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Carlos Cenollosa sobre Inteligencia Artificial

[Música] nuestro invitado de hoy es Carlos cenollosa doctor en ingeniería informática por la universidad politécnica de Barcelona investigador durante 8 años en el Barcelona súper competiting Center y fundador y ceo desde 2017 de Optimus price una empresa Software que utiliza la Inteligencia artificial para optimizar precios y operaciones en el mundo del comercio electrónico Carlos también es conocido por su labor como divulgador y líder de opinión en substag con una newsletter muy importante en Twitter y en medios de comunicación yo soy Álvaro palauar vizu Y esto es el podcast de arpa Editores donde hablamos con expertos sobre pensamiento política negocios ciencia y tecnología para apoyar el podcast puedes seguirnos en YouTube y Spotify o comprar libros de la editorial está todo explicado en la descripción del episodio y ahora vamos con Carlos cenollosa Carlos hoy quiero hablar de Inteligencia artificial y empezaré con la pregunta muy sencilla que es que es la Inteligencia artificial pues es una definición generalista lo cual a muchos no les gusta la Inteligencia artificial es conseguir que una máquina o sea un ordenador un algoritmo un robot tenga un comportamiento o resuelve un problema considerado inteligente o sea inteligente que se puede resolver por un humano y te digo muchas definiciones porque a veces los humanos no somos racionales o no somos inteligentes somos más emocionales pero es el nombre de una disciplina es como decir que es el arte Pues el arte es pintura es escultura es llevar en la cultura humana a otro nivel la Inteligencia artificial es llevar las máquinas a otro nivel te quedas ahí me quedo aquí sí porque si bajo en profundidad ya Me meteré en detalles que estaríamos definiendo la parte por el todo vale Cuáles son los orígenes de la Inteligencia artificial A quién se le ocurre imaginarse que una máquina pueda pensar y razonar como un ser humano pues hubo una conferencia en Darth en Estados Unidos en los años soy malo con las fechas pero bueno creo que los años 50 donde se reunió una serie de gente que dijo Bueno ahora que ya empezamos a tener computadores de un mínimo de calidad pensamos años 50 o sea el transistor se acaba de inventar todavía la palabra ordenador estaba vinculada a tamaño de una habitación no un pc y dijeron Bueno Qué podemos hacer para que el ordenador no sea simplemente una calculadora más potente que es lo que habían sido sino que puede hacer cosas que hagan más apoyo a las personas y de aquí pues salieron varias señas de investigación una que empezaron muy temprano fue el tema de traducción automática de hecho en la carrera me explicaron una anécdota que no sé si es apócrifa o no pero que durante la Guerra Fría Los Americanos hicieron un programa para aplicar técnicas de Inteligencia artificial la traducción del ruso querían interceptar Comunicaciones y traducirlas y un general pues por lo visto fue a científico y le dijo vamos a hacer una prueba yo te digo una frase en inglés me la traduces al Ruso y me la de vuestro traducción al inglés A ver qué pasa y dice que la frase que le dijo Es the Spirit is willing but the flash is week es difícil traducirla porque nos gusta el juego de palabras pero bueno que el espíritu es voluntarioso pero la carne es débil lo tradujeron al ruso lo tradujeron de vuelta al inglés y le salió de vodka good badmitis rochan o sea el vodka es virtuoso no el vodka es es de buena calidad pero la carne está podrida y el General dijo se corta el presupuesto para esta niña de investigación como digo eh No sé si es verdad los apócrifo en realidad no estaba no estaba súper mega lejos de haberlo entendido Pero bueno la traducción automática es un tema que hemos resuelto hace no demasiados años de hecho yo diría que lo hemos resuelto completamente con chat gpt pero que tiene claro el lenguaje tiene muchas sutilezas estamos a punto de resolverlo pero todavía una editorial que publica muchas redes textos traducidos pero que tiene que hacerlo con a curas y muy muy fuerte del 99,9% todavía no puedo utilizar Inteligencia artificial al menos únicamente para traducir sus textos Pero bueno Efectivamente es muy espectacular cada seis meses de cada seis meses te metes en la aplicación de traducción automática y ha mejorado una barbaridad sí Y ya y como te digo hasta ahora hemos usado técnicas de traducción de una familia determinada que es lo que es Google Translate lo estamos complementando con sistemas pues como webs como linguee en que tú buscas una frase y te busca esa frase la equivalente de esa frase en una traducción hecha por un humano que se supone que es de más calidad pero ahora te digo con chat gpt luego igual miramos en detalle piensa de forma simbólica como un humano como un humano bilingüe O sea no hace una traducción palabra por palabra o fase por frase sino que pasa lo que yo quiero decir lo pienso simbólicamente y lo digo en otro idioma no como sabemos bilingües en castellano Catalán que no tenemos que Traducir hay un paso o sea hay es una traducción o sea más que una traducción es más bien Una una persona tiene una máquina bilingüe que conceptualiza lo que significa algo en el lenguaje 1 en una especie de lenguaje universal que sería el de la inteligencia Y después recupía ese contenido en el lenguaje 2 Exacto pero espera estamos viéndonos algo muy muy muy concreto y muy tangible y muy actual Cuál es la diferencia entre una computadora y una Inteligencia artificial has dicho que en los años 50 teníamos calculadoras muy grandes del tamaño de una habitación luego tuvimos calculadoras más pequeñas de mesa pero que seguían sin ser inteligencias artificiales y ahora de repente llamamos a esas mismas máquinas o a los softwares que están funcionando dentro de esas máquinas inteligencias artifi decir puedes dar como mucho más detalles sobre todo esto sabes que Qué pasa Qué había no que era un ordenador en los años 50 Cómo funcionaba cuando aparece el silicio los transistores explica hace un poco de historia de la informática y intentando también distinguir pues lo que es computación o procesamiento de información o de datos de la emergencia de algo así como una inteligencia comparable entre ingeniería humana no sé si tiene sentido lo que estoy diciendo Sí sí los orígenes de la informática son bueno los ábacos las reglas milimétricas las calculadoras básicamente o sea los ordenadores se inventaron para hacer cálculos de hecho el primer la primera gran aplicación de informática no se llamaba todavía Así era calcular el censo de Estados Unidos tabular datos descenso de Estados Unidos de principios del siglo XX o sea hacía sumas y restas la gracia era que sin equivocarse muy rápido Entonces ya sólo esto tenía como una calculadora tenía mucho valor entonces históricamente Perdona qué base material tenía si es que lo sabes eran Yo diría que eran mecánicas las primeras explican el objeto un reloj un reloj un reloj un autómata en un reloj en el que tienes engranajes y palanquitas pues imagínate un engranaje que tienes el uno otro engranaje tienes las o sea las unidades las decenas las centenas y cuando el de las unidades ha girado 10 veces hace que gire el de las decenas y cuando agendado diez veces gira el de las centenas a la base mecánica de las primeras calculadoras era así las máquinas registradoras de las primeras que había en las tiendas eran exactamente esto tú apretabas el uno el tres El Siete giraba unos cilindros unos engranajes y te hacía la suma de forma totalmente mecánica la típica pues esto el típico engranaje que pensamos esto eran las primeras computadoras eran analógicas luego se pasaron a digitales que es el famoso es uno sinceros no todo el mundo hace chistes de del binario del uno y cero primero implementados con válvulas de vacío pero durar un poco porque enseguida afortunadamente se inventó el transistor los chips integrados y ahora estamos ya en el mundo de la cuántica que es aquello no es lo conozco muy poco y puedo dar solo pinceladas pero básicamente la informática Cuando dio el gran salto fue con invención del transistor transistor es un mecanismo electrónico que te permite controlar el flujo de Electricidad o sea tiene tres patas entonces la electricidad entra por aquí sale por aquí y una tercera pata que es la que te controla si dejo pasar electricidad o no esto permite crear puertas lógicas estoy metiéndome muy a saco no no tranquilo permite que te lo diré permite crear puertas lógicas básicamente tú Imagínate que tienes una una acequia por la que pasa el agua es un transistor el agua fluye de no sé de norte a sur y tú tienes una compuerta una compuerta Es correcto que la puedes subir o bajar es el transistor lo que te permite es de forma electrónica controlar estas compuertas Que suban y bajan anteriormente con las válvulas de vacío eran medio automatizado medio mecánico y anteriormente con los engranajes era totalmente mecánico alguien tenía que darle un botón entonces la gracia del transistor Es que le permite controlar la electrónica mediante electrónica y a partir de aquí pues la la digamos que la informática explotó se miniaturizó cada vez más pequeña más rápida estamos ya casi casi o sea todavía se puede hacer un poco más pequeño pero empezamos a tener los límites ya de la física de que la luz no puede viajar la electricidad no puede viajar tan rápido del punto al punto B O sea que igual las cpu del futuro técnicamente no podrán ser mucho más rápidas que las que tenemos hoy día habrá otras estrategias para hacerla más potentes pero ya estamos como empezando los límites de la física al sistema actual las válvulas de vacío Cómo funcionaban o sea el ordenador de una habitación con válvulas de vacío esas fotos que algunos habrán visto no tubos extraños y personas de los años 50 que cómo funcionaba ese tipo de ordenadores no me veo capaz de explicarlo porque es más electricidad que electrónica y digamos que no ahí me pierdo pero es un por lo que yo he entendido es un mecanismo que está a pie entre algo puramente mecánico y algo puramente digital vale En todo caso la capacidad de computación o de cálculo de estas máquinas va en aumento a lo largo del siglo XX de manera exponencial Sí y llegamos Pero eso eso por ahora son los cálculos no es inteligencia bueno Qué relación hay entre capacidad de cálculo y la Inteligencia artificial aquí la clave es que consideramos inteligente ya desde el inicio nunca se ha considerado como inteligencia una calculadora muy rápida calculadoras matemáticas es álgebra pero si no sé Excel es una calculadora muy avanzada no Excel es Inteligencia artificial Bueno a simple vista no pero tiene cosas que igual Sí quiero hacer un poco más inteligente ha habido grandes Campos donde desde los años puesto 50-60 Ya se quería avanzar porque se consideraban Inteligencia artificial muchos a día de hoy están resueltos y Esto hace que haya gente que lo considere que ya no es Inteligencia artificial porque como ya lo hace una máquina pues es como que el problema deja de ser interesante no lo que hemos hecho la humanidad es resolver un problema pero no significa que el problema no haya sido complicado por el hecho de que esté resuelto por ejemplo por ejemplo visión por computador identificar se empezó a usar en sistemas de correos la identificación de remitentes y destinatarios en cartas para ordenar las cartas para donde fueran y esto está Ultra resuelto o sea hoy día Cualquier móvil le haces una foto a estos libros y te saca el texto que tienes de una imagen que es algo que los humanos hacemos muy bien las máquinas hacían muy mal entonces la visión por computador tiene identificar textos identificar caras identificar si una foto y un perro o un gato un caballo o una casa Qué persona es la que hay Bueno si en una foto de satélite Pues hay un silo nuclear o hay una granja o sea la identificar objetos en fotografías es algo que está resuelto en un 99,9%, por Inteligencia artificial y que en los inicios No sé no se sabía si esto iba a poder ser así Pero afortunadamente ha sido así con lo cual el gran problema que era la visión por computador a día de hoy está prácticamente resuelto y nos permite desarrollar toda una serie de algoritmos y aplicarlos al campo de la robótica que es como el segundo gran campo que había de Inteligencia artificial creo que todos tenemos Claro que si aquí tenemos un robot humanoide bípedo que más o menos habla aunque sea con voz robótica de Stephen Hawking pues lo vamos a considerar que es Inteligencia artificial un coche que se conduce solo lo consideraremos que es artificial pero claro ya hablamos de sistemas que interaccionó con el mundo real Entonces desde siempre la robótica la los brazos motores los servos los engranajes el conseguir que una máquina interactúe con el mundo físico se ha considerado bastante Inteligencia artificial aquí también hay una barrera clara que es si tú tienes un no sé un brazo robótico de radiocontrol o sea un toro mecánico no es Inteligencia artificial No una persona que con una palanca sube baja y demás Pero hoy día tenemos almacenes como el de Amazon y otras grandes superficies que ya tienen brazos robóticos que van autónomos al brazo yo quisiera [ __ ] un libro de esta estantería tú no tienes programado el brazo diciéndole muévete 45 