Dicen quienes en la década de los 60 también
que ella le inteligencia artificial será una tecnología de dominación
del siglo xxi afirman que no habrá que hacer
un viaje al futuro para comprobar que decisiones tan personales
como que comer con quién casarse o a quién votar las tomará?
Por nosotros, un algoritmo.
Hay quien ve muy seguro
que una máquina nos detecte un enfermedad muy mala
y nos la extirpe con todas las garantías,
pero yo me gusta tanto que esa inteligencia artificial
decida si somos culpables de un delito
y nos encarcele.
Afortunadamente, hay personas a las que les apetece,
hurgar en las tripas tecnológicas,
observan y analizan los comportamientos,
algorítmicos sus sesgos y limitaciones,
y hoy nos acompañan para contarnos sus conclusiones.
En este espacio que certeramente presenta el profesor
de psicobiológica básica uno de la uned, Pedro Raúl Montoro.
Buenos días es un placer compartir de nuevo
los micrófonos de radio.
En esta mañana, en el día de hoy vamos a dedicar este espacio
a la inteligencia artificial, a su presente y a su futuro,
y por eso nos acompaña dos expertos en esta materia.
Tenemos a Carlos liberal Bueno, día Carlos hola, buenos días,
y también nos acompañan, jugué agudo buenos días
a la buenos días Carlos.
Son miembros que es un laboratorio de especulación tecnológica de biko,
una consultora tecnológica
que persigue demostrar que la tecnología,
si está hecha por y para la persona.
Eso impacta positivamente en la sociedad
y en las organizaciones o fue agudo,
es licenciada en publicidad y Relaciones Públicas por la Unesid,
Navarra, con un máster universitario en investigación en psicología
por la uned, donde tuve la suerte de tenerla como estudiante
en una de mi asignatura
y en estos momentos está realizando su tesis doctoral en Psicología,
bajo la supervisión de la profesora elena
Matute en la Universidad de Deusto.
Mucho ánimo con esa tesis,
fue y confío que no dentro de mucho pueda defenderla,
y también cabe la base liberal lleva más de 18 años
trabajando en torno al desarrollo en Internet.
Parte su trayectoria ha sido investigar
y proponer soluciones tecnológicas tanto en mercado concreto
como en la gestión de contenido del desarrollo web
o la consultoría tecnológica.
También en los campos más emergentes
relacionados con la periferias creativas donde se aúnan el arte
y la tecnología Carlos
la verdad que estáis en un campo muy interesante
que veo que reúne muchos diferentes aspecto
que interesan a la sociedad actual.
Si solemos decir.
Diseño, mestizo, no haga que esto del mestizaje
hay gente que se puede nerviosa.
Con idea usa.
Nosotros son otros más, y digo así muchos años,
mezclando asuntos es algo que se me da viendo, bueno,
pues seguro que vuestras aportaciones empresarial interesante,
tanto para investigadoras
como para la sociedad en general y en el día de hoy.
Vamos a hablar de la inteligencia artificial;
la inteligencia artificial está de moda,
estas dos palabras forman parte virtual del lenguaje periodístico,
tanto en la prensa generalista
como también en las conversaciones informales que se realizan
en la sociedad.
Incluso se utiliza en ocasiones como reclamo publicitario
cuando se dice que un audífono incorpora inteligencia artificial
sin más detalle las ventajas que su proporciona,
o cuando una agencia de trabajo temporal
utiliza el más learning para seleccionar al candidato,
para sus ofertas de empleo.
Lo que parece indudable es que la imagen
que se están forjando lo ciudadano, de los avances,
de la inteligencia artificial a través de este tipo de noticias,
este tipo de reclamo publicitario que los avances de la inteligencia.
Son imparable
y que estamos muy cerca de alcanzar la Inteligencia Artificial, genuina,
en ámbitos como el procesamiento del lenguaje,
el reconocimiento de imágenes o la toma de decisiones
Carlos.
Esto es una exageración?
O realmente estamos viviendo una revolución imparable?
