Software 2.0

Los ganadores de la medalla de oro en la competición de Kaggle OTTO: Virilo Tejedor, Enric Rovira y Francisco Noa... nos cuentan como lo hicieron.

Carlos Muñoz es el responsable legal de HuggingFace, y nos cuenta las licencias OpenRAIL en el contexto de los modelos de inteligencia artificial, los parámetros, los datos, y el código.

Impresiones sobre ChatGPT, e intento responder a las preguntas que hacéis por twitter respecto a ChatGPT.

¿Qué relación tienen la Inteligencia Artificial y la programación con el mundo legal y regulatorio?

Elen Irazabal, abogada y programadora, nos lo cuenta.

0:00 - Introducción
2:38 - Trayectoria profesional
4:26 - Tecnología como forma más potente de transformación social que cualquier organismo político
6:44 - La tecnología para la eficiencia de los derechos humanos
8:55 - Empezar a programar
13:30 - ¿Cómo puede la tecnología ayudar a conseguir un mejor justicia?
17:34 - El caso de Francia
20:37 - Iniciación con los lenguajes de programación
21:21 - ¿Qué podemos hacer hoy en día con NLP a nivel jurídico?
23:00 - ¿Se pueden reconocer cláusulas?
25:17 - ¿Tenemos equivalentes a GPT-X en castellano?
26:38 - ¿Los abogados tienen que entender programación?
33:20 - Regulación de la IA en Europa
40:32 - Cursos de Elen
53:06 - Final

Cupón para el Máster Ejecutivo en Inteligencia Artificial: SOFTWARE20

Escúchalo también en tu plataforma favorita de podcast:

- Spotify: https://open.spotify.com/show/6nUgq0q9wVP6hMekW0dUqm?si=9c393099c6564709
- Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/es/podcast/software-2-0/id1488587713
- iVoox: https://go.ivoox.com/sq/807016
- Google Podcasts: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjA1NWVhOC9wb2RjYXN0L3Jzcw?sa=X&ved=0CAMQ4aUDahcKEwiAjOabhdr1AhUAAAAAHQAAAAAQAQ

¿Qué es DALL-E 2? ¿Te afectará? ¿Cómo?

Carlos Santana, del canal de YouTube DotCSV; Javier Ideami, de Ideami Studios y The Geniverse; Joaquín Cuenca, CEO de Freepik; y Miguel Ángel Román, cofundador del Instituto de Inteligencia Artificial comparten sus reflexiones.

17:50 - DotCSV
59:05 - Javier Ideami
1:39:29 - Joaquín Cuenca
1:47:26 - Miguel Ángel Román

Escúchalo en tu plataforma favorita de podcast:

- Spotify: https://open.spotify.com/show/6nUgq0q9wVP6hMekW0dUqm?si=9c393099c6564709
- Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/es/podcast/software-2-0/id1488587713
- iVoox: https://go.ivoox.com/sq/807016
- Google Podcasts: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjA1NWVhOC9wb2RjYXN0L3Jzcw?sa=X&ved=0CAMQ4aUDahcKEwiAjOabhdr1AhUAAAAAHQAAAAAQAQ

Entrevistamos a Antonio Párraga, Co-fundador de Fixr, sobre cómo ha evolucionado el mundo de la programación y de qué manera se ha visto influido por la IA.

Secciones:

0:00 - Introducción
2:06 - Dónde está la programación en la actualidad
6:30 - Qué es UML
11:26 - Copilot
21:00 - Programación asistida por IA en la formación académica
24:10 - Cómo cambia la forma de programar con Copilot
32:50 - Fiarse de la solución de Copilot
42:04 - AlphaCode y la informática competitiva
53:25 - Mejora de Codex con el tiempo
54:33 - Recomendación para los jóvenes que quieren estudiar informática
58:12 - Final

Escúchalo también en tu plataforma favorita de podcast:

- Spotify: https://open.spotify.com/show/6nUgq0q9wVP6hMekW0dUqm?si=9c393099c6564709

- Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/es/podcast/software-2-0/id1488587713 

- iVoox: https://go.ivoox.com/sq/807016 

- Google Podcasts: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjA1NWVhOC9wb2RjYXN0L3Jzcw?sa=X&ved=0CAMQ4aUDahcKEwiAjOabhdr1AhUAAAAAHQAAAAAQAQ

Conversación con Enrique Lillo, fundador de la empresa BRobot5, sobre la combinación de arroces, robótica e Inteligencia Artificial.