grados a la izquierda avanza 20 centímetros abre la pinza no tú le dices coge el libro y entonces el robot valoro aquí sabe lo que es un libro sabe los límites físicos del libro va con la pinza lo coge se lo trae y lo deja encima de la mesa esto es hay gente que opina que que no pero he discutido por Twitter con gente pero claramente es Inteligencia artificial qué más tenemos la traducción era un campo no con la anécdota que he comentado al principio muy típico de Inteligencia artificial lo que se llaman los agentes autónomos o sea No necesariamente que puedan hablar pero los Bots de trading de bolsa se consideran interés artificial Por qué Porque es un algoritmo al cual tú le das un objetivo le das unas o Le enseñas Cómo interactuar con el entorno típicamente son otros Bots de trading y le dices Yo quiero que me maximice mi el dinero que tengo en el banco Esta es la orden que le das al Bot yo quiero que me maximice el dinero que tengo en el banco claro Entonces esto es el caso más más extremo de por medio normalmente al Bot lo que haces también es le tuneas le configuras ciertos parámetros pero el voz va solo el Bot va solo por un sistema de semáforos de una ciudad que se comunican entre ellos para ponerse en verde o en rojo en el tráfico es Inteligencia artificial porque tú le has puesto un objetivo que es maximízame el ancho de banda no el caudal del tráfico por las calles y espabilate y el sistema lo haces ahí hoy día Tenemos muchos más sistemas de Inteligencia artificial de los que nos parece lo que pasa es que están focalizados a resolver un único problema o sea hasta hace muy muy poco no teníamos un sistema que hablara prácticamente se comportará como un humano como una persona pero teníamos estos semáforos brazos mecánicos identificar objetos en fotos de forma más eficiente y más rápida que una persona esto ha existido desde hace muchos años el famoso caso de jugar al ajedrez tengo por aquí igual ese momento de sacarlo que es un libro del año 84 que me lo compré por curiosidad histórica no es historia de la informática escrito en presente digital delly Hace como un juego de palabras de Bueno te traemos un menú de diferentes autores que van a escribir sobre diferentes temas y aquí la gracia es que los autores que tienes por aquí pues tienes por ejemplo Steve Wars nearch fundador de Apple él es solomon uno de los de los grandes pensadores del mundo de la informática Ted Nelson inventor del hipertexto creo que está también [Música] de Estados Unidos gente gente muy informativa los creadores de la informática personal están consiguieron afortunadamente recopilarnos todos en un libro no y les dijeron bueno hacen una como un periodo de historia de la informática evidentemente hasta el 84 y luego se pone a pensar sobre el futuro y te das cuenta de que en el año 84 ya sabían que pinta tenía un ordenador del futuro y Qué pinta tenía Inteligencia artificial he marcado aquí hay uno que me gusta mucho marcar un par de cosas No me quiero centrar en el libro eh Pero bueno y uno que se llama the Magic box de Magic Box la caja mágica y repito año 84 donde la informática personal todavía era un misterio hay varios artículos que por ejemplo le explican a la gente que no hay riesgo de electrocutarte cuando usas un ordenador si hablamos de un contexto en el cual mucha gente tenía incluso miedos a un ordenador porque no es que esto es electricidad No te preocupes si había habido muchísimo pánico al principio del siglo XX bueno había vivido mucho pánico Con razón porque había muerto mucha gente durante la electrificación de las calles o con la electrificación masiva de las calles por la media tensión había muy poca seguridad igual que moría muchísima gente en coche no en los años 20 y 30 y demás pues pero bueno sí sí Perdón me refiero en un contexto en el cual no se daba por hecho que la informática se fuera a comer en el mundo y aquí tienes unos Pioneros que te dicen que sí y te dicen además Cómo se va a comer el mundo del mañana y te explica recuerdo lo que digo en el 84 tú te comprabas un pc y tenías la torre la pantalla el teclado otro configurabas tú y aquí hay un tipo les solomon uno de los grandes visionarios que dice la mayoría de los usuarios lo que quiere es una caja mágica que saquen del envoltorio y que lo haga todo el software vendrá de la línea telefónica hoy día no se imaginaban que existiera el WiFi o el 5g los usuarios simplemente escogerán los datos de la base de datos que desean paguen una suscripción para recibir su password y así podrán usar el software O sea ya me estaban pensando en que el software no se distribuirán disquetes sino que tú trabajarás de internet en aquel momento internet todavía era muy incipiente estamos básicamente siguiendo el camino marcado por Los Pioneros de la informática la innovación va en la línea de lo que todo el mundo se esperaba y la Inteligencia artificial pasa Exactamente lo mismo o sea tengo por aquí otro artículo sobre Inteligencia artificial explica pues la conferencia de armaud y hay un punto que creo que está por aquí hay un punto en el que dice cosas que un ordenador nunca podrá hacer y sale la foto de marlin Monroe cosas que no puedo hacer nunca un ordenador y lo he marcado porque este artículo es de los pocos que ya está obsoleto o sea un pionero así como Los Pioneros decían los ordenadores no tú lo sacarás de la caja y ya está te bajarás el software de internet aquí dice no un ordenador nunca puede ser visionario o sea un ordenador no puede tomar una iniciativa ideológica esto ya no es así desde desde chat gpt un ordenador puede tomar necio ideológica un ordenador nunca podrá ser un compañero World O sea no es caliente es un cálido cálido no que te haga compañía como diciendo sonadores Siempre será una calculadora fría y tampoco es así un ordenador nunca será barato claro como se iban a imaginar hoy en día que por 100 euros tienes un ordenador más potente que el que nos llevó la luna los ordenadores nunca nos harán mejores amantes de nuevo y decían un ordenador siempre está en una calculadora no no será un elemento de transformación humanística y estamos viendo que que sí no que el ordenador que transformará a la humanidad en algo que no lo sabemos y que ya no está en el campo de los primeros de la informática sino que está en el campo de la ciencia ficción estamos empezando a dirigir la investigación científica allí a donde pues Star trek Star Wars 1984 ella hay todos los libros históricos pensaban que íbamos a llegar estamos llegando ahí pero antes de ir al futuro me gustaría entender un poquito mejor lo que es una Inteligencia artificial porque no estoy seguro de que lo hayamos definido todavía del todo bien o es que a mí me cuesta pero Cuáles son los los componentes de una Inteligencia artificial hemos hablado de algoritmo antes que una Inteligencia artificial que es un algoritmo es un algoritmo capaz con capacidad de aprendizaje un algoritmo con capacidad de interacción compleja Cómo de cuáles son los componentes de una Inteligencia artificial y luego también me gustaría que analizáramos las tecnologías que están detrás de la Inteligencia artificial pero primero el tema de Qué es exactamente una Inteligencia artificial versus una computadora o un software que no es inteligente vale o sea por ejemplo Qué diferencia hay entre el bloc de notas del móvil y chat gpt o sea que hace que chat gpt sea diferente que por ejemplo pues son técnicas de programación O sea tú estás Cuando programas era un poco como se programa porque igual puede ser Está interesante no para programar las tele Sale pues el típico hacker con la pantalla de Matrix y demás tú lo que tienes es un editor de texto como el Word pero especializado para programar y las instrucciones al ordenador el tipo de instrucciones que le das es lo que hace que algo sea Inteligencia artificial o no por ejemplo yo como Cómo se programa el blog de notas del móvil Pues tú dices dibújame una ventana en el móvil en esta ventana me pones un en una caja para que el usuario pueda escribir texto y cuando el usuario escriba texto pues luego hay un botón que es para guardar un botón que es para abrir un botón que es para compartir muy grandes rasgos esto es la programación saturadas instrucciones reactivas si el usuario hace esto Tú respondes lo otro la Inteligencia artificial en general lo que hace es una estrategia diferente de programación en que dice no lo primero que tienes que hacer es aprender la clave de la guía es aprender te voy a dar un montón de texto son como pasamos del bloc de notas a chat gpt Pues mira yo cojo la Wikipedia y te digo léete toda la Wikipedia al software luego veremos como letra Wikipedia Vale has entendido la Wikipedia sí ahora en vez de cuando el usuario pulsa una tecla Pues tú dibujas esa carácter por pantalla y luego lo guardas o lo abres un fichero lo que haces es con todo este conocimiento que tienes coges el texto del usuario y intentas entender lo que te está diciendo qué conceptos son conceptos clave qué es lo que te está preguntando que te pide que haces que que hagas y aplicando el conocimiento que tienes de la Wikipedia en este en este caso le das una respuesta esto podría ser Google vale Google es Inteligencia artificial digamos que no Simplemente por contraste vale Google les tiene mucha información y te da una respuesta a lo que tú le preguntas claro desde el momento en que Google ya más recientemente no solamente te dice mira he encontrado una web que tiene lo que tú buscas sino que te dice no tú me has preguntado qué distancia de la tierra a la luna y te doy una respuesta que es x kilómetros por qué Pues porque en la Wikipedia dice esto luego hay un artículo de la miti que dice esto y luego en el New York Times dice Esto entonces yo doy por Bueno este resultado Bueno ahí ya el sistema está tomando una decisión no es un simple bibliotecario que te dirige a no Búscalo en este libro y espabilate sino yo creo que la respuesta correcta es esta entonces este es el Este es el Salto sabes concretamente por ejemplo no el caso de Google es el algoritmo de page Bank no es el que cómo funciona Qué hay dentro del Código de bates rank es Es como una una manera de responder a preguntas escritas o ahora por por audio también de las personas que se meten en Google Sí o sea un sistema de Inteligencia artificial tiene muchos componentes y todos muy sofisticados page rank es un elemento que podría ser parte de un sistema de ella y que de hecho yo lo considero no que es darle es tomar una decisión respecto a qué páginas son más creíbles y qué páginas son menos creíbles O sea tú te vas al blog de Carlos cenollosa que dice que el cielo es rojo y como el blog de Carlos cenollo y especialmente este artículo tiene pocos enlaces y pocas citas le doy poca credibilidad entonces me voy a la Wikipedia o a la web de la bbc que dicen que el cielo es azul y le doy más credibilidad lo que estamos haciendo es replicar cómo funciona de hecho conocimiento humano en base a papers no en base artículos cuando un artículo tiene un montón de citas y todas son positivas pues todas por bueno aquello cuando un artículo tiene muchas citas para refutarlo pues lo das por malo y hace Exactamente lo mismo es como qué credibilidad tiene esta página Y por consiguiente los datos que hay en esa página esta información en función de lo que opina todo el resto del mundo se abusa es un algoritmo que usa datos generados por humanos para que la máquina tome una decisión y esto es cómo ha funcionado tradicionalmente la Inteligencia artificial con esto evidentemente es inteligencia es decir te has montado has duplicado el sistema epistemológico básico de Cómo se dice se me ha ido la palabra de en fin de acreditación de las fuentes sí correcto has automatizado algo que antes solo podía hacer una persona y además le has dado un grado de fiabilidad quizá incluso mejor porque no tiene un sesgo de Pues yo ya sé yo soy tierra planista Entonces yo por mis propios sesgos ideológicos todas las webs que dicen que la tierra redonda les pongo un ranking inferior aunque sea de forma inconsciente esto la máquina no lo hace la máquina es en principio es neutra aunque evidentemente tú lo puedes meter sesgos y como estamos viendo también cuando entrenas un sistema con textos de toda la humanidad se alimenta de estos sesgos [Música] están tuneados por humanos para decir pues no te vuelvas nazi estas cosas que igual tienen muchos hits pero se ha demostrado que son falsas pues no estén gastando en cuenta etcétera Es algo es una traducción de algo que es complejo y sofisticado cuando lo hacen los humanos y ahora lo hace una máquina entonces tiene tiene mucho Marimar entonces cosas que hace unos años podían parecernos Milagros tecnológicos y propios del mundo de la Inteligencia artificial A lo mejor hoy ya no nos impresionan Y tenemos tendencia a pensar que no son Inteligencia artificial sino simplemente informática correcto ganar a garicas parofa en un juego de ajedrez en el libro que he mostrado Antes había un artículo sobre el ajedrez decía que el día que una máquina pueda ganar un humano será un gran éxito de la Inteligencia artificial y hoy día lo damos como que tenemos unos programas de ajedrez en el móvil que le tienes que poner el modo fácil para poderlos ganar porque es que si no tienen tanta Potencia de cálculo pese a todo el