AI Week: Apple avanza en aprendizaje automático

Mantenerse al día con una industria tan acelerada como la IA es una tarea difícil. Entonces, hasta que una IA pueda hacerlo por usted, aquí hay un resumen útil de las historias de la semana pasada en el mundo del aprendizaje automático, además de investigaciones y experimentos notables que no hemos cubierto por sí mismos.

Se podría decir que la semana pasada Apple, de manera muy visible y con intención, se lanzó a la carrera ultracompetitiva de la IA. No es que la empresa no haya señalado antes sus inversiones y la priorización de la IA. Pero en su evento WWDC, Apple dejó en claro que la IA está impulsando muchas funciones de su próximo hardware y software.

Por ejemplo, iOS 17, que se espera que llegue a finales de este año, puede sugerir recetas para platos similares a partir de una foto de iPhone utilizando la visión artificial. AI también impulsa Journal, un nuevo diario interactivo que hace sugerencias personalizadas basadas en las actividades de otras aplicaciones.

iOS 17 también contará con autocorrección mejorada impulsada por un modelo de IA que puede predecir con mayor precisión las siguientes palabras y frases que un usuario podría usar. Con el tiempo, se personalizará, aprendiendo las palabras más utilizadas por el usuario, incluidas las malas palabras, de una manera entretenida.

AI también está en el corazón de los auriculares de realidad aumentada Vision Pro de Apple, especialmente FaceTime en Vision Pro. Usando el aprendizaje automático, Vision Pro puede crear un avatar virtual del usuario, interpolando una gama completa de contorsiones faciales, hasta la tensión de la piel y el trabajo muscular.

Puede que no sea IA generativa, que posiblemente sea la subcategoría más popular de IA en la actualidad. Pero me parece que la intención de Apple era organizar algún tipo de regreso, para demostrar que no se debe subestimar después de años de fracasar en proyectos de aprendizaje automático, desde el decepcionante Siri hasta el infierno de producción de automóviles autónomos.

La proyección de fuerza no es solo una estrategia de marketing. El bajo rendimiento histórico de Apple en IA ha llevado a una grave fuga de cerebros, dice The Information informes que los talentosos científicos de aprendizaje automático, incluido un equipo que había trabajado en el tipo de tecnología subyacente a ChatGPT de OpenAI, abandonaron Apple por pastos más verdes.

Muestre que se toma en serio la IA despacho Los productos con infusión de IA parecen un paso necesario, y un punto de referencia que algunos de los competidores de Apple no han logrado cumplir en el pasado reciente. (Aquí está mirando Te paso a ti, Meta.) Según todas las apariencias, Apple hizo algunos avances la semana pasada, aunque no fue particularmente elocuente al respecto.

Aquí están los otros titulares importantes de AI de los últimos días:

• Meta hace un generador de música: para no ser menos por Google, Meta lanzó su propio generador de música alimentado por IA y, a diferencia de Google, lo abrió. Llamado MusicGenLa herramienta generadora de música de Meta puede convertir una descripción de texto en unos 12 segundos de audio.
• Los reguladores revisan la seguridad de la IA: Tras el anuncio del gobierno del Reino Unido la semana pasada planea organizar una cumbre de seguridad de IA «global» este otoño, OpenAI, Google DeepMind y Anthropic se han comprometido a proporcionar «acceso temprano o prioritario» a sus modelos de IA para apoyar la investigación sobre evaluación y seguridad.
• IA, conozca la nube: Salesforce está lanzando un nuevo conjunto de productos destinados a fortalecer su posición en el espacio de IA ultracompetitivo. Llamada AI Cloud, la suite, que incluye herramientas diseñadas para ofrecer IA «preparada para empresas», es el último intento interdisciplinario de Salesforce para aumentar su cartera de productos con capacidades de IA.
• Prueba de IA de texto a video: TechCrunch se ha ensuciado las manos con Gen-2, la IA de Runway que genera videoclips cortos a partir de texto. ¿El veredicto? Todavía queda un largo camino por recorrer antes de que la tecnología esté cerca de generar imágenes de calidad cinematográfica.
• Más dinero para la IA empresarial: En una señal de que hay mucho dinero para las nuevas empresas de IA generativa, Unirseque está desarrollando un ecosistema de modelos de IA para la empresa, anunció la semana pasada que había recaudado 270 millones de dólares en su Serie C.
• No hay GPT-5 para ti: OpenAI todavía no entrena a GPT-5, dijo el CEO de OpenAI, Sam Altman, en una reciente conferencia de Economic Times, meses después de que la startup respaldada por Microsoft se comprometiera a no trabajar en el sucesor de GPT-4 «por un tiempo» después de que muchos ejecutivos y académicos de la industria levantó preocupaciones sobre el rápido ritmo de progreso de los grandes modelos lingüísticos de Altman.
• Asistente de escritura con IA para WordPress: Automáticola compañía detrás de WordPress.com y el principal colaborador del proyecto de código abierto de WordPress, lanzó el pasado martes un asistente de IA para el popular sistema de gestión de contenido.
• Instagram gana un chatbot: Instagram puede estar trabajando en un chatbot de IA, según muestran las imágenes filtración por el investigador de aplicaciones Alessandro Paluzzi. Según las filtraciones, que reflejan desarrollos de aplicaciones en curso que pueden o no enviarse, estos agentes de IA pueden responder preguntas u ofrecer consejos.

