Apple suele llegar un poco tarde a la fiesta cuando se trata de funciones de teléfonos inteligentes. La empresa no es del tipo que se apresura a lanzar al mercado una nueva función sólo porque todo el mundo lo está haciendo, pero parece que Apple no pierde el tiempo cuando se trata de IA. Según un informe de Mark Gurman de Bloomberg, parece que una de las principales características que los usuarios pueden esperar del iPhone 16 el próximo año es la IA generativa. El informe afirma que es posible que no haya cambios importantes en el hardware, sino que la atención se centrará en el software y la IA será uno de ellos. No está claro qué tipo de características de inteligencia artificial se espera que Apple traiga a la mesa, pero es de esperar que haya una renovación masiva de las capacidades de Siri en las cartas. Siri ha sido notoriamente malo en comparación con otros asistentes digitales, y con empresas como Google integrando más inteligencia artificial en el Asistente de Google, Siri está comenzando a sentirse como una reliquia absoluta. También se espera que otras empresas como Samsung introduzcan nuevas funciones de inteligencia artificial en sus teléfonos el próximo año. Hasta ahora, Google está prácticamente a la cabeza en lo que respecta a la IA en los teléfonos inteligentes, donde las capacidades de IA del Pixel son, sinceramente, bastante impresionantes. Queda por ver si los esfuerzos de Apple en materia de IA serán igualmente impresionantes o no alcanzarán la marca. Fuente: Bloomberg
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Microsoft, uno de los mayores inversores en OpenAI, restringió temporalmente el acceso de los empleados al ChatGPT de OpenAI el jueves 9 de noviembre de 2023, citando “preocupaciones de seguridad y datos”. La restricción se revirtió rápidamente y se restableció el acceso a ChatGPT después de que la empresa identificó su error. Antecedentes ChatGPT es un popular chatbot de IA creado por OpenAI que compone respuestas similares a las de los humanos a los mensajes de chat de las personas. El servicio tiene más de 100 millones de usuarios y ha sido capacitado con una gran cantidad de datos de Internet. Microsoft ha invertido más de 13 mil millones de dólares en OpenAI. Sin embargo, un informe de CNBC revela que al personal de Microsoft se le prohibió temporalmente el acceso a ChatGPT. En el momento de la prohibición, hubo afirmaciones de que Microsoft restringió el acceso a ChatGPT para parte del personal debido a preocupaciones de seguridad y privacidad. Respuesta de Microsoft Un portavoz de Microsoft dijo que la prohibición de acceso temporal se produjo cuando la empresa estaba probando el modelo de lenguaje grande (LLM). Dijo que hubo un error durante la prueba del sistema de control de la terminal LLM. Sin embargo, recomendó a los empleados que utilizaran Bing Chat Enterprise y ChatGPT Enterprise. El personal afirma que los productos anteriores tienen mejor seguridad y privacidad. El portavoz dejó claro que la prohibición fue un error y no intencionada. Noticias de la semana de Gizchina El CEO de Microsoft, Nadella, dijo que estábamos probando el sistema de control de terminal de LLM y sin darnos cuenta activamos esta opción para todos los usuarios, y poco después de descubrir el error, restauramos el servicio… Reacciones e implicaciones El bloqueo temporal en el acceso a ChatGPT por parte de los empleados de Microsoft ha expresado su preocupación por el uso de servicios de inteligencia artificial como ChatGPT. Muchas grandes marcas tienen acceso restringido a ChatGPT, a menudo para evitar el intercambio de datos confidenciales. El incidente destaca la necesidad de que las empresas sean cautelosas al utilizar servicios de inteligencia artificial de terceros. Microsoft restringió temporalmente el acceso de los empleados al ChatGPT de OpenAI debido a problemas de seguridad y datos. Sin embargo, la restricción se revirtió rápidamente después de que la empresa identificara su error. El incidente destaca la necesidad de que las empresas tengan precaución al utilizar servicios de inteligencia artificial de terceros. Las marcas también deben garantizar que los datos de los usuarios permanezcan seguros.
