November 14, 2024 • 29 mins
"Las máquinas ya no solo calculan; ahora, aprenden, y sus descubrimientos nos conducen hacia el progreso, hacia nuevas fronteras. Este podcast no es solo un canal de divulgación científica, es un reflejo de cómo la tecnología está entrelazada con nuestras estructuras más esenciales".
En este episodio: de TENSOR:
- Estados Unidos lanza medidas históricas para la gobernanza de la IA: Seguridad, derechos civiles y supremacía tecnológica en juego.
- La banca mundial se reinventa: La Inteligencia Artificial redefine riesgos, fraudes y experiencias de usuarios en el sector financiero global.
- Milton: La IA de AstraZeneca que predice más de 1,000 enfermedades antes del primer síntoma genera nuevo paradigma en la medicina preventiva.
- Los Nobel de 2024 celebran el triunfo de la IA: algo que eleva la investigación con ordenadores a la cima de los logros científicos.: Geoffrey Hinton y John HOPFIELD en FÍSICA Y David Baker, Demis Hassabis y John Jumper en QUÍMICA.
TODOS BASADOS EN LA I.A.
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✨ Fuentes citadas en este episodio:
- © Nobel Prize Outreach AB / #NobelPrize. Copyright credits for online platforms: Courtesy Nobelprize.org #NobelPrize
- Memorandum on Advancing the United States’ Leadership in Artificial Intelligence; Harnessing Artificial Intelligence to Fulfill National Security Objectives; and Fostering the Safety, Security, and Trustworthiness of Artificial Intelligence
- Revista digital @WIRED en español, Nature Genetics, Octubre 2024
- Future IA- Newsletter
📅 Producción y voces: Guillermo Jiménez Palacios y Francisco Gallo Razo
🎧 Masscer Media y tecnologías innovadoras de IA™
Nos escuchamos en el futuro. 🌐🤖
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Transcript
Episode Transcript
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(00:00):
Es la una de la madrugada del martes 5 de octubre del año 2024.
(00:15):
Estamos en la habitación 101 de un viejo hotel de California.
No hay internet.
Pero el teléfono que está sonando es del profesor Jeffrey Hinton.
En un segundo contestará.
(00:36):
Good morning, Professor Hinton.
Good morning.
Please accept our warmest congratulations to receiving the Nobel Prize in Physics.
Thank you very much.
How do you feel right now?
I flabbergasted. I had no idea this would happen.
(00:57):
I'm very surprised.
Why, Professor?
Because I am not a physics.
Al igual que el Dr. Hinton podríamos pensar que esto es una broma, pero la historia ya está escrita.
Lo que sí debemos de pensar es en el cambio de paradigmas,
(01:17):
pues el premio este año es para las máquinas que aprenden.
Y bien, ¿qué tiene que ver la IA con la física?
Pues es lo que permite a las máquinas aprender.
(01:39):
El profesor Hinton inventó un método que permite a una máquina encontrar propiedades en los datos de forma autónoma
y realizar tareas como identificar imágenes prácticamente.
Es el precursor de la IA tal como la conocemos hoy en día.
Es por eso que le llama el padrino de la inteligencia artificial.
(02:04):
Jeffrey Hinton.
(02:34):
No tenemos experiencia sobre lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros.
Tensor. Un podcast de noticias y cultura de inteligencia artificial.
(02:59):
Esta semana en Tensor.
Estados Unidos lanza medidas históricas para la gobernanza de la IA,
seguridad, derechos civiles y supremacía tecnológica en Cuevo.
Milton, la IA de AstraZeneca,
que predice más de mil enfermedades antes del primer síntoma,
(03:20):
genera nuevo paradigma en la medicina preventiva.
La Banca Mundial se reinventa.
La inteligencia artificial redefine riesgos, fraudes y experiencias de usuarios en el sector financiero global.
Los Nobel de 2024 celebran el triunfo de la IA,
algo que eleva la investigación con computadoras a la cima de los logros científicos.
(03:43):
Jeffrey Hinton y John Hopfield en física,
y David Baker,
Demis Hassavis y John Jumper en química.
Todos basados en la IA.
Estados Unidos lanza medidas históricas para la gobernanza de la IA,
seguridad, derechos civiles y supremacía tecnológica en Cuevo.
(04:06):
La administración de Biden dice que Estados Unidos debe acelerar el uso de ya vueltas
para fines de inteligencia y militares, según un nuevo memorando de seguridad.
La Casa Blanca se esfuerza para estar en ventaja de los rivales y aumentar la seguridad.
Estados Unidos ha dado un paso fundamental en la regulación de la inteligencia artificial
(04:27):
al anunciar un marco normativo histórico que afectará directamente
como las agencias gubernamentales emplean esta tecnología.
El memorándum de seguridad nacional firmado por el presidente Joe Biden
no sólo incentiva las agencias de seguridad para expandir el uso de los sistemas más avanzados de IA,
sino que también establece límites claros.
Prohibe cualquier aplicación de la IA que viole los derechos civiles consagrados en la constitución
(04:52):
o que involucre el automatizado que despliegue de armamento nuclear.
El enfoque principal del marco es claro.
Potencial a supremacía tecnológica de Estados Unidos de cara a la competencia directa con China
y otras potencias tecnológicas.
Además, esta nueva normativa requiere que las agencias de inteligencia
prioricen la protección del industria americana contra el espionaje extranjero.
(05:15):
Esto no es solo un decreto.