En este campo hay un punto en el que sí que es cierto
que ha habido una evolución, no sea yo creo
que muchos de los procesos tecnológicos tienen,
como como a veces como momentos épicos o concretos
que parecen, que son como eso, no como muy revolucionarios.
Yo lo considero más que hay como una especie de flujo,
no un estéril, y estamos viviendo ese proceso.
Ahora no llevamos tiempo que empezamos a hablar de conceptos
como la nube, luego el big data,
ahora la automatización en ese flujo en el sexting sí que hay
como como una serie de momentos puntuales
que dan dar esa sensación de revolución.
No, no he sido considerarían ante una revolución,
yo creo que no es tanto y en lo específico
de la inteligencia artificial,
pues los estudios alrededor de Inteligencia Artificial
empiezan en los años 60,
o sea que lo que ocurre es que el mercado
y la necesidad tecnológica pues a veces hace
que tengamos que poner como dices sobre todo el mundo periodístico,
tiene como necesidades también puntuales.
Entonces yo sí que considero que sí que es interesante
revisar ese proceso evolutivo tecnológico y poner atención
a lo que está pasando en la inteligencia artificial,
pero tanto como revolucionario no lo consideraría,
y centrándonos en un ámbito concreto que hemos conoce muy bien
y que habéis investigado
y publicado recientemente artículo sobre el tema,
realmente la inteligencia artificial en el campo del reconocimiento
de imágenes está en un momento de eficacia, seguridad y validez,
como la que nos venden mercado o en cambio,
estamos confundiendo con magia.
Lo que no llega ni a ser un truco viene ejecutado utilizando
una metáfora que vosotros habéis trabajado
y que creo que bastante sugerente, que nos puedes contar,
de tu de lo que ocurre con la guía y.
En el caso específico del reconocimiento de imágenes,
no que como decíais,
es lo que hemos trabajado nosotros en los últimos experimentos
cuando se utiliza con un propósito muy concreto, pues bueno,
si su eficacia puede llegar a ser súper sorprendente, no, lo que ocurre
es que a veces olvidamos que hoy la inteligencia artificial
está trabajando como un sistema predictivo
y, por tanto, como predicción,
pues puede tener una precisión y que es variable
y que va a tener un margen de error, a veces es que es como es,
como la parte que que se olvida de contar cuando se habla
de inteligencia artificial, no, y si creemos que va a ser igual
de eficiente para aplicar una tarea muy muy concreta,
no llevándola,
como a lo al absurdo, distinguir entre manzanas y naranjas
o no entre.
Hace poco veíamos un experimento entre pisa y hamburguesa no,
y eso es el objetivo concreto que tiene que hacer
la Inteligencia Artificial de reconocimiento.
Ahí distinguir entre eso y distinguir entre el universo
de objetos del mundo o la descripción de las personas del mundo.
Pues hombre, son tareas muy diferentes
y si creemos que va a ser igual de eficiente en ambos casos,
pues si estamos casi más hablando de magia,
cuando en realidad en algunas ocasiones
pues es un mal truco
son una buena metáfora vosotros que conocéis bien
cómo trabajan estos sistemas automáticos,
reconociendo imágenes nos podríais comentado
cuál es la tecnología que sustentan estos programas honradez neuronales
simulada o son en cambio algoritmo simbólicos clásico
Carlos nosotros nos hemos centrado
como la duda que nos ha ido surgiendo, los experimentos,
lo que nosotros queríamos, la como, como resolver esas dudas,
nuestras muchas también inquietud, no decir cómo funciona.
Entonces sí que al final hemos llegado a la conclusión
de que el campo más fuertes obligatorios, neuronales,
especialmente donde las redes neuronales profundas,
no lo que se está llamando como biblia,
es que es una especie de intento a veces
como igual sencillo de estimularlo como si fueran nuestro,
cómo nuestro sistema neurológico hubo neurológico.
Neuronas sus zones y demás.