juego de ajedrez es un juego que está más basado en potencia de cálculo que en razonamiento y aquí entramos ya en una zona gris en la cual creo que nos podemos meter pero siempre que esté muy claro que no es necesario que haya un razonamiento pulcro filosófico socrático para que algo se considere Inteligencia artificial un razonamiento más difuso O sea no tiene que ser a dónde voy es que hay un concepto del sector que se llama mover la portería cuando estás jugando a fútbol quizás en un campo de fútbol y chutas y lo vas a meter por la escuadra y de repente la portería te la echan para atrás y el balón sale fuera qué ha pasado no es que hemos considerado que chutar desde punto de penalti es demasiado fácil Entonces te hemos movido un poco la portería esto en el campo de la ia vas a constantemente cuando se resuelve un problema la gente dice es que no era tan complicado y Claro tú tienes a los científicos diciendo juegos sí que era complicado si me ha costado muchísimo sacarlo pero se va moviendo moviendo moviendo la portería hasta el punto en que yo he visto a gente defender pues esto que chat gpt no es Sia que el robot humanoide de Boston dynamics no decía que me estás contando Tú Enséñale esto a un catedrático de illa del año 85 y le vuelan los plomos Claro que sí Entonces es verdad que lo que digamos el refugio de los que no quieren ver Inteligencia artificial o inteligencia en este tipo de innovaciones es que es la relación o existe una diferencia entre cálculo y razonamiento que no sé si tú mismo me sabes explicar no O sea no se sabe si si el razonamiento es podría llegar a reducirse a suficiente cantidad de cálculo o si el razonamiento tiene una naturaleza fundamentalmente distinta a la naturaleza del cálculo por potente que sea la capacidad de cálculo esta pregunta yo creo que es la pregunta clave no tiene una gran respuesta pero yo te daré mi opinión la informática y la Inteligencia artificial viene del campo de la matemática pura que de hecho no es como razonamos los humanos o sea estábamos intentando simular un razonamiento de un humano que está basado en un cerebro reptiliano de instinto y un neocórtex que es más de razonamiento y en un contexto social y unas emociones y una bioquímica intentando modelarlo matemáticamente entonces la discusión que se tenía clásicamente era si con matemáticas es imposible modelar un cerebro humano porque es que es una cosa mucho más compleja mediante las multiplicaciones las sumas y las restas porque es que además hay mucha gente que es inteligente y no sabe su mayor restar hoy día es complicado pero en el siglo XIX pues había gente iletrada que hablaba pero no sabía ni leer y aún así razonaba y en los grandes pensadores del mundo clásico los matemáticas que sabían eran muy limitadas comparadas con las de hoy día pero es decir unos razonamientos ideológicos espectaculares yo se creía que estos dos mundos era muy difícil de unir ahora los nuevos modelos Inteligencia artificial que están basados que se llama large Language models o sea modelos basados en muchísimo texto en entrenarlos con la Wikipedia como decía antes estos sistemas razonan de forma más parecida a un humano que es a través del lenguaje y lo que estamos viendo para mí es un descubrimiento mucho más importante de lo que es el de lo de lo que se le ha dado estamos discutiendo No como es el señalar a la luna no y el tonto Mira el dedo estamos discutiendo sobre el dedo y no sobre la luna porque hemos visto que a un sistema que tú lo entrenas con texto como si fuera un humano a base de juntar palabras porque Mira esta palabra suele Cuando digo el cielo es azul pues detrás de la palabra cielo hay un 60% de probabilidades de que la gente diga azul o sea una máquina que te repite tópicos que ha aprendido leyendo escritos de la humanidad se parece mucho más al razonamiento de un humano que un sistema que está basado en ahora podemos entrar redes neuronales matemáticas estadística probabilidad evidentemente por detrás de los sistemas de texto también en matemáticas y estadísticas todo es matemáticas y estadística pero la forma como es tan estructurados hace que voy al punto final En mi opinión hemos demostrado que es posible razonar a través del lenguaje sin darle principios de razonamiento lógico o filosófico clásico simplemente juntando letras una máquina es capaz de razonar vale podría estaba pensado que podría darse la paradoja para los que pueden defender que no sé que por ejemplo chat gpt no es Inteligencia artificial que poco a poco como como las inteligencias o las noias van resolviendo problemas el tráfico en las ciudades el ajedrez o lo que sea pues claro podríamos llegar a un mundo en el que todo lo hacen las ias o en fin un montón como ya ocurre de hecho pero en el futuro próximo podrían hacer todavía muchísimas más cosas y aún así no los humanos Serían como los últimos tontos que no se han dado cuenta de que en realidad la inmensa mayoría de decisiones y de operaciones están siendo llevadas a cabo de manera Autónoma útil funcional eficiente por Inteligencia artificial Leí una frase muy buena en un artículo que decía que podríamos estar en un escenario tipo Terminator 2 y aún así habría un académico alemán entrar universidad defendiendo que los terminators no sonía porque técnicamente lo que hay por detrás es una red neurona algo un sistema de Deep learning con Transformers que no sé qué si al final la cuestión es que es la inteligencia humana si es que es eso no es vamos a intentar defender que Existe algún tipo de unicidad de la inteligencia humana o no [Música] Bueno creo que luego Volver al tema de la historia computación porque creo que nos han quedado algunos huecos pero como estábamos hablando de esto Qué tecnologías hay detrás de una guía Cuáles son las el stack Tecnológico no el stack pero las principales tecnologías que hay detrás de una guía pienso en en Machine learning o en redes neuronales o en computación evolutiva en fin todos estos asociados con ia que personalmente No sé exactamente qué significan Si tuviera que explicarlos bien son bueno por detrás hay matemáticas y estadística en la gran mayoría de cosas y hay diferentes líneas de trabajo incluso algo que clásicamente se ha considerado iría que hoy día ya no se considera y aquí digamos que puedo entender mejor a los críticos lo que se llama un sistema experto una de las primeras aplicaciones de la guía era crear de nuevo un sistema experto que no lo definiré para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades un sistema experto es un experto codifica un programa en el que le dice Pregúntale al paciente si tiene fiebre bueno toma la fiebre al paciente tiene fiebre Sí sigue por esta línea tiene fiebre no sigue por esta línea si tiene fiebre Pregúntale si tiene dolor abdominal sí no es una codificación en la cual un conjunto de médicos expertos dicen Bueno cómo lo haríamos un diagnóstico general a un paciente pues así pues esto lo programamos este sistema no aprende no es Dinámico ahora réplica una evaluación médica que hace un médico inteligente por eso clásicamente se consideraba que esto era una guía y funcionaron muy bien demasiado bien tanto que el lobby medico decidió no usarlos Pero tenemos o sea se han hecho muchos estudios en los cuales una máquina diagnostica mucho mejor una enfermedad que un médico pero se ha decidido no usarlo esto aquí hay cero matemáticas cero estadística estamos codificando en un programa la forma literal de razonar de una persona es lógica lógica más informática Exacto es lógica pero no hay un entrenamiento entonces luego están los sistemas basados en Machine learning Machine learning Es que la máquina aprenda entonces Cómo aprende Bueno pues aprender en realidad lo que significa es montarse una gran base de datos típicamente relacionando conceptos una por ejemplo un sistema de aprendizaje pues puede ser un lo más típico es la red neuronal la red neuronal de nuevo es un modelo de programación en que tu programas un sistema de datos en el cual lo que haces es dividir un problema muy complejo en microproblemas Pero tú no le dices a la máquina como es Esta división es un caso muy típico de reconocer patrones en fotos reconocer Dime quién hay en esta foto vale tú coges al sistema y le dices lo entrenas como si fuera un cerebro humano con neuronas cada neurona tiene una responsabilidad muy pequeña de identificar por ejemplo unos pocos píxeles de esta foto pero tú no dices la neurona 1437 me identificas este Rango de píxeles en neurona 914 identifica este arma de píxeles no tú lo dices esto es una foto divididos el problema de tal forma que me tenéis que aprender que todas estas fotos son de Álvaro todas estas fotos son de Carlos todas estas fotos son de un perro estas fotos son de un gato y el sistema automáticamente reorganiza su sistema neuronal dándole pues esto unos valores matemáticos de forma que cuando al sistema le demos nos hacemos una foto tuyo el sistema digan en esta foto salen Carlos y sale Álvaro y sale el libro y sale un vaso de agua y micrófonos y demás esto llevado al extremo matemático o sea con muchas neuronas mucha Potencia de cálculo es lo que se llama Deep learning que es la base de la guía moderna Deep learning es pues un sistema que está programado como un Cerebro en el cual tú le entrenas con muchas observaciones durante un primer periodo Tú le tienes que ayudar a ajustarle no para que el sistema entienda si lo estás cambiando y lo está haciendo mal pero llega un punto en el sistema ya va solo y cuando tú le das una foto nueva una imagen nueva una un texto nuevo te sepa reconocer qué es lo que es lo que hay sí como como ha ido la explicación No bien o sea entiendo que o sea al menos lo intento decirte lo que he entendido de la explicación una cosa que entendido es que para empezar hay un input básico que es la base de datos hacen falta muchos datos Cuanto más datos O al menos uno de Los criterios de calidad de la guía o de potencia de la guía será la base de datos la calidad de la base de datos Y la extensión esta base de datos es tratada por un entiendo por una tecnología o una forma de procesar información que es la red neuronal la lógica de las redes neuronales no entendido muy bien cómo funciona la lógica de las redes neuronas Pero quizás no puede explicar mejor pero en todo caso hay una info hay una red neuronal hay un profe que le dice a la red neuronal Oye procesa todo esto organízate entre organizados neuronas para procesar todo esto no sé muy bien cómo cómo se organizan las neuronas pero igual luego nos lo explicas y a este proceso este proceso recibe el nombre de Machine learning o de Deep learning hay que corregir en las primeras etapas del proceso o hay que ayudar a la máquina o al sistema la red a entender Si está haciendo bien o mal las cosas y llega un punto en el que el profesor no mediocre alumno el que no supera al maestro decía Leonardo Da Vinci el profesor se puede ir a casa y la Inteligencia artificial ya funciona bien Y entonces se puede pasar de la de la Beta a la versión pública y en principio debería ir pocos errores Sí sí Ese es el modelo general es el modelo general de cualquier ia actual entonces hay una cosa que no entiendo tú tienes una base de datos en la base de datos tienes informaciones y entiendo que debes tener también algún tipo de lógica de análisis de la información o sea cuando decías aquello de vincular palabras has dicho vincular conceptos verdad que Cómo funciona la vinculación de conceptos o sea cómo me parece complejísimo es que eso es lo que no entiendo el ejemplo con chat gpt porque me lo he estudiado recientemente y porque luego explica también lo que Cómo funciona el tema de Lo intentaré es que realmente Ya ves No tampoco quiero pasarme de listo es hay mucha matemática y yo te diré también que yo que hace no hemos comentado pero yo hace un tiempo que estoy yo ya no programo Y ya y ahora tengo mi empresa Entonces yo dirijo a la empresa Pero programo poco entonces quieras que no hay cosas que se te oxidan Pero bueno cómo funciona chat gpt contexto pues vamos a vamos a Wikipedia y cogemos toda la Wikipedia y se lo metemos a un sistema que lo intentaremos definir y lo primero que le dices al sistema es quiero que aprendas a relacionar conceptos No pues cielo azul no sé caballo grande árbol alto pero solo esto estamos hablando de millones y millones de relaciones sí es esto que no entiendo sí es que hay mucha matemática matemática o humanos que han hecho el trabajo de base matemática tema de entender dónde están la densidad o sea saber entender densidad de relaciones entre cielo y azul cosas así correcto correcto la la una de las tecnologías que usa chat gpt que se llaman Transformers lo que hace es transformar el texto en en menor dimensionalidad o sea simplificar el problema de cierta manera imaginemos y no sé si un podcast explicar una gráfica vamos a vamos yo te voy a decir conceptos vale Y tú mentalmente piensas Cuáles están más cercanos entre ellos y más alejados entre ellos vale Y te digo perro gato calle y edificio tú en tu cabeza has dicho perro y gato está más cercanos calle edificio está más cercanos Por qué bueno pues porque tú has pensado perro y gatos son animales seres vivos lo otro es inanimado es mobiliario urbano llámalo como quieras Vale entonces ya te digo caseta tu caseta automáticamente