Google apuesta fuerte por la IA: lo más destacado del evento I/O reciente

El evento I/O reciente de Google fue una emocionante demostración de innovaciones centradas en la IA. La empresa tecnológica dejó claro que se está desarrollando como una compañía “primero la IA”. En este artículo, exploraremos algunos de los aspectos más destacados del evento I/O y analizaremos cómo Google se posiciona como líder en el desarrollo y la implementación de la IA.

La IA en el centro de los productos de Google

Uno de los temas principales del evento I/O fue cómo la IA está incorporada en todos los aspectos de los productos de Google, desde la búsqueda y el asistente hasta las fotos y los mapas. Google demostró cómo está utilizando la IA para mejorar la experiencia del usuario, mejorar el rendimiento y ofrecer resultados personalizados y relevantes.

Por ejemplo, Google anunció una nueva característica llamada MUM (Modelo Unificado de Multitareas), que es un sistema de IA potente que puede entender consultas complejas y matizadas en múltiples idiomas y dominios. MUM también puede generar respuestas en lenguaje natural y proporcionar información útil de diversas fuentes. Se espera que MUM revolucione la forma en que las personas interactúan con la búsqueda y el asistente de Google en el futuro.

Otro ejemplo es Google Fotos, que introdujo nuevas características que utilizan la IA para crear imágenes y videos impresionantes a partir de los recuerdos de los usuarios. Los usuarios ahora pueden aplicar efectos cinematográficos, transformaciones en 3D y filtros artísticos a sus fotos y videos con solo unos pocos toques. Google Fotos también utiliza la IA para sugerir álbumes, collages y animaciones basados en las preferencias e intereses de los usuarios.

Google Maps también mostró cómo está utilizando la IA para proporcionar funciones de navegación y exploración más precisas y útiles. Los usuarios ahora pueden acceder a la vista en vivo, que utiliza la realidad aumentada para superponer direcciones e información en el mundo real. Los usuarios también pueden descubrir nuevos lugares y actividades en función de su ubicación, hora del día, clima y gustos personales.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo Google está utilizando la IA para hacer que sus productos sean más inteligentes, rápidos y atractivos. Google también está invirtiendo mucho en el desarrollo de nuevas tecnologías y plataformas de IA que pueden permitir a los desarrolladores y empresas crear sus propias soluciones de IA.

El evento I/O de Google demostró el compromiso de la empresa con el desarrollo y la implementación de la IA. A medida que Google continúa invirtiendo en la IA, podemos esperar ver más innovaciones emocionantes y nuevos productos que beneficien tanto a los usuarios como a las empresas.

Fuentes

Google apuesta fuerte por la IA: lo más destacado del evento I/O reciente

El evento I/O reciente de Google fue una emocionante demostración de innovaciones centradas en la IA. La empresa tecnológica dejó claro que se está desarrollando como una compañía “primero la IA”. En este artículo, exploraremos algunos de los aspectos más destacados del evento I/O y analizaremos cómo Google se posiciona como líder en el desarrollo […]

Imagen falsa generada por IA de explosión en el Pentágono hace que la bolsa de valores se desplome

Imagen falsa generada por IA de explosión en el Pentágono hace que la bolsa de valores se desplome:

El 22 de mayo de 2023, una imagen falsa de una explosión cerca del Pentágono se volvió viral en las redes sociales. La imagen fue creada utilizando inteligencia artificial (IA) y fue compartida rápidamente por cuentas verificadas, incluyendo una que se hacía pasar por la agencia de noticias Bloomberg. La imagen causó una breve caída en la bolsa de valores de EE. UU. antes de ser desmentida por el Pentágono y verificadores de hechos.

El incidente destaca la creciente amenaza de noticias falsas generadas por IA. La tecnología de IA se está volviendo cada vez más sofisticada, lo que facilita la creación de imágenes y videos que parecen realistas y que pueden usarse para difundir información errónea. Esto es una preocupación seria, ya que las noticias falsas pueden tener un impacto significativo en la opinión pública y en la toma de decisiones.

En el caso de la explosión en el Pentágono, la imagen falsa fue compartida por varias cuentas verificadas, incluyendo una que se hacía pasar por la agencia de noticias Bloomberg. Esto le dio a la imagen una sensación de legitimidad, lo que ayudó a que se difundiera rápidamente. La imagen también llegó en un momento en que las tensiones entre Estados Unidos y Rusia estaban altas, lo que la hizo aún más creíble.