No, sí que es cierto
que en el conjunto de resultados de los distintos trabajos académicos
que se realizan para comprobar si estas redes
funcionan a la hora, por ejemplo, de clasificar imágenes,
las redes profundas están funcionando,
son mucho más eficaces que otras técnicas que se habían utilizados,
y ahí es donde han adquirido, como el peso fuerte
no en lo que sería el sector no, y por eso se oye tanto hablar,
no de Inteligencia Artificial
y allí casi como una relación directa y artificial redes neuronales,
sí que es cierto, neuronales artificiales.
Lo que ocurre es que este estos sistemas,
estas piezas de software, por decirlo de alguna manera,
entrañan una una realidad nueva o poco conocida hasta ahora,
no que durante toda la historia tecnológica
nosotros siempre habíamos tenido como la capacidad de poder abrir
el proceso tecnológico, de mirar por dentro de la caja.
No, nos ha gustado mucho, trastear, no y desmontar
todas las cosas que teníamos a nuestro a nuestro alrededor.
De repente.
Con esto no ocurre,
porque al final lo que ocurre en ese conjunto de capas
que conforman una red neuronal, no dejan de ser piezas;
matemáticas que se van relacionando entre sí y es como una caja negra.
Entonces, por primera vez
en la historia hemos puesto una máquina que tiene esa capacidad
de buscar ese patrón, ese patrimonio estadístico,
pero no podemos dentro de lo que ocurre y no,
y eso a su vez nos ha parecido a nosotros
como muy sugerente,
y hemos puesto una máquina que lo que hace es más abstracto.
Lo que ya nuestro mundo en sí es abstracto o sea capaz
de abstracción más capas de acción y de repente,
una caja negra, no.
Entonces eso no nos ha sorprendido.
No funciona, como ha dicho un juez
y en algunos casos además con con resultados objetivamente mejor,
mejores que si lo hicieran otros mecanismos u otros algoritmos
o otros sistemas tecnológicos, pero con ese no, con ese,
con ese problema que dentro es difícil de ver.
Es una caja negra que paradoja que parece que vamos a tener
que aplicar el mismo procedimiento de ingeniería inversa a la caja negra
de una inteligencia artificial que en la que utilizamos con seres humanos,
o con, o con animales, no en psicología.
Estamos continuamente intentando indagar qué pasa dentro de la cabeza
de la gente y aquí parece que está ocurriendo un poco un poco lo mismo,
una paradoja desamparados, bm igualtat
entre el mundo tecnológico y el mundo natural.
Estamos hablando de voto, trabajo hemos aludido a ellos
en varias ocasiones y la verdad es que creo que sería muy útil camas,
son muy interesantes, nos describa y qué resultados habéis encontrado
cuando habéis examinado la fiabilidad de validez
de estos sistemas artificiales de reconocimiento de imágenes;
u jugué cuenta, no de la manera más sencilla posible,
como hay realizado otro trabajo y que habéis concluido justo
un poco eso que has dicho.
Hemos tratado de ser una especie de psicólogos de naíf,
pues que como no podemos saber cómo están funcionando esos sistemas
de reconocimiento de imágenes porque son cajas negras,
aunque tienes de documentación y que es cómo funcionan,
cuentan muy poco, pues la única manera
que teníamos que podíamos hacer para ver cómo funcionan esos sistemas
de reconocimiento, imágenes pusiera eso
no ponerlos como prueba.
No hemos analizado, pues diferentes modelos.
Algunos eran productos comerciales como el caso de Amazon,
cognición y otros eran herramientas.
Modelos que se utilizan para el desarrollo,
no como majete, un esto Mobile, que algunos les sonará,
que luego se utilizan para desarrollar, pues bueno,
tus propios modelos y lo que hemos llegado
es un poco a tres conclusiones principales.