La histórica huelga de escritores de 146 días finalmente parece haber terminado. Los detalles son escasos, pero el Writers Guild of America suena triunfante: califica el acuerdo de “excepcional” y anuncia ganancias en casi todos los ámbitos. Y aunque hay muchas razones por las que el sindicato finalmente ganó (organización inteligente y un piquete memorable, una fuerte alianza con SAG-AFTRA y errores tácticos cometidos por los ejecutivos del estudio, entre ellos), hay una cosa sobre todo que iluminó la acción: la La forma en que los escritores se negaron a permitir que los jefes usaran la IA para explotarlos. En un momento en que la perspectiva de que los ejecutivos y gerentes usaran la automatización del software para socavar el trabajo en profesiones en todas partes cobraba gran importancia, la huelga se convirtió en una especie de batalla por poderes entre humanos y IA. Fue una batalla que la mayoría del público estaba ansioso por ver ganar a los escritores. No es la única razón por la que los estadounidenses respaldaban abrumadoramente a los escritores de los estudios (según una encuesta de Gallup, el público los apoyaba por encima de los ejecutivos por un sorprendente margen del 72% al 19%), pero era una razón importante. Como lo dirán los participantes de la huelga de cinco meses, las preocupaciones sobre el uso de IA generativa como ChatGPT ni siquiera eran una prioridad cuando los escritores se sentaron por primera vez con los estudios para comenzar a negociar. La primera propuesta de la WGA simplemente establecía que los estudios no usarían IA para generar guiones originales, y fue solo cuando los estudios se negaron rotundamente que se encendieron las banderas rojas. Fue entonces cuando los escritores se dieron cuenta de que los estudios tomaban en serio el uso de IA, si no para generar guiones terminados, algo que ambas partes sabían que era imposible en esta coyuntura, y luego como palanca contra los escritores, tanto como una amenaza como un medio para justificar el ofrecimiento de tarifas de reescritura más bajas. Fue entonces cuando la WGA trazó una línea en la arena, cuando comenzamos a ver carteles en los piquetes que denunciaban a AI que se volvían virales en las redes sociales y titulares que promocionaban el conflicto adornaban periódicos como este. Cada vez que iba a los piquetes, La IA era fácilmente el tema principal que los escritores querían discutir, en gran parte porque parecía una amenaza existencial directa al trabajo de ser guionista. Las opiniones sobre la naturaleza precisa de la amenaza de la IA variaron. Algunos pensaban que la tecnología era una completa basura que no podía escribir un guión que valiera la pena, sin importar las indicaciones que se le dieran, y temían que simplemente se usara como una excusa para reducir los salarios. Otros estaban legítimamente preocupados de que los estudios intentaran usar IA generativa. quitarles el trabajo de todos modos, o que con el tiempo sería lo suficientemente bueno como para producir un producto útil. Si ese fuera el caso, muchos temían lo que se perdería en el proceso: películas y series coloreadas por experiencias de la vida real, que exploraban la experiencia humana. Ya sabes, arte. Había un temor palpable de que los productos tecnológicos, creados por startups ricas y en su mayoría blancas en Silicon Valley, produjeran contenido que reflejara exactamente eso. Independientemente de la naturaleza de la queja, todos estuvieron de acuerdo en entregar a los estudios el poder de decidir cómo utilizar la generación generativa. La IA fue una mala idea. Todos parecían entender la importancia de esa línea roja contra permitir que los jefes automatizaran su trabajo en aras de reducir costos o mejorar la eficiencia. Y la naturaleza de esa resistencia era contagiosa. «Estoy convencido de muchas de las cosas por las que los escritores están en huelga, desde asegurarse de que tengan un número mínimo de escritores en una sala de escritores hasta regular la IA», dijo la actriz y miembro del SAG Ellen Adair al periodista laboral Alex Press. en los primeros días de la huelga. Cuando quedó claro que los estudios estaban tan interesados en automatizar la actuación como lo estaban escribiendo (los estudios supuestamente querían el derecho a usar la captura de movimiento para escanear a los actores de fondo y usar sus imágenes a perpetuidad), los actores rechazado también; La SAG se declaró en huelga en julio. Grandes celebridades como Bryan Cranston y el negociador del SAG Fran Drescher se pronunciaron en contra de la IA, haciendo causa común. La línea roja que trazaron los escritores fue claramente inspiradora y unificadora; no solo entre los actores de la pantalla que enfrentaron temores similares, sino también entre todos aquellos que miraban los titulares