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Inteligencia artificial para componer música: ¿hasta dónde es capaz de crear canciones por sí sola?

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Inteligencia artificial para componer música: ¿hasta dónde es capaz de crear canciones por sí sola?

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Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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El pasado 6 de julio se celebró la final de la tercera edición del concurso AI Song Contest , es decir, el conocido como el Eurovisión de la inteligencia artificial . La propuesta de España, la canción gallega 'AI-lalelo', quedó segunda y fue favorita del público. ¿Puede realmente un programa basado en inteligencia artificial (IA) componer una canción o sería más bien una herramienta de trabajo colaborativa con un equipo humano? Hemos hablado con compositores y expertos en inteligencia artificial para entenderlo. ¡Pon el oído!

Sonidos gallegos: GPT-3, Google Magenta y revisión humana

En 'AI-lalelo', se ha usado inteligencia artificial para la composición de las letras y la melodía, y parte de los ritmos y de los instrumentos. La armonía, estructura, voces y el resto de ritmos e instrumentos corre a cargo del equipo humano. Es decir, es una canción hecha con la ayuda de la inteligencia artificial, no lo ha conseguido un programa por sí mismo .

Como en cualquier modelo de inteligencia artificial, ha habido que nutrir a la máquina . Para la letra, se enseñó al sistema de generación de texto de OpenAI, GPT-3 , a escribir en gallego y componer copla con cantigas populares de Galicia. Después, se le pidió que conformara una letra sobre una costurera . "Nosotros hemos intervenido para elegir la letra que más nos convencía y corregir alguna falta de ortografía", explica Juan Alonso, tecnólogo en aprendizaje automático y redes neuronales y miembro del equipo que ha compuesto la canción que ha representado a España.

Para la música, primero hicieron una selección de melodías para que se adaptaran al estilo que buscaban. "Cuando la IA generaba una que nos gustaba, volvíamos a meterla en Google Magenta [ herramienta de Google para usar el aprendizaje automático como herramienta creativa ] e iterábamos el proceso estrofa a estrofa", detalla. Es decir, siempre ha habido un juez humano supervisando y tomando la última palabra . "Sin un humano que filtre, los resultados son dignos pero no se puede hacer un ajuste fino y concreto", apostilla Alonso.

Inspiración artificial para generar nuevas ideas, pero después de recibir datos de una persona

Pero entonces, ¿esto es realmente inteligencia artificial? "Hoy en día, se considera inteligencia artificial todo lo que lleve aprendizaje automático: modelos que observan grandes cantidades de datos, infieren patrones y aprenden cómo están construidos para imitarlos. Por eso, sí, esta canción del Eurovisión de la IA se ha compuesto utilizando IA ", afirma Carmen Torrijos , lingüista computacional y responsable de Inteligencia Artificial y Datos en Prodigioso Volcán.

¿Y sería posible hacerlo sin un humano? Aunque los modelos de aprendizaje automático son mucho más autónomos que antes, no componen por sí solos , explica Torrijos: "El trabajo de recopilar las cantigas, convertirlas a texto plano, organizarlas e introducirlas en el modelo es humano. La máquina recibe instrucciones . Lo único que es artificial y autónomo es el centrifugado. Además, el resultado está cocinado, porque no se ha seleccionado lo primero que ha salido".

Aunque la inteligencia artificial no pueda componer una canción tal y como la entendemos por sí misma, sí es una herramienta de la que pueden servirse artistas y compositores . "En procesos creativos es muy útil porque, al centrifugar la información de manera más ágil, puede generar ideas nuevas. Es como una inspiración artificial ", sugiere la experta de Prodigioso Volcán.

Herramienta creativa: de reproducir una zanfoña a imitar el sonido de un koala

Veamos un par de ejemplos prácticos. ¿Podría la IA replicar cómo suena cualquier instrumento? "Pedimos a un miembro del equipo que tocara durante 15 minutos la zanfoña. Con esa información, entrenamos a una red neuronal que no solo aprendió a imitar el sonido de cada nota , también a hacerlo más suave o más fuerte o a pasar de una nota a otra deslizándose (como en un violín), algo que no se puede hacer con una zanfoña real", explica Alonso del equipo de 'AI-lalelo'.

¿Y para qué quieres tú una zanfoña reconstruida por IA pudiendo tener una real? Alonso responde: "Puede que no tengas acceso a alguien que la sepa tocar o que quieras agregarle esos matices. Con esto se crea un instrumento que suena como una zanfoña pero tiene mayores posibilidades expresivas ".

Aún más allá: ¿se puede hacer lo mismo con el sonido de los animales ? Sí. Es lo que llevó al equipo de Australia a ganar el primer AI Song Contest en 2020 . Entrenaron redes neuronales con los sonidos del koala y la para darle 'sabor australiano' a la canción.

"Era un enfoque muy, muy colaborativo con la IA. Cuando te presentas al concurso, tienes que escribir un documento del proceso técnico completo; en esa fase te das cuenta de que se trata de una colaboración entre humanos y máquinas ", explica a Maldita.es Caroline Pegram, directora de Estrategia de Innovación de Uncanny Valley, el estudio australiano que creó la canción ganadora, y jueza del Eurovisión de la IA los dos últimos años.