Es una declaración de principios sobre cómo Estados Unidos liderará el futuro de la IA
bajo los valores democráticos.
Esto además da al gobierno el poder de ver programas de IA antes de que lleguen al mercado,
garantizando el control necesario sobre las tecnologías volátiles.
Las directrices se dieron a conocer cómo continuación de un amplio desarrollo institucional
(05:37):
emprue del uso ético, responsable, pero sobre todo estratégico de la IA.
White House's Memorandum on AI Security es una extensión de su política exterior aplicada a la tecnología,
dejándonos entrever cómo la tecnología y es un campo de batalla en el orden geopolítico global.
(06:03):
Fuente White House, Octubre 2024
Bienvenidos al momento más álgido de la medicina.
El diagnóstico.
Habla Mr. Sable Pretowski, vicepresidente del Centro de Investigación Genómica de AstraZeneca.
(06:53):
Esta empresa nos ha sorprendido con su nueva inteligencia artificial, Milton,
capaz de predecir más de mil enfermedades antes de que se manifiesten los primeros síntomas.
Milton está diseñada para realizar un análisis exhaustivo basándose en datos genómicos
y clínicos de más de 500 mil participantes del Reino Unido.
(07:17):
Este revolucionario sistema promete cambiar fundamentalmente el enfoque hacia la medicina preventiva
ampliando las posibilidades para mejorar tratamientos médicos antes de que las enfermedades avancen.
Según el estudio publicado en Nature Genetics, Milton ha demostrado un rendimiento excepcional
a la hora de identificar los riesgos de más de mil enfermedades, incluyendo el Alzheimer y los cánceres.
(07:43):
En muchas de estas predicciones, Milton ha alcanzado un nivel de precisión del 90%.
Pero ¿cómo funciona Milton?
A lo largo de más de 50 años de investigación científica se han generado biomapas.
¿Qué son los biomapas?
Los biomapas son representaciones gráficas de la biología humana,
(08:07):
que incluyen elementos clave como proteínas, genes, enzimas y rutas metabólicas
para entender cómo se interconectan y contribuyen a un resultado clínico específico.
La representación de estas relaciones obtenidas de biomarcadores
ayuda a identificar patrones que pueden no ser evidentes si se observan los datos de forma aislada.
(08:39):
Identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar enfermedades es una prioridad para la medicina preventiva.
La mayoría de las herramientas tradicionales de evaluación de riesgos se basan en parámetros clínicos como la edad, el sexo y los antecedentes familiares.
Sin embargo, es posible que estas herramientas no capturen todo el espectro de procesos biológicos que se presentan en la medicina preventiva.
(09:03):
La llegada de biobancos a gran escala que integran registros médicos electrónicos y datos multiómicos, como análisis de sangre estándar,
proteómica y metabolómica brinda una oportunidad sin precedentes para descubrir nuevos biomarcadores y colecciones de biomarcadores para predecir mejor la aparición de enfermedades.
(09:35):
Ahora bien, con toda esta información digitalizada, los procesos de investigación y predicción son increíblemente veloces.
A esta velocidad avanzamos hoy en día.
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
(09:57):
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
Con información de Wired, Natural Genetics y AstraZeneca.
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial se reinventa. La Inteligencia Artificial redefine riesgos, fraudes y experiencias de usuarios en el sector financiero global.
(10:22):
Preparamos un reintegro de 60 euros con 3 billetes de 20 euros.
Javi, ya lo tienes. Te he preparado un reintegro de 60 euros con el siguiente reparto, 3 billetes de 20 euros.
Por cierto, quieres recibo?
Sí, quiero recibo.
Vale Javi, el cajero te imprimirá tu recibo. Ahora ya sabes, acude a un cajero y únicamente tendrás que acercar tu móvil y te dispensará el dinero automáticamente. Recuerda que también te entregará el recibo.
(10:58):
Un nuevo panorama en el sector bancario está surgiendo. La Inteligencia Artificial se está volviendo un elemento clave en la presión competitiva en la que se enfrentan las instituciones financieras.
Cada vez más bancos adoptan IA para fortalecer sus sistemas internos, mejorar sus servicios y ajustar sus operaciones ante un entorno económico volátil.
(11:22):
Las aplicaciones más destacadas de IA en la banca incluyen. Detección de fraudes en tiempo real.
Gracias a la combinación de análisis predictivo y reconocimiento de patrones, las IAs evaluan instantáneamente miles de transacciones diarias, alertando errores o intentos de fraude.
Por ejemplo, el sistema de JP Morgan Chase detecta patrones sospechosos de transacciones y reduce considerablemente el tiempo de respuesta ante fraudes.
(11:47):
Evaluación de riesgos y personalización financiera.
Herramientas de IA permiten a los bancos ajustar las tasas de intereses dependiendo del comportamiento de los clientes, mejorando la predictibilidad y calidad de sus carteras crediticias.
CES Finance y Citibank Predictive Analytics ya aplican tecnología avanzada de IA para ajustar perfiles de riesgo crediticio y comprender mejor las tarjetas de la empresa.
Con información de Sergio Vélez Maldonado del Newsdater Future IA de octubre de 2024.
(12:37):
Los Nobel de 2024 celebran el triunfo de la IA, algo que eleva la investigación con computadoras a la cima de los logros científicos.