0:00 - Introducción
1:00 - Nacimiento del proyecto
5:18 - Qué es un robot colaborativo
8:00 - Quién compra este tipo de robots
10:33 - Qué beneficios le aporta al cliente
14:30 - Puesta en marcha del robot arrocero
18:38 - ¿Controla el robot todo el proceso?
22:50 - ¿Sigue haciendo falta el cocinero?
26:12 - Incorporación de nuevas recetas
28:00 - ¿Se puede equivocar el robot?
29:00 - ¿Puede detectar un fallo por sí mismo?
32:44 - Creatividad de la IA en cocina
37:43 - Robots camareros
43:23 - Aprendizaje por refuerzo
46:38 - Final

Cupón para el Máster Ejecutivo en Inteligencia Artificial: SOFTWARE20

Ex-alumnos del Máster Ejecutivo en Inteligencia Artificial nos cuentan sus proyectos relacionados con IA.

Secciones:

0:00 - Introducción
0:36 - Juan Antonio Casado, Director de Innovación en Accenture Interactive
17:21 - Rosaly Moreno, Neumólogo en Hospital Universitario de la Plana
30:52 - Pedro Barber, ex-Director Gerente en GeoNet Territorial
44:13 - Mercedes Barrachina, Senior Manager en CoC Europe en IBM
53:37 - Cristóbal Beltrán, Simulation Development Manager en CT Ingenieros
1:03:15 - Octavi Uyà, Cofundador de Nautal

Web del Máster Ejecutivo en IA: https://iia.es/

Episodio con alumnos de la primera edición: https://anchor.fm/sw20/episodes/Buscando-a-Amancio-emenf2/a-a3raj1o

Cupón para Master Ejecutivo en Inteligencia Artificial: SOFTWARE20

Javier Ideami nos adentra en el mundo de la inteligencia artificial generativa y multimodal, y nos presenta Geniverso.

Antonio Marín, Javier Pisón, Pavel Hanchar y servidor participamos en la competición RFCX de Kaggle que se trataba de identificar diferentes especies de pájaros y ranas dados sonidos grabados en la selva.

Nuestro equipo -Tropic Thunder- obtuvo una medalla de oro y en este episodio hablamos de cómo lo conseguimos.

p.s.Rick, un Panda...

Ariadna Font lidera 7 equipos en Twitter, entre ellos el llamado META: iniciales (en inglés) de Aprendizaje Automático, Ética, Transparencia y Rendición de cuentas.

¿Cómo se plantea desde twitter que twitter sea el twitter correcto para cada persona? 

¿Cómo lidió twitter con el incidente del recorte automático de fotos?

Ariadna nos cuenta su viaje desde una carrera de humanidades (Tranducción e Interpretación) hasta el desarrollo de software pasando por una start-up, IBM Watson y twitter; y responde a esas y más preguntas.

Blanca Lanaspa es Vicepresidenta de Producto en Nextail.

Blanca nos repasa qué es "product management" (gestión de producto) y en qué se diferencia de "project management" (gestión de proyecto). 

Hablamos de su carrera profesional hasta llegar a ese rol, y qué caminos se pueden seguir... nos cuenta aspectos diferenciadores de la gestión de producto cuando intervienen datos; mucho de éste desde su trabajo actual.