El impacto de la imagen falsa en la bolsa de valores fue relativamente menor. El índice S&P 500 se redujo brevemente en un 0.3%, pero se recuperó rápidamente. Sin embargo, el incidente muestra cómo las noticias falsas generadas por IA pueden tener un impacto en el mundo real.

La cantidad exacta de dinero que se eliminó del S&P 500 es difícil de estimar, pero probablemente esté en cientos de millones de dólares. El índice está compuesto por 500 de las empresas más grandes de Estados Unidos, y una caída del 0.3% representaría una pérdida de alrededor de $15 mil millones.

El incidente con la imagen falsa de la explosión en el Pentágono es una llamada de atención. Muestra que las noticias falsas generadas por IA son una amenaza real que debe tomarse en serio. Necesitamos tomar medidas para educar al público sobre cómo detectar las noticias falsas y para desarrollar nuevas tecnologías que puedan ayudar a combatir su propagación.

Google apuesta fuerte por la IA: lo más destacado del evento I/O reciente

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Datos sobre las noticias falsas:

  • Las noticias falsas se definen como noticias deliberadamente falsas o engañosas.
  • Las noticias falsas pueden difundirse a través de una variedad de canales, incluyendo las redes sociales, el correo electrónico y los medios tradicionales.
  • Las noticias falsas pueden tener un impacto significativo en la opinión pública y en la toma de decisiones.
  • Hay varias cosas que se pueden hacer para combatir la propagación de noticias falsas, incluyendo educar al público sobre cómo detectar las noticias falsas y desarrollar nuevas tecnologías que puedan ayudar a identificar y eliminar las noticias falsas de las plataformas de redes sociales.

Cómo detectar las noticias falsas:

  • Verifica la fuente: ¿Es la fuente de la noticia creíble? ¿Es una organización de noticias confiable?
  • Busca la fecha: ¿Cuándo se publicó la noticia? ¿Es reciente?
  • Lee el artículo cuidadosamente: ¿Está bien escrito el artículo y libre de errores? ¿Cita fuentes?
  • Sé escéptico de los titulares sensacionalistas: Si el titular parece demasiado bueno para ser verdad, probablemente lo sea.
  • Utiliza sitios web de verificación de hechos: Hay varios sitios web que pueden ayudarte a verificar la precisión de las historias de noticias.

Cómo combatir la propagación de noticias falsas:

  • Educa a ti mismo: La mejor manera de combatir las noticias falsas es educarse sobre cómo detectarlas. Hay varios recursos disponibles en línea y en bibliotecas que pueden ayudarte a aprender más sobre las noticias falsas.
  • Sé crítico con la información que compartes: Antes de compartir una historia de noticias en las redes sociales, tómate un momento para pensar en la fuente de la información y si es o no creíble.
  • Reporta las noticias falsas: Si ves una historia de noticias falsa en las redes sociales, repórtala a la plataforma. La mayoría de las plataformas de redes sociales tienen políticas en su lugar que prohíben la propagación de noticias falsas.

La propagación de noticias falsas generadas por IA es una preocupación seria. Necesitamos tomar medidas para educar al público sobre cómo detectar las noticias falsas y para desarrollar nuevas tecnologías que puedan ayudar a combatir su propagación.

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Inteligencia artificial en la eficiencia energética. Desafios y Oportunidades

La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado muchas industrias en los últimos años. La mayoría del procesamiento de la IA se realiza actualmente en la nube o en centros de datos. Sin embargo, hay muchas razones convincentes para realizar el procesamiento localmente en el dispositivo, incluyendo la reducción de la dependencia de la infraestructura de comunicación, la preservación de la privacidad de los datos y la reducción del tiempo de reacción. Este artículo analiza los desafíos del procesamiento local, particularmente en términos de consumo de energía, y presenta algunas de las soluciones que están siendo desarrolladas por investigadores para permitir una IA de eficiencia energética..

Energy-Efficient AI | Vivienne Sze 

Desafíos

Una de las principales limitaciones del procesamiento local es el consumo de energía. El bajo consumo de energía es un desafío para los dispositivos portátiles y en el vehículo. Colocar la computación en el vehículo reduce la latencia y mejora el tiempo de reacción, pero reducir el tamaño de los dispositivos aumenta las limitaciones de consumo de energía debido a la capacidad limitada de la batería. Las redes neuronales profundas son computacionalmente costosas, y el hardware especializado como el chip Iris reduce el movimiento de datos y el acceso a la memoria.

