INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Hola chicos y chicas, bienvenidos a DOTCSV, tu canal sobre Inteligencia Artificial.
Y hoy estamos con un nuevo vídeo en el que vamos a repasar las noticias más interesantes
que han ocurrido durante el mes de junio sobre Inteligencia Artificial.
Comenzamos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Quizás no te haya dado cuenta porque se trata de un deporte muy minoritario, pero durante
este mes se está celebrando el Mundial de Fútbol.
No me gusta el fútbol, lo siento.
Pero si quieres ver un ejemplo de lo que podría ser el consumo de contenido deportivo en el
futuro, no te pierdas el siguiente proyecto.
Lo que está viendo se trata de un concepto de fútbol holográfico presentado por la
Universidad de Washington, Facebook y Google.
Haciendo uso de técnicas de Machine Learning, este sistema permite que a partir de un vídeo
en dos dimensiones de un partido de fútbol, vamos, la señal de vídeos que ves por la
tele, se pueda reconstruir el campo en tres dimensiones, incluyendo los avatares de los
jugadores en su localización y pozo original.
El sistema hace uso de redes neuronales convolucionales encargadas de generar los mapas de profundidad
de las escenas del partido.
A mi parecer, lo ingenioso de esta publicación es que para el entrenamiento de la red, los
mapas de profundidad se han interceptado de los datos enviados a la GPU durante partidas
realizadas al videojuego FIFA.
Una forma barata e ingeniosa de conseguir el dataset necesario para este problema.
La reconstrucción generada en 3D es ideal para su disfrute mediante el uso de interfaces
de realidad aumentada como las HoloLens y supone un paso más hacia el consumo de contenido
multimedia del futuro.
La Inteligencia Artificial ha vencido al ajedrez, la Inteligencia Artificial ha vencido al Go,
la Inteligencia Artificial ha vencido al Poker y ahora la Inteligencia Artificial quiere
vencer al Dota 2.
Para los no conocedores del juego Dota 2, como yo, este es un juego de ordenador de
estrategia y habilidad en el que dos equipos deberán de competir por el control de las
estructuras del mapa.
La variedad de movimientos, personajes y reglas del juego hacen de este un reto bastante complejo
y desafiante para ser resuelto por una Inteligencia Artificial.
Por ese motivo, la empresa OpenAI está trabajando en este desafío, habiendo presentado en el
mete junio su sistema OpenAI 5, una Inteligencia Artificial entrenada mediante aprendizaje
reforzado jugando el equivalente a 180 años por día de partidas en paralelo contra sí
misma.
Tras este entrenamiento, el sistema evolucionado se probó en una competición con otros tres
equipos amateurs, ganando todas las partidas menos una.
Cada uno de los cinco miembros del equipo de bots equivale a una red neuronal de tipo
LSTM, y la interacción entre ellos se coordina en base a un hiperparámetro que controla
la cooperación en equipo al mezclar sus funciones de recompensa.
Ya en el próximo mete julio y agosto veremos competiciones oficiales contra jugadores profesionales.
Al igual que otros sistemas como AlphaGo, se espera que la tecnología desarrollada
en este problema también pueda ser aplicada en otro tipo de problema de mayor trascendencia.
Durante este mes también hemos visto como Google ha presentado una serie de principios
éticos que la empresa deberá de seguir en su relación con los desarrollos de Inteligencia
Artificial.
Coincidiendo con la polémica del sector de trabajadores de Google que rechazaban la
participación de la empresa en proyectos de armamentos autónomos y el posterior abandono
de la empresa de dichos proyectos, Google ha publicado un listado con siete principios
éticos que servirán para guiar los futuros desarrollos de sus investigaciones en Inteligencia
Artificial, que como bien sabemos, no son pocos.
Estos principios indican que los futuros desarrollos deberán 1.
Ser beneficiosos para la sociedad 2.
Deberán evitar fomentar sesgos injustos 3.
Deberán estar diseñados y evaluados para ser seguros y así evitar comportamientos
inesperados 4.
Deberán de rendir cuentas ante las personas 5.
Incorporarán principios de privacidad en su diseño 6.
Mantendrán altos estándares de excelencia científica y 7.
Que los posibles usos de sus desarrollos deberán delimitarse al cumplimiento de los anteriores
principios.
Además, a esto añaden de forma explícita que el uso de la Inteligencia Artificial no
se aplicará en áreas donde la tecnología pueda causar un gran daño, como material
armamentístico o para la recopilación de información no autorizada.
Mmm, vale, pues genial, pero habrá que ver si realmente estos principios pueden ser garantizados
o se trata simplemente de una campaña de marketing.
Dentro del Machine Learning, una de las tareas en las que ya se han conseguido notables resultados
es en la de estimar cuál es la pose de una persona a partir de un vídeo en dos dimensiones.
Sin embargo, este campo no deja de progresar y es por ello que hoy veremos dos ejemplos
que se presentaron en el mete junio relativos a este área.
El primero de ellos es un sistema presentado por Facebook que nos muestra una evolución
de esta técnica, en la que ya no solo se consigue estimar la posición de algunos elementos
del esqueleto de una persona, como la posición de los brazos o piernas, sino que es capaz
de establecer una malla completa que equivale a la geometría tridimensional de la persona.
