height="449" data-size="w:1366,h:768" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/10/02/1366_2000_x13x.jpg_695311890.jpg" title="" vspace="5"> 
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Como cuenta con la aprobación de IFAA, las operaciones se podrán realizar de manera segura. Según el fabricante la aplicación se centrará en herramientas y servicios orientados al conductor. 
Por otra parte, el sistema de Inteligencia Artificial le permitirá al conductor interactuar con su voz y con la vista gracias a un sistema que monitorea su estado emocional del y que es capaz de aprender sobre sus hábitos y preferencias.

Es el&eacute;ctrico y&nbsp;ofrece 600 kil&oacute;metros de autonom&iacute;a y conducci&oacute;n aut&oacute;noma.

Es el&eacute;ctrico y&nbsp;ofrece 600 kil&oacute;metros de autonom&iacute;a y conducci&oacute;n aut&oacute;noma.

El auto chino que permite realizar compras online con reconocimiento facial

En los juegos de rol&nbsp;es bastante común que los usuarios creen los personajes basados en su propia apariencia; pero cuando hay demasiadas opciones, navegar a través de ellas puede volverse tedioso. Ahora con inteligencia artificial esto podría ser mucho más fácil: un equipo de investigadores de la compañía china de gaming&nbsp;<a href="https://www.neteasegames.com/" target="_blank">NetEase</a> desarrolló un método para crear automáticamente a los personajes de un juego a partir de una foto.&nbsp; 
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 <img alt="" data-height="318" data-size="w:2047,h:816" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/12/character_1.png_1669626545.png" title="" vspace="5"> 
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 Se modelan tanto la identidad como las expresiones. 
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Usando inteligencia artificial (AI) se puede tomar una foto de un rostro, mapear sus características y convertirla&nbsp;en un personaje de videojuego. Así lo detallan los investigadores en su paper <a href="https://arxiv.org/abs/1909.01064" target="_blank">Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation</a>. 
Lo que tiene de particular esta AI es que se enfoca en la estructura ósea, es decir que reconstruye&nbsp;caras en función de sus huesos. Además tiene en cuenta&nbsp;parámetros faciales tales como&nbsp;el peinado, el estilo de cejas y&nbsp;el estilo de barba para generar una imagen renderizada. 
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 <img alt="" data-height="487" data-size="w:852,h:519" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/12/game_character_auto_creation.png_582642328.png" title="" vspace="5"> 
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Este proceso de&nbsp;generación automática no se limita a fotografías sino que también funciona con retratos artísticos como bocetos y caricaturas. 
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 <img alt="" data-height="275" data-size="w:497,h:275" data-width="497" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/12/generated_character.jpg_253472991.jpg" title="" vspace="5"> 
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Por último, los investigadores señalan que&nbsp;esta herramienta también permite ajustar los detalles y hacer cambios más generales de acuerdo a las necesidades del usuario.

Una nueva herramienta de inteligencia artificial crea contenido digital personalizado en videojuegos.

Una nueva herramienta de inteligencia artificial crea contenido digital personalizado en videojuegos.

Una AI convierte tu selfie en un personaje de videojuego

Un equipo de científicos e investigadores quiere utilizar machine learning&nbsp;o aprendizaje automático —técnicas que permiten que las computadoras aprendan—&nbsp;para comparar los cerebros de personas sanas con los de personas con trastornos de salud mental y, en base a esa información, realizar diagnósticos o incluso encontrar causas físicas subyacentes. Aunque su objetivo final, afirman, es poder ofrecer tratamientos más efectivos para cualquier&nbsp;enfermedad mental. 
Las trastornos&nbsp;psicológicos&nbsp;afectan a una parte considerable de la población mundial. Según la OMS, sólo la depresión afecta a&nbsp;300 millones de personas, siendo una de las principales causas de discapacidad en todo el mundo. Mientras que el trastorno bipolar estiman que está presente en aproximadamente 60 millones de personas y&nbsp;la esquizofrenia en 23 millones. 
Actualmente los diagnósticos se hacen en base al&nbsp;<a href="https://dsm.psychiatryonline.org/pb-assets/dsm/update/Spanish_DSM5Update2016.pdf" target="_blank">Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales</a> (DSM),&nbsp;utilizado por médicos e investigadores para diagnosticar y clasificar enfermedades. Pero surgen&nbsp;las siguientes preguntas: ¿es ésta la mejor manera de realizar un diagnóstico? ¿alcanza con una serie de síntomas categorizados o se podría mejorar? 
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 <a href="https://giphy.com/gifs/mri-11XzbbZiggS6LS">via GIPHY</a> 
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<h4>Psiquiatría computacional</h4> 
El <a href="https://research.vtc.vt.edu" target="_blank">Instituto de Investigación Biomédica Fralin</a>&nbsp;cuenta con el Laboratorio&nbsp;de Neuroimagen Humana&nbsp;donde se trabaja en la psiquiatría computacional,&nbsp;aquella disciplina&nbsp;que aplica las herramientas de la informática a la psiquiatría, con la intención de lograr una&nbsp;comprensión más basada en datos de las enfermedades mentales. 
Cuantificar cómo uno se siente es algo totalmente subjetivo, lo que hace al diagnóstico más proclive&nbsp;a imprecisiones. Lo que&nbsp;una persona considera un 3 en una escala de tristeza del 1 a 10, por ejemplo, podría ser el 7&nbsp;de otra persona o el 10 de otra; y nadie estaría equivocado. Pero los trastornos de salud mental&nbsp;también tienen síntomas físicos&nbsp;y medibles, por ejemplo, mediante&nbsp;imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI). Combinar neuroimágenes con otros datos podría servir para entrenar a un algoritmo de aprendizaje automático que sea capaz de diagnosticar&nbsp;trastornos con rapidez y precisión. 
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 <img alt="" data-height="403" data-size="w:605,h:403" data-width="605" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/11/fmri_605.jpg_623385809.jpg" title="" vspace="5"> 
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 &nbsp;Imagen por resonancia magnética funcional 
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<h4>Lo que tenemos hasta ahora no está funcionando</h4> 
Pearl&nbsp;Chiu, investigadora en el&nbsp;Laboratorio&nbsp;de Neuroimagen Humana y profesora de psicología, cree que utilizar computadoras para encontrar patrones puede ser la solución.&nbsp;"Trabajando con pacientes me sentí frustrada al notar lo poco que sabíamos sobre lo que estaba sucediendo. Lo que tenemos&nbsp;ahora simplemente no está funcionando", afirma. 
Encuestas, información sobre comportamientos, datos del habla extraídos de entrevistas y evaluaciones psicológicas podrían "alimentar" algoritmos de aprendizaje automático&nbsp;para establecer conexiones entre todos esos datos e información neurológica obtenida mediante fMRI. De esta manera, una máquina&nbsp;aprende qué partes del cerebro se iluminan con determinados estímulos y&nbsp;puede encontrar patrones en nuestros comportamientos sociales o&nbsp;ver si, por ejemplo, un&nbsp;tratamiento en particular&nbsp;está resultando&nbsp;efectivo. 
Esto traería grandes ventajas. Por un lado, podría ayudar a que los pacientes tengan un mejor tratamiento. Distintos tipos de depresiones se manifiestan en diferentes áreas del cerebro, y los datos obtenidos servirían de guía para saber si el tipo específico de depresión de una persona responde regularmente bien a la terapia o se trata mejor con medicamentos. Lo mismo con otras enfermedades. 
Por otro lado, encontrar los síntomas físicos&nbsp;asociados a trastornos psicológicos podría ayudar a desestigmatizar. Al poder diagnosticar la depresión, el trastorno bipolar o la esquizofrenia objetivamente y de manera similar a, por ejemplo, una enfermedad cardíaca, ¿segurían las personas con enfermedades mentales teniendo que enfrentarse al <a href="https://" target="_blank">estigma público</a> y las consecuencias que esto tiene para sí mismos? 
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 <img alt="" data-height="610" data-size="w:610,h:610" data-width="610" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/11/stigma-charter-logo-01-610x610.png_1701385063.png" title="" vspace="5"> 
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 Las enfermedades mentales no discriminan, pero a veces las personas sí. 
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<h4>Racismo y sesgos de género</h4> 
La psiquiatría tiene un largo historial de estereotipos de&nbsp;género que continúa hasta el día de hoy:&nbsp;<a href="https://www.who.int/mental_health/media/en/242.pdf" target="_blank">ser mujer aumenta las probabilidades de que te receten drogas psicotrópicas</a>,&nbsp;incluso teniendo&nbsp;puntajes similares en medidas estandarizadas para una enfermedad o cuando se presentan síntomas idénticos que los hombres.&nbsp; 
La raza, por su parte, también tiene un rol en el tratamiento médico. Un estudio de 2016 de la Universidad de Virginia descubrió que los estudiantes de medicina tenían <a href="https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2016/04/04/do-blacks-feel-less-pain-than-whites-their-doctors-may-think-so/?noredirect=on" target="_blank">ideas falsas ridículas&nbsp;—y potencialmente peligrosas— sobre las personas negras</a>.&nbsp; 
En conclusión, dado que los seres humanos no somos imparciales,&nbsp;estos sesgos se verían reflejados en los algoritmos que escribimos y&nbsp;este sería entonces,&nbsp;otro desafío a tener en cuenta. 
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 <img alt="" data-height="270" data-size="w:480,h:270" data-width="480" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/11/crying-will-smith-the-pursuit-of-happiness.jpg_186469708.jpg" title="" vspace="5"> 
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En esta nota analizamos c&oacute;mo las t&eacute;cnicas de machine learning podr&iacute;an utilizarse para hacer diagn&oacute;sticos sobre trastornos psicol&oacute;gicos y los desaf&iacute;os que presenta.

