AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

El plan para avanzar en Inteligencia Artificial del MIT

Josh Tenenbaum es el cargado de dirigir el laboratorio de Ciencias Cognitivas Computacionales del MIT y es a su vez el director de un nuevo proyecto de Inteligencia Artificial (IA) denominado “MIT Quest for Intelligence”, el cual reúne a informáticos e ingenieros con neurocientíficos y psicólogos cognitivos para realizar una investigación que podría llevar a realizar un gran progreso en la IA.

Los principales retos del proyecto del MIT:

  • Explorar la inteligencia cognitiva – Gracias al deep learning los ordenadores son capaces de reconocer palabras en el habla y rostros en imágenes con la mayor precisión posible. Este tipo de aprendizaje también ha permitido realizar numerosos avances en programas de juegos como AlphaGo de DeepMind y ha permitido realizar mejoras considerables en los vehículos autónomos y en la robótica. Sin embargo, Josh Tenenbaum opina que los sistemas que utilizan deep learning no son realmente inteligentes, ya que ninguno de ellos tiene un sentido común flexible. Por ello, con este proyecto pretende explorar la ciencia cognitiva para entender la inteligencia humana.​
  • Desarrollar de programas informáticos capaces de imitar aspectos de la mente humana – En 2015 crearon programas informáticos con la capacidad de aprender a reconocer nuevos caracteres manuscritos, así como ciertos objetos en imágenes tras ver solo unos pocos ejemplos, lo cual es un gran avance, ya que los mejores programas de aprendizaje de máquinas generalmente requieren elevadas cantidades de datos de captación.

Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Las cinco cosas que hay que saber antes de invertir en...

Los beneficios de la IA van desde mejorar el servicio al cliente y la experiencia hasta automatizar los procesos, reducir costos y tiempo, aumentar la productividad y las ventas, diseñar y evaluar el alcance de las estrategias de marketing, mejorar la toma de decisiones, entre muchas otras. Pero veamos los conceptos que hay que conocer antes de invertir en esta tecnología.

Emergen nuevos modelos de negocio para competir con Uber

Las empresas basadas en plataformas digitales, como Airbnb o Uber, a menudo cuentan con el viento en contra como consecuencia de que los agentes reguladores ven complicado establecer un balance entre incentivar las nuevas tecnologías disruptivas y regular las mismas. Por ejemplo, Singapur, pionero en la economía colaborativa, recientemente estableció nuevas regulaciones que permitirán a las autoridades tener mayor habilidad para monitorizar los negocios de economía colaborativa. Bajo estas guías, las autoridades pueden cerrar una compañía de ride sharing durante un mes, en base a tres o más casos de conductores que han sido pillados sin licencia o sin seguro del coche. En el caso de Airbnb las autoridades tienen permiso para entrar a las casas para revisar si los residentes la están alquilando de forma ilegal. Uber ha suspendido su servicio en Taiwán y lo ha retirado en China, y ha tenido problemas con los legisladores en Europa y en otras zonas a nivel mundial, aunque sigue operando en numerosos mercados. A lo largo de los distintos mercados, el modelo de economía colaborativa se ha analizado cada vez con mayor nivel de detalle. Algunos ven estos avances como la maduración que ocurre inevitablemente cuando los modelos de negocio alcanzan

La plataforma que conecta particulares y chefs

Mientras la pandemia del COVID-19 continúa haciendo mella en el sector de la restauración, la industria se reinventa buscando nuevos modelos que permitan garantizar su supervivencia y abriendo nuevas vías de ingresos. Este es el caso de la startup Zymmo.

Las tiendas automatizadas y sin empleados abren sus puertas

Mientras las ventas automatizadas han estado presentes durante décadas en forma de máquinas expendedoras, recientemente se ha dado un crecimiento exponencial de las tiendas sin personal y automatizadas, las cuales invierten en nuevas tecnologías (sensores, reconocimiento facial, Inteligencia Artificial (IA) y nuevos medios de pago) para expandir el concepto a un espacio físico resolviendo las limitaciones del vending.