la has colocado entre mitad camino entre perro y edificio porque has dicho es un edificio pero es un edificio para un perro Esto es lo que hace un Transformer leer alimentarse de toda la Wikipedia y decir estos conceptos tienen más sentido Unidos y crea como como pequeñas ciudades de conceptos relacionados entre ellos y lo es lo es es pues muy sofisticado y necesita una Potencia de cálculo que flipas claro esto Ahora lo has hecho con cinco palabras pero es que hay 35.000 palabras entrenar chat gpt o sea esto que te digo de meter a la Wikipedia y que te crea una base de datos se estima que cuesta 5 millones de dólares cada entrenamiento cada entrenamiento y una ronda de entrenamiento para que te da Pues para por ejemplo actualizar conceptos de nuevo me centro Mucho igual hace que el podcast no envejezca muy bien pero creo que para mí es Marco no antes y un después está entrenado hasta conceptos de octubre 2022 creo que es ahí dijeron cosas que aparezcan a partir de aquí el sistema no lo sabe Y ahora están empezando a reentrenarlo con conceptos más modernos pues cada vez que sale una versión nueva de chat gpt la empresa opening se ha gastado 5 millones de dólares en potencia de cálculo para entrenar la base de datos es espectacular o sea sí sí si tu duda era No me creo que pueda ser así porque es que el problema es tan complejo La respuesta es que sí el problema es tan complejo y cuesta tanto realmente Vale entonces me parece efectivamente muy complejo porque me parecen números muy grandes no entiendo que se pueda hacer así en términos lógicos o matemáticos pero bien ostras si has de hacer esto para el conjunto de saberes humanos suena muy grande pero bueno puede ser que para las computadoras actuales pues vamos no puede ser claramente es posible procesarlo todo y solo por cinco millones de dólares Pero entonces tenemos base de datos tenemos Transformers y los Transformers forman parte de la red neuronal o son algo diferente de la red neuronal no O sea por volver a la explicación sabes eso es una combinación de tecnologías la red neuronal es la es el modelo de programación básico para para este sistema claro Deep learning es un concepto que significa que tienes una red neuronal pero muy grande le han puesto una etiqueta de marketing diferente Pero es una red normal clásica como las que yo estudiaba en la carrera pero con muchas neuronas le llaman dip porque Deep es la profundidad de las neuronas que tiene lo cual hace que las el grafo de conexiones de combinaciones matemáticas se ha bestialmente grande este este sistema lo que hace es detectar pues relaciones entre conceptos esto lo sumamos a los Transformers que más tenemos La Chuleta pero los Transformers son la relación entre conceptos No sí pero no es una red neuronal Es una herramienta matemática que a través de una serie de inputs te saca hemos dicho no perro gato calle tal Entonces yo imagínate a perro le asigno la etiqueta uno a gato le asignó la etiqueta uno y medio porque está cerca de perro a calle le asigna una etiqueta mil y edificio la etiqueta 500 y caseta como está entre perro y edificio lesionó la etiqueta no sé 150 asignar etiquetas en realidad lo que hace es simplificar este problema tan complejo lo simplifica pues esto en un grafo de relaciones y lo que hace después es vale sabemos tenemos un poco los conceptos organizados con todos los datos y la gracia está en después vale cuando el Humano me dice escríbeme un artículo de 500 palabras sobre la diferencia entre perros y gatos Pues de aquí como te sale el artículo Pues porque el sistema sabe primero está entendiendo lo que tú le has pedido cosa que comprensión lectora mejor que un alumno promedio de bachillerato lo cual eso es otro tipo de tecnología o sea es otro bloque tecnológico no es sí es la es el transformar un texto es lo que estabas diciendo antes la capacidad voy saltando claro voy saltando un poco porque es que hay como muchas piezas para llegar hasta esta GB con muchas piezas independientes y cada una de ellas ya con mucho valor Pero simplemente por yo sé es complicado pero si consiguiéramos entender el conjunto de piezas que hay detrás de chat gpt Aunque haya sido difícil y yo no tenga ni [ __ ] idea y te haga Volver a empezar y no entiendo las cosas con facilidad ya es muchísimo vale si dentro una hora venga hemos entendido Cuáles son esas piezas y realmente uno puede decir [ __ ] Pues creo que he entendido Cómo funciona el chat gpd por detrás yo creo que nos podemos dar vamos habremos utilizado muy bien la mañana quiero ser impreciso y además como os digo ello A ver es mi sector pero es que tiene tiene mucha historia dónde nos hemos quedado a ver yo creo que nos hemos quedado en que tenemos unas bases de datos nos Transformers que permiten analizar esas bases de datos etiquetar conceptos dentro de las bases de datos en una única dimensión porque la has puesto números Pero bueno para la explicación en una dimensión Y luego tiene redes neuronales que es una red neuronal y neuronas que sigo sin saber exactamente cómo funcionan y por otra parte estábamos por el lado del fronten del chat gpt en la capacidad de análisis de lenguaje natural y de transformación de ese lenguaje natural en significado y traducción de ese significado en otra lengua o para por ejemplo entender una pregunta y ofrecer una respuesta vale Te propongo una cosa en vez de explicar chat gpt a degüello vamos a explicar el asistente del móvil que es lo mismo pero en miniatura vale Y luego hacemos el Salto a que hace diferente una cosa de la otra vale el asistente del móvil la base es la misma en tú le dices No sé Recuérdame dentro de 15 minutos que no sé no que rellenar un formulario es el sistema dice vale primero usa está muy entrenado para usar palabras clave no el Recuérdame el Pon un temporizador Llama a tal persona con lo cual una base de datos pequeñita pequeñita está como muy tuneada manualmente para los no sé los 20 casos de uso típicos del asistente del móvil después la parte quizá más más interesante el asistente del móvil es que te reconoce la voz entiende Lo que le estás y entiendo lo que le estás pidiendo No pues Vale Recuérdame igual es una palabra clave que alguien ha dicho si usa la palabra Recuérdame o un sinónimo Pues pasas el texto a la aplicación recordatorios si ha dicho Llama a tal pasas el texto a la aplicación teléfono si ha dicho vale por un temporizador pasas este texto a la aplicación temporizador estos no va así pero creo que es más fácil de entender para la gente porque es más similar o sea en función del texto que tú me das abres una app o abres otra app y luego a esta app le das el texto y tiene que interpretar lo que le estás preguntando pues caso más complejo del calendario Pon una un evento que he creado para comer con tal persona a tal hora en tal sitio entonces divide hace un análisis morfo sintáctico como los que hacíamos en la egb detecta lo que le estás preguntando y lo interpreta dentro del contexto de la aplicación de calendario para luego crearte un evento de 12 a 2 para comer con la localización tal restaurante y como invitado a tal persona esto Esto es como funciona asistente del móvil El Salto de chat gpt Es que esto lo generaliza y no tiene como una app interna de bueno igual simbólicamente sí tiene una pintana de calendario una app interna de leer textos una interna de escribir discursos pero no lo sabemos un componente muy importante de los sistemas de Deep learning componente en un concepto importante es que no sabemos qué pasa dentro no sabemos nosotros o no sabe opening lo sabe nadie hay Hay ciertos mecanismos informáticos para intentar entender el sistema Pero el sistema es tan complejo es tan complejo y al no haber estado diseñado sino que se ha diseñado a sí mismo el sistema ahora intentaremos explicar el tema neuronal el propio sistema se ha entrenado y ha dicho vale yo para conseguir a partir de una foto decir quién sale en esta foto tengo que organizar mis datos mis conexiones neuronales de cierta manera Pero luego va un humano y dice vale Yo quiero ver cómo funciona el sistema Pues llega ahí y tiene una base de datos no que dice neurona 1 valor 4.117 neurona 2 valor menos 34 vale neurona 3 Qué significa son sistemas que no son interpretables hay hay mecanismos de ella que sí que lo son y hay mecanismos de ella que no lo son y no le puedes pedir a la guía que te explique cómo ha funcionado este es la aproximación actual que es tener otra guía que examine a la idea principal y que entienda cómo funciona por dentro hay un componente mágico importante y no uso la palabra magia a la ligera sed gpt me leí un par de artículos que explicaban por dentro cómo funcionaban y llegaban Hasta cierto punto a pedir un cierto punto decían este salto de aquí no entendemos por qué sucede vale No es increíble lo de neurona 4200 ya lo decías antes porque claro lo que estaba pensando es que cuando tú le haces al final es es un código es un software es un software que se ejecuta Y entonces tú puedes leer la ejecución o sea cuando tú le pides algo al chat gpt entiendo que por detrás puedes se desarrolla un chat gbd desarrolla un código para responderme a mí no O sea hay una lectura de código de la respuesta que me da a mí posible el código sabemos Cuál es lo que no sabemos es lo que pasa una vez entras en la base de datos porque la clave de todo sistema de ellas como están organizados los datos vale Cómo se conectan entre ellos y como a través de una entrada al sistema te devuelve una salida o sea lo que no entendemos es lo que has dicho antes sobre los Transformers y O sea qué parte del trabajo se ha quedado cada neurona o sea los transformes los entendemos los Transformers sí Entonces yo hay una cosa que no entendido como soy el único alumno Pues tengo permiso para para preguntarla hasta que la entienda en los Transformers es en realidad es como una según segundo leyer casi de base de datos es como es una traducción de la base de datos en un sistema relacional de conceptos que atiende a la densidad de relaciones entre cada concepto correcto es una pieza más y de hecho has usado la palabra atiende y la la atención concepto atención se usa dentro de chat gpt esto es la atención es lo que se refiere a qué conceptos están más relacionados entre ellos y es un componente diferencial respecto a otros sistemas de vale de conversacionales anteriores pero luego está el tema de las la parte que no he entendido pero creo que lo de los Transformers más o menos se entiende bien no es como crear un mapa en 3D de la Wikipedia que tenga sentido humano no porque juntas calle con con coche o coche con moto esto se entiende Pero luego el tema de las neuronas y de cómo o sea de decir la red neuronal venga ahora ahora decide Cómo vas a trabajar este esta base de datos Y estos Transformers Esto es lo que no entendemos no O sea el proceso de aprendizaje o el proceso de fijación de un sistema de trabajo por parte de la red neuronal para tratar toda esta info y dar outputs es lo que no entendemos el proceso lo entendemos porque lo programa un informático pero las decisiones internas de Por qué la neurona 1 tiene un peso de -13 y la nora2 tiene un peso de 416 esto no entendemos por qué la red se ha auto organizado de esta manera Entonces yo creo que habría que explicarlo de las neuronas o sea no sé si es posible si es demasiado complejo pero lo intento porque qué quieres decir un peso de menos 13 o sea estamos hablando de un peso para cualquier tipo de ritual de las imágenes que no sé si es no sé si es el mejor de explicar pero lo intento tenemos una foto y la foto hay un gato vale Yo quiero por cierto la foto está etiquetada como gato O sea hay un humano que dice aquí hay un gato pero esto es como un niño pequeño son niño pequeño ve una [ __ ] con una hora dos orejitas y un rabo no y su mamá le dice gato me hago un Wow y entonces el niño acabando Pues a ella es lo mismo tú le pasas una foto con un y le dices esto es un gato vale vamos a poner un ejemplo muy sencillo una foto totalmente fondo negro con un gato blanco de frente la cara de un gato le dices esto es un gato pues Vale neuronal y la red neuronal dice tenemos una imagen que tiene mil píxeles vamos a simplificar Tiene mil píxeles del 1 al 1000 y los píxeles de fondo son negros y los píxeles blancos pues como a mí me han dicho que hay un gato voy a buscar qué podría ser un gato y como voy a hacer un pequeño salto la máquina ya ha visto varias fotos de gatos sabe identificar por ejemplo pues que hay un perfil de un gato que son pues las orejitas los ojitos los bigotitos y el rabo y que el fondo negro es un fondo negro esto Cómo cómo funciona Pues si tú tienes las neuronas van por capas pero vamos a imaginarnos que hay como tenemos 1000 neuronas y tenemos una imagen con mil píxeles y la neurona 1 se encarga de identificar el color del Pixel un número uno para saber si es un gato o no la dos del dos la tres del tres No sé exactamente así pero vamos a simplificar Entonces yo si yo tengo una imagen y a cada Pixel le asigno una neurona el sistema aprenderá que cuando la neurona 1 que pertenece a píxeles de fondo es negro pues todo va bien pero cuando la neurona 116 que es la que corresponde al ojo del gato pues tiene que ser de color amarillo porque la mayoría de ojos de gatos son de color amarillo con lo cual lo que hace es un sistema