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I T WILL BE as if the world had created a second China, made not of billions of people and millions of factories, but of algorithms and humming computers. Pw C, a professional-services firm, predicts that artificial intelligence ( AI) will add $16trn to the global economy by 2030. The total of all activity-from banks and biotech to shops and construction-in the world's second-largest economy was just $13trn in 2018.

Pw C's claim is no outlier. Rival prognosticators at McKinsey put the figure at $13trn. Others go for qualitative drama, rather than quantitative. Sundar Pichai, Google's boss, has described developments in AI as "more profound than fire or electricity". Other forecasts see similarly large changes, but less happy ones. Clever computers capable of doing the jobs of radiologists, lorry drivers or warehouse workers might cause a wave of unemployment.

Yet lately doubts have been creeping in about whether today's AI technology is really as world-changing as it seems. It is running up against limits of one kind or another, and has failed to deliver on some of its proponents' more grandiose promises.

There is no question that AI-or, to be precise, machine learning, one of its sub-fields-has made much progress. Computers have become dramatically better at many things they previously struggled with. The excitement began to build in academia in the early 2010s, when new machine-learning techniques led to rapid improvements in tasks such as recognising pictures and manipulating language. From there it spread to business, starting with the internet giants. With vast computing resources and oceans of data, they were well placed to adopt the technology. Modern AI techniques now power search engines and voice assistants, suggest email replies, power the facial-recognition systems that unlock smartphones and police national borders, and underpin the algorithms that try to identify unwelcome posts on social media.

Perhaps the highest-profile display of the technology's potential came in 2016, when a system built by DeepMind, a London-based AI firm owned by Alphabet, Google's corporate parent, beat one of the world's best players at Go, an ancient Asian board game. The match was watched by tens of millions; the breakthrough came years, even decades, earlier than AI gurus had expected.

As Mr Pichai's comparison with electricity and fire suggests, machine learning is a general-purpose technology-one capable of affecting entire economies. It excels at recognising patterns in data, and that is useful everywhere. Ornithologists use it to classify birdsong; astronomers to hunt for planets in glimmers of starlight; banks to assess credit risk and prevent fraud. In the Netherlands, the authorities use it to monitor social-welfare payments. In China AI-powered facial recognition lets customers buy groceries-and helps run the repressive mass-surveillance system the country has built in Xinjiang, a Muslim-majority region.

AI's heralds say further transformations are still to come, for better and for worse. In 2016 Geoffrey Hinton, a computer scientist who has made fundamental contributions to modern AI, remarked that "it's quite obvious that we should stop training radiologists," on the grounds that computers will soon be able to do everything they do, only cheaper and faster. Developers of self-driving cars, meanwhile, predict that robotaxis will revolutionise transport. Eric Schmidt, a former chairman of Google (and a former board member of The Economist's parent company) hopes that AI could accelerate research, helping human scientists keep up with a deluge of papers and data.

In January a group of researchers published a paper in Cell describing an AI system that had predicted antibacterial function from molecular structure. Of 100 candidate molecules selected by the system for further analysis, one proved to be a potent new antibiotic. The covid-19 pandemic has thrust such medical applications firmly into the spotlight. An AI firm called BlueDot claims it spotted signs of a novel virus in reports from Chinese hospitals as early as December. Researchers have been scrambling to try to apply AI to everything from drug discovery to interpreting medical scans and predicting how the virus might evolve.

Dude, where's my self-driving car?

This is not the first wave of AI-related excitement (see timeline in next article). The field began in the mid-1950s when researchers hoped that building human-level intelligence would take a few years-a couple of decades at most. That early optimism had fizzled by the 1970s. A second wave began in the 1980s. Once again the field's grandest promises went unmet. As reality replaced the hype, the booms gave way to painful busts known as " AI winters". Research funding dried up, and the field's reputation suffered.
Many of the grandest claims made about AI have once again failed to become reality
Modern AI technology has been far more successful. Billions of people use it every day, mostly without noticing, inside their smartphones and internet services. Yet despite this success, the fact remains that many of the grandest claims made about AI have once again failed to become reality, and confidence is wavering as researchers start to wonder whether the technology has hit a wall. Self-driving cars have become more capable, but remain perpetually on the cusp of being safe enough to deploy on everyday streets. Efforts to incorporate AI into medical diagnosis are, similarly, taking longer than expected: despite Dr Hinton's prediction, there remains a global shortage of human radiologists.

