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    Published on 21.9.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    This is How Google will Collapse Reporting from the very near, post-Google future

    Google made almost all its money from ads. It was a booming business — until it wasn’t. Here’s how things looked right before the most spectacular crash the technology industry had ever seen.

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    Published on 17.9.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    The Semantic Web provides an enticing vision of our online future. This next-generation Web will enable intelligent computer assistants to work autonomously on our behalf: scheduling our appointments, doing our shopping, finding the information we need, and connecting us with like-minded individuals.

    Unfortunately, the Semantic Web is also a vision that, to some, seems very distant, perhaps even outdated. It has been over a decade since it was popularized in a May 2001 article in Scientific American. Semantic Web researchers and engineers have been toiling even longer on the monumental technical and sociological challenges inherent in creating a global Semantic Web.

    The good news is that we are seeing evidence today of its accelerating emergence. Although still far from its grand vision, there are available today small “local” versions of semantic webs and intelligent assistants. Consumers can begin using these intelligent assistants today; producers can begin incorporating this next-generation semantic data into their current business models and applications.

    Paradoxically, the path to a global solution may evolve not only through the cooperation of a community, but through the selective forces of competition. As proprietary semantic networks and software agents vie for mass market dominance, winning technical and business models will emerge through a tapestry of data providers and services.

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    Published on 13.9.2018 by Equipo GNOSS

    Knowledge Graph: una nueva fuente de conocimiento. Ira Manzano

    En este artículo Ira Manzano explica de una forma sencilla qué es un Grafo de Conocimiento y cuales son sus principales ventajas y aplicaciones para cualquier institución

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    Published on 7.9.2018 by Equipo GNOSS

    Inteligencia artificial: recopilación de artículos por Antoni Gutiérrez Rubí

    En esta publicación Antoni Gutierrez Rubí hace una interesante compilación de los artículos, publicaciones e informes que han ido apareciendo en los últimos meses sobre el concepto de Inteligencia Artificial sobre todo relativo a las aplicaciones, las ventajas y los riesgos que estos desarrollos están produciendo.

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    Published on 7.9.2018 by Equipo GNOSS

    El informe La inteligencia artificial, la automatización y la economía publicado por la administración Obama en el 2016 comienza diciendo:

    Los avances en Inteligencia Artificial (AI) y campos relacionados han abierto nuevos mercados y nuevas oportunidades de progreso en áreas críticas como la salud, educación, energía, inclusión económica,
    bienestar social y medio ambiente. En los últimos años, las máquinas han superado a los humanos en el desempeño de ciertas tareas relacionadas con la inteligencia, como aspectos del reconocimiento de imágenes. Los expertos pronostican que el rápido el progreso en el campo de la inteligencia artificial especializada continuará. Aunque es poco probable que las máquinas exhiban una inteligencia de aplicación amplia comparable o superior a la de los humanos en los próximos 20 años, es de esperar que las máquinas continúen alcanzando y superando el rendimiento humano en cada vez más tareas.
    La automatización impulsada por la inteligencia artificial seguirá creando riqueza y ampliará la economía estadounidense en los próximos años, pero, aunque muchos se beneficiarán, ese crecimiento no será gratuito y estará acompañado de cambios en las habilidades que los trabajadores necesitan para tener éxito en la economía y en los cambios estructurales en la economía. Se necesitará una acción política agresiva para ayudar a los estadounidenses que se ven perjudicados por estos cambios, y para asegurar que los enormes beneficios de la IA y la automatización sean desarrollados por, y estén disponibles para todos. Siguiendo con el informe anterior de la Administración, Preparándose para el Futuro de la Inteligencia Artificial, que se publicó en octubre de 2016, este informe investiga más a fondo los efectos de la automatización impulsada por inteligencia artificial en el mercado de trabajo y la economía de EE. UU., y describe las respuestas políticas recomendadas. Este informe fue producido por un equipo de la Oficina Ejecutiva del Presidente, incluido el personal de la Consejo de Asesores Económicos, Consejo de Política Interior, Consejo Económico Nacional, Oficina de Gestión y Presupuesto, y Oficina de Política de Ciencia y Tecnología. El análisis y las recomendaciones incluidas en este documento se basan en los conocimientos adquiridos a lo largo de la Iniciativa Futuro de AI.

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    Published on 7.9.2018 by Equipo GNOSS

    El objetivo principal de este informe es realizar una revisión periódica por parte de los expertos reflexionando sobre como la inteligencia artificial está influyendo o va a influir en algunos ámbitos de nuestra vida. Así, el índice de temas tratado en este informe de menos de 50 páginas es:

    SECTION I: WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE

    • Defining AI
    • AI Research Trends

    SECTION II: AI BY DOMAIN

    • Transportation
    • Home/Service Robots
    • Healthcare
    • Education
    • Low-resource Communities
    • Public Safety and Security
    • Employment and Workplace
    • Entertainment

    SECTION III: PROSPECTS AND RECOMMENDATIONS FOR AI PUBLIC POLICY

    • AI Policy, Now and in the Future

    APPENDIX I: A SHORT HISTORY OF AI

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    Published on 9.8.2018 by Equipo GNOSS

    Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

    Este artículo de Lambert Mathias (Principal Scientist, Alexa Machine Learning, Amazon) trata sobre la aplicación de técnicas más sofisticadas de representación semántica, basadas en grafos y ontologías, para el desarrollo de habilidades más complejas en el asistente Alexa.

    El uso de Alexa Meaning Representation Language (AMRL) proporciona una solución de anotación semántica con dos componentes principales:

    1. Una gran ontología jerárquica de tipos (categorías de menciones textuales), roles (argumentos de una acción), acciones (predicados que definen lo que el agente debería hacer) y propiedades-operadores (relaciones entre los tipos).
    2. Un conjunto de convenciones que mapean el lenguaje natural con una representación en grafo, agnóstica respecto al lenguaje y al dominio de conocimiento, ajustada para agentes conversacionales como Alexa.

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    Published on 7.8.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    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 applications may never reach their full potential. Context is data, and as a data geek, that is profoundly exciting.

    We’re now looking at things, not strings

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    Published on 7.8.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    What tools are you using for knowledge graph building?

    Here you can see a very interesting conversation thread in Hacker News, with 15 comments, where databases and other tools for the construction and exploitation of Knowledge Graphs are reviewed.
    Among others, they are mentioned, NeoJ4, BlazeGraph or Karma

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    Published on 6.8.2018 by Equipo GNOSS

    Ordenadores cuánticos y la encriptación irrompible

    Interesante artículo de Tom Forenski en el que llama la atención sobre la necesidad de revisar los archivos encriptados con las tecnologías actuales, ahora que la computación cuántica amenaza con romper las protecciones de las que disponemos.

    Afortunadamente, disponemos de nuevas tecnologías criptográficas, como lattice cryptography, que encripta los datos en redes matemáticas multidimensionales (lattices) que son irrompibles (sin una puerta trasera).

    En el siguiente vídeo, Cecilia Boschini, investigadora de IBM, explica en qué consiste lattice cryptograpy:

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