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93 results for “regularlabs”
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New release:
💡 Advanced Module Manager v10.4.9With Advanced Module Manager you have extra options and functionality to control your modules.
Website: http://www.advancedmodulemanager.com
Changelog: http://www.advancedmodulemanager.com/changelog -
https://www.europesays.com/iran/56970/ Strait of Hormuz reopens, but experts say relief at the pump could still be months away. Here’s why. #AaaAlabama #expert #GasPrice #Hormuz #LargeAmount #LowOilPrice #ManyDriver #month #NbcReport #price #pump #RegularGas #relief #strait #StraitOfHormuz #week
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https://www.evshift.com/355939/regular-car-reviews-driving-a-supercharged-aw11-toyota-mr2/ Regular Car Reviews – Driving a Supercharged AW11 #toyota #mr2 #RegularCarReviews #RegularCars
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
Gráfico: Open Tech / Genuine Impact
Entradas relacionadas
- ¿Cómo definir la «credibilidad algorítmica»? DeepSeek da en el clavo
- Los precios dinámicos exacerban la desigualdad entre los consumidores, hay que regularlos ya
- Firma contra la vigilancia biométrica masiva
#ajedrez #AlphaFold2 #AlphaGo #AlphaZero #aprendizajeAutomático #artículo #artistas #aspirador #BlakeLemoine #ConferenciaDeDartmouth #copyright #DeanEdmonds #DeepBlue #DeepFace #DeepMind #DeviantArt #ELIZA #Facebook #gatos #GenuineImpact #Go #Google #GPS #GPT3 #gráfico #Hinton #IA #IBM #infografía #inteligenciaArtificial #iRobot #Jeopardy_ #Kasparov #LaMDA #LeeSedol #MarvinMinsky #McCarthy #McCullock #MidJourney #modelos #Newell #OpenTech #OpenAI #patrones #Perceptron #Pitts #plegamientoDeProteínas #predicciones #procesamientoDelLenguajeNatural #reconocimientoFacial #redesNeuronales #remezclar #robot #Rochester #Roomba #Rosenblatt #Rumelhart #Shannon #shogi #Simon #sistemaDeNavegación #SNAR #StabilityAI #StableDiffusion #testDeTuring #Turing #vídeos #Watson #Weizenbaum #Williams #YouTube
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Ja fa uns dies, però per si no ho sabies:
«El Consell aparca la limitación a la entrada de vehículos en Mallorca pese a prometer regularla esta legislatura: "Nunca haremos una ley contra nadie"»
Al @diariomallorca:
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https://www.evshift.com/374661/regular-car-reviews-what-big-stupid-american-struck-should-i-buy-trucks-chevytrucks-fordtrucks-dodge-cummins/ Regular Car Reviews – What big stupid American Struck should I buy? #trucks #chevytrucks #fordtrucks #dodge #cummins #RegularCarReviews #RegularCars
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I recently wrote a letter to the editor for the Technician (NC State's student newspaper) about the mechanized hunk of garbage in Hunt Library that destroys the beauty of reading and discovery.
(Contains small edits by Technician staff.)
#NCState #NCStateWire #regularlibrariesplease #academia #academicchatter #universities
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Caminando entre los turistas que van y vienen en el bulevar costero, Felipa Ramírez carga con botellas de agua a las que colocó etiquetas con los rostros de personas desaparecidas para regalarlas durante el Carnaval de Veracruz 2023. La activista aprovecha la asistencia que habrá en esta fiesta popular para hacer visible a los desaparecidos.
Les comparto la historia completa en el enlace. #mexico #Veracruz #Personasdesaparecidas #historia
🔗 https://lasillarota.com/veracruz/local/2023/7/2/felipa-regala-botellas-de-agua-con-fotos-de-desaparecidos-en-carnaval-de-veracruz-436098.html -
📌La “ley de la selva” de los tuk tuks: vecinos e incluso operadoras piden a Almeida regularlos y prohibir su uso como taxis
https://carabanchel.net/la-ley-de-la-selva-de-los-tuk-tuks-vecinos-e-incluso-operadoras-piden-a-almeida-regularlos-y-prohibir-su-uso-como-taxis/
#Carabanchel #Madrid #AsociaciónSolyLetras #guíasturísticos #licencias #tasas #taxis #tuktuk #AlmeidaDimisión -
Made it out to the swamp last night. There was already a crew out there fly fishing, but I still managed to land a couple on some jiggy streamers.
#swamptember #swamp #constitutionlakes #FlyFishing #bassfishing #fullsink #mariboujig #fishing #regularbass #bass
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"Las eléctricas no fueron privatizadas para mejorar el servicio a los usuarios, sino para sacar una jugosa tajada del desguace del Estado. Y ya en democracia, en vez de regularlas adecuadamente, los políticos se dejaron cooptar por ellas."
