Una investigación reciente sugiere que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de superar la inteligencia humana en el futuro. El estudio explora la complejidad de la IA y el cerebro humano, y propone un nuevo marco teórico: mediante la aplicación de la tecnología de IA al nivel celular de la neurociencia, la IA podría aproximarse infinitamente a las funciones del cerebro humano, e incluso superar finalmente el nivel de inteligencia humana. El cerebro humano es considerado ampliamente como uno de los sistemas más complejos del universo, mientras que la inteligencia artificial se considera una de las tecnologías más importantes de la historia de la humanidad. Una cuestión central se presenta: ¿superará finalmente la inteligencia artificial la inteligencia humana?

¿Has oído hablar de ChatGPT y ERNIE, esas IA tan sofisticadas? La tecnología principal detrás de ellas son los "Modelos de lenguaje grandes" (LLM). ¿Te parece complicado y difícil de entender? No te preocupes, incluso si solo tienes el nivel de matemáticas de segundo de primaria, después de leer este artículo, ¡podrás comprender fácilmente el funcionamiento de los LLM! Redes neuronales: la magia de los números. Primero, debemos saber que una red neuronal es como una supercalculadora que solo puede procesar números. Tanto la entrada como la salida deben ser números. Entonces, ¿cómo hacemos que comprenda el texto? El secreto...

El Premio Nobel de Física 2024 se otorgó a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por sus descubrimientos e invenciones fundamentales en el uso de redes neuronales artificiales para el aprendizaje automático. Su trabajo sentó las bases de la inteligencia artificial, haciendo posible el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Hopfield creó una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos. Hinton, por su parte, inventó un método para encontrar automáticamente las características en los datos, permitiendo tareas como la identificación de elementos específicos en imágenes. Nobel

Los departamentos de Ingeniería Electrónica y Automatización de la Universidad Tsinghua han desarrollado conjuntamente con éxito el chip de entrenamiento óptico "Tai Chi-II", que permite el entrenamiento preciso y eficiente de redes neuronales a gran escala mediante computación óptica. Este avance innovador supera las limitaciones de las tecnologías de computación óptica existentes, eliminando la dependencia de las GPU para el modelado fuera de línea, simplificando el proceso de entrenamiento y mejorando significativamente la capacidad de los sistemas de computación óptica en los campos de la inteligencia artificial y el procesamiento de grandes datos. El chip puede entrenar varios sistemas ópticos y muestra un rendimiento excepcional en múltiples tareas, lo que representa un avance en la capacidad de investigación e innovación de China en el campo de la tecnología de vanguardia.

NVIDIA presenta las tarjetas gráficas de nueva generación RTX 500 y RTX 1000 para portátiles. Las tarjetas gráficas utilizan la arquitectura Ada Lovelace e incluyen una NPU para cómputo de IA. Las RTX 500/1000 se lanzarán gradualmente, dirigidas a consumidores y estaciones de trabajo de nivel básico. La RTX 500 ofrece 14 veces más rendimiento en IA generativa, mientras que la RTX 1000 aumenta la velocidad de edición de fotos en 3 veces.

'Las redes neuronales enfrentan desafíos al procesar datos tabulares con columnas heterogéneas.''Se propone un método para transformar las características tabulares en una representación de baja frecuencia para mejorar la capacidad de análisis de las redes neuronales.''Los experimentos demuestran que este método mejora significativamente el rendimiento y la eficiencia computacional de la red.''La investigación proporciona nuevas ideas y métodos para el procesamiento de datos tabulares complejos mediante redes neuronales.'

La empresa emergente de inteligencia artificial Anthropic ha anunciado un gran avance: un nuevo método para comprender mejor el comportamiento de las redes neuronales. Este avance mejorará la seguridad y fiabilidad de la próxima generación de IA, ayudando a investigadores y desarrolladores a controlar mejor el comportamiento de los modelos de IA. Anthropic, mediante el estudio profundo de las características de las redes neuronales, ha descifrado su funcionamiento interno, ofreciendo nuevos métodos para predecir sus resultados. Este avance podría ayudar a superar los desafíos de comprender el comportamiento de los modelos de lenguaje, con importantes implicaciones para el campo de la inteligencia artificial.