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El fundador de Unanimous AI, Louis Rosenberg, predice que pronto llegará una "ola" de nuevas habilidades sobrehumanas que experimentaremos profundamente "como habilidades autoencarnadas que llevamos con nosotros durante toda nuestra vida"...

"Para 2030, la mayoría de nosotros viviremos nuestras vidas con agentes de IA conscientes del contexto que aportarán superpoderes digitales a nuestras experiencias diarias".Serán desatados por agentes de IA conscientes del contexto que se cargan en dispositivos que se usan en el cuerpo y que ven lo que vemos, escuchan lo que escuchamos, experimentan lo que experimentamos y nos brindan habilidades mejoradas para percibir e interpretar nuestro mundo... La mayoría de estos superpoderes se entregarán a través de gafas impulsadas por IA con cámaras y micrófonos que actúan como sus ojos y oídos, pero habrá otros formatos para personas a las que simplemente no les gustan las gafas... [Por ejemplo, auriculares con cámaras incorporadas] Susurraremos a estos dispositivos inteligentes, y ellos susurrarán de vuelta, dándonos recomendaciones, orientación, recordatorios espaciales , señales direccionales, empujones hápticos y otro contenido verbal y perceptivo que nos guiará a través de nuestros días como un alter ego omnisciente... Cuando veas esa tienda al otro lado de la calle, simplemente te susurras a ti mismo, "Me pregunto cuándo abre?" y una voz sonará instantáneamente en tus oídos, "10:30 am..."

Un lector anónimo cita un informe de TechCrunch:El sábado, el CEO de Triplegangers, Oleksandr Tomchuk, fue alertado de que el sitio de comercio electrónico de su empresa estaba caído. Parecía ser algún tipo de ataque distribuido de denegación de servicio. Pronto descubrió que el culpable era un bot de OpenAI que estaba intentando incansablemente rastrear todo su enorme sitio. "Tenemos más de 65.000 productos, cada producto tiene una página", dijo Tomchuk a TechCrunch. "Cada página tiene al menos tres fotos". OpenAI estaba enviando "decenas de miles" de solicitudes de servidor tratando de descargar todo, cientos de miles de fotos, junto con sus descripciones detalladas. "OpenAI usó 600 IP para rastrear datos, y todavía estamos analizando registros de la semana pasada, tal vez sean muchas más", dijo sobre las direcciones IP que el bot usó para intentar consumir su sitio. "Sus rastreadores estaban aplastando nuestro sitio", dijo. "Básicamente fue un ataque DDoS".

Durante la última década, se han logrado avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA), que se ha vuelto cada vez más omnipresente en nuestra vida diaria. El uso y la adopción generalizados de la IA se pueden atribuir a múltiples factores, entre ellos el aprendizaje profundo (DL), también conocido como redes neuronales artificiales modernas, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la potencia de cálculo para entrenar modelos de DL. Más recientemente, la IA generativa ha captado la atención del público en general, gracias a OpenAI y la creación de modelos de lenguaje grande (LLM) escalables y de alto rendimiento. La IA generativa también se ha utilizado para producir texto, imágenes, vídeos, código de programación y música. Existen modelos multimodales que generan imágenes basadas en descripciones de texto (por ejemplo, DALL·E) y viceversa , y estas innovaciones seguirán creciendo con bastante rapidez.

Avances en IA generativa

En 2012 se demostró un avance importante en la aplicación de un modelo de aprendizaje automático [1] para clasificar imágenes en varios grupos diferentes (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2010). A esto le siguió el uso de aprendizaje automático para tareas de clasificación similares en texto y voz, donde los modelos de aprendizaje automático mejoraron significativamente los puntos de referencia establecidos previamente. Estos modelos se entrenaron para tareas especializadas y ofrecieron un rendimiento de vanguardia. El uso de aprendizaje automático para generar una amplia gama de resultados ha atraído a los investigadores de IA. Generative Adversarial Networks [2], el trabajo de referencia en esta dirección, se llevó a cabo durante 2014, donde se generaron imágenes de rostros humanos y números de aspecto real. Esto condujo a una mayor investigación para desarrollar técnicas de IA generativa en otros dominios.

El trabajo de inteligencia artificial del gigante del código abierto se centra en integrar toda la familia de software de Red Hat en una pila inteligente y fácil de administrar. A continuación, se muestra qué hace cada una de ellas y cómo se combinan.

Me alegraré mucho cuando todos los comunicados de prensa sobre tecnología o negocios ya no comiencen con "¡Ahora con IA!". La mayoría de las veces, son solo palabras vacías. Red Hat  es un poco diferente: la empresa está integrando IA en toda su línea de productos. Esto incluye Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) , Red Hat OpenShift AI y Red Hat Ansible Automation. A continuación, se muestra lo que hace cada uno y cómo se combinan.

