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Hace poco nos lo advirtió Elon Musk, hay que comenzar a ponerle regulaciones a la inteligencia artificial o la misma, tal como en el cine, podría llegar a salirse de nuestras manos. Por ahora todo ello nos suena como a un cuento de ciencia ficción, pero si tomamos en cuenta que las computadoras con IA hoy día ya manejan coches, juegan videojuegos como profesionales, pintan cuadros, componen canciones y conversan con los humanos en forma de bots, el panorama podría cambiar muy rápidamente.

No es la primera vez que Elon Musk sale a hablar, y exigir, que debemos tomar cartas y prepararnos ante la llegada de la inteligencia artificial. El CEO de Tesla y SpaceX ha sido uno de los empresarios más activos en este tema mencionado que la IA puede traer consigo el "día del juicio final". Incluso este mismo año publicó una carta abierta con 23 principios para que la inteligencia artificial no se nos vuelva en contra, esto como parte de Future of Life, la asociación que defiende un desarrollo responsable de la inteligencia artificial.

Durante el fin de semana Elon Musk participó en la Asociación Nacional de Gobernadores, una conferencia donde se reúnen los gobernadores estadounidenses de los Estados Unidos. Durante su charla se centró en exigir una regulación del uso de la inteligencia artificial, algo que se debe hacer cuanto antes y no cuando sea demasiado tarde.

Los aficionados a la fotografía saben que aprender este arte requiere tiempo, paciencia y experimentar mucho. Pero ahora Google nos quiere demostrar que la inteligencia artificial puede imitar las capacidades de un fotógrafo en tiempo récord y con resultados sobresalientes.

En un nuevo experimento, Google nos muestra como su sistema de inteligencia artificial es capaz de editar fotografías de paisajes de forma profesional, a un nivel que incluso es capaz de engañar a fotógrafos que han dedicado gran parte de su vida a esto.

El fútbol, la natación, el esquí... Muchos son los deportes que se benefician en algún aspecto del avance tecnológico y de hecho lo vimos en los Juegos Olímpicos de Río 2016. Y el tenis no es una excepción, y lo podemos comprobar estos días con la celebración de un Wimbledon 2017 que recurre a tecnologías tan actuales como la inteligencia artificial.

Se trata de uno de los principales torneos anuales de este deporte, con una duración de dos semanas y que es seguido por millones de personas gracias a las emisiones, además de los asistentes. Pero en un intento de actualizar el torneo y que haya un reclamo más allá que los profesionales que se enfrentan en él, este año han decidido que la tecnología sea un complemento más importante y que suponga un seguimiento más completo del evento.

Hay quien avisa de que la inteligencia artificial es una amenaza para el futuro de la raza humana, pero otros creen que las posibilidades que nos brinda esta disciplina son enormes. Uno de los que lo dicen —y sabe un poco de lo que habla— es Garri Kasparov, ex-campeón del mundo de ajedrez.

Kasparov fue derrotado al ajedrez por aquel supercomputador llamado Deep Blue que planteó ese debate sobre la supremacía de las máquinas, y ahora, años después, defiende que todo lo que está pasando en la actualidad en este ámbito no es más que el progreso, y nos debemos adaptar y acostumbrar a él.

Puede que hayáis oído hablar de Ms. Pac-Man, un antiguo juego para las Atari 2600 que tenía una dificultad endiablada. Tanto que de los 999.900 puntos que se podían conseguir como máximo, el récord que consiguió un ser humano fue de 266.330. La partida perfecta (sin trampas) parecía imposible de lograr.

Y sin embargo, esa partida existe. La ha jugado la inteligencia artificial de Microsoft, que a través de su subsidiaria Maluuba —una empresa que adquirió hace unos meses especializada en deep learning— ha desarrollado un motor que ha aprendido a dominar ese juego de forma magistral. Atentos al vídeo.

Los juegos que triunfaban hace casi cuatro décadas vuelven a tener sentido. Quizás no mucho para los aficionados actuales a los videojuegos, pero sí para los motores de inteligencia artificial, para quienes esas partidas son oro puro.

La razón es simple: esas partidas jugadas por humanos son una fuente de información increíble para entrenar a esos motores, algo que ha confirmado un estudio reciente de Microsoft Research en el que los viejos éxitos de la Atari 2600 han vuelto a brillar.

La revolución que plantea la inteligencia artificial es asombrosa en muchos ámbitos, pero uno de los más evidentes es el del trabajo, que podría cambiar de forma radical a medida que máquinas, robots y ordenadores hagan el trabajo que ahora hacemos los humanos.

En el MIT han realizado un estudio en el que diversos expertos han tratado de estimar cuáles serán las profesiones que se verán afectadas antes o después. Esas predicciones lo dejan claro: no te prepares para ser camionero, porque en 10 años esa profesión estará dominada por las máquinas.

El año pasado un motor de inteligencia artificial llamado AlphaGo sorprendió al mundo con una victoria contundente sobre el que se consideraba uno de los mejores jugadores del mundo de Go, Lee Sedol. La inteligencia artificial volvía a demostrar su capacidad en un juego mucho más complejo de dominar que el ajedrez, y todos nos preguntábamos si ese era el fin de la historia.

No lo era: esta semana AlphaGo volvía a competir de forma oficial tras hacerlo en secreto. Lo hacía contra Ke Jie, considerado el mejor jugador actual de Go en todo el mundo, y el resultado ha sido aún más aplastante. AlphaGo ha ganado 3-0 a Ke Jie y los creadores de este motor han decidido que ya no hay nada más que lograr en este juego que las máquinas ya dominan mejor que los humanos.

Parece que Apple finalmente está por entrar en el jugoso campo de la inteligencia artificial, un segmento donde ahora mismo está en desventaja ante los desarrollos de Google, Amazon, Facebook, Tesla, entre otros. Según Mark Gurman, nuestro filtrador favorito, Apple está desarrollando un nuevo procesador dedicado específicamente a tareas de inteligencia artificial en sus dispositivos móviles.

Este chip es conocido de forma interna como 'Apple Neural Engine' y tendría como objetivo distribuir la carga de trabajo, por ejemplo, en el iPhone, ya que se encargaría de tareas más complejas como reconocimiento facial, de voz, realidad aumentada y más.