pregonando una inminente adquisición de la IA, o leían memorandos de sus gerentes anunciando iniciativas para explorar el uso de la IA en sus lugares de trabajo. Eso incluye a todos los ilustradores, periodistas y redactores que han estado observando con nerviosismo cómo su trabajo parecía agotarse a medida que la gerencia adoptaba herramientas como Midjourney y Bard. Entonces sucedió algo curioso. Observadores, periodistas e incluso los propios trabajadores de Hollywood comenzaron a referirse a los huelguistas como luditas. Los verdaderos luditas; no las caricaturas. La cultura estadounidense se ha burlado durante mucho tiempo de cualquiera que proteste contra la tecnología llamándolo ludita. Se supone que significa «ignorante» o «mirando hacia atrás», pero todo eso está mal. Empresas como Wired y Fast Co. llamaban luditas a los manifestantes en un sentido favorable, porque cada vez más personas entienden que los verdaderos luditas no se oponían a la tecnología en sí, sino a la forma en que se usaba y contra quién se usaba. He pasado los últimos cinco años investigando y escribiendo sobre esos luditas reales, por lo que puedo asegurarles que eran trabajadores inteligentes y conocedores de la tecnología que vieron a los empresarios tratando de automatizar sus trabajos o reemplazarlos con máquinas, y respondieron con fuerza. sólo después de que fracasaran los esfuerzos pacíficos para frenar la “maquinaria perjudicial para los intereses comunes”. Estaban bien con la mayoría de la tecnología, pero trazaron una línea en las cosas que las explotaban con el único propósito de enriquecer a otra. Como tal, al trazar esa línea roja contra la IA, una táctica que resultó tan exitosa, los escritores sacaron una página de el manual ludita de la vieja escuela. Y, al igual que los luditas de principios de la Revolución Industrial, que durante un tiempo fueron tan queridos en Inglaterra como Robin Hood, resultó extremadamente popular. También vale la pena celebrarlo, ya que supongo que esto es sólo el comienzo. Hollywood está lejos de ser la única industria ansiosa por reducir costos automatizando el trabajo con IA generativa. Desde el comienzo de la huelga, he argumentado que los escritores están liderando el camino al mostrar a los trabajadores de todo el mundo cómo resistir los usos potencialmente explotadores de la IA en el mundo. lugar de trabajo, y ahora, más que nunca, se ha demostrado que eso es cierto. Hay un gran poder en trazar una línea dura, en negarse a permitir que un jefe use la tecnología para borrar su trabajo, en hablar sobre cómo le gustaría o no que la tecnología moldeara su vida. Y, si parece que sólo va a degradar o alterar su forma de vida, decir no tiene un gran poder. Pregúntale a los escritores.
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Si bien el factor de forma y el diseño de nuestros teléfonos han evolucionado a lo largo de los años, todavía son en gran medida similares en concepto, ya que son un dispositivo que sostenemos e interactuamos en nuestras manos. Humane está aquí para desafiar esa noción con el anuncio del AI Pin, un dispositivo portátil que podemos colocar en nuestra ropa. Humane, para quienes no lo conocen, es una startup dirigida por ex empleados de Apple. El AI Pin es una insignia que se lleva en nuestra ropa y que recuerda a un comunicador de Star Trek. No tiene pantalla ni tienda de aplicaciones propia, por lo que sólo hace lo que la compañía cree que debe hacer. Se ejecuta en un sistema operativo llamado Cosmos que depende en gran medida de la IA para realizar la tarea deseada, lo que significa que si bien no hay aplicaciones (al menos no en el sentido tradicional) que los usuarios puedan descargar para hacer cosas específicas, aún será capaz de terminando el trabajo. Hay una cámara que se puede usar para identificar objetos alrededor del usuario, y si los usuarios necesitan ver información como sus mensajes, hay un proyector incorporado que puede transmitir la interfaz del software a su mano. Se puede interactuar con esta interfaz mediante gestos con las manos y los dedos, lo cual es realmente genial si realmente funciona como se anuncia. También hay un micrófono para que los usuarios emitan comandos y también puede funcionar como traductor, donde puede detectar un idioma extranjero que se habla y traducirlo al inglés. Es un enfoque muy interesante, pero podría ser difícil de vender. Muchos de nosotros estamos acostumbrados a nuestros teléfonos y a cómo los usamos a diario, por lo que es difícil imaginar renunciar a todo eso tan repentinamente. Se espera que Humane comience a vender el AI Pin el 16 de noviembre, donde tendrá un precio de $699, pero también requerirá una conexión celular que costará $24 por mes, que también incluye acceso a un montón de herramientas de IA.
