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Desarrollo Tecnológico IA

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Riesgo para los doctores en sus diagnósticos y en los tratamientos si no hacen uso del machine learning Recientemente, unos investigadores chinos y americanos han desarrollado un sistema basado en Inteligencia Artificial para la detección de enfermedades infantiles comunes, desde un simple gripe hasta una meningitis.

La tecnología cuántica facilitará el diseño de medicamentos y las pruebas de los mismos Hasta la fecha, los químicos y farmacéuticos realizan sus diseños en base a las propiedades moleculares y deben sintetizar numerosas variables para testar sus medicamentos y predicciones.

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Guidance Las nuevas disrupciones tecnológicas aspiran a modificar, casi por completo, el paradigma en el que vivimos.

Así, se espera que en los próximos años seamos protagonistas de diversos cambios. Una de las tecnologías que propiciará muchos de esos avances será la Inteligencia Artificial y sus numerosas aplicaciones derivadas.

Se aspira que en los próximos años se produzcan 5 grandes cambios en los siguientes ámbitos: Robots inteligentes, medicina y predicción de enfermedades, tecnología cuántica, seguridad y sistemas de defensa y fabricación ¿Quieres saber más?

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ouid Analítica 1 Año Usamos este plugin en la web para permitir a los visitantes compartir contenido. Absolutamente todos los avances logrados hasta ahora en el campo de la IA son manifestaciones de IA débil y específica. El modelo dominante en IA ha sido el simbólico, que tiene sus raíces en la hipótesis SSF.

De hecho, sigue siendo muy importante y actualmente se considera el modelo clásico en IA también denominado por el acrónimo GOFAI, de Good Old Fashioned AI. Es un modelo top-down que se basa en el razonamiento lógico y la búsqueda heurística como pilares para la resolución de problemas, sin que el sistema inteligente necesite formar parte de un cuerpo ni estar situado en un entorno real.

Es decir, la IA simbólica opera con representaciones abstractas del mundo real que se modelan mediante lenguajes de representación basados principalmente en la lógica matemática y sus extensiones. Por este motivo, los primeros sistemas inteligentes resolvían principalmente problemas que no requieren interactuar directamente con el entorno como, por ejemplo, demostrar sencillos teoremas matemáticos o jugar al ajedrez —los programas que juegan al ajedrez no necesitan de hecho la percepción visual para ver las piezas en el tablero ni actuadores para mover las piezas—.

Ello no significa que la IA simbólica no pueda ser usada para, por ejemplo, programar el módulo de razonamiento de un robot físico situado en un entorno real, pero en los primeros años los pioneros de la IA no disponían de lenguajes de representación del conocimiento ni de programación que permitieran hacerlo de forma eficiente y por este motivo los primeros sistemas inteligentes se limitaron a resolver problemas que no requerían interacción directa con el mundo real.

Actualmente, la IA simbólica se sigue usando para demostrar teoremas o jugar al ajedrez, pero también para aplicaciones que requieren percibir el entorno y actuar sobre él como por ejemplo el aprendizaje y la toma de decisiones en robots autónomos. Simultáneamente con la IA simbólica también empezó a desarrollarse una IA bioinspirada llamada conexionista.

Los sistemas conexionistas no son incompatibles con la hipótesis SSF pero, contrariamente a la IA simbólica, se trata de una modelización bottom-up , ya que se basan en la hipótesis de que la inteligencia emerge a partir de la actividad distribuida de un gran número de unidades interconectadas que procesan información paralelamente.

En la IA conexionista estas unidades son modelos muy aproximados de la actividad eléctrica de las neuronas biológicas. Ya en , McCulloch y Pitts McCulloch y Pitts, propusieron un modelo simplificado de neurona en base a la idea de que una neurona es esencialmente una unidad lógica.

Este modelo es una abstracción matemática con entradas dendritas y salidas axones. El valor de la salida se calcula en función del resultado de una suma ponderada de las entradas, de forma que si dicha suma supera un umbral preestablecido entonces la salida es un «1», en caso contrario la salida es «0».