En esta nota analizamos c&oacute;mo las t&eacute;cnicas de machine learning podr&iacute;an utilizarse para hacer diagn&oacute;sticos sobre trastornos psicol&oacute;gicos y los desaf&iacute;os que presenta.

¿Podría una Inteligencia Artificial diagnosticar desórdenes mentales?

Las pruebas de "I'm not a robot" (no soy un robot) de Google empezaron como una simple demanda para probar que no lo eras mediante una selección de&nbsp;fotos de semáforos, escaleras y señales de tránsito y fue derivando cada vez más en una cuadrícula de imágenes ambiguas y&nbsp; complejas. A esto se le llama CAPTCHA, acrónimo para&nbsp;Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart&nbsp;(prueba de Turing completamente automática y pública para diferenciar ordenadores de humanos). 
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 <img alt="" data-height="921" data-size="w:625,h:921" data-width="625" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/05/captcha_.jpg_167258002.jpg" title="" vspace="5"> 
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A principios del 2000 la imágenes de texto bastaban para evitar a los spambots,&nbsp;esos programitas diseñados para recopilar direcciones de mail&nbsp;y enviarles correo basura o spam. Nosotres contribuíamos a perfeccionar los programas de reconocimiento óptico de caracteres al resolver estos CAPTCHAs pero en algún momento se volvieron obsoletos: dada la creciente mejora de los algoritmos de inteligencia artificial, cualquier prueba que se realizara&nbsp;era temporal y por eso la necesidad de una constante actualización.&nbsp; 
Como para tener una idea de cuán avanzados son: en 2014, Google enfrentó uno de sus algoritmos de machine learning —aprendizaje automático— contra humanos para resolver los CAPTCHAs de texto más distorsionados y la computadora respondió correctamente&nbsp;el 99,8% de las veces, mientras que los humanos solo el 33%. 
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 <img alt="" data-height="435" data-size="w:1280,h:697" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/05/captcha_arnold_1.jpeg_727635125.jpeg" title="" vspace="5"> 
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Más tarde Google se puso al día con el&nbsp;“<a href="https://security.googleblog.com/2014/12/are-you-robot-introducing-no-captcha.html" target="_blank">No CAPTCHA reCAPTCHA</a>”, le dijo adiós a los textos y simplemente preguntaba si eras un robot. De esta manera, les&nbsp;usuaries podían&nbsp;verificar de forma segura y fácil que son humanos con solo un clic. 
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 <iframe allowfullscreen class="giphy-embed" frameborder="0" height="270" src="https://giphy.com/embed/xrVuuS7PZymqY" width="480"></iframe> 
 <a href="https://giphy.com/gifs/steve-bannon-xrVuuS7PZymqY">via GIPHY</a> 
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Pero nuevamente las máquinas se ponen al día y no queda&nbsp;otra que aumentar la dificultad (incluso los CAPTCHAs que utilizan reconocimiento de audios fueron superados).&nbsp;El machine learning es ahora tan bueno como los humanos —e incluso mejor— en tareas básicas de texto, imagen y reconocimiento de voz. 
Otros propuestas para&nbsp;encontrar algo en que los humanos fueran buenos y las máquinas no, incluyeron&nbsp;<a href="https://www.researchgate.net/publication/233910093_An_Image-Based_CAPTCHA_Scheme_Exploiting_Human_Appearance_Characteristics" target="_blank">clasificar imágenes de personas por expresión facial, género y etnia</a>&nbsp;o incluso&nbsp;<a href="https://www.researchgate.net/publication/221460791_Using_CAPTCHAs_to_Index_Cultural_Artifacts" target="_blank">usar el arte rupestre</a>&nbsp;(marcas en piedra hechas por el hombre). 
Por otro lado se planteó la posibilidad de desarrollar CAPTCHAs&nbsp;que requieran rotar objetos en ciertos ángulos con instrucciones dadas no mediante textos sino símbolos, y hasta usar cámaras para hacer pruebas interactivas.&nbsp; 
El problema con todo esto no es que los bots sean tan inteligentes, sino que las personas somos bastante malas para resolverlos debido a nuestra diversidad de lenguajes, culturas y experiencias. Se necesitaría un método independiente de las complejidades culturales y las diferencias que a la vez sea&nbsp;fácil para la persona promedio. 
Queda entonces preguntarnos: ¿cuál es la cualidad humana y universal que una máquina no pueda imitar? 
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 <img alt="" data-height="610" data-size="w:500,h:610" data-width="500" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/05/im-not-a-robot-recaptcha-privacy-terms-ig-daily-memez-13128248.png_1865705351.png" title="" vspace="5"> 
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Bueno, puede que los CAPTCHAs resistan un tiempo más. Recientemente Amazon recibió la patente para una prueba que involucra ilusiones ópticas y acertijos lógico de gran dificultad para nosotres: el "Turing Test via Failure", donde la única manera de pasar la prueba es dando la respuesta incorrecta. Por que si hay algo que nos hace humanos son, efectivamente, los errores.

El desaf&iacute;o de dise&ntilde;ar CAPTCHAs que sean f&aacute;ciles para los humanos pero no as&iacute; para las m&aacute;quinas.

El desaf&iacute;o de dise&ntilde;ar CAPTCHAs que sean f&aacute;ciles para los humanos pero no as&iacute; para las m&aacute;quinas.

¿Por qué los CAPTCHAs se volvieron tan difíciles?

Inteligencia artificial

Para estudiar si hay diferencias en las palabras usadas para describir a hombres y mujeres en la literatura, una científica&nbsp;computacional de la Universidad de&nbsp;Copenhague&nbsp;(Dinamarca) junto a investigadores estadounidenses utilizaron&nbsp;machine learning (aprendizaje automático)&nbsp;para analizar millones de libros publicados en inglés entre 1900 y 2008.&nbsp;"Hermosa" y "sexy" son dos de los adjetivos más utilizados para describir a las mujeres;&nbsp;"justo", "racional" y "valiente" los más utilizados para los hombres. 
Lo que hicieron fue extraer adjetivos y verbos asociados a sustantivos específicos de género, tales como "prima" o "camarero". Luego categorizaron esas palabras de acuerdo a si representaban algo negativo, positivo o neutral. 
Los análisis mostraron que verbos asociados negativamente con el cuerpo y la apariencia eran cinco veces más frecuentemente utilizado para&nbsp;mujeres que hombres. Además, los adjetivos que describen el aspecto físico aparecían el doble de veces&nbsp;más en mujeres, en tanto que a los hombres se los describía&nbsp;de acuerdo a su comportamiento y sus&nbsp;cualidades personales. 
“Podemos ver claramente que las palabras utilizadas para las mujeres se refieren mucho más a sus apariencias que las&nbsp;utilizadas para describir a los hombres. Por lo tanto, pudimos&nbsp;confirmar una percepción generalizada, solo que ahora a nivel estadístico ", dijo Isabelle Augenstein, informática y profesora asistente del Departamento de Informática de la Universidad de Copenhague. 
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 <img alt="" data-height="719" data-size="w:889,h:800" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/08/28/male-female-adjectives-neurosciencnews.jpg_1881311700.jpg" title="" vspace="5"> 
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 &nbsp;Lista de los 11 adjetivos más frecuentes, distribuidos en categorías. 
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Augenstein señala que aunque muchos libros fueron publicados hace varias décadas todavía juegan un papel activo ya que muchas de las aplicaciones actuales para comprender el lenguaje —como la función de texto predictivo— toman información de material disponible online. Es decir,&nbsp;adoptan el lenjuage que utilizamos las personas y&nbsp;eso se refleja luego en prejuicios y estereotipos de género. 
Es&nbsp;importante entonces, a medida que la inteligencia artificial se vuelve más relevante en la sociedad, desarrollar modelos de machine learning que usen textos menos sesgados o tratar de que esos sesgos sean ignorados o contrarrestados.

