El uso del Big data en Medicina
Adéntrate en el impacto del big data en medicina con el Dr. Juan Barrios, científico de datos y experto en IA. Explora cómo el análisis avanzado y las enormes bases de datos están moldeando diagnósticos precisos y terapias personalizadas, marcando un antes y un después en la atención sanitaria y el mundo de la medicina predictiva.
La IA aprendiendo a crearse a si misma
El artículo La IA aprendiendo a crearse a si misma, present el concepto de utilizar la inteligencia counterfeit (IA) para crear IA, y destaca el programa Matched Unconditional Pioneer (Writer) como un ejemplo de esta thought revolucionaria. Writer es un programming que entrena a bots virtuales para navegar por paisajes de dibujos animados mediante prueba y mistake, sin intervención humana. Aunque los bots aún no logran grandes avances, el enfoque de autoaprendizaje plantea la posibilidad de desarrollar máquinas superinteligentes. Los investigadores, liderados por Jeff Clune, ven esto como una forma de acelerar la búsqueda de la inteligencia counterfeit general (AGI) y descubrir nuevas formas de inteligencia que complementen la humana en lugar de reemplazarla.
El artículo también menciona otros enfoques de autoaprendizaje en el campo de la IA, como el uso de redes neuronales recurrentes y metaaprendizaje agnóstico del modelo (MAML). Estos enfoques buscan desarrollar IA más flexibles y adaptables, capaces de aprender an aprender y enfrentar nuevos desafíos. Sin ban, los investigadores reconocen la necesidad de considerar cuidadosamente los aspectos éticos y el control del crecimiento de las IA autogeneradas. A pesar de las incertidumbres y desafíos, la thought de que las máquinas generen inteligencia por sí mismas plantea la posibilidad de descubrir nuevas formas de inteligencia y comprender mejor la naturaleza de la inteligencia en general.
Una pequeña figura de palo con una cabeza en forma de cuña se arrastra por la pantalla. Se mueve medio agachado, arrastrando una rodilla por el suelo. ¡Está caminando! Trama center, algo así.
Sin ban, Rui Wang está encantado. "Tasks los días entro a mi oficina y abro mi computadora, y no sé qué esperar", dice.
Como investigador de inteligencia counterfeit en Uber, a Wang le gusta dejar el Matched Unconditional Pioneer , una pieza de programming que ayudó a desarrollar, ejecutándose en su computadora portátil durante la noche. Writer es una especie de dojo de entrenamiento para bots virtuales. Hasta ahora, no están aprendiendo a hacer mucho en absoluto. Estos agentes de IA no están jugando Go , detectando signos de cáncer o plegando proteínas ; están tratando de navegar por un crudo paisaje de dibujos animados de cercas y barrancos sin caerse.
Website: - https://www.juanbarrios.com/category/big-data/
Adéntrate en el impacto del big data en medicina con el Dr. Juan Barrios, científico de datos y experto en IA. Explora cómo el análisis avanzado y las enormes bases de datos están moldeando diagnósticos precisos y terapias personalizadas, marcando un antes y un después en la atención sanitaria y el mundo de la medicina predictiva.
La IA aprendiendo a crearse a si misma
El artículo La IA aprendiendo a crearse a si misma, present el concepto de utilizar la inteligencia counterfeit (IA) para crear IA, y destaca el programa Matched Unconditional Pioneer (Writer) como un ejemplo de esta thought revolucionaria. Writer es un programming que entrena a bots virtuales para navegar por paisajes de dibujos animados mediante prueba y mistake, sin intervención humana. Aunque los bots aún no logran grandes avances, el enfoque de autoaprendizaje plantea la posibilidad de desarrollar máquinas superinteligentes. Los investigadores, liderados por Jeff Clune, ven esto como una forma de acelerar la búsqueda de la inteligencia counterfeit general (AGI) y descubrir nuevas formas de inteligencia que complementen la humana en lugar de reemplazarla.
