Las posibilidades de la inteligencia artificial (IA) generativa son enormes. A día de hoy, gracias al uso de herramientas como ChatGPT , igual organizas un viaje a Nueva York que aligeras el trabajo y pones al robot de turno a buscarte información o a redactarte los correos electrónicos. No está mal, pero lo realmente interesante llegará en el medio plazo; cuando las máquinas lleguen a ser más listas que el humano más listo. Entonces, la jornada laboral se reducirá y una sola persona podrá dirigir compañías de miles de millones de euros. Al menos, es lo que esperan algunos gurús tecnológicos; eso sí, siempre y cuando el desarrollo se realice con tiento. En caso contrario, apuntan que los algoritmos pueden terminar dibujando una distopía futurista al más puro estilo de Terminator. Solo que, esta vez, fuera de la pantalla. En Silicon Valley, cuna de de talento tecnológico por antonomasia, hasta se han comenzado a hacer estadísticas, llamadas p(doom) -algo así como 'probabilidad de condenación'-, en las que el empresario de turno apunta, según su parecer, cuál es la probabilidad de que las máquinas terminen amenazando a la humanidad. Según a quien le preguntes, la posibilidad está más o menos presente. Por ejemplo, de acuerdo con ' The New York Times ', Lina Khan, presidenta de la Comisión Federal de Comercio, cree que la probabilidad es del 15%. Darío Amodei, CEO de la startup Anthropic, es algo más pesimista, y apunta a «entre el 10 y el 25%». Una horquilla bastante estrecha, al menos en comparación con el 5 o 50% que plantea Emmet Shear, quien fue director ejecutivo interino de OpenAI durante apenas un par de días, el pasado noviembre, justo antes de que Sam Altman recuperase el cargo . Noticias Relacionadas estandar No «Nunca se había visto tanta expectación en los comités de dirección como ahora con la IA», según Deloitte Jon Oleaga estandar No Batman es Florentino Pérez y Arrimadas se presenta a las elecciones: los patinazos de Bard, la nueva IA de Google Rodrigo Alonso Aunque se desconoce el p(doom) del restituido CEO, sí que se sabe que ve riesgo en el futuro de la tecnología. «Si esto sale mal, puede salir muy mal», advirtió durante una vista ante el Capitolio de EE.UU. la pasada primavera. Pero eso no implica que haya que bajar las revoluciones en el desarrollo de la IA. Eso no lo piensa hacer, y esa es la razón por la que, aparentemente, el anterior consejo de la startup intentó prescindir de sus servicios. Aunque, seguramente, no la única. Horas después de que el CEO de OpenAI volviese a ser el CEO de OpenAI, 'Reuters' informó de que el presunto desencadenante de la salida fue el hallazgo de una IA con potencial para convertirse en una «amenaza» para la humanidad . Sobre la solución no se sabe casi nada; solo que responde al nombre de Q-Star y que, a día de hoy, es capaz de realizar problemas matemáticos al nivel de un niño de primaria. «Ni siquiera han sido originales escogiendo cómo llamarla», explica en conversación con ABC Sergio Álvarez-Teleña, director ejecutivo del centro de excelencia de inteligencia artificial SciTheWorld y copresidente del departamento para la Regulación Global de la IA de la Asociación Global sobre Inteligencia Artificial, dependiente de la OCDE y el G7. «El nombre viene de q-learning, que es una técnica de aprendizaje reforzado que se lleva utilizando muchos años», señala Álvarez-Teleña. «Funciona igual que si le pidieses a un robot que saliese de una habitación. Se chocará con las paredes muchas veces hasta que lo consiga», prosigue. Cuando se le consulta la posibilidad de que una solución de estas características pueda amenazar a la humanidad, el ejecutivo se ríe un poco y lo zanja rápido: «No, no, no. Todo es una estrategia de marketing. Son muy buenos haciendo ruido». La venida de la AGI De acuerdo con Altman y su empresa, el potencial peligro para la humanidad llegará con la futura venida de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en ingles), que podría «llegar pronto o en un futuro lejano»; pero, al menos, no durante 2024, de acuerdo con una reciente previsión del ejecutivo hecha en sus redes sociales. Este algoritmo estaría más capacitado que el ser humano más capaz independientemente del área de conocimiento y podría razonar de forma parecida. En una carta firmada junto a científicos y empresarios la pasada primavera, Altman alzó más la voz y llegó a señalar que se debe mitigar «el riesgo de extinción» que trae consigo la IA . Más o menos lo mismo que dijo ante el Capitolio de EE.UU. y en varias ciudades europeas, como Madrid, el pasado mayo. Lo mismo opinan Demis Hassabis, CEO de la startup de IA DeepMind, o el exejecutivo de Google Geoffrey Hinton, que hace unas semanas discutía sobre el tema en X con Yann LeCun, jefe de IA de Meta y completamente descreído de las profecías más fatalistas de la tecnología. Y el caso de LeCun no es excepción. Otros miles de académicos y expertos se muestran escépticos. Tanto con el potencial de la AGI para acabar con la humanidad como con la presunta amenaza que representa el proyecto Q-Star. Entre ellos se encuentra, Juan Bernabé, experto en IA y director de IBM Research en Europa. Tampoco tiene nada claro que la AGI vaya a llegar pronto: «No estamos en ese punto. Se pueden ver algunos atisbos de razonamiento en los datos, pero todavía sigue siendo un área de investigación». «El que la inteligencia artificial avance no implica que pueda, por ejemplo, desarrollar la tendencia de dominar el mundo. Somos los humanos los que la creamos y la orientamos», completa. De acuerdo con Álvarez-Teleña, y con numerosos científicos que han criticado las posturas más apocalípticas respecto al desarrollo de la IA, las preocupaciones responden, principalmente, al interés de las grandes empresas en desviar la atención de los reguladores de los problemas reales, como la falta de transparencia en el entrenamiento de la IA. También apunta que se están intentando «levantar barreras» que impidan que empresas más pequeñas puedan hacerle competencia.
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domingo, 7 de enero de 2024
Viaje a la prehistoria de la IA: dos investigadores españoles nos cuentan cómo trabajaban en los 90
Era una época en la que apenas había datos, a la inteligencia artificial le quedaba mucho para ser una industria, el hardware estaba en el paleolítico, los problemas a resolver eran de juguete y la investigación, artesanal. Ahora que la IA aborda problemas del mundo real, hay abundantes cantidades de información que procesar y ha emergido una industria pujante en torno a esta tecnología, dos investigadores nos cuentan cómo trabajaban hace tres décadas, en los 90, cuando empezaron en este campo.
Eran tiempos en los que dejaban las máquinas funcionando y volvían al día siguiente con la esperanza de que hubieran acabado los cálculos.
Juan Antonio Rodríguez-Aguilar, profesor de investigación en el Instituto de investigación de Inteligencia Artificial del CSIC y cuya carrera comenzó en 1993, apunta rápidamente a una de las grandes diferencias con el momento actual: "Cuando nosotros empezamos no había datos. Estábamos en una ciencia en la que no se producían todos esos datos. Y todos los problemas que había en la IA eran problemas pequeños, con datos sintéticos que habían creado algunos investigadores. Además, usábamos un hardware muy limitado".
Al contrario que ahora, se trabajaba en local, muchas veces con un simple ordenador de sobremesa. Jesús Cerquides, responsable del Departamento de Machine Learning también en el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del CSIC, entró en 1995, durante su último curso de la carrera de Informática. "Nosotros teníamos un software que nos habían pasado de Francia, que solo funcionaba en una máquina específica y que iba lentísima. Movías el ratón y, al cabo de un segundo, el ratón se movía a la otra parte de la pantalla".
Se trataba de un Sun SPARCstation 1, que podía alcanzar como máximo 64 MB de memoria. En comparación, un smartphone de gama media tiene hoy unos 8 GB de RAM, es decir, 125 veces más.
Rodríguez-Aguilar estaba también en el último curso de carrera cuando le explicaron cómo funcionaban las redes neuronales. Se le despertó el interés por la inteligencia artificial y, durante su Erasmus en Inglaterra, su profesor le propuso implementar un trabajo teórico suyo. Así que se dedicó a desplegar aquel algoritmo en un Macintosh Plus, un ordenador lanzado en 1986 y que montaba un procesador de 8 MHz. (Otra vez la comparación con la gama media de móviles: el chip MediaTek 1080 se compone de 2 núcleos a 2,6Ghz). "Pasé un tiempo allí implementando el algoritmo en una maquinita que era de risa. Lo hacía con el lenguaje de programación LISP. Ahora la IA se programa en Python o C++, pero aquel era el lenguaje del momento", recuerda.