Otro aprendizaje automático

Si tiene curiosidad acerca de cómo la IA podría afectar la ciencia y la investigación en los próximos años, un equipo de seis laboratorios nacionales autor de un informe, basado en talleres realizados el año pasado, sobre exactamente este. Uno podría estar tentado a decir que al estar basado en las tendencias del año pasado y no en este, donde las cosas progresaron tan rápido, el informe ya puede estar desactualizado. Pero si bien ChatGPT ha tenido un gran impacto en la tecnología y la conciencia del consumidor, la verdad es que no es particularmente relevante para una investigación seria. Las tendencias a mayor escala lo son, y se mueven a un ritmo diferente. El informe de 200 páginas ciertamente no es una lectura ligera, pero cada sección está útilmente dividida en partes digeribles.

En otras partes del ecosistema del laboratorio nacional, los investigadores de Los Álamos están trabajando arduamente en avanzando en el campo de los memristores, que combinan almacenamiento y procesamiento de datos, al igual que lo hacen nuestras propias neuronas. Es un enfoque fundamentalmente diferente de la computación, aunque todavía tiene que dar frutos fuera del laboratorio, pero este nuevo enfoque al menos parece hacer avanzar la pelota.

La instalación de AI con lenguaje de análisis se expone en este informar sobre las interacciones de la policía con las personas que han arrestado. El procesamiento del lenguaje natural se ha utilizado como uno de varios factores para identificar patrones de lenguaje que predicen una escalada de detenciones, particularmente entre hombres negros. Los métodos de aprendizaje humano y automático se refuerzan mutuamente. (Lea el documento aquí.)

respiracion profunda es un modelo entrenado en registros de respiración de pacientes en Suiza y Brasil que, según sus creadores en la EPFL, puede ayudar a identificar tempranamente las condiciones respiratorias. El plan es ponerlo allí en un dispositivo llamado Pneumoscope, bajo la empresa spin-off Onescope. Probablemente nos pondremos en contacto con ellos para obtener más información sobre cómo le está yendo a la empresa.

Otro avance en la salud de la IA proviene de Purdue, donde los investigadores crearon un software que se acerca a la imagen hiperespectral con la cámara de un teléfono inteligente, rastreando con éxito la hemoglobina en sangre y otras mediciones. Es una técnica interesante: al usar el modo de cámara súper lenta del teléfono, obtiene mucha información sobre cada píxel de la imagen, lo que le da al modelo suficientes datos para extrapolar. Podría ser una excelente manera de obtener este tipo de información de salud sin un hardware especial.

Todavía no confiaría en un piloto automático para realizar maniobras evasivas, pero el MIT se está acercando a la tecnología con investigaciones que ayuda a la IA a evitar obstáculos mientras mantiene una ruta de vuelo deseable. Cualquier algoritmo antiguo puede generar cambios de dirección salvajes para que no se bloquee, pero hacerlo manteniendo la estabilidad y sin reducir nada en el interior es más difícil. El equipo logró obtener un jet simulado para realizar maniobras tipo Top Gun de forma autónoma y sin pérdida de estabilidad. Es más difícil de lo que parece.

La semana pasada, Disney Research, con el que siempre se puede contar, mostrará algo interesante que también se aplica a la realización de películas o al funcionamiento de parques temáticos. En la CVPR, mostraron una potente y versátil «red de detección de puntos de referencia faciales» que puede rastrear los movimientos faciales de forma continua y utilizando puntos de referencia más arbitrarios. La captura de movimiento ya funciona sin los pequeños puntos de captura, pero eso debería hacerla aún más cualitativa y valiosa para los actores.