En Nextail están buscando muchos perfiles, que podéis consultar en https://nextaillabs.recruitee.com

Disney Research es una división de Disney que se dedica a la investigación que luego puede ser de utilidad para una de las muchas áreas de Disney: desde Disney Studios, Marvel, Lucasarts, ABC News, Disney+, Hulu hasta Disney Parks. Miquel Àngel Farré es Senior Technology Manager y nos cuenta qué hacen en Disney Research con inteligencia artificial. Desde ayudas a la post-producción de las películas o las tomas diarias (dailies) hasta sistemas predictivos para ayudar en el diseño óptimo de materiales que luego se usan en los robots de los parques temáticos.

Miquel nos cuenta que desde Disney Research Zurich han ganado dos Oscars y hablando de Oscars nos habla de una invención en la que participó que sin tener nada que ver con la Inteligencia Artificial gira en torno a la imagen https://shop.redrockmicro.com/product/digiboom-single

Disney Research es uno de esos sitios en los que en otra vida me hubiera encantado trabajar... y no me extrañaría nada que si oís este episodio os entren ganas también a vosotros. Miquel da algunas recomendaciones sobre cómo empezar ese potencial camino y menciona: https://www.siggraph.org

El aprendizaje automático o machine learning ha revolucionado muchas facetas entre las que se encuentra el procesado de texto natural (NLP por sus iniciales en inglés). Para que funcionen estas aplicaciones en muchos casos es necesario disponer de datos etiquetados, y a menudo es necesario disponer de herramientas que faciliten el mismo.

En este episodio de Software 2.0 tenemos la ocasión de hablar con Juan Miguel Cejuela, cofundador de tagtog (https://tagtog.net/), una start up que desarrolla y ofrece una plataforma de etiquetado de textos de forma colaborativa.

Todo lo que Vd. quiso saber sobre competiciones de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, Kaggle; y algunas cosas más en este episodio donde además respondo a las preguntas que me habéis hecho por https://twitter/antor

¿Qué tiene que ver el mundo de las criptofinanzas con la Inteligencia Artificial? 

¿Qué son los NFTs, las finanzas descentralizadas (defi) y cómo se relacionan con el blockchain o las criptomonedas como bitcoin o ethereum?

En este episodio de Software 2.0, Miguel Caballero (hay quien le confunde con Satoshi Nakamoto) nos desvelará esas incógnitas pero creará algunas nuevas.

¿Qué es el fondo de ojo y por qué es tan importante? ¿Puede la inteligencia artificial ayudar al diagnóstico de enfermedades viendo el ojo? 

Diana Bravo es diplomada en Óptica y Optometría y nos responderá a esas preguntas desde la óptica 😉de la aplicación de sistemas para ayuda al diagnóstico, e incluso su contribución a hacer el telediagnóstico una realidad.

Iñigo Quilez es un referente en el mundo del arte digital que va de la mano de las matemáticas; específicamente en la generación procedural de gráficos, lo que en la práctica se podría traducir como "dibujar con matemáticas" y que puedes ver y tocar en su proyecto www.shadertoy.com

Iñigo nos habla de cómo empresas como PIXAR usan la generación procedural, de la evolución de programación de "demos" a la vanguardia de los efectos visuales y las posibilidades que traería el aprendizaje profundo a este mundo.

¿Qué tiene que ver la filosofía con la Inteligencia Artificial?

Santiago Sánchez-Migallón nos plantea si una red neuronal artificial podría llegar a ser consciente, si GPT3 realmente entiende o si su supuesto entendimiento es una especie de espejismo.

¿Desvelaremos en el podcast la respuesta a estas preguntas?   🤔

Felipe es investigador científico senior en la empresa Layer6.ai, donde entre otras cosas han desarrollado un sistema que permite mejorar la arquitectura Transformer mediante análisis matemático.

Felipe nos cuénta que preguntas se hacen para mejorar una arquitectura tan sofisticada y cómo se meten en ese terreno.

No sólo es posible que una empresa haga investigación básica en inteligencia artificial, sino que además deberíamos de tomar nota...