Descargo de responsabilidad: Cualquier opinión expresada a continuación pertenece únicamente al autor. A principios de este año, cubrí cómo ChatGPT diseñó un chip semiconductor simple y producible, siguiendo solo instrucciones en lenguaje natural en inglés, y cómo un grupo de investigadores chinos y estadounidenses crearon una empresa de desarrollo de software completa asignando diferentes roles a ChatGPT, que pudo completar Tareas de codificación: esto normalmente llevaría días o semanas, en cuestión de minutos. Cualquier caso así conlleva, por supuesto, ciertas salvedades, empezando por la relativa simplicidad de cada trabajo, que todavía está lejos de ser proyectos extremadamente complejos, que involucran miles o millones de líneas de código. Sin embargo, cada nuevo experimento está traspasando un poco los límites, lo que sugiere que no existen obstáculos inherentes que impidan que el enfoque alcance objetivos mucho más sofisticados. Después de todo, ¿quién puede decir que el límite de la IA sería 500 y no 500.000 líneas de código? ¿O 5 millones? ¿O por qué habría algún límite? Es sólo una cuestión de escalar el método. Como dice el refrán, “un viaje de mil millas comienza con un solo paso”. Y en la era de la tecnología, estos pasos pueden ser realizados incluso por individuos. Realmente Angry Birds Esto seguramente hará que la gente de Rovio (los creadores de la franquicia original de Angry Birds) sude un poco. Hace unos días, un diseñador y programador, Javi López, reveló su proyecto de mascota con IA, Angry Pumpkins (que claramente parece parte de la familia Birds), en X, después de haber realizado toda la codificación y el diseño utilizando IA. herramientas, justo a tiempo para Halloween. Midjourney, DALL•E 3 y GPT-4 han abierto un mundo de infinitas posibilidades. Acabo de codificar «Angry Pumpkins?» (¿Cualquier parecido es pura coincidencia?) usando GPT-4 para toda la codificación y Midjourney / DALLE para los gráficos. Aquí están las indicaciones y el proceso que seguí: pic.twitter.com/st3OEhVVtK— ¿Javi López? (@javilopen) 31 de octubre de 2023 Comenzó generando recursos visuales de apariencia profesional usando Dall-E y Midjourney, creando personajes, entornos para el nivel del juego y fondos cambiantes con un ambiente de Halloween, que combinan con el tema de la calabaza. Activos generados por IA. Completar el mismo trabajo por parte de un diseñador requeriría al menos unos días, sin tener en cuenta múltiples iteraciones, lo que podría extenderlo a semanas. / Crédito de la imagen: Javi López / x.com/javilopen Excepto por algunos fallos aquí y allá, no podría decir que no fueron hechos por un humano a primera vista. Y seamos honestos, todavía estamos en el comienzo del desarrollo de la IA, por lo que seguramente mejorará aún más con bastante rapidez. El trabajo requerido para dibujar todas estas imágenes por parte de diseñadores profesionales tomaría al menos unos días, y eso solo suponiendo que no hubiera múltiples iteraciones para revisar y decidir. El costo asociado, de aproximadamente 25 a 50 dólares estadounidenses por hora, podría ascender a cientos, si no miles, de dólares muy rápidamente. Mientras tanto, la IA puede hacer el trabajo en cuestión de segundos y a un costo de unos centavos por imagen. De hecho, la mayor parte del tiempo todavía lo consumen los humanos, ideando y escribiendo las indicaciones. Somos el cuello de botella, no la tecnología. Hablando de indicaciones, aquí hay ejemplos de las que usó Javi, para que puedas intentarlo tú mismo: ? GráficosEsta fue la parte más fácil, después de todo, he estado generando imágenes con IA durante más de un año y medio 🙂 ¡Aquí están todas las indicaciones para que disfrutes! Pantalla de título (DALL·E 3 de GPT-4)– «Foto de una vibrante pantalla de inicio horizontal para un videojuego titulado ‘Angry… pic.twitter.com/8tqhNNRjo9— Javi Lopez ?? (@javilopen) 31 de octubre de 2023 Humano Los codificadores no pueden competir con la IA, pero aún pueden ser necesarios. Una vez que las imágenes estuvieron listas, el siguiente paso fue pedirle a ChatGPT que codificara el juego, lo cual fue un esfuerzo más desafiante, a pesar de que el producto final solo tenía 600 líneas. Aunque ya está muy avanzado, el robot no puede generar un programa completo sólo a partir de una petición humana, sino que hay que adoptar un enfoque mesurado, paso a paso, completando hitos en el camino y resolviendo problemas de la mano. con GPT-4. Puedes revisar las indicaciones y