Soluciones

Los investigadores están trabajando en diversas técnicas para permitir una IA energéticamente eficiente. A continuación se presentan algunas de las soluciones que se están desarrollando:

  • Diseño de algoritmos energéticamente eficientes y de alta precisión para el procesamiento de datos
  • Construcción de hardware especializado para el procesamiento de cargas de trabajo de IA y reconstrucción de computadoras desde cero
  • Integración de la informática en un sistema real
  • Algoritmos y chips eficientes para la navegación autónoma de robots pequeños
  • Técnicas de integración y compresión que minimizan el movimiento y almacenamiento de datos
  • Uso del movimiento del ojo para evaluar enfermedades neurodegenerativas
  • Se requiere hardware y cámaras especializadas para las pruebas médicas, pero la integración de las pruebas en los teléfonos inteligentes puede reducir el costo y aumentar la frecuencia de medición

La IA energéticamente eficiente puede permitir una amplia gama de aplicaciones, desde robótica hasta dispositivos médicos. Para lograr esto, los investigadores están desarrollando algoritmos y arquitecturas energéticamente eficientes para aplicaciones multimedia portátiles. Al diseñar algoritmos energéticamente eficientes, construir hardware especializado e integrar la informática en los sistemas, los investigadores están extendiendo el alcance de la IA más allá de la nube.

Energy-Efficient AI | Vivienne Sze 

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En una reciente presentación magistral en el Foro de Fronteras, Yuval Noah Harari, un historiador y filósofo de renombre, compartió sus ideas sobre los posibles beneficios y riesgos asociados con el desarrollo de la IA. El evento exclusivo conecta a comunidades globales de ciencia, política y sociedad para acelerar la transición global hacia la ciencia abierta, maximizar el alcance de la ciencia transformacional y movilizar nuevas y poderosas colaboraciones para resolver los grandes desafíos de nuestro tiempo. El discurso de Harari se centró en el impacto de la IA en el sistema ecológico y cómo podría cambiar fundamentalmente el significado del sistema ecológico.

El impacto de la IA en el sistema ecológico

Harari argumentó que la aparición de los primeros organismos inorgánicos o agentes inorgánicos como resultado de la IA podría cambiar fundamentalmente el sistema ecológico del planeta Tierra, que ha consistido solo en formas de vida orgánicas durante los últimos cuatro mil millones de años. Esto podría tener importantes implicaciones ambientales, ya que aún no entendemos completamente cómo los agentes inorgánicos interactuarían con el medio ambiente.

Las amenazas planteadas por la IA

Aunque los escenarios de ciencia ficción como Terminator o The Matrix han retratado a la IA como una amenaza potencial para la humanidad durante mucho tiempo, no se han tomado en serio en los debates académicos, científicos y políticos. Sin embargo, Harari advirtió que las nuevas herramientas de IA pueden amenazar la civilización humana desde direcciones inesperadas. A pesar de la falta de evidencia de que las nuevas herramientas de IA posean conciencia, sentimientos o emociones, están adquiriendo la capacidad de manipular y generar lenguaje, lo que plantea preocupaciones sobre su posible impacto en la sociedad humana.

Harari enfatizó que es necesario continuar monitoreando el desarrollo de las herramientas de IA, ya que sus capacidades y velocidad de desarrollo son difíciles de comprender. A medida que la IA adquiere el dominio del lenguaje a un nivel que supera la capacidad humana promedio, es importante considerar su impacto en la sociedad y el medio ambiente.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las habilidades más fundamentales de las nuevas herramientas de IA?

Las nuevas herramientas de IA tienen varias habilidades fundamentales, incluida la capacidad de escribir texto, dibujar imágenes, componer música y escribir código. Además, son capaces de falsificar profundamente la voz e imagen de las personas, redactar proyectos de ley y encontrar debilidades en el código informático y los contratos legales.

¿Puede la IA tomar el control del mundo?

Los escenarios de IA retratados en la ciencia ficción suponen que antes de que la IA pueda representar una amenaza significativa para la humanidad, tendrá que alcanzar dos hitos importantes: convertirse en un ser consciente y desarrollar conciencia, sentimientos y emociones, y convertirse en hábil para navegar en el mundo físico. A partir de abril de 2023, la IA parece estar lejos de alcanzar ninguno de estos hitos. Sin embargo, es importante continuar monitoreando su desarrollo.