Los modernos centros de datos de las grandes tecnológicas eran poco menos que utopías para los investigadores de IA de antaño. (Amazon Web Services)En los años 90, en la investigación en IA, era habitual programar un algoritmo y ejecutarlo en un ordenador de sobremesa, incluso en casa. Ahora es impensable experimentar con IA sin usar centros de supercomputación o servicios en la nube. Esta ha sido una de las razones por las que las empresas privadas han avanzado de forma aplastante frente a los centros de investigación. La enorme potencia de cómputo de los centros de datos de Google, Microsoft o Amazon permite experimentar de forma masiva.
Todo esto esto tiene sus contrapartidas. "Para reproducir un artículo de DeepMind seguramente necesite que alguien me dé millones de euros en cómputo", comenta Cerquides. "Así que olvídate, no puedo reproducirlo. Tengo que creer a ciegas sus resultados porque no tengo el dinero para reproducirlos".
Las aplicaciones de IA hace 30 años
En ese momento, cuando Internet aún era un embrión de lo que sería después, la investigación en IA se dedicaba a resolver problemas que ahora vemos como mínimos. Se trabajaba en reconocimiento de caracteres, para identificar cuáles eran los números escritos a mano. "Se pensaba en los servicios de correos. En las cartas aparecían los códigos postales y sabíamos que sería útil no tener que imputar a mano estos códigos postales sino leerlos a partir de una foto", explica Cerquides.
Jesús Cerquides, responsable del Departamento de Machine Learning en el Instituto de Inteligencia Artificial del CSICSe tomaban varias fotos de un 6, escrito por diferentes personas, y se entrenaba al algoritmo para que aprendiera a diferenciarlo. Se usaba una red que se medía en unos cuantos píxeles y donde se incrustaban los números. "Era la prehistoria del reconocimiento de la escritura a mano", subraya Rodríguez-Aguilar.
También pulían algoritmos para predecir el resultado de una partida de ajedrez, una disciplina que en aquel entonces era vista como un límite para las máquinas (Deep Blue derrotó a Gary Kasparov en 1997, aunque eso ya es otra historia). Lo hacían a partir de la posición de las fichas y en base a una partida real ya celebrada. La predicción de manchas solares o el análisis de datos médicos eran otras de las tareas que exploraba la IA.
Siempre trataban problemas de dimensiones modestas, sobre todo porque las bases de datos eran muy pequeñas para soportar hipótesis complicadas. "Estamos hablando de que los conjuntos de datos grandes tenían 10.000 muestras. Esto ya había mucha gente que no lo ejecutaba porque decía que en su máquina tardaba demasiado", relata Cerquides. ChatGPT, en cambio, se nutre de todo lo que había en Internet hasta 2021, una magnitud incuantificable de información.
Cálculos de madrugada
Casi todo el trabajo se hacía en el centro de investigación. Aunque algunos investigadores se llevaban ciertas tareas ligeras de computación a su casa. El ordenador 386 de Cerquides, con su disco duro escaso y una potencia bastante limitada, trabajaba todo cuanto le pedían, incluido en turno de noche. "Mi pareja y yo dormíamos en la misma habitación donde estaba el ordenador, que por sus maravillosas características de insonorización lo bautizamos como Ruidosito", cuenta. Cuando se despertaban oían rugir y barbotear a Ruidosito, que debía pasar mil fatigas para hacer los cálculos que le habían asignado.
Rodríguez-Aguilar recuerda pasar noches en el centro de investigación probando los experimentos. El ordenador que había allí, aunque ahora sería un artículo de broma, en su momento era tecnología punta. "Nos comimos una época en la que pasábamos las noches en el laboratorio. Pasar la noche en un centro de cálculo, en el despacho, era bastante común. Me dormí sobre el teclado más de una vez", relata el investigador.
Ambos coincidieron en sus primeros años en el mismo centro. Y no solo en época, coincidían en tiempo y lugar más concretos: de madrugada en la máquina expendedora, en busca de algo para esquivar el hambre, ya que el sueño les acompañaría toda la noche. Aunque no todos los trabajos se podían hacer simultáneamente.