el código en el siguiente tweet: ¿Programación (GPT-4)? Código fuente completo aquí: https://t.co/Rl4wilWpKS Aunque el juego tiene solo 600 líneas, de las cuales tengo No escribí NADA, esta fue la parte más desafiante. Como pueden ver, comencé a agregar muchos detalles como diferentes efectos de partículas, diferentes tipos de… pic.twitter.com/Ze9uthJq3T— ¿Javi López? (@javilopen) 31 de octubre de 2023 Algunos conocimientos de programación siguen siendo útiles, incluso para un proyecto bastante simple como este, lo que puede brindar cierto alivio a los codificadores profesionales, al menos por ahora. Hace las cosas más fáciles cuando sabes qué sugerirle al robot de IA, en lugar de dejar que él tome una decisión. Podrás orientarlo mejor y llegar más rápidamente al resultado deseado. También permite solucionar problemas y, por supuesto, comprender el código de salida, algo que no es algo que pueda hacer un profano sin ningún conocimiento. Dicho esto, está claro que los programadores humanos no son rival para la IA a largo plazo. Simplemente no es físicamente posible. No hay límites para el conocimiento que una máquina inteligente puede almacenar y para su comprensión. En última instancia, podrá dominar todos los idiomas existentes y comprender perfectamente lo que se puede lograr con ellos. Incluso puede empezar a inventar el suyo propio. Esto no es algo que podamos lograr jamás, ya que estamos limitados por nuestro cerebro, nuestra memoria y nuestra experiencia. No podemos conectar los puntos de una manera tan rápida, metódica y precisa, y primero necesitamos haber acumulado muchas experiencias prácticas, lo que puede llevar años. Paradójicamente, sin embargo, esto no significa que la programación se volverá obsoleta como habilidad en los humanos. Es posible que todavía lo necesitemos, aunque sólo sea para comprobar si las máquinas están haciendo lo que se les ordenó. Después de todo, no hay garantía de que incluso la IA más capaz sea impecable en todo momento. También es una buena medida de seguridad, sólo para asegurarnos de que no se vuelva contra nosotros. También existen dudas sobre los límites de hasta dónde puede llevarnos la comunicación en lenguaje natural. Después de todo, existe una gran falta de comunicación entre humanos, aunque hablemos en nuestros propios idiomas. Usamos los mismos medios para decirle a las máquinas qué hacer, pero nunca es posible ser absolutamente preciso sobre todo lo que queremos obtener. Aquí es donde el conocimiento técnico puede resultar útil, ayudándonos a describir con más detalle lo que buscamos. Resulta bastante irónico que los programadores de hoy puedan convertirse en los comunicadores del mañana, hablando en lenguajes que las máquinas puedan entender. Juguemos Volviendo a Angry Pumpkins, puedes jugar la demostración terminada aquí. Sí, es de un solo nivel y muy sencillo de entender. Sin embargo, también carece de sonidos y ciertas animaciones que normalmente verías en Angry Birds. Tampoco tiene ninguna configuración de personalización y aún no funciona en dispositivos móviles. Sin embargo, hablar de 10 a 12 horas con robots de IA, repartidas en tres días, es un logro muy impresionante, y se parece mucho a un producto comercializable. Crédito de la imagen: Angry Pumpkins Después de todo, agregar más contenido y pulir la experiencia en realidad sería simplemente repetir muchos de los pasos dados para llegar a esta etapa. Los nuevos niveles requerirían nuevos gráficos y diferentes diseños de obstáculos, pero no es muy diferente de lo que se ha hecho hasta ahora. E incluso si hoy en día la IA no puede lograr todos los hitos en el desarrollo de software, hay muchas cosas (tal vez incluso la mayoría) que sí pueden lograrlo. Eso por sí solo es un gran salto en productividad, incluso si en algún momento un ser humano tiene que unir todos los elementos y probarlos adecuadamente antes de lanzar el producto al público. Una de las preguntas que más me han hecho es:? ¿Cuánto tiempo te llevó hacerlo? ?Respuesta: 10-12 horas incluyendo escribir el hilo. Así que creo que fueron alrededor de 10 horas repartidas en 3 días y estoy seguro de que se puede hacer en mucho menos tiempo. https://t.co/iuqLUSlEDO— Javi López ?? (@javilopen) 3 de noviembre de 2023 Espero ver que sigan surgiendo más proyectos como este cada pocas semanas, a medida que la gente va más allá un poco cada vez. Comenzó con indicaciones bastante simples, produciendo programas básicos pero funcionales: una prueba de concepto de que la IA puede hacer el trabajo. Ahora estamos viendo que se agregan más activos, a medida que los expertos de todo el mundo intentan dar un paso más cada vez. No pasará mucho tiempo (quizás meses, en lugar de años) antes de que tengamos un producto de software en pleno funcionamiento, generado casi en su totalidad con la ayuda de varias herramientas de inteligencia artificial. Crédito de imagen destacada: Angry Pumpkins / Javi López
