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Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

22/08/2019

Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018. Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias: Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hyp...

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Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

Published by Equipo GNOSS

21/02/2019

Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito. Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de g...

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Inteligencia Artificial: distinguiendo la moda de la realidad - Datanami

Published by Equipo GNOSS

02/01/2019

Inteligencia Artificial: distinguiendo la moda de la realidad - Datanami

Se trata de un interesante artículo de Alex Woodie, Editor in Chief de Datanami, en el que se pone en cuestión los límites y naturaleza de la actual moda (hype) de la Inteligencia Artificial. Por una parte, tenemos increibles avances en machine learning, gracias a las redes neuronales que usan GPUs (Graphics Processing Unit) muy rápidas y que están entrenadas con grandes cantidades de datos. Esta forma de IA ha impulsado enormemente los sistemas de visión artificial y de reconocimiento del habla, a menudo por encima de la capacidad de los humanos. Por otra, estamos lejos de comenzar a ver los tipos de automatización que muchos esperan de la IA. A pesar de que se empujan las fronteras de lo que es posible hacer con estas...

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La siguiente Inteligencia Artificial - DARPA - AI Next Campaign

Published by Equipo GNOSS

02/01/2019

La siguiente Inteligencia Artificial - DARPA - AI Next Campaign

Durante más de 5 décadas, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ha liderado la investigación y desarrollo que ha posibilitado el avance y aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial basadas en reglas y aprendizaje estadístico. Propone ahora el desarrollo y aplicación de una "tercera ola" de tecnologías de inteligencia artificial, con el programa "AI Next", en el que invertirá 2.000 millones de dólares. Las áreas claves del programa serán la automatización de procesos de negocio críticos del Departamento de Defensa de los Estados Unidos de América; mejora de la robustez y fiabilidad de los sistemas de IA; mejoras en la seguridad y resistencia d...

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¿Es más complicado que las máquinas entiendan el español que otros idiomas?

Published by Equipo GNOSS

29/11/2018

¿Es más complicado que las máquinas entiendan el español que otros idiomas?

En este artículo de Xataka se recogen opiniones de expertos en procesamiento de lenguaje natural, en las que exponen las dificultades de los sistemas para reconocer contextos y procesar ambigüedades, localismos o ironías. Según el artículo, esto es más complicado en español que en inglés y mucho más en lenguas con una morfología más compleja, como por ejemplo el euskera, el alemán o el finés con sus mecanismos de palabras compuestas.

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Artificial Unintelligence, o cómo los ordenadores entienden mal el mundo

Published by Equipo GNOSS

29/11/2018

Artificial Unintelligence, o cómo los ordenadores entienden mal el mundo

El libro Artificial Unintelligence, de Meredith Broussard, consigue, desde su propio título, poner en cuestión los límites de las actuales iniciativas de Inteligencia Artificial y explica por qué no debemos asumir que los ordenadores siempre tienen razón. Meredith Broussard argumenta que el entusiasmo colectivo para aplicar las tecnologías informáticas a todos los aspectos de la vida ha dado como resultado una enorme cantidad de sistemas pobremente diseñados. Según esta tesis, estamos tan ansiosos por hacer todo digitalmente (desde pedir comida a encontrar pareja) que hemos dejado de pedir que la tecnología funcione realmente y debemos recordar que hay límites fundamentales en lo que podemos (y debemos) hacer con...

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Why Knowledge Graphs Are Foundational to Artificial Intelligence (by Jim Webber)

Published by Ricardo Alonso Maturana

07/08/2018

Why Knowledge Graphs Are Foundational to Artificial Intelligence (by Jim Webber)

AI is poised to drive the next wave of technological disruption across industries. Like previous technology revolutions in Web and mobile, however, there will be huge dividends for those organizations who can harness this technology for competitive advantage. I spend a lot of time working with customers, many of whom are investing significant time and effort in building AI applications for this very reason. From the outside, these applications couldn’t be more diverse – fraud detection, retail recommendation engines, knowledge sharing – but I see a sweeping opportunity across the board: context. Without context (who the user is, what they are searching for, what similar users have searched for in the past, and how all these connections play together) these AI appl...

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La construcción del Grafo de Conocimiento en Linkedin

Published by Equipo GNOSS

01/08/2018

La construcción del Grafo de Conocimiento en Linkedin

El director de Inteligencia Artificial de Linkedin Qi He explica en este artículo como Linkedin está construyendo su Grafo de Conocimiento. LinkedIn knowledge Graph es una gran base de conocimiento construida sobre "entidades" en LinkedIn, como miembros, trabajos, títulos, habilidades, compañías, ubicaciones geográficas, escuelas, etc. Estas entidades y las relaciones entre ellas forman la ontología del mundo profesional y son utilizados por LinkedIn para mejorar sus sistemas de recomendación, búsqueda, monetización y productos de consumo, negocios y análisis del consumidor. En este artículo el autor explica como aplican técnicas de Machine Learning para resolver los desafíos al cr...

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eXplainable Artificial Intelligence (XAI) / FAT ML (Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning)

Published by Equipo GNOSS

18/04/2018

eXplainable Artificial Intelligence (XAI) / FAT ML (Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning)

Explainable AI (XAI) or Transparent AI es una inteligencia artificial (IA) cuyas acciones pueden ser fácilmente comprendidas por humanos, en contrase con las IAs tipo "caja negra" que emplean algoritmos complejos y opacos, en las que ni siquiera sus diseñadores pueden explicar porque la IA ha llegado a una decisión concreta. XAI es uno de los elementos del modelo FAT ML (Fairness, Accountability and Transparency in Machine Learning) y pueden usarse para desarrollar el derecho social a la explicación. En cualquier caso, esta transparencia no suele ser gratis. A menudo hay inconvenientes en cuanto a lo inteligente y transparente que puede ser una IA, y es posible que estos inconvenientes aumenten con el aumento de la complejidad interna de lo...

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The Thinking Machine (Artificial Intelligence in the 1960s)

Published by Equipo GNOSS

07/01/2018

The Thinking Machine (Artificial Intelligence in the 1960s)

Can machines really think? Here is a series of interviews to some of the AI pioneers, Jerome Wiesner, Oliver Selfridge, and Claude Shannon. A view at the future of computer intelligence from back then... Extracto de un documental de 1961 que enfatiza la antigua premisa de la investigación de inteligencia artificial: si pudieras programar una computadora para imitar tareas cognitivas de orden superior como las propias de matemáticas o el ajedrez, estarías en un camino que eventualmente llevaría a algo similar a la conciencia.

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