Pegram agrupa todo lo analizado en una clarificadora conclusión: "Pulsar un botón y producir una canción pop completa con inteligencia artificial no es una realidad ... todavía. ¿Lo será algún día? Soy escéptica sobre que un ordenador pueda inyectar la emoción que los humanos pueden aportar a la composición de una canción. Sin embargo, hay muchas posibilidades para utilizar el aprendizaje automático y la IA como herramienta en las industrias creativas . Es fundamental que no provoquemos innecesariamente el miedo y la ansiedad de los artistas por pensar que serán sustituidos por una máquina. Tenemos que buscar diseñar soluciones teniendo en cuenta todo el sistema : las personas, la tecnología y el entorno".

Por cierto, el ganador de este año ha sido Tailandia , porque, según una miembro del jurado , "el uso de la IA para crear la melodía, entonación y efectos de esa línea de oboe eléctrico es una combinación que no había visto antes ". Veremos si la IA es capaz de sorprender (junto a su equipo humano) el año que viene.

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Inteligencia artificial para componer música: ¿hasta dónde es capaz de crear canciones por sí sola? · Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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El pasado 6 de julio se celebró la final de la tercera edición del concurso AI Song Contest , es decir, el conocido como el Eurovisión de la inteligencia artificial . La propuesta de España, la canción gallega 'AI-lalelo', quedó segunda y fue favorita del público.

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Mejorar la eficiencia de la exploración mineral y la minería en Europa mediante el desarrollo de nuevas tecnologías y modelos es el principal objetivo del proyecto Vector, una iniciativa europea que cuenta con la participación de científicos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas ( CSIC). Los investigadores crearán una nueva herramienta de prospección geológica, que utiliza el aprendizaje automático, para realizar mediciones geológicas, geoquímicas y geofísicas más sostenibles y menos invasivas.

"Este flujo de trabajo será transferible y se validará en tres cuencas sedimentarias europeas. El objetivo final es que Europa reduzca su dependencia a la hora de importar materias primas empleadas en energías renovables y tecnologías digitales", destaca Ramón Carbonell, uno de los investigadores del Geociencias Barcelona del CSIC (GEO3BCN-CSIC) que forman parte de este proyecto liderado por el Instituto Helmholtz de Freiberg para la Tecnología de los Recursos (HIF), del Helmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), en Alemania.

Vector impulsará el conocimiento basado en la accesibilidad y evidencia científica para que Europa dependa más de sus propios depósitos y yacimientos. En concreto, según los socios de este proyecto financiado por el programa Horizonte Europa, la Unión Europea (UE) importa el 80% de las materias primas industriales necesarias para fabricar tecnologías digitales. Solo el 1% de las materias primas empleadas en energía eólica y el 2% de las utilizadas en robótica provienen de la producción en la UE.

"Proporcionar esta producción europea ayudaría a fortalecer las cadenas de valor estratégicas e industriales. Los socios de Vector tenemos como objetivo asumir este acuerdo y mejorar la eficiencia de la exploración mineral en Europa, así como proporcionar a todas las partes interesadas directrices para un abastecimiento de metales más sostenible", explica Carbonell.

El proyecto desarrollará un conjunto de herramientas integradas en una plataforma única, distribuida, multimodal, de autoaprendizaje e interactiva. Se tendrán en cuenta, tanto el potencial de exploración geológica, como los factores socioeconómicos, para obtener una evaluación de las regiones más adecuadas para la exploración y, en su caso, la explotación minera.

"Lo importante de esta iniciativa es que pretendemos llevar a cabo una integración de herramientas. Algunas de ellas ya existen, otras se encuentran en distintos niveles de desarrollo", explica Carbonell.

En concreto, los científicos del GEO3BCN-CSIC implementarán, probarán y validarán una metodología de exploración del subsuelo, hasta profundidades de 2.000 a 3.000 metros, mediante el uso de ruido sísmico ambiental. "Otro objetivo es la implementación de interpretación integrada y construcción de modelos tridimensionales mediante el uso de machine learning. Este apartado consiste en utilizar datos procedentes de diferentes disciplinas geofísicas, geológicas y geoquímicas e integrarlos en un software para obtener modelos geológicos tridimensionales", indica el investigador del CSIC.

Científicos del Instituto de Geociencias, (IGEO-CSIC-UCM), liderados por el investigador del CSIC Fernando Tornos, se encargarán en este proyecto de la caracterización geológica y mineralógica de las muestras de sondeos, una información que será integrada con los datos de observaciones indirectas del subsuelo.

Por otro lado, los investigadores llevarán a cabo un estudio de aprobación social que identificará, por primera vez, los valores que el público europeo invoca a la hora de decidir sobre la explotación de los minerales. Con esta información será elaborado un índice de aceptación social.

Richard Gloaguen, coordinador de Vector en el HIF, afirma: "Europa posee un importante potencial minero, pero su desarrollo está limitado por la falta de métodos de exploración sostenibles y de bajo impacto y por la oposición social a los proyectos mineros. Con Vector generaremos nuevos conocimientos sobre estas barreras técnicas y sociales, desbloqueando el potencial de materias primas de Europa y mejorando la resistencia de las cadenas de suministro de la UE".