TL;DR Humane ha lanzado oficialmente su proyector AI pin llamado AI Pin. El AI Pin de Humane costará $ 699 y los pedidos anticipados comenzarán el 16 de noviembre. El dispositivo portátil se ejecutará en la red de T-Mobile, donde obtendrá un número de teléfono y cobertura de datos. En abril, el ex veterano de Apple y cofundador de Humane, Imran Chaudhri, apareció en una charla TED para mostrar el producto inaugural de su startup: un pin de proyector de IA portátil que funciona como ChatGPT. La compañía ha lanzado oficialmente el dispositivo impulsado por IA, dándole el nombre AI Pin. El AI Pin de Humane consiste en un dispositivo de forma cuadrada y una batería. Usando imanes, el dispositivo está diseñado para adherirse a su ropa u otras superficies. El AI Pin está alimentado por un procesador Snapdragon, pero no está claro qué chip utiliza. El pin también cuenta con un panel táctil, una cámara y un pequeño proyector incorporado. También viene con un refuerzo de batería, que agrega 20 gramos al peso del dispositivo (34 g). En cuanto a la cámara, es capaz de tomar fotografías y videos de 13 MP, pero primero requerirá una actualización de software. Sin embargo, para usar la cámara, deberá activar manualmente el dispositivo tocando o arrastrando el panel táctil. Cuando el dispositivo esté encendido, la «Luz de Confianza» se encenderá, permitiéndole a usted y a otros saber que está capturando, grabando o recopilando datos. La característica principal que promociona este pin es su integración de IA, que se ejecuta en GPT-4 de OpenAI. Puede manejar acciones como mensajes de voz, traducción de idiomas mediante IA y más. También hay una función «póngase al día» que puede tomar información de sus reuniones y resumirla en viñetas rápidas. A través de su sistema operativo Cosmos operativo, el pin puede dirigir consultas a las herramientas adecuadas automáticamente, lo que le permite evitar tener que descargar y administrar aplicaciones. Además del precio de $699 (), también tendrá que pagar $24 de Humane. suscripción. Esta suscripción coloca el dispositivo en la red de T-Mobile para obtener cobertura de datos y le proporciona un número de teléfono para usar. Según Wired, el AI Pin estará disponible para pedidos anticipados a partir del 16 de noviembre y no comenzará a enviarse hasta principios de 2024.
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Cuando ChatGPT estaba de moda a principios de este año, hubo conversaciones sobre si otras empresas podrían lanzarse al ring o no. Inicialmente se informó que Samsung estaría desarrollando su propia IA generativa, pero sería sólo para uso interno. Parece que eso ha cambiado. Desde entonces, Samsung Research ha anunciado su propia IA generativa llamada Samsung Gauss (que lleva el nombre del famoso matemático Carl Friedrich Gauss). Tal como está, los empleados de Samsung todavía utilizan Gauss internamente, pero la compañía planea presentarlo eventualmente al público integrándolo en productos futuros, como la próxima serie Galaxy S24. De hecho, Samsung anunció recientemente una nueva herramienta de inteligencia artificial en forma de traducción de llamadas en vivo que presumiblemente es parte de Gauss. Algunas otras características de las que Gauss es capaz es la edición de imágenes, donde puede ayudar a convertir imágenes de baja resolución en alta resolución, así como generar imágenes a través de descripciones de texto. Samsung afirma que Gauss se puede ejecutar en el dispositivo, lo cual es excelente en términos de tiempo de procesamiento, seguridad y privacidad, aunque no estamos seguros de si todas sus funciones se pueden ejecutar en el dispositivo o si algunas aún deberán descargarse al nube. Será interesante ver cómo se comparará Gauss con los propios esfuerzos de inteligencia artificial de Google en sus teléfonos Pixel, así como con otras herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT. Fuente: SamMobile La publicación ¡Cuidado con Google, Samsung viene por ti con su nueva IA! apareció por primera vez en Phandroid.