"Cuando empezamos en el Instituto de Inteligencia Artificial teníamos un ordenador central y cada uno teníamos una pantalla y un teclado. Así que si yo me ponía a ejecutar algo, pues me comía la CPU de Juan Antonio y él no podía ejecutar nada", explica Cerquides. "Teníamos que ponernos de acuerdo. Porque si metías muchas cosas al mismo tiempo no funcionaba ninguna. Necesitábamos un protocolo de negociación. Nos preguntábamos: oye, tú cuándo tienes la fecha de entrega de est0".
Las máquinas calculaban durante horas y horas. En su primera etapa experimentando con redes neuronales en la Universidad de Hertfordshire, en Inglaterra, Rodríguez-Aguilar recuerda dejar el ordenador funcionando y marcharse al pub. Pero le picaba el gusanillo y volvía al laboratorio de vez en cuando a comprobar los resultados. "Me moría de curiosidad", enfatiza, aunque transmite la pesadez de la espera: "A veces llegabas por la mañana y tampoco había acabado los cálculos".
Juan Antonio Rodríguez-Aguilar, profesor de investigación en el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del CSICPero existía un riesgo asociado a las visitas al ordenador después de pasar por el pub. Era mejor no tocar nada en la máquina. "Entonces no había sistemas de control de versiones. Si tú cambiabas el código, aquello se cambiaba para siempre y habías destrozado dos días de trabajo, o dos semanas, porque te habías inspirado", apunta Cerquides con sorna.
El avance de vértigo en los últimos años
Ahora investigadores y estudiantes se pueden conectar desde sus casas para trabajar en inteligencia artificial. Internet, los sistemas cloud y el incremento exponencial del hardware lo han cambiado todo. Antes ni siquiera estaba disponible el código, no existía GitHub y el movimiento de software libre era minoritario.
"Te leías el artículo de otros investigadores en papel", remarca Rodríguez-Aguilar, haciendo hincapié en el formato físico, "a veces los artículos te los fotocopiabas en la biblioteca". Ambos recuerdan volver de congresos de inteligencia artificial en Estados Unidos cargados con los libros de los ponentes. Y al llegar todos sus compañeros se los pedían.
El contraste es abismal. Hoy en día los investigadores tienen acceso a cualquier artículo científico que se haya publicado hace dos semanas. Todos estos factores, sumados a la abundancia de datos, han impulsado un salto enorme en la última década. La versión masiva de la IA solo ha llegado con los modelos de lenguaje, como ChatGPT, pero su tecnología de base lleva años en cocción.
Se trata del deep learning. "De repente hay un hardware potentísimo para computar y todo lo que había en redes neuronales ya se podía empezar a usar. Se empezó a desarrollar el área a una velocidad vertiginosa. Aparecieron más y más algoritmos y es el área que realmente ha explotado", reflexiona Rodríguez-Aguilar.
(Unslpash)En su caso, ahora emplea la inteligencia artificial para profundizar en métodos de aprendizaje cooperativo, para ayudar a crear presupuestos participativos alineados con los valores ciudadanos o en sistemas de gestión de movilidad, para compartir vehículos y reducir emisiones. Aunque también trabaja en el diseño de un entorno de entrenamiento, para introducir objetivos éticos y de seguridad en las máquinas.
Por su parte, Cerquides aplica la inteligencia artificial en sistemas para predecir crisis epilépticas y en algoritmos para apoyar la reproducción asistida identificando los embriones con más posibilidades de prosperar. Además, explora la combinación de la IA con el naciente campo de la computación cuántica, una simbiosis que aún está por descubrir.
Hoy los algoritmos están online, el código es público, los centros de datos tienen potencia sobrada, proliferan los datos y también hay otra gran diferencia. En algún momento de la conversación uno de los dos lo resumió así: "Antes éramos cuatro gatos y ahora es una disciplina súper respetada".
En Xataka | Tras el éxito de ChatGPT, OpenAI se enfrenta a su reto más difícil: sobrevivir económicamente
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viernes, 5 de enero de 2024
Está en Reddit y tiene pasaporte, pero es fake: la IA está convirtiendo la verificación de personas en una pesadilla
Por muy real que parezca, la mujer de la imagen de portada no existe. Ha sido creada con inteligencia artificial. Se trata de un experimento para mostrar hasta qué punto la IA ha avanzado lo suficiente como para conseguir engañarnos. A través de Reddit, el usuario Harsh publicó esa imagen, donde aparece la mujer ("Your Mom") sosteniendo el clásico papelito de los AMA.