En conclusión, aunque la IA tiene el potencial de ayudarnos a superar la crisis ecológica, también puede empeorarla. El desarrollo de nuevas herramientas de IA plantea verdaderas amenazas para la civilización humana, y es difícil para nosotros entender completamente sus capacidades y velocidad de desarrollo. A medida que la IA adquiere el dominio del lenguaje a un nivel que supera la capacidad humana promedio, es importante continuar monitoreando su impacto en la sociedad y el medio ambiente.

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IA y privacidad de datos: preocupaciones y discusiones con Ben Goertzel y Edward Snowden

Edward Snowden, un ex contratista de defensa y activista de la privacidad, ha discutido la explosión de la inteligencia artificial y la privacidad de datos con el científico cognitivo e investigador de IA Ben Goertzel. Snowden ha elogiado el GDPR europeo por su enfoque centrado en la persona en la privacidad, y argumenta que la privacidad se trata de poder compartir de manera selectiva. Goertzel es un experto líder en Inteligencia Artificial General y es el CEO y fundador de SingularityNET. Ha publicado 20 libros científicos y más de 140 artículos de investigación y ayudó a popularizar el término “Inteligencia Artificial General”.

En su discusión, Snowden y Goertzel destacaron las preocupaciones sobre la privacidad de datos, la vigilancia y la responsabilidad en el campo de la IA en rápida expansión. Snowden habló de la conspiración criminal de la vigilancia masiva y la recopilación de datos por parte de gobiernos y corporaciones. También señaló que los sistemas de consulta centralizados están siendo reemplazados por sistemas descentralizados, lo que plantea preocupaciones sobre la responsabilidad y la centralización. Además, Snowden y otros activistas de la privacidad han discutido el estado de la vigilancia gubernamental y corporativa y la privacidad de datos en el mundo moderno cargado de tecnología.

Goertzel habló sobre la importancia del control humano sobre el desarrollo de la IA. Él enfatizó que si bien las máquinas pueden ser más inteligentes y más rápidas que los humanos, carecen de conceptos fundamentales como el amor y el dolor. También discutió el alto costo de la capacitación de modelos de IA y las limitaciones en hardware, lo que puede dificultar la regulación del desarrollo de la IA.

Aspectos destacados de la discusión

Edward Snowden habló de la conspiración criminal de la vigilancia masiva y la recopilación de datos por parte de gobiernos y corporaciones, señalando que los gobiernos han cambiado leyes para evitar responder a los tribunales y siguen violando los derechos humanos básicos. Los sistemas de consulta centralizados están siendo reemplazados por sistemas descentralizados, lo que lleva a más poder en menos manos. Los centros de datos están respondiendo a las preguntas algorítmicamente, lo que genera preocupaciones sobre la responsabilidad y la centralización. La tecnología de reconocimiento facial y otras tecnologías están siendo adoptadas por las grandes corporaciones, exacerbando aún más estas preocupaciones. Las grandes empresas tecnológicas tienen una ventaja en la IA debido a su acceso a los datos y la potencia de procesamiento.

La IA de redes neuronales es altamente intensiva en datos y priorizada por las grandes empresas tecnológicas. Los sistemas de razonamiento lógico y el aprendizaje evolutivo están recibiendo menos atención en la investigación y el desarrollo de IA corporativa. El libro de David Brynn ‘La sociedad transparente’ predijo las dos opciones para la privacidad de los datos: vigilancia o vigilancia. Nuevas tecnologías como GPT y Singularity net están empujando los límites de la IA, pero se necesita moderación legislativa y acceso público a los datos de entrenamiento.

Regular la IA es difícil debido a los altos costos y las limitaciones intencionales en el hardware. Entrenar un modelo cuesta $100 millones, y el hardware está limitado intencionalmente. Se puede levantar una bandera roja de comunismo de software para declarar los modelos abiertos y accesibles.

Las capacidades de la IA están avanzando, pero aún están bajo control humano. SingularityNET enfatiza la importancia del control humano sobre el desarrollo de la IA. Las máquinas pueden ser más inteligentes y rápidas que los humanos, pero carecen de conceptos fundamentales como el amor y el dolor.

Conclusión

La IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que vivimos y trabajamos, pero también plantea preocupaciones significativas sobre la privacidad de los datos, la vigilancia y la responsabilidad. La discusión entre Ben Goertzel y Edward Snowden destaca la importancia de abordar estas preocupaciones e implementar moderación legislativa y acceso público a los datos de entrenamiento. A medida que las capacidades de la IA continúan avanzando, es crucial que enfaticemos la importancia del control humano sobre el desarrollo de la IA.