De acuerdo a un algoritmo que implementa&nbsp;machine learning y analiz&oacute;&nbsp;3.5 millones de libros,&nbsp;los hombres son generalmente descritos con palabras que hacen referencia a su comportamiento, mientras que las mujeres con t&eacute;rminos asociados a su apariencia f&iacute;sica.&nbsp;

De acuerdo a un algoritmo que implementa&nbsp;machine learning y analiz&oacute;&nbsp;3.5 millones de libros,&nbsp;los hombres son generalmente descritos con palabras que hacen referencia a su comportamiento, mientras que las mujeres con t&eacute;rminos asociados a su apariencia f&iacute;sica.&nbsp;

Las mujeres son hermosas, los hombres racionales

En el medio de una disputa política sobre la regulación del reconocimiento facial, Amazon —una de las cuatro grandes compañías de tecnología junto a Google, Apple y Facebook— anunció recientemente un avance en su servicio “<a href="https://aws.amazon.com/es/rekognition/" target="_blank">Rekognition</a>”, un algoritmo de análisis de imágenes que puede ahora leer el miedo en los rostros. 
Rekognition ha estado evaluando las emociones en los rostros a lo largo de una escala variable para siete categorías: "feliz", "triste", "enojado", "sorprendido", "disgustado", "tranquilo" y "confundido". El miedo sería el octavo. Y aunque no es el único (Google y Microsoft ofrecen servicios similares) los psicólogos advierten que tratar de leer las emociones de las expresiones faciales es fundamentalmente erróneo. 
 
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 <a href="https://giphy.com/gifs/XbIhKxKE6CJV5DIdEQ">via GIPHY</a> 
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<h4>¿Por qué las expresiones faciales no son suficientes para detectar estados de ánimo?</h4> 
Un <a href="https://www.pnas.org/content/pnas/early/2019/02/26/1812250116.full.pdf" target="_blank">estudio</a> de la Universidad de California en Berkeley (una de las universidades de mayor prestigio en Estados Unidos y a nivel mundial) encontró que para que una persona lea con precisión las emociones de otra, se requiere prestar atención no solo a su rostro sino también a su lenguaje corporal y sus alrededores. Podemos comprender mejor los mecanismos perceptuales y neurales de la percepción emocional si incorporamos y medimos el papel crítico de la información contextual.&nbsp;En contraste, los algoritmos de inteligencia artificial (AI) generalmente reconocen emociones en base a imágenes de caras estáticas, aisladas y descontextualizadas. 
Otro <a href="https://journals.sagepub.com/stoken/default+domain/10.1177%2F1529100619832930-FREE/full" target="_blank">estudio</a>, publicado el mes pasado, tuvo como objetivo más directo analizar softwares de detección de emociones. Los psicólogos revisaron más de 1.000 hallazgos publicados sobre expresiones faciales y emociones y concluyeron que no había evidencia de que las expresiones faciales comuniquen de manera confiable las emociones por sí mismas. La forma en que las personas comunicamos enojo, disgusto, miedo, felicidad, tristeza y sorpresa varía sustancialmente según las culturas, las situaciones e incluso entre las personas dentro de una sola situación. 
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 <img alt="" data-height="-1" data-size="w:-1,h:-1" data-width="-1" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/08/19/facial_recognition_0003.jpg_1859083961.jpg" title="" vspace="5"> 
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<h4>Entonces, ¿debería preocuparnos esta herramienta de Amazon?</h4> 
Hubo grandes discusiones alrededor del uso controvertido del reconocimiento facial principalmente en relación a que este servicio se vende a diversos clientes, entre ellos, los departamentos de policía. Una justificación que aparece bastante seguido es: "si no tenés nada que ocultar, no tenés nada que temer". ¿Pero qué sucede con estos sistemas poco precisos? Rekognition fue criticado en julio del año pasado, por ejemplo, cuando una prueba de la Unión de Libertades Civiles de los Estados Unidos (ACLU: American Civil Liberties Union) <a href="https://futurism.com/the-byte/amazon-rekognition-falsely-matched-congresspeople" target="_blank">identificó falsamente a 28 miembros del Congreso como personas que habían sido arrestadas por un delito</a>. También <a href="https://www.theverge.com/2019/1/25/18197137/amazon-rekognition-facial-recognition-bias-race-gender" target="_blank">mostró sesgos raciales y de género</a>, probablemente como resultado de un entrenamiento sesgado (recordemos que una AI se “entrena” a partir de información que se le proporciona al algoritmo, en este caso, imágenes de rostros). "Las personas de color ya se ven perjudicadas de manera desproporcionada por las prácticas policiales, y es fácil ver cómo Rekognition podría exacerbar eso", escribió la ACLU. "Una identificación, ya sea precisa o no, podría costarle a las personas su libertad o incluso sus vidas". 
Pero la ACLU no fue la única en criticar este sistema: <a href="http://www.harringtoninvestments.com/wp-content/uploads/2018/06/AMZN-Investor-Letter-FINAL.pdf" target="_blank">accionistas</a> y <a href="https://www.nytimes.com/2019/05/20/technology/amazon-facial-recognition.html" target="_blank">empleados</a>&nbsp;de Amazon, así como también <a href="https://www.aclu.org/letter-nationwide-coalition-amazon-ceo-jeff-bezos-regarding-rekognition" target="_blank">grupos de derechos civiles</a>, insisten en que la compañía deje de proporcionar Rekognition a agencias gubernamentales. Por lo cual el anuncio de esta actualización no fue bien recibido. Dadas las ya demostradas deficiencias, se teme que al utilizarse para identificar a personas que cometieran delitos, podrían haber consecuencias para quienes fueran falsamente acusadas: en su posibilidad de conseguir empleo, de obtener vivienda, entre otras cosas. 
Nicole Ozer, directora de tecnología y libertades civiles de la ACLU, dice que por ahora, lo mejor que se puede hacer es presionar a las empresas como Amazon, los departamentos de policía y las comunidades locales para que establezcan límites en el uso del reconocimiento facial. Aunque anunciar estas nuevas actualizaciones a pesar de la controversia podría ser una señal de que la compañía continuará lanzando el producto a cualquiera que esté dispuesto a comprarlo. 
<h4>Otro enfoque en el uso de AI de reconocimiento facial</h4> 
Existen otras empresas que también utilizan la detección de emociones como herramienta: el proyecto del MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) surgido en 2009 para ayudar a personas con autismo a comprender mejor a las demás personas a su alrededor, logró ganar fondos de inversores y centrarse en mejorar la seguridad de los automóviles. Así, la start up <a href="https://www.affectiva.com/" target="_blank">Affectiva</a>&nbsp;trabaja en un sistema de conducción adaptable a las emociones. Se trata de una AI capaz de detectar el estado mental y emocional del conductor a través de cámaras y sensores colocados en los autos e identificar desde el nivel de distracción hasta el de cansancio y el tono de voz. A partir de esto, la AI podría sugerir rutas alternativas, ejercicios de respiraciones y paradas en el camino, así como también activar alertas cuando los niveles de fatiga son altos.&nbsp;&nbsp; 
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 <img alt="" data-height="413" data-size="w:1200,h:620" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/08/19/affectiva_hpai_womanxphone_final.jpg_786740469.jpg" title="" vspace="5"> 
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Ejemplos como estos hay muchos, habrá que estar atentos y atentas a los nuevos avances de estas tecnologías y las legislaciones a partir de su uso.

A partir de la nueva actualizaci&oacute;n que detecta el miedo, resurge el debate acerca&nbsp;de las consecuencias que podr&iacute;an tener en la vida de las personas estas tecnolog&iacute;as en constante crecimiento.

A partir de la nueva actualizaci&oacute;n que detecta el miedo, resurge el debate acerca&nbsp;de las consecuencias que podr&iacute;an tener en la vida de las personas estas tecnolog&iacute;as en constante crecimiento.