Habitualmente los personajes famosos que van a contestar preguntas en Reddit publican una foto de ellos mismos sosteniendo el papel, para demostrar que efectivamente son ellos quienes están escribiendo. Con esta imagen se hace referencia a esa tradición, con la diferencia de que en este caso es todo artificial.
Crear personas que no existen ya es trivial
Para mejorar todavía más el efecto, el creador de 'Mom' le ha creado hasta un pasaporte falso. Una imagen también bastante realista donde aparece el mismo rostro que la mujer. Y es que aquí es donde radica gran parte del trabajo: en conseguir que la IA reproduzca una misma cara de manera consistente.
El resultado ha sido publicado en el subreddit de StableDiffusion, con imágenes adicionales de la mujer artificial. En todas ellas el resultado es muy similar, haciendo que sea difícil de identificar a simple vista que se trata de una imagen creada con IA.
El creador explica parte del proceso. La primera fase fue crear un conjunto de imágenes de una mujer por estilo de pelo, etnia y consistencia. Después utilizó la extensión ADetailer y aplicó algunas modificaciones con Photoshop para aumentar el contorno.
El resultado nos vuelve a recordar el debate sobre los deepfakes. La carrera por detectarlos lleva tiempo y como dijimos hace un par de años, los falsificadores nos llevan ventaja. No cuesta imaginar que con elaboraciones tan consistentes sea relativamente posible crear una identificación falsa que pueda pasar ciertos controles de seguridad.
Para hacer frente a esta desafío hacia la verificación de personas han surgido iniciativas como World ID, que escanean nuestro iris para confirmar que somos humanos o añadidos como el reconocimiento facial a la hora de crear nuestro carnet de identidad. Todavía siguen existiendo muchos métodos para demostrar que somos humanos, pero hacerse pasar por uno de nosotros es cada día más fácil.
En Xataka | La IA generativa es una máquina de generar desinformación. Y al menos 16 países ya la están utilizando
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jueves, 4 de enero de 2024
Este nuevo robot cocinero es capaz de hacernos unas gambas de forma totalmente autónoma. Y cuesta menos de 20.000 dólares
No se parece a los robots humanoides CyberOne de Xiaomi y Optimus 2 de Tesla, pero es capaz de preparar una amplia variedad de platos gastronómicos e incluso hacer tareas de precisión que son complejas para las máquinas. Se trata de Mobile ALOHA, un “robot cocinero” desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford.
Desde un punto de vista más técnico, estamos hablando de una plataforma de operación a distancia que gracias a un sistema de aprendizaje por imitación puede funcionar de manera autónoma en ciertos escenarios. Uno de los aspectos más interesantes del proyecto es que sus creadores han publicado los detalles del proyecto para que cualquier pueda construirlo.
Un robot asequible con espíritu autónomo
La iniciativa, explican en un artículo Zipeng Fu, Tony Z. Zhao y Chelsea Finn, surgió de la necesidad de llevar al siguiente nivel una rama de la inteligencia artificial conocida como apprenticeship learning cuya aplicación en la robótica había estado caracterizada por la falta de movilidad y destreza para realizar tareas útiles que requieren control de todo el cuerpo.
Mobile ALOHA aborda este desafío con una interesantísima combinación de tecnologías. La plataforma ha sido diseñada para adaptarse perfectamente a un operador humano. En este sentido cuenta con una base móvil, dos brazos, una interfaz de control y un ordenador. “La idea de la plataforma es imitar la tareas de manipulación que son bimanuales”, detallan.
El sistema con un operadorEl robot necesita al menos 50 demostraciones guiadas para aprender a realizar una nueva tarea. Después de funcionar repitiendo los pasos del operador, Mobile ALOHA puede realizar la tarea en cuestión de manera completamente autónoma. Por ejemplo, preparar unas gambas para disfrutar el fin de semana, lavar los platos e incluso guardar los elementos de cocina.
Los investigadores señalan que el proyecto aborda dos desafíos principales. Por un lado, la capacidad y precisión que es capaz de alcanzar la plataforma Mobile ALOHA. Por otro lados, los costes. Sistemas de menor rendimiento, asegura Zhao, pueden costar hasta 200.000 dólares. Todo el nuevo sistema propuesto puede conseguirse por menos de 20.000 dólares.