Fuentes

  • Snowden, Edward, y Ben Goertzel. “Discusión sobre IA y privacidad de datos con el CEO de Singularity Nets, Ben Goertzel, y Edward Snowden, destacando preocupaciones sobre la vigilancia masiva y las implicaciones de la IA en los depósitos de datos existentes.” YouTube, 6 de mayo de 2023, https://www.youtube.com/watch?v=1fRw7M9lNFM.
  • Brynn, David. La sociedad transparente: ¿la tecnología nos obligará a elegir entre la privacidad y la libertad?. Basic Books, 1998.

Notion AI

Notion AI es una potente herramienta de inteligencia artificial integrada en el espacio de trabajo de Notion, que ayuda a los usuarios a escribir, generar ideas, editar y mucho más. Con funciones como resumir contenidos, generar ideas y proporcionar traducciones de idiomas, Notion AI mejora la productividad y la creatividad. Además, prioriza la privacidad del usuario y ofrece un plan gratuito con uso ilimitado.

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Google apuesta fuerte por la IA: lo más destacado del evento I/O reciente

El evento I/O reciente de Google fue una emocionante demostración de innovaciones centradas en la IA. La empresa tecnológica dejó claro que se está desarrollando como una compañía “primero la IA”. En este artículo, exploraremos algunos de los aspectos más destacados del evento I/O y analizaremos cómo Google se posiciona como líder en el desarrollo y la implementación de la IA.

La IA en el centro de los productos de Google

Uno de los temas principales del evento I/O fue cómo la IA está incorporada en todos los aspectos de los productos de Google, desde la búsqueda y el asistente hasta las fotos y los mapas. Google demostró cómo está utilizando la IA para mejorar la experiencia del usuario, mejorar el rendimiento y ofrecer resultados personalizados y relevantes.

Por ejemplo, Google anunció una nueva característica llamada MUM (Modelo Unificado de Multitareas), que es un sistema de IA potente que puede entender consultas complejas y matizadas en múltiples idiomas y dominios. MUM también puede generar respuestas en lenguaje natural y proporcionar información útil de diversas fuentes. Se espera que MUM revolucione la forma en que las personas interactúan con la búsqueda y el asistente de Google en el futuro.

Otro ejemplo es Google Fotos, que introdujo nuevas características que utilizan la IA para crear imágenes y videos impresionantes a partir de los recuerdos de los usuarios. Los usuarios ahora pueden aplicar efectos cinematográficos, transformaciones en 3D y filtros artísticos a sus fotos y videos con solo unos pocos toques. Google Fotos también utiliza la IA para sugerir álbumes, collages y animaciones basados en las preferencias e intereses de los usuarios.

Google Maps también mostró cómo está utilizando la IA para proporcionar funciones de navegación y exploración más precisas y útiles. Los usuarios ahora pueden acceder a la vista en vivo, que utiliza la realidad aumentada para superponer direcciones e información en el mundo real. Los usuarios también pueden descubrir nuevos lugares y actividades en función de su ubicación, hora del día, clima y gustos personales.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo Google está utilizando la IA para hacer que sus productos sean más inteligentes, rápidos y atractivos. Google también está invirtiendo mucho en el desarrollo de nuevas tecnologías y plataformas de IA que pueden permitir a los desarrolladores y empresas crear sus propias soluciones de IA.

Conclusión

El evento I/O de Google demostró el compromiso de la empresa con el desarrollo y la implementación de la IA. A medida que Google continúa invirtiendo en la IA, podemos esperar ver más innovaciones emocionantes y nuevos productos que beneficien tanto a los usuarios como a las empresas.

Ligas de Interés

Chatbot de Wendy para el drive-thru: Mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia operativa

¿Estás cansado de esperar en largas filas en el drive-thru? ¿Quieres poder ordenar tu comida favorita de Wendy’s sin problemas? ¡Buenas noticias! Wendy’s se está asociando con Google para desarrollar un chatbot de inteligencia artificial (IA) que tome tus pedidos en el drive-thru, con el objetivo de reducir los tiempos de espera y mejorar la experiencia del cliente.

¿Cómo funciona?

El chatbot de IA funciona convirtiendo los pedidos de comida rápida hablados en texto que puede procesar el modelo de lenguaje grande (LLM) de Google, que es una red neuronal potente que puede generar respuestas en lenguaje natural basadas en un contexto determinado.