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Científicos del CSIC aplicarán 'machine learning' para mejorar la minería europea en materias primas estratégicas

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Mejorar la eficiencia de la exploración mineral y la minería en Europa mediante el desarrollo de nuevas tecnologías y modelos es el principal objetivo del proyecto Vector, una iniciativa europea que cuenta con la participación de científicos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas ( CSIC).

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Ya no necesitas saber programar.. la AI lo hace por ti!

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En los dos últimos años el mundo ha sido testigo de una explosión sin precedentes en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Están surgiendo modelos de procesamiento del lenguaje natural que consiguen escribir con el mismo estilo que autores de renombre, traducen a varios idiomas con soltura y hacen sus pinitos en el mundo de la programación.

La organización OpenAI está detrás de los avances más comentados, aunque empresas como Google y proyectos de investigación públicos la siguen de cerca con sus creaciones. Los sistemas desarrollados por Open AI generan música, compiten en videojuegos y crean obras de arte.

Ahora sus investigadores han presentado Codex, un programa de inteligencia artificial que puede revolucionar el mundo de la programación. Se presenta como el ayudante perfecto para los creadores de código, la clave para acelerar la creación de miles de aplicaciones y programas que acabarán llegando a los móviles de toda la población. Pero, su futuro es tan prometedor que parece amenazar miles de empleos.

Sam Altman, CEO de OpenAI, describe así el nuevo sistema basado en redes neuronales: "Creo que Codex se acerca a lo que la mayoría de nosotros realmente esperamos de los ordenadores: decimos lo que queremos y ellos lo hacen".

Origen de Codex

Codex nace de dos sucesos clave estos últimos años: la creación de GPT-3 y la colaboración entre OpenAI y Microsoft. A finales de 2020, nacía GPT-3, la tercera versión de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PNL), el campo de la inteligencia artificial que estudia la comunicación entre las personas y las máquinas con el lenguaje que usan los humanos.

Sus algoritmos están entrenados para reconocer patrones en los datos y aprender a través de los ejemplos. Para ello Open AI recurrió a 175.000 millones de parámetros con los que 'enseñar a comunicarse a GPT-3', por decirlo de una forma sencilla. Se convirtió inmediatamente en el modelo más grande de la historia.

Con GPT-3 te puedes montar prototipos como este, donde mientras estás redactando sobre alguna persona famosa (como Steve Jobs en este caso), esta persona te puede agregar comentarios, matizaciones y dar mejores puntos de vista de su visión. 🔥 https://t.co/btqHC0tyab
- Carlos Santana - DotCSV (@DotCSV) August 12, 2021

Miles de textos, de todos los formatos, recopilados de Internet, de páginas como Wikipedia para que GPT-3 analizara y aprendiera a expresarse como los humanos. El resultado sorprendió por su versatilidad, aunque no está exento de errores que hay que ir corrigiendo.

Entre sus múltiples capacidades está la de generar código, "se dieron cuenta de que era bastante hábil en hacer muchas cosas distintas, y una de ellas era desarrollar código, algo que trajo mucha cola, porque era una de las tareas que se pensaban que iba a ser difícil de automatizar a corto plazo", explica a OMICRONO Nerea Luis, doctora en Ciencias de la computación y Cofundadora de T3chFest.

De entre los miles de textos que recibió esta inteligencia artificial, se colaron algunos códigos de programación, abriendo una nueva oportunidad de desarrollo. Un caso de uso más factible y menos controvertido que los textos de noticias falsas que podía generar a petición del usuario. Open AI tomó varias decisiones, restringir el acceso a GPT-3 para protegerla de un uso conflictivo y explotar esta nueva capacidad.

Así la organización llega a un acuerdo con Microsoft, por el que el gigante tecnológico tiene la exclusividad para acceder al código fuente de GPT-3 a cambio de una inversión de mil millones de dólares y la posibilidad de usar GitHub, el repositorio de código más grande que Microsoft compró en 2018, para los proyectos de investigación de OpenAI.

Codex y GitHub Copilot

Bajo esta colaboración surgen dos nuevas herramientas, Codex y GitHub Copilot. Ambas pensadas para proporcionar apoyo a los programadores y nutridas con la inmensa base de datos de GitHub, repleta de software.

GitHub Copilot ha salido un poco antes que Codex y algunos usuarios están recibiendo acceso para trabajar con él. Ejemplo de ello son los vídeos del canal DocCSV de Carlos Santana, experto en inteligencia artificial, donde se puede ver c ómo la inteligencia artificial de Microsoft sirve de ayuda a la hora de desarrollar un código.

Codex por el contrario solo se ha podido ver en vídeos oficiales de OpenAI. La compañía ha demostrado el potencial de esta inteligencia artificial en YouTube, los investigadores le dan indicaciones en lenguaje natural y ella desarrolla el software para generar un sencillo juego de ordenador.

Incluso es capaz de traducir de un lenguaje de programación a otro. Su principal campo de trabajo es Python, pero también es competente en más de una docena de lenguajes, como JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift, TypeScript y Shell.

Su principal ventaja es el ahorro de tiempo que puede suponer para los profesionales, explica Nerea Luis: "En vez de ponerte con el editor de código y buscar cómo se hace esto y luego copiarlo, pegarlo o escribirlo de cero si sabes, directamente te saltas este paso".

Al igual que la tecnología ya ayuda a terminar las frases en los correos electrónicos, los desarrolladores contarán en el futuro con el apoyo de un ayudante virtual capaz de hacer por ellos las tareas más rutinarias y tediosas.

Una ayuda más que una amenaza

Estas demostraciones tanto de Codex como de GitHub Copilot provocan que inmediatamente surja una duda en la cabeza de la mayoría de observadores: ¿Se quedarán los programadores sin empleo? La respuesta a esta pregunta parece estar clara entre los que más entienden el sistema: no.

Nerea Luis manda un mensaje tranquilizador, la inteligencia artificial no vuela sola. "Yo esta idea la tengo bastante clara, es difícil que esto vaya a suplantar el trabajo de un programador, creo que todavía estamos en un punto en el que cualquiera no puede usar esto y de repente hacer magia" explica.

Para ella, Codex será un gran compañero para los desarrolladores, una herramienta con la que agilizar la parte inicial de los proyectos, las tareas más repetitivas o para la "integración de nuevos servicios, lo que nosotros llamamos APIs, aquí va a ser fundamental y va a ahorrar un montón de tiempo".

El criterio sigue siendo responsabilidad del profesional de carne y hueso. En esto coincide claramente con la postura de la propia empresa, OpenAI habla de dos fases en todo proyecto de programación: en la primera los humanos siguen encontrando las necesidades o problemas y diseñando una solución. Después, en la segunda fase, Codex genera el código para dar vida a esa idea.

La punta del iceberg

Hay que tener en cuenta que estos en ningún momento este tipo de generadores está entendiendo lo que está haciendo, no cuentan con la comprensión lectora de los humanos, solo replican textos en base a millones de ejemplos que han recibido. "Son no deterministas, es decir, ante la misma pregunta te pueden dar dos respuestas diferentes, igual las dos válidas o quizás una es incorrecta" dice Nerea Luis.

En los lenguajes de programación esa ambigüedad desaparece,"pero como tú sí le estás escribiendo en lenguaje natural, ahí sí que hay un tema de interpretación que podría dar lugar a errores" explica.

It is a rudimentary version of what will be possible, but it really works and will get better fast. Today we can correctly complete a function from our evaluation set about 37% of the time. It's also just really fun to use, and brings back the early joy of programming for me.
- Sam Altman (@sama) August 10, 2021

Aún así, la base que proporcionan estos modelos es realmente prometedora. " Una de las cosas que ha hecho bien Open AI es ser valientes y sacarlo para probarlo con casos de uso reales, es la única forma de darte cuenta de esos fallos, si no lo haces con un sistema inteligente es imposible que aprenda a largo plazo" explica Nerea Luis.

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La inteligencia artificial aprende a programar, ¿sustituirá a los desarrolladores?

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Not deliberate, not random, some place in between | Ex Machina

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Rusia desarrolla un nuevo sistema para las batallas navales

Rusia desarrolla un nuevo sistema para las batallas navales

Rusia desarrolla un sistema de aplicación militar de enjambres de drones submarinos, dijo una fuente de alto rango en el complejo industrial de defensa ruso al... 02.05.2021, Sputnik Mundo

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Según los especialistas, el uso de grandes grupos de vehículos marinos no tripulados proporcionará una mayor eficacia. Según la fuente, los enjambres de drones submarinos rusos serán controlados por inteligencia artificial y darán la vuelta a todo el concepto de dimensiones de los buques.La IA puede concentrar sus esfuerzos en una de las direcciones o maniobrar y desplazar los esfuerzos en otra dirección. Por otro lado, es capaz de retirarse temporalmente de la batalla y confundir al enemigo con acciones demostrativas, detalló."Todo esto lo hará la inteligencia artificial recibiendo datos sobre la situación desde una gran variedad de fuentes", explicó el funcionario del sistema en desarrollo. Los vehículos no tripulados, tanto de superficie como submarinos, tendrán un desplazamiento de unas 500-1000 toneladas. La tarea de una nave de este tipo es acercarse al enemigo y destruirlo discretamente.Si un dron se pierde en un combate, su coste relativamente bajo no tendrá un efecto fatal en el resultado de una operación naval o de la guerra en el mar en su conjunto, afirmó.El nuevo sistema plantea la cuestión del control sostenido de los drones submarinos desde los puntos de control situados en los puestos de mando aéreos, los buques de superficie y desde los portadores de drones submarinos."Curiosamente, a grandes profundidades de ocho, e incluso 11.000 metros, la transmisión de señales y comandos no es peor, sino incluso mejor que a una profundidad de, por ejemplo, un km. Por un lado, esto da al dron marino muchas ventajas a la hora de acercarse al objetivo a profundidades de varios miles de metros, ya que todavía no se han desarrollado armas capaces de atacar objetivos a tales profundidades", afirma la fuente.Por otro lado, sigue existiendo el problema de la transmisión intermedia de señales y comandos de control, por ejemplo, entre aire y agua, indicó. La navegación será proporcionada por los últimos giroscopios electrónicos. Su error para 1.000 km de recorrido puede ser significativamente inferior a 100 metros. De este modo, un dron podrá alcanzar las proximidades del objetivo con gran precisión.También está la cuestión de los portadores de estos drones marinos, tanto de superficie como submarinos.Las principales potencias de la construcción naval siguen aproximadamente el mismo camino. Por ejemplo, EEUU desarrolla un cazador de submarinos no tripulado Sea Hunter. Está previsto que el avión no tripulado sea capaz no solo de realizar tareas de reconocimiento, sino también de emplear armas sobre objetivos de superficie, así como de utilizar la guerra electrónica."En cuanto a los enjambres de vehículos marinos no tripulados, tanto de superficie como subacuáticos, quien lleve a término esta tecnología obtendrá innegables ventajas en el combate armado en el mar. Se convertirá, sin exagerar, en el gobernante de los océanos", concluyó una fuente de alto rango en el complejo de la industria de defensa rusa.

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🛡️ industria militar, dron submarino

Rusia desarrolla un sistema de aplicación militar de enjambres de drones submarinos, dijo una fuente de alto rango en el complejo industrial de defensa ruso al medio Gazeta.ru.

Según los especialistas, el uso de grandes grupos de vehículos marinos no tripulados proporcionará una mayor eficacia. Según la fuente, los enjambres de drones submarinos rusos serán controlados por inteligencia artificial y darán la vuelta a todo el concepto de dimensiones de los buques.

"Por ejemplo, el puesto de mando tiene una tarea general: destruir un grupo de ataque de portaviones del enemigo. La inteligencia artificial, que controlará un enjambre de drones submarinos, resuelve esta tarea en función de circunstancias bastante específicas y en continuo cambio", explicó.

La IA puede concentrar sus esfuerzos en una de las direcciones o maniobrar y desplazar los esfuerzos en otra dirección. Por otro lado, es capaz de retirarse temporalmente de la batalla y confundir al enemigo con acciones demostrativas, detalló.

"Todo esto lo hará la inteligencia artificial recibiendo datos sobre la situación desde una gran variedad de fuentes", explicó el funcionario del sistema en desarrollo.

Los vehículos no tripulados, tanto de superficie como submarinos, tendrán un desplazamiento de unas 500-1000 toneladas. La tarea de una nave de este tipo es acercarse al enemigo y destruirlo discretamente.

Si un dron se pierde en un combate, su coste relativamente bajo no tendrá un efecto fatal en el resultado de una operación naval o de la guerra en el mar en su conjunto, afirmó.

El nuevo sistema plantea la cuestión del control sostenido de los drones submarinos desde los puntos de control situados en los puestos de mando aéreos, los buques de superficie y desde los portadores de drones submarinos.

"Curiosamente, a grandes profundidades de ocho, e incluso 11.000 metros, la transmisión de señales y comandos no es peor, sino incluso mejor que a una profundidad de, por ejemplo, un km. Por un lado, esto da al dron marino muchas ventajas a la hora de acercarse al objetivo a profundidades de varios miles de metros, ya que todavía no se han desarrollado armas capaces de atacar objetivos a tales profundidades", afirma la fuente.

Por otro lado, sigue existiendo el problema de la transmisión intermedia de señales y comandos de control, por ejemplo, entre aire y agua, indicó.

La navegación será proporcionada por los últimos giroscopios electrónicos. Su error para 1.000 km de recorrido puede ser significativamente inferior a 100 metros. De este modo, un dron podrá alcanzar las proximidades del objetivo con gran precisión.

También está la cuestión de los portadores de estos drones marinos, tanto de superficie como submarinos.

"Los drones dan un vuelco a todo el concepto de dimensiones -longitud, anchura, calado, desplazamiento- de los buques de superficie. No hay duda de que el futuro pertenece a estos drones", subrayó la fuente.

Las principales potencias de la construcción naval siguen aproximadamente el mismo camino. Por ejemplo, EEUU desarrolla un cazador de submarinos no tripulado Sea Hunter. Está previsto que el avión no tripulado sea capaz no solo de realizar tareas de reconocimiento, sino también de emplear armas sobre objetivos de superficie, así como de utilizar la guerra electrónica.

"En cuanto a los enjambres de vehículos marinos no tripulados, tanto de superficie como subacuáticos, quien lleve a término esta tecnología obtendrá innegables ventajas en el combate armado en el mar. Se convertirá, sin exagerar, en el gobernante de los océanos", concluyó una fuente de alto rango en el complejo de la industria de defensa rusa.

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Rusia desarrolla un nuevo sistema para las batallas navales

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AI algorithms can still come loaded with racial bias, even if they're trained on data more representative of different ethnic groups, according to new research.

An international team of researchers analyzed how accurate algorithms were at predicting various cognitive behaviors and health measurements from brain fMRI scans, such as memory, mood, and even grip strength. Medical datasets are often skewed - they're not collected from a diverse enough sample size, and certain groups of the population are left out or misrepresented.

It's not surprising if predictive models that try to detect skin cancer, for example, aren't as effective when analyzing darker skin tones than lighter ones. Biased datasets are often the source for why AI models are also biased. But a paper published in Science Advances has found that these unwanted behaviors in algorithms can persist even if they're trained on datasets that are more fair and diverse.

The team performed a series of experiments with two datasets containing tens of thousands of fMRI scans of people's brains - including data from the Human Connectome Project and the Adolescent Brain Cognitive Development. In order to probe how racial disparities impacted the predictive models' performance, they tried to minimize the impact other variables, such as age or gender, might have on accuracy.

"When predictive models were trained on data dominated by White Americans (WA), out-of-sample prediction errors were generally higher for African Americans (AA) than for WA," the paper reads.

That shouldn't raise any eyebrows, but what is interesting is that those errors didn't go away even when they trained algorithms on datasets containing samples from an equal representation for both WA and AA, or from only AAs.

Algorithms trained solely on data samples from AAs were still not as accurate at predicting cognitive behaviors for the population group as those trained on WAs were for WAs, going against common understanding of how these systems normally work. "When models were trained on AA only, compared to training only on WA or an equal number of AA and WA participants, AA prediction accuracy improved but stayed below that for WA," the abstract continued. Why?

The researchers aren't quite sure why the model behaves that way, but believe it could be due to how the data was collected. "For now it's hard to say where the remaining WA-AA prediction accuracy difference when model was trained only on AA came from," Jingwei Li, a postdoctoral research fellow at the Institute of Neuroscience and Medicine, Brain and Behaviour from the Jülich Research Centre in Germany, told The Register.

"Several steps during neuroimaging preprocessing could have influenced the result. For example, during preprocessing, a convention is to align individuals' brains to a standard brain template so that individual brains can be comparable. But these brain templates were usually created from the White population."

"Same for the pre-defined functional atlases, where voxels in brain images can be grouped into regions based on their functional homogeneity ... But the delineation of such functional atlases was again often based on datasets predominated by White or European population in terms of sample size."

Another reason could be that the data collected from the patients isn't quite accurate. "It is also a question whether the psychometric tests we use nowadays indeed capture the correct underlying psychological concept for minority groups," she added.

When the algorithms were applied to the Human Connectome Project dataset, it was more accurate at predicting whether WAs were more likely to be angry or aggressive or if they had better reading skills. The same attempt at making these predictions was less successful with the AA cohort.

Li said the research doesn't confirm there are neurobiological or psychometric measures that differ in populations due to their ethnicities. Instead, she wants to highlight how having a more diverse dataset isn't enough to ensure AI algorithms are less biased and more fair.

"I would be very careful to not make any statement saying WA and AA are different in these neurobiological or psychometric measures simply because of their ethnicity. As we have also discussed in the paper, ethnicity or race is such a complex concept considering all the historical, societal, educational factors. We do not want to strengthen [racial] stereotypes or increase structural racism. In opposite, the aim of this paper is to advocate for more fairness across ethnic groups in the specific context of neuroimaging analysis."

Algorithmic bias is an issue the US government is trying to address. The National Institute of Standards and Technology published a report this week that came to similar conclusions.

"Current attempts for addressing the harmful effects of AI bias remain focused on computational factors such as representativeness of datasets and fairness of machine learning algorithms," the report [PDF] read.

"These remedies are vital for mitigating bias, and more work remains. Yet, human and systemic institutional and societal factors are significant sources of AI bias as well, and are currently overlooked." ®

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AI models can be racist even if they're trained on fair data

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AI algorithms can still come loaded with racial bias, even if they're trained on data more representative of different ethnic groups, according to new research. An international team of researchers analyzed how accurate algorithms were at predicting various cognitive behaviors and health measurements from brain fMRI scans, such as memory, mood, and even grip strength.

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In just a few years, the number of artworks produced by self-described AI artists has dramatically increased. Some of these works have been sold by large auction houses for dizzying prices and have found their way into prestigious curated collections. Initially spearheaded by a few technologically knowledgeable artists who adopted computer programming as part of their creative process, AI art has recently been embraced by the masses, as image generation technology has become both more effective and easier to use without coding skills.

The AI art movement rides on the coattails of technical progress in computer vision, a research area dedicated to designing algorithms that can process meaningful visual information. A subclass of computer vision algorithms, called generative models, occupies center stage in this story. Generative models are artificial neural networks that can be "trained" on large datasets containing millions of images and learn to encode their statistically salient features. After training, they can produce completely new images that are not contained in the original dataset, often guided by text prompts that explicitly describe the desired results. Until recently, images produced through this approach remained somewhat lacking in coherence or detail, although they possessed an undeniable surrealist charm that captured the attention of many serious artists. However, earlier this year the tech company Open AI unveiled a new model- nicknamed DALL·E 2-that can generate remarkably consistent and relevant images from virtually any text prompt. DALL·E 2 can even produce images in specific styles and imitate famous artists rather convincingly, as long as the desired effect is adequately specified in the prompt. A similar tool has been released for free to the public under the name Craiyon (formerly "DALL·E mini").

The coming-of-age of AI art raises a number of interesting questions, some of which-such as whether AI art is really art, and if so, to what extent it is really made by AI -are not particularly original. These questions echo similar worries once raised by the invention of photography. By merely pressing a button on a camera, someone without painting skills could suddenly capture a realistic depiction of a scene. Today, a person can press a virtual button to run a generative model and produce images of virtually any scene in any style. But cameras and algorithms do not make art. People do. AI art is art, made by human artists who use algorithms as yet another tool in their creative arsenal. While both technologies have lowered the barrier to entry for artistic creation- which calls for celebration rather than concern-one should not underestimate the amount of skill, talent, and intentionality involved in making interesting artworks.