Rekognition: polémica alrededor de las herramientas de reconocimiento facial

Desde principios del 2016 hasta fines del 2017 Regina Dugan, tecnóloga y ex directora de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa, lideró del Building 8, un laboratorio ubicado en California enfocado en el desarrollo de nuevas tecnologías que iban desde realidad aumentada hasta inteligencia artificial o conectividad. En abril de 2017 había anunciado en una conferencia los dos proyectos en los que Facebook estaba trabajando:&nbsp;uno para desarrollar un sistema que te permita tipear a través de los pensamientos y otro para poder “escuchar” a través de vibraciones en la piel. Esto se haría mediante interfaces cerebro-computadora que pueden leer la actividad neuronal y traducirla en señales digitales y viceversa.&nbsp; 
Actualmente el Building 8 ya no existe pero sus proyectos se mantuvieron en pie. Recientemente&nbsp;<a href="https://tech.fb.com/imagining-a-new-interface-hands-free-communication-without-saying-a-word/" target="_blank">Facebook anunció una actualización</a> de uno de esos proyectos: el de una comunicación manos libres que no necesita del habla, al menos no en voz alta. Científicos de la Universidad de California, que cuentan con el apoyo de los Laboratorios de Realidad de Facebook, publicaron un <a href="https://www.nature.com/articles/s41467-019-10994-4" target="_blank">artículo</a> en Nature sobre los hallazgos a partir de su trabajo para ayudar a pacientes con daño neurológico. En él demostraron que la actividad cerebral registrada mientras las personas hablan podría usarse para decodificar casi instantáneamente lo que decían en texto en una pantalla de computadora. 
Aunque ya existen tecnologías para escribir a partir de interfaces cerebro-computadora, estos sistemas consisten en usar un teclado virtual para deletrear palabras. En este experimento los sujetos escucharon preguntas de opción múltiple y dijeron las respuestas en voz alta mientras se registró su actividad cerebral mediante electrodos implantados en zonas asociadas con la comprensión y la producción del habla.&nbsp; 
"Durante años, mi laboratorio estuvo principalmente interesado en preguntas fundamentales sobre cómo los circuitos cerebrales interpretan y producen el habla", dijo Eddie Chang, investigador biomédico y miembro del Weill Institute for Neurosciences de la Universidad de California. "Con los avances que hemos visto en el campo durante la última década, quedó claro que podríamos aprovechar estos descubrimientos para ayudar a los pacientes con pérdida del habla, que es una de las consecuencias más devastadoras del daño neurológico". 
El algoritmo diseñado hasta ahora solo es capaz de reconocer un pequeño conjunto de palabras y frases pero junto a los avances en inteligencia artificial que han mejorado la traducción de voz a texto, estas tecnologías podrían algún día ayudar a las personas a comunicarse imaginando lo que quieren decir.&nbsp; 
El trabajo realizado por el equipo de Chang cuenta no solo con fondos por parte de Facebook sino también con apoyo de ingeniería, aunque estos investigadores tienen acceso limitado a los datos. Lo que esperan a largo plazo es poder crear un dispositivo portátil no invasivo y si bien es un proceso lento, Facebook confía en que esto&nbsp;se pueda mejorar con el tiempo con el objetivo final de crear una tecnología que permita escribir incluso más rápido que con las manos.

Puede que dentro de unos a&ntilde;os no necesitemos usar las manos o la voz para comunicarnos.

Puede que dentro de unos a&ntilde;os no necesitemos usar las manos o la voz para comunicarnos.

El ambicioso proyecto de Facebook para que puedas tipear con la mente

Un nuevo <a href="https://www.climatechange.ai/" target="_blank">artículo científico</a>&nbsp;publicado&nbsp;por algunos de los pensadores más reconocidos del campo, pretende responder&nbsp;la&nbsp;pregunta: "¿Puede la Inteligencia Artificial&nbsp;ayudarnos con una de las mayores amenazas que enfrenta la humanidad?". Hablamos del cambio climático, &nbsp;uno de los problemas más grandes que la sociedad enfrenta, con consecuencias cada vez más graves a medida que los desastres naturales se multiplican, los niveles del mar aumentan y los ecosistemas decaen. 
La <a href="https://www.technologyreview.com/s/613838/ai-climate-change-machine-learning/" target="_blank">investigación</a> presenta&nbsp;algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede ayudar a prevenir la destrucción humana.&nbsp;Los autores del artículo, entre quienes se cuentan la Directora Ejecutiva de DeepMind, Demis Hassabis, el ganador del premio Turing Yoshua Bengio y al cofundador de Google Brain, Andrew Ng, dicen que la Inteligencia Artificial podría ser "invaluable"&nbsp;para prevenir los peores efectos del cambio climático, pero también recalcan&nbsp;que la tecnología&nbsp;sola&nbsp;no basta, y que la&nbsp;acción política es fundamental y desesperadamente necesaria. 
En total, el documento (que podes leer entero <a href="https://arxiv.org/pdf/1906.05433.pdf" target="_blank">acá</a>)&nbsp;sugiere 13 campos donde se podría implementar la Inteligencia Artificial para&nbsp;ayudar a combatir el cambio climático. Nosotros elegimos los&nbsp;5 más esenciales&nbsp;para armar esta lista.

Desde el monitoreo de la deforestaci&oacute;n&nbsp;hasta el dise&ntilde;o de materiales bajos en carbono:&nbsp;una lista de c&oacute;mo la Inteligencia Artificial puede ayudar a combatir el efecto invernadero, que provoca el calentamiento global.

Desde el monitoreo de la deforestaci&oacute;n&nbsp;hasta el dise&ntilde;o de materiales bajos en carbono:&nbsp;una lista de c&oacute;mo la Inteligencia Artificial puede ayudar a combatir el efecto invernadero, que provoca el calentamiento global.

5 maneras en las que la IA podría ayudarnos a combatir el cambio climático

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 Cada vez que hablás, tu cuerpo se mueve en sincronía, ya sea algo tan sutil como 
 ojos que se agrandan por estar remarcando una palabra en especial,&nbsp;o 
 movimientos más extremos como agitar los brazos, o aplaudir al compás de una sílaba. Ahora, varios investigadores diseñaron un software con 
 Inteligencia Artificial que sabe cómo se moverá una persona basándose únicamente&nbsp;en el sonido de la voz. 
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Los desarrolladores grabaron 144 horas de video de 10 personas diferentes&nbsp;que hablaban. Los convocados fueron una profesora de química, una monja,&nbsp;y cinco presentadores de programas de televisión: Conan O'Brien, Ellen DeGeneres, John Oliver, Jon Stewart y Seth Meyers. Utilizaron un algoritmo que ya existía para producir figuras con "palitos" (esqueléticas)&nbsp;que representan las posiciones de los brazos y las manos de la persona que está hablando. Después, entrenaron su propio algoritmo con esos&nbsp;datos para que pudiera&nbsp; predecir los gestos basándose&nbsp;en el nuevo audio de los altavoces. 
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Los gestos generados por el software&nbsp;fueron mucho más cercanos a la realidad que los que se seleccionaron al azar del mismo orador. Otro software parecido, diseñado originalmente para anticipar los movimientos de las manos de violinistas y pianistas, ya habia sido desarrollado. Se lo usó para comparar las diferencias con el primero en cuestión,&nbsp;pero estas predicciones también fueron superadas. 
También se recurrió al&nbsp;entrenamiento&nbsp;de&nbsp;una persona para predecir los gestos de otra, pero tampoco&nbsp;funcionó tan bien como el software. Alimentar los gestos pronosticados en un algoritmo de generación de imágenes existente llevó a videos semirrealistas, como se ve en el video que pusimos arriba. El siguiente paso del equipo de desarrolladores es predecir gestos basados no solo en el audio, sino también en las transcripciones mismas. 
Las aplicaciones potenciales incluyen la creación de personajes animados, robots que se mueven naturalmente o firmas de movimiento de personas para identificar videos falsos.

Investigadores crearon un software que predice las expresiones corporales&nbsp;de una persona s&oacute;lo gracias a lo que dice.&nbsp;Mir&aacute; el video.

Investigadores crearon un software que predice las expresiones corporales&nbsp;de una persona s&oacute;lo gracias a lo que dice.&nbsp;Mir&aacute; el video.