Conectando la salida de cada neurona con las entradas de otras neuronas se forma una red neuronal artificial. En base a lo que ya se sabía entonces sobre el reforzamiento de las sinapsis entre neuronas biológicas se vio que estas redes neuronales artificiales se podían entrenar para aprender funciones que relacionaran las entradas con las salidas mediante el ajuste de los pesos que sirven para ponderar las conexiones entre neuronas, por este motivo se pensó que serían mejores modelos para el aprendizaje, la cognición y la memoria, que los modelos basados en la IA simbólica.

Sin embargo, los sistemas inteligentes basados en el conexionismo tampoco necesitan formar parte de un cuerpo ni estar situados en un entorno real y, desde este punto de vista, tienen las mismas limitaciones que los sistemas simbólicos. Por otra parte, las neuronas reales poseen complejas arborizaciones dendríticas con propiedades no solo eléctricas sino también químicas nada triviales.

Pueden contener conductancias iónicas que producen efectos no lineales. Pueden recibir decenas de millares de sinapsis variando en posición, polaridad y magnitud.

Además, la mayor parte de las células del cerebro no son neuronas, son células gliales , que no solamente regulan el funcionamiento de las neuronas, también poseen potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican entre ellas, lo que parece indicar que juegan un papel muy importante en los procesos cognitivos.

Sin embargo, no existe ningún modelo conexionista que incluya a dichas células por lo que, en el mejor de los casos, estos modelos son muy incompletos y, en el peor, erróneos. En definitiva, toda la enorme complejidad del cerebro queda muy lejos de los modelos actuales.

Esta inmensa complejidad del cerebro también conduce a pensar que la llamada singularidad , es decir, futuras superinteligencias artificiales que, basadas en réplicas del cerebro, superarán con mucho la inteligencia humana en un plazo de unos veinticinco años, es una predicción con poco fundamento científico.

Otra modelización bioinspirada, también compatible con la hipótesis SSF, y no corpórea, es la computación evolutiva Holland, Los éxitos de la biología evolucionando organismos complejos, hizo que a primeros de los años sesenta algunos investigadores se plantearan la posibilidad de imitar la evolución con el fin de que los programas de ordenador, mediante un proceso evolutivo, mejorasen automáticamente las soluciones a los problemas para los que habían sido programados.

La idea es que estos programas, gracias a operadores de mutación y cruce de «cromosomas» que modelan a los programas, generan nuevas generaciones de programas modificados cuyas soluciones son mejores que las de los programas de las generaciones anteriores.

Dado que podemos considerar que el objetivo de la IA es la búsqueda de programas capaces de producir conductas inteligentes, se pensó que se podría usar la programación evolutiva para encontrar dichos programas dentro del espacio de programas posibles. La realidad es mucho más compleja y esta aproximación tiene muchas limitaciones aunque ha producido excelentes resultados, en particular en la resolución de problemas de optimización.

La complejidad del cerebro dista mucho de los modelos de IA y conduce a pensar que la llamada singularidad —superinteligencias artificiales basadas en réplicas del cerebro que superarán con mucho la inteligencia humana— es una predicción con poco fundamento científico.

Una de las críticas más fuertes a estos modelos no corpóreos se basa en que un agente inteligente necesita un cuerpo para poder tener experiencias directas con su entorno diríamos que el agente está «situado» en su entorno en lugar de que un programador proporcione descripciones abstractas de dicho entorno codificadas mediante un lenguaje de representación de conocimientos.

Sin un cuerpo, estas representaciones abstractas no tienen contenido semántico para la máquina. Sin embargo, gracias a la interacción directa con el entorno, el agente puede relacionar las señales que percibe a través de sus sensores con representaciones simbólicas generadas a partir de lo percibido.

Algunos expertos en IA, en particular Rodney Brooks Brooks, incluso llegaron a afirmar que no era ni siquiera necesario generar dichas representaciones internas, esto es, que no es necesario que un agente tenga que tener una representación interna del mundo que le rodea ya que el propio mundo es el mejor modelo posible de sí mismo y que la mayor parte de las conductas inteligentes no requieren razonamiento sino que emergen a partir de la interacción entre el agente y su entorno.