(13:07):
La Real Academia de la Ciencias de Suecia ha otorgado este 2024 el premio Nobel de Química, con una mitad a David Baker por el diseño de proteínas con computación,
(13:35):
y la otra mitad conjuntamente a los profesores Demis Hassavis y John Jumper por la predicción de la estructura de las proteínas mediante el uso de inteligencia artificial.
Y el Nobel de Física a los profesores John Hopfield y Jeffrey Hinton por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático de redes neuronales artificiales.
(14:05):
Dicho de otra forma, las aportaciones de estos profesores han sido claves para el llamado Machine Learning, y para todos los métodos por las cuales las máquinas aprenden.
En Química, el comité otorgó el galardón por las potenciales aplicaciones de sus logros científicos en numerosos procesos en los que están implicadas las proteínas desde el desarrollo más rápido de vacunas al descubrimiento de nuevos nanomateriales.
(14:37):
Y es que hemos alcanzado un punto en el que la IA puede resolver problemas biológicos que antes eran impensables, pero también debemos estar atentos a los riesgos que nos esperan.
Con información de El País, WIRES y la Academia de Ciencias de Suecia, ten son.
(15:07):
D像
(15:37):
que nos da un único poder cognitivo.
Las redes artificiales de neuroentidad
están inspiradas por esta red de neuronos en nuestros brazos.
(16:00):
Estas redes artificiales han sido usadas
para avanzar en la investigación sobre los topics físicos
como diversos, como
el físico de particles, el científico material y el físico astro.
También han sido parte de nuestras vidas de día.
Por ejemplo, en la reconocimiento facial y la transición de lenguaje.
(16:24):
Por lo tanto, mientras el aprendimiento de la máquina
tiene enormes beneficios,
su desarrollo rápida
también ha creado preocupaciones sobre nuestro futuro.
En la colectiva, los humanos
traen la responsabilidad
de usar esta nueva tecnología
en un camino de salvaje y ética.
(16:45):
Hasta el momento, los avances de la inteligencia artificial
han sido sorprendentes
(17:06):
y su impacto ha transformado nuestra manera de ver
y aceptar el mundo.
Sin embargo, para que toda esta magia
se manifieste ante nuestros ojos,
es necesario que estas máquinas que aprenden
tengan un entrenamiento especializado,
orientado y bien estructurado
para que los resultados esperados sean objetivos cumplidos.
(17:29):
Y uno de los procedimientos claves
para este entrenamiento es el Fine Turning.
Enso...recenta.
Ensayo sonoro.
Fine Turning.
Con Guillermo Jiménez Palacios.
Hola a todos.
(17:49):
Hoy les voy a contar cómo se cree un modelo de inteligencia artificial
de alto desempeño.
Imaginen que acaban de recibir las llaves
de un pequeño modelo de inteligencia artificial.
Y que ya se puede recibir las llaves
de un coche deportivo italiano hecho a mano.
Un auto perfectamente diseñado por expertos.
(18:11):
Que ya viene listo para rodar.
Claro, tiene lo último en ingeniería.
Es veloz, es elegante,
tiene una carrocería que hace que todos volteen.
Pero, hay algo clave.
Aún no está completamente ajustado para ti.
Tú quieres sentir que cada curva que tomes,
(18:33):
cada aceleración,
sea un reflejo de lo que te gusta,
de cómo conduces.
Aquí es donde entramos en el proceso que llamamos
Fine Turning.
El arte de afinar y personalizar.
En términos de inteligencia artificial,
Fine Turning es como si tomaras ese coche de lujo
(18:54):
que ya está increíblemente bien hecho,
pero le das los ajustes precisos
que lo adaptan a tu estilo.
No necesitas rediseñar toda la máquina desde cero.
Eso ya lo hizo un equipo de ingenieros.
Pero si ajustas detalles importantes.
La suspensión, el aire acondicionado,
(19:17):
el agarre de las llantas,
o tal vez hasta el sonido del motor,
para que cada centímetro sea tu experiencia perfecta.
En el mundo de la IA, no partimos de la nada.
Utilizamos un modelo preentrenado,
que es como ese deportivo fabricado,
en una casa de diseño top.
Y luego lo ajustamos para que funcione
(19:38):
a la perfección en lo que tu necesitas.
Sea clasificar imágenes,
interpretar contratos,
o dar recomendaciones personalizadas.
Es como llevar tu Ferrari al taller
de los mejores mecánicos del mundo
para que lo dejen tal y como te gusta.
Pero entonces, ¿cómo se entrena este modelo de lujo
(20:00):
desde un principio?
Aquí es donde entra la acción,
lo que llamamos deep learning.
Imaginan que para construir ese coche,
los ingenieros no solo tuvieron el plano en papel,
sino que aprendieron de millones de datos,
de años de carreras, de baches, de curvas
y récords de velocidad.
Cada tornillo, cada pared,
está diseñada sobre la base de la experiencia real.
(20:26):
Deep learning en el mundo de la IA
funciona de manera similar.
Los modelos como BERT o GPT
no son simples programas,
son neuronas artificiales
que aprenden a través de datos,
textos, imágenes, sonidos.
Lo que les ofrezcas.
(20:51):
Cada capa de esta red neuronal
se parece a las capas de experiencia
de un piloto que ha tenido en la pista.
Desde entender lo básico como
cuando frenar o acelerar,
hasta las decisiones más complejas,
como el ángulo perfecto para tomar
una curva en mónico.
(21:20):
¿Y cómo conseguimos llegar
a ese ajuste perfecto?
Primero, recogemos datos.