Red Hat ya estaba trabajando con IA mucho antes de esta última oleada de anuncios. El primer trabajo serio de Red Hat en IA fue con Red Hat Lightspeed , un servicio de IA generativa con un modelo de base específico para la automatización. Lightspeed, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para convertir indicaciones en código, apareció por primera vez en el programa Ansible DevOps , donde ayudó a simplificar trabajos complejos de administración de sistemas. En particular, fue diseñado para desmitificar la creación de Ansible Playbooks .

En el futuro, RHEL AI será la plataforma de IA fundamental de Red Hat. Actualmente en versión preliminar para desarrolladores, RHEL AI está diseñada para optimizar el desarrollo, la prueba y la implementación de modelos de IA generativos. Esta nueva plataforma fusiona la familia de modelos de lenguaje grande (LLM) Granite con licencia de código abierto de IBM Research , las herramientas de alineación InstructLab basadas en la metodología LAB y un enfoque colaborativo para el desarrollo de modelos a través del proyecto InstructLab.

El gigante tecnológico OpenAI ha promocionado su herramienta de transcripción impulsada por inteligencia artificial Whisper como una herramienta con una "solidez y precisión cercanas a las humanas". Pero Whisper tiene un defecto importante: es propensa a inventar fragmentos de texto o incluso frases enteras, según entrevistas con más de una docena de ingenieros de software, desarrolladores e investigadores académicos.

Por fin existe una definición "oficial" de la IA de código abierto. La Iniciativa de Código Abierto (Open Source Initiative) (OSI), una institución de larga trayectoria que tiene como objetivo definir y "administrar" todo lo relacionado con el código abierto, publicó hoy la versión 1.0 de su Definición de IA de Código Abierto (OSAID). TechCrunch: El OSAID, fruto de varios años de colaboración con el mundo académico y la industria, tiene como objetivo ofrecer un estándar mediante el cual cualquiera pueda determinar si la IA es de código abierto o no. Quizá se pregunte por qué es importante el consenso para definir la IA de código abierto. Bueno, una gran motivación es lograr que los responsables de las políticas y los desarrolladores de IA estén de acuerdo, dijo Stefano Maffulli, vicepresidente ejecutivo de OSI.

Hemos pasado años realizando nuestras compras en el supermercado de la misma manera: llegamos a la fila de los carritos, colocamos una moneda en la ranura (aunque este sistema ya ha sido eliminado o reemplazado en muchos lugares) y recorremos los pasillos seleccionando productos. Luego, vamos a la caja, pagamos en efectivo o con tarjeta, empaquetamos los artículos y devolvemos el carrito.

Sin embargo, este proceso que nos resulta tan familiar pronto será cosa del pasado. Todo gracias a los carritos inteligentes desarrollados por Caper AI, que se espera lleguen a los supermercados Auchan (propietarios de Alcampo) en España para 2025, tras su éxito en países como Estados Unidos y Suecia.

Los carritos de Caper AI no son los típicos con cuatro ruedas y un manillar. Están equipados con tecnología avanzada: sensores que identifican los productos, pantallas digitales que muestran el costo total de la compra y un sistema de pago NFC integrado.

En su llegada a España, los clientes podrán desbloquear estos carritos utilizando su móvil, después de instalar una app específica, eliminando la necesidad de monedas. Además, el carrito se conectará al perfil del comprador, permitiendo recibir recomendaciones y ofertas personalizadas en tiempo real.

Alorica, que tiene centros de atención al cliente en todo el mundo, ha introducido una herramienta de traducción basada en inteligencia artificial que permite a sus representantes hablar con los clientes en 200 idiomas diferentes. Pero según Associated Press, "Alorica no está eliminando puestos de trabajo. Sigue contratando agresivamente".La experiencia en Alorica (y en otras empresas, incluida la cadena de muebles IKEA) sugiere que la IA puede no acabar con los empleos, como temen muchas personas. En cambio, la tecnología podría parecerse más a los avances del pasado (la máquina de vapor, la electricidad, Internet): es decir, eliminar algunos empleos y crear otros, y probablemente hacer que los trabajadores sean más productivos en general, en beneficio de ellos mismos, de sus empleadores y de la economía. Nick Bunker, economista del Indeed Hiring Lab, dijo que cree que la IA "afectará a muchos, muchos empleos, tal vez a todos indirectamente en cierta medida. Pero no creo que vaya a conducir, digamos, a un desempleo masivo...".