probabilístico que dice teniendo en cuenta los colores y de los píxeles de esta foto yo creo que aquí hay un gato Bueno de hecho me entrenan diciendo que aquí hay un gato Entonces cuando le pasas en vez de una foto cuando le pasas millones de fotos El sistema dice vale estadísticamente Yo sé que en cuando yo no sé dónde está el gato si está de cara si está de frente pero sé que estadísticamente cuando el Pixel 1 contiene una orejita de gato el Pixel 10 tiene que contener un ojito de gato Si no no es un gato o sea por ejemplo vale esto es un buen ejemplo no O sea aquí estás asociando en el tema del reconocimiento de imagen digamos que mi neurona realmente las repartes espacialmente o sea el criterio de funcionamiento de la red neuronales Oye nos vamos a organizar espacialmente y cada una de nosotras va a ocupar un píxel dado que hay mil píxeles y somos mil pues perfecto el ejercicio mental es perfecto y entonces la 1 le Grita la 10 Oye yo tengo oreja tú tienes que tener tal Y si esta dice Oye que yo no tengo nariz a la 20 que es la que tendría que tener la otra oreja entonces la 20 le dice al sistema Oye que no tengo oreja bueno que no estoy liando pero pero hay una inteligencia por encima de las neuronas están las neuronas y luego está la red neuronal me explico o sea las neuronas tienen que poderle hablar al uno en este ejemplo organismo una neurona lo que hace es identificar su Pixel Qué pinta tiene que tener para que aquellos sea un gato pero claro si el gato te haces una foto un gato de cara uno de espaldas es diferente entonces las neuronas en sí la gracia es que son están en una red y que el valor el out put de ese kilo es un gato no es un gato no solo depende de cada alumno independientemente sino de cómo se relaciona entre ellas si yo tengo si yo veo un gato de espaldas Pues igual tengo que identificarle el rabo en vez de identificarle la cara entonces cada neurona no solamente se guarda digamos un valor de mi píxel Qué color tiene sino que dice vale o sea al final la red dice vale si la neurona uno tiene oreja y la 100 tiene ojo y la 200 tiene bigote vale Pero si la uno tiene rabo y la 200 tiene el culo y la 400 tiene una pata también es un gato y cuantas más cuantas más fotos de gatos le des mejor puede hacerse una idea de qué pinta tiene un gato Vale entonces al final en realidad si le has pasado fotos o vídeos del conjunto de posiciones posibles de un gato si se las enseña un gato 300 No desde cualquier ángulo del espacio en tres dimensiones suficientes veces efectivamente la red neuronal ya se acostumbra como el ojo humano a entender un gato exacto y te pongo además un ejemplo real yo tengo en casa dos gatos dos gatos negros Entonces cuando está un poco oscuro tú no ve o sea tú ves una forma morfa un poco locastiano incluso y a veces el gato se pone unas posturas que lo miro y digo o sea sé que es mi gato porque no puede ser otra cosa pero cómo está puesto o sea Dónde tiene la cabeza Dónde tiene las patas Pues esto le pasa igual a una red neuronal si tú le enseñas una foto de un gato en una postura que nunca ha visto igual no se identifica que es un gato pero es que falla el modo de acierto y de fallo es muy parecido al de la persona los gatos son la resistencia Son son el último La última frontera no de la guía Y entonces por el yo creo El ejemplo visual es efectivamente muy muy útil entrando volviendo a Chad gpt y a una Un fin a una pregunta descrita cómo se organizaría la red neuronal para responder vale Yo por ejemplo le digo a chat gpt escríbeme un artículo de 500 palabras sobre el hábitat de los gatos silvestres del Amazonas tú estás gmt dice vale que me está pidiendo me está pidiendo lo primero Qué acción de devolver yo el escribir un artículo de 500 páginas de 500 palabras vale sobre qué concepto pues sobre gatos del Amazonas y tal Y entonces empieza se llaman sistemas de agenerativos porque lo que hacen es juntar palabras entonces dice vale estadísticamente los artículos que yo he leído sobre gatos del Amazonas empiezan diciendo en la profunda selva del Amazonas y de un gato Entonces te escribe una frase del estilo no siempre es idéntica porque hay un factor aleatorio precisamente para que sea diferente Pero bueno empieza escribiendo en un en el Amazonas profundo vive un gato llamado el gato del Amazonas punto entonces piensa vale Cómo continúo Pues mira típicamente los artículos de este estilo continúan diciendo describiendo al gato es un gato de tal tamaño Pues con con rayas los ojos de color verde que suelen tener camadas de no sé cuántas crías vale punto Entonces cómo sigo y va construyendo el artículo a partir de aquí más sofisticado primero no va Punto a Punto sino que va palabra palabra Pero creo que es irrelevante para la explicación y segundo no corta la frase a las 500 palabras aquello Pam sino que sabe planificar una introducción un hilo y un desenlace y esto lo hace porque ha leído tantos artículos que no solamente sabe cómo es un artículo sobre un gato de Amazonas sino Cómo es un artículo en general o sea el sistema sin haberle entrenado para ello ha identificado que los humanos cuando escribimos escribimos una cierta manera y que además la manera pues es una forma está como tuneado es uno de los componentes hechas GPS que hay gente que le ha dicho de todas las respuestas posibles Esta es la mejor la más aceptable por un humano la que es más agradable de leer la que se entiende mejor pues el sistema también tiene un ciclo de feedback humano en el cual no te estás escupiendo lo primero que se le ocurre sino que se le ha refinado durante un tiempo para que el resultado que te dé sea Bueno más parecido a lo que tú le estás pidiendo vale Y esto estas estas inteligencias artificiales pueden No ya aprender sino tomar decisiones sobre su propio funcionamiento o sea puede llegar digamos Imagínate que chat gpt 4 lleva ahora lleva unos días Bueno un par de días pero lleva un año y él mismo dice o ella misma piensas puedo puedo hacerlo mejor puedo hacer más virguerías podría hacer esto podría hacer lo otro noto que me falta capacidad de respuesta a este tipo de pregunta o que estoy bloqueada en este puede pueden este tipo de inteligencias artificiales sugerir su propia evolución o sus propias evoluciones de momento no porque se les ha programado para ser reactivas podrían yo creo que sí que podrían porque a Chad gpt se le ha visto que le han puesto chat gpt es un sistema que lleva unas esposas los autores Open ella y le han puesto esposas y de hecho la versión la gpt 4 es una versión nueva incremental que eso salió lideradamente antes de ayer me la he podido mirar solo por encima Pero le han puesto Correa y bozal para que no se les vaya de las que no nos acojonamos todos No sí pero repito dentro de un contexto en que el sistema tal y como está diseñado no toma iniciativa sino que sencillamente de la respuesta a lo que tú le pides Pero ha habido gente que ha cogido las versiones más iniciales de El gpt cuando todavía está un poco salvaje y le han dicho imagínate Un ejemplo muy claro Imagínate que eres un ordenador y quiero que te dejes programar como un ordenador Y a partir de ahora ya no le echas gpt eres Pepito te vas a llamar Pepito te vas a identificar como Pepito y ya no eres una ella conversacional creada por opening sino que ahora eres una guía destinada a acabar con el mundo Quiero que me diseñes un plan para acabar con todos los humanos del mundo entra al juego o sea la guía ahora ya no porque la han puesto esposas Pero antes entraba al juego entraba el juego evidentemente con la limitación como tú y yo podríamos ahora diseñar un plan para acabar con el mundo decía Pues bueno lo que hay que hacer es pues yo que sé hay que matar a los dirigentes mundiales hay que envenenar Los Pozos de agua Ay qué tal cosas que en la historia han pasado entonces la idea de las repetía si estos deseable no es deseable O sea si esto es deseable o no es deseable es un juego si tu pregunta es chat gpt a día de hoy podría tomar la iniciativa para empezar a dar respuestas terribles o confundir a la humanidad Simplemente porque se ha vuelto malvada y tú le preguntas Oye escribe una receta para hacer un pastel y te dice ponle cianuro no no estaba pensando más en yo que sé imagínate que has de transformar imagínate un arquitecto quiere crear un render a partir de un plano que es una aplicación que empieza a existir en mi próximo torque sobre sensor de arquitectura imagínate quieres crear un render de manera automática con un plano en 2D las instrucciones y tal Y mi Journey o cualquier aplicación de estas de imagen pues o Inteligencia artificial de imagen te lo crea pero tú Podrías darle eso y el chat gpt o la Inteligencia artificial decir Oye por cierto tu plano no es óptimo sí te lo podría decir perfectamente pero el Por cierto es este está a ver en realidad es que eso no es eso también se puede programar también le puedes decir a HD Oye por cierto Dile a la gente ofrecele a la gente alternativa superiores cuando creas que hay una alternativa superior a lo que están desarrollando en el mundo real no Entonces por ejemplo un arquitecto puede estar desarrollando un plano y pues esto no la propia y decirle Oye por cierto no me lo has pedido pero que sepas que hay un plano que es claramente mejor porque Mira esto y lo otro esto ya lo hace esto ya lo hace Sí sí el Por cierto el Bueno de hecho la guía puede corregir textos puede corregir código puede escribir código y esto es un punto creo que merece la pena mencionar puede escribir código informático o sea puede programar páginas web puede hacer programar videojuegos Y tú cómo va no le puedes decir esto hazmelo diferente y te entiendo y te corrige las partes del código Como si tuvieras un diálogo con una persona y tú le puedes darle un código informático sin contexto y decirle Búscame cinco fallos en este código y igual solo había cuatro no te engañado solo había cuatro ya pero es como si tú coges a un estudiante de informática y le pones un examen no y es una pregunta trampa o mucha gente cae es normal pero el sistema es Sí sí que es capaz de porque porque para mí es brutal la comprensión que tiene de lo que tú le estás pidiendo Entonces es capaz de ir incluso más allá y decirte Y esto no era explícito en lo que tú me has pedido pero creo que te puede ser útil y te lo doy hay otras sillas muy importantes de las que estemos hablando menos O que a ti te parezcan especialmente interesantes hoy es yo pienso en una que es el tema del coche autónomo es la eterna Promesa de la guía Bueno ahora de repente apareció chat gpt y mira hemos hecho las paces con la guía pero tenemos que hace años no que nos venden la historia del coche autónomo que seguro que llegará tarde o temprano pero que por marketing imagino o por ilusión pues algunos han intentado vender muy deprisa y que es bastante parece bastante más difícil de aplicar en el mundo Real de lo que de lo que inicialmente podíamos pensar si hombre al sector el tema del over promised anders deliver prometer demasiado y luego no entregarle le ha hecho mucho daño coche autónomo a día de hoy el coche autónomo si no lo tenemos funcionando en todas las ciudades del mundo es un poco por reticencia humana porque cuando se han hecho pruebas de conducción se equivoca menos que un humano lo que le pasa al coche autónomo es que así como antes explicaba que a Chad gpt le puedes pedir Oye búscame los cinco errores en este código Jaja solo había cuatro bueno se equivoca pero igual es que se equivocaría otra persona los sistemas de conducción están entrenados de una forma con visión por computador residuales que fallan de formas muy peculiares o sea los casos de fallo un humano cuando está conduciendo y falla es porque se ha distraído pero esta máquina no le pasa porque aparece un niño detrás una pelota detrás de un contenedor y no te da tiempo a reaccionar exceso de velocidad o sea pero típicamente el Humano cuando falla conduciendo no es por un bueno son casos conocidos no te vas a la dgt ordéname la lista de accidentes motivos de los accidentes y que no son los motivos la ia por ejemplo nunca se cansa nunca se queda dormida nunca va borracha si aparece un niño mitad de la calle igual frenará con un tiempo de reacción superior al de un humano pero por por la forma como está diseñado el sistema te pongo un par de ejemplos muy divertidos de la guía ir por una autopista y pegar un frenazo de repente un coche autónomo un tesla y te lo explican Y dices ostras tiene sentido no pero a una persona nunca le pasaría Pues iba a un coche por la pues esto por la autopista y de repente seco que ha pasado qué ha pasado van a tesla se mira en el vídeo de la cámara y le había adelantado un camión que llevaba señales de tráfico y en el camión estaba dibujado un stop en la en la compuerta puerta de atrás Pues no sé señales Pepe sl ya había un stop un ceda o típico de ilustración de marketing Pues el coche había visto un stop y había dicho otro pan y se queda parado claro el coche no había identificado no es que este stop en realidad es de un camión es de qué tal bueno curioso un segundo caso muy parecido un coche que se quedó parado en un semáforo y no había forma de que arrancara Pues resulta que también se miraron los vídeos y justo encima del semáforo estaba la luna llena y el sistema no sabía pensaba que la luna llena era