Respondo a estas preguntas que me hacéis por twitter:

Una vez acabada la carrera de ingeniería informática, ¿crees que es fácil coger experiencia en España, o mejor salir fuera de España?

Estamos a final de año y posiblemente que te estas planteando objetivos para el 2021. Seguro que el primero es el máster del Instituto de Inteligencia Artificial ¿Cuál es el segundo?

¿a quién te gustaría entrevistar en #software2.0 a nivel nacional e internacional?

Tres personas que crees pueden ser referencia y que hay que seguir en 2021. Si están en Twitter, mejor.

 ¿Qué cosas que parecen chorradas luego a la larga son importantes?

 Veo en una competición en Kaggle que están utilizando cierto tipo de red con resultados aceptables; pero intento reproducir el experimento y no chuta. Pregunta: en estos casos ¿cómo haces tu la depuración de la red?

Lo que más te costo aprender (a nivel teórico) hasta llegar al punto de conocimiento de Inteligencia Artificial que estás ahora.

El hecho de que las redes neuronales se basen en correlaciones, que como sabemos no implican causalidad, seguro que en ocasiones debe llevar a resultados totalmente erróneos. ¿Alguien ha medido cuán a menudo se da esa situación? ¿Conoces alguna curiosa?

Si te fueras a adentrar en el mundo de la Inteligencia Articial actualmente ¿cuál crees que son los mejores pasos a seguir tras terminar la carrera? ¿Cuáles son los pasos que recomendarías por experiencia propia?

¿Cuál crees que sería el hardware ideal para montar tu primera plataforma en casa y no depender del cloud? ¿CPU, GPU, memoria, disco duro, refrigeració, sistema operativo, etc?

Hardware: ¿AMD o Intel? ¿Mayor cantidad de núcleos en la CPU o menos cantidad con mayor frecuencia? ¿En qué test de CPU debo fijarme a la hora de escoger una CPU? En caso de los de gaming abundan los test pero no sé cuál sería el que más se ajustaría para Inteligencia Artificial.

¿Cuál es la versión específica de Ubuntu que mejor está preparada para aprendizaje automático e Inteligencia Artificial?

Debido a los altos precios de piezas, hay una tendencia a usar Kits Chinos Dual Xeon, los cuales usan CPU de servidores dados de bajas, permitiendo tener gran cantidad de núcleos a un precio contenido ¿Qué piensas de ellos?

¿Has probado Aprendizaje automático punto NET de Microsoft o algún otro framework para trabajar en punto NET o tienes alguna referencia de su rendimiento y escalabilidad?

¿Conoces alguna forma de aprender teoría de aprendizaje automático sólo mediante audio (estilo podcast)?

Entre alguien con un buen perfil en Kaggle y alguien con experiencia en la industria, ¿a cuál contratarías?

¿Es mejor centrarse en un área de aprendizaje automático (por ejemplo datos tabulares, visión por ordenador, procesado de lenguaje natural) o aprender de todas?

¿Qué tipo de problemas o retos son más susceptibles de abordarse con éxito mediante inteligencia artificial? ¿Cuáles son más interesantes?

¿Cuáles no pueden abordarse mediante Inteligencia Artificial?

¿En qué sectores la irrupción de la Inteligencia Artificial va a suponer un cambio mayor?

¿En cuáles no tendrá incidencia?

¿Crees que visto el avance de tecnologías como aprendizaje por refuerzo en un futuro próximo muchas tecnologías actuales de Inteligencia Artificial desaparecerán? ¿Como aprendizaje profundo? La tendencia es datos, datos, datos y poder de computación... ¿pero quizá el camino es “diseño”?

Todo es predecible (según Elon Musk) por lo tanto ¿será la Inteligencia Artificial un día capaz d predecirlo todo? ¿O por el contrario hay un limite? ¿Qué no es predecible? ¿Hay posibilidad de elección? ¿Somos sólo patrones y la Inteligencia Artificial lo tiene muy fácil con nosotros? ¿Crees en l libre albedrío? ¿Puede una Inteligencia Artificial tenerlo?

y más...

