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      "body": "I voted for you, vote for me\n\n![inteligencia ia.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmb1g3rsBR7sfzUb94LkXpBiwKJAEu4xzaPac1bn5FfwLa/inteligencia%20ia.jpg)\n\nLa plataforma Augmented Eternity pretende recoger datos de redes sociales y ‘apps’ para crear una versión virtual de nosotros mismos que interactúe con nuestros allegados después de que fallezcamos. Sin embargo, replicar la complejidad humana en un avatar es uno de los retos pendientes del 'big data' de la vida eterna\n\nEl investigador de la Universidad de Ryerson en Toronto (Canadá) y profesor visitante en el MIT Media Lab (EE.UU.) Hossein Rahnama conoce al CEO de una importante compañía financiera. El CEO quiere seguir viviendo después de su muerte y Rahnama cree que puede ayudarle a conseguirlo.\n\nRahnama está creando un avatar digital para este CEO y ambos esperan que sirva como un \"consultor\" virtual cuando el actual CEO ya no esté. Algunos futuros ejecutivos de la empresa a la hora de decidir si aceptan una oferta de compra podrían sacar su teléfono móvil, abrir una ventana de chat y plantear la pregunta al difunto CEO. El avatar digital, creado por una plataforma de inteligencia artificial que analiza los datos personales y la correspondencia, podría detectar que el CEO ha tenido una mala relación con los ejecutivos de la empresa interesada en la compra. \"No me gustan los directivos de esa compañía\", podría decir el avatar, y la pantalla se volvería roja para indicar su desaprobación.\n\n¿Escalofriante? Tal vez, pero Rahnama cree que llegaremos a adoptar la vida digital del más allá. Este empresario e investigador está creando una aplicación llamada Augmented Eternity (Eternidad Aumentada), que nos permitirá crear una persona digital que puede interactuar con la gente en nuestro nombre después de nuestra muerte.\n\nAunque la mayoría de las personas mayores no han acumulado suficientes residuos digitales para construir una inteligencia artificial que funcione, Rahnama plantea que en las próximas décadas, a medida que continuemos creando nuestras huellas digitales, los millennials habrán generado suficientes datos para hacerlo posible. En este mismo instante, los restos digitales de los difuntos se están acumulando. Alrededor de 1,7 millones de usuarios de Facebook fallecen cada año. Algunas cuentas online de los muertos se eliminan, mientras que otras permanecen en un silencio perpetuo. \"Estamos generando gigabytes de datos a diario\", dice Rahnama. “Ahora tenemos una gran cantidad de datos, una gran capacidad de procesamiento, una gran capacidad de almacenamiento”. Con suficientes datos sobre cómo nos comunicamos e interactuamos con otros, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aproximarse a nuestra personalidad única, o al menos a una parte de ella.\n\n¿Y cómo sería “su ser” digital? Bueno, ¿cómo le gustaría que fuera? Puede ser como un chatbot basado en texto como el del CEO o una voz de audio como Siri, un vídeo editado digitalmente o un personaje animado en 3D en un entorno de realidad virtual. Es más, incluso podría estar incorporado en un robot humanoide.\n\n¿Escalofriante? Tal vez, pero Rahnama cree que llegaremos a adoptar la vida digital del más allá \n\nEste empresario e investigador está creando una aplicación llamada Augmented Eternity (Eternidad Aumentada), que nos permite crear una persona digital que pueda interactuar con la gente en nuestro nombre después de nuestra muerte.\n\nVeinte mil personalidades a la vez\nAún no estamos del todo en ese punto. Ya es suficientemente difícil crear agentes de software que puedan mantener una conversación que suene natural, así que es mucho más difícil que capturen la personalidad de una persona específica. No existe un software que pueda interactuar, comunicarse y tomar decisiones de la forma en la que lo hace usted. Rahnama dice que el avatar del CEO será una \"herramienta de apoyo a la toma de decisiones\", pero no será capaz de dirigir una empresa.\n\n\"Hay una cosa que le falta a la inteligencia artificial (IA) hoy en día, y es el contexto\", explica. La mayoría de los chatbots simplemente ofrecen respuestas basadas en el contenido de una conversación, pero nuestra comunicación cambia dependiendo de con quién estamos hablando, dónde nos encontramos y qué hora del día es. La necesidad de incluir este tipo de contexto fue la base de la compañía de Rahnama, Flybits, por la cual fue nombrado uno de los 35 Innovadores de menos de 35 años en esta publicación en 2012. Flybits ofrece una plataforma que permite a las empresas adaptar sus comunicaciones con los clientes sobre la base de señales contextuales. Un banco, por ejemplo, puede ofrecernos diferentes mensajes a través de su aplicación móvil dependiendo de nuestro historial de compras, nuestra agenda o de si estamos caminando o cogemos el tren.