Al testar los modelos, pues pasándoles fotografías distintas
de hombres y mujeres, y en contextos diferentes,
pues lo que hemos encontrado, por un lado,
es que la tecnología se está utilizando con propósitos,
a veces demasiado amplios, no un poco eso que decía
de clasificar el universo de objetos del mundo,
cuando, bueno, pues es una tarea compleja, no gais;
amplia, es, como decía, distinguir entre manzanas
y naranjas, no, y, en estos casos por su fiabilidad.
Pues no es demasiado buena.
Encontrábamos que pasándole, de foto,
después de hombres y mujeres, pues yo sí con escobas;
por ejemplo, en contexto.
Les no barriendo, pues las confundían
o con muletas o con carpas o taladros los confundían.
Comandos de videoconsola o con bananas muchas veces,
pues porque igual el sistema estaba entrenado con esos objetos,
sin el contexto entregados o no;
solo con fotografías de escobas por ejemplo,
pero no con las las escobas siendo utilizadas o bueno
por diversas razones, no, pero lo que veíamos
es que el desempeño era muy bueno y luego otro de los descubrimientos
más importantes que hemos hecho es, pues bueno,
hemos encontrado que algunos de estos modelos tienen ciertos sesgos,
no especialmente el que hemos encontrado,
su sesgo sexista en el experimento,
que hicimos con amas amazon reconexión; lo que hicimos
es analizar fotografías de hombres y mujeres que portaban,
objetos que históricamente se han entendido
como estereotipados, no es escobas taladros,
martillos lo que hacíamos escogeríamos la foto de un hombre
o una mujer con un taladro o con una escoba,
y lo que hacíamos es concisa, cambiarles el género.
Aparente, no esta aplicación que permite.
Bueno, pues eso no, que un hombre parezca una mujer era una mujer,
padezco nombre,
y las dos las pasábamos por por la herramienta, y así pues,
veíamos como la herramienta clasificaba la fotografía,
que etiquetas devolvía para intentar describir
que había en la fotografía,
entonces lo que nos encontrábamos era, pues, que ante una fotografía
que aparentemente era igual,
solo que lo único que también era la persona
porque el objeto era el mismo la misma posición etc
etc pues bueno pues igual en las fotografías de mujer
el taladro se confundía con secador de pelo,
pero no las de hombre o sólo se veía en la de hombre,
pero no la de la mujer o en una fotografía
en la que ambos estaban, no con objetos de limpieza.
Pues en la mujer la etiqueta era enfermera,
pero la de hombre era trabajador o estudiantes
y encontramos que el etiquetado,
a pesar de que la fotografía era más o menos.
Nos parecida y suelo cambio en esa apariencia de género,
pues no era similar.
En ambos casos era interesante
porque con eso está mostrando que en muchas ocasiones
la inteligencia artificial es discriminatoria, es sexista,
es racista, pero me imagino que la pregunta que tenemos que hacer
es si esos secos son una limitación de la tecnología
o en cambio son un reflejo de los prejuicios o hasteko humano
que están presentes también en nuestra manifestación
en redes sociales y en otro ámbito Carlos.
Cómo interpreta
y se pues a diferencia de mucho de lo que se oye,
es una publicación de las 2.
Nos gustaría parece ser que no fuera así;
nos gustaría tener respuestas, no una de las cosas
que hemos discutido mucho y incluso como ideas de no y gente
así que le dio vueltas a esta.
Esto de la dicotomía
no de clásico que se habla ahora, no de solución mismo
y de apocalipsis reduccionismo.
En esto nos gustaría que fuera así que fuera un problema tecnológico
y entonces resolviendo problemas tecnológicos
resolvemos un problema que es profundamente natural
como es nuestro sesgos no.
La realidad es que cuando nosotros entendíamos una red neuronal,
lo que ocurre es que hay una serie de momentos muy concretos.
Uno de ellos es la localización del conjunto
de datos, que es connecti entrenas.
Esa red neuronal ojos unos datos, lo pasáis neuronal.
Eso genera un modelo y luego infieles el modelo,
cada una de esas partes interviene la las personas.
En toda una de esas partes pueden ocurrir esos sesgos.