¿Qué es la ética? ¿Cómo se puede conseguir una inteligencia artificial ética? ¿Qué es un algoritmo justo? A medida que no sólo la inteligencia artificial sino la algoritmización de decisiones cobran más protagonismo en nuestras vidas estas preguntas se vuelven más relevantes y las respuestas no son sencillas (al menos para mí).

Tenemos el honor de contar con Joaquín Quiñonero, Distinguished Tech Lead for Responsible AI at Facebook (Distinguido Líder técnico para una IA responsable en Facebook) quién nos hablará de justicia, algoritmos, sesgos y -mi opinión- el hecho de que si bien la inteligencia artificial nos puede ayudar a responder muchas preguntas tenemos que asegurarnos recurrentemente de que las preguntas que formulamos son las adecuadas (algo que -por ahora- no hace la inteligencia artificial).

Joaquín se ha ofrecido para continuar la conversación en otro futuro episodio, pero mientras tanto podéis escucharle (en inglés) en https://soundcloud.com/wandb/joaquin-candela?in=wandb/sets/gradient-dissent-machine

En Corea del Sur una empresa (https://www.riiid.co/en/main) ha desarrollado un tutor basado en Inteligencia Artificial ("IA Tutor") que ayuda a los alumnos a tener un itinerario personalizado para aprender inglés.

Acaba de terminar una competición en Kaggle en la que 3400+ equipos compitieron por obtener el sistema que mejor prediga si un alumno va a responder bien o mal a la siguiente pregunta que se le ponga.

Javier Martín (https://twitter.com/info_libertas) y servidor competimos en dicha competición dónde nos quedamos en tercer lugar.

En este episodio contamos el desarrollo de la competición, las motivaciones, técnicas y problemas con las que lidiamos para llegar a nuestra solución que describimos aquí: https://www.kaggle.com/c/riiid-test-answer-prediction/discussion/209585

Además desvelamos la técnica a la que apodamos "El pistolero ciego".

Otros recursos que comentamos:

Sistemas de Kai-fu Lee comenta que usan IA en educación:

https://www.gradescope.com

https://www.bakpax.com

Cuentas de twitter:

https://twitter.com/ak92501

https://twitter.com/lucidrains

https://twitter.com/ykilcher

Y por último el "Colombo" del episodio es el por qué de nuestro de equipo: "Noisy Students"

Victoriano Izquierdo es cofundador de Graphext, una herramienta que promete hacer accesible la extracción de información útil de datos sin necesidad de programar en R o en Python.

¿Qué información útil? Pues desde cómo agrupar votantes, clientes según tendencias hasta incluso los ingredientes del crimen perfecto (analizando datos de crímenes, sí).

Al final del episodio hay un acertijo relacionado con el número: 0.739085.... y si quieres un "spoiler" en forma de código...

```
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
max,res = 3,1000
xv, yv = torch.meshgrid(torch.linspace(-max, max, res), torch.linspace(-max, max, res))
m = torch.view_as_complex(torch.cat((xv.unsqueeze(-1),yv.unsqueeze(-1)),dim=-1))
f = lambda x:torch.cos(x)
for _ in range(1000): m = f(m)
mabs = m.abs()
plt.imshow(torch.isnan(mabs))
```

En este episodio de Software 2.0 conoceremos la experiencia de 8 personas que realizaron el I Master Ejecutivo en Ingeligencia Artificial, nos contarán su historia y cómo piensan aplicar la IA en sus parcelas profesionales que van desde el derecho, la medicina, la consultoría pasando por PYMEs y empresas de mayor tamaño, tanto locales como internacionales.