\n\nLa parte contextual fue algo que Rahnama encontró útil cuando comenzó con el proyecto de Augmented Eternity. Si vamos a construir nuestro ser digital, no es suficiente saber que alguien dijo algo. Debemos conocer el contexto en el que se dijo: ¿fue en broma? ¿Por enfado? ¿Fue una reacción a una noticia? Estos mismos tipos de pistas terminan siendo cruciales en la creación de una personalidad digital, y por eso la plataforma Augmented Eternity coge datos de múltiples fuentes (Facebook, Twitter, aplicaciones de mensajería y otras) y los analiza buscando el contexto, el contenido emocional y la semántica.\n\nUn concepto similar acaparó los titulares hace unos años, cuando la desarrolladora de software rusa Eugenia Kuyda creó un chatbot que representaba a su mejor amigo, Roman Mazurenko, que murió a finales de 2015. Kuyda desarrolló el bot al conectar los mensajes personales de Mazurenko con amigos y familiares en una red neuronal construida con el marco del aprendizaje automático de código abierto de Google, TensorFlow. El bot no era, según Kuyda, muy preciso ni pulido, pero cuando respondía a las preguntas, a menudo sonaba muy parecido a su amigo.\n\nKuyda dice que la principal complicación al tratar de crear versiones digitales de los muertos es que las personas son complicadas. \"Somos muy diferentes cuando hablamos con distintas personas\", destaca. \"Somos básicamente como veinte mil personalidades a la vez\". Por ejemplo, Mazurenko le había dicho cosas que podía no haber hablado con sus padres. Ella consultó a su familia y otros amigos para averiguar qué información era demasiado sensible para compartir. ¿Podría alguna empresa hacer lo mismo de manera realista?\n\nRahnama obviamente piensa que sí. Él dice que Augmented Eternity dará un paso hacia la adaptación de varias personalidades al crear la conversación según el contexto y al permitir que los usuarios controlen qué datos están disponibles para quién. Así que algún día su hija podría consultar con su ser digital familiar, mientras que un exalumno podría hacerle preguntas a su parte académica. Él lo ve como una forma de dejar un legado, una manera de seguir contribuyendo a la sociedad en lugar de desvanecerse en la oscuridad. \n\nNo solo para los muertos\nUn avatar digital también puede ser útil incluso cuando todavía estamos vivos. La inteligencia artificial (IA) podría ayudar a transformar nuestra experiencia profesional desde un documento escrito aislado a una representación de nuestro conocimiento con el que las personas puedan interactuar. Un abogado que cobra cientos de euros por hora podría permitir que las personas consulten a un avatar digital, por un precio mucho más bajo. Los famosos, los políticos y otras personas públicas podrían subcontratar parte de su interacción pública a las versiones digitales de ellos mismos.  La IA nos permitiría consultar a expertos con los que nunca podríamos encontrarnos en la vida real. La capacidad de representar y compartir experiencia, dice Rahnama, \"puede contribuir en realidad a los nuevos modelos de negocios en internet\". En lugar de hablar con una Siri o Alexa genérica, podríamos consultar a un eminente científico, un político o un compañero de trabajo. ¿Y por qué asistir a una reunión de negocios cuando podríamos enviar a nuestro avatar?\n\nOtra start-up, Eternime, con sede en Mountain View, California (EE.UU.), ofrece incorporar nuestra información personal a \"un avatar inteligente que se parece a nosotros\" y que \"vivirá para siempre y permitirá a que otras personas en el futuro tengan acceso a nuestros recuerdos\". Su fundador, Marius Ursache, ha estado promoviendo la idea durante años, y más de 40.000 personas se han inscrito en la lista de espera de Eternime, pero la compañía cuenta únicamente con la autofinanciación y ha lanzado solo versiones beta limitadas. Ursache piensa que el problema es menos técnico y más sobre el comportamiento: \"La gente no invierte mucho tiempo en actividades que darán resultados en décadas\", explica.\n\nIndependientemente de su éxito como negocio, Rahnama espera que Augmented Eternity comience a crear conversación sobre la privacidad y la propiedad de los datos. \"La razón por la que me gusta este proyecto de investigación es que aborda muchas cuestiones éticas importantes  relacionadas con la ciencia de datos y la inteligencia artificial\", destaca. \"Como por ejemplo, ¿quién va a tener mi información después de mi fallecimiento?\"\n\nEn un artículo publicado en Nature Human Behavior a principios de este año, los especialistas en ética Carl Öhman y Luciano Floridi del Instituto de Internet de Oxford (Reino Unido) argumentan que necesitamos un marco ético para la creciente industria de la vida digital después de la muerte. ¿Deberíamos tratar los restos digitales con el mismo código que los museos utilizan para los restos humanos? Si fuera así, eso limitaría seriamente las formas en las que las empresas podrían usar (o explotar) nuestros datos. Si los restos digitales son como \"el cadáver informativo de los fallecidos\", escriben ellos, \"no se pueden usar únicamente como un medio para un fin, como un beneficio, sino que se considerarían una entidad con un valor inherente\".