Inteligencia Artificial predice gestos escuchando sólo tu voz

Tecnología

La literatura, el cine y la televisión vienen prediciendo un futuro donde la amenaza más notoria es la tecnología y el uso y mal uso de la misma, apostando a que las maquinas un día&nbsp;serán capaces de tomar decisiones autónomas peligrosas y&nbsp;carentes de moralidad humana alguna.&nbsp; 
El desarrollo de la Inteligencia Artificial es uno de los campos de acción más relevantes en el panorama tecnológico actual, y con varias naciones ligadas directamente a estas nuevas herramientas avanzadas, el campo de guerra es más digital que psicológico. La llegada de armas autónomas letales tiene a varios analistas alrededor del mundo alarmados, pero el barco de la inteligencia artificial ya zarpó y parece que no tenemos mucha más alternativa que abordarlo. 
Dentro de los países que están jugando con estas modernas herramientas tecnológicas, se encuentran&nbsp;Estados Unidos -que, de este modo, deja en claro que competirá&nbsp;por mantener la hegemonía de la que disfruta&nbsp;desde el final de la Segunda Guerra Mundial-, su gran rival China, y le siguen Rusia, Gran Bretaña, Francia, Israel y Corea del Sur. Los proyectos incluyen tanques, aviones de combate, ametralladoras&nbsp;y drones&nbsp;especificos que cuentan con inteligencia artificial avanzada. 
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 <img alt="" data-height="450" data-size="w:992,h:558" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/06/18/img_smauri_20181011-173157_imagenes_lv_efe_zumaamericaseight398804-ksgg-u452292609776g8-992x558xlavanguardia-web.jpg_674994428.jpg" title="" vspace="5"> 
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 Lejos de ser alucinaciones futuristas de escritores de ciencia ficción, constituyen uno de los núcleos de la carrera armamentista hoy en curso. 
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<h2>¿Qué hacen estas armas?</h2> 
Básicamente, algunas pueden -sin un control humano que las regule- seleccionar y eliminar objetivos con una velocidad y eficiencia que un humano no podría igualar,&nbsp;reemplazando la moral y los valores de una persona por una herramienta de&nbsp;programación digital que no cuestiona dos veces el objetivo de los disparos. 
Estados Unidos, junto con un puñado de países, se encuentran parados en el medio de regulaciones internacionales en el área de IA. Asimismo, China&nbsp;acentuó que apoyaría una posible prohibición en el uso de las armas&nbsp;pero no en el desarrollo de las mismas. 
Pautas impuestas para evitar un posible desastre existen, pero <a href="https://www.theverge.com/2018/7/18/17582570/ai-weapons-pledge-elon-musk-deepmind-founders-future-of-life-institute" target="_blank">expertos</a> como el empresario de la tecnología Elon Musk&nbsp;insisten hace años en trazar más regulaciones&nbsp; “antes de que sea demasiado tarde”. 
<blockquote> 
 La tecnología de inteligencia artificial alcanzó un punto en el que el desarrollo de armas autónomas es, prácticamente si no legalmente, posible dentro de unos años, no décadas, y los riesgos son altos: las armas autónomas han sido descritas como la tercera revolución en conflicto armado, después de la pólvora y las armas nucleares 
</blockquote> 
 Lo que acabás de leer es un fragmento de la<a href="https://futureoflife.org/open-letter-autonomous-weapons/?cn-reloaded=1" target="_blank"> carta abierta</a> que firmaron Musk, Steve Wozniak, Stephen Hawking y más de mil especialistas en 2015, alarmados con la necesidad de prevenir el comienzo de la era en que las maquinas puedan matar de manera autónoma. 
Otra <a href="https://www.pressenza.com/es/2017/11/llamado-a-la-prohibicion-internacional-de-la-utilizacion-de-la-inteligencia-artificial-como-arma/" target="_blank">carta abierta</a> fue redactada por cinco expertos canadienses en 2017,&nbsp;donde se le pidió&nbsp;al Primer Ministro de Canadá, Justin Trudeau, que se uniera al desafío de frenar las armas autónomas letales&nbsp;y&nbsp;asumir una posición de liderazgo contra los sistemas autónomos de armas en el escenario internacional. La población Canadiense está nada entusiasmada con la posible incorporación de estas armas, según indican los porcentajes de <a href="https://www.ipsos.com/sites/default/files/2017-03/AWS%207555.pdf" target="_blank">encuestas especificas</a>,&nbsp;y varios proyectos y campañas, como<a href="https://stopkillerrobots.ca/" target="_blank"> Stop Killer Robots in Canada</a>, que fueron lanzadas contra los llamados&nbsp;«robots asesinos». Esta última&nbsp;fundación creó varios cortometrajes para realzar la conciencia del peligro que conllevan estas máquinas, como el que enlazamos acá. 
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 <div class="ck-youtube" id="youtube-94" style="display: inline-block;"> 
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 El momento llegó y estas armas ya están siendo estudiadas, probadas y ejecutadas por las entidades que controlan el mundo, o que intentarán hacerlo próximamente en esta Guerra Fría de Inteligencia Artificial, con el uso de estos nuevos y sofisticados armamentos robóticos autónomos. La tecnología nos está dejando fuera del lugar subjetivo y del contacto con la experiencia,&nbsp;convirtiendo las estrategias en decisiones lógicas, asertivas y fulminantes, donde la última palabra sobre la vida y la muerte en el campo de guerra&nbsp;ahora la tiene a una máquina que se basa en un conjunto de unos y ceros. 
<h2>¿Qué podemos esperar del futuro?</h2> 
 La Inteligencia Artificial está muy ligada a nuestras vidas; la mayoría de la población utiliza IA con básicas aplicaciones de comando como Siri, y muchas de las apps que usamos en el día a día la utilizan para analizar datos: Facebook, Twitter, Instagram. Estamos lejos de afirmar que la&nbsp;evolución desmesurada de la inteligencia artificial pueda significar la destrucción total de la raza humana, pero esta idea siempre estuvo presente en el inconsciente colectivo. 
Con nuevas armas de combate especializadas en la eliminación de objetivos con altos niveles de eficiencia, que no necesitan de un comando humano, no podemos dejar de preguntarnos: ¿Será el principio de un futuro gobernado por Robots que tomen decisiones por nosotros? 
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Son varios los pa&iacute;ses que hoy apuestan por m&aacute;quinas de guerra&nbsp;aut&oacute;nomas. Si bien los algoritmos&nbsp;son programados por personas reales, estas nuevas armas pueden decidir y eliminar objetivos&nbsp;sin control humano alguno.

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Son varios los pa&iacute;ses que hoy apuestan por m&aacute;quinas de guerra&nbsp;aut&oacute;nomas. Si bien los algoritmos&nbsp;son programados por personas reales, estas nuevas armas pueden decidir y eliminar objetivos&nbsp;sin control humano alguno.&nbsp;

Armas letales autónomas: una realidad que se entrelaza con la ficción

En la ciudad china de Zhengzhou, un oficial de policía utilizando lentes equipados con tecnología de reconocimiento facial identifica&nbsp;un traficante de heroína en una estación de trenes. En Qingdao, una ciudad famosa por su herencia germana, cámaras equipadas con inteligencia artificial ayudan&nbsp;a la policía a arrestar dos docenas de sospechosos durante un festival cervecero.&nbsp; 
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 <img alt="" data-height="533" data-size="w:2048,h:1365" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/06/11/china.jpg_158021514.jpg" title="" vspace="5"> 
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Por si no nos hemos percatado, la distopia orwelliana de 1984 ya&nbsp;existe y está funcionando directamente bajo nuestras narices. Países como China y los Estados Unidos tienen actualmente en práctica sistemas de reconocimiento facial para monitorear a sus ciudadanos. La ciudad de Buenos Aires&nbsp;no es excepción; desde el mes de Abril de 2019 funciona en la city un sistema de este tipo. 
<a href="https://www.nytimes.com/2019/04/14/technology/china-surveillance-artificial-intelligence-racial-profiling.html" target="_blank">El caso chino es el más extremo</a>. El gobierno ha recibido la condena internacional por la requisa étnica&nbsp;de musulmanes en su región occidental, donde casi 1 millón de musulmanes son retenidos actualmente&nbsp;en campos de detención. 
La tecnología de reconocimiento facial integrada a la red de cámaras de vigilancia chinas&nbsp;busca exclusivamente <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Uyghurs" target="_blank">Uighurs</a>&nbsp;basado en su apariencia y mantiene registro de sus movimientos a través del territorio y mapea&nbsp;sus relaciones sociales. 
En las calles de algunas ciudades chinas, se exponen en pantallas gigantes fotos -junto con el "DNI" y el nombre-&nbsp;de personas que cruzaban la calle incorrectamente como forma de humillación y disuasorio. 
Esta tecnología no está libre de controversia. En un experimento realizado en los Estados Unidos&nbsp;se encontró que <a href="https://duo.com/decipher/errors-and-ethical-questions-hit-facial-recognition-tools" target="_blank">la tasa de error ronda el 5%</a>: el sistema de reconocimiento confundió a 28 Senadores con criminales.&nbsp;Un sistema de reconocimiento similar se utilizó en Inglaterra para un partido de fútbol y dio un 92% de falsos positivos. 
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<h3>Escapando de la mirada de Gran Hermano</h3> 
Ingenieros de la Universidad&nbsp;de KU Leuven (Belgica) desarrollaron una manera para engañar la detección de objetos que realiza un algoritmo llamado YOLOv2. <a href="https://cvcops19.cispa.saarland/" target="_blank">Los resultados de su trabajo</a> fueron publicados en un paper llamado "Engañando cámaras de seguridad automatizadas: parches adversarios para atacar la detección de personas. 
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Mediante un "parche" generado por computadora se confunde al algoritmo que ha sido entrenado para reconocer objetos y personas. A los ojos del sistema de inteligencia artificial, la persona que posee el parche se torna invisible. 
De no ser prohibidos, es dable pensar que en un futuro próximo, podamos lucir estos diseños en nuestra vestimenta para evitar ser identificados. Si bien ésta solución es relativamente sencilla, plantea otros problemas&nbsp;con consecuencias potencialmente mucho más graves en lo individual.&nbsp; 
En un mundo donde comienzan a asomar los vehículos autónomos donde el conductor es un sistema de inteligencia artificial, estos patrones visuales que se utilizan para invisibilizar objetos pueden tornar a quien lo porta imperceptible a los sistemas de reconocimiento de los vehículos, lo que nos convertiría en invisibles y nos pondría en un potencial riesgo de ser atropellados. 
Actualmente, ningún gobierno se está cuestionando&nbsp;seriamente la moralidad o ética de la invasión de la privacidad, escudándose en proyecciones teóricas acerca de la merma en tasas de criminalidad&nbsp;y avanzan sin pausa&nbsp;en su implementación. El Vicejefe de Gobierno porteño, Diego Santilli, argumentó que "es sólo para aquellas personas que están siendo buscadas por la Justicia". Lo que omitió mencionar es que&nbsp;todas las personas serán escaneadas por las&nbsp;cámaras de seguridad repartidas a lo largo y ancho de las calles ciudad.