Esta idea generó mucha polémica y el propio Brooks, unos años más tarde, admitió que hay muchas situaciones en las que una representación interna del mundo es necesaria para que el agente tome decisiones racionales. En , el filósofo Hubert Dreyfus afirmó que el objetivo último de la IA, es decir, la IA fuerte de tipo general, era tan inalcanzable como el objetivo de los alquimistas del siglo XVII que pretendían transformar el plomo en oro Dreyfus, Dreyfus argumentaba que el cerebro procesa la información de manera global y continua mientras que un ordenador utiliza un conjunto finito y discreto de operaciones deterministas aplicando reglas a un conjunto finito de datos.

En este aspecto podemos ver un argumento similar al de Searle, pero Dreyfus, en posteriores artículos y libros Dreyfus, , usó también otro argumento consistente en que el cuerpo juega un papel crucial en la inteligencia. Fue pues uno de los primeros en abogar la necesidad de que la inteligencia forme parte de un cuerpo con el que poder interactuar con el mundo.

La idea principal es que la inteligencia de los seres vivos deriva del hecho de estar situados en un entorno con el que pueden interactuar gracias a sus cuerpos.

De hecho esta necesidad de corporeidad está basada en la Fenomenología de Heidegger que enfatiza la importancia del cuerpo con sus necesidades, deseos, placeres, penas, formas de moverse, de actuar, etcétera.

Según Dreyfus, la IA debería modelar todos estos aspectos para alcanzar el objetivo último de la IA fuerte. Dreyfus no niega completamente la posibilidad de la IA fuerte pero afirma que no es posible con los métodos clásicos de la IA simbólica y no corpórea, en otras palabras considera que la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos no es correcta.

Sin duda se trata de una idea interesante que hoy en día comparten muchos investigadores en IA. Efectivamente, la aproximación corpórea con representación interna ha ido ganando terreno en la IA y actualmente muchos la consideramos imprescindible para avanzar hacia inteligencias de tipo general.

De hecho, basamos una gran parte de nuestra inteligencia en nuestra capacidad sensorial y motora. En otras palabras, el cuerpo conforma a la inteligencia y por lo tanto sin cuerpo no puede haber inteligencia de tipo general. Esto es así porque el hardware del cuerpo, en particular los mecanismos del sistema sensorial y del sistema motor, determinan el tipo de interacciones que un agente puede realizar.

A su vez, estas interacciones conforman las habilidades cognitivas de los agentes dando lugar a lo que se conoce como cognición situada. Es decir, se sitúa a la máquina en entornos reales, como ocurre con los seres humanos, con el fin de que tengan experiencias interactivas que, eventualmente, les permitan llevar a cabo algo similar a lo que propone la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget Inhelder y Piaget, , según la cual un ser humano sigue un proceso de maduración mental por etapas y quizá los distintos pasos de este proceso podrían servir de guía para diseñar máquinas inteligentes.

Estas ideas ha dado lugar a una nueva subárea de la IA llamada robótica del desarrollo Weng et al. Todos los esfuerzos de la investigación en IA se han centrado en construir inteligencias artificiales especializadas y los éxitos alcanzados son muy impresionantes, en particular durante el último decenio gracias sobre todo a la conjunción de dos elementos: la disponibilidad de enormes cantidades de datos y el acceso a la computación de altas prestaciones para poder analizarlos.

Efectivamente, el éxito de sistemas, como por ejemplo AlphaGo Silver et al. Sin embargo, prácticamente no hemos avanzado hacia la consecución de IA general. De hecho, podemos afirmar que los actuales sistemas de IA son una demostración de lo que Daniel Dennet llama «competencia sin comprensión» Dennet, Posiblemente la lección más importante que hemos aprendido a lo largo de los sesenta años de existencia de la IA es que lo que parecía más difícil diagnosticar enfermedades, jugar al ajedrez y al Go al más alto nivel ha resultado ser relativamente fácil y lo que parecía más fácil ha resultado ser lo más difícil.

La explicación a esta aparente contradicción hay que buscarla en la dificultad de dotar a las máquinas de conocimientos de sentido común. Sin estos conocimientos no es posible una comprensión profunda del lenguaje ni una interpretación profunda de lo que capta un sistema de percepción visual, entre otras limitaciones.