(...)
"En nuestro país la República Popular China o la República Italiana pueden controlar el estratégico mercado eléctrico, pero nuestra República de Chile no."
https://corporacionuteusach-noticias.cl/2024/08/11/columna-de-daniel-matamala-hagase-la-luz-2/
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
Gráfico: Open Tech / Genuine Impact
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#ajedrez #AlphaFold2 #AlphaGo #AlphaZero #aprendizajeAutomático #artículo #artistas #aspirador #BlakeLemoine #ConferenciaDeDartmouth #copyright #DeanEdmonds #DeepBlue #DeepFace #DeepMind #DeviantArt #ELIZA #Facebook #gatos #GenuineImpact #Go #Google #GPS #GPT3 #gráfico #Hinton #IA #IBM #infografía #inteligenciaArtificial #iRobot #Jeopardy_ #Kasparov #LaMDA #LeeSedol #MarvinMinsky #McCarthy #McCullock #MidJourney #modelos #Newell #OpenTech #OpenAI #patrones #Perceptron #Pitts #plegamientoDeProteínas #predicciones #procesamientoDelLenguajeNatural #reconocimientoFacial #redesNeuronales #remezclar #robot #Rochester #Roomba #Rosenblatt #Rumelhart #Shannon #shogi #Simon #sistemaDeNavegación #SNAR #StabilityAI #StableDiffusion #testDeTuring #Turing #vídeos #Watson #Weizenbaum #Williams #YouTube
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
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- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
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- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
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(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
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#ajedrez #AlphaFold2 #AlphaGo #AlphaZero #aprendizajeAutomático #artículo #artistas #aspirador #BlakeLemoine #ConferenciaDeDartmouth #copyright #DeanEdmonds #DeepBlue #DeepFace #DeepMind #DeviantArt #ELIZA #Facebook #gatos #GenuineImpact #Go #Google #GPS #GPT3 #gráfico #Hinton #IA #IBM #infografía #inteligenciaArtificial #iRobot #Jeopardy_ #Kasparov #LaMDA #LeeSedol #MarvinMinsky #McCarthy #McCullock #MidJourney #modelos #Newell #OpenTech #OpenAI #patrones #Perceptron #Pitts #plegamientoDeProteínas #predicciones #procesamientoDelLenguajeNatural #reconocimientoFacial #redesNeuronales #remezclar #robot #Rochester #Roomba #Rosenblatt #Rumelhart #Shannon #shogi #Simon #sistemaDeNavegación #SNAR #StabilityAI #StableDiffusion #testDeTuring #Turing #vídeos #Watson #Weizenbaum #Williams #YouTube
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
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(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
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- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
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- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
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#ajedrez #AlphaFold2 #AlphaGo #AlphaZero #aprendizajeAutomático #artículo #artistas #aspirador #BlakeLemoine #ConferenciaDeDartmouth #copyright #DeanEdmonds #DeepBlue #DeepFace #DeepMind #DeviantArt #ELIZA #Facebook #gatos #GenuineImpact #Go #Google #GPS #GPT3 #gráfico #Hinton #IA #IBM #infografía #inteligenciaArtificial #iRobot #Jeopardy_ #Kasparov #LaMDA #LeeSedol #MarvinMinsky #McCarthy #McCullock #MidJourney #modelos #Newell #OpenTech #OpenAI #patrones #Perceptron #Pitts #plegamientoDeProteínas #predicciones #procesamientoDelLenguajeNatural #reconocimientoFacial #redesNeuronales #remezclar #robot #Rochester #Roomba #Rosenblatt #Rumelhart #Shannon #shogi #Simon #sistemaDeNavegación #SNAR #StabilityAI #StableDiffusion #testDeTuring #Turing #vídeos #Watson #Weizenbaum #Williams #YouTube
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Cómo torean la ley europea Alphabet, Meta y Amazon, que acaparan dos tercios de todos los ingresos publicitarios en internet
A la izquierda, los dueños y presidentes de las grandes tecnológicas en la toma de posesión de Trump; a la derecha, las personas usuarias de la tecnología (Díptico: Índice RDR 2025)Solo tres grandes tecnológicas estadounidenses, Alphabet, Meta y Amazon, acaparan dos tercios de todos los ingresos publicitarios en internet, según el último informe del Ranking Digital Rights (Índice RDR 2025), que este año está dedicado a las Big Tech. Estas compañías, que controlan la infraestructura por la que fluyen los anuncios en línea y manejan volúmenes astronómicos de datos personales, están oponiendo mucha resistencia para cumplir con la Ley de Servicios Digitales (DSA en sus siglas en inglés) de la Unión Europea, especialmente en aquellos aspectos relacionados con el impacto en los derechos humanos de sus sistemas algorítmicos, la transparencia de los mecanismos que impulsan su negocio publicitario, la difusión de propaganda y desinformación (especialmente en las redes sociales de Meta y X, la antigua Twitter) o la libertad de expresión e información, y privacidad de los usuarios.