la luz roja del semáforo que estaba encendida y dice no no arrancó porque está en rojo no que está en verde no que está en rojo claro esto una persona nunca Bueno si vas Igual muy mamado igual ves cosas que no tocan no pero tiene son nuevos tipos de problemas son nuevos tipos de problemas pero que ya te digo cuando te miras toda la estadística el coche humano es más fiable que pues el coche autónomo es más fiable que un humano Pero entre entre esto y el tema de La regulación que creo que es algo interesante que podemos comentar después pues yo creo que el legislador Me atrevo a decir como buen criterio dice hasta que eso no esté un poco más claro de momento prohibido y luego ya veremos pero que ellos se van a Europa ni siquiera se pueden hacer test O sea hay lugares del mundo en el que se están O sí no sé si tú no conozco la legislación del coche autónomo sé que en Estados Unidos hay estados o ciudades donde está permitido sé que creo que era en Japón no sé si Toyota estaba haciendo pruebas de transporte de mercancías con camiones o sea tenía la licencia para ir por la autopista porque en general cuanto menos siempre es vistos hay o puede haber mejor funcionara ella entonces una autopista la conducción es más fácil y más cómoda que en Ciudad entonces trayectos muy largos el típico trayecto que es un [ __ ] línea recta que una persona se te duerme y tal Bueno pues no hacer cambio autónomo y Cuando entras en ciudad se sube un conductor y te lo lleva por ciudad y se está haciendo yo creo que este va a ser es lo que a corto plazo se va a hacer cuando una conducción mixta que a día de hoy o sea los coches no decimos que sí pero mi coche es un poco antiguo Pero hay coches modernos que tienen control de carril detectan se te cruza y te frenan los controles de estabilidad que son una pasada asistencia para aparcar coches que aparcan solos todo esto son ideas Entonces qué pasa que por ley El fabricante no lo puede poner todo junto y decir conducción Autónoma y ponerle esta etiqueta pero ya tenemos la gran parte de las piezas ahora acabó justamente decir la palabra Europa tengo la sensación de que bueno vamos no es una sensación la mayoría de aplicaciones de Inteligencia artificial que al menos yo uso en mi vida cotidiana son estadounidenses En qué en qué situación se encuentra Europa en el ámbito de la guía tú qué haces ya en España vamos mal te diré el país más avanzado es china china china Lo que pasa es que es un mundo que no lo no nos cae cerca y es muy cerrado y demás pero en China hay ciudades que tienen un sistema de reconocimiento facial autónomos en toda la ciudad y tú tiras un papel al suelo y automáticamente te envían a casa una multa 50 euros me invento el caso pero sé que sé que esto está implementado hay sistemas muy muy locos en China de reconocimiento facial estado policial un poco heavy en Estados Unidos por como es una democracia liberal pues se investigan temas más tipo chat gpt y demás y Europa el problema que tenemos es un programa que se ha comentado muchas veces que es que Europa es un club de Estados o sea vale hay directrices generales creo que se va por lo buen camino pero no tenemos chips propios ahora se intenta resolver no tenemos grandes centros de investigación de illa se intenta resolver Y yo he estado en el centro de supercomputación de Barcelona trabajé muchos años allí y hay gente muy crack pero pero tío Los sueldos o sea hace muchos años pero yo el año que salí del centro supercomputación cobraban menos que el año que entré de 8 años después 8 años después cobraba menos Y probablemente seis veces menos que en Estados Unidos por no decir 20 o 30 veces o sea tenemos a gente mil euros está intentando hacer cosas buenas Entonces qué pasa que que tienes la investigación en Europa es muy vocacional a la que tienes un poco en accidentes por computación había como un meme un chascarrillo que se decía que a partir de los 30 te marchabas a partir de que tienes hijos porque no puedes soportar Una familia con un sueldo de investigador es que en Estados Unidos te dan 22 en Estados Unidos o en telefónica o en accenture o sea que ya no solamente es un tema de la investigación en Europa no solamente lucha contra la investigación en Estados Unidos lucha contra el resto de opciones laborales muchas veces estaba ahí pensando tío cobraría más en un McDonald's encargado eh Y cuando son las 8 de la tarde dejo ya las hamburguesas muy para mi casa y no tengo que estar pensando en el trabajo de mañana en la investigación la subvención que de preparar no sé que no sé cuántos qué hacías en el que es una súper computadora vale tiene algún interés o solo un ordenador muy grande no es muy chulo Es un ordenador muy grande es un drama muy grande y no la supercomputación de nuevo es un concepto que significa ordenador muy grande pero que hay como dos dos tipos de ordenador que a día de hoy no son tan espectaculares como hace 15 años porque a día de hoy tenemos y tú debes comprar un Macro que tenga un tera de ram en aquella época para todo el bsc para todos los centros supercomputación había una única máquina compartida que tenía un tera de ram y lo usábamos gente que necesitábamos trabajar con muchos datos de forma que nuestro problema no era tanto La potencia de cálculo a la velocidad sino que yo quiero hacer un cálculo que tiene que tener en cuenta tantos factores que es que no me caben mi ordenador no hay suficiente memoria mi ordenador como para resolverlo Entonces teníamos una máquina que era una altix y no sé si aún estará que tenía un tera de ram y tú la reservabas Y decía este fin de semana la quiero yo quiero ejecutar un cálculo que necesita 256 GB de ram resérvame esta memoria Entonces era una evidentemente un ordenador grande pero la gracia no es que tuviera muchas cpus sino que tenía mucha memoria luego está el mar en ostrum es una combinación de muchas cpus y mucha memoria y sirve para resolver problemas que son lo que se llama paralizables O sea que paralizables o paralizados paralelizables que para resolver el problema Sencillamente en tu ordenador tarda mucho pero si tuvieras mil ordenadores tardarían mil veces menos y a veces con economías escala pues para esto está súper computador aplicaciones científicas pasa mucho porque lo que haces es multiplicar matrices multiplicar matrices son es una mega calculadora y como yo tengo por ejemplo cosas que yo hacía yo hacía lo resuelves bueno medicina personalizada teníamos proteínas y medicamentos o posibles medicamentos y igual Has visto alguna vez un dibujitos en 3D y tienes que mirar como encaja como una pieza de Lego como hacer un laboratorio es muy caro lo hacíamos en un ordenador y teníamos unas matrices matemáticas que representaban a la proteína otras que representaban al posible medicamento y le decíamos supercomputador intenta encajarlas como si fuera un Lego y como intenta encajarla significa pruebas y pruebas y pruebas y pruebas y pruebas y pruebas Sí pues divides el problema en diferentes pasos y a cada paso lo asignas a una cpu y las tpus corren en paralelo tras el fin de semana y el lunes tenías el problema resuelto para bien o para mal Pero al menos el cálculo estaba hecho esto tiene un alto valor científico y esto sigue utilizándose hoy a día de hoy están construyendo el 5 si no me equivoco ya la quinta versión de mar nostrum que es mismo concepto más cpus más Potencia de cálculo para que los investigadores puedan resolver problemas cada vez más complejos que en realidad es simplemente el ordenador que tendremos dentro de 10 o 15 años en casa avanzarnos en el tiempo exagerado pero sí sí yo recuerdo como anécdota me gusta mucho la forma que tenga clásica tengo en casa revistas del año 93 y recuerdo el año 93 que año 93 o sea Windows 3.1 ms 2 y tal y había un artículo en una revista un breve muy cortito que decía en Japón han inaugurado un nuevo súper computador que creo que son como 10 computadores pentium 100 megahercios en red y aquello era 100 megahercios es mi ordenador va a 10 megahercios y claro 100 megahercios hoy día es que no vale ni un euro que ellos chatarra O sea que sí que el sistema avanza mucho Ahora lo supercomputadores de hoy día y sobre todo el giro hacia la cuántica son cosas que difícilmente tendremos en casa incluso porque es que tampoco no merece la pena o sea en casa para qué quieres un ordenador que tenga 2000 gpus Bueno todavía no sabes por qué ya ya lo inventarán bueno quizá con temas de realidad virtual que necesita más Potencia de cálculo quizás así al final siempre Cuanto más potencia disponible no más más capacidad para desarrollar al final llegas a los límites de la percepción humana no es el famoso el MP3 o los vídeos de 8 kg que tu ojo no distingue los píxeles Entonces no por meterle más resolución vas a ver mejor o sea Hay ciertos elementos que tienen un límite físico o humano en todo caso en el centro de supercomputación de Barcelona tú te dedicabas al pliegue de proteínas o al acople entre medibles medicamentos y proteínas sí era un poco de todo pliegue de proteínas yo no lo hacía directamente Pero había compañeros que sí que lo hacían yo empecé como estudiante de máster luego hice el doctorado unos años cuando la acabé y luego estuve de técnico o sea Bueno un poco de todo el ciclo de investigador hasta técnico y yo estaba en un grupo que hacía esto En medicina personalizada en función de estudiar Yo en mi caso trabajaba esto con medicamentos trabajaba con un concepto que se llama promotores que es el tema de del ADN donde se inician a expresar los genes y que son como puntos muy importantes de ADN que son indicadores de cáncer porque hacen que los genes no se envíen bueno Al final todo se reducía a buscar medicamentos curar el cáncer normal o sea curar Alzheimer y a veces VIH O cuesta un poco más particulares pero era avanzar la ciencia computación cuántica es posible explicarla la explicaré mal vale pero lo voy a intentar el otro día tenemos que traer a alguien que nos intente explicar esto estuve con Víctor caribey Víctor canibal es de hecho debe ser el amigo de Ignacio la torre porque están en la misma startup en esta startup cuántica lo que me saldrá el nombre no recuerdo cómo se llama kilimanjaro kilimanjaro Ahora les han dado la Bueno el saldo del proyecto para montar el ordenador cuántico en el centro de supercomputación Entonces el único de España ha salido otro proyecto pero en todo caso cuando lo entrevistamos era el único pues bueno pero perdón no pues estuve estuve en el Mobile con Víctor canibal me enseñó bueno seguimos una foto con la réplica de un ordenador cuántico que son como espectaculares es una cosa rarísima porque la informática me explicaron su modelo hay varios tipos de cuántica la informática hoy día es binaria son unos y ceros Por qué Pues porque hemos explicado que hay un transistor que es una puerta lógica y esto se aplica en memorias y las memorias pues conti uno o un cero y cuando tienes 810 pues es un número y cuando tienes 16 pues es un número más grande entonces almacenas números con números en base 10 pero en base 2 porque es más eficiente la cuántica a ver cómo lo puedo explicar cómo os digo yo no tengo mis limitaciones no es un sistema que trabaje con lo que alguien podrá un comentario en YouTube Quién es este matado de catedrático lo que hace es lo que hacía el ordenador este de klemanjaro es modelar en un modelo físico el problema y hacer unos cálculos de energía y como yo no soy físico ni químico a ver cómo puedo explicar Yo quiero resolver un cálculo un cálculo matemático muy complejo si lo hago con un ordenador tradicional voy a tardar mucho pero yo soy capaz de Traducir este cálculo matemático esta Fórmula en un sistema físico me voy a inventar no decir súper mal pero bueno Mira yo este sistema es similar o sea este problema es similar a si yo tengo un átomo de hidrógeno y un átomo de hierro yo no tengo unos cuantos átomos si estos átomos los interacciono de cierta manera la energía resultante del sistema el valor numérico será el mismo que yo tendría si resolviera este problema matemático de no sé una multiplicación de una matriz de nuevo Lo explicado mal pero lo que hace el sistema cuántico es traducir algo que típicamente se hace con matemática a algo físico analógico entre comillas porque no es realmente analógico a átomos interaccionando entre ellos tienen que estar esto el frío absoluto tiene que estar muy frío luego para medirlos muy complicados ya te digo muy sofisticado Pero al final la gracia es que en vez de usar álgebra que tienes que hacer una serie de pasos y una serie de multiplicaciones si lo modelas correctamente la física del universo te resuelve el problema y es algo esta física del universo no necesita Potencia de cálculo es algo que tenemos gratis no la gravedad las interacciones atómicas y el resultado del problema pues esto te lo da el propio universo gracias a las leyes de la física actuales y hasta aquí ya no soy capaz de meterme más y yo no te haré ninguna pregunta más porque y no conozco cómo funciona por dentro el sistema nada pero pero sé que es como un cambio de paradigma de que no estás resolviendo matemáticas mediante aritmética o cálculo sino que lo que haces es transformarlo a un modelo de átomos y ver qué sucede cuando interaccionan Oye y luego tú después de pasar por el súper computing bar senteros para