11:13 Aurelio López - Profesor Titular de Derecho Internacional Privado, UA
23:40 Sandra Gomis - Neurocientífica y Gestora de Proyectos, Hospital General Universitario de Alicante
41:00 Gianni Cecchin - CEO, Verne Technology Group
55:29 Jose Navarro - Anestesiólogo, Hospital General Universitario de Alicante
1:10:53 Fernando Pérez Blasco - Controller Corporativo, Alzis
1:23:05 Juan Pablo Niñoles - Director Tecnología e Innovación, EUROVAL Sociedad de tasación
1:37:17 José Angel López Mayoralas - Responsable de Estrategia y Desarrollo de Negocio EMEAR & APJC,Cisco Systems
2:03:44 Elad Rodríguez - CEO, Nitnets
2:27:01 Sorpresa...

¿Conocéis a alguien que haya ganado cientos de miles de euros en competiciones de inteligencia artificial? Antes de esta semana yo no, pero ahora sí; y esa persona es Jordi Villar, que ha competido en dos plataformas de trading algorítmico ganando en total $350.000 tal cual describe en su artículo https://jordivillar.com/pursuing-non-conventional/

Jordi desvela que sus algoritmos encierran una sencillez casi paradójica y nos explica cómo funcionan Numerai y Quantopian.

Javi Santana ha sido emprendedor en Agroguía, desarrollador y CTO de Carto, ha trabajado en BBVA y ahora emprendedor de nuevo en Tinybird. 

Hablamos del desarrollo de software convencional (llamarlo 1.0 es casi irónico porque es prácticamente todo el software que existe), de lenguajes de programación, de qué es el Software 2.0 y dónde está en madurez respecto al software convencional.

En la entrevista mecionamos:

- Artículo de Marc Andreessen "Why software is eating the world" https://a16z.com/2011/08/20/why-software-is-eating-the-world con traducción: Por qué el software está devorando al mundo.

https://docs.google.com/document/d/1-0dZepaeqStq6PtSdojEW9ApqlvOQrl7xGsixbRN9HA/edit?usp=sharing cortesía de http://IIA.es

- Canal de directos en Twitch: https://www.twitch.tv/qualopy

Jeremy Howard is -along with Dr. Rachel Thomas- cofounder of fastai, a company that does research, development and education on deep learning, to make it more accessible. Jeremy discusses his latest book, how to get started on coding and deep learning and many other things like the why the future on deep learning may not be coded in Python (or based on Transformers).

Jeremy Howard es -con la Doctora en matemáticas Rachel Thomas- creator de fastai, una empresa que hace investigación, desarrollo y educación para que el aprendizaje profundo sea más accesible. En esta entrevista Jeremy nos habla de su libro (!), de como aprender a programar si no tienes estudios técnicos, del futuro del aprendizaje profundo (y por qué puede que no sea en Python o dominado por los Transformers). 

Esta es la versión con traducción al castellano.

¿Cuándo veremos sistemas que por ejemplo doblen con tu propia voz a otros idiomas? 

¿Cuándo sistemas que mejoren ese acento que no tienes?

¿Puede un sistema de aprendizaje profundo simular la física mejor que el simulador que lo entrena?

Alvaro Sánchez es investigador en DeepMind, dónde ha desarrollado varios trabajos que tratan de mejorar simulaciones físicas con técnicas de aprendizaje profundo. En este episodio, Álvaro nos explica por qué es importante este trabajo y desvela cómo lo hace.

Seguimos sin saber si vivimos en una simulación, pero al menos podemos crearnos nuestras propias simulaciones.

A no ser que estés en una cueva sin internet te habrás enterado del revuelo que está generando GPT-3, un modelo generativo de texto, entrenado por la empresa OpenAI que supone (¿o no?) un paso hacia la inteligencia artificial general.

No puedo entrevistar al mismísmo GPT-3 (y no creas que me interesaría demasiado hacerlo) pero sí hablar sobre las preguntas que habéis hecho por twitter:

- ¡hazle una entrevista al modelo!

- Comparativa con otras tecnologías de los últimos años en grado de posible impacto (similar a BitTorrent? ImageNet neural networks? Bitcoin? BERT?)