Esos problemas
donde el humano introduce su propia realidad hay claramente,
puede haber eso que tanto se dice de sí arreglaría el dataset,
porque has conseguido que un conjunto de personas
más o menos diversa puedan mirar esas fotos con la que luego vas
a entrenar la neuronal, pues corregiría el problema.
Pero la realidad es que luego aquí hay más intereses,
que los propios sesgos,
a mí me a veces no resulta como un recurso facinho.
Esto es un problema de sesgos.
No, no es un problema de sesgos intereses comerciales,
Amazon reconexión es una herramienta,
pero a su vez, es un producto, y es un producto de una empresa
como como Amazon lo tienen otros, hay que nosotros.
Ese producto lo que te está vendiendo
es que vas a contratar un inteligencia artificial;
además casi lo venden así; o sea, no es una cosa,
ahí no hay riesgos, hayáis intereses clases, los puros,
si yo intuido esa herramienta la la incluye en uno de mis productos
y servicios porque además funciona de esa manera,
la utilizó yo en ningún momento.
Tengo la lista completa
de todas las etiquetas que me va a devolveré Amazon,
reconexión; si no tengo en la lista puede ser por muchos motivos,
pero uno de ellos es porque no le interesa poner
esos motivos y ahí hay,
ahí es donde nosotros vemos esos intereses.
Entonces hay sesgos claro que hay sesgos,
y hay que corregirlos, y yo creo que la Academia
y un montón de gente que está interesada
en que esto funcione bien, está haciendo el esfuerzo
de que eso se mejore,
pero a su vez luego tenemos intereses empresariales,
intereses comerciales, intereses políticos,
o sea, todo interfaces política.
Pues no nos podemos olvidar de eso.
Lo que pasa es que a veces nos gustaría vivir en esta especie
de idílico de Agatha cada película, no en el que todos aséptico
y todos, perfecto, pero luego debajo, en los fondos
siempre hay una realidad que es más, más, más, más compleja,
no más abstracta, des la simplificación nos gustaría,
pero la realidad es que a poco que reduzcamos
no es nada simple,
porque hemos metido muchas capas de abstracción,
y ahí es donde nosotros decimos bien
que igual es necesario en el momento actual de nuestra sociedad
todas esas capas de estación nos hemos complicado mucho,
la vida vale,
pero al margen de poder discutirlo, no de mídanlo y discutirlo,
no poner en duda esa a esas capas de acción.
Muy interesante lo que comentan, porque creo que también
uno tiene que inducir cierta precaución
en la interpretación de las comunicaciones,
de las noticias que podamos encontrar los medios.
Yo acababa que y lo más convoca una rueda de prensa
para comunicaron nuevo desarrollo científico.
Digo que no hay nada,
nos está dirigiendo a la comunidad científica,
se está dirigiendo a sus accionistas o a sus inversores,
quizás principalmente a ello.
No me parece muy interesante la reflexión que ha realizado.
Creo que ahora podemos coger un caso concreto de experimento reciente
que hubo.
Lo sabe situado en vuestro trabajo, en el que,
estando varios temas de reconocimiento de objetos,
como v, la visión a más reconexión
que suscitaba Carlo o a son de Ibn,
encontraron en ese experimento que se realizó que la precisión era
un 15 por 100 más alta cuando analizaban fotografía
de objetos cotidiano como jabón de mano, por ejemplo,
tomadas en Estados Unidos que cuando lo hacían con fotos,
tomadas en lugares como Somalia o Burkina Faso.
Por qué razón aparecen estas anomalías?
Un juez?
Bueno, un poco.
Como decía Carlos,
no los sesgos son los problemas pueden aparecer
en todo el ciclo de guía de leía, porque hay humanos intervinientes
en todo el ciclo si en este caso
parece un sesgo en la recolección de la muestra de datos,
no a la hora de decidir qué fotografías van a representar
a esos objetos del mundo y se las vamos a pasar a la bahía
para que sea capaz de reconocerlos?