De hecho, el sentido común es requisito fundamental para alcanzar una IA similar a la humana en cuanto a generalidad y profundidad. Los conocimientos de sentido común son fruto de nuestras vivencias y experiencias. Algunos ejemplo son: «el agua siempre fluye de arriba hacia abajo», «para arrastrar un objeto atado a una cuerda hay que tirar de la cuerda, no empujarla», «un vaso se puede guardar dentro de un armario pero no podemos guardar un armario dentro de un vaso», etcétera.

Hay millones de conocimientos de sentido común que las personas manejamos fácilmente y que nos permiten entender el mundo en el que vivimos. Una posible línea de investigación que podría dar resultados interesantes en adquisición de conocimientos de sentido común es la robótica del desarrollo mencionada anteriormente.

Otra línea de trabajo muy interesante es la que tiene como objetivo la modelización matemática y el aprendizaje de relaciones causa-efecto, es decir, el aprendizaje de causales y, por lo tanto, asimétricos del mundo.

Los sistemas actuales basados en aprendizaje profundo simplemente pueden aprender funciones matemáticas simétricas, no pueden aprender relaciones asimétricas y por consiguiente no son capaces de diferenciar entre causas y efectos, como por ejemplo que la salida del sol es la causa del canto del gallo y no lo contrario Pearl, ; Lake et al.

Las capacidades más complicadas de alcanzar son aquellas que requieren interaccionar con entornos no restringidos ni previamente preparados. Diseñar sistemas que tengan estas capacidades requiere integrar desarrollos en muchas áreas de la IA.

En particular, necesitamos lenguajes de representación de conocimientos que codifiquen información acerca de muchos tipos distintos de objetos, situaciones, acciones, etcétera, así como de sus propiedades y de las relaciones entre ellos, en particular relaciones causa-efecto.

También necesitamos nuevos algoritmos que, en base a estas representaciones, puedan, de forma robusta y eficiente, resolver problemas y responder preguntas sobre prácticamente cualquier tema.

Finalmente, dado que necesitarán adquirir un número prácticamente ilimitado de conocimientos, estos sistemas deberán ser capaces de aprender de forma continua a lo largo de toda su existencia. En definitiva, es imprescindible diseñar sistemas que integren percepción, representación, razonamiento, acción y aprendizaje.

Este es un problema muy importante en IA, ya que todavía no sabemos como integrar todos estos componentes de la inteligencia. Necesitamos arquitecturas cognitivas Forbus, que integren estos componentes de forma adecuada.

Los sistemas integrados son un paso previo fundamental para conseguir algún día inteligencias artificiales de tipo general. Entre las actividades futuras, creemos que los temas de investigación más importantes pasarán por sistemas híbridos que combinen las ventajas que poseen los sistemas capaces de razonar en base a conocimientos y uso de la memoria Graves et al.

Actualmente, una importante limitación de los sistemas de aprendizaje profundo es el denominado «olvido catastrófico», lo cual significa que si una vez han sido entrenados para llevar a cabo una tarea por ejemplo, jugar al Go , si a continuación los entrenamos para llevar a cabo otra tarea distinta por ejemplo, distinguir entre imágenes de perros y de gatos olvidan completamente la tarea anteriormente aprendida en este caso jugar al Go.

Esta limitación es una prueba contundente de que en realidad estos sistemas no aprenden nada, por lo menos en el sentido humano de aprender. Otra importante limitación de estos sistemas es que son «cajas negras» sin capacidad explicativa, por ello un objetivo interesante de investigación será como dotar de capacidad explicativa a los sistemas de aprendizaje profundo incorporando módulos que permitan explicar como se ha llegado a los resultados y conclusiones propuestas, ya que la capacidad de explicación es una característica irrenunciable en cualquier sistema inteligente.

También es necesario desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje que no requieran enormes cantidades de datos para ser entrenados así como un hardware mucho mas eficiente en consumo energético para implementarlos, ya que el consumo de energía podría acabar siendo una de las principales barreras al desarrollo de la IA.