El artículo también menciona otros enfoques de autoaprendizaje en el campo de la IA, como el uso de redes neuronales recurrentes y metaaprendizaje agnóstico del modelo (MAML). Estos enfoques buscan desarrollar IA más flexibles y adaptables, capaces de aprender an aprender y enfrentar nuevos desafíos. Sin ban, los investigadores reconocen la necesidad de considerar cuidadosamente los aspectos éticos y el control del crecimiento de las IA autogeneradas. A pesar de las incertidumbres y desafíos, la thought de que las máquinas generen inteligencia por sí mismas plantea la posibilidad de descubrir nuevas formas de inteligencia y comprender mejor la naturaleza de la inteligencia en general.
Una pequeña figura de palo con una cabeza en forma de cuña se arrastra por la pantalla. Se mueve medio agachado, arrastrando una rodilla por el suelo. ¡Está caminando! Trama center, algo así.
Sin ban, Rui Wang está encantado. "Tasks los días entro a mi oficina y abro mi computadora, y no sé qué esperar", dice.
Como investigador de inteligencia counterfeit en Uber, a Wang le gusta dejar el Matched Unconditional Pioneer , una pieza de programming que ayudó a desarrollar, ejecutándose en su computadora portátil durante la noche. Writer es una especie de dojo de entrenamiento para bots virtuales. Hasta ahora, no están aprendiendo a hacer mucho en absoluto. Estos agentes de IA no están jugando Go , detectando signos de cáncer o plegando proteínas ; están tratando de navegar por un crudo paisaje de dibujos animados de cercas y barrancos sin caerse.
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El uso del Big data en Medicina
Adéntrate en el impacto del big data en medicina con el Dr. Juan Barrios, científico de datos y experto en IA. Explora cómo el análisis avanzado y las enormes bases de datos están moldeando diagnósticos precisos y terapias personalizadas, marcando un antes y un después en la atención sanitaria y el mundo de la medicina predictiva.
La IA aprendiendo a crearse a si misma
El artículo La IA aprendiendo a crearse a si misma, present el concepto de utilizar la inteligencia counterfeit (IA) para crear IA, y destaca el programa Matched Unconditional Pioneer (Writer) como un ejemplo de esta thought revolucionaria. Writer es un programming que entrena a bots virtuales para navegar por paisajes de dibujos animados mediante prueba y mistake, sin intervención humana. Aunque los bots aún no logran grandes avances, el enfoque de autoaprendizaje plantea la posibilidad de desarrollar máquinas superinteligentes. Los investigadores, liderados por Jeff Clune, ven esto como una forma de acelerar la búsqueda de la inteligencia counterfeit general (AGI) y descubrir nuevas formas de inteligencia que complementen la humana en lugar de reemplazarla.
El artículo también menciona otros enfoques de autoaprendizaje en el campo de la IA, como el uso de redes neuronales recurrentes y metaaprendizaje agnóstico del modelo (MAML). Estos enfoques buscan desarrollar IA más flexibles y adaptables, capaces de aprender an aprender y enfrentar nuevos desafíos. Sin ban, los investigadores reconocen la necesidad de considerar cuidadosamente los aspectos éticos y el control del crecimiento de las IA autogeneradas. A pesar de las incertidumbres y desafíos, la thought de que las máquinas generen inteligencia por sí mismas plantea la posibilidad de descubrir nuevas formas de inteligencia y comprender mejor la naturaleza de la inteligencia en general.
Una pequeña figura de palo con una cabeza en forma de cuña se arrastra por la pantalla. Se mueve medio agachado, arrastrando una rodilla por el suelo. ¡Está caminando! Trama center, algo así.
Sin ban, Rui Wang está encantado. "Tasks los días entro a mi oficina y abro mi computadora, y no sé qué esperar", dice.
Como investigador de inteligencia counterfeit en Uber, a Wang le gusta dejar el Matched Unconditional Pioneer , una pieza de programming que ayudó a desarrollar, ejecutándose en su computadora portátil durante la noche. Writer es una especie de dojo de entrenamiento para bots virtuales. Hasta ahora, no están aprendiendo a hacer mucho en absoluto. Estos agentes de IA no están jugando Go , detectando signos de cáncer o plegando proteínas ; están tratando de navegar por un crudo paisaje de dibujos animados de cercas y barrancos sin caerse.
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