- Limitaciones de la tecnología y motivos de que sea un api privada 

- Aplicaciones reales en empresas y startups

- Y como empezar a utilizarlo ya, si es que se puede

- Estaría genial una explicación pa cazurros como yo de las tripas del GPT-3 ¿un Transformer vitaminado? ¿Qué lo hace especial?¿Sólo el tamaño?

- No te da la sensación de que se ha roto otra barrera, de que la IA ha superado otro hito? La gente habla de GPT-3 en el tono en el que se hablaba antaño con el ajedrez o con AlphaGo ("vale, ganará al ajedrez pero nunca podrá...." y esos "nunca podrá" van cayendo) ¿hay miedo?

-  Cual es el siguiente paso para GPT-4??Más cómputo??Mas parámetros???Más datos?? Dónde está el límite???

- Consciencia. ¿Es GPT-3 consciente de alguna forma? Tengo la sensación de que estamos cerca de alguna forma de consciencia 

- Cuanta energia fue necesario para entrenarlo?

- ¿Vamos a tener que ir buscando trabajo los programadores a medio plazo?

- Si se puede dejar desatendido (spoiler:no)

- Ya sabemos que más datos y más parámetros mejoran el modelo, pero ¿hasta qué punto sigue siendo interesante entrenar estos modelos monstruosos que solo pueden poner en producción 4 empresas?

- ¿Estado para otros idiomas distintos al Inglés?

-  Su aplicación para generación de imágenes. ¿Es posible usarlo para eso?

- Sesgos de entrenamiento

- ¿Se puede hacer fine-tuning no para tareas sino para idiomas? Aprovechar de alguna forma lo aprendido en inglés por el modelo para no tener que entrenar desde 0 un nuevo modelo en sueco, por ejemplo.

- La cantidad de recursos que hace falta para entrenarla y si vamos camino de que el deep learning deje de ser "abierto".

- 175B params es a ojo de buen cubero es 1Tb de memoria y no se si podría correr en CPU

* cómo crees que lo han puesto en producción?
* crees que veremos una versión mejorada que funcione en máquinas normales (1/100x)
* que crees que se necesita para entrenar algo así?

- ¿Se podrá poner el modelo estándar de partículas en términos que el embending permita transferirlo al GPT-3 ? Y así saber si el campo de Higgs es metaestable ... entre otras cosas.

La pandemia del coronavirus ha puesto encima de la mesa el uso de la tecnología para ayudar a la trazabilidad de contactos. La forma que se está probando de forma más extendida utiliza Bluetooth, y se puede implementar de forma centralizada o descentralizada.

Las implementaciones centralizadas han generado suspicacias y una de las respuestas ha sido una iniciativa descentralizada llamada DP-3T, que lidera la española Carmela Troncoso, profesora de la Escuela Politécnica Federal de Laussane en Suiza.

Privacidad, desmantelamiento, confianza y soberanía tecnológica son algunos de los temas que oirás si decides escucharnos; y no los oirás -al menos aquí- si no lo decides ;-)

Vicens Gaitan es uno de los competidores españoles en Kaggle de más reputación. 

Actualmente está en el TOP 100 a nivel mundial del ranking más exigente de Kaggle: el de las competiciones.

Nos desvela parte de sus secretos, trucos y estrategias.

Podéis ver su perfil aquí:
https://www.kaggle.com/vicensgaitan

Carolina Jiménez es artista de efectos visuales, y con ella hablamos del papel de la tecnología en el cine, de los deep fakes (ultrafalsos), el verde chroma y damos un repaso a técnicas que ¿quizás? verán la luz gracias a la IA.

En neurociencia hace mucho que se especuló con la existencia de la neurona “de la abuela”, neuronas que se activan cuando vemos una foto de nuestra abuela, leemos o incluso si oímos su nombre. Rodrigo Quian Quiroga es el neurocientífico que descubrió en el cerebro humano las neuronas de concepto, siendo la más famosa la neurona de Jennifer Aniston, neurona que logró identificar y que se activa ante imágenes de la actriz Jennifer Aniston (también se identificaron neuronas de otras personas).