Google ha entrenado su LLM en miles de millones de palabras de diversas fuentes, como libros, artículos de noticias y publicaciones en redes sociales. Sin embargo, para hacerlo adecuado para el servicio de drive-thru de Wendy’s, Google también ha agregado un componente generativo que puede hacer que el chatbot interactúe con los clientes de manera más natural y conversacional.

Por ejemplo, el chatbot puede hacer preguntas de seguimiento, confirmar pedidos, sugerir artículos adicionales y agradecer a los clientes por su patrocinio. El chatbot también puede manejar pedidos complejos, como varios artículos con diferentes personalizaciones, y lidiar con clientes que cambian de opinión en medio de un pedido.

El chatbot también aprende de sus propias interacciones con los clientes y se adapta a sus preferencias y comentarios. Por ejemplo, si un cliente dice que quiere un “Frosty grande”, el chatbot recordará que le gustan las porciones grandes y puede ofrecerle una “biggie bag” la próxima vez.

Para garantizar la precisión y la calidad, el chatbot muestra el pedido en una pantalla para que los cocineros de la línea lo preparen. Un empleado humano luego entregará el pedido completado al cliente en la ventana de recogida.

¿Cuáles son los beneficios?

Wendy’s espera que al usar chatbots de IA para pedidos en el drive-thru, pueda mejorar su eficiencia operativa y la fidelidad del cliente.

Según Kevin Vasconi, CIO de Wendy’s, el chatbot de IA puede reducir los tiempos de espera hasta en un 20%, ya que puede procesar los pedidos más rápido y con mayor precisión que los trabajadores humanos. Esto también puede reducir errores y desperdicios, así como salvar costos laborales.

Además, el chatbot de IA puede mejorar la experiencia del cliente al proporcionar un servicio personalizado y amistoso. El chatbot puede recordar las preferencias del cliente y sugerir promociones o nuevos artículos que puedan ser de su interés. El chatbot también puede manejar las horas pico y reducir la frustración del cliente, ya que puede procesar múltiples pedidos simultáneamente y adaptarse a la demanda cambiante.

¿Cuáles son los desafíos?

Aunque el chatbot de IA puede parecer una solución simple para pedidos en el drive-thru, en realidad es uno de los problemas más difíciles para que la IA resuelva, según Thomas Kurian, CEO de Google Cloud.

Uno de los principales desafíos es hacer que el chatbot comprenda el vocabulario y la jerga específicos que los clientes usan al pedir en Wendy’s. Por ejemplo, el chatbot necesita saber que un “Frosty” es un postre congelado, no una condición meteorológica fría; que un “JBC” es una hamburguesa con tocino y queso junior, no un cuerpo judicial; y que una “biggie bag” es una comida combinada, no un bolso grande.

Otro desafío es hacer que el chatbot se adapte a entornos ruidosos y a un habla poco clara. El chatbot debe filtrar cualquier ruido de fondo de los coches, la música o los niños; así como tratar con diferentes acentos, dialectos y pronunciaciones. El chatbot también debe manejar interrupciones, pausas, vacilaciones y correcciones de los clientes.

Conclusión

Wendy’s y Google están creando un chatbot innovador que podría revolucionar la industria de la comida rápida y establecer un nuevo estándar para el servicio al cliente y la integración de tecnología. Se espera que el chatbot de IA, llamado FreshAI, sea probado en un restaurante de Columbus, Ohio, en junio, y si tiene éxito, puede implementarse en otros lugares de drive-thru.

Fuentes:

Algoritmo con ChatGPT tiene retornos del 500% según estudio de la Universidad de Florida

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchos campos, y las finanzas no son una excepción. El uso de la IA en el mercado de valores se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años, con muchos inversores y traders utilizando herramientas y algoritmos impulsados por IA para tomar decisiones de inversión y predecir las tendencias del mercado.

Un modelo impulsado por IA que ha estado haciendo titulares por su capacidad para predecir las tendencias del mercado de valores es ChatGPT. Según un estudio de la Universidad de Florida, ChatGPT puede predecir de manera confiable las tendencias del mercado de valores con retornos de hasta el 500%. El modelo ha superado a otros modelos de lenguaje, incluidos GPT-1, GPT-2 y BERT, así como a los modelos de análisis de sentimiento tradicionales utilizados por los fondos de cobertura.