Surveying the field of medical AI in 2019, Eric Topol, a cardiologist and AI enthusiast, wrote that "the state of AI hype has far exceeded the state of AI science, especially when it pertains to validation and readiness for implementation in patient care". Despite a plethora of ideas, covid-19 is mostly being fought with old weapons that are already to hand. Contacttracing has been done with shoe leather and telephone calls. Clinical trials focus on existing drugs. Plastic screens and paint on the pavement enforce low-tech distancing advice.

The same consultants who predict that AI will have a world-altering impact also report that real managers in real companies are finding AI hard to implement, and that enthusiasm for it is cooling. Svetlana Sicular of Gartner, a research firm, says that 2020 could be the year AI falls onto the downslope of her firm's well-publicised "hype cycle". Investors are beginning to wake up to bandwagon-jumping: a survey of European AI startups by MMC, a venture-capital fund, found that 40% did not seem to be using any AI at all. "I think there's definitely a strong element of 'investor marketing'," says one analyst delicately.

This Technology Quarterly will investigate why enthusiasm is stalling. It will argue that although modern AI techniques are powerful, they are also limited, and they can be troublesome and difficult to deploy. Those hoping to make use of AI 's potential must confront two sets of problems.

The first is practical. The machine-learning revolution has been built on three things: improved algorithms, more powerful computers on which to run them, and-thanks to the gradual digitisation of society-more data from which they can learn. Yet data are not always readily available. It is hard to use AI to monitor covid-19 transmission without a comprehensive database of everyone's movements, for instance. Even when data do exist, they can contain hidden assumptions that can trip the unwary. The newest AI systems' demand for computing power can be expensive. Large organisations always take time to integrate new technologies: think of electricity in the 20th century or the cloud in the 21st. None of this necessarily reduces AI 's potential, but it has the effect of slowing its adoption.

The second set of problems runs deeper, and concerns the algorithms themselves. Machine learning uses thousands or millions of examples to train a software model (the structure of which is loosely based on the neural architecture of the brain). The resulting systems can do some tasks, such as recognising images or speech, far more reliably than those programmed the traditional way with hand-crafted rules, but they are not "intelligent" in the way that most people understand the term. They are powerful pattern-recognition tools, but lack many cognitive abilities that biological brains take for granted. They struggle with reasoning, generalising from the rules they discover, and with the general-purpose savoir faire that researchers, for want of a more precise description, dub "common sense". The result is an artificial idiot savant that can excel at well-bounded tasks, but can get things very wrong if faced with unexpected input.

Without another breakthrough, these drawbacks put fundamental limits on what AI can and cannot do. Self-driving cars, which must navigate an ever-changing world, are already delayed, and may never arrive at all. Systems that deal with language, like chatbots and personal assistants, are built on statistical approaches that generate a shallow appearance of understanding, without the reality. That will limit how useful they can become. Existential worries about clever computers making radiologists or lorry drivers obsolete-let alone, as some doom-mongers suggest, posing a threat to humanity's survival-seem overblown. Predictions of a Chinese-economy-worth of extra GDP look implausible.

Today's " AI summer" is different from previous ones. It is brighter and warmer, because the technology has been so widely deployed. Another full-blown winter is unlikely. But an autumnal breeze is picking up. ■
Artificial intelligence and its limits Steeper than expected
This article appeared in the Technology Quarterly section of the print edition under the headline "Reality check"

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An understanding of AI's limitations is starting to sink in

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I T WILL BE as if the world had created a second China, made not of billions of people and millions of factories, but of algorithms and humming computers. Pw C, a professional-services firm, predicts that artificial intelligence ( AI) will add $16trn to the global economy by 2030.

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Una màquina pot tenir necessitat d'expressió?

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Una màquina pot tenir necessitat d'expressió?

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Prue, Júlia i Andrea  
Creiem que sí, ja que les màquines funcionen amb la informació que nosaltres els hi introduïm. A 

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La intel·ligència artificial com a disciplina científica neix gràcies a la convergència de diferents troballes . En els mateixos anys, la neurologia va descobrir que l'estructura interna de el cervell està composta per una xarxa de neurones que transmeten impulsos electroquímics. Ada Lovelace, considerada la primera programadora d'ordinadors, va desenvolupar el primer algorisme. Norbert Wiener va abordar les teories cibernètiques del control i l'estabilitat de les xarxes elèctriques; Alan Turing, la teoria de la computació; i Claude Shannon, la de la informació.