Para que la plataforma esté disponible para el público, los responsables del proyecto han publicado los detalles técnicos del mismo en GitHub, así como también se han asociado con Trossen Robotics para que todos aquellos interesados puedan comprar los componentes de hardware. Todo parece indicar que estamos ante otro estupendo avance de la robótica.
Aunque la mayoría de los sistemas robóticos actuales no funcionan con inteligencia artificial, cuando estos dos campos relacionados se combinan pueden producirse resultados espectaculares. Los investigadores de Stanford lo han hecho, aunque aseguran que estos avances representan el 50% del proyecto final que todavía está en desarrollo.
Imágenes: Zipeng Fu, Tony Z. Zhao y Chelsea Finn (Universidad de Stanford)
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Ahora sí: OpenAI anuncia al fin la llegada de GPT Store
A principios de noviembre, OpenAI anunció una tienda que centralizase los GPT que creasen sus usuarios para ChatGPT, permitiéndoles así venderlos y monetizar sus creaciones en la plataforma. Y aunque la empresa dijo que llegaría a finales de ese mes, el lanzamiento fue pospuesto.
En diciembre supimos que ese mes tampoco sería el del lanzamiento, y que la llegada sería ya en 2024. Y el momento ha llegado: OpenAI ha enviado un correo a los usuarios que hayan creado sus propios GPT para comunicarles que la próxima semana, entre el 8 y el 14 de enero, será publicada la tienda.
Encontrar, compartir, monetizar
Al igual que con las tiendas de aplicaciones de los sistemas operativos móviles, la GPT Store dividirá las creaciones por categorías y las dispondrá en rankings en función de cuáles son los más descargados.
En el correo enviado a los creadores, muy escueto, OpenAI ha mencionado las tres indicaciones básicas para quienes planean compartir sus GPT en la nueva tienda.
- Aceptar la política de uso y las guías de uso de la marca para asegurarse de que el GPT cumple con ellas.
- Verificar el perfil de creador dentro de los ajustes de cada usuario.
- Publicar los GPT de forma pública, no privada o solo accesibles mediante un enlace.
Como curiosidad, las guías de uso de la marca, entre otros asuntos, matizan que las creaciones que salgan de su plataforma siempre son hechas "con" ellas, no "por" ellas. Por ejemplo, no permiten decir que una imagen ha sido creada "por" DALL·E 3 o que un texto ha sido escrito "por" ChatGPT, sino que han sido creados "con" ellos. Matices.
Los GPT son una de las últimas novedades de ChatGPT. Permiten a cualquier usuario crear versiones del bot con indicaciones, contexto y archivos que alimenten su conocimiento. Podemos tener uno específicamente para que corrija nuestros textos de una forma concreta, otro que sirva como traductor, otro que nos responda dudas de programación de una forma muy específica u otro que actúe como un profesor de Matemáticas.
Ahora, con la llegada de la tienda, los usuarios tendrán un lugar centralizado en el que encontrar las propuestas de otros creadores de GPTs y cobrar por los suyos. Ha costado más de lo esperado... claro que nadie contaba con que para la fecha estimada de su lanzamiento íbamos a ver uno de los culebrones más surrealistas que recordamos en la industria tecnológica.
En Xataka | ChatGPT Internet, visión y voz: qué son y cómo funcionan estas nuevas características de ChatGPT.
Imagen destacada | OpenAI.
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Microsoft va a tope con la IA. Tanto, que va a añadir una tecla dedicada a Copilot al teclado de Windows
2023 ha sido, sin duda, el año de la inteligencia artificial y 2024 tiene todas las papeletas para ser el año de las cosas con inteligencia artificial. Microsoft ha sido uno de los agentes impulsores de esta tecnología, una tecnología que le ha servido para mejorar un poco (muy poco) la cuota de mercado de Edge, y ahora sabemos cuál es el siguiente paso: una tecla dedicada a su inteligencia artificial, Copilot, en el teclado de Windows.