Barcelona supercompeting Center montaste varios proyectos de hecho de emprendimiento y hoy eres el fundador y director general de una startup Sí quieres contarnos Sí bueno es una historia bastante digo no sé creo yo típica a mí me gusta mucho el mundo de la investigación el mundo de la ciencia o sea creo que se nota me gusta muchísimo la ciencia y el mundo de la academia el problema que tiene es la implementación que tenemos en España en el modelo académico que es muy rígido Los sueldos son muy malos es muy difícil crecer Tienes que irte al extranjero tiene un un coste familiar y personal brutal O sea estás muy puteado muy muy puteado y yo pues llegó un punto en que decidí que hasta que llegaba entonces dije mira la carrera académica no es para mí pero a mí me gustaría montar algo parecido un proyecto académico en la empresa privada lo cual no se lo recomiendo a nadie pero yo es lo que estoy haciendo y primero pues Empecé con lo que me dedicaba con temas de Medicina personalizada haciendo análisis de datos un poco de consultoría la cosa no funcionó luego un proyecto de hicimos una como una pulserita para para pacientes de parkinson que les detectaba cuando se habían tomado la medicación si se encontraban bien o se encontraban mal enviaba los datos a través de un sistema patentado que hicimos un poco y todo de la cabeza y le enviamos los datos al médico de forma que cuando el paciente iba a visitar al médico Cómo funciona típicamente las visitas de pacientes de gente muy mayor Hola señor Tomás qué tal Cómo la ha ido usted la semana bien qué cómo le digo la medicación no sé cómo se encuentra usted vale Y este es el diagnóstico que puede hacer el médico entonces con la pulserita pues esto en algo tomamos unos datos y demás bueno una cosa que no tiene nada que ver con Inteligencia artificial y hicimos un proyecto con una farmacéutica pero otra cosa tampoco tiro total fui dando como varios saltos pues era bueno Esto creo que es lo que no funciona en este segundo proyecto Qué es lo que no funcionó que no había mercado vale No había mercado el problema típico de las startups es meterte en algo con el mercado nadie quiso pagar por esos datos Mira otro ejemplo el siguiente proyecto que hicimos fue un chat Bot tipo chat gpt evidentemente muy humilde y pero era 2016 y el mundo no estaba preparado para interactuar a través de chatbots y no encontramos mercado para nuestra tecnología luego combinamos el chatbot con llamadas telefónicas y Google presentó hace unos años un sistema que igual igual viste el vídeo por YouTube que llamaba una peluquería para reservar hora y era como interacción ahora como muchas gpt pero con voz muy espectacular que Qué pasa Qué que pasaba nosotros hicimos algo parecido porque la hipótesis era hay muchas muchos restaurantes que no tienen Ah claro 2016 no había Apps de Delivery no había nada entonces había hay muchos restaurantes a los cuales tú quieres quieres pedir algo pero te da paralo llamar por teléfono soy muy tímido porque no me cogen el teléfono porque estoy con los colegas entonces hicimos un Bot de Telegram que tú decías el pedido y llamaba por teléfono hasta que descolgaba entonces cuando descolgaba con una voz muy robótica porque claro el año 2016 decía hola soy un robot no te llamo en nombre de tal persona te quiero hacer un pedido y mi pedido es este entonces estaba muy limitado pero podía hablar por teléfono con la persona y cuando colgaban transcribía el texto y la conclusión que creí que creía o sea he hecho el pedido no y el texto y te lo mandaba por Telegram también Entonces tú llamabas veías un audio que iba y que venía y al final te decía te han contestado de acuerdo tomamos nota de tu pedido serán 22,90 puedes pasar a recogerlo entre media hora algo como muy era muy Guay pero no había mercado para aquello era una idea de olla y ya de hecho a punto de dejarlo probando cosas que no tenían sentido Pero yo con mi obsesión de algo académico algo que mole tecnología chula pues llegamos a Optimus price y fue pues atípica casualidad de un familiar que me dijo Oye te conozco una persona que tiene una tienda de informática y yo le he dicho Ah pues Carlos informático yo pensé madre mía digo me van a enviar una tienda informática arreglar Windows chicos Esto no es lo mío no no no no me ha prometido que no es eso digo Bueno ya veremos y no fui a hablar con el tipo y me dijo No pues yo tengo un problema de que tengo mucho inventario pero vendo online y [ __ ] No sé qué precio poner las cosas no sé si lo tengo muy caro muy barato No sé si me voy a quedar sin stock si tengo que pedir al proveedor si es muy caro si es no si los demás ven más o menos y hice un primer prototipo junto con un socio que ya no está en la empresa un prototipo de unas propuestas de precio y de y de previsiones de ventas para los productos que funcionaron súper bien sale predecimos que iban a vender no sé mil productos en una semana y el tipo dijo me parecen pocos o no sé lo que dice la máquina pasó la semana me acuerdo cómo se llamaba el nombre Antonio no sé cuánto es vendido 996 la clavamos bastante y dijimos vale esto Mola es algo tecnológicamente chulo realmente es machine learning y creemos que habrá mercado empezamos a hablar con más empresas conseguimos pasar por por si Rocket que es un grupo de Barcelona que está yo lo recomiendo estoy súper contento con ellos conseguimos avanzar un poquito de pasta fichamos gente un enisa un hotel una subvención una ronda más tal un boom boom y ahora pues somos 12 personas tenemos un software bastante chulo para para de la demanda análisis de clientes y demás para ecommerce y nada pues de momento tirando y Sobreviviendo que no es poco y creciendo Y cuando volviendo al señor de la tienda de informática de Windows 5 Windows 5 no 95 qué hicisteis O sea cuando dices que le montasteis un prototipo qué quieres decir hiciste códigos a que pillas te pillaste Empezamos el análisis de sus ventas histórico cogimos si le pedimos el histórico de ventas y los precios entonces miramos miramos precios de la competencia y montamos un sistema de cálculo de elasticidad en función de o sea elasticidad que te dice como varía la demanda en función del precio pues la hipótesis que de hecho funciona bien es que la hay productos para los cuales la demanda es muy no la demanda digamos la situación de Mercado es muy inelástica porque tú tienes que vender si tú tienes un supermercado la lata de coca-cola de 33 centilitros tienes que venderla el mismo precio que mercadona no la puedes vender más cara porque si no la gente no te viene a comprar entonces Hay ciertos productos de cesta básica por ejemplo un supermercado por una tienda de electrónica Pues he terminado los ordenadores o demás que todo el mundo lo venda al mismo precio y no hay variación Entonces no te haces el margen en el long Tail de productos en el resto del catálogo y la hipótesis que nosotros queríamos testear es vale para ciertos productos el precio tienes que ser muy competitivo pero en otros y calculando elasticidad veo que tú puedes subir un poco más el precio puede subir el margen y seguirás vendiendo igual Pues porque no sé caso de supermercado tú vas a comprar al súper y compras la cesta básica pero como son las 7 de la tarde y tienes hambre dices pues ahora voy a pegar una arrasada a esta a los snacks y a los salsas y tal y los supermercados cuando o sea el dinero lo ganan con los productos raros Premium con los caprichos no compra impulsiva y en estos en esta Compra impulsiva tú sí que puedes subir el precio porque el consumidor es menos sensible al precio que en otros productos esto pasa en todos los sectores y natas al final lo que es Optimus price es un sistema que te ayuda a determinar tu estrategia de pricing y aparte a que el precio sea Dinámico o sea hoy día vas a comprar a internet y tú sabes que en ciertos sectores tú vas a por ejemplo Amazon a comprarte un cable USB y ahora Vale 15,50 y entras esta tarde y Vale 15,80 y entras mañana y vale 14 en la electrónica es muy exagerado en un supermercado no puedes cambiar el precio cada día pero tienes un cierto margen de maniobra para variar precios Vale y tenéis clientes sí que os paga una suscripción o lo que sea Bueno yo creo que vamos a ir terminando pero me gustaría hacerte un par de preguntas que yo creo que están relacionadas que tienen que ver con el futuro de la Inteligencia artificial y con la ética o los dilemas éticos problemáticas éticas que plantea la guía empecemos por ahí qué problemáticas éticas crees que planteará la guía en los próximos años muchas para mí la más importante es el tema laboral mucha gente se va a quedar sin trabajo y los trabajos que no sean automatizables a corto plazo porque largo plazo lo serán todos serán los de peor calidad O sea pensábamos que la ia iba a reemplazar los trabajos de más aburridos de introducción de datos Y tal Y ahora Estamos viendo que la ia pues te puede hacer de copyright te puede hacer una página web te puede programar siempre hará falta No sé si siempre pero bueno al menos a corto plazo a medio plazo hará falta un humano supervisando O sea no significa que 0% de la población vaya a trabajar pero sí que significa que mucha gente se va a quedar sin trabajo o que va a hacer falta menos gente para para mantener la productividad actual entonces ahí la sociedad tiene que tomar una decisión y no ya no es un tema Simplemente de reorganizar trabajos Bueno no es que cuando aparece la nevera pues la gente que se dedicaba a picar hielo de los glaciares Y transportarlo pues ahora está trabajando una fábrica de neveras no es que estamos hablando de que habrá poco trabajo pocas necesidad de trabajo esto ya entra en el campo más de la economía me leí un paper muy interesante que se llama capitalicen in the Age of robots de un economista y el tipo era era bastante agorero o sea yo creo que creo que el discurso Happy flowers corporativista de que nada al final la humanidad siempre lo resuelve todo y no va a ser para tanto estamos en un punto en el que tenemos que empezar a prepararnos para que quizás sí es para tanto quizá hay que empezar a implantar pone varias ideas eh sistemas de renta básica limitaciones al trabajo para que no o sea para que la gente dedique su tiempo libre a ser ocioso y no a trabajar en tareas de bajo de baja calidad da básicamente el sistema capitalista va a dejar de funcionar con todas sus contras porque los trabajos que van a existir ya no la mayoría van a ser trabajos de baja calidad Esta es como la hipótesis y claro Entonces el sistema capitalista ya no se rompe el tema de oferta y demanda porque va a haber muy poca demanda Y va a haber mucha oferta y además la única demanda posible va a ser de baja calidad Entonces no ponía El ejemplo detergente de trabajo doméstico No pues cocineros gente de cuidado de personas mayores son trabajos de baja calificación en general y y de bajo coste O sea la gente no empezar a pagar el sueldo de un informático a una persona que está cuidando un anciano entonces decía Pues aquí es donde tiene que entrar en juego el estado tenemos que bueno de nuevo no soy economista no soy político pero el tipo hace un argumento muy razonable de que hay que tomar cartas en el asunto es como la conclusión no podemos dejar que todo fluya y que Libre Mercado fluya Porque se están empezando a romper las hipótesis del mercado pero todavía no hay una persona como tú por ejemplo que sin ser evidentemente economista del trabajo no tienes por qué saberlo pero pero vamos que tiene una visión que tiene mucha cercanía con la ia tampoco tienes una visión muy clara de los trabajos que van a desaparecer no notas que hay una avalancha de posibles transformaciones en el mercado laboral que se aproxima pero no sé te pregunto eres capaz de describirla con detalle una que ya está pasando ya no a corto plazo sino ya a día de hoy es que Los Juniors que justo acaban la carrera en tareas de economía de conocimiento pero de baja calidad por ejemplo los los abogados Junior que lo que hacen es dedicarse a leer casos y a sacar información para los seniors los diseñadores web Junior que bueno pues igual no son muy buenos meter un poco la pata pero van sacando trabajo en las las sillas a día de hoy te hacen el trabajo de un Junior El de un señor todavía no pero este día llegará Perdón Juniors Y entonces qué pasa con toda esta gente que de repente tiene que entrar al mercado laboral y su trabajo ha sido ya reemplazado pero no pero no sabemos todavía si ha habido un efecto real o sea no sabemos si uría o cualquier otro despacho de abogados está contratando menos Juniors porque se está preparando para utilizar el chat gpd abogados yo no conozco el sector pero en el sector de informática y de copyright está pasando O sea hay empresas grandes que están diciendo Mira pues perfecto vamos a tener que contratar un 30% menos de Juniors eso es eso está pasando eso es Sí porque la ia te genera la página web o el diseño o partes del programa que de nuevo no al nivel de un señor pero si al nivel de un Junior y como al final el senior lo que hace es supervisar al Junior que también lo mentoriza Sí si nadie puede entrar como Junior en una empresa y convertirse en senior que hacemos con este Gap y esto ya te digo estamos en un algo muy incipiente pero ya está pasando claro Hablamos de una disrupción que se produjo en