Like any novel tool, generative models introduce significant changes in the process of art-making. In particular, AI art expands the multifaceted notion of curation and continues to blur the line between curation and creation.

There are at least three ways in which making art with AI can involve curatorial acts. The first, and least original, has to do with the curation of outputs. Any generative algorithm can produce an indefinite number of images, but not all of these will typically be conferred artistic status. The process of curating outputs is very familiar to photographers, some of whom routinely capture hundreds or thousands of shots from which a few, if any, might be carefully selected for display. Unlike painters and sculptors, photographers and AI artists have to deal with an abundance of (digital) objects, whose curation is part and parcel of the artistic process. In AI research at large, the act of "cherry-picking" particularly good outputs is seen as bad scientific practice, a way to misleadingly inflate the perceived performance of a model. When it comes to AI art, however, cherry-picking can be the name of the game. The artist's intentions and artistic sensibility may be expressed in the very act of promoting specific outputs to the status of artworks.

Second, curation may also happen before any images are generated. In fact, while "curation" applied to art generally refers to the process of selecting existing work for display, curation in AI research colloquially refers to the work that goes into crafting a dataset on which to train an artificial neural network. This work is crucial, because if a dataset is poorly designed, the network will often fail to learn how to represent desired features and perform adequately. Furthermore, if a dataset is biased, the network will tend to reproduce, or even amplify, such bias-including, for example, harmful stereotypes. As the saying goes, "garbage in, garbage out." The adage holds true for AI art, too, except "garbage" takes on an aesthetic (and subjective) dimension.

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AI Art Is Challenging the Boundaries of Curation

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In just a few years, the number of artworks produced by self-described AI artists has dramatically increased. Some of these works have been sold by large auction houses for dizzying prices and have found their way into prestigious curated collections.

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Suplantacion con Deep Learning

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Barack Obama: Intro to Deep Learning | MIT 6.S191

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Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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El pasado 6 de julio se celebró la final de la tercera edición del concurso AI Song Contest , es decir, el conocido como el Eurovisión de la inteligencia artificial . La propuesta de España, la canción gallega 'AI-lalelo', quedó segunda y fue favorita del público. ¿Puede realmente un programa basado en inteligencia artificial (IA) componer una canción o sería más bien una herramienta de trabajo colaborativa con un equipo humano? Hemos hablado con compositores y expertos en inteligencia artificial para entenderlo. ¡Pon el oído!

Sonidos gallegos: GPT-3, Google Magenta y revisión humana

En 'AI-lalelo', se ha usado inteligencia artificial para la composición de las letras y la melodía, y parte de los ritmos y de los instrumentos. La armonía, estructura, voces y el resto de ritmos e instrumentos corre a cargo del equipo humano. Es decir, es una canción hecha con la ayuda de la inteligencia artificial, no lo ha conseguido un programa por sí mismo .

Como en cualquier modelo de inteligencia artificial, ha habido que nutrir a la máquina . Para la letra, se enseñó al sistema de generación de texto de OpenAI, GPT-3 , a escribir en gallego y componer copla con cantigas populares de Galicia. Después, se le pidió que conformara una letra sobre una costurera . "Nosotros hemos intervenido para elegir la letra que más nos convencía y corregir alguna falta de ortografía", explica Juan Alonso, tecnólogo en aprendizaje automático y redes neuronales y miembro del equipo que ha compuesto la canción que ha representado a España.

Para la música, primero hicieron una selección de melodías para que se adaptaran al estilo que buscaban. "Cuando la IA generaba una que nos gustaba, volvíamos a meterla en Google Magenta [ herramienta de Google para usar el aprendizaje automático como herramienta creativa ] e iterábamos el proceso estrofa a estrofa", detalla. Es decir, siempre ha habido un juez humano supervisando y tomando la última palabra . "Sin un humano que filtre, los resultados son dignos pero no se puede hacer un ajuste fino y concreto", apostilla Alonso.

Inspiración artificial para generar nuevas ideas, pero después de recibir datos de una persona

Pero entonces, ¿esto es realmente inteligencia artificial? "Hoy en día, se considera inteligencia artificial todo lo que lleve aprendizaje automático: modelos que observan grandes cantidades de datos, infieren patrones y aprenden cómo están construidos para imitarlos. Por eso, sí, esta canción del Eurovisión de la IA se ha compuesto utilizando IA ", afirma Carmen Torrijos , lingüista computacional y responsable de Inteligencia Artificial y Datos en Prodigioso Volcán.

¿Y sería posible hacerlo sin un humano? Aunque los modelos de aprendizaje automático son mucho más autónomos que antes, no componen por sí solos , explica Torrijos: "El trabajo de recopilar las cantigas, convertirlas a texto plano, organizarlas e introducirlas en el modelo es humano. La máquina recibe instrucciones . Lo único que es artificial y autónomo es el centrifugado. Además, el resultado está cocinado, porque no se ha seleccionado lo primero que ha salido".

