La idea de que la inteligencia artificial reemplazará a los programadores humanos ha sido repetida con entusiasmo en los últimos años. Con herramientas como GitHub Copilot y otras plataformas que generan código automáticamente, muchos han llegado a pensar que el desarrollo de software pronto será cosa de máquinas. Pero una nueva investigación de Microsoft Research pone los pies en la tierra: la IA todavía no sabe cómo depurar su propio código de manera efectiva. Continúa leyendo «Por qué la inteligencia artificial aún no sabe depurar su propio código»
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Claimify: la herramienta que ayuda a verificar lo que dicen los modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje como ChatGPT han demostrado ser increíblemente útiles para resumir información, redactar textos y responder preguntas complejas. Sin embargo, también tienen un punto débil: a veces, lo que escriben suena bien, pero no es del todo cierto o verificable. Desde wwwhatsnew.com, donde analizamos las tendencias en inteligencia artificial desde hace años, creemos que esta limitación es uno de los mayores retos a resolver si queremos confiar realmente en las respuestas generadas por IA.
Ahí es donde entra en juego Claimify, una nueva herramienta presentada por Microsoft Research que busca solucionar este problema de raíz: extraer afirmaciones precisas, claras y verificables de los textos generados por IA. Es como si tuviéramos un filtro inteligente que selecciona solo las partes que realmente se pueden comprobar, descartando lo demás.
Un estudio de Microsoft advierte que el uso de IA puede reducir el pensamiento crítico
Un nuevo estudio realizado por Microsoft Research y la Universidad Carnegie Mellon ha revelado que el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) en el entorno laboral podría disminuir la capacidad de pensamiento crítico de los profesionales. Aunque la IA ha demostrado ser una gran aliada para optimizar el trabajo, el estudio sugiere que su uso frecuente puede generar una dependencia que afecta la capacidad de análisis y resolución de problemas de los empleados.
MarS: La Revolución de los Modelos Generativos en los Mercados Financieros
Los modelos generativos han transformado múltiples industrias, desde la creación de contenido hasta el procesamiento del lenguaje natural. En el ámbito financiero, Microsoft Research ha lanzado el motor de simulación de mercados financieros MarS basado en el Large Market Model (LMM). Este sistema combina modelos generativos con datos financieros específicos, creando una nueva forma de abordar problemas como la predicción de mercados, la detección de riesgos y la optimización de estrategias de trading.
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MatterGen: Inteligencia Artificial al servicio del diseño de materiales futuristas
Acabo de conocer el proyecto MatterGen de Microsoft Research AI4Science, un proyecto que realmente llama la atención por su enfoque novedoso en el campo del diseño de materiales. Se trata de una mirada hacia el futuro de cómo la inteligencia artificial (IA) puede transformar sectores industriales enteros, algo semejante a lo que vimos hace poco con DeepMind en el diseño de materiales.
Investigadores de Microsoft crean una bufanda inteligente que detecta, trata y comparte emociones
Investigadores de Microsoft han desarrollado una útil bufanda inteligente enfocada a personas con trastornos físicos y sicológicos.
Su nombre es SWARM, una prenda que buscará que quien la traiga puesta pueda regular su estado emocional a través de módulos intercambiables y con forma de hexágono que vibran o se calientan según se requiera. Asimismo, la bufanda trata de facilitar la comunicación de dichos estados de ánimo con sensores que los detectan automáticamente y envían los registros a una app móvil (vía Bluetooth), detalle que resulta práctico para personas con autismo, discapacidades visuales o problemas auditivos -como las que hicieron parte de las pruebas de los primeros prototipos- que podrían tener problemas con el entendimiento de sus emociones y las de otros.
Para el trabajo se han valido de la computación afectiva que no es más que la tecnología que permite detectar las características emocionales inherentes a cada persona, y su aplicación la han combinado con la esencia de las bufandas: Dar calor y lucir bien -lo de la vibración es nuevo-. Así pues, lo que han logrado es diseñar una prenda flexible, inteligente, controlable desde un smartphone y modificable al nivel de su estructura ya que los hexágonos se pueden retirar y unir en cualquier otra sección para modificar los lugares en los que actuarán -por ejemplo, se pueden mover hacia el cuello los hexágonos que dan calor y los que vibran hacia otra región-.
Sus creadores destacan lo discreta que resulta y los deseos de pasarle de un concepto meramente investigativo a un producto útil para cualquiera, incluso, hablan de la incorporación de hexágonos que producen la sensación de frío -p.e., para calmar una sensación de estrés- y opciones musicales que toquen playlists específicas según el sentimiento registrado por el dispositivo.
Más información: Artículo en Microsoft Research (PDF) – MIT Technology Review
Microsoft desarrolla una tecnología capaz de corregir la estabilización de los vídeos en primera persona
Recientemente, el uso de cámaras wearable como la GoPro o las Google Glass ha aumentado exponencialmente. Este tipo de cámaras son realmente útiles para grabar vídeos desde una perspectiva en primera persona, y son comúnmente utilizadas en deportes extremos o situaciones en las que no podemos utilizar las manos para sostener una cámara de vídeo. Normalmente, al tratarse de sesiones de deporte en las que su protagonista muestra las rutas realizadas, los vídeos suelen tener una duración larga, por lo que los usuarios tienden a acelerar el vídeo para acortar su duración. El problema es que los vídeos grabados con este tipo de cámaras suelen estar llenos de saltos y cambios bruscos de trayectoria, por lo que al acelerar la imagen, el problema de la estabilización hace acto de presencia.
Con el objetivo de terminar con esta situación, Microsoft Research -la división de Microsoft dedicada a la investigación- ha desarrollado una tecnología capaz de corregir la estabilización de un vídeo ofreciendo unas transiciones suaves en todo momento. Para ello, lo que hacen es reconstruir el vídeo original gracias a un algoritmo encargado de escoger un nuevo camino ligeramente distinto al original, manteniendo la dirección en la que existan menos cambios bruscos. Los resultados son alucinantes, y es que a partir de un vídeo lleno de saltos pasamos a un vídeo en el que toda la acción se desarrolla de forma suave. Aun así, debido a la complejidad de la tarea es posible que en ocasiones exista algún error, como por ejemplo, que algún objeto aparezca o desaparezca de forma brusca. Este proyecto va a ser presentado en la conferencia SIGGRAPH de Vancouver, en Canadá, y sus desarrolladores esperan poder ofrecer una aplicación para Windows con esta tecnología en un futuro próximo.
Os dejamos con un vídeo en el que se aprecian los resultados: