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Google creó AI que solo necesita algunas instantáneas para hacer modelos 3D de su entorno Después de ver algo desde solo unas pocas perspectivas diferentes, Generative Query Network fue capaz de reconstruir la apariencia de un objeto, incluso como lo haría desde ángulos no analizados por el algoritmo, según una investigación publicada hoy en Science . Y lo hizo sin supervisión humana o entrenamiento. Eso podría ahorrar mucho tiempo a medida que los ingenieros preparan algoritmos cada vez más avanzados para la tecnología, pero también podría ampliar las habilidades de aprendizaje automático para dar a los robots (militares o de otro tipo) una mayor conciencia de su entorno. Los investigadores de Google pretenden que su nuevo tipo de sistema de inteligencia artificial elimine una de las principales suposiciones de la investigación en IA: revisar y anotar manualmente imágenes y otros medios que se pueden usar para enseñar un algoritmo, qué es qué. Si la computadora puede reso

GOOGLE PROPONE LOS 7 MANDAMIENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La tecnológica dio a conocer siete principios bajo los cuales promete regir el uso y desarrollo de la inteligencia artificial. Su asistente de voz o la forma en la que Google Fotos categoriza las imágenes dependiendo de lo que aparece en ellas, es ya parte de la oferta cotidiana de la firma; sin embargo, a través de un documento de tres cuartillas entregado a Expansión, la compañía confirmó que su apuesta por el futuro radica en esta tecnología y que es necesario poner estándares para su uso adecuado a través de siete principios. “Anunciamos que estos siete principios guiarán nuestro trabajo hacia adelante. Estos no son conceptos teóricos; son estándares concretos que gobernarán de forma activa nuestra investigación y desarrollo de producto e impactarán en nuestras decisiones de negocio”, estableció la firma en un documento. Si bien Google no es la única tecnológica que hoy en día utiliza y apuesta por

Este filtro hace que sus fotos sean indescifrables para el software de reconocimiento facial Una cantidad sorprendente de personas, desde plataformas de redes sociales hasta sistemas de vigilancia policial , están muy interesados ​​en cómo te ves. Eso significa que las empresas pueden aprender mucho sobre usted  ,  su apariencia, edad, origen étnico y más  ,  cada vez que aparece su cara. Si bien esto generalmente es por el bien de los anuncios dirigidos, también puede poner a las personas en riesgo de violaciones a la privacidad o robo de identidad. Para ayudar a las personas a conservar (lo que queda de) su privacidad, han surgido herramientas destinadas a destruir el reconocimiento facial AI. Los productos del mundo real como " Face Off Hats " (que es un sombrero físico con un patrón trippy) y  las máscaras impresas en 3D  engañan al software de escaneo facial al presentar ilusiones ópticas a las cámaras que encontramos durante nuestra vida cotidiana. Pero

Algoritmo detecta imágenes falsas antes que se vuelvan virales Un amigo te envía una imagen polémica, la observas y sientes la necesidad de compartirla con alguien más. Luego, tus amigos y los amigos de tus amigos hacen lo mismo. Esta es la forma en que una imagen se vuelve viral en internet. Lamentablemente, no todas estas fotos altamente compartidas son reales. Algunas resultan ser adulteradas, trucadas o photoshopeadas. Este tipo de imágenes en donde se combinan fragmentos de contenido visual de una manera tendenciosa y engañosa abunda en línea. Ahora, un algoritmo experimental podría ayudar a acabar con esta farsa incluso antes de que se propague. Más detalles en ArXiv.org. La Universidad de California, Berkeley y la Universidad Carnegie Mellon se han unido para desarrollar un algoritmo que puede detectar inconsistencias en una imagen adulterada. Este sistema ha sido entrenado con más de 400.000 fotos de Flickr. El equipo se valió de la información que proporcionaban l