\n\nBlack Mirror en la vida real \nCasi todas las discusiones sobre la vida digital después de la muerte, señala Öhman, hacen referencia a un episodio de la serie británica Black Mirror llamado Be Right Back (Vuelvo enseguida) en el que una joven viuda de luto interactúa con un avatar digital de su difunto marido. A lo largo del episodio, ella pasa de enviar algunos mensajes de texto vacilantes a un chatbot a comprar un robot realista con la apariencia de su marido.\n\nLo que a menudo se pasa por alto en las discusiones sobre el episodio es el papel de la compañía que creó el avatar. En la vida real, dice Öhman, deberíamos ser escépticos ante tales compañías. El poder de los muertos digitales para manipular a los vivos es enorme, ¿quién mejor para vendernos un producto que alguien que hemos amado y perdido? Por lo tanto, nuestras representaciones digitales pueden ser más comunicativas, agresivas y halagadoras que nosotros, y si eso es lo que quieren sus creadores, ¿quién los detendrá?\n\nEn el episodio de Black Mirror, el avatar obtiene periódicamente más datos del difunto marido y vende a su viuda las representaciones de él cada vez más caras, hasta que se vuelve tan real que ella no puede \"matarlo\". La retórica en torno al ser digital inmortal se centra en nuestro deseo de ser recordados. ¿Pero acaso la mayoría de nosotros no querría que nuestros seres queridos sean capaces de dejarnos marchar?\n\nCourtney Humphries es una escritora autónoma que trata temas de ciencia y medio ambiente para varias publicaciones.",
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Instead, it depended on an algorithm that had been taught to drive itself by observing a human driver.\n\nMaking the car learn to drive under this approach was an impressive feat. But it is also somewhat disconcerting, since it is not clear what is its mechanism for making decisions. The data collected by the sensors of the vehicle go directly into a huge network of artificial neurons that process them. From them, the ordejador decides what will do and sends the corresponding orders to the steering wheel, the brakes and other systems so that they carry them out. The result seems to match the behavior that would be expected of a human driver. But what if one day do something unexpected like hitting a tree, or stay motionless at a traffic light in green? As things stand right now, it might be hard to figure out why he does what he does. The system is so complex that even the engineers who designed it may be unable to isolate the reason for any given action. And you can not ask him: there is no obvious way to design a system so he can explain why he has done (see Blind trust is over, artificial intelligence should explain how it works ).\n\nThe mysterious mind of this vehicle points to an increasingly palpable problem of artificial intelligence. The AI ??technology of the car, known as deep learning has been very successful in solving problems in recent years, and is increasingly used in tasks such as generating subtitles, recognizing the voice and translating languages. These same techniques could become capable of diagnosing deadly diseases, making multimillion-dollar stock decisions and transforming entire industries.\n\nBut this will not happen (or should not) unless we get techniques such as deep learning to be more understandable to their creators and accountable to users . Otherwise, it will be difficult to predict when failures could occur, which are unavoidable. This is one of the reasons why the Nvidia car is still experimental.\n\nMathematical models are already being used to help determine who gets parole , who is eligible for loans and who is hired to fill a vacant position . If you could access these mathematical models, it would be possible to understand their reasoning. But banks, the army and employers are focusing on even more complex machine learning approaches that could be totally inscrutable. Deep learning, the most common of these approaches, represents a fundamentally different way of programming computers. \"It's already a relevant problem, and it's going to be much more in the future\"says Tommi Jaakkola, professor at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), who works on machine learning applications, adding:\" Whether it's an investment decision, medical or military, nobody wants to have to depend on a 'black box' method \".\n\nThere are already arguments arguing that the ability to interrogate an artificial intelligence system about how it arrived at its conclusions represents a basic legal right . As of the summer of 2018, the European Union could force companies to offer a response to their users about the decisions reached by automated systems. This may be impossible, even for apparently simple systems , such as apps and web pages that use deep learning to show ads and recommend songs. The computers that run those services have self-programmed and we do not even know how. Even the engineers who develop these apps they are unable to fully explain their behavior.