Facebook está desarrollando un dispositivo que ‘leería mentes’

En medio de la reunión de fin de año de los empleados de Facebook, que fue conducida por Mark Zuckerberg, director ejecutivo de la compañía, se anunció que la empresa tiene planes de crear un sensor neuronal que tendría la capacidad de detectar los pensamientos de las personas.

El sitio web de noticias ‘BuzzFeed News’ obtuvo el audio de esta conferencia digital, que se llevó a cabo el 15 de diciembre. El medio también pidió a Liz Bourgeois, portavoz de Facebook, referirse a la grabación.

La empleada se negó a dar su testimonio.

De igual forma, durante la reunión los ejecutivos hicieron anuncios importantes sobre los más de 20 000 nuevos trabajadores que agregó la red social este año.

Además, se conoció que los centros de datos de Facebook están recibiendo “nuevos sistemas” que permitirían que la inteligencia artificial (IA) de Facebook superara los estándares actuales y también mejoraría la velocidad de los centros de datos de un 100% a un 300%, de acuerdo a lo que dicho en la conferencia.

Pero la revelación de Mike Schroepfer, director de tecnología de Facebook, fue la más sorprendente.

Dispositivo para leer la mente

En septiembre de 2019, Facebook anunció la compra de CTRL-labs, startup (organización que desarrolla productos o servicios con un alto contenido de innovación), dedicada a la investigación tecnológica que busca el control de dispositivos con el cerebro mediante señales neuronales.

De acuerdo con ‘Buzzfeed News’, Schroepfer aseguró en el audio que el progreso de la compañía en el campo de la neuro-tecnología ha sido fructífero: Hasta ahora el sensor toma “señales neuronales provenientes de mi cerebro, bajando por mi médula espinal a lo largo de mi brazo y hasta mi muñeca”.

También aclaró que es un invento que debe ser trabajado con responsabilidad, ya que implica un grado de confianza muy alto por parte de los posibles clientes: “Es imperativo que hagamos esto bien para que las personas de todo el mundo obtengan estas increíbles tecnologías, sin experimentar las desventajas».

Schroepfer aseveró que las posibilidades de uso son infinitas: podría utilizarse para sostener un objeto virtual, no tener que escribir un mensaje o controlar un personaje en un videojuego.

Dispositivo que resumirá textos

También se anunciaron proyectos como el ‘Tldr’, acrónimo de “demasiado tiempo, no se leyó” (too long; didn’t read, en inglés), que tendría la capacidad de resumir artículos y noticias para que los usuarios no tuviesen que entrar a la página de origen.

Además, presentaron un traductor universal y una nueva red social de realidad virtual en la que los usuarios podrían socializar con los demás por medio de avatares propios (similar a Oasis, de ‘Ready Player One’).

Fuente: El Tiempo de Bogotá

¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a hablar con nuestros muertos?

A menudo, uno de los anhelos de las personas que han sufrido una pérdida es el de volver a hablar, aunque sea solo un instante, con su ser querido. Ahora, las nuevas tecnologías lo están haciendo posible de forma “virtual”, gracias a la inteligencia artificial.

¿Es esto una nueva y mera forma de “memoria digital” o una tecnología rodeada de serias cuestiones éticas?

Los “robots de duelo” y la huella digital

Los llamados griefbots (literalmente robots de duelo) son chatbots –programas de ordenador basados en inteligencia artificial (IA) y capaces de conversar con los humanos– constituidos a partir de la “huella digital” que el ser querido ha dejado: todo un legado de publicaciones en redes sociales, vídeos, fotos, correos electrónicos y mensajes de texto que alimentan una red neuronal artificial.

En conjunto, permiten “imitar” el estilo y la forma de pensar de la persona que ha fallecido. De esta forma, sus seres queridos pueden seguir conversando con ella de manera virtual después de su muerte.

¿Ayudan los griefbots a superar la pérdida de un ser querido?

El principal argumento para la creación de esta nueva tecnología es ofrecer una importante fuente de apoyo a las personas en duelo.

Este fue uno de los motivos por los que, de manera independiente el uno del otro, los investigadores Eugenia Kuyda y Muhammad Ahmad comenzaron a desarrollar los griefbots. La idea les sobrevino cuando perdieron a su mejor amigo y a su padre, respectivamente.

Los autores presentan los griefbots como una versión moderna de los rituales de duelo y de las formas clásicas de recuerdo, como un funeral o un álbum de fotos.

Desde este punto de vista, los griefbots cumplirían una función psicológica positiva en el proceso del duelo. Al fin y al cabo, permiten a las personas interactuar de forma más sofisticada con el recuerdo de la persona muerta, conmemorando su vida y contribuyendo a mantener viva su memoria.