Es va començar així a raonar sobre una possible màquina pensant, un autòmat capaç de realitzar accions humanes , aprendre, parlar i fins i tot sentir emocions. Entre 1964 i 1966, Joseph Weizenbaum va crear ELIZA: una de les aplicacions pioneres del processament del llenguatge natural. La màquina ja podia simular la conversa amb éssers humans utilitzant simples substitucions i regles de recerques per correspondència (coincidència de patrons).

En els últims vint anys s'han assolit fites inesperats . S'han desenvolupat tècniques avançades d'aprenentatge automàtic, mineria de dades i sistemes predictius. La potència i la capacitat de computació han augmentat, els algoritmes s'han tornat més complexos i sofisticats. A més, tots contribuïm a la millora de la IA, ja que li permetem tenir accés a milions de dades a través de l'ús diari de la tecnologia.

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Se puede enseñar a una maquina a emocionarse o a aprender emociones?

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Se puede enseñar a una maquina a emocionarse o a aprender emociones?

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Yo creo que una maquina, en este caso un robot o androide o cualquier inteligencia artificial, no se le puede enseñar a sentir, ya que las IA se basan en un pensamiento completamente objetivo y calculador, y los sentimientos es algo subjetivo. Además las emociones son algo innato en los humanos, es decir, los humanos descubrimos y experimentamos las emociones y sentimientos por nuestra cuenta, a diferencia de una maquina a l que como mucho se le puede enseñar a procesar y reconocer emociones y luego así poder expresarlas. Pero eso no quiere decir que el robot expresa un sentimiento, este en realidad no esta sintiendo realmente una emoción, si no que basándose en una probabilidad determina que emoción encajara mejor en el contexto de la situación, y con esto me refiero a que una maquina puede elegir el sentimiento que desea expresar o procesar, pero una persona por lo general no puede elegir las emociones que siente en una situación determinada.
Por lo tanto una maquina nunca podrá llegar a sentir una emoción realmente.

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Una màquina te la capacitat d'aprenentatge emocional? 

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Una màquina te la capacitat d'aprenentatge emocional? 

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Una màquina (robot, entre d'altres) pot arribar a programar un comportament emocional depenent de la situació en la que es trobi partint d'una base d'ensenyament emocional per part de una persona.

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Liku, el robot emocional que es furor en la feria de Barcelona (feb 2019)

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Liku, el robot emocional que es furor en la feria de Barcelona (feb 2019)

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(Barcelona, enviada especial) Liku es un robot ideado para hacer compañía. Reconoce las emociones de su dueño mirando sus expresiones faciales. Y también es capaz de expresar cómo se siente a través del tono de voz y movimientos en los ojos.

Es lo que algunos describen como "robot emocional". El término se popularizó en el último tiempo y de hecho fue uno de los grandes temas en la feria CES, en Las Vegas. Allí, todo el mundo habló de Lovot, un robot que, al igual que Liku, está pensado para interactuar de manera "cuasi humana" con las personas.

Liku fue desarrollado por la empresa surcoreana Torooc y se lanzará oficialmente a fin de año a un valor estimado en los 2.000 euros. En el Congreso de Barcelona, la compañía montó un stand para dar a conocer los primeros prototipos e Infobae tuvo oportunidad de ver cómo funcionan.

Liku es un robot capaz de reconocer las emociones de su dueño.

El robot mide medio metro y pesa 2,5 kilos. Se destaca por tener ojos grandes y varias articulaciones en sus extremidades que le permiten moverse con facilidad.

Liku responde a comandos de voz: se le puede pedir que baile, que salude y que pose para una foto. Eso sí: puede negarse a hacerlo, moviendo la cabeza de un lado a otro como haciendo "no". Aunque es posible que al rato cambie de opinión. Los "vaivenes emocionales" son parte de su naturaleza.

Cuando está "cansado" se le cierran los ojos y para despertarlo hay que frotarle suavemente la cabeza. Sus desarrolladores explican que se puede personalizar al robot para que aprenda a responder a otros comandos de voz. Es decir que Liku es programable.

El nombre "Liku" busca condensar dos conceptos. Por un lado, que el robot es como uno: "Like you", que en inglés significa "como vos". Y también alude a la idea de el robot "Likes you" o "te quiere". Un juego de palabras para dejar en claro que el amor y la empatía son clave en este desarrollo.

Liku tiene sensores y cámara para detectar su entorno.

