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viernes, 20 de julio de 2018

Google Translate muestra un extraño mensaje sobre el fin del mundo y el regreso de Jesucristo.

Cuando hablamos de escenas bíblicas clásicas sobre el final de los tiempos, vienen a nuestra mente ángeles sonando trompetas, bestias de siete cabezas, jinetes celestiales, y un largo etcétera donde no figuran los perros. Pero si nos remitimos a la Biblia moderna, Google, encontraremos un extraño enlace entre los canes y el Apocalípsis.

Para encontrar esta conexión, debemos ingresar a Google Translate y traducir del yoruba (un continuo dialectal del África Occidental) al inglés la palabra ‘dog’ 18 veces, como resultado el sistema arrojará una frase que dice:



Que en español significaría: El Reloj del Fin del Mundo ha llegado a tres minutos antes de las doce. Estamos experimentando personajes y dramáticos desarrollos en el mundo, lo que indica que nos estamos acercando cada vez más al regreso de Jesús. ¿A qué se debe esta «errónea» traducción? ¿Quién escondió en el código de este concurrido traductor online una frase en donde se anuncia la proximidad de la segunda venida de Jesucristo? ¿Y desde cuándo está allí?

¿A qué se debe esta «errónea» traducción? ¿Quién escondió en el código de este concurrido traductor online una frase en donde se anuncia la proximidad de la segunda venida de Jesucristo? ¿Y desde cuándo está allí?

Dog = God = Anubis Algunos internautas dicen que la razón por la cual la repetición de la palabra ‘dog’ (perro en inglés) es la desencadenante de la advertencia apocalíptica, es que es el anagrama de ‘God’ (Dios en inglés). Otros, sin embargo, aseguran que es una referencia inequívoca a un dios egipcio: Anubis, representado en la antigüedad con una cabeza de perro/chacal. Este dios era el encargado de pesar el corazón de los difuntos en lo que se llamaba «El Juicio de Osiris», una prueba que podía enviar el alma del individuo juzgado hacia los campos de Aaru (El Paraíso en la mitología egipcia) o a las fauces de Ammyt, la devoradora de los muertos.

anubis-judgement1


Sea cual sea la razón, lo cierto es que probablemente, al exponerlo aquí, Google Translate corrija el código o algoritmo que lo está provocando. Si aún está ahí, puedes reproducir esta misteriosa traducción haciendo CLIC AQUÍ.

fuente/mysteryplanet.com.ar





miércoles, 18 de octubre de 2017

Descubren cientos de misteriosas estructuras de piedra a través de Google Earth.

Por el momento, los arqueólogos desconocen tanto la edad como el propósito de las estructuras halladas en Arabia Saudita con ayuda de la imaginería satelital.

FOTO: Descubren cientos de misteriosas estructuras de piedra a través de Google Earth
Google Earth
FOTO: Descubren cientos de misteriosas estructuras de piedra a través de Google Earth


Alrededor de 400 misteriosas estructuras de piedra, que datan de miles de años, han sido descubiertos en Arabia Saudita gracias a las imágenes satelitales de Google Earth.

De acuerdo con Live Science, grupos de muros de piedra —llamados "puertas" por los arqueólogos, porque desde arriba se asemejan a compuertas de campo— han sido detectados en una región conocida como Harrat Khaybar. Algunas de estas "puertas" están ubicadas al lado de una cúpula volcánica que en algún momento arrojó lava basáltica.

Google Earth
David Kennedy, profesor de la Universidad de Australia Occidental, señaló al medio que las mismas "están construidas en piedra" y que "parecen ser las estructuras artificiales más antiguas del paisaje". El objeto más corto es de 13 metros, mientras que el más extenso cuenta con 518 metros.

Según el investigador, "las 'puertas' se encuentran casi exclusivamente en campos de lava sombríos e inhóspitos con escasa agua o vegetación, sitios aparentemente entre los más inhóspitos para nuestra especie".

La mayoría de las estructuras se descubrió a través de la inspección por satélite y en las mismas no se realizó ningún trabajo arqueológico de campo. Por el momento, los especialistas desconocen tanto la edad exacta como el propósito de estos objetos.

fuente/RT

viernes, 28 de octubre de 2016

IA. INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

La Inteligencia Artificial de Google ya no nos necesita para crear su propio cifrado.



El Deep Learning representa un acercamiento íntimo al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano, y lo aplica a los sistemas de Inteligencia Artificial para que sean capaces de aprender a hacer cosas por sí mismos. Esta se está convirtiendo en una tecnología clave para procesar las ingentes cantidades de datos servidas por el Big Data, pero su evolución está empezando a alcanzar cuotas sorprendente, e incluso un poco inquietantes.