Pues parece que han vivido una como visión parcial
de cuáles son las realidades del mundo de las culturas,
no un jalón de manos en Estados Unidos,
pues de una forma que es bastante diferente,
que un abono iso,
Amalia si lo que les pasaba en este estudio
es que confundía con comida no porque, bueno,
pues era una pastilla, era distinto a,
pues un jabón de estos dispensados no sería más comunes estas medidas,
pero bueno, este es un problema que en realidad
tampoco es que sea nuevo decaía,
no la es con récord entre colección de datos en investigación,
bueno, y ya ha denunciado muchas veces no y esta tendencia
a usar lo que me llaman muestras Welles,
no como acrónimo de Blanco educado industrializado.
Perdón, rico y democrático, no una muestra de hombre,
no es representativa del mundo entero y representatividad
de una muestra muy concreta,
y la población que, por tanto podría hacer
que esos resultados de ciertas investigaciones,
pues igual no son aplicables a todo el mundo,
no da igual.
Ha habido ciertos fenómenos comportamentales
que pues, que creemos que se producen en todo el mundo
y no se producen en todo el mundo,
porque culturalmente somos distintos,
porque la muestra es diferente, etc. No entonces estos sesgos a veces
como este, de recolección de la muestra de datos.
Bueno, pues es un sesgo totalmente no intencional no,
pero como decía Carlos,
pues tenemos que tener un poco cuidado,
porque otros tantos podrían ser intencionales no es
decidir que el mundo es solo de una manera,
bueno, pues también podría ser otra forma de hacer política,
no muy interesante, canviant recomen.
También me recuerda también cuando se dice que en psicología,
la experimentación o los estudios científico también están sacado
a colación occidental de clase media universitaria.
Me recuerda también un poco a eso.
No hubo ahí como una equivalencia
entre la investigación en inteligencia artificial
y la investigación con humanos en vuestras investigaciones.
Os habéis encontrado con facilidad de acceso a las tripas
de estos sistemas artificiales o, en cambio,
las empresas y ha visitado varias de ellas, que son conocidas
por todo suelen recurrir a la opacidad
o al secretismo industrial, con como ha sido esto Carlos,
por ejemplo, sí que vemos que hay un interés bastante profundo,
sobre todo en el mundo académico de intentar resolver
esos problemas complejos como el de la caja negra,
y ahí hay mucha investigación que la verdad que está intentando,
incluso nosotros no abarcamos a comprender los los avances teóricos
que está habiendo alrededor de toda esta nueva área.
También es cierto que la relación de partes está muy clara,
o sea, si tú te metes en el mundo más tecnológico,
no más de esas piezas de software que tú puedes utilizar,
hay una información increíble
y muy, muy acotarlos a puedes realmente jugar,
como hemos hecho nosotros desde capas muy bajas a capas muy altas.
No, lo que ocurre es un poco lo que poníamos antes.
No hay una industria que tiene un interés
y esa industria sí que ahí está jugando a otra,
a otra liga.
No lo comentaba antes.
Si yo estoy.
Y haciendo un entrenamiento, y en ese entrenamiento
lo que quiero como resultado es darte una clasificación.
Esa clasificación es.
Nosotros jugamos mucho con la idea de la responsabilidad
de la predicción.
Al final estos estos sistemas
son sistemas de reconocimiento estadístico de patrones.
Estos sistemas lo que tienen es en final una predicción
y una predicción lo que tiene es un número cuanto buenas
esa predicción.
Si a mí no me estás aclarando esa prohibición,
si estás ocultando meses dato si está siendo opaco.
En ese dato ahí es donde hay un problema, y ahí nosotros,
en todas estas discusiones que hemos tenido
en otros nuevos textos que tenemos escrito,
nosotros queremos al lado de la narrativa de la convivencia,
que es lo que nos interesa, es que nosotros disfrutamos
trabajando con estos con estos elementos tecnológicos.
Sal, somos parte de esta realidad, nos dedicamos a eso en pico.
Nos dedicamos a diseñar y a desarrollar su web,
pero queremos convivir con el software.