Son varias las ciudades que apostaron por sistemas de IA de reconocimiento facial, y Buenos Aires no qued&oacute; atr&aacute;s. Las consecuencias&nbsp; del uso -y abuso- de monitorear a la poblaci&oacute;n.

Son varias las ciudades que apostaron por sistemas de IA de reconocimiento facial, y Buenos Aires no qued&oacute; atr&aacute;s. Las consecuencias&nbsp; del uso -y abuso- de monitorear a la poblaci&oacute;n.

El ojo que todo lo ve: secuelas problemáticas del sistema de reconocimiento facial

El trabajo fue realizado por científicos especializados de Stanford University, The Max Planck Institute for Informatics, Princeton university y Adobe Research. Y &nbsp;demuestra que de manera rápida y sencilla, podremos tener la habilidad de editar lo que alguien está diciendo en videos de manera efectiva y rápida, creando una posible nueva ola&nbsp;de Fake News. 
Para conocer cómo funciona, te mostramos&nbsp;el resultado de este sistema con varios ejemplos, incluida la transformación de&nbsp;una frase de Apocalypse now: cambiando el famoso “I love the smell of napalm in the morning”, por “I love the smell of french toast in the morning”. 
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La instancia en la que se encuentra el proyecto es de plena investigación y no, el software no está disponible para uso público, aunque probablemente no pase mucho tiempo hasta que un servicio similar se lance a generar un sistema parecido, sobre todo después de que los resultados se vuelvan<a href="https://www.youtube.com/watch?v=T76bK2t2r8g" target="_blank"> virales.</a> 
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 <img alt="" data-height="480" data-size="w:1500,h:900" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/06/11/hipertextual-ia-acepta-cualquier-texto-crear-deepfake-2019428505_2.jpg_589106975.jpg" title="" vspace="5"> 
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 Tipeá&nbsp;el nuevo discurso y el software crea un nuevo video. 
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Para que todo este proceso se lleve a cabo, los científicos combinaron una serie de <a href="https://www.ohadf.com/projects/text-based-editing/data/text-based-editing.pdf" target="_blank">técnicas</a>. Primero, se escanea el &nbsp;video original en cuestión para obtener fonemas del orador (Sonidos constituyentes como “as”, “os”, “a”) Después, superponen estas silabas con su correspondiente visema &nbsp;(Un visema es cualquiera de varios sonidos del habla que se ven iguales, por ejemplo,&nbsp; cuando se leen los labios) y así, teniendo las expresiones faciales que acompañan cada sonido, el software crea un modelo 3D de la mitad inferior de la boca y mandíbula de la persona que está hablando en el video. 
Cuando el usuario escribe el texto que quiere que se reproduzca, el software combina toda esta data recolectada: los fonemas, visemas, y el modelo 3d de la cara editada son los componentes de la fórmula para crear un material completamente nuevo. &nbsp;Por último se pega al video que llamaríamos ‘original’ y voilá, el resultado final está listo. 
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La pregunta que nos hacemos es: ¿Logra convencer? 
Se realizaron varias pruebas al público para comprobar si el producto final podría pasar como verdadero. Un grupo de 138 personas escucharon uno de los discursos editados, y el 60% pensó que era completamente autentico. La cifra no sorprende tanto, pero cabe aclarar que un 20% pensó que el video “real” era falso. Esto puede ser debido a que los invitados fueron notificados que se trataba de un estudio sobre Fake News y edición de video, según nos cuenta <a href="https://www.theverge.com/" target="_blank">The Verge.</a> 
Si bien esto suena apetecible para entretener, parodiar, y manejar personajes culturales a nuestro gusto, no tenemos que olvidar que éste software es un arma de doble filo. 
Los daños potenciales de esta tecnología son obvios y &nbsp;preocupantes. Los desarrolladores de este tipo de&nbsp;IA son a menudo criticados por no advertir de estos posibles y factibles percances, pero en su defensa, los científicos involucrados en el proyecto, escribieron en un <a href="https://www.ohadf.com/projects/text-based-editing/" target="_blank">Blog Post:</a> 
<blockquote> 
 “Aunque los métodos para la manipulación de imágenes y videos son tan antiguos como los medios en sí mismos, los riesgos de abuso aumentan cuando se aplican a un modo de comunicación que a veces se considera evidencia autorizada de pensamientos e intenciones. Reconocemos que los malos actores pueden usar tales tecnologías para falsificar declaraciones personales y calumniar a personas prominentes” 
</blockquote> 
Los remedios que se proponen no son tan reconfortantes como el público que las críticas quisieran. Básicamente, sugieren que el nuevo material editado con IA se presente como tal, con usos de marcas de agua o dando un contexto a la audiencia de que lo que están presenciando, no es un material original si no uno alterado. 
¿Pero qué pasa cuando las marcas de agua son removidas digitalmente, o cuando la falta de contexto es uno de los primordiales ganchos de las noticias virales online? Los desarrolladores prefirieron no centrarse en las malas, y si abordar los pros en vez de los contras. Alegan, que por ejemplo, la industria audiovisual se vería beneficiada al poder modificar diálogos mal dichos en películas y cine, incluso&nbsp;grabar actores en diferentes idiomas. 
Los beneficios no parecen ser muchos si los comparamos con el daño potencial colateral a pesar de las aparentes buenas intenciones de los desarrolladores. Aunque hay un buen punto en que <a href="https://www.theverge.com/2019/3/5/18251736/deepfake-propaganda-misinformation-troll-video-hoax" target="_blank">las propagandas falsas ya son noticia de todos los días</a>, sin la necesidad de un programa con IA que modifique discursos, el progreso de investigaciones como estas, sigue siendo bastante turbio.

Expertos crearon un software que usa inteligencia artificial con aprendizaje autom&aacute;tico que permite agregar, borrar, o cambiar las palabras que est&aacute;n saliendo directamente de la boca de una persona en un video. &iquest;Avance o retroceso?

Expertos crearon un software que usa inteligencia artificial con aprendizaje autom&aacute;tico que permite agregar, borrar, o cambiar las palabras que est&aacute;n saliendo directamente de la boca de una persona en un video. &iquest;Avance o retroceso?

La Inteligencia Artificial “DeepFake”:¿El futuro de la desinformación?