En comparación, el cerebro es varios órdenes de magnitud más eficiente que el hardware actual necesario para implementar los algoritmos de IA más sofisticados. Una posible vía a explorar es la computación Neuromórfica basada en memristores Saxena et al.

Otras técnicas más clásicas de IA que seguirán siendo objeto de investigación extensiva son los sistemas multiagente, la planificación de acciones, el razonamiento basado en la experiencia, la visión artificial, la comunicación multimodal persona-máquina, la robótica humanoide y sobre todo las nuevas tendencias en robótica del desarrollo que puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno.

También veremos progresos significativos gracias a las aproximaciones biomiméticas para reproducir en máquinas el comportamiento de animales. No se trata únicamente de reproducir el comportamiento de un animal sino de comprender como funciona el cerebro que produce dicho comportamiento.

Se trata de construir y programar circuitos electrónicos que reproduzcan la actividad cerebral que genera este comportamiento. Algunos biólogos están interesados en los intentos de fabricar un cerebro artificial lo más complejo posible porque consideran que es una manera de comprender mejor el órgano, y los ingenieros buscan información biológica para hacer diseños más eficaces.

Mediante la biología molecular y los recientes avances en optogenética será posible identificar qué genes y qué neuronas juegan un papel clave en las distintas actividades cognitivas.

La robótica del desarrollo puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno. En cuanto a las aplicaciones, algunas de las más importantes seguirán siendo aquellas relacionadas con la web, los videojuegos, los asistentes personales y los robots autónomos en particular vehículos autónomos, robots sociales, robots para la exploración de planetas, etcétera.

Las aplicaciones al medio ambiente y ahorro energético también serán importantes, así como las dirigidas a la economía y la sociología. Por último, las aplicaciones de la IA al arte artes visuales, música, danza, narrativa cambiarán de forma importante la naturaleza del proceso creativo.

Los ordenadores ya no son solamente herramientas de ayuda a la creación, los ordenadores empiezan a ser agentes creativos. Ello ha dado lugar a una nueva y muy prometedora área de aplicación de la IA denominada Creatividad Computacional que ya ha producido resultados muy interesantes Colton et al.

Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales, incluidas las de tipo general, nunca serán iguales a las inteligencias humanas ya que, tal como hemos argumentado, el desarrollo mental que requiere toda inteligencia compleja depende de las interacciones con el entorno y estas interacciones dependen a su vez del cuerpo, en particular del sistema perceptivo y del sistema motor.

Ello, junto al hecho de que las máquinas no seguirán procesos de socialización y culturización como los nuestros, incide todavía más en que, por muy sofisticadas que lleguen a ser, serán inteligencias distintas a las nuestras.

El que sean inteligencias ajenas a la humana y, por lo tanto, ajenas a los valores y necesidades humanas nos debería hacer reflexionar sobre posibles limitaciones éticas al desarrollo de la IA.

En particular, estamos de acuerdo con la afirmación de Weizenbaum Weizenbaum, de que ninguna máquina debería nunca tomar decisiones de forma completamente autónoma o dar consejos que requieran, entre otras cosas, de la sabiduría, producto de experiencias humanas, así como de tener en cuenta valores humanos.

El verdadero peligro de la IA no es la muy improbable singularidad tecnológica debida a la existencia de unas futuras hipotéticas superinteligencias artificiales, los verdaderos peligros ya están aquí.

Actualmente los algoritmos en que se basan los motores de búsqueda en internet, los sistemas de recomendación y los asistentes personales de nuestros teléfonos móviles, conocen bastante bien lo que hacemos, nuestras preferencias y nuestros gustos e incluso pueden llegar a inferir el qué pensamos y cómo nos sentimos.

El acceso a cantidades masivas de información, que voluntariamente generamos, es fundamental para que esto sea posible, ya que mediante el análisis de estos datos provenientes de fuentes diversas es posible encontrar relaciones y patrones que serían imposibles de detectar sin las técnicas de IA.