Para eso, esos elementos opacos,
que a veces son intencionales puros y duros,
no poner la lista de clasificación,
lo que te da es es un elemento muy determinante,
porque a la lista de 2000 categorías
te está dando un marco muy pequeñito.
Si es de 2.000.000 de categoría, el marco es muy grande.
Cuál es el límite de estas herramientas?
Ahí sí que hay intención.
Sí que es cierto que va en contraste y en pelea con la propia.
Yo pongo mucho del concepto de la Academia
porque ahí sí que estoy viendo como una intención profunda
de que eso no sea así pero, claro, hay que rebuscar,
y eso otra vez, y insisto en la lo abstracto,
rebuscar en estos procesos tan abstractos,
no es tan sencillo, y a nosotros,
por lo menos que tampoco, no venimos de un área
como tan específica.
Bueno, pues no sabía, nos ha obligado,
ha tenido que meternos en líneas bastante desconocidas
y en algunos casos nos ha costado.
Ha costado entrar,
sobre todo cuando está la empresa, no por medio,
pero es normal, es que eso se trata,
no la apropiación de todas y de ahí hubo muchos elementos.
No cree que esta imagen mágica no y quizás idílica
ya nos quieren vender sobre la Inteligencia Artificial
de ciertos askoren, cree que esto favorecerse con impulso
o en cambio creo que podía.
Ha llevado al desengaño,
o, al desencanto o como muchas veces se ha dicho,
el círculo de la guía a un nuevo invierno
de la inteligencia artificial,
como cómo ves.
Tú creemos que nos perjudica como sector, la verdad, por un lado,
pues por lo que dices, no, porque creemos que se puede ir,
puede llegar a un desencanto, no creemos que llegar a un invierno,
pero sí que hizo un otoño, no porque vamos avanzando,
cada vez vemos más avances de la ella, que pueden ser aplicables
y que pueden continuar.
Pero todo este halo de magia pues lo que va a llevar creemos,
y esa, mucho desencanto y mucha violación, de expectativas,
mucha gente se va a dar cuenta que se han prometido
cosas que no se van a poder cumplir y luego nos preocupa,
que además hace que los debates se centren en escenarios,
que ahora ni siquiera son asequibles.
No empezara a discutir cómo va a ser la conducción autónoma completa,
o sea, cuando hablas con o rebusca
es un poco en qué punto está la conducción autónoma absoluta.
Los expertos dicen que se lleva a tardar muchísimos años.
Estamos viviendo debates que no sabemos si llegarán
o cuando llegarán y, sin embargo, estamos viendo conversaciones que sí
que son actuales y que son problemas que son mucho
más mundanos, pero es que son más reales,
no como vamos a aplicarla y en tareas que realmente beneficien
a la sociedad y cómo vamos a evitar más
las aplicaciones de esa y inteligencia artificial.
No se están tomando un montón de decisiones automatizadas,
cada vez más por parte de inteligentes artificiales
en temas que son muy relevantes,
como la justicia, la salud, la educación,
no el caso que es famosísimo de software compases,
en Estados Unidos que determina la libertad condicional de presos,
que algunos jueces incluso lo están utilizando para decir ir
la condena del preso en función de un índice
que da el algoritmo que es de probabilidad de reincidencia.
Pues es que se están tomando decisiones sobre esas zonas a veces
de forma automatizada, a veces de forma sesgada,
a causar.
Algoritmos que ya están implantados que de hecho este en concreto
ha sido denunciado un montón de veces
pero sigue estando ahí no, pero en vez de tener la conversación
sobre esos temas pues estamos desviándolo hacia esa magia
que se nos propone desde el sector y que creo
que no nos va a ayudar nada por el tiempo,
pasa volando y ya nos acercamos al final del programa.