Al igual que cuando los diseñadores italianos
crean deportivos basándose
en miles de pruebas de rendimiento,
nosotros alimentamos al modelo de IA
con montones de datos.
Pueden ser artículos, conversaciones,
registros históricos,
cualquier cosa que sea relevante
(21:42):
para la tarea en cuestión.
Luego pasamos al entrenamiento profundo.
Aquí el modelo entra en una suerte de academia.
Justo como un coche premium italiano
experimenta cientos de pruebas
antes de pizar una pista,
el modelo de IA pasa por lo que llamamos
redes neuronales profundas.
Estas redes intentan encontrar
(22:03):
patrones ocultos en los datos.
En descubrirse un texto expositivo o negativo,
si una imagen muestra un semáforo verde o rojo,
o incluso si un cliente
prefiere un estilo de manejo u otro.
Es como entrenar al coche para detectar curvas
de una pista antes de que tú las veas.
Finalmente viene la retroalimentación.
(22:24):
Cuando el modelo de IA comete un error,
como frenar demasiado tarde en una curva,
eso no se ignora.
El modelo ajusta los parámetros
y llamamos pesos para aprender de esos errores
y hacerlo mejor la próxima vez.
Es como si el auto al fallar en una vuelta
pudiera reprogramarse sólo para tomarla
mejor en el futuro.
(22:47):
Ahora bien,
entrenar un modelo tan potente
no se puede hacer de cualquier computadora casera.
Si queremos crear una verdadera obra de arte
de IA, necesitamos máquinas muy poderosas,
llenas de caballos de fuerza tecnológicos.
Es como si en lugar de tener un garage común,
tuviéramos acceso a la mejor fábrica de autos de lujo
(23:08):
con los ingenieros más capacitados.
En lugar de usar una computadora normal,
usamos GPUs o TPUs,
que son los motores turbo de la IA,
capaces de procesar muchísimos datos a la vez.
Ya tenemos el auto listo y afinado,
(23:29):
pero ahora viene el reto más emocionante,
hacer esa personalización artesanal.
Aquí entra en juego el Fine Tuning.
Cuando hablamos de aplicar la IA de forma artesanal,
lo que queremos decir es que tomamos ese modelo
que ya está bien entrenado
y lo adaptamos específicamente a lo que queremos que haga.
(23:51):
Como si llevaras un Ferrari al taller de un maestro artesano
que ajusta tu asiento a la medida.
Cambia los detalles del tablero,
le ponen una suspensión más suave
o si prefieres,
afine el motor para que el sonido
sólo lo tenga tu coche.
(24:14):
Pero antes de despedirnos, los invito a soñar un poco.
Toda esa perfección artesanal que mencionamos,
esos años de investigación y desarrollo
que han transformado los autos en obras maestras de ingeniería,
¿qué tal si los pensamos
no sólo para crear un auto que conduzcamos nosotros,
sino para llegar al máximo nivel,
que el auto se maneje solo?
Sí, lo sé.
(24:36):
No es ciencia ficción.
Ya estamos viendo autos autónomos en las calles,
pero quiero que le imaginen de una manera diferente.
¿Qué pasaría si le dieramos a ese auto
la capacidad de mantener la emoción de la conducción?
Es decir, esa adrenalina,
esa conexión con la carretera
que quienes amamos conducir
sentimos al tomar una curva con precisión
(24:57):
o al acelerar en una recta abierta.
Imaginen un futuro en el que los autos autónomos
no sólo son máquinas que nos llevan de un punto A a un punto B,
sino que nos ofrecen experiencias increíbles
personalizadas para nosotros.
¿Te gustan las emociones fuertes?
Podrías elegir que tu auto
se comporte como si estuviera en una montaña rusa,
subiendo y bajando, acelerando en curvas cerradas,
(25:20):
pero todo con la seguridad
que es un vehículo autónomo a prueba de errores.
Y aquí viene lo mejor.
¿Qué tal si mientras disfrutas de todo esto?
¿Te pones unas gafas de releada aumentada
o realidad virtual?
Imagina que de repente, sin moverte de tu asiento,
el auto se transporta a un viaje espacial.
Mientras sigues recorriendo tu ruta diaria en la vida real,
(25:42):
tú experimentas lo que sería viajar a otros planetas,
esquivando asteroides o surfiando por los anillos de Saturno.
O si eres fan de la velocidad,
te colocas estas mismas gafas
y experimentas las emociones de una carrera de fórmula 1.
Sintiendo el rugido del motor, mientras tu IA
sigue controlándolo todo.
¿O por qué no?
(26:03):
Un rally en plena montaña,
con esos giros rápidos y saltos
que solo los pilotos más experimentados conocen.
Es como fusionar lo mejor de dos mundos,
el arte de la ingeniería,
que ha pasado de generación en generación,
sumado a la tecnología más avanzada de inteligencia artificial
para crear una experiencia emocionante,
segura y totalmente personalizada.
(26:25):
Así que la próxima vez que te subas a tu auto,
ya sea que lo estés conduciendo
o simplemente pensando en el futuro,
recuerda que la emoción de la conducción
no tiene por qué desaparecer con el avance de la tecnología.
Va a evolucionar.
Puede que el auto se maneje solo,
pero tú podrás estar inmerso en una experiencia única,
viviendo una aventura alucinante
(26:46):
mientras el auto se encarga de todo.
¿A quién no le gustaría un futuro lleno de emociones
hechas a la medida?
