{"id":40080,"date":"2022-11-10T10:12:35","date_gmt":"2022-11-10T16:12:35","guid":{"rendered":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2022\/11\/10\/google-tiene-claro-que-el-futuro-de-la-programacion-pasa-por-los-robots-y-esta-mas-cerca-de-conseguirlo\/"},"modified":"2022-11-10T10:12:35","modified_gmt":"2022-11-10T16:12:35","slug":"google-tiene-claro-que-el-futuro-de-la-programacion-pasa-por-los-robots-y-esta-mas-cerca-de-conseguirlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2022\/11\/10\/google-tiene-claro-que-el-futuro-de-la-programacion-pasa-por-los-robots-y-esta-mas-cerca-de-conseguirlo\/","title":{"rendered":"Google tiene claro que el futuro de la programaci\u00f3n pasa por los robots. Y est\u00e1 m\u00e1s cerca de conseguirlo"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

Sobre si\u00a0la inteligencia artificial acabar\u00e1 o no quit\u00e1ndonos el trabajo<\/a>\u00a0y a d\u00f3nde llegar\u00e1 en\u00a0los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os<\/a>\u00a0hay mucho escrito. Desde el equipo de rob\u00f3tica de Google quieren que los robots sean a\u00fan m\u00e1s aut\u00f3nomos, y ya andan trabajando en\u00a0un modelo para que puedan escribir su propio c\u00f3digo<\/strong>. Esto abre las puertas a que los robots puedan ejecutar tareas m\u00e1s complejas con la expresi\u00f3n completa de lenguajes como Python.<\/p>\n

Tambi\u00e9n abre la puerta a que se comporten de forma indebida, aunque hay una forma de controlarlos.<\/p>\n

Mediante modelos de lenguaje de \u00faltima generaci\u00f3n, como\u00a0PaLM<\/a>, Google asegura que es posible escribir no solo c\u00f3digo gen\u00e9rico, sino tambi\u00e9n c\u00f3digo capaz de controlar las acciones de los robots. Tras programar varias instrucciones y combinarlas con estos modelos, dichos modelos pueden generar de forma aut\u00f3noma nuevo c\u00f3digo.<\/p>\n

Google explica que, dado el c\u00f3digo para una tarea, es posible recomponer llamadas a las API para crear nuevos comportamientos para nuevas tareas. Es decir, utilizar las mismas funciones para otras tareas. Como ejemplo, nos indican el recomponer la orden \u00absi ves una naranja, mu\u00e9vete hacia atr\u00e1s\u00bb a \u00abmu\u00e9vete a la derecha hasta que veas la naranja\u00bb.<\/p>\n

Estos modelos de lenguaje son capaces de utilizar la expresi\u00f3n completa del c\u00f3digo de Python, pudiendo crear c\u00f3digo\u00a0para nuevas tareas<\/strong>\u00a0dadas las instrucciones del lenguaje natural. Explica Google, del mismo modo, que el potencial de estos modelos es enorme para ser cada vez m\u00e1s precisos con robots que ejecutan la misma tarea, aunque tengan distinta morfolog\u00eda.<\/p>\n

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Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda:<\/p>\n

\u00abLa flexibilidad tambi\u00e9n aumenta los riesgos potenciales, ya que los programas sintetizados (a menos que se comprueben manualmente por tiempo de ejecuci\u00f3n) pueden resultar en comportamientos no deseados con el hardware f\u00edsico\u00bb.<\/p>\n

Y s\u00ed, que los robots se programen ellos solos tiene consecuencias. Google cuenta que la flexibilidad tambi\u00e9n aumenta los riesgos potenciales de que el hardware\u00a0se comporte de forma no deseada<\/strong>. Para evitar estos riesgos proponen controles de seguridad integrados en los robots, aunque admiten que \u00abse necesita m\u00e1s trabajo\u00bb para que estas aplicaciones sean m\u00e1s seguras.<\/p>\n

Fuente: xataka.com<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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