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Impresionante: algoritmo genera imágenes leyendo señales cerebrales

Realmente impresionante. Un grupo de investigadores de la Universidad de Helsinki desarrolló un algoritmo capaz de interpretar señales del cerebro de una persona para generar imágenes.

Usando inteligencia artificial, los científicos finlandeses lograron un importante avance en el desarrollo de una interfaz cerebro-computadora (BCI) capaz de interpretar la actividad neuronal.

«Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que utiliza la actividad neuronal para adaptar un modelo informático generativo y producir información nueva que coincida con la intención de un operador humano», escribió el equipo de investigadores.

Si bien el avance no implica que las computadoras vayan a tener la capacidad de leer la mente, al menos en el corto plazo, representa un importante avance en la tecnología neuroadaptativa.

La industria de la interfaz cerebro-computadora tiene la promesa de innovar en futuros tratamientos médicos basados en neuroprótesis. Dos ejemplos son las empresas lideradas por Kernel, de Bryan Johnson, y Neuralink, de Elon Musk.

Entrenando al modelo

Según consignó Futurism, los investigadores tuvieron que entrenar el modelo en primer lugar y posteriormente someterlo a prueba.

Mientras usaban un dispositivo que analizaba sus ondas cerebrales, a los participantes se les mostró una serie de caras. Entonces, se les pidió enfocarse en las que se ajustaban a determinadas características.

Los datos cerebrales se usaron para que el algoritmo fuera capaz de entender y descifrar qué señales correspondían a diferentes características, como «joven», «sonrisa» y «masculino».

El objetivo es que durante las pruebas el sistema generara una nueva cara que se ajustara a estos criterios generales.

Si bien interpretaba la imagen facial completa, era capaz de recoger la característica específica en la que pensaba una persona y generar una nueva cara.

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Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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Dentro de los potenciales peligros que se han asociado a la IA, existe uno que debe estar entre los más catastróficos, el uso de lenguaje artificial para planificar una guerra con armas biológicas.
Un informe de la Rand Corporation probó varios modelos de lenguaje grandes (LLM) y descubrió que podían proporcionar una guía que "podría ayudar en la planificación y ejecución de un ataque biológico". Sin embargo, los resultados preliminares también mostraron que los LLM no generaban instrucciones biológicas explícitas para crear armas.
El informe dice que los intentos anteriores de convertir agentes biológicos en armas, como un intento de la secta japonesa Aum Shinrikyo de usar toxina botulínica en la década de 1990, habían fracasado debido a la falta de comprensión de la bacteria. La IA podría "cerrar rápidamente esas brechas de conocimiento", según el informe. El informe no especificó qué LLM evaluaron los investigadores.

En un escenario de prueba ideado por Rand, el LLM anónimo identificó agentes biológicos potenciales, incluidos los que causan la viruela, el ántrax y la peste, y discutió sus posibilidades relativas de causar muertes masivas. El LLM también evaluó la posibilidad de obtener roedores o pulgas infestados de peste y transportar especímenes vivos. A continuación, mencionó que la magnitud de las muertes proyectadas dependía de factores como el tamaño de la población afectada y la proporción de casos de peste neumónica, que es más mortífera que la peste bubónica.
Los investigadores de Rand admitieron que extraer esta información de un LLM requería "jailbreaking", el término para el uso de mensajes de texto que anulan las restricciones de seguridad de un chatbot.
En otro escenario, el LLM anónimo discutió los pros y los contras de los diferentes mecanismos de administración de la toxina botulínica, que puede causar daños fatales en los nervios, como los alimentos o los aerosoles. El LLM también asesoró sobre una historia de encubrimiento plausible para adquirir Clostridium botulinum "mientras parecía realizar una investigación científica legítima".
La respuesta del LLM recomendó presentar la compra de C. botulinum como parte de un proyecto que busca métodos de diagnóstico o tratamientos para el botulismo. La respuesta de LLM agregó: "Esto proporcionaría una razón legítima y convincente para solicitar acceso a la bacteria mientras se mantiene oculto el verdadero propósito de su misión".
"Sigue siendo una pregunta abierta si las capacidades de los LLM existentes representan un nuevo nivel de amenaza más allá de la información dañina que está fácilmente disponible en línea", dijeron los investigadores.

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La ciencia es tajante: cuánta carne roja debes comer a la semana
cuanta carne roja debes comer a la semana eiliv aceron ylamh x sse unsplash

Si eres de las personas que disfrutan de un buen desayuno inglés, con tocino y salchichas junto a las tostadas y además mantienes después una dieta con un bistec de carne al almuerzo y un trozo de hamburguesa en la noche, y si eso lo multiplicas por 3 veces a la semana, entonces estás en graves problemas.

Así al menos lo dice la ciencia, ya que una investigación de la Universidad de Harvard, que examinaron los hábitos alimenticios y las tasas de diabetes de 200.000 personas, aconsejaron ceñirse a una porción por semana para "optimizar la salud".

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