Más increíble es conocer que el sistema Dense Pose, como ha sido denominado, es capaz
de realizar estas operaciones en múltiples fotogramas por segundo corriendo únicamente
en una sola GPU.
Sin duda, un avance significativo con aplicación en la comprensión de escenas de vídeos,
así como en la segmentación de personas para uso en realidad virtual y aumentada.
Sin movernos de esta área, la segunda publicación que quería comentar viene en este caso del
Massachusetts Institute of Technology, el MIT, que presenta un sistema capaz de estimar
la pose y la localización de una persona mediante las perturbaciones que esta produce
en las señales de radiofrecuencia Wi-Fi, o Wi-Fi.
Puesto que las señales Wi-Fi son capaces de atravesar paredes y obstáculos, este sistema
es robusto incluso para la inferencia de poses en situaciones donde visualmente el sujeto
no puede ser percibido.
Durante el entrenamiento, el sistema sí accede a la señal visual para sincronizar el esqueleto
inferido de la imagen con los patrones de la señal Wi-Fi, pero posteriormente a eso
el sistema es capaz de continuar inferiendo la pose solamente a partir de las perturbaciones
de radio con una eficacia similar a la de los sistemas basados en visión.
Una tecnología bastante significativa que contará con numerosas aplicaciones, aunque
también profundiza en el debate de hasta qué punto estas nuevas técnicas de análisis
basadas en deep learning pueden comprometer a nuestra privacidad.
Investigadores de Nvidia han presentado un nuevo sistema basado en deep learning para
conseguir tomas a super cámara lenta a partir de vídeo grabado de forma convencional.
A poco que hayas trabajado en edición de vídeos, sabrás que para conseguir una toma
a cámara lenta de calidad es necesario grabar a un alto número de fotogramas por segundo
para que así al ralentizar la toma esta se vea con fluidez.
Lo presentado en este artículo permite conseguir la misma fluidez en tomas grabadas a 30 fotogramas
por segundo, el modo de grabación habitual, cuando se ralentizan en un factor de 8 veces,
hasta los 240 fotogramas por segundo.
Normalmente la reproducción de este tipo de tomas se mostraría con saltos en sus fotogramas,
pero este sistema hace un uso de redes neuronales convolucionales para predecir el contenido
de los fotogramas intermedios restantes.
Como se puede ver, la interpolación conseguida produce tomas a cámara lenta de notable calidad
y sin desenfoques.
Espectacular.
Y hasta aquí las noticias de hoy, esto es una recopilación de aquellas noticias que
me han parecido interesantes y he seleccionado el mete junio, y todavía queda una noticia
muy importante que voy a compartir ahora, pero antes, lo que digo siempre, si les ha
gustado este tipo de vídeo pueden dejar vuestro like, podéis dejar un comentario abajo diciendo
si hay alguna otra noticia que les parezca interesante o que deba ser compartida, y también
recordaros que pueden ayudar bastante al canal pues compartiendo este vídeo o también apoyarlo
financieramente a través del Patreon habilitado.
Dicho lo cual, quiero daros la última noticia, una noticia súper importante, y es que este
canal DOTCSV se pone en modo vacaciones.
¡Olé!
¡Vámonos!
Para, para, para, corta el rollo.
Había dicho que en verano te ibas a ir al Deep Learning Camp en Corea del Sur y que
querías grabar vlogs contando toda tu experiencia, así que deja de decir que te bate vacaciones.
Levántate, prepara la maleta, que te tienes que ir de viaje.
¡Vamos!
De hecho chicos ya estoy en Corea del Sur, después de un largo viaje que he podido ir
contando en redes sociales, y básicamente lo que quería decir con esto de que empiece
el canal en modo vacaciones es que además de irme de Corea del Sur, me he ido ya de
Helsinki, me estoy mudando, y todo el verano va a ser un poco caótico, no tengo ni el micrófono,
no tengo ni la cámara, no tengo nada de los recursos que normalmente tengo para hacer
vídeos excepto el portátil.
Y lo que quería hacer es que además la experiencia que voy a vivir aquí en Corea del Sur va
a ser súper interesante, no sólo a nivel de que estoy en Corea del Sur, y yo creo
que eso es bastante llamativo de ver, sino de que también voy a estar trabajando en
un proyecto de Machine Learning que yo creo que va a ser bastante interesante y del cual
puedo enseñaros algunas cosas y también, pues como siempre digo, todo lo que yo vaya
aprendiendo, comunicarlo en los vídeos y así pues tener un recurso que luego al volver
a verlo pues también va a ser un buen recuerdo, así que les invito a que sigan viendo el
canal durante todo este mes de julio y también el mes de agosto, aunque esta experiencia
sólo va a ser en julio, porque iré subiendo blogs contando pues un poco toda la experiencia
aquí y contando información sobre este proyecto.
Nada más, también importante, si quieres estar súper al día con todo lo que hago,
recomiendo también que me sigan en Instagram, no Twitter, o sea en Twitter publicaré como
siempre, pero en Instagram, porque en Instagram con los Insta Stories que es una forma bastante
cómoda de poner vídeos y todo esto, pues estoy ahí también a tope contando un poco
lo que viene haciendo mi día y ahí son un poco más tonterías, pero bueno, si te gustan
las tonterías que hago en el canal, te recomiendo seguirlo.
Nada más, muchas gracias por verme, por seguirme y nos vemos en el próximo vídeo.