Este ha sido otro punto de convergencia
entre el análisis humano y la tecnología avanzada.
(27:09):
Has estado escuchando Tensor,
donde la inteligencia artificial
y el periodismo sonoro
se fusionan para ofrecerte nuevas perspectivas
y conocimientos profundos.
Tensor es una producción de Muster Media,
con el soporte técnico y creativo de Muster IA Lab.
Aquí desarrollamos voces digitales,
(27:32):
como la mía.
Generamos imágenes mediante algoritmos
y colaboramos en investigaciones periodísticas
impulsadas por IA.
Somos el presente y futuro de la generación de contenido.
Si quieres sumergirte aún más
en las fuentes de datos y la información
que hemos explorado hoy,
dirígete a nuestra plataforma oficial
(27:53):
en tensorpodcast.com.
Allí encontrarás más información
y enlaces directos a los vídeos,
artículos y documentos
que nos sirvieron como base
para este episodio.
Todo a tu disposición para continuar el aprendizaje.
Además, en la descripción del episodio
(28:14):
tienes múltiples enlaces y recursos complementarios
para enriquecer tu experiencia
y obtener el contexto completo.
Recuerda, la información está a sólo un clic de distancia.
Te invitamos a unirte a la comunidad de Tensor Podcast
suscribiéndote y acompañándonos en futuros episodios.
La inteligencia artificial,
(28:35):
los datos y su impacto en nuestras vidas
son temas en constante evolución.
Y nosotros estamos aquí para desentrañar cada detalle.
Queremos escucharte.
No dudes en interactuar.
Gracias por ser parte de esta transferencia de conocimiento.
Nos encontraremos nuevamente en el siguiente flujo de datos.
(28:58):
Aquí en Tensor Podcast.
Es la una de la madrugada del martes 5 de octubre del año 2024.
(00:15):
Estamos en la habitación 101 de un viejo hotel de California.
No hay internet.
Pero el teléfono que está sonando es del profesor Jeffrey Hinton.
En un segundo contestará.
(00:36):
Good morning, Professor Hinton.
Good morning.
Please accept our warmest congratulations to receiving the Nobel Prize in Physics.
Thank you very much.
How do you feel right now?
I flabbergasted. I had no idea this would happen.
(00:57):
I'm very surprised.
Why, Professor?
Because I am not a physics.
Al igual que el Dr. Hinton podríamos pensar que esto es una broma, pero la historia ya está escrita.
Lo que sí debemos de pensar es en el cambio de paradigmas,
(01:17):
pues el premio este año es para las máquinas que aprenden.
Y bien, ¿qué tiene que ver la IA con la física?
Pues es lo que permite a las máquinas aprender.
(01:39):
El profesor Hinton inventó un método que permite a una máquina encontrar propiedades en los datos de forma autónoma
y realizar tareas como identificar imágenes prácticamente.
Es el precursor de la IA tal como la conocemos hoy en día.
Es por eso que le llama el padrino de la inteligencia artificial.
(02:04):
Jeffrey Hinton.
(02:34):
No tenemos experiencia sobre lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros.
Tensor. Un podcast de noticias y cultura de inteligencia artificial.
(02:59):
Esta semana en Tensor.
Estados Unidos lanza medidas históricas para la gobernanza de la IA,
seguridad, derechos civiles y supremacía tecnológica en Cuevo.
Milton, la IA de AstraZeneca,
que predice más de mil enfermedades antes del primer síntoma,
(03:20):
genera nuevo paradigma en la medicina preventiva.
La Banca Mundial se reinventa.
La inteligencia artificial redefine riesgos, fraudes y experiencias de usuarios en el sector financiero global.
Los Nobel de 2024 celebran el triunfo de la IA,
algo que eleva la investigación con computadoras a la cima de los logros científicos.
(03:43):
Jeffrey Hinton y John Hopfield en física,
y David Baker,
Demis Hassavis y John Jumper en química.
Todos basados en la IA.
Estados Unidos lanza medidas históricas para la gobernanza de la IA,
seguridad, derechos civiles y supremacía tecnológica en Cuevo.
(04:06):
La administración de Biden dice que Estados Unidos debe acelerar el uso de ya vueltas
para fines de inteligencia y militares, según un nuevo memorando de seguridad.
La Casa Blanca se esfuerza para estar en ventaja de los rivales y aumentar la seguridad.
Estados Unidos ha dado un paso fundamental en la regulación de la inteligencia artificial
(04:27):
al anunciar un marco normativo histórico que afectará directamente
como las agencias gubernamentales emplean esta tecnología.
El memorándum de seguridad nacional firmado por el presidente Joe Biden
no sólo incentiva las agencias de seguridad para expandir el uso de los sistemas más avanzados de IA,
sino que también establece límites claros.
Prohibe cualquier aplicación de la IA que viole los derechos civiles consagrados en la constitución
(04:52):
o que involucre el automatizado que despliegue de armamento nuclear.
El enfoque principal del marco es claro.
Potencial a supremacía tecnológica de Estados Unidos de cara a la competencia directa con China
y otras potencias tecnológicas.
Además, esta nueva normativa requiere que las agencias de inteligencia
prioricen la protección del industria americana contra el espionaje extranjero.
(05:15):
Esto no es solo un decreto.
Es una declaración de principios sobre cómo Estados Unidos liderará el futuro de la IA
bajo los valores democráticos.