\n\nThis raises some disturbing questions. As the technology advances, we could cross a threshold from which using the AI ??requires a leap of faith . Of course, humans can not always really explain our cognitive processes either, but we find ways to trust and judge people intuitively. Is that also possible with machines that think and make decisions differently from humans? We had never developed machines that work without their creators understanding how. Do we expect to get along and communicate well with intelligent machines that could be unpredictable and inscrutable? These questions pushed me to embark on a journey to the frontier of research on artificial intelligence algorithms, from Google to Apple, through many sites in between, including a meeting with one of the great philosophers of our time.\n![int IA.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmXThNjHh5yTpjmmRYaDojyx1iJVZkLz8Em1MCVCVppLnh/int%20IA.jpg)\n\nPhoto: The artist Adam Ferriss created this image, and the one below, with the use of Google Deep Dream, a program that adjusts an image to simulate the pattern recognition capabilities of a deep neural network. The images were produced by an intermediate layer of the neural network. Credit: Adam Ferriss.\n\nIn 2015, a group of researchers from the Mount Sinai Hospital in New York (USA) wanted to apply deep learning to the vast database of hospital patient records. This data set includes hundreds of variables, coming from the results of tests, medical consultations and much more. The resulting program, which the researchers called Deep Patient, was trained with data from around 700,000 individuals, and when tested with new histories, it proved incredibly good at preempting diseases. Without any training by experts, Deep Patient had discovered hidden patterns within the hospital data that seemed to indicate when people were about to develop a wide range of disorders, including liver cancer. There are many methods to predict diseases from a patient's medical history that perform \"fairly well,\" according to team leader Joel Dudley. But, he adds: \"This was just much better .\"\n\n\"We can make these models, but we do not know how they work.\"\n\nAt the same time, Deep Patient is somewhat disconcerting. It seems to anticipate the onset of psychiatric disorders such as schizophrenia quite well. But since it 's a disorder that doctors have a hard time predicting, Dudley did not understand the results of his algorithm. And still does not do it. The new tool gives clues about how it does it. If something like Deep Patient can help doctors, it would be ideal to share the reasoning that led to its prediction to make sure it is accurate and able to justify, for example, a change in the medication a patient receives. With a somewhat sad smile, Dudley says: \"We can develop these models, but we do not know how they work.\"\n\nArtificial intelligence has not always been like that. From the beginning, there have been two schools of thought regarding what is understandable, or explainable, that should be. Many believed that it made sense to develop machines that reason according to rules and logic, which would make transparent its internal functioning for anyone who wanted to examine the code. Others felt that intelligence would advance more if the machines were inspired by biology, and learned by observation and experience. This meant inverting computer programming. Instead of a programmer writing the commands to solve a problem, the program generates its own algorithm based on sample data and the desired result. The machine learning techniques that evolved to becomeToday's most powerful AI systems followed the second path: basically, the machine self-programmed.\n\nAt first, this approach did not have many applications, and during the 1960s and 1970s it still occupied the periphery of the field. Then the computerization of many industries and the arrival of big data renewed interest. That inspired the development of more powerful machine learning techniques, especially new versions of a technique known as artificial neural network. By the end of the 1990s, neural networks could automatically digitize handwritten characters .\n\nBut it was not until the beginning of this decade, after several ingenious adjustments and refinements, when very large neural networks, or \"deep\", began to offer drastic improvements in automated perception. Deep learning is responsible for the current explosion of AI . It has endowed computers with extraordinary powers, such as the ability to recognize spoken words almost as well as any person, something too complex to be coded by hand. Deep learning has transformed the vision of machines and greatly improved automated translation. It already contributes to making all kinds of key decisions in medicine, finance, manufacturing and much more.\n\n![artificial foto 2.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmf3iznSgimK1efN27QTvRkSJQztiWdzwYVaC7AeQhVYWC/artificial%20foto%202.jpg)",