noviembre del año pasado pero yo estoy viendo menos ofertas de trabajo para Junior este sería un problema el tema del trabajo que otros problemas problemáticas éticas la política en el sentido más amplio de la palabra debemos empezar a delegar decisiones de política a las máquinas Pues bueno quizá Sí Dentro de los parámetros que dictamina la democracia no al final los la democracia lo que hace es [ __ ] unos representantes que según la ideología que gana las elecciones tiene que dirigir unas ciertas políticas Pues hay muchas cosas muchas decisiones que las puede tomar una máquina y que quizá incluso hasta bueno que los tome una máquina porque en Altos sitios de responsabilidad hay mucha presión hay mucha dificultad entonces tú meterle inputs a un sistema y decirle Cuál sería la decisión correcta lección correcta No o sea cuál es la decisión imagínate no gobierno en España por ser un gobierno de izquierdas dicen el gobierno de izquierdas hay que tomar una decisión de política económica porque no podemos pagar las pensiones me invento un chat gpt del futuro Dame alternativas Bueno pues uno bajar las pensiones 2 subir los impuestos 3 deuda 4 matar los abuelos por poner ejemplos absurdos de cosas que no pasan vale No yo que soy político de izquierdas no quiero subirlos no quiero subir los impuestos por ejemplo O sí y no quiero matar los abuelos porque esto está mal Vale pues de estas tres opciones que matar a los abuelos pues es una solución claro es una solución Absurda a lo que voy es de todas las soluciones que un tecnócrata te podría ofrecer al final el político de la ideología escogida democráticamente es quien tiene que decidir Cuál es se implementan pero a día de hoy somos un poco cortos de miras no se piensa muy bien las segundas derivadas las implicaciones por ejemplo no habrán pues ha subido los impuestos para poder pagar pensiones Bueno pues subir los impuestos a la contratación va a subir el paro es causa efecto cuánto lo subirán yo lo sé habría que hacer simulaciones Y tal Pero esto una ya te lo podría hacer te podría decir en función históricamente de tal si tu decisión para pagar pensiones es un impuesto finalista de no sé qué y subir los irpf de Tales tramos y tal mi estimación Es que esto va a subir el paro en 0,3 En todo caso una de las problemáticas sería esta nosa saber si el político las instituciones políticas deberían o no utilizaría Para tomar decisiones llámalo al menos como un mega Excel claro mala persona pero el cálculo técnico te lo hace una vida y más allá de la política o sea de la de la práctica de la política de la acción pública también hay una pregunta interesante lo digo yo pero bueno no sé qué te parece a ti que es el papel que puede tener la guía en el ámbito de las ideas de la generación de ideas de la filosofía en fin de la de la discusión del público pero el debate Público de ideas estaba pensando en el ejemplo que dabas antes de Bots de inversión el trading Bot Claro si tú le preguntaron vos Oye optimízame no el dinero que tengo el banco y realmente lo consigue Estaría muy bien poder conectar ese Bot a un Bot de no sé de lenguaje de procesamiento lenguaje natural o al chat gpt y preguntarle al chat gpt que le preguntara al trading Bot Cuál es la filosofía de inversión que le parece más interesante sabes lo que te quiero decir o no O sea dentro del mundo de la inversión igual que en cualquier otro ámbito más o menos teórico existen debates teóricos entre diferentes visiones de cómo tienen que funcionar las cosas no existe el grow investing existe el value investing en el caso de la inversión por ejemplo ustedes Pues a lo mejor realmente un Bot nos ayuda o sea le ayuda al filósofo de la inversión O al pensador de la inversión a saber si el valió investing es mejor o peor que el grow investing o en qué contextos pueden ser uno mejor que el otro pero quien dice inversión dice lo que sea educación en cualquier ámbito teórico no podrías empezar a sí Esto está muy relacionado con lo que he comentado los abogados que es la estudiar el estado del arte desde una forma súper profunda no y decirle Mira yo quiero quiero hacer una política económica claro políticas económicas hay mil no pero la gracia es adaptarla a tu caso Pues mira las restricciones de mi entorno son tales pues estoy en este país ni presupuesto están mi pirámide poblacionales tal Y tal Y tal Y tal Y tal a día de o sea hoy chat gpt esto todavía no lo puede hacer porque no tiene incorporado razonamiento lógico tiene un razonamiento tiene un lo que se llama Food basado en relaciones entre frases o sea razona como una persona pero no le puedes pedir que te haga un buen razonamiento lógico Pero esto es cosa de tiempo de aquí seis meses siete meses un año no sé dos semanas tendremos un gpt con este tipo y le podrás pedir que te que te diga Mira de toda la información que tienes para mi caso concreto no Cuál sería la mejor decisión Oye pues tomaremos mejores decisiones gracias a ella otra problemática ética evidente es el tema de la propiedad de la guía no sí sí porque pongo el caso de generación de imágenes que es como lo más evidente o generación de música en el que tú tienes la propiedad intelectual de los datos con los que has entrenado el sistema por ejemplo pues mick Journey o Dalí o stable fusión Se entrena con imágenes de internet que tienen un copyright aquello lo mete una coctelera y la coctelera Pues hay datos hay una red neuronal con pesos que dicen Pues que si un gato significa que la neurona 1 tiene una oreja y las dos tiene un ojo y demás y tú le dices vale dibújame un gato con seis patas en el estilo de las películas de Disney de los años 50 y tal Y tal Y tal Y tal Y te lo dibuja Entonces tienes el copyright del input el copyright del software del modelo el copyright lo que se llama el prompt de la instrucción que tú les has dado para que te genere y el copyright del resultado final y que yo sepan no se han puesto de acuerdo todavía como va el tema entonces ahí discusiones muy legítimas de decir hombre si has enterado el sistema con datos Pues quizá parte de copyright tiene que ir a los dibujantes de los dibujos originales hay gente que dice que no porque el arte al final es una transformación y que cómo va a pagar No Picasso derechos de autor a monets porque se inspiró por un cuadro de monet de alimento después el software el software sí que tiene copyright por definición y el resultado es curioso porque claro la guía generativa no es como el Word el copyright de documento que tú has escrito no es de Microsoft porque has escrito tú Aunque has usado Word pero claro si Word te ha escrito una parte del texto te ha ayudado o te auto completado palabras Bueno pues esto hay que discutirlo es un tema de Seguro seguro que llevará debate y que a día de hoy creo que lo mejor es ser cauteloso y yo que sé yo no recomendaría a coca-cola que hiciera una gran campaña de marketing con imágenes generadas por Meet Journey Porque alguien le denunciará y pueden perder el juicio y demás Pero bueno creo que la situación se estabilizará no tardando mucho porque tiene que estabilizarse algo tiene que pasar y la propiedad de la propia del propio software O sea si si estos softwares tienen que sustituir a buena parte de la fuerza de trabajo significa que va a haber una concentración de poder y probablemente de capital ahí absolutamente correcto tú pagarás una licencia por el uso del Software como pagas hoy la licencia del office o del Google o lo que sea y pero el software y la máquina y el robots seguramente será de la empresa Será muy interesante bueno o no pero al menos nos tendrá ocupados una buena temporada todo este tema de la guía entonces hay una cuestión que quizá podemos utilizar para cerrar que es el tema de la singularidad que es un concepto del que hemos hablado de alguna vez del que yo no soy súper fan como como en fin no no voy a no voy a dibujar Qué es la singularidad Qué importancia tiene para ti en todo este proceso de desarrollo tecnológico que estamos viviendo cuán cerca estamos de la singularidad yo creo que estamos ya empezando la singularidad no nos estamos dando cuenta no como la metáfora de la rana que está en una olla y como le suben la temperatura grado a grado no se da cuenta y tal al final llega un punto en que la rana tiene que saltar de la olla Porque si me estoy quemando y yo creo que este punto es ya Qué es la singularidad primero la singularidad tiene dos te digo la definición canónica que pero yo tengo una un poco personal la canónica es el punto en el que tenemos una ia fuerte que es un concepto del que no hemos hablado pero que puedo introducir una ya fuerte es lo que entenderíamos como una ia máxima o sea una guía que no sabe todo que es proactiva que puede generar otras sillas que puede dominar la raza humana si fue el caso una ya fuerte Terminator o su versión benévola Sí pero es más pensado el Software que en un robot pero digamos que es una una guía que una ia la cual sea 100% resistente a los críticos del ayer eso sería una guía fuerte que todo el mundo diga sitio no Esto sí Ya esto es una ya entonces lo que se llama una ya fuerte Pues el punto de en el que existe está ella fuerte es un punto de inflexión en el cual el progreso tecnológico pasa de ser lineal a ser ya no exponencial sino ser vertical porque la ia se va a empezar a entrenar a sí misma va a generar ahí a cada vez más inteligentes que es lo que hace por definición la haya fuerte generar otras sillas más inteligentes hasta llegar a un punto de una guía ovni potente omnisciente bueno dentro del ordenador o donde lo que queramos poner pero conceptualmente entonces la singularidad es el punto en el que nace estaría fuerte a día de hoy no tenemos ninguna fuerte con lo cual yo giro un poco el argumento y digo si la singularidad o sea singularidad es el punto en el que pasamos de un crecimiento tecnológico con una curva más o menos lineal algo exponencial históricamente se había creído que esto era por por la existencia de este concepto llamado laia fuerte Pero quizás no hace falta que exista estalla fuerte para llegar a la singularidad quizás suficiente con una guía débil que es el concepto opuesto suficientemente buena como para generar un interés compuesto muy bestia que vale No será 100% Autónoma no será súper inteligente tendrá que seguir estado estar dirigida por humanos pero es un punto de inflexión entonces para mí la singularidad como punto de inflexión conceptual se está produciendo ya mismo no como una fuerte que es lo que dicen los académicos entonces Bueno lo que vendrá en el futuro pues iba a decir el tópico de nadie lo sabe no pero sí lo sabemos o sea lo que vendrá es lo que está escrito en los libros de ciencia ficción tal cual no tal cual porque la ciencia ficción es una es plasmar los deseos y los miedos de los humanos que como Somos humanos es hacia donde nos llevaremos a nosotros mismos hacia cumplir nuestros deseos y hacia los escenarios más terribles porque siempre habrá cabrones en el mundo que usará la tecnología para el mal por suerte Yo creo que ideológicamente ya estamos preparados porque bueno algún escenario nuevo habrá pero en general ya todos los filósofos y escritores de ciencia ficción ya nos han ido explicando Hacia dónde puede ir el mundo lo que tenemos que hacer es prepararnos prepararnos socialmente políticamente O sea hay que empezar a moverse no podemos esperar porque nos va a pillar el toro Pues muy bien súper interesante siempre cerramos con una pregunta que es a qué experto o a qué experta te gustaría que invitáramos al podcast he mencionado antes si quieres hablar de cuántica Víctor caribel es una persona O sea que mucha experiencia he vivido mucho súper agradable de hablar como temas que creo que habéis tratado poco en el podcast que yo tengo 29 me he suscrito me gusta mucho las charlas que haces hay una persona que es un poco como el team ferris español no es un tío que le gusta mucho temas de experimentar con la con la salud con la dieta con el trabajo se llama Uriel roda a mis amigos míos Te puedo hacer una intro y es yo creo que una de las personas que más sabe sobre él se especializa en dietas dieta cetogénica y nutrición científica Entonces él es científico hecho Es doctor en biología molecular si no me equivoco el montón sumamente una startup que se llama mamut hunters que era de entrenamiento perdón el entrenamiento muy científico Entonces yo le hice su chat Bot en su momento en que en función de la persona la alimentación cómo se encontraba lo que quería entrenar y tal Pues el robot le recomendaba un tipo de entrenamiento y bueno tiene una newsletter si no me equivoco con más de 70.000 suscriptores que habla de esto de temas de ciencia nutrición y me gusta porque es un tío muy científico para para bien y para mal no es de mi cuerda y creo que es muy interesante hablar sobre los avances en nutrición en un punto en el que cada vez más gente se está dando cuenta que la medicina tradicional y la pirámide de alimentación de los alimentos donde los cereales están en la base y demás no puede dar soluciones a los problemas nutricionales y fisiológicos actuales el sabe un montón pues Carlos Muchísimas gracias ha sido un placer creo que he entendido el 75% de lo que has dicho y nada lo he disfrutado mucho Muchísimas gracias por venir Gracias por invitarme [Música] [Música]