Esto además da al gobierno el poder de ver programas de IA antes de que lleguen al mercado,
garantizando el control necesario sobre las tecnologías volátiles.
Las directrices se dieron a conocer cómo continuación de un amplio desarrollo institucional
(05:37):
emprue del uso ético, responsable, pero sobre todo estratégico de la IA.
White House's Memorandum on AI Security es una extensión de su política exterior aplicada a la tecnología,
dejándonos entrever cómo la tecnología y es un campo de batalla en el orden geopolítico global.
(06:03):
Fuente White House, Octubre 2024
Bienvenidos al momento más álgido de la medicina.
El diagnóstico.
Habla Mr. Sable Pretowski, vicepresidente del Centro de Investigación Genómica de AstraZeneca.
(06:53):
Esta empresa nos ha sorprendido con su nueva inteligencia artificial, Milton,
capaz de predecir más de mil enfermedades antes de que se manifiesten los primeros síntomas.
Milton está diseñada para realizar un análisis exhaustivo basándose en datos genómicos
y clínicos de más de 500 mil participantes del Reino Unido.
(07:17):
Este revolucionario sistema promete cambiar fundamentalmente el enfoque hacia la medicina preventiva
ampliando las posibilidades para mejorar tratamientos médicos antes de que las enfermedades avancen.
Según el estudio publicado en Nature Genetics, Milton ha demostrado un rendimiento excepcional
a la hora de identificar los riesgos de más de mil enfermedades, incluyendo el Alzheimer y los cánceres.
(07:43):
En muchas de estas predicciones, Milton ha alcanzado un nivel de precisión del 90%.
Pero ¿cómo funciona Milton?
A lo largo de más de 50 años de investigación científica se han generado biomapas.
¿Qué son los biomapas?
Los biomapas son representaciones gráficas de la biología humana,
(08:07):
que incluyen elementos clave como proteínas, genes, enzimas y rutas metabólicas
para entender cómo se interconectan y contribuyen a un resultado clínico específico.
La representación de estas relaciones obtenidas de biomarcadores
ayuda a identificar patrones que pueden no ser evidentes si se observan los datos de forma aislada.
(08:39):
Identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar enfermedades es una prioridad para la medicina preventiva.
La mayoría de las herramientas tradicionales de evaluación de riesgos se basan en parámetros clínicos como la edad, el sexo y los antecedentes familiares.
Sin embargo, es posible que estas herramientas no capturen todo el espectro de procesos biológicos que se presentan en la medicina preventiva.
(09:03):
La llegada de biobancos a gran escala que integran registros médicos electrónicos y datos multiómicos, como análisis de sangre estándar,
proteómica y metabolómica brinda una oportunidad sin precedentes para descubrir nuevos biomarcadores y colecciones de biomarcadores para predecir mejor la aparición de enfermedades.
(09:35):
Ahora bien, con toda esta información digitalizada, los procesos de investigación y predicción son increíblemente veloces.
A esta velocidad avanzamos hoy en día.
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
(09:57):
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial
Con información de Wired, Natural Genetics y AstraZeneca.
La Bancas Mundial
La Bancas Mundial se reinventa. La Inteligencia Artificial redefine riesgos, fraudes y experiencias de usuarios en el sector financiero global.
(10:22):
Preparamos un reintegro de 60 euros con 3 billetes de 20 euros.
Javi, ya lo tienes. Te he preparado un reintegro de 60 euros con el siguiente reparto, 3 billetes de 20 euros.
Por cierto, quieres recibo?
Sí, quiero recibo.
Vale Javi, el cajero te imprimirá tu recibo. Ahora ya sabes, acude a un cajero y únicamente tendrás que acercar tu móvil y te dispensará el dinero automáticamente. Recuerda que también te entregará el recibo.
(10:58):
Un nuevo panorama en el sector bancario está surgiendo. La Inteligencia Artificial se está volviendo un elemento clave en la presión competitiva en la que se enfrentan las instituciones financieras.
Cada vez más bancos adoptan IA para fortalecer sus sistemas internos, mejorar sus servicios y ajustar sus operaciones ante un entorno económico volátil.
(11:22):
Las aplicaciones más destacadas de IA en la banca incluyen. Detección de fraudes en tiempo real.
Gracias a la combinación de análisis predictivo y reconocimiento de patrones, las IAs evaluan instantáneamente miles de transacciones diarias, alertando errores o intentos de fraude.
Por ejemplo, el sistema de JP Morgan Chase detecta patrones sospechosos de transacciones y reduce considerablemente el tiempo de respuesta ante fraudes.
(11:47):
Evaluación de riesgos y personalización financiera.
Herramientas de IA permiten a los bancos ajustar las tasas de intereses dependiendo del comportamiento de los clientes, mejorando la predictibilidad y calidad de sus carteras crediticias.
CES Finance y Citibank Predictive Analytics ya aplican tecnología avanzada de IA para ajustar perfiles de riesgo crediticio y comprender mejor las tarjetas de la empresa.
Con información de Sergio Vélez Maldonado del Newsdater Future IA de octubre de 2024.
(12:37):
Los Nobel de 2024 celebran el triunfo de la IA, algo que eleva la investigación con computadoras a la cima de los logros científicos.
(13:07):
La Real Academia de la Ciencias de Suecia ha otorgado este 2024 el premio Nobel de Química, con una mitad a David Baker por el diseño de proteínas con computación,
(13:35):
y la otra mitad conjuntamente a los profesores Demis Hassavis y John Jumper por la predicción de la estructura de las proteínas mediante el uso de inteligencia artificial.