La tecnología detrás de Liku

El robot cuenta con un sensor en la cabeza que es sensible al tacto. En la frente tiene una cámara con resolución Full HD y un micrófono en un lateral. En el centro del cuerpo hay una cámara con sensor de profundidad 3D y en la cintura un sensor de distancia.

El robot toma decisiones de manera autónoma basándose en la información proporcionada por esos sensores. En síntesis: los datos son recogidos, luego pasan a ser analizados por un algoritmo y en función de eso se genera una respuesta, según explican sus desarrolladores a Infobae.

La respuesta puede ser física: como bailar o saludar y también emocional. Ocurre que esta inteligencia artificial tiene la capacidad de interpretar las emociones de su entorno y también reaccionar ante esos estímulos. De hecho muestra sus emociones a través del tono de su voz, gestos con el rostro y el cuerpo.
Rachel, el robot que sirve tragos y baila Invento argentino: cómo funcionan las notificaciones inteligentes basadas en ultrasonido

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Liku, el robot emocional que es furor en la feria de Barcelona

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(Barcelona, enviada especial) Liku es un robot ideado para hacer compañía. Reconoce las emociones de su dueño mirando sus expresiones faciales. Y también es capaz de expresar cómo se siente a través del tono de voz y movimientos en los ojos. Es lo que algunos describen como "robot emocional".

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No es una sorpresa para nadie que las máquinas son el futuro, pero que tengan emociones será algo muy dificil.
Este es un dilema que lleva en la ciencia desde hace muchísimo tiempo que incluso existe el "Test de Turing" lo que nos lleva a plantearnos si las máquinas pueden obtener sentimientos humanos.
Yo en lo personal opino que las máquinas en un futuro pueden asemejarse mucho a los humanos llegando al punto de no poder distinguir entre un humano y un robot. Pero esto sería en un fututo bastante lejano.
Me gustaría concluir con la frase diciendo que las máquinas en el futuro serían creadas para ser friendly, pero igual se les daría un uso inadecuado.

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SEER, el robot con sentimientos y emociones (gen 2020)

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SEER, el robot con sentimientos y emociones (gen 2020)

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Los robots antropomórficos son cada vez más reales, pero aún están muy lejos de confundirse con los humanos. Les falta lo que los expertos llaman el Valle Misterioso: una sutil diferencia que hace que los humanos percibamos algo como real y creíble, en lugar de artificial y sin vida. El artista japonés Takayuki Todo cree haber descubierto esa diferencia. Por eso ha creado a SEER, el Robot que Simula las Emociones y las Expresiones.

Takayuki Todo está convencido de que la clave para superar ese Valle Misterioso, está en la mirada y las expresiones faciales. Por eso ha diseñado a SEER con la capacidad para clonar las expresiones humanas.

Utilizando una cámara que capta el rostro de las personas que lo contemplan, SEER refleja sus mismas expresiones en tiempo real, con un realismo propio de un personaje de anime, del que sin duda tiene influencias. Aún así es mucho más realista que los robots convencionales. Puedes verlo en este vídeo:

SEER ha sido fabricado por completo con una impresora 3D. Su rostro está intencionadamente aniñado, porque los niños transmiten mejor los sentimientos. Sin embargo, refleja un género y una raza neutros.

La clave para conseguir unos movimientos tan realistas, como su creador explica, está en la mirada. No solo los ojos se mueven de forma independiente, sino también las propias cuencas de los ojos, y las pestañas.

Un elemento muy importante son las cejas, que también se mueven de forma autónoma y pueden subir y bajar en cada uno de sus extremos. Además, la cabeza y el cuello también están articulados.

La combinación de todos estos elementos consiguen reflejar verdaderas emociones y expresiones humanas, tal como se ve en el vídeo: dolor, preocupación, sorpresa, interés, desprecio, soberbia...

Es un experimento interesante, pero Takayuki Todo está más interesado en la implicación artística y filosófica de las relaciones entre humanos y robots, que en la técnica. Por eso de momento SEER solo puede clonar los gestos y expresiones de las personas que ve con su cámara.

Si Takayuki consigue sustituir la cámara por una inteligencia artificial que controle los gestos y emociones, sin duda sería un paso adelante en la evolución de los robots. El Valle Misterioso sería un poco más llano y despejado...

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SEER, el robot con sentimientos y emociones

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Los robots antropomórficos son cada vez más reales, pero aún están muy lejos de confundirse con los humanos. Les falta lo que los expertos llaman el Valle Misterioso: una sutil diferencia que hace que los humanos percibamos algo como real y creíble, en lugar de artificial y sin vida.