Un equipo de Google Brain, el proyecto de deep learning de la empresa del buscador, ha sido capaz de enseñarle a sus máquinas a crear su propio cifrado sin necesidad de intervención humana. Vamos, que están aprendiendo a guardar secretos bajo un cifrado que no necesariamente tenemos por qué entender... o saber descifrar.

El avance ha sido publicado en un artículo científico por los investigadores Martín Abadi y David Andersen. En él han explicado qué método han seguido para que sus redes neuronales hayan sido capaces de encontrar la manera de utilizar técnicas simples de cifrado sin que se les hayan enseñado algoritmos criptográficos específicos.

¿Cómo lo han conseguido?

Para conseguir que las inteligencias artificiales hayan sido capaces de lograr esto, el equipo de Google Brain ha realizado varias veces un experimento utilizando tres redes neuronales. Las han llamado Alice, Bob y Eve, y a cada una de ellas se le ha asignado un rol específico para simular una conversación a través de la red.

Alice era la encargada de enviarle mensajes a Bob, mientras que Eve intentaba espiarles y averiguar qué se decían entre ellos. Estos mensajes partían de un texto plano, y la misión de Alice era la de cifrarlos para que agentes externos como Eve no fueran capaces de saber lo que decían aun teniendo acceso a ellos.

Todo esto lo tenía que hacer de manera que Bob pudiera reconstruir el mensaje que le llegaba. Para que pudieran hacerlo, a Alice y Bob se les asignó una serie de números predefinidos para que los utilizasen a la hora de cifrar y descifrar sus mensajes. Eve no tenía estos números, por lo que los dos primeros tenían que aprender a combinarlos con el mensaje original para que no pudiera entenderlo.

Grafico
Evolución de los errores de reconstrucción de Bob y Eve durante el entrenamiento.

Grafico
Evolución de los errores de reconstrucción de Bob y Eve durante el entrenamiento

En los primeros intentos en los que se realizó la prueba, el cifrado de los mensajes de Alice era bastante pobre, y Eve no tenía problemas en resolverlo. Pero después de varios intentos, Alice desarrolló su propia técnica autónoma para cifrar los datos, y Bob consiguió desarrollar otra para descifrar lo que le decía.

A partir de las 15.000 repeticiones de esta experiencia, Alice fue capaz de enviarle a Bob mensajes que pudiera reconstruir sin que Eve adivinase más de 8 de los 16 bits que contenían. Esa tasa de éxito, teniendo en cuenta que cada bit era un 1 o un 0, es similar a la que se puede obtener por pura casualidad.

No sabemos cómo han desarrollado ese método


Machine Learning



La magia (o lo inquietante) de este avance en las redes neuronales es que los investigadores no saben exactamente cómo funciona el método de cifrado de Alice. Además, aunque con Bob han podido ver cómo pueden solucionarlo, no lo han podido hacer de manera que sea fácil de entender cómo lo consigue.

Y esto es una mala noticia, porque quiere decir que no siempre seríamos capaces de entender cómo funcionan los cifrados creados por estas máquinas, lo que es un peligro a la hora de garantizar la seguridad de los mensajes. Esto, de momento, hace que esta técnica de creación de cifrados tenga muy pocas aplicaciones prácticas de cara al futuro.

Aún así, los científicos de Google se muestran entusiasmados con los resultados, y ya hablan en su artículo de intentar diferentes configuraciones de red y distintos procedimientos de entrenamiento para entender mejor el proceso.

Los más catastrofistas podrían decir que es peligroso enseñarle a las máquinas a guardar secretos. Personalidades como Bill Gates, Mark Zuckerberg, Stephen Hawking o Elon Musk llevan tiempo posicionándose a favor y en contra de desarrollar inteligencias artificiales debatiendo sobre los posibles peligros que pueda suponer. Pero tranquilos, porque Google por si acaso está creando un mecanismo que nos asegure que podremos desactivarlas en el caso de que algo salga mal.

Vía | New Scientist

fuente/xataka.com

martes, 10 de noviembre de 2015

INTELIGENCIA ARTIFICIAL ¿Qué sabes de TensorFlow de Google?

Google abre su sistema de inteligencia artificial a todo el mundo.

TensorFlow analiza cantidades masivas de información y está detrás de aplicaciones como Google Translate, Google Fotos y Smart Reply, que responde automáticamente los e-mails deduciendo respuestas lógicas.