Y el Nobel de Física a los profesores John Hopfield y Jeffrey Hinton por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático de redes neuronales artificiales.
(14:05):
Dicho de otra forma, las aportaciones de estos profesores han sido claves para el llamado Machine Learning, y para todos los métodos por las cuales las máquinas aprenden.
En Química, el comité otorgó el galardón por las potenciales aplicaciones de sus logros científicos en numerosos procesos en los que están implicadas las proteínas desde el desarrollo más rápido de vacunas al descubrimiento de nuevos nanomateriales.
(14:37):
Y es que hemos alcanzado un punto en el que la IA puede resolver problemas biológicos que antes eran impensables, pero también debemos estar atentos a los riesgos que nos esperan.
Con información de El País, WIRES y la Academia de Ciencias de Suecia, ten son.
(15:07):
D像
(15:37):
que nos da un único poder cognitivo.
Las redes artificiales de neuroentidad
están inspiradas por esta red de neuronos en nuestros brazos.
(16:00):
Estas redes artificiales han sido usadas
para avanzar en la investigación sobre los topics físicos
como diversos, como
el físico de particles, el científico material y el físico astro.
También han sido parte de nuestras vidas de día.
Por ejemplo, en la reconocimiento facial y la transición de lenguaje.
(16:24):
Por lo tanto, mientras el aprendimiento de la máquina
tiene enormes beneficios,
su desarrollo rápida
también ha creado preocupaciones sobre nuestro futuro.
En la colectiva, los humanos
traen la responsabilidad
de usar esta nueva tecnología
en un camino de salvaje y ética.
(16:45):
Hasta el momento, los avances de la inteligencia artificial
han sido sorprendentes
(17:06):
y su impacto ha transformado nuestra manera de ver
y aceptar el mundo.
Sin embargo, para que toda esta magia
se manifieste ante nuestros ojos,
es necesario que estas máquinas que aprenden
tengan un entrenamiento especializado,
orientado y bien estructurado
para que los resultados esperados sean objetivos cumplidos.
(17:29):
Y uno de los procedimientos claves
para este entrenamiento es el Fine Turning.
Enso...recenta.
Ensayo sonoro.
Fine Turning.
Con Guillermo Jiménez Palacios.
Hola a todos.
(17:49):
Hoy les voy a contar cómo se cree un modelo de inteligencia artificial
de alto desempeño.
Imaginen que acaban de recibir las llaves
de un pequeño modelo de inteligencia artificial.
Y que ya se puede recibir las llaves
de un coche deportivo italiano hecho a mano.
Un auto perfectamente diseñado por expertos.
(18:11):
Que ya viene listo para rodar.
Claro, tiene lo último en ingeniería.
Es veloz, es elegante,
tiene una carrocería que hace que todos volteen.
Pero, hay algo clave.
Aún no está completamente ajustado para ti.
Tú quieres sentir que cada curva que tomes,
(18:33):
cada aceleración,
sea un reflejo de lo que te gusta,
de cómo conduces.
Aquí es donde entramos en el proceso que llamamos
Fine Turning.
El arte de afinar y personalizar.
En términos de inteligencia artificial,
Fine Turning es como si tomaras ese coche de lujo
(18:54):
que ya está increíblemente bien hecho,
pero le das los ajustes precisos
que lo adaptan a tu estilo.
No necesitas rediseñar toda la máquina desde cero.
Eso ya lo hizo un equipo de ingenieros.
Pero si ajustas detalles importantes.
La suspensión, el aire acondicionado,
(19:17):
el agarre de las llantas,
o tal vez hasta el sonido del motor,
para que cada centímetro sea tu experiencia perfecta.
En el mundo de la IA, no partimos de la nada.
Utilizamos un modelo preentrenado,
que es como ese deportivo fabricado,
en una casa de diseño top.
Y luego lo ajustamos para que funcione
(19:38):
a la perfección en lo que tu necesitas.
Sea clasificar imágenes,
interpretar contratos,
o dar recomendaciones personalizadas.
Es como llevar tu Ferrari al taller
de los mejores mecánicos del mundo
para que lo dejen tal y como te gusta.
Pero entonces, ¿cómo se entrena este modelo de lujo
(20:00):
desde un principio?
Aquí es donde entra la acción,
lo que llamamos deep learning.
Imaginan que para construir ese coche,
los ingenieros no solo tuvieron el plano en papel,
sino que aprendieron de millones de datos,
de años de carreras, de baches, de curvas
y récords de velocidad.
Cada tornillo, cada pared,
está diseñada sobre la base de la experiencia real.
(20:26):
Deep learning en el mundo de la IA
funciona de manera similar.
Los modelos como BERT o GPT
no son simples programas,
son neuronas artificiales
que aprenden a través de datos,
textos, imágenes, sonidos.
Lo que les ofrezcas.
(20:51):
Cada capa de esta red neuronal
se parece a las capas de experiencia
de un piloto que ha tenido en la pista.
Desde entender lo básico como
cuando frenar o acelerar,
hasta las decisiones más complejas,
como el ángulo perfecto para tomar
una curva en mónico.
(21:20):
¿Y cómo conseguimos llegar
a ese ajuste perfecto?
Primero, recogemos datos.
Al igual que cuando los diseñadores italianos
crean deportivos basándose
en miles de pruebas de rendimiento,
nosotros alimentamos al modelo de IA
con montones de datos.
