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#2:
Primero vinieron a por las destructoras de papel; pero como yo no soy una destructora de papel, no hice nada...
#1:
No estoy seguro de que el enfoque del artículo sea muy correcto. El sistema se basa, por lo menos en su capa más baja, en una red neuronal, y el ejemplo que dan es que el sistema ha aprendido a identificar imágenes de destructoras de papel. Es muy difícil programar un algoritmo para identificar exitosamente destructoras de papel en una imagen, de hecho esa es la parte que el ingeniero de Google ha dicho que no podría hacer. Pero que la red neuronal haya aprendido a identificarlas no significa que haya creado ese algoritmo, ni que sea "más inteligente que sus creadores".
Sí, ha aprendido a identificar destructoras de papel, pero igual que puede aprender a distinguir caracteres cirílicos y traducir del ruso sin que su programador sepa una palabra de ruso.
Sí, ha aprendido a identificar destructoras de papel, pero igual que puede aprender a distinguir caracteres cirílicos y traducir del ruso sin que su programador sepa una palabra de ruso.
#11:
¿Quién más está ya cansado de que siempre pongan la misma imagen de Neo cuando se habla de tecnología?
Comentarios
Primero vinieron a por las destructoras de papel; pero como yo no soy una destructora de papel, no hice nada...
#2 ostia tío de qué me suena eso jajajaj
No estoy seguro de que el enfoque del artículo sea muy correcto. El sistema se basa, por lo menos en su capa más baja, en una red neuronal, y el ejemplo que dan es que el sistema ha aprendido a identificar imágenes de destructoras de papel. Es muy difícil programar un algoritmo para identificar exitosamente destructoras de papel en una imagen, de hecho esa es la parte que el ingeniero de Google ha dicho que no podría hacer. Pero que la red neuronal haya aprendido a identificarlas no significa que haya creado ese algoritmo, ni que sea "más inteligente que sus creadores".
Sí, ha aprendido a identificar destructoras de papel, pero igual que puede aprender a distinguir caracteres cirílicos y traducir del ruso sin que su programador sepa una palabra de ruso.
#1 La red neuronal lo que hace es construir características de alto nivel a partir de las imágenes.
Ningún ingeniero ha conseguido construir características mejores a mano, otra cosa es que su cerebro de forma inconsciente si que sea capaz de representar internamente las destructoras de papel, de un modo que nadie sabe.
Es más inteligente que la parte consciente de sus creadores.
¿Quién más está ya cansado de que siempre pongan la misma imagen de Neo cuando se habla de tecnología?
Bastante sensacionalista diria yo. No es nada nuevo que se consigan resolver problemas con IA subsimbolica que no se saben resolver con un programa tradicional. Si esa es precisamente la gracia.
Querido Deep Learning, cuando decidas tomar posesión del mundo, espero que recuerdes que yo, entre otras habilidades útiles, soy muy bueno identificando destructoras de papel.
el nuevo skynet?????
#3 Conclusión:
Cyberdyne SystemsGoogle pone en marchaSkynetDeep Learning.#5 Cambio de nombre para confundir a Jhon connor....
#7 You mean John Connor...
#3 O Matrix.
Una máquina que un programador no entiende no es nuevo. Lo original es que esta vez no hace el café.
#0 "la Conferencia de la máquina de aprendizaje en San Francisco"
Me parece que la máquina de aprendizaje de Google Translator debe estar estropeada.
Jane, eres tú?
El hombre es el que a creado ese programa, para que la maquina reconozca la destructora de papel ; siempre iremos un paso por delante
Creo que todavía no valoramos el potencial de la mente humana ; de ahí el miedo de que una maquina pueda superarnos ; les llevamos 4 millones de años de evolución y no hay que olvidar que fuimos "nosotros" los que las creamos
#9 A nosotros nos crearon un puñado de microorganismos.
#16 Me estás diciendo que somos los microorganismos de los futuros humanos? Mínimo que creamos a Dios, pero en plan de verdad.
#9 Eres francés?
Si Alan Turing levantara la cabeza...
#21 ...se sorprendería de que hay máquinas que pasan su test y que ningún participante de Gandia Shore lo consigue...
Bueno, para ser más inteligente que un informático tampoco hace falta tanto
(y ahora debería poner ese emoticono que enseña los dientes, pero como no soy informático ni ordenador de Google, no tengo ni idea de cómo se hace, je je)
Conclusión:
Cyberdyne SystemsGoogle pone en marchaSkynetDeep Learning.De esto al superordenata de Person of interest hay muy poco
Hace ya un rato desde que la máquina superó al hombre en ajedrez y en jeopardy. ¿Es tan importante reconocer destructoras de papel?
#10 supongo que no se trata de el hecho de reconocer destructoras de papel, si no de todo el diseno del algoritmo y el proceso para que la máquina aprenda a reconocer destructoras de papel. Podría haber sido cualquier otra cosa, eso es lo de menos supongo.
#24 tampoco veo la noticia, eso ya lo hicieron con gatos.
Simulador de Google utiliza 16.000 ordenadores para reconocer un gato
Simulador de Google utiliza 16.000 ordenadores par...
tec.nologia.com