Rodrigo nos explica dónde están estas neuronas, cómo el aprendizaje automático se inspira en lo que conocemos del cerebro; además conversamos sobre las diferencias entre las redes neuronales artificiales y naturales, y mucho más.

La asociación norteamericana de radiología (RSNA) organizó una competición que consistía en detectar hemorragias cerebrales dadas las imágenes de un paciente.

Javier Martín, Cristian Martín y servidor participamos y nos quedamos en la posición #9 lo que supuso que nos invitaran a presentar cómo creamos nuestro modelo en la conferencia mundial de radiólogos que se celebra en Chicago.

En este episodio contaremos cómo funciona una competición y cómo -contra casi todo pronóstico- logramos colarnos en el TOP 10.

Magia de CSI aumentando resolución de imágenes ¿Realidad o ficción? ¿Dónde está la IA ahí?

Fraude del CEO… ¿Que es?

¿Cómo usa hoy la policía la IA? ¿Cómo usará la policía la IA mañana?

A estas y más preguntas nos responde Casimiro Nevado: Inspector Policía Nacional, profesor Escuela Nacional de Policía y coordinador Congreso Ciberseguridad C1b3rWall (del que t4mb13n n0s h4bl4).

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Carlos Santana es el creador del canal de Youtube Dot CSV donde presenta videos educativos sobre aprendizaje automático y cubre las últimas noticias en torno a la inteligencia artificial... y todo en castellano.

Carlos nos habla de su labor como divulgador de Inteligencia Artificial, de la comunidad Machine Learning Hispano (MLH) y mucho más.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Aurelia Bustos es médico oncóloga, ingeniera informática y doctora en inteligencia artificial.

Aurelia nos habla sobre cómo la inteligencia artificial se está aplicando en la lucha contra el cáncer.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Mikel Artetxe es un investigador en procesado de lenguaje natural. Nos habla de traducción no supervisada (¿cómo hacer un traductor entre dos idiomas sin ninguna Piedra Rosetta?), generación de textos, y más.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Esta es la última parte de la entrevista con Oriol Vinyals, uno de los investigadores líderes a nivel en el mundo de la inteligencia artificial.

En los dos primeros episodios Oriol nos contó su trayectoria y los fundamentos del AlphaStar. 

En este episodio Oriol nos cuenta más sobre AlphaStar, sobre código abierto en Google, sobre los avances de las redes en los últimos años y mucho más.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Entrevistamos a Emilia Gómez,  presidenta la sociedad internacional para la recuperación de información musical (ISMIR), además de investigadora en otras muchas áreas.

Emilia nos hablará de cómo la inteligencia artificial se está usando en recomendadores de música e incluso como ayuda a la composición.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Entrevistamos a Javier Ideami, autor del proyecto Losslandscape.com

Ideami nos acompañará por un paseo nada esperado: las visualizaciones increíbles que ha desarrollado para su proyecto Losslandscape.com (echadle un vistazo ANTES de escuchar el podcast) contándonos el CÓMO y el POR QUÉ de las mismas.

Si te interesa el deep learning pero pensabas que en su esencia sólo había matemáticas y programación: éste es tu episodio.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Entrevistamos a Oriol Vinyals, uno de los creadores de AlphaStar, IA capaz de jugar al video-juego StarCraft.\

En esta segunda parte hablamos de creatividad en las estrategias nuevas de AlphaStar, cómo afectará la existencia de AlphaStar al StartCraft y los límites en la eficiencia del aprendizaje por refuerzo.

Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.

Entrevistamos a Oriol Vinyals, uno de los creadores de AlphaStar, IA capaz de jugar al video-juego StarCraft.

En esta primera parte de la entrevista Oriol nos cuenta su trayectoria y como tienen que limitar a AlphaStar para que la batalla con sus rivales humanos sea más justa... a pesar de lo cual no salimos bien parados.