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Es pot ensenyar a una màquina a emocionar-se o a aprendre emocions?

Pensem que una màquina pot aprendre a entendre les emocions i a aplicar-les en els seus comportaments. Però, creiem que realment no poden arribar a sentir, per tant, les emocions que interpreten son completament fingides.
Les màquines son capaces d'entendre la lògica matemàtica perquè així han estat dissenyades, no per entendre les emocions.
Sabrien com representar les emocions i els sentiments perquè així les han après dels humans, però, mai serien capaces de sentir les emocions reals.

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ES POT ENSENYAR A UNA MÀQUINA A EMOCIONAR-SE O A APRENDRE EMOCIONS?
Bé, segons el coneixement que tenim del tema, nosaltres dos creiem que SÍ que es possible que una màquina aprengui emocions.
Per fer-ho, hauríem d'afavorir la sociabilitat d'humans i robots o maquines, llavors així les màquines podrien identificar les nostres emocions i poder sentir algun sentiment cap a nosaltres. Encara que nomes fos alguna emoció o algun sentiment que tinguessin, hauríem aconseguit que les màquines tinguessin sentiments. No serien sentiments reals, perquè aquestes màquines no ens ho podrien demostrar.

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Les màquines no poden arribar a sentir emocions perquè, encara que la tecnologia sigui molt avançada no es pot implantar una emoció en concret quan les emocions son diferents per a tots. No podem implantar per exemple que el robot senti felicitat perquè ell no pot decidir que es el que el fa feliç, és a dir, cada persona té la seva pròpia felicitat, cadascú l’escull. A una màquina no li pots implantar la felicitat perquè no podem determinar exactament el que es la felicitat. La maquina no podrà escollir que es el que el fa feliç.

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Les maquines no podrien aprendre sentiments, ja que es només una qualitats humanes, no tenen consciència. Elles podrien tenir el coneixement del que es tracta, però no posseir-les, pels motius que hem dit. De totes maneres, podrien arribar a fingir i desenvolupar les emocions perquè aquestes es poden fingir.

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Nosaltres pensem que una màquina pot ser programada per tenir x emocions artificials sempre dintre del límit d'aquesta programació. Les màquines no poden desenvolupar ni experimentar pel seu propi compte ja que no tenen la capacitat de sentir, no tenen la humanitat característica de les persones. No tenen consciència i si ho sembla, és perquè estan programades d'aquesta manera i no perquè elles mateixes ho sentin. El màxim punt on podem arribar és al desenvolupament de les emociones falses, aquelles que no es senten però que exteriorment sembla que sí. Les màquines tenen la capacitat d'aprendre a partir d'estratègies i dades que observin, el que no poden fer és desenvolupar un sentiment ja que no hi ha cap dada numèrica que puguin observar.

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Álex, Gisela, Kiara, Claudia; los cuatro mosqueteros

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Álex, Gisela, Kiara, Claudia; los cuatro mosqueteros

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𝑒𝓈 𝓅𝑜𝓉 𝑒𝓃𝓈𝑒𝓃𝓎𝒶𝓇 𝒶 𝓊𝓃 𝓂à𝓆𝓊𝒾𝓃𝒶 𝑒𝓂𝑜𝒸𝒾𝑜𝓃𝒶𝓇-𝓈𝑒?

Les màquines poden arribar a identificar les emocions, ja que els humans els hi ensenyem però, mai podran arribar a sentir aquestes emocions com nosaltres les sentim, ja que això es una característica humana , els robots poden arribar a reproduir aquestes emocions ,es a dir poden imitar-les, però no sentir-les. (NO poden perquè no tenen consciència)

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Creiem que sí, ja que les màquines funcionen amb la informació que nosaltres els hi introduïm. A partir d'aquestes informacions, elles creen noves informacions i processos. Per tant, informació com les emocions o els sentiments també les poden aprendre tot i que no seran igual que les dels humans. Factors com la falta de neurotransmissors i hormones (dopamina, per exemple) fan impossible que els sentiments que poden desenvolupar les màquines siguin iguals als nostres. Aquestes emocions mai no podran ser naturals i espotànies, perquè tot el puguin arribar a sentir ha estat prèviament programat i decidit.
No obstant, com les màquines van evolucionant segons les primeres informacions que s'hi van introduir, es possible que desenvolupin emocions que al principi no tenien.