Resumen del estudio

Los investigadores de la Universidad de Florida han publicado un estudio que sugiere que ChatGPT puede predecir de manera confiable las tendencias del mercado de valores. El estudio utilizó datos de mercados públicos y noticias desde octubre de 2021 hasta diciembre de 2022, y su prueba encontró que los modelos de negociación impulsados por ChatGPT podrían generar rendimientos superiores al 500% en este período. Este rendimiento contrasta fuertemente con el rendimiento del -12% de comprar y mantener un ETF S&P 500 durante el mismo período de tiempo. El estudio también destacó el rendimiento superior de ChatGPT sobre otros modelos de lenguaje, incluidos GPT-1, GPT-2 y BERT, así como los métodos tradicionales de análisis de sentimiento.

Lopez-Lira, Alejandro and Tang, Yuehua, Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models (April 6, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4412788 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4412788

Metodología

El equipo de investigación empleó una metodología rigurosa para probar la eficacia de las estrategias de negociación impulsadas por ChatGPT. Se centraron en examinar un conjunto de datos compuesto por titulares relacionados con las acciones desde octubre de 2021 hasta diciembre de 2022, asegurando que ninguna de las noticias fuera parte de los datos de entrenamiento de ChatGPT. Los investigadores recopilaron 67,586 titulares relacionados con 4,138 empresas únicas durante este tiempo, utilizando técnicas de web scraping. Estos titulares fueron filtrados posteriormente por relevancia, con el equipo enfocándose en artículos completos y comunicados de prensa, excluyendo cualquier titular de ganancia o pérdida. También eliminaron noticias duplicadas para garantizar que solo se utilizara información fresca.

El equipo de investigación utilizó ChatGPT (impulsado por GPT-3.5) para evaluar si un titular dado era indicativo de Buenas noticias, Malas noticias o Desconocido, también pidiendo una breve explicación. Por ejemplo, cuando se presentó con el titular “Rimini Street multada con $630,000 en caso contra Oracle”, ChatGPT devolvió la respuesta matizada:

SÍ. La multa contra Rimini Street podría aumentar potencialmente la confianza de los inversores en la capacidad de Oracle para proteger su propiedad intelectual y aumentar la demanda de sus productos y servicios.

Esta respuesta refleja el razonamiento superior y las capacidades de lenguaje natural de ChatGPT, que consideró el titular positivo para Oracle, mientras que un software líder en análisis de sentimiento del mercado etiquetó el titular como negativo.

Conclusiones clave del testimonio de 3 horas del CEO de OpenAI ante el Senado

Introducción El CEO de OpenAI, Sam Altman, testificó ante el Senado y pidió que los modelos de inteligencia artificial sean licenciados por el gobierno de EE. UU. La audiencia tuvo un reconocimiento bipartidista de que algo grande está sucediendo con la IA y rápidamente. En este artículo, presentaremos las conclusiones clave de la audiencia. Conclusiones […]

Estrategias de negociación

El equipo de investigación probó seis estrategias de inversión diferentes durante el período de octubre de 2021 a diciembre de 2022. La estrategia Long-Short, que implicaba comprar empresas con buenas noticias y vender en corto aquellas con malas noticias, produjo los mayores rendimientos, con más del 500%. La estrategia de Short-Only, que se centró únicamente en vender en corto empresas con malas noticias, produjo casi el 400%. La estrategia Short-Only , que solo implicaba comprar empresas con buenas noticias, produjo aproximadamente el 50%. Tres estrategias más resultaron en pérdidas netas: la estrategia de retención “Todas las noticias”, la estrategia de retención con peso igual y la estrategia de retención con peso de valor de mercado.

Conclusión

Al comparar con otros métodos, como el análisis de sentimiento y los modelos de lenguaje antiguos como GPT-1, GPT-2 y BERT, ChatGPT superó consistentemente a la competencia. Los métodos tradicionales de análisis de sentimiento produjeron resultados notablemente inferiores en todas las estrategias de inversión, mientras que GPT-1, GPT-2 y BERT no lograron predecir con precisión los rendimientos.

Si bien los resultados de ChatGPT son impresionantes, es importante tener en cuenta que los modelos de IA basados en el lenguaje pueden no ser capaces de tener en cuenta todos los factores que afectan el mercado de valores. Como tal, los inversores y traders no deben confiar únicamente en modelos de IA como ChatGPT al tomar decisiones de inversión. En su lugar, los modelos de IA deben usarse como herramientas para complementar las estrategias y técnicas de inversión tradicionales.

En conclusión, el uso de la IA en el mercado de valores está aquí para quedarse, y modelos como ChatGPT tienen el potencial de revolucionar la forma en que invertimos y negociamos. Sin embargo, es importante abordar estos modelos con precaución y utilizarlos en conjunto con otras estrategias de inversión para lograr los mejores rendimientos posibles.