Ahmad sostiene que el griefbot de su padre se inspira directamente en el deseo de que sus hijos conociesen a su abuelo. Así, ofrece una experiencia interactiva y directa que iría más allá de las clásicas historias contadas de generación en generación sobre quién fue este.

Por su parte, Kuyda subraya que el chat con su mejor amigo tras la muerte de este la ayudó a hablar sobre el tema y le permitió descubrir aspectos de sí misma que no conocía.

Ambos programadores sostienen que las conversaciones con sus seres queridos fallecidos ayudaron a poner palabras a los sentimientos que los embargaron en el momento de la pérdida. También a expresar libremente sus miedos y preocupaciones.

En general, algo a lo que no se hubieran atrevido a hacer con alguien “real” por miedo a ser juzgados.

¿Qué riesgos éticos conlleva esta interacción robot-humano?

Sin embargo, otros autores alertan de los riesgos éticos que podría implicar la interacción robot-humano a través de este tipo de herramientas tecnológicas.

Además de la privacidad de la persona muerta y de la propiedad y uso de su “huella digital” (con fines no necesariamente consentidos ni deseados), se encuentra la cuestión de cómo esta tecnología impacta en los familiares o amigos en duelo.

Una de las posibles consecuencias, al contrario de lo que sostienen sus creadores, sería el dificultar que estos avanzasen en sus vidas y se adaptasen poco a poco a un mundo sin la presencia del ser querido. Podría suceder que, al centrar su atención en la interacción virtual con el fallecido, la persona en duelo comenzara a aislarse socialmente.

Además, hay que tener en cuenta que este “otro virtual” está construido a partir del historial de conversaciones mantenidas de la persona fallecida. Es decir, el chatbot utiliza sus experiencias pasadas para predecir las respuestas futuras.

Esto hace que puedan darse respuestas que no encajan con lo que se hubiera esperado de la persona amada. Ya sea en base a las nuevas condiciones del presente, que hubieran requerido de reacciones más adaptadas; o bien a lo que conocíamos o creíamos conocer de ella.

Hay que tener en cuenta que tales herramientas se basan en su huella digital total. Esto incluye, por ejemplo, todas sus conversaciones con terceros. Por tanto, también sus diferentes posibles “yoes” o personalidades públicas, en función del contexto y/o de las personas con las que se daba la interacción.

Es decir, el uso de estas herramientas podría hacer que “descubriésemos” facetas del ser querido que no conocíamos y que quizá preferíamos no conocer.

Todo ello afectaría a nuestra imagen de la persona, olvidando así que el chatbot no es más que eso, un robot.

Los chatbots para el final de la vida y la toma de decisiones importantes

En la actualidad, los chatbots no sólo se están aplicando en el acompañamiento al duelo: también existe otro tipo destinado al asesoramiento de personas al final de su vida. Su objetivo en este caso es acompañarlas en la preparación de sus últimas voluntades.

También están pensados para ayudar a los pacientes en cuidados paliativos a reducir la ansiedad ante la muerte. Por ejemplo, promocionando conductas que mitiguen el estrés o posibilitando la discusión sobre cuestiones espirituales esenciales.

La transformación de la experiencia de duelo y fin de vida por las nuevas tecnologías

En definitiva, las nuevas tecnologías están transformando nuestra experiencia de duelo. Incluso nuestra manera de entender qué es la muerte. Todo ello plantea urgentes preguntas de tipo bioético sobre las implicaciones psicológicas y sociales derivadas de su implementación.

Debería desarrollarse una reflexión crítica sobre el posible impacto que todo esto podría tener en los dolientes.

También sobre la función psicológica de los ritos y los llamados “lazos continuos” con la persona amada, un tema clave en la psicología clínica. Sin olvidarnos de abrir un debate sobre los posibles valores o intereses que sustentan este tipo de tecnologías, así como las concepciones culturales sobre la vida y la muerte que podrían estar implícitas en su uso, un tema en el que la ética es esencial.

Belén Jiménez Alonso, Profesora asociada en el departamento de Psicología, especialista en duelo, UOC – Universitat Oberta de Catalunya and Ignacio Brescó de Luna, Associate professor, Department of Communication & Psychology, Aalborg University

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.

Hallazgo: radiografías de tórax para detectar la COVID-19

Usando un algoritmo de inteligencia artificial, que se ha desarrollado en España, un modelo reconoce una infección por coronavirus con hasta un 97% de precisión en radiografías torácicas. La nueva propuesta ha estado a cargo de dos estudiantes del último curso de Ingeniería de la Universidad Europea de Madrid. Se trata de los próximos a graduarse Flavio Grillo y Javier Balbás, quienes han creado un modelo que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una radiografía de tórax.