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      "body": "https://www.youtube.com/watch?v=iXqOU0ufaQk\n\nEsta mujer dice que estuvo en el año 3780. Nos sentamos para una entrevista, en un lugar confidencial, mientras ella nos contaba su historia. Ella dice haber traído la tecnología real del futuro. Mira esto y decide por ti mismo. ¿Tú qué piensas? ¿Es esta mujer una viajera en el tiempo real que ha estado en el año 3780?\n\nProcesadores Intel de 48 núcleos para investigación, o por qué el futuro es el paralelismo.\n\nsi observan a la mujer en el video veran que muestra un procesador que hasta donde yo se no se ha creado todavia y parece ser de mas 100 nucleos algo que no es tan descabellado,a continuacion les dejo un articulo muy destacado y actualizado de los avances de la inteligencia artificial.\n\nRecuerdo cuando escribí una entrada en la que comentábamos la existencia de unos procesadores de 100 núcleos. Por entonces pensaba que era algo que casi podríamos encajarlo en una película de ciencia-ficción, pues aquél era un producto un tanto difícil de conceptualizar.\n![48.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmYrJdrbc1TnYxNPX2UK1T3t1HeTJLydtMxT5iXQibbNek/48.jpg)\n\nPero la tecnología avanza a pasos agigantados, y como tal, hoy nos gustaría hablaros de los nuevos procesadores Intel de 48 núcleos. Estos modelos, que próximamente empezarán a utilizarse en determinados centros de investigación, son prototipos funcionales construidos sobre una arquitectura totalmente nueva y experimental, que de ninguna forma va a llegar al mercado tal y como actualmente se está desarrollando. Es, más bien, un proyecto propio de Intel con el que esperan poder sacar conclusiones que posteriormente serán llevadas, estas sí, a los microprocesadores que se comercializarán en un futuro.\nEl chip de 48 núcleos que enviarán a determinadas instituciones está formado por pequeños Intel Atom, modificados notablemente para que puedan comunicarse los unos con los otros a través de circuitería muy compleja. Ésta es una de las grandes ventajas de este procesador, ya que está diseñado para aplicaciones desarrolladas específicamente para que puedan utilizar toda la potencia del dispositivo: es lo que más comúnmente se denomina como computación paralela o concurrente, y en donde lo que se busca es mantener un alto nivel de uso de CPU en todos sus núcleos.\n\nÉste es un ejemplo que nos vuelve a demostrar que los fabricantes están buscando la forma de mantener la evolución en la potencia de nuestros ordenadores. Desde hace tiempo se está llegando al límite de los materiales con los que se construyen los microprocesadores, y por ello se están buscando otras formas de continuar los desarrollos. La computación en paralelo no es algo nuevo, pues la estamos viendo tanto en los micros de varios núcleos y múltiples hilos de ejecución (presentes desde hace ya muchos años) como en las últimas tecnologías, como CUDA o ATI Stream, que permiten que otros dispositivos hardware actúen de apoyo a la CPU.\n\nEn unos años ésto va a tener que cambiar, sí o sí. El microprocesador de 48 núcleos de Intel es por ahora un simple prototipo, funcional y real y que con toda seguridad sabrán aprovechar al máximo. Sin embargo de nada sirve en un hogar, pues un sistema Windows, Linux o MacOS X, con unas aplicaciones tan simples como las que todos nosotros manejamos, no le sacarían ni una centésima parte del rendimiento que es capaz de ofrecer.\nReitero, una vez más, que el futuro es prometedor, desde luego. Pero aún queda muchísimo por recorrer, y los primeros que tienen que ponerse las pilas son los desarrolladores y los programadores, empezando por los que trabajan a más bajo nivel y terminando por los últimos picacódigos.\n\nhasta aqui por ahora.",
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      "body": "Congratulations @saim1! You have completed the following achievement on the Steem blockchain and have been rewarded with new badge(s) :\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/60x70/http://steemitboard.com/@saim1/votes.png?201811061822</td><td>You made more than 100 upvotes. Your next target is to reach 200 upvotes.</td></tr>\n</table>\n\n<sub>_[Click here to view your Board of Honor](https://steemitboard.com/@saim1)_</sub>\n<sub>_If you no longer want to receive notifications, reply to this comment with the word_ `STOP`</sub>\n\n\n\n**Do not miss the last post from @steemitboard:**\n<table><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/uk1parhd\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://cdn.steemitimages.com/DQmSz7NTFn1sazJvocuqkN7uZFHxAUTJrVYz7zqYEEExXfY/image.png\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/uk1parhd\">SteemFest³ - SteemitBoard Contest Teaser</a></td></tr><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/the-new-steemfest-award-is-ready\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://cdn.steemitimages.com/DQmeEYkuDHNp3c9dC6Q5s8Wysi8DrXR89FHAFiu5XoQW8Vr/SteemitBoard_header_Krakow2018.png\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemfest/@steemitboard/the-new-steemfest-award-is-ready\">The new Steemfest³ Award is ready!</a></td></tr></table>\n\n> Support [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)! **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**!",
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