Por Nacho Palou — 7 de Noviembre de 2017

En Labsix, Fooling Neural Networks in the Physical World with 3D Adversarial Objects,

Los métodos de identificación basados en redes neuronales logran un rendimiento casi humano en muchas tareas, y en la práctica se utilizan en sistemas de alto riesgo. Sin embargo, estas mismas redes neuronales son particularmente vulnerables a “muestras conflictivas” que son capaces de provocar errores en la identificación. Un ejemplo es el gato Tabby (abajo), que el clasificador de imágenes InceptionV3 de Google confunde con guacamole o la tortuga impresa en 3D que el sistema identifica como una arma (un rifle) desde cualquier de sus ángulos.

Cat adversarial

En The Verge, Google’s AI thinks this turtle looks like a gun, which is a problem,

En el mundo de la inteligencia artificial (IA), las “muestras adversariales” son imágenes diseñadas para engañar el software de visión artificial, incorporando patrones especiales que hacen que los sistemas de IA se vuelvan locos. Son como ilusiones ópticas para ordenadores. Se pueden diseñar gafas adversariales que engañan a los sistemas de reconocimiento facial y lo incapacite para reconocer a alguien, o aplicar un patrón contradictorio a una imagen que la haga “invisible” ante la IA. Aunque los humanos no notarían la diferencia para un ordenador puede suponer que un animal de repente se ha convertido en una camioneta.

En la práctica los ataques adversariales no suponen un gran riesgo, por ahora, ya que “aunque efectivos lo son en circunstancias muy concretas. El problema es que demuestran lo frágiles que pueden ser los sistema de inteligencia artificial.”

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Por Nacho Palou — 2 de Noviembre de 2017

La app móvil WhatTheFont es «el Shazam» de fuentes tipográficas

WhatTheFont es una más que conocida aplicación web que sirve para identificar fuentes tipográficas: encuentras una fuente que te gusta, se la pasas a WhatTheFont y la web te devuelve el nombre y la familia a la que corresponde; o diversas fuentes que son parecidas o equivalentes y que están disponibles para su compra directa en MyFonts.

Y eso mismo es lo que hace la aplicación móvil WhatTheFont utilizando la cámara del móvil y capaz de identificar unas 130.000 fuentes mediante aprendizaje máquina, incluso varias a la vez si en la fotografía se captura más de un tipo o familia.

La app móvil WhatTheFont es «el Shazam» de fuentes tipográficas

La aplicación funciona bien siempre que la fotografía tomada con el móvil sea decente, razonablemente buena. Funciona con carteles, páginas de revistas, portadas de libros,... incluso texto en pantalla de ordenador o en el televisor.

Para obtener mejores resultados es importante comprobar que la aplicación ha detectado correctamente la zona de la imagen que contiene la tipografía a identificar; en caso contrario se pueden modificar el tamaño de los cajetines, para asegurase que todo el texto está contenido correctamente, o para eliminar los cajetines correspondientes a otras tipografías adyacentes.

La app WhatTheFont está disponible para iOS y Android, gratuitamente.

Vía The Next Web.

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Por @Wicho — 31 de Octubre de 2017

Niña y robot

Me ha parecido muy interesante el artículo de Rodney Brooks sobre los siete pecados de las predicciones sobre inteligencia artificial, The Seven Deadly Sins of Predicting the Future of AI:

Las predicciones erróneas generan miedos sobre cosas que no van a suceder. ¿Por qué las personas cometen errores en sus predicciones acerca de la inteligencia artificial y la robótica? […] Veo siete formas de pensar que llevan a estas predicciones erróneas.

Recomiendo leerlo entero, pero en resumen:

  1. Sobrestimar y subestimar: tendemos a sobrestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y subestimar el efecto a largo plazo
  2. Imaginar magia: cuidado con los argumentos acerca de una futura tecnología que es mágica, porque nunca pueden ser refutados
  3. Desempeño frente a competencia: los robots y los sistemas de IA de hoy son increíblemente limitados en sus capacidades. Las generalizaciones de naturaleza humana no sirven.
  4. Palabras maleta: Marvin Minsky bautizó a los términos que engloban varios significados como «palabras maleta», y aprendizaje, cuando hablamos de inteligencia artificial, es una de estas palabras maleta, pues el aprendizaje automático actual no es en absoluto el aprendizaje esponjoso típico de los seres humanos
  5. Crecimiento exponencial: aunque hemos visto un aumento repentino en el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial gracias al éxito del aprendizaje profundo nada asegura que sus éxitos vayan a seguir creciendo al mismo ritmo
  6. Escenarios de Hollywood: si fuéramos capaces de construir tales verdaderas inteligencias artificiales el mundo habría cambiado significativamente para cuando fuéramos capaces de hacerlo y no nos pillaría tan de sorpresa como en Terminator, por ejemplo. No es que no vaya a haber desafíos, pero no serán repentinos e inesperados
  7. Velocidad de implementación: es cierto que el software se modifica con frecuencia, casi a diario en algunas plataformas en línea. Pero en el caso del hadrware los cambios son mucho más lentos, pues los costes hacen que el hardware físico dure mucho tiempo, incluso cuando hay aspectos de alta tecnología, y casi todas las innovaciones en robótica e inteligencia artificial tardan muchísimo más tiempo en ser realmente implementadas de forma masiva de lo que la gente en el campo y fuera del campo imagina.

Hay una versión resumida en español titulada Los siete grandes errores de quienes predicen el futuro de la inteligencia artificial.

{Foto por Andy Kelly en Unsplash}

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Por @Wicho — 31 de Octubre de 2017

Marta Peirano explica en su charla en el Aquae Campus 2017 cómo las catedrales tecnológicas del siglo XXI están diseñadas para ocultar cosas y esconder el enorme poderío de las empresas que las controlan.

Y para intentar que no pensemos en que los algoritmos que gobiernan el funcionamiento de muchas de las empresas y servicios que utilizamos están pensados no precisamente para los usuarios sino para maximizar los beneficios y defender los intereses se las empresas que los han creado.

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