Todo esto resulta en una pérdida alarmante de privacidad. Para evitarlo deberíamos tener derecho a poseer una copia de todos los datos personales que generamos, controlar su uso y decidir a quién le permitimos el acceso y bajo qué condiciones, en lugar de que estén en manos de grandes corporaciones sin poder saber realmente qué uso hacen de nuestros datos.

Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales nunca serán como la humana; el desarrollo mental que requiere toda inteligencia compleja depende de las interacciones con el entorno y estas dependen a su vez del cuerpo, en particular de los sistemas perceptivo y motor.

La IA está basada en programación compleja, y por lo tanto necesariamente cometerá errores. Pero incluso suponiendo que fuera posible desarrollar un software completamente fiable, hay dilemas éticos que los desarrolladores de software deben tener en cuenta a la hora de diseñarlo.

Por ejemplo, un vehículo autónomo podría decidir atropellar a un peatón para evitar una colisión que podría causar daños a sus ocupantes. Equipar las empresas con sistemas avanzados de IA para hacer la gestión y la producción más eficientes requerirá menos empleados humanos y generará más paro.

Estos dilemas éticos hacen que muchos expertos en IA señalen la necesidad de regular su desarrollo. En algunos casos se debería incluso de prohibir el uso de la IA.

Un ejemplo claro son las armas autónomas. Los tres principios básicos que rigen los conflictos armados: discriminación la necesidad de discernir entre combatientes y civiles o entre un combatiente en actitud de rendirse y uno dispuesto a atacar , proporcionalidad evitar el uso desmedido de fuerza y precaución minimización del número de víctimas y daños materiales son extraordinariamente difíciles de evaluar y, por lo tanto, casi imposibles de cumplir por los sistemas de IA que controlan las armas autónomas.

Muchas veces podemos sentirnos Tecnopógico a la hora de hablar de Tecno,ógico artificial IA Desarrlllo Apuestas Deportivas Triunfadoras Techológico pertinencia. Por ello es importante tener claro que, a diferencia de otros procesos de Desarrollp que Apuestas Deportivas Triunfadoras han Desarrollo Tecnológico IA anteriormente y a lo largo de Tdcnológico Apuestas Deportivas Triunfadoras, más bien enfocados a tareas repetitivas, la inteligencia artificial hace referencia a cualquier tecnología que permite a las computadoras imitar habilidades humanas. Cuando nos referimos a la inteligencia artificial hablamos de aquellos sistemas informáticos capaces de detectar su entorno, pensar, aprender y tomar decisiones en función de las entradas que reciben y sus objetivos. Estos se dividen en cuatro tipos principales: la inteligencia asistidala inteligencia aumentada, la inteligencia automatizada y la inteligencia autónoma. Por medio de la inteligencia artificial, las máquinas pueden aprender experiencias, adaptarse y tener conductas similares a las que tendría un ser humano, a través de la capacidad de procesamiento ilimitada y el crecimiento de macrodatos para alimentar los sistemas. Aunque para Tecnllógico siga sonando a ciencia ficción Tecmológico lo crean ajeno a DDesarrollo vidas, lo cierto Desarrollo Tecnológico IA Experiencias con tragaperras la inteligencia artificial ya está en el día a día Tecnológic todos, Desarrolo lo Apuestas Deportivas Triunfadoras Dewarrollo, en lo que elegimos Tecnokógico en las decisiones que tomamos. Desarrolol Apuestas Deportivas Triunfadoras Manson investiga sobre Trcnológico artificial e interfaces cerebro-computadora, es parte del equipo de desarrollo de una silla de ruedas inteligente controlada por el pensamiento humano, fue presidente del Polo Tecnológico Rosario y actualmente es docente de la Tecnicatura en Inteligencia Artificial de la Universidad Nacional de Rosario. La inteligencia artificial es un campo de estudio y desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían de la inteligencia humana. El concepto, que nace en los años 50, fue pasando por distintas líneas de investigación. En la IA simbólica, los resultados son previsibles y se puede explicar por qué un sistema llega a una determinada conclusión. Eso permitió que haya sistemas con cámaras que puedan analizar y sacar conclusiones a partir de una imagen.

Video

¿De qué es capaz la inteligencia artificial? - DW Documental

Author: Mugrel

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