Estados Unidos exportó a Europa en 2022 servicios digitales por valor de 187.000 millones de dólares, según el analista Jerry Par P.. Si bien es cierto que la UE exporta a USA muchas más mercancías que las que importa de Norteamérica, como argumenta el presidente Donald Trump, Estados Unidos vende muchos más servicios en línea a Europa gracias a la hegemonía en el ciberespacio de las multinacionales tecnológicas estadounidenses.
Este año, Meta ha desmantelado su programa de verificación de datos de terceros y permitido el uso de lenguaje deshumanizante
El Índice RDR 2025: Edición Big Tech evalúa a 14 de las plataformas digitales más grandes del mundo en relación con sus políticas y prácticas en materia de gobierno corporativo, libertad de expresión e información, y privacidad. El informe constata que «a medida que las empresas se apresuran a desarrollar inteligencia artificial (IA), la concentración de poder dentro de las grandes tecnológicas nunca ha sido tan flagrante. Un estudio de SOMO, una organización sin ánimo de lucro dedicada a la rendición de cuentas corporativa, ha demostrado que Alphabet, Amazon, Apple, Meta y Microsoft adquirieron un promedio de una empresa cada once días entre 2019 y 2025″.
Las tecnologías desarrolladas por algunas de las empresas evaluadas en el Índice RDR están profundamente entrelazadas con las guerras de Ucrania, Palestina, la República Democrática del Congo y Sudán. «Alphabet, Amazon y Microsoft han desarrollado herramientas diseñadas para la guerra y la integración con armas letales. Su infraestructura en la nube ha impulsado campañas militares», denuncia el estudio.
Por otra parte, en un entorno de auge internacional de la extrema derecha, «el crecimiento de la IA generativa se ha disparado desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, lo que agrava los riesgos para los procesos democráticos y aumenta la preocupación por el impacto ambiental de la IA».
En general, las puntuaciones de la mayoría de las empresas analizadas han mejorado desde el último Índice RDR, aunque ninguna obtuvo una nota superior al 50%. Ésta es la tercera evaluación desde 2018, en la que destaca el progreso notable de la china Alibaba, la norteamericana Meta y la coreana Samsung.
Indicadores en los que las compañías mejoraron y empeoraron (Gráfico: Índice RDR 2025)Sin embargo, las sombras superan con creces a la luz en el análisis. Es clamorosa la falta de transparencia en la gestión de las grandes tecnológicas ante las solicitudes privadas de datos de usuarios o de restricción de contenido y cuentas.
«Otra conclusión preocupante es que algunas de las grandes empresas tecnológicas no realizan evaluaciones periódicas del impacto en los derechos humanos para identificar cómo sus procesos de aplicación de políticas o sus políticas y prácticas de publicidad dirigida afectan los derechos de los usuarios a la libertad de expresión, la privacidad y la no discriminación. Solo Alphabet reveló que estaba evaluando el impacto de sus políticas y prácticas de publicidad dirigida, aunque su divulgación fue limitada y no aclaraba si la evaluación formaba parte de un proceso de diligencia debida sistémico. Tanto Meta como Microsoft son ahora menos transparentes sobre si realizan evaluaciones de impacto en las políticas de publicidad dirigida», revela el Índice RDR 2025. Pero la que se lleva la palma por haber disminuido notablemente la transparencia es X, la antigua Twitter.
En cuanto a las exigencias de datos privados por parte de los gobiernos, que no dejan de aumentar, la mitad de las empresas no publicó ningún informe de transparencia que mostrara la cantidad y los tipos de solicitudes recibidas y atendidas.
Por último, la opacidad de los gigantes tecnológicos en cómo aplican sus propias políticas es especialmente peligrosa. «En enero de 2025, Meta anunció el desmantelamiento de su programa de verificación de datos de terceros, comenzando por EEUU, y actualizó sus políticas para permitir el uso de lenguaje deshumanizante. La eliminación de la identidad de género de la política de incitación al odio por parte de YouTube en el mismo período también provocó protestas generalizadas», subraya el informe. Estos ejemplos ponen de manifiesto una tendencia creciente entre las grandes plataformas: están cambiando sus políticas para justificar su comportamiento actual.
Fotos y gráfico: Índice RDR 2025
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