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Se avecina el fin de la Ley de Moore. Los ingenieros y diseñadores sólo pueden hacer mucho para miniaturizar los transistores y empaquetar tantos como sea posible en chips. Por eso están recurriendo a otros enfoques para el diseño de chips, incorporando tecnologías como la IA en el proceso. Samsung, por ejemplo, está añadiendo IA a sus chips de memoria para permitir el procesamiento en la memoria, ahorrando así energía y acelerando el aprendizaje automático. Hablando de velocidad, el chip TPU V4 AI de Google ha duplicado su poder de procesamiento en comparación con el de su versión anterior. Pero la IA encierra aún más promesa y potencial para la industria de los semiconductores. Para comprender mejor cómo la IA revolucionará el diseño de chips, hablamos con Heather Gorr, gerente senior de productos de la plataforma MATLAB de MathWorks. ¿Cómo se utiliza actualmente la IA para diseñar la próxima generación de chips? Heather Gorr: La IA es una tecnología tan importante porque está involucrado en la mayor parte del ciclo, incluido el proceso de diseño y fabricación. Aquí hay muchas aplicaciones importantes, incluso en la ingeniería de procesos general donde queremos optimizar las cosas. Creo que la detección de defectos es importante en todas las fases del proceso, especialmente en la fabricación. Pero incluso pensando en el futuro en el proceso de diseño, [AI now plays a significant role] cuando estás diseñando la luz y los sensores y todos los diferentes componentes. Hay mucha detección de anomalías y mitigación de fallas que realmente desea considerar. Heather GorrMathWorks Luego, pensando en el modelado logístico que se ve en cualquier industria, siempre hay un tiempo de inactividad planificado que desea mitigar; pero también terminas teniendo un tiempo de inactividad no planificado. Entonces, mirando hacia atrás en los datos históricos de cuando ha tenido esos momentos en los que tal vez tomó un poco más de tiempo de lo esperado fabricar algo, puede echar un vistazo a todos esos datos y usar IA para tratar de identificar la causa próxima o para ver algo que pueda destacar incluso en las fases de procesamiento y diseño. A menudo pensamos en la IA como una herramienta predictiva o como un robot que hace algo, pero muchas veces se obtiene mucha información de los datos a través de la IA. ¿Cuáles son los beneficios de usar la IA para el diseño de chips? Gorr: Históricamente, He visto muchos modelos basados en la física, que es un proceso muy intensivo. Queremos hacer un modelo de orden reducido, donde en lugar de resolver un modelo tan extenso y costoso desde el punto de vista computacional, podamos hacer algo un poco más barato. Se podría crear un modelo sustituto, por así decirlo, de ese modelo basado en la física, utilizar los datos y luego realizar los barridos de parámetros, las optimizaciones y las simulaciones de Monte Carlo utilizando el modelo sustituto. Esto requiere mucho menos tiempo computacional que resolver directamente las ecuaciones basadas en la física. Entonces, estamos viendo ese beneficio de muchas maneras, incluida la eficiencia y la economía que son los resultados de iterar rápidamente los experimentos y las simulaciones que realmente ayudarán en el diseño. Entonces, ¿es como tener un gemelo digital en cierto sentido? Gorr : Exactamente. Eso es más o menos lo que la gente está haciendo, donde tienes el modelo del sistema físico y los datos experimentales. Luego, en conjunto, tienes este otro modelo que puedes modificar y ajustar y probar diferentes parámetros y experimentos que te permitan analizar todas esas situaciones diferentes y llegar a un mejor diseño al final. Por lo tanto, será más eficiente. y, como dijiste, ¿más barato? Gorr: Sí, definitivamente. Especialmente en las fases de experimentación y diseño, donde intentas cosas diferentes. Obviamente, esto generará importantes ahorros de costos si realmente estás fabricando y produciendo. [the chips]. Quiere simular, probar y experimentar tanto como sea posible sin crear algo utilizando la ingeniería de procesos real. Hemos hablado de los beneficios. ¿Qué hay de los inconvenientes? Gorr: El [AI-based