Un equipo de investigación chino ha demostrado la viabilidad de una plataforma de ataque con patas: un perro robot equipado con ametralladoras que puede rivalizar con los tiradores humanos en precisión. Este desarrollo tiene implicaciones significativas para el futuro de la guerra, ya que sugiere el potencial de que los sistemas autónomos desempeñen un papel cada vez más prominente en el campo de batalla.

El video que muestra esta tecnología es bastante impactante, ya que resalta la naturaleza cruda y brutal de lo que son capaces los sistemas autónomos avanzados. Se informa que la precisión del perro robot es de alrededor del 60-80%, lo que es sorprendentemente alto y rivaliza con la de los tiradores humanos expertos.

Esto plantea preocupaciones sobre el ritmo del desarrollo de la IA en el ámbito militar. A medida que los sistemas de IA continúen avanzando, es posible que veamos un cambio de la guerra centrada en el ser humano a formas más autónomas de combate. La rentabilidad y el potencial letal de dichos sistemas podrían convertirlos en una opción atractiva para las fuerzas militares, a pesar de las implicaciones éticas y morales.

En una entrevista reciente, el director ejecutivo de DeepMind de Google habló sobre algunos desarrollos emocionantes en su nuevo proyecto, Astra. Están trabajando en la ingestión de videos en transmisión en vivo que servirán como ayuda de memoria para las personas mayores, ayudándolas con tareas prácticas de la vida cotidiana.

Los puntos clave son:

• Google está desarrollando la capacidad de ingerir contenido de larga duración como libros del tamaño de "Guerra y Paz" o videos de una hora, y proporcionar interacciones e análisis inteligentes.

• Esto podría permitir asistentes de IA poderosos que puedan recordar y razonar sobre eventos pasados en un flujo de video, ayudando a los usuarios a recordar dónde dejaron sus llaves o dónde está su medicación.

• El director ejecutivo enfatizó que esto es solo el comienzo y que apenas hemos arañado la superficie de lo que estos sistemas de IA serán capaces de hacer en el futuro.

Uno de los desarrollos de la industria de la IA que preocupa a muchas personas sobre la seguridad es la función de recuperación de Microsoft. Básicamente, esta función permitía a los usuarios grabar toda la pantalla de su computadora y luego buscar en las grabaciones utilizando IA generativa para encontrar información específica.

Sin embargo, esta función fue rápidamente señalada como una posible pesadilla de privacidad. Microsoft estaba haciendo que la función de recuperación fuera activada de forma predeterminada, lo que significaba que los usuarios podrían tener esta funcionalidad habilitada sin comprender plenamente las implicaciones. Había preocupaciones de que los piratas informáticos pudieran usar indebidamente la herramienta para acceder a información confidencial.

En respuesta, Microsoft ha realizado cambios en la función de recuperación, haciéndola de opción de entrada en lugar de predeterminada. Esto da a los usuarios más control sobre si quieren habilitar esta funcionalidad y mejora las salvaguardas generales de privacidad y seguridad.

Elon Musk planea construir el supercomputador más grande del mundo en Memphis. Este es un desarrollo significativo, ya que el mundo está entrando en una nueva fase en la que estamos viendo el surgimiento de estos enormes supercomputadores para impulsar la próxima generación de sistemas de IA.

Los puntos clave son:

• Musk tiene como objetivo tener este nuevo supercomputador en línea para 2025, aunque sus plazos no siempre se alinean perfectamente.
• Este enorme centro de datos probablemente se alimentará de miles de GPU de Nvidia para proporcionar la inmensa capacidad de cálculo requerida para entrenar modelos de IA avanzados.
• El objetivo es apoyar a la empresa de IA Exto de Musk, así como los esfuerzos de IA de Tesla, ya que buscan hacer avances en áreas como la AGI encarnada.
• Sin embargo, alimentar estos centros de datos será un desafío importante, con estimaciones que muestran que la demanda de energía de los centros de datos más que se duplicará para 2026.

El debate sobre si el progreso de la IA seguirá una tendencia exponencial o logística es una discusión compleja y en curso en el campo. Como señala Yan Lecun, miembro del equipo de apertura en Google DeepMind, es difícil predecir con certeza qué patrón seguirá el crecimiento.

Antes del punto de inflexión, tanto las tendencias exponenciales como las logísticas pueden parecer similares, lo que dificulta diferenciarlas. Lecun enfatiza que si bien se observa una tendencia exponencial en métricas como la capacidad de cálculo o los parámetros de las redes neuronales, nunca podemos estar completamente seguros de que no estamos presenciando una tendencia logística antes del punto de inflexión.

Esta plataforma de código abierto y dirigida por la comunidad aprovecha la conectividad, el audio y las aplicaciones de IA generativa de tu teléfono para brindar una experiencia de realidad aumentada sin problemas. A diferencia de las alternativas voluminosas y costosas, estas gafas ligeras parecen gafas normales y cuestan solo $349.

Las principales características de estas gafas impulsadas por IA incluyen:

• Pantalla de visualización frontal que integra información y elementos virtuales en tu campo de visión
• Cámaras y micrófonos que permiten comandos de voz y reconocimiento visual
• Integración estrecha con tu teléfono inteligente, lo que te permite acceder a una amplia gama de capacidades impulsadas por IA
• Diseño de código abierto que fomenta el desarrollo y la personalización de la comunidad

Los comentarios del director de tecnología de Microsoft brindan una fascinante mirada a los rápidos avances en las capacidades de la IA. Sugiere que los últimos modelos ahora pueden razonar a un nivel comparable al de los estudiantes de doctorado, capaces de aprobar exámenes de calificación que habrían estado fuera del alcance de los sistemas de IA anteriores.

Esto indica un salto significativo en las habilidades de razonamiento de estos modelos, que van más allá del rendimiento a nivel de escuela secundaria de GPT-4 y sistemas anteriores. La implicación es que nos estamos acercando a un punto en el que la IA podría potencialmente automatizar ciertas tareas de investigación, desbloqueando la posibilidad de un progreso exponencial a medida que la IA pueda mejorarse iterativamente a sí misma.