Un equipo de Google Brain, el proyecto de deep learning de la empresa del buscador, ha sido capaz de enseñarle a sus máquinas a crear su propio cifrado sin necesidad de intervención humana. Vamos, que están aprendiendo a guardar secretos bajo un cifrado que no necesariamente tenemos por qué entender... o saber descifrar.
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etiquetas: skynet , google , ia , inteligencia , artificial , cifrado , brain , learning
www.xataka.com/robotica-e-ia/la-inteligencia-artificial-podria-ser-un-
Si no hay corriente eléctica, no funciona, ahora, si es un P. Tinto estamos acabados.
No es facil de entender como Bob consigue aprender a descifrar no es lo mismo que no sepamos descifrar lo que escribe Alice...
Todo acaba saliendo!
Lo cual no quiere decir que dos estudiantes de matemáticas no puedan romper ese cifrado con papel y lápiz. Quiero decir, sin saber cómo es de bueno Eve descifrando, no hay motivos para preocuparse.
O sea: si esa red neuronal a la que le han dado esa tarea, de repente decidiera que mejor que cifrar el contenido es apagar/convencer/aliarse/hacer participe a la tercera IA.
Me parecería muy grave.
Igual que me parecería grave que una se diera cuenta que hay alguien observando (los investigadores) y decidiera investigar sobre eso.
Ojo: se deduce de mi mensaje pero me parecería grave aunque la respuesta no sea violenta.
para mi gusto falta el código, no entiendo porque no se entiende al algoritmo de cifrado.
Recuerda: Nada puede salir mal,salir mal,salir mal...
#10 en la 1 estabas gorda;
en la 2 en fooorma;
en la 3 no sales;
eso ya no impooorta;
periodísticos.SPOILERS:
www.youtube.com/watch?v=x56O4G8VsiA
Lo que han hecho los ingenieros es un experimento y muestran el resultado. Los dos últimos párrafos y la orientación general son invento del periodista para añadirle carnaza que
gustangustamos de consumir nosotros, las huestes de internet.Yo en el caso de #0 habría enviado esta noticia de un medio un poco más serio.
Estamos leyendo el equivalente a los artículos que hace un siglo y pico vaticinaban que cuando el ferrocarril alcanzase los 50Km/h las personas que viajasen sufrirían terriblemente porque el cuerpo no estaba preparado.
Tanto estudiar historia para luego repetir los mismos errores.
- En 2012 deeplearning bajo el error en el reconocimiento de imágenes de 25% al 12%, cuando lo normal era bajar menos de 1% al año.
- Microsoft ha logrado un reconocimiento del habla con la misma precisión que un ser humano.
- La traducción también ha pegado un salto importante en terminos de calidad.
- Se han conseguido crear algoritmos simples con redes de neuronas, lo cual en sí es un hito. Este artículo es un ejemplo de eso.
- El text-to-speech por fin suena como una persona con entonaciones gracias al deep learning.
- El deep learning es campaz de describir lo que hay en una image con texto, como si lo hubiera escrito una persona.
- La predicción de series temporales ha mejorado bastante, en general cualquier predicción, como los anuncios que vas a visitar, etc
Antes de valorar el conocimiento de otros deberías poner el tuyo en duda, que te hace falta.
Creo que no me he explicado bien. Digo que este progreso con las redes neuronales no me parece peligroso. Que lo que me parecería peligroso sería que por algún medio las IA fueran capaces de identificar problemas.
Un saludo!
Bueno, la saga de Trunks se basa en T2.