Su investigación, basada en la inteligencia artificial, parte de la idea de que la imagen radiológica ayuda a diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por coronavirus de otra causada por patógenos diferentes.

Esta herramienta puede dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o que dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía.

Esta investigación está basada en la inteligencia artificial, y su objetivo es agilizar el trabajo de los médicos con los test PCR y los rápidos (Shutterstock)
Esta investigación está basada en la inteligencia artificial, y su objetivo es agilizar el trabajo de los médicos con los test PCR y los rápidos (Shutterstock)

Grillo sostiene que utilizaron “un algoritmo de aprendizaje y de inferencia utilizando redes neuronales convolucionales. Este tipo de algoritmo es muy eficaz para el análisis de imagen porque es capaz de extraer información con varios niveles de detalle, en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada”.

El modelo se ha puesto a prueba con constancia dentro del espacio universitario en un amplio grupo de casos, circunscribiéndolo a cuatro tipos de radiografías de pacientes: el primero aquellos que presentaban neumonía por coronavirus; los segundos que poseían una distinta vírica o bacteriana; una tercera opción entre sujetos con ambos pulmones sanos y una cuarta categoría con las imágenes fallidas.

Cuando los estudios por esta vía se contrarrestaron con las formas más tradicionales de detección se reveló que el método radiológico ofrecía un índice de precisión que alcanzaba el 97,9 % de los casos analizados.

La solución más cercana

La práctica menos pensada fue la que estos dos jóvenes, próximos a graduarse, encontraron para resolver una opción de testeos de mucha mayor masividad y sencillez, sobre todo para los centros de salud. En el mundo son muchos más los sitios de atención primaria que cuentan con dispositivos de rayos x.

Los desarrolladores explicaron que este método no sustituye la visita al médico ni los test PCR (Reuters)
Los desarrolladores explicaron que este método no sustituye la visita al médico ni los test PCR (Reuters)

Las casi 8.000 radiografías que fueron seleccionadas en esta experiencia para el entrenamiento fueron verificadas, en virtud de que proceden de la Universidad de Ottawa (Canadá), del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que usan los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías online. Así, la multiplicidad de fuentes y orígenes ha permitido dar aún más elocuencia el recurso detectado.

La herramienta está disponible de forma abierta y gratuita para los profesionales en las páginas webs coronavirusxray.com o covid19xray.com, donde sus creadores también invitan a los profesionales del mundo que así lo deseen a compartir más radiografías para seguir perfeccionando el sistema, de modo que ayude a obtener más y mejores conclusiones. La opción de “código abierto” tan habitual en los desarrollos tecnológicos, pero que no siempre se utilizan en ámbitos científicos, ha sido una de las claves que ha permitido hacer posible este avance.

Grillo y Balbás, que también cursan Electrónica y Comunicaciones en la Universidad de Hertfordshire (Reino Unido) dentro de un doble grado internacional, aseguran que su herramienta no es de diagnóstico en sí misma, pero sí apoya al colectivo médico para que pueda realizar mejores diagnósticos.

La herramienta no sustituye al médico -explicó Balbás-, sirve para dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición las PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”.

Fuente: Infobae

Facebook: traductor que no se apoya en el idioma inglés

Facebook presentó este lunes un software basado en inteligencia artificial que según la compañía es el primero en traducir un centenar de idiomas sin depender del inglés.

El sistema fue creado para ayudar a Facebook a entregar mejores contenidos en 160 lenguas a sus más de 2.000 millones de usuarios de todo el mundo.

«Este hito es la culminación de años de trabajo», dijo la investigadora asistente Angela Fan en un blog.

Fan dijo que el nuevo modelo es más preciso que cualquier otro sistema porque no se apoya en el idioma inglés como paso intermedio para la traducción.

«Al traducir, por ejemplo, del chino al francés, la mayoría de los modelos multilinguales anglocéntricos, traduce a inglés y de inglés a francés, debido a que los datos en inglés son los más ampliamente disponibles», dijo.

«Nuestro modelo pasa directamente los datos del chino al francés para preservar mejor el significado. Supera por 10 puntos a los sistemas anglocéntricos» en las evaluaciones de los sistemas de traducción, dijo Fan.

Facebook dijo que en su hilo se registran en promedio unos 20.000 millones de traducciones por día y espera que el nuevo sistema ofrezca mejores resultados.

AFP

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