Pero no me resisto a pediros
que ahora es un ejercicio de predicción,
con el incremento de la potencia de cómputo
y fomentando la complejidad de esas redes neuronales
que nos habéis descritos,
que veáis que podremos llegar en un tiempo razonable
a la inteligencia artificial, genuina general,
creéis que la singularidad acerca
Carlos tú como lo estamos más cerca de que una de estas inteligencias
aquí artificiales nos pidan, que quieren ser humano,
que Alexa ahora oye que yo quiero ser humano,
pero pero por un proceso automático.
Que cualquier singularidad haciendo un poco
como reflexionando el otro día alrededor de esto yo me estaba viendo
ese típico robots
que se está poniendo las zapatillas mientras que le dice su dueño.
Venga que tienes que ir corriendo a la fábrica,
hacer cosas automáticas y el robot atascado,
en todo ese proceso complejo de cosas cotidianas
con cuantas eras zapatillas no es un juego para mí
-es un juego, es como lo que está pasando ahora.
Con estos tres caso no tanto, no es el sistema que genera texto
o de una forma casi mágica,
no se hace con un propósito concreto,
que era la generación de textos.
Se entrena con ese propósito y luego un montón de gente
lo que busca es un montón de originalidad
alrededor de ese proceso tecnológico lo que busca es increíble,
y lo que ha hecho, pero lo ha buscado, no lo hacía.
Lo ha buscado.
Entonces, estamos como con muchas ganas
de que ocurra.
Pero siguiendo lo que ha dicho un juez,
creo que también con un efecto de de resultados solucionista,
no.
De una de las cosas que nosotros hemos hecho
ha sido seguir otros elementos que se habían introducido.
Por ejemplo, he mucha mucha policía, en Estados Unidos
utilizaba cámaras de reconocimiento muchos de esos servicios están.
Continuando porque el resultado era muy malo
o recientemente en Inglaterra,
con con el tema de los resultados académicos
no, el resultado ha sido tan pobre, tan profundamente pobre,
que ya no es un tema de que si no es que funciona mal no;
ahí es donde donde deberíamos mirar,
no en lo que estamos usando ahora por supuesto.
Yo como civl banco de espíritu tengo que mirar al futuro
y quiero imaginarme distintas utopías posibles,
pero no creo que estemos en ese plan cerca,
como le gustaría.
Lo más de esta inteligencia genuina
no fue el ánimo más hacer algún tipo de proyección al futuro.
Opus estigmas, con Carlos que me gustaría
que empezáramos a imaginar esos futuras utópicos
tenemos mucha caer en los futuros históricos
y en seguirán.
Nos ponemos en modo dicotómico.
No, pues eso.
Solucionista Homo distopía
Hiddensee, enseguida nos vienen más las distopías y bueno,
corremos el riesgo de luego sean profecías autocumplidas
y terminemos viviendo aquellos futuros desagradables
que nos imaginamos.
Entonces o me gustaría que mi predicción fuera eso,
a trabajar en cómo serán sus futuros,
en los que podamos convivir con la tecnología
y sean utópicos.
Precisamente por eso,
porque lleguemos a una combinación en la que nos favorezca
y no tengamos que estar continuamente encontrando dónde están
los agujeros, no donde está la preocupación que nos va a llevar
a ese caos, que sería esa singularidad o no sé a mí
desde luego no me gusta mucho la idea de singularidad,
pero como creo que me no llegaría a verla,
esta cuestión muy preocupada por esta última parte
muy reveladora.
Tengo un amigo que dice que de repente emergiera
una singularidad.
Lo primero que haría sería hacer un cohete
para salir de este planeta.
Yo siempre digo que a mí me preocupa mucho.
Porque si surge una inteligencia superior
sería desenchufar la saca no demasiado bueno muchísimas gracias
por vuestra participación en este programa.
Me ha encantado, creo que va a ser muy útil Porque
tiene una perspectiva crítica de análisis profundo
de la situación actual
y creo que muy necesaria en tiempo quizás o sea mucho sensacionalismo,
así que muchas gracias y confío que no podamos ver el futuro
programa de radio,
analizando con la desarrollo de la inteligencia
y prediciendo el futuro, también.