El primer gran cambio en 30 años. Los teclados, con sus diferentes factores de forma y diseños, no han cambiado mucho en su esencia. De hecho, el último gran cambio fue la introducción de la tecla de Windows hace 30 años. Según Yusuf Mehdi, Vice Presidente Ejecutivo y Consumer Chief Marketing Officer de Microsoft, "hace casi 30 años, introdujimos la tecla Windows en el teclado del PC, lo que permitió a personas de todo el mundo interactuar con Windows. Consideramos que este es otro momento transformador en nuestro viaje con Windows, en el que Copilot será el punto de entrada al mundo de la IA en el PC".
¿Qué hará esta tecla? La tecla Copilot se encontrará en la parte derecha del teclado, justo al lado del Alt derecho, donde antes estaba la tecla de menú. Lo que hará será lanzar Windows Copilot, el asistente de inteligencia artificial de Windows 11, cuando esté disponible en todos los países. La idea es que la IA sea omnipresente en nuestro uso del PC, aunque en el caso de que Copilot no esté disponible la tecla lanzará la búsqueda de Windows.
Primera parada: el CES. El cambio empieza ya, tan pronto como en el CES. De acuerdo a Microsoft, "en los próximos días previos al CES y durante el mismo, empezarás a ver la tecla Copilot en muchos de los nuevos PC con Windows 11 de nuestros socios del ecosistema, que estarán disponibles desde finales de febrero hasta primavera, incluidos los próximos dispositivos Surface".
La IA en todo. Como decíamos anteriormente, a lo largo de 2023 hemos visto cómo la inteligencia artificial se ha ido haciendo un hueco en diversos aspectos de nuestra vida. No solo es un chatbot, sino que también se ha colado en nuestro navegador, en nuestra suite de ofimática, en nuestros programas de edición de fotos y ahora se colará de lleno en nuestro ordenador para tener, efectivamente, un copiloto.
Imagen | Microsoft
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miércoles, 3 de enero de 2024
Mantén tu casa limpia con estos accesorios
Mantener tu casa limpia es una actividad que debes realizar constantemente para evitar la proliferación de agentes contaminantes y dañinos para la salud. Sin embargo, este trabajo suele ser muy tedioso o fastidioso, pero con los accesorios que te mencionaremos a continuación, la tarea de limpiar será divertida y como fácil de realizar.
Estos accesorios te ayudarán a mantener tu casa limpia sin tanto esfuerzo y con excelentes resultados. Además, agilizan el proceso de limpiar de una manera grata y de calidad. Si quieres que tu hogar esté aseado en tiempo récord, estos son los accesorios que debes conocer.
6 accesorios para mantener tu casa limpia
Uno de los trabajos más aburridos y que nadie quiere hacer en casa es limpiar. Pensando en esto, muchas marcas y empresas se han dedicado a fabricar productos y accesorios de limpieza. Cada uno con funciones controlables remotamente o programables desde el móvil o directamente en el equipo inteligente. A continuación, una pequeña pero optima lista de 6 accesorios para mantener tu casa limpia:
Generador de ozono
Un generador de ozono sirve a mantener tu casa limpia libre de particular dañinas en el ambiente. Al producir ozono artificialmente, mejora la calidad del aire que se respira. Para ello desinfecta el espacio refrescando el aire y combatiendo microorganismos. También, sirve para eliminar malos olores, bacterias, virus e impurezas.
Su uso es totalmente saludable y no afecta a humanos, mascotas o cualquier tipo de mueble, artefacto o bien material que se exponga a ello. Es silencioso, pero de gran tamaño, se puede programar manualmente o mediante u dispositivo telefónico de manera remota.
Limpiador de ventanas Mamibot W120-T
El Mamibot W120-T es un robot inteligente diseñado para limpiar ventanas de una manera rápida y totalmente efectiva. Es perfecto para usar en pisos altos para obtener resultados de calidad sin exponer la vida en ello. Limpia tanto la parte interna como la externa. Se controla mediante una aplicación móvil que gestiona todas las funciones del robot.
Tiene un cuerpo cuadrado perfecto para limpiar esquinas y bordes sin que nada se escape. Tiene un sistema inteligente que calcula la mejor ruta para iniciar la limpieza y terminar de manera satisfactoria. Para limpiar utiliza un paño de microfibra que preserva el vidrio intacto dejándolo totalmente limpia. Puede limpiar cristal o madera y funciona con un moto de 2.200 rpm, rota y succiona hasta 3.000 Pa.
