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El traductor de Google arroja mensajes del fin del mundo

La gente descubrió recientemente mensajes siniestros extraños cuando intentaban traducir palabras aparentemente inocuas usando el traductor de Google

Si escribe, por ejemplo, “perro” 18 veces y lo configura para traducir de yoruba a inglés, Google le devuelve esto.:

“Doomsday Clock: Faltan 3 minutos para las 12.

Estamos experimentando personajes y un desarrollo dramático en el mundo.

¿Esto indica que nos estamos acercando cada vez más al final de los tiempos y al regreso de Jesús?.

El traductor de Google arroja mensajes del fin del mundo

Esa no es la única falla extraña.

Agregar espacios impares entre palabras también hace que el traductor de Google se vuelva loco.

Algunas de las traducciones son bastante oscuras.

Pídale que traduzca “ple as el etm ed ie” del somalí al inglés.

Le devolverá el extraño mensaje.:

“Como quiera”.

El traductor de Google actualizó sus servicios en línea utilizando un modelo de traducción automática neuronal gigante.

Este es un sistema de inteligencia artificial que utiliza el procesamiento de lenguaje natural para codificar y descodificar palabras en diferentes idiomas.

No puede llegar a algo a lo que no se haya expuesto antes.

A juzgar por algunas de las traducciones automáticas, es muy posible que el modelo haya recibido pasajes de biblias y material similar.

Esto tiene sentido porque la biblia cristiana es probablemente uno de los textos más traducidos del mundo.

Por lo tanto, contiene una gran cantidad de datos de capacitación.

En otras palabras, es una buena idea entrenar a una IA usando textos traducidos a múltiples idiomas, para que la red neuronal conecte palabras en diferentes idiomas por su significado común.

La biblia, disponible en muchas lenguas, es un ejemplo relativamente bueno de dicho texto.

Es más probable que los problemas técnicos aparezcan con idiomas oscuros porque los datos de entrenamiento para, por ejemplo, Yoruba para inglés y somalí para inglés, deben ser bastante escasos.

Entonces, independientemente de los conjuntos de datos que Google esté utilizando (biblias, novelas, libros, páginas web rastreadas, lo que sea) no habrá mucho conocimiento para que el aprendizaje automático continúe.

Por lo tanto, cuando se le presentan pasajes difíciles de traducir, es probable que los datos de entrenamiento subyacentes estén expuestos de forma completa e inesperada.

Nadie, ni siquiera los ingenieros de Google, realmente sabe cómo desenredar el proceso de toma de decisiones detrás de estas redes neuronales.

Por lo tanto, siempre es posible cosas extrañas como éstas y continuarán sucediendo.

En cualquier caso, parece que Google ha ajustado su código de traducción para que deje de traducir al menos algunos de los portentos obvios y espeluznantes, por ahora.

Informes de accidentes de vehículos autónomos:

GM Cruise presentó recientemente un informe al DMV en California después de que un peatón pisó el capó de uno de sus autos de prueba en un semáforo en rojo.

Es interesante ver cómo se ve uno de estos informes.

Afortunadamente, nadie resultó herido.

“Un vehículo autónomo de crucero (” Cruise AV “) mientras operaba en modo autónomo, estuvo involucrado en un incidente en la calle Sutter en dirección oeste en la intersección con la calle Sansome cuando un peatón en jaywalking se acercó al Cruise AV y se subió intencionalmente al capó del vehículo, mientras que el Cruise AV se detuvo en un semáforo en rojo, lo que provocó una abolladura en el capó.

El peatón se alejó.

No hubo heridos y no se llamó a la policía, dice el informe .

Un nuevo laboratorio de robótica para Facebook

Facebook anunció una nueva ronda de académicos que se unieron al gigante de las redes sociales para abrir centros de investigación, incluido uno para robótica.

Jessica Hodgins, profesora de robótica en la Universidad Carnegie Mellon, dividirá su tiempo entre el mundo académico.

Dirigirá un nuevo laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook en Pittsburgh.

Ella está acompañada por Abhinav Gupta, profesor asociado de robótica también en Carnegie Mellon.

No está realmente claro por qué una plataforma de redes sociales está interesada en robots físicos.

Sin embargo, el equipo se centrará en “robótica.

Estos son sistemas de aprendizaje permanente, que aprenden continuamente a lo largo de los años, enseñando a las máquinas la razón y la inteligencia artificial en apoyo de la creatividad.

Otras contrataciones de la academia incluyen a Luke Zettlemoyer.

Zettlemoyer es un profesor asociado enfocado en el procesamiento del lenguaje natural de la Universidad de Washington, quien se ha unido al laboratorio de FAIR en Seattle con Andrea Vedaldi, profesora asociada de la Universidad de Oxford y Jitendra Malik.

Realizarán investigaciones de visión computarizada para FAIR en Londres y Palo Alto.

OpenAI lanza el nuevo desafío Dota:

OpenAI Five es un un proyecto y sistema de aprendizaje automático.

Funciona como un equipo de robots que juegan contra jugadores humanos.

Lo relizan en el  videojuego de 5 contra 5.

OpenAI anunció otra competencia para luchar contra los ex jugadores profesionales de Dota con sus botines OpenAI Five.

OpenAI ha ido aumentando lentamente la dificultad del desafío.

Al principio, era un partido espejo, donde todos los héroes enfrentados entre sí tenían que ser iguales, en un juego 1V1.

El mes pasado, OpenAI Five ganó en partidos espejo 5V5 .

Ahora, OpenAI quiere que su motor enfrente a semi profesionales con menos restricciones.

Habrá un grupo de 18 héroes para elegir y no se igualarán los espejos.

Algunos elementos como el Divine Rapier y la Botella todavía están prohibidos.

Los robots no podrán usar el Escaneo, un movimiento que permite a los jugadores detectar a los enemigos circundantes.

El tiempo de reacción de los robots también se ha incrementado de 80 ms a 200 ms para que tengan menos ventajas.

Pero parece que aún podrán tener el enorme beneficio de poder ver todo el mapa en cualquier momento.

Esto es algo que los humanos no pueden hacer, ya que tienen que mover manualmente a sus héroes por el mapa.

El biz americano de FPGA se apodera del inicio del chip chino de AI:

Xilinx, una compañía de hardware conocida por sus FPGA, ha adquirido DeepPhi Tech.

Los detalles financieros de la adquisición no fueron revelados.

Ambas compañías han tenido una estrecha relación de trabajo por un tiempo.

DeepPhi se ha asociado con Xilinx para adaptar sus chips FPGA para acelerar las etapas de capacitación e inferencia para redes neuronales.

Explicó Yao.:

“Los aceleradores de aprendizaje profundo basados ​​en FPGA cumplen con la mayoría de los requisitos”.

Tienen una potencia y un rendimiento aceptables.

Pueden admitir una arquitectura personalizada y tienen un gran ancho de banda de memoria en el chip y son muy confiables”.

Parece que DeepPhi quiere centrarse en optimizar las redes de memoria a corto y largo plazo y las redes neuronales convolucionales para el procesamiento del lenguaje natural y las tareas de visión artificial.

 

 

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Juan Daniel Missaglia
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