Fake News

Philip K. Dick se preguntó hace más de 60 años cómo sería el mundo si existiese una tecnología que permitiera saber por adelantado si un humano cometería un crimen. Así es como creó The Minority Report, un relato corto que años más tarde sería llevado al cine por Steven Spielberg, protagonizado por Tom Cruise. En el libro hay mutantes, llamados precogs, que pueden predecir el futuro y son utilizados por las fuerzas de seguridad para combatir crímenes y asesinatos antes de que se lleven a cabo. 
Si bien se trata de un relato de ciencia ficción, la obsesión por predecir el crimen viene de larga data y remite a la identificación con chinches en un mapa de papel de los lugares en que se produjeron delitos. Esta práctica policial es la que permite de un vistazo identificar zonas en las que los crímenes se dan con mayor frecuencia. 
Pero dado el engorro de mapear a mano, desde hace años departamentos de policía en todo el mundo invierten para obtener esta capacidad de diagnóstico y predicción, ya no a través de mapas de papel y chinches sino de algoritmos. Sin ir más lejos, la policía de Reino Unido quiere predecir los delitos violentos utilizando inteligencia artificial con la intención de que a las personas que sean identificadas algorítmicamente se las asesore y acompañe para evitar posibles conductas delictivas. 
El sistema se llama National Data Analytics Solution (NDAS) y usa una combinación de inteligencia artificial y estadística para tratar de evaluar el riesgo tanto de que alguien cometa un crimen –o se convierta en víctima de uno–, así como la posibilidad de que alguien caiga en manos de redes de trata. El proyecto es llevado a cabo por la policía de Midlands con la participación de las fuerzas de Londres y de Manchester y se estima que estará listo para ser utilizado por todas las autoridades de Reino Unido en marzo de 2019. 
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Este tipo de desarrollos no son casos aislados de innovación tecnológica en seguridad. Hace tiempo que se está evaluando el uso de inteligencia artificial para predecir el accionar de potenciales delincuentes. Por ejemplo, PredPol es un sistema desarrollado por la Universidad de Santa Clara en California que fue creado para identificar qué puntos en la ciudad es probable que sufran de más robos, también basándose en estadísticas. Otro sistema, usado en Los Angeles, asigna un puntaje a variables relacionadas a condenas anteriores o si son miembros conocidos de una pandilla. Usando esta tecnología las patrullas cambian sus recorridos para vigilar de cerca a las personas "más riesgosas". 
Volviendo a Europa, los Países Bajos utilizan otra herramienta que analiza los datos sobre delitos y los datos sociales en áreas específicas, como las edades de las personas, sus ingresos y &nbsp;si tienen planes sociales. Esta herramienta, también, es usada para predecir en qué lugar de una ciudad es más probable que vayan a ocurrir delitos. 
Como ha de esperarse, el uso de este tipo de soluciones presenta una gran cantidad de incógnitas filosóficas. ¿Es un criminal alguien que todavía no cometió un delito? Y si no lo cometiera, ¿significa que esta tecnología está equivocada? ¿Hay que dejarlo libre si los algoritmos avanzan tanto para llegar a tener un porcentaje mínimo de error? ¿Tendrán este tipo de tecnologías la transparencia necesaria para poder ser auditada por terceros? 
<h3>No toda innovación es buena</h3> 
Como era lógico, la aplicación de esta tecnología generó dudas entre el mundo de la tecnología y filosofía. De hecho un grupo de expertos del Instituto Alan Turing, uno de los más importantes de Inglaterra relacionado a la inteligencia artificial con sede en Londres, publicó un <a href="https://www.turing.ac.uk/sites/default/files/2018-11/turing_idepp_ethics_advisory_report_to_wmp.pdf" target="_blank">paper</a>&nbsp;al respecto que si bien reconoce el valor de estos desarrollos, cuestiona parte de su lógica subyacente. 
"Entre nuestras preocupaciones están los peligros éticos de una predicción inexacta (falsos positivos o negativos) dado el estado del arte de la vigilancia predictiva. Creemos que el modelo de riesgo predictivo debe someterse a una evaluación rigurosa de la efectividad y el impacto ético, y que se debe incluir un programa sólido de monitoreo y evaluación", escribieron desde el Instituto. 
Martin Innes, director del Instituto de Investigación de Crímenes y Seguridad de la Universidad de Cardiff, Reino Unido, dijo que es "escéptico" en relación al funcionamiento del sistema a nivel individual. Para él la herramienta será más útil para ubicar a las comunidades en riesgo en general como pasa en los Países Bajos. 
<blockquote> 
 "Entre nuestras preocupaciones están los peligros éticos de una predicción inexacta," dijo un grupo de expertos. 
</blockquote> 
En noviembre de 2018 la primera fuerza policial británica que incorporó capacidad predictiva decidió abandonar el proyecto luego de 5 años. La policía de Kent, que utilizaba la solución PredPol, consideró que a pesar de que la herramienta cumplió con las expectativas, su uso no resultó en una baja notable de incidentes delictivos. Otros motivos fueron el alto costo (unos US$100 mil al año) y la dependencia de una empresa externa. A lo que aspiran es a eventualmente poder desarrollar este tipo de soluciones de forma interna. 
Las preguntas que deberíamos hacernos en este tipo de casos es: ¿está bien usar avances tecnológicos que están lejos de ser perfectos y que podrían afectar directamente a las personas que viven dentro de las sociedades? Después de todo, no sería la primera vez que una inteligencia artificial discrimine por los sesgos que tienen sus creadores. Pasó en Amazon, donde se creó un algoritmo para mecanizar la búsqueda de los mejores talentos y esta tecnología entendió que los hombres eran mejores y empezó a discriminar mujeres. Lógicamente ya fue dada de baja, pero ni siquiera Philip K. Dick se imaginó ese escenario.

Como en Minority&nbsp;Report, fuerzas policiales de todo el mundo quieren usar la inteligencia artificial para mejorar la seguridad de sus sociedades

Como en Minority&nbsp;Report, fuerzas policiales de todo el mundo quieren usar la inteligencia artificial para mejorar la seguridad de sus sociedades

La policía quiere ver los crímenes del futuro

SEGURIDAD

Utilizando un algoritmo que analiza y decodifica la voz humana (llamado vocoder) un grupo de neuroingenieros de la Universidad de Columbia ha <a href="https://www.nature.com/articles/s41598-018-37359-z" target="_blank">desarrollado</a> un sistema que promete convertir los pensamientos humanos en palabras comprensibles. 
Cuando las personas hablan (o se imaginan hablando) y cuando escuchan a otros hablar, ciertos patrones de actividad aparecen en el cerebro. Reconocer, registrar y decodificar esos patrones fue la clave del estudio que llevó adelante el equipo de la doctora Nima Mesgarani, cuyo principal objetivo es asistir a individuos que sufran algún tipo de patología que les impida hablar. 
“Nuestras voces nos ayudan a conectar con nuestros amigos, familia y el mundo a nuestro alrededor, por lo que perder el poder de la voz por una herida o enfermedad es devastador,” dijo Mesgarani. “Con el estudio de hoy, tenemos el potencial para devolver ese poder. Hemos demostrado que, con la tecnología correcta, los pensamientos de estas personas pueden ser decodificados y comprendidos por cualquier oyente.” 
Los investigadores utilizaron tecnología similar a la que se encuentra presente en inteligencias artificiales como Alexa o Siri, los asistentes virtuales de Amazon y Apple. El vocoder es un algoritmo que, después de ser cargado con miles de grabaciones de personas hablando, puede reconocer los patrones del cerebro convertidos en espectrogramas (representaciones visuales de las frecuencias de sonido) y reproducirlos como una voz. 
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 <img alt="" data-height="446" data-size="w:800,h:446" data-width="800" hspace="5" src="/export/sites/claro/proton/img/2019/02/07/screen_shot_2019-02-07_at_10_45_37_am_copy.jpg_698082453.jpg" title="" vspace="5"> 
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 El proceso de codificación y decodificación | Imagen: Nature 
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Para asistir al vocoder el equipo de Mesgarani colaboró con el neurocirujano Ashesh Dinesh Mehta (uno de los coautores del estudio), quien se especializa en el tratamiento de pacientes con epilepsia — algunos de los cuales suelen someterse con regularidad a cirugías. 
“Trabajando con el doctor Mehta, le pedimos a pacientes con epilepsia que se estaban sometiendo a una cirugía cerebral que escucharan frases de diferentes personas mientras medíamos la actividad cerebral,” explica la líder de la investigación. “Estos patrones neuronales se utilizaron para entrenar al vocoder”. 
Luego se les pidió a esos pacientes que recitaran números entre cero y nueve mientras también se registraban sus patrones para decodificarlos. El sonido luego fue analizado por redes neuronales para obtener la mejor calidad posible, y recitado por una inteligencia artificial. 
<blockquote> 
 "Le daría a cualquier que haya perdido el habla la chance de volver a conectarse con el mundo,” dijo la coautora del estudio. 
</blockquote> 
Según el estudio, quienes escucharon esos sonidos reconocieron los números que habían sido recitados en casi el 75 por ciento de los casos.&nbsp; 
“La sensibilidad del vocoder y el poder de las redes neuronales representaron los sonidos que los pacientes habían escuchado originalmente con una precisión sorprendente,” aseguró Mesgarani. 
El siguiente paso es intentar decodificar palabras más complejas y oraciones enteras, y el equipo también llevará adelante el experimento utilizando los patrones que se generan cuando el individuo imagina las palabras pero no las dice en voz alta. Esperan poder utilizar el sistema como un implante que en el futuro convierta los pensamientos del usuario en palabras. 
“Esto podría ser revolucionario. Le daría a cualquier que haya perdido el habla, ya sea por una herida o una enfermedad, la chance de volver a conectarse con el mundo,” concluyó la doctora.

Un estudio de la Universidad de Columbia&nbsp;consigui&oacute; decodificar los patrones que aparecen en el cerebro cuando hablamos.

Un estudio de la Universidad de Columbia&nbsp;consigui&oacute; decodificar los patrones que aparecen en el cerebro cuando hablamos.

Científicos crean un sistema para convertir los pensamientos en palabras

La empresa brasilera Hoobox Robotics presentó formalmente el kit Wheelie 7, que permite controlar una silla de ruedas motorizada mediante expresiones faciales. El sistema fue desarrollado en colaboración con Intel aprovechando sus avances en materia de cámaras 3D e inteligencia artificial. 
Utilizando las capturas de la cámara 3D RealSense montada en la silla, el programa reconoce una serie de expresiones faciales (como sonrisas, besos, guiños y más) que la computadora convierte en tiempo real en comandos para el joystick. Según la compañía el kit funciona con el 95 por ciento de las sillas de rueda motorizadas del mercado y tanto en situaciones de alta como de baja luz. 
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Un detalle interesante es que durante las pruebas el sistema utiliza la sonrisa como comando de detención por defecto. Los desarrolladores explicaron que de otra manera la silla podría activarse de forma involuntaria durante una interacción — uno de los más evidentes riesgos de proyecto. 
Instalar el kit Wheelie 7 toma apenas siete minutos (de ahí su nombre), y viene acompañado por una aplicación a través de la cual el usuario puede escoger qué expresiones utilizar para comandar la silla. El objetivo es ofrecer una mayor autonomía a personas con movilidad limitada sin necesidad de un entrenamiento ya que el programa reconoce gestos de forma universal. 
<blockquote> 
 “Estamos ayudando a las personas a recuperar su autonomía,” dijo el CEO de la empresa Paulo Pinheiro 
</blockquote> 
Desde <a href="http://www.hoo-box.com" target="_blank">Hoobox Robotics</a> aseguran que la precisión del sistema de reconocimiento es tal que incluso puede detectar que el usuario está quedándose dormido, reconocer diez niveles de dolor, agitación o espasmos. Incluso, afirma el sitio oficial, puede detectar cuándo una persona va a estornudar antes de que lo haga. 
El prototipo está siendo probado por más de sesenta pacientes en los Estados Unidos, muchos de los cuales sufren de cuadriplejia, esclerosis múltiple o tienen alguna discapacidad relacionada con la edad.&nbsp; 
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 El kit Wheelie 7 | Imagen: HooBox 
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El CEO y co-fundador de la empresa, Paulo Pinheiro, dice que los usuarios han recorrido una distancia estimada de 700 metros al día (incluyendo giros) en un promedio de cuatro horas. Con motivo del Día Internacional de las Personas con Discapacidad (celebrado el lunes 3 de diciembre), HooBox habilitó nuevos lugares a la lista de espera para probar la tecnología. &nbsp;

A trav&eacute;s de una combinaci&oacute;n de reconocimiento facial y rob&oacute;tica la empresa Hoobox&nbsp;Robotics busca devolverle la autonom&iacute;a a las personas con movilidad limitada.