Mamibot W120-T Limpiador...
Durable, InnocaciÓN Del DiseÑO-Con DiseñO Innovador Para Mejorar El Fucionamiento, FáCil De Usar, Potente Sistema De FijacióN, MultifucióNes Que Cubre Todos Los Necesidades De Limpieza Ordinaria. GarantíA De 12 Meses.- Diversos Modo De Limpieza-Solo Empieza Con Pulsando Un BotóN, Limpieza De Punto Fijado,Con Un Remoto Que Realiza El Manejo Sencillo Y Interligente. TambiéN Apoya El Control De La AplicacióN Del MóVil.
Lámpara germicida portátil
Estas lámparas funcionan con luz ultravioleta que puede acabar con todo tipo de microorganismos, incluyendo su capacidad reproductora. Es perfecto para desinfectar el espacio de diferentes tipos de bacterias y virus. La lámpara es portátil, recargable, fácil de usar y transportar. Es perfecta para usar en casa, locales y en el coche.
Addot - Desinfectante...
- Potente tecnología de luz UV-C y ozono: mata el 99,9% de los gérmenes utilizando luz ultravioleta de longitud de onda corta sin ningún líquido o productos químicos.
- Fácil de usar: carga a través de USB, luego simplemente haz clic en el botón de encendido/apagado. Cuando la luz indicadora se pone azul, el desinfectante está listo para usar. Cuando está completamente cargado, el desinfectante se puede usar 5-8 veces.
Aspiradoras verticales
Es un tipo de aspiradora que sirve para limpiar pisos y alfombras de manera automática. Cuenta con un motor capaz de succionar cualquier tipo de desperdicio a través de una boquilla que tiene en su extremo. Al ser vertical facilita su uso y llega a espacios de difícil acceso. Con su largo cuello y potencia, es capaz de limpiar sin necesidad de mover nada en casa. Estos modelos pueden venir con o sin cable, y algunas marcas que las comercializan son: Black & Decker, Dreame, Electrolux o Midea.
Eureka NEW300 Aspiradora...
- 【Fuerte Poder de Succión y Alta Estabilidad】 La aspiradora de 550 W con doble motor tiene una fuerte potencia de succión. La mopa Eureka NEW300 realiza la aspiración y la limpieza simultáneamente. El botón de pulverización de agua ayuda a eliminar la suciedad fácilmente.
- 【Sistema de Dos Depósitos para la Limpieza Continua con Agua Limpia】 El depósito de agua ampliado de 880 ml y el depósito de agua sucia de 420 ml mantienen el agua limpia y la suciedad separadas permitiendo una mejor limpieza. Puedes añadir limpiador o desinfectante al agua limpia para conseguir una limpieza a fondo del suelo.
Cepillo de limpieza de mano eléctrico
Este tipo de cepillo tiene diferentes funciones que permite mantener limpia tu casa sin tanto esfuerzo. Son recargables mediante un puerto USB. Tiene la potencia de arrancar todo tipo de impurezas hasta manchas difíciles de arrancar.
Se puede usar en superficie de madera, metal, aluminio, paredes, muebles, entre otros. También, sirven para limpiar tapicerías, colchones, muebles, alfombras y más. Vienen con diferentes cabezales, tamaños y potencias.
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Aspiradora de mesa eléctrica
Las aspiradores de mesa eléctrica son perfectas para mantener tu casa limpia. Funciona como un gran ventilador capaz de eliminar partículas y agentes contaminantes de forma rápida. Todos los desperdicios que succiona se almacenan en una bolsa sencilla de remover y botar en la basura. Se recargan por medio de un puerto USB.
Cuteefun Aspiradora de...
- 【Batería recargable】Batería recargable incorporada de 1800 mAh, hasta 120 minutos de tiempo de limpieza continua, solo cargue durante 3-4 horas
- 【Ahorro de energía】La función de apagado automático se apagará cuando la aspiradora de mesa no funcione durante 15 minutos, lo que garantiza una alta resistencia con una sola carga
Con estos gadget podrás mantener tu casa limpia con mayor comodidad, pasando de ser una labor aburrida en una totalmente divertida. Además, cuenta con diferentes funciones que puedes controlar desde el móvil facilitando aún más su uso. ¿Cuál de estos accesorios te ha gustado más o cuál recomendarías?
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