Aunque la inteligencia artificial no pueda componer una canción tal y como la entendemos por sí misma, sí es una herramienta de la que pueden servirse artistas y compositores . "En procesos creativos es muy útil porque, al centrifugar la información de manera más ágil, puede generar ideas nuevas. Es como una inspiración artificial ", sugiere la experta de Prodigioso Volcán.

Herramienta creativa: de reproducir una zanfoña a imitar el sonido de un koala

Veamos un par de ejemplos prácticos. ¿Podría la IA replicar cómo suena cualquier instrumento? "Pedimos a un miembro del equipo que tocara durante 15 minutos la zanfoña. Con esa información, entrenamos a una red neuronal que no solo aprendió a imitar el sonido de cada nota , también a hacerlo más suave o más fuerte o a pasar de una nota a otra deslizándose (como en un violín), algo que no se puede hacer con una zanfoña real", explica Alonso del equipo de 'AI-lalelo'.

¿Y para qué quieres tú una zanfoña reconstruida por IA pudiendo tener una real? Alonso responde: "Puede que no tengas acceso a alguien que la sepa tocar o que quieras agregarle esos matices. Con esto se crea un instrumento que suena como una zanfoña pero tiene mayores posibilidades expresivas ".

Aún más allá: ¿se puede hacer lo mismo con el sonido de los animales ? Sí. Es lo que llevó al equipo de Australia a ganar el primer AI Song Contest en 2020 . Entrenaron redes neuronales con los sonidos del koala y la para darle 'sabor australiano' a la canción.

"Era un enfoque muy, muy colaborativo con la IA. Cuando te presentas al concurso, tienes que escribir un documento del proceso técnico completo; en esa fase te das cuenta de que se trata de una colaboración entre humanos y máquinas ", explica a Maldita.es Caroline Pegram, directora de Estrategia de Innovación de Uncanny Valley, el estudio australiano que creó la canción ganadora, y jueza del Eurovisión de la IA los dos últimos años.

Pegram agrupa todo lo analizado en una clarificadora conclusión: "Pulsar un botón y producir una canción pop completa con inteligencia artificial no es una realidad ... todavía. ¿Lo será algún día? Soy escéptica sobre que un ordenador pueda inyectar la emoción que los humanos pueden aportar a la composición de una canción. Sin embargo, hay muchas posibilidades para utilizar el aprendizaje automático y la IA como herramienta en las industrias creativas . Es fundamental que no provoquemos innecesariamente el miedo y la ansiedad de los artistas por pensar que serán sustituidos por una máquina. Tenemos que buscar diseñar soluciones teniendo en cuenta todo el sistema : las personas, la tecnología y el entorno".

Por cierto, el ganador de este año ha sido Tailandia , porque, según una miembro del jurado , "el uso de la IA para crear la melodía, entonación y efectos de esa línea de oboe eléctrico es una combinación que no había visto antes ". Veremos si la IA es capaz de sorprender (junto a su equipo humano) el año que viene.

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Inteligencia artificial para componer música: ¿hasta dónde es capaz de crear canciones por sí sola? · Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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El pasado 6 de julio se celebró la final de la tercera edición del concurso AI Song Contest , es decir, el conocido como el Eurovisión de la inteligencia artificial . La propuesta de España, la canción gallega 'AI-lalelo', quedó segunda y fue favorita del público.

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Lucasfilm ficha al autor de un ‘deepfake’ viral de ‘The Mandalorian’

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De quitarle años digitalmente a Luke Skywalker en ‘The Mandalorian’, el youtuber Shamook ha pasado a trabajar para la casa de ‘Star Wars’.

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La Geopolítica de la Inteligencia artificial | IIEC UNAM | EN VIVO Alfredo Jalife

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El presidente ruso destacó la importancia de "multiplicar la financiación de las investigaciones sobre las tecnologías de inteligencia artificial, crear un impulso a las inversiones privadas y el desarrollo de la ciencia corporativa".

Putin indicó que Rusia ya cuenta con sus propias tecnologías de visión artificial, reconocimiento del habla y seguridad informática, que han tenido éxito a nivel internacional.

"En cinco años debemos alcanzar posiciones de liderazgo en estos ámbitos", subrayó.

El mandatario ruso también resaltó la importancia de "levantar las barreras legislativas y administrativas que impiden alcanzar el liderazgo tecnológico, pero a la vez garantizar la seguridad del Estado y la sociedad".
Más: La Inteligencia Artificial, en la mira del Ejército ruso
Putin llamó a crear "una regulación legislativa eficaz para la circulación de datos y una infraestructura avanzada para su procesamiento y almacenamiento".

"Nuestras empresas necesitan conquistar nuestro propio mercado y los mercados internacionales para poder introducir en ellos sus avances en la inteligencia artificial", agregó.

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Putin: el que logre el monopolio de la inteligencia artificial será dueño del mundo

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El presidente ruso destacó la importancia de "multiplicar la financiación de las investigaciones sobre las tecnologías de inteligencia artificial, crear un impulso a las inversiones privadas y el desarrollo de la ciencia corporativa". Putin indicó que Rusia ya cuenta con sus propias tecnologías de visión artificial, reconocimiento del habla y seguridad informática, que han tenido éxito a nivel internacional.