A trav&eacute;s de una combinaci&oacute;n de reconocimiento facial y rob&oacute;tica la empresa Hoobox&nbsp;Robotics busca devolverle la autonom&iacute;a a las personas con movilidad limitada.

Una silla de ruedas motorizada controlada por las expresiones faciales

ROBÓTICA

A fines de junio se lanzó la misión de reabastecimiento número 15 de la empresa SpaceX que llevaba, entre las casi tres toneladas de suministros para los seis astronautas que están viviendo en la Estación Espacial Internacional, un nuevo miembro para la tripulación: el robot CIMON. 
CIMON (las siglas en inglés de Compañero Móvil Interactivo para la Tripulación) es un desarrollo de IBM en colaboración con la corporación aeroespacial europea Airbus. Se ve como una pelota de voley con una pantalla y su objetivo es asistir a los astronautas en diferentes tareas (mostrándoles videos e imágenes del paso a paso de ciertos experimentos complejos) y acompañarlos durante su estadía en la estación espacial. 
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El robot pesa alrededor de 5 kilogramos y cuenta con catorce ventiladores internos que utiliza para moverse dentro de la estación, lo que significa que puede flotar hacia donde se encuentre quien lo haya llamado. <a href="https://www.ibm.com/thought-leadership/smart/de-de/ai-in-space/journal/index.html#entry6" target="_blank">Según IBM</a>, “CIMON posee las habilidades linguísticas de C3PO, la capacidad de conversación de Marvin (de “La Guía del Viajero Intergaláctico”), la gracia de Wall-E y el conocimiento técnico de HAL 9000, de 2001: Odisea en el Espacio — pero sin la parte malvada”. 
Durante su desarrollo CIMON fue puesto a prueba en vuelo parabólicos (que por medio de una trayectoria especial crean momentos de gravedad cero), y entrenó varias veces con el astronauta alemán Alexander Gerst, por lo que los micrófonos y las cámaras del robot están diseñados especialmente para responder a su voz y su rostro. 
Esta semana, tras cinco meses de convivencia, Agencia Espacial Europea (ESA por sus siglas en inglés) subió un video del robot interactuando con el propio Gerst, y los resultados son dignos de cualquier conversación que podemos tener con los asistentes virtuales del celular. 
Vale mencionar que el asistente no procesa lo comandos de forma interna, sino que se encuentra comunicado a través de la red WiFi de la estación con Watson, la computadora de procesamiento de lenguaje natural de IBM en la Tierra. 
“Cuando se le hace una pregunta a CIMON, la Inteligencia Artificial Watson convierte la señal de audio en texto que es interpretado por el sistema,” explicó el líder del proyecto Matthias Biniok. “Watson no solo comprende el contenido en contexto, sino también la intención.” 
La computadora ofrece entonces una respuesta, que se convierte en diálogo y es reenviada a la estación espacial.&nbsp; 
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 <img alt="" data-height="405" data-size="w:720,h:405" data-width="720" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2018/12/03/031218_cimon_01.jpg_261954133.jpg" title="" vspace="5"> 
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 CIMON | Imagen: ESA 
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En el video se ve que el robot responde acertadamente las primeras preguntas e interacciones, pero tiene problemas comprendiendo ciertas frases o desplazándose cuando se lo pide. CIMON incluso acusa a Gerst de no se amable con él. 
“¿No te gusta estar acá arriba conmigo? No seas tan rudo, por favor,” expresa en un tono que seguramente le dará pesadillas a los astronautas.&nbsp; 
Para los investigadores la interacción fue un éxito porque más allá de los problemas el robot encontró y reconoció al astronauta, sacó fotos y filmó videos, se posicionó automáticamente en el módulo usando sus sensores, y pudo darle las instrucciones necesarias para llevar a cabo un experimento. 
<blockquote> 
 “En el futuro, un astronauta podría pedirle a CIMON que le muestre el procedimiento para un experimento, y CIMON lo haría,” dijo Marco Trovatello, de la ESA. 
</blockquote> 
El objetivo era probar la tecnología y su viabilidad, por lo que la interacción de CIMON con Gerst se limitó a un total de tres horas. Este mes el astronauta volverá a la Tierra y lo reemplazará el italiano Luca Parmitano el año próximo, cuando planean realizar nuevos experimentos. 
“Ahora tienen que hacer flotar una computadora y buscar el procedimiento,” explicó el vocero de ESA Marco Trovatello. “Eso cuesta mucho tiempo, que es muy valioso para los astronautas”.

La inteligencia artificial se present&oacute; en un nuevo interactuando&nbsp;con uno de los astronautas.

La inteligencia artificial se present&oacute; en un nuevo interactuando&nbsp;con uno de los astronautas.

El video del primer tripulante robot de la Estación Espacial Internacional

Un grupo de investigadores de la Universidad de Nueva York desarrolló una inteligencia artificial que replica el patrón de las huellas digitales y puede acceder a sistemas con protección biométrica. 
Según <a href="https://arxiv.org/pdf/1705.07386.pdf" target="_blank">el informe presentado</a> en una conferencia de seguridad informática desarrollada en Los Ángeles, el programa, bautizado “DeepMasterPrints” (o “Impresiones Maestras Profundas”), consiguió imitar una de cada cinco huellas digitales en un sistema que debería tener un índice de error de uno en mil. 
La clave para replicar la información es aprovecharse de dos vulnerabilidades de los actuales lectores de huellas digitales. La primera es propia de la tecnología, que solo escanea una parte del dedo para compararlo con sus registros; y la segunda es intrínseca al ser humano, ya que algunas partes de la huella tienden a tener patrones comunes que resultan más sencillos de duplicar. 
<blockquote> 
 “Sin verificar que la biométrica proviene de una persona real, muchos de estos ataques se vuelven factibles,&nbsp;dijo&nbsp;el líder del proyecto Philip Bontrager 
</blockquote> 
Los lectores normalmente utilizados en teléfonos celulares crean un registro de la huella dactilar completa, pero para su verificación (por cuestiones de comodidad para el usuario) utilizan apenas un fragmento de ella. Así, la inteligencia artificial sólo necesita recrear uno de esos fragmentos para obtener acceso al sistema. 
Basado en esos conceptos, los investigadores utilizaron una técnica de machine learning (programas que evolucionan en base a la cantidad de datos introducidos y generan algoritmos propios) para crear huellas digitales que coincidieran con la mayor cantidad posible de originales. 
<div style="text-align:center"> 
 <figure class="image" style="display:inline-block"> 
 <img alt="" data-height="467" data-size="w:800,h:467" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2018/11/15/screen_shot_2018-11-15_at_2_58_16_pm.png_639900630.png" title="" vspace="5"> 
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 Las huellas reales (izq.) y las artificiales (der.) | Imagen: Arvix 
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 </figure> 
</div> 
La inteligencia artificial no solo consiguió crear impresiones que pueden explotar esas vulnerabilidades sino que también se ven reales a la vista, algo que hasta ahora había resultado imposible. 
<h3>¿De qué forma se puede utilizar?</h3> 
Los investigadores aseguran que un desarrollo como este podría ser aprovechado en ataques similares a los conocidos como “ataque de diccionario”, en los cuales un hacker intenta acceder a un sistema ejecutando una lista de passwords comunes esperando dar con el correcto. 
Un ataque de ese tipo puede no ser efectivo si se tiene un objetivo específico, pero en registros a gran escala podría encontrar coincidencia con algunas de las huellas digitales generadas. 
<h3>¿Vuelvo a poner el pin en el teléfono?</h3> 
No es necesario (al menos por ahora). Como el líder del proyecto Philip Bontrager explicó: “Una configuración similar a la nuestra puede ser utilizada con propósitos malignos, pero difícilmente funcione a menos que esté optimizada para el teléfono, algo que demandaría mucho trabajo”. 
Bontranger espera que los descubrimientos de su equipo generen una evolución en los esfuerzos de las empresas utilzando datos biométricos.

Una inteligencia artificial crea falsas huellas digitales

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