Descubre ImageBind: el último proyecto de código abierto de Meta

Meta ha desarrollado un nuevo modelo de investigación de IA llamado ImageBind, que puede entender y combinar datos de seis tipos diferentes de fuentes: texto, audio, visual, movimiento, térmico y profundidad. ImageBind es el primer modelo de IA capaz de integrar datos de seis modalidades a la vez, sin necesidad de supervisión explícita. Esto le permite mejorar los modelos de IA existentes para soportar entradas de cualquiera de las seis modalidades, habilitando capacidades como la búsqueda multimodal, la aritmética multimodal y la generación cruzada de modalidades.

Ventajas de ImageBind

ImageBind logra un nuevo rendimiento SOTA en tareas emergentes de reconocimiento cero-shot y pocos-shot entre modalidades, incluso mejor que los modelos especialistas anteriores entrenados específicamente para esas modalidades. Esto significa que esta IA puede analizar y relacionar diferentes tipos de información, como conectar los objetos de una fotografía con su sonido, su forma en tres dimensiones o su movimiento, o incluso crear imágenes basadas en ruidos. También puede mejorar los modelos de IA existentes para admitir entradas de cualquiera de las seis modalidades, lo que permite capacidades como búsqueda multimodal, aritmética multimodal y generación cruzada de modalidades.

Código fuente y demo interactiva

Meta ha publicado el código fuente de ImageBind en GitHub para que cualquiera pueda experimentar con él y contribuir a su desarrollo. También ha creado una demostración interactiva en su sitio web para mostrar las capacidades de ImageBind en imágenes, audio y texto.

Futuro de la IA multisensorial

ImageBind es parte de la iniciativa de Meta para crear sistemas multimodales que puedan aprender de diversos tipos de datos y emular los sentidos humanos. Si quieres saber más sobre este fascinante avance en la IA multisensorial, te recomendamos que leas el artículo científico y el blog post que Meta ha publicado al respecto. Estamos seguros de que te sorprenderán las posibilidades que abre ImageBind para el futuro de la IA

Google apuesta fuerte por la IA: lo más destacado del evento I/O reciente

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Chatbot de Wendy para el drive-thru: Mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia operativa

Chatbot de Wendy para el drive-thru: Mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia operativa

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Microsoft Bing recibe potentes actualizaciones

Microsoft acaba de lanzar enormes actualizaciones para Bing Chat, que incluyen:

-Respuestas de imágenes y vídeos
-Plugins (similares a ChatGPT)
-Historial de chats
-Una mejor integración con Edge

Microsoft está revolucionando el futuro de la búsqueda con su nuevo Bing impulsado por la inteligencia artificial, que se basa en el potente modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI para ofrecer resultados más actuales, citados y conversacionales. El nuevo Bing se presentó hace tres meses en una versión de vista previa limitada, pero a partir de hoy está disponible para todos los usuarios sin necesidad de apuntarse a una lista de espera.

El nuevo Bing no solo permite buscar información, sino también crear y componer con el chat en lenguaje natural. Además, incorpora nuevos elementos visuales como tarjetas de conocimiento, gráficos y tablas que facilitan la comprensión de los datos. También permite generar imágenes a partir de texto con el creador de imágenes de Bing.

Una de las novedades más destacadas del nuevo Bing son los plugins para terceros, que permiten a los desarrolladores y proveedores de servicios integrar sus funcionalidades en el chat de Bing. Por ejemplo, se puede reservar un vuelo, pedir una pizza o comprar entradas para un concierto directamente desde el chat, sin tener que salir de Bing.

Otra novedad es el historial de chats, que permite ver las conversaciones anteriores con el chatbot y retomarlas en cualquier momento. Así se puede seguir buscando información o completando tareas sin perder el hilo. El historial de chats se sincroniza con la cuenta de Microsoft y se puede acceder a él desde cualquier dispositivo.

Por último, el nuevo Bing mejora su integración con el navegador Edge, ofreciendo una experiencia más fluida y personalizada. Por ejemplo, se puede iniciar un chat con Bing desde la barra de tareas de Windows o desde la barra de direcciones de Edge. También se puede usar el modo lectura de Edge para ver los resultados de Bing en un formato más limpio y sin distracciones.

El nuevo Bing es una apuesta innovadora de Microsoft por transformar la búsqueda en la web con un copiloto inteligente que ayuda a los usuarios a encontrar lo que buscan, crear lo que quieren y hacer lo que necesitan.

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