Pueden ser artículos, conversaciones,
registros históricos,
cualquier cosa que sea relevante
(21:42):
para la tarea en cuestión.
Luego pasamos al entrenamiento profundo.
Aquí el modelo entra en una suerte de academia.
Justo como un coche premium italiano
experimenta cientos de pruebas
antes de pizar una pista,
el modelo de IA pasa por lo que llamamos
redes neuronales profundas.
Estas redes intentan encontrar
(22:03):
patrones ocultos en los datos.
En descubrirse un texto expositivo o negativo,
si una imagen muestra un semáforo verde o rojo,
o incluso si un cliente
prefiere un estilo de manejo u otro.
Es como entrenar al coche para detectar curvas
de una pista antes de que tú las veas.
Finalmente viene la retroalimentación.
(22:24):
Cuando el modelo de IA comete un error,
como frenar demasiado tarde en una curva,
eso no se ignora.
El modelo ajusta los parámetros
y llamamos pesos para aprender de esos errores
y hacerlo mejor la próxima vez.
Es como si el auto al fallar en una vuelta
pudiera reprogramarse sólo para tomarla
mejor en el futuro.
(22:47):
Ahora bien,
entrenar un modelo tan potente
no se puede hacer de cualquier computadora casera.
Si queremos crear una verdadera obra de arte
de IA, necesitamos máquinas muy poderosas,
llenas de caballos de fuerza tecnológicos.
Es como si en lugar de tener un garage común,
tuviéramos acceso a la mejor fábrica de autos de lujo
(23:08):
con los ingenieros más capacitados.
En lugar de usar una computadora normal,
usamos GPUs o TPUs,
que son los motores turbo de la IA,
capaces de procesar muchísimos datos a la vez.
Ya tenemos el auto listo y afinado,
(23:29):
pero ahora viene el reto más emocionante,
hacer esa personalización artesanal.
Aquí entra en juego el Fine Tuning.
Cuando hablamos de aplicar la IA de forma artesanal,
lo que queremos decir es que tomamos ese modelo
que ya está bien entrenado
y lo adaptamos específicamente a lo que queremos que haga.
(23:51):
Como si llevaras un Ferrari al taller de un maestro artesano
que ajusta tu asiento a la medida.
Cambia los detalles del tablero,
le ponen una suspensión más suave
o si prefieres,
afine el motor para que el sonido
sólo lo tenga tu coche.
(24:14):
Pero antes de despedirnos, los invito a soñar un poco.
Toda esa perfección artesanal que mencionamos,
esos años de investigación y desarrollo
que han transformado los autos en obras maestras de ingeniería,
¿qué tal si los pensamos
no sólo para crear un auto que conduzcamos nosotros,
sino para llegar al máximo nivel,
que el auto se maneje solo?
Sí, lo sé.
(24:36):
No es ciencia ficción.
Ya estamos viendo autos autónomos en las calles,
pero quiero que le imaginen de una manera diferente.
¿Qué pasaría si le dieramos a ese auto
la capacidad de mantener la emoción de la conducción?
Es decir, esa adrenalina,
esa conexión con la carretera
que quienes amamos conducir
sentimos al tomar una curva con precisión
(24:57):
o al acelerar en una recta abierta.
Imaginen un futuro en el que los autos autónomos
no sólo son máquinas que nos llevan de un punto A a un punto B,
sino que nos ofrecen experiencias increíbles
personalizadas para nosotros.
¿Te gustan las emociones fuertes?
Podrías elegir que tu auto
se comporte como si estuviera en una montaña rusa,
subiendo y bajando, acelerando en curvas cerradas,
(25:20):
pero todo con la seguridad
que es un vehículo autónomo a prueba de errores.
Y aquí viene lo mejor.
¿Qué tal si mientras disfrutas de todo esto?
¿Te pones unas gafas de releada aumentada
o realidad virtual?
Imagina que de repente, sin moverte de tu asiento,
el auto se transporta a un viaje espacial.
Mientras sigues recorriendo tu ruta diaria en la vida real,
(25:42):
tú experimentas lo que sería viajar a otros planetas,
esquivando asteroides o surfiando por los anillos de Saturno.
O si eres fan de la velocidad,
te colocas estas mismas gafas
y experimentas las emociones de una carrera de fórmula 1.
Sintiendo el rugido del motor, mientras tu IA
sigue controlándolo todo.
¿O por qué no?
(26:03):
Un rally en plena montaña,
con esos giros rápidos y saltos
que solo los pilotos más experimentados conocen.
Es como fusionar lo mejor de dos mundos,
el arte de la ingeniería,
que ha pasado de generación en generación,
sumado a la tecnología más avanzada de inteligencia artificial
para crear una experiencia emocionante,
segura y totalmente personalizada.
(26:25):
Así que la próxima vez que te subas a tu auto,
ya sea que lo estés conduciendo
o simplemente pensando en el futuro,
recuerda que la emoción de la conducción
no tiene por qué desaparecer con el avance de la tecnología.
Va a evolucionar.
Puede que el auto se maneje solo,
pero tú podrás estar inmerso en una experiencia única,
viviendo una aventura alucinante
(26:46):
mientras el auto se encarga de todo.
¿A quién no le gustaría un futuro lleno de emociones
hechas a la medida?
Este ha sido otro punto de convergencia
entre el análisis humano y la tecnología avanzada.
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