experimental models] tienden a no ser tan precisos como los modelos basados en la física. Por supuesto, es por eso que se hacen muchas simulaciones y barridos de parámetros. Pero ese también es el beneficio de tener ese gemelo digital, donde puedes tenerlo en cuenta: no será tan preciso como ese modelo preciso que hemos desarrollado a lo largo de los años. Tanto el diseño como la fabricación del chip requieren un uso intensivo del sistema; Tienes que considerar cada pequeña parte. Y eso puede ser realmente un desafío. Es un caso en el que es posible que tengas modelos para predecir algo y diferentes partes de ello, pero aun así necesitas unirlo todo. Una de las otras cosas en las que pensar también es que necesitas los datos para construir los modelos. Tienes que incorporar datos de todo tipo de sensores diferentes y diferentes tipos de equipos, y eso aumenta el desafío. ¿Cómo pueden los ingenieros usar la IA para preparar y extraer mejor información de los datos del hardware o de los sensores? Gorr: Siempre pensamos en usar la IA para predecir algo o realizar alguna tarea de robot, pero puedes usar la IA para crear patrones y seleccionar cosas que quizás no hayas notado antes por tu cuenta. Las personas usarán IA cuando tengan datos de alta frecuencia provenientes de muchos sensores diferentes, y muchas veces es útil explorar el dominio de la frecuencia y cosas como la sincronización o el remuestreo de datos. Esto puede ser un verdadero desafío si no está seguro de por dónde empezar. Una de las cosas que yo diría es que utilice las herramientas disponibles. Hay una gran comunidad de personas trabajando en estas cosas y puedes encontrar muchos ejemplos. [of applications and techniques] en GitHub o MATLAB Central, donde las personas han compartido buenos ejemplos, incluso pequeñas aplicaciones que han creado. Creo que muchos de nosotros estamos sumergidos en datos y simplemente no estamos seguros de qué hacer con ellos, así que definitivamente aproveche lo que ya existe en la comunidad. Puede explorar y ver qué tiene sentido para usted, y aportar ese equilibrio entre el conocimiento del dominio y la información que obtiene de las herramientas y la IA. ¿Qué deberían considerar los ingenieros y diseñadores al utilizar la IA para el diseño de chips? Gorr: Piense en los problemas que enfrenta. estás tratando de resolver o qué ideas esperas encontrar, y trata de ser claro al respecto. Considere todos los diferentes componentes, documente y pruebe cada una de esas partes diferentes. Considere a todas las personas involucradas, explique y transmítalas de una manera que sea sensata para todo el equipo. ¿Cómo cree que la IA afectará los trabajos de los diseñadores de chips? Gorr: Liberará una gran cantidad de capital humano para personal más avanzado. tareas. Podemos usar la IA para reducir el desperdicio, optimizar los materiales, optimizar el diseño, pero aún así tienes a ese ser humano involucrado cuando se trata de la toma de decisiones. Creo que es un gran ejemplo de personas y tecnología trabajando de la mano. También es una industria en la que todas las personas involucradas, incluso en la planta de fabricación, necesitan tener cierto nivel de comprensión de lo que está sucediendo, por lo que esta es una gran industria para hacer avanzar la IA debido a cómo probamos las cosas y cómo pensamos sobre ellas antes de ponerlas a prueba. ¿Cómo imagina el futuro de la IA y el diseño de chips? Gorr: Depende en gran medida de ese elemento humano: involucrar a las personas en el proceso y tener ese modelo interpretable. Podemos hacer muchas cosas con las minucias matemáticas del modelado, pero todo se reduce a cómo lo usan las personas, cómo todos en el proceso lo entienden y aplican. La comunicación y la participación de personas de todos los niveles en el proceso serán realmente importantes. Veremos menos de esas predicciones superprecisas y más transparencia en la información, el intercambio y ese gemelo digital, no solo usando IA sino también nuestro conocimiento humano y todo el trabajo que muchas personas han hecho a lo largo de los años. Artículos del sitioArtículos relacionados en la Web
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