El gigante tecnológico Google anunció este lunes que su avanzado sistema de inteligencia artificial TensorFlow estará abierto a partir de ahora para todo el mundo que quiera utilizarlo.

TensorFlow es un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información y ha permitido a Google desarrollar aplicaciones como Google Translate que hacen posible, por ejemplo, colocar el teléfono sobre una señal en ruso y traducirlo al idioma que quiera el usuario.

El programa también está detrás de Google Fotos, al ayudar a ordenar las fotografías mediante el reconocimiento automático de lugares, objetos, personas, situaciones y animales.

Hizo posible, también, que Google añadiese la semana pasada a su aplicación de correo Inbox la función Smart Reply, que responde automáticamente los e-mails deduciendo respuestas lógicas.

El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, explicó hoy en el blog oficial de la empresa que TensorFlow ha ayudado a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes.

Este lunes la empresa con sede en Mountain View (California, EE.UU.) decidió convertir TensorFlow en código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.

Pichai destacó que TensorFlow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de ordenadores en centros de datos.

"Usamos TensorFlow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta SmartReply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos", subrayó.

El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de TensorFlow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso.

Dijo confiar en que la decisión ayude a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático ("machine learning" en inglés) a intercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.

"Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo", dijo Pichai.

Añadió que TensorFlow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.

El consejero delegado de Google hizo hincapié en que el área de "machine learning" todavía está en pañales y un ordenador todavía no es capaz de hacer hoy en día algo que un niño de cuatro años hace sin esfuerzo alguno como reconocer una foto de un dinosaurio.

Precisó, con todo, que TensorFlow es un "buen punto de arranque" y la comunidad científica puede ahora trabajar conjuntamente para seguir progresando. 

(fuente/La Tercera)





miércoles, 2 de septiembre de 2015

Las funciones lambda en Python.

Conoce la peculiar historia de Max Rosett, el joven que buscó las «funciones lambda en Python» en Google y acabó siendo contratado por la compañía.

Hoy te vamos a contar la historia de Max Rosett, un estudiante de informática cuya vida cambió por el simple hecho de hacer una búsqueda en Google. Fue debido a la forma curiosa de encontrar programadores que tiene la gigantesca compañía de Mountain View a través de su propia herramienta, que es capaz de transportarte hasta la resolución de un reto que te puede llevar a formar parte de la privilegiada plantilla de la empresa que en breve se llamará Alphabet.

El reto secreto de Google

En este caso en particular, Max Rosett consultó el buscador de Google para buscar «funciones lambda en Python», que es un lenguaje de programación. A continuación, aparecieron los consabidos resultados de la famosa herramienta de internet. Sin embargo, en este caso, hubo una particularidad que llamó la atención del joven cuando encontró un peculiar mensaje que rezaba «Estás hablando nuestro idioma, ¿listo para un reto?».
El joven programador, que además se encontraba inmerso en un proceso de selección de personal para la propia compañía, aunque él mismo pensaba que no estaba preparado para tal reto, aceptó el desafío haciendo clic sobre el mensaje, accediendo a continuación a Foo.bar, donde le esperaba una interfaz de comandos en los que la famosa compañía le planteaba diferentes problemas en relación con la programación que el chico hubo de resolver con un límite de 48 horas entre cada uno de ellos.

La resolución de los retos de Google

Durante dos semanas, Rosett estuvo resolviendo hasta un total de cinco problemas. Una vez llegó al sexto, el propio programa le pidió la información de contacto. Su sorpresa llegó dos días después cuando un responsable de la gigantesca empresa de Mountain View se puso en contacto con él para informarle de que había sido preseleccionado para ser un integrante de la plantilla de la empresa Google.
Así pues, el joven Rosett, que como dijimos, ya estaba inmerso en una selección de personal para formar parte de la compañía, acabó siendo reclutado para formar parte de los pocos programadores privilegiados que marcan los designios de miles de empresas y personas con los algoritmos de Google tras una entrevista personal.
Ahora, Rosett cuenta su peculiar peripecia con este novedoso y brillante sistema de búsqueda de talento empleado por Google, que permite dar con futuros empleados que cuenten con las habilidades específicas que ellos necesitan para los diferentes puestos de la empresa.
Así que ya sabes, si te aparece un mensaje secreto en una de tus búsquedas, acepta el desafío. ¿Quién sabe? Tal vez seas tú el siguiente en engrosar las filas del gigante de Mountain View.
fuenTe/batanga.com