Vamos con la intervención del catedrático de universidad,
especialista en lenguajes en sistemas también informáticos.
El pertenece a la Escuela Superior de Ingenieros
informáticos de esta UNED el es Julio Gonzalo Arroyo.
Muchas gracias.
Las doy.
Yo.
Voy a empezar con una pregunta para vosotros
y otra.
Para mí.
La pregunta, para vosotros empieza recordando
lo que ha comentado, Jaime el director de retina,
al país, haciendo un juego de palabras
con esperando algo donde y esperando al robots que él comentaba,
que nos llevan, amenazando con la inteligencia artificial,
que iba a dominarlos desde hace 30 años y no acaba de llegar.
Bueno.
Y qué pasa con Charge?
Esa es mi pregunta.
Es un poco el infante
en la habitación, la conversación sobre inteligencia artificial
es completamente distinta ahora que en septiembre
del año pasado,
cuando todavía no había irrumpido Change
y después todos todos sus primos cercanos,
es una herramienta que todos hemos probado que muchos han incorporado
a su trabajo diario a su vida diaria
y cuando la usas, dependiendo de que le pregunte
si como te da realmente una sensación de estar hablando
de alguien inteligente que no habíamos tenido antes a esta escala
desde luego y entonces realmente es, es muy inteligente.
Su un cerebro artificial súper inteligente que nos va a esclavizar
y que va a acabar con la humanidad.
Es un alumno tonto.
Pero con una memoria infinita es un tío muy listo,
como es el ojo, espero que de vez en cuando se droga
y empiezan a mentir y a decir chorradas.
Esa es mi pregunta para vosotros y la pregunta.
Para mí es como me he metido en este lío
de intentar explicárnoslo en 10 minutos,
cuando yo llevo 20 años trabajando en procesamiento
de lenguaje natural, en la inteligencia artificial,
que trata con el lenguaje y yo mismo no lo entiendo.
Muy bien.
Bueno, pero tengo que intentarlo, aunque sea 10 minutos,
aunque sea así transparencias, aunque seáis humanistas.
Yo tengo un intentarlo, porque creo que esa es la única opinión
que voy a verter aquí hoy.
El resto base de información, en mi opinión los investigadores,
que en Inteligencia Artificial son como niños,
jugando con plutonio en un parque tienen muchísimo peligro.
Pensaren, no hay mala intención, son niños,
y los niños que están haciendo yo te dicen.
Bueno, pues a ver cómo hacemos que esto mejore,
pues si la gente se queda viendo más vídeos es que les gusta eso
es bueno, no, y entonces le piden a su algoritmo de aprendizaje.
Oye, aprende.
De manera que la gente se quede debiendo vidas.
Y cuál es el resultado?
Es que aumenta el tierraplanismo en el mundo,
que lo que acaba comenzando acabado despistándonos,
la humanidad entera
y ha acabado propagando la desinformación.
Estos niños, que son los programadores
o necesitan a vosotros los humanistas, que serían,
serían los padres, estás jugando con plutonio,
pero tienes a un filósofo, a un antropólogo
o a un sociólogo, al lado,
que conoce al ser humano y que sabe las implicaciones
de esas cositas que a ti te parecen, en principio, buenas ideas.
Así que lo que voy a hacer en la charla
es intentar los explicaros de que va a echar en 10 minutos,
y tenemos una ventaja por ser.
Españoles, por una vez en Inteligencia Artificial.
Tenemos una ventaja competitiva respecto al resto del mundo,
y es que os puedo explicar a vosotros de una manera mucho más sencilla
que al resto del mundo,
que esta realidad es un súper cuña es
yo no seamos cuñados estocásticas, esto lo expliquen,
y tan en diciembre, justo después de que saliera la charla,
se llamaba la invasión de los cuñados.
Estocástico.
Si invasión
de y con una triste casting y claro no entendían nada al estudio
que explican lo que es lo que era un cuñado.
Pero aquí la entendemos perfectamente.
Si no fuera por sala que me ha estropeado la estadística
en lo que llevábamos de mañana se había dicho más veces el término
cuñado que el término change fastidias.
Así que no hace falta que te expliquen
esta persona que te encuentras en la escena de Navidad
y que puede hablar de cualquier tema
y que parece que encontrar un montón que habla con solemnidad,
como decía Jaime, y que a simple vista,
sobre todo si no sabes de lo que está hablando
si no sabes nada del tema.
Está impresionante porque convencer de cualquier cosa
y así resulta que tú eres un experto,
ya empiezas a haber un poco que habla de oídas,
y esa es la clave, igual que nuestro puñado de Navidad
habla de vidas.
Y qué quiero decir con esto?
Pues el primer concepto
y quizás el más importante que quiero explicaros
es que cuando hablamos de inteligencia artificial
pensemos en nuestra inteligencia.
Nuestra inteligencia tiene dos vertientes.
El pensamiento racional y el intuitivo.
Pensemos en el lenguaje.
Por ejemplo, en el que aprendemos de breves
se aprende de una forma completamente intuitiva,
sin ser consciente
de estar aprendiendo, ninguna regla acabas obedeciendo unas reglas
sin saber que están detrás del pensamiento racional,
incluso en el idioma;
a veces cuando yo aprendemos
un segundo idioma y tenemos una cierta madurez,
pues empezamos aprendiendo sus reglas y aprendiendo un vocabulario básico,
y después a empecemos a practicar otra vez,
y volvemos a poner en marcha el pensamiento intuitiva.
Bueno, pues lo que ha sucedido en la inteligencia artificial
es que se comenzó enfocándose exclusivamente en intentar modelar
el pensamiento racional,
intentar darle a la máquina, conocimiento, bases de conocimiento
y luego la capacidad de razonar sobre ese conocimiento
y sacar consecuencias lógicas de lo que se ha aprendido,
y en toda la evolución de la inteligencia artificial.
Hasta llegar a echar pt hemos seguido un camino de pereza infinita
en el que esos niños juegan,
el parque les dando pereza el trabajo duro,
y va intentando en dos salas la máquina cada vez más cosas,
y cuantas más problemas le hemos endosado, la máquina,
para que lo resuelva ella más hemos ido derivando
desde intentar moderar el pensamiento racional
a modelar exclusivamente el aprendizaje intuitivo,
y esto lo voy a contar en etapas primera etapa.
Si la máquina tiene que ser inteligente,
hay que meterle conocimiento, hay que intentar modelar
el conocimiento del mundo y formalizarse para endosárselo
y luego hay que darle motores de inferencia,
de razonamiento sobre ese conocimiento.
No se trabajó en eso durante muchísimo tiempo
y no se ha llegado a muy lejos cuando estás con cosas muy específicas,
con poco conocimiento como por ejemplo,
traducir informes meteorológicos en taiwaneses españoles
eso se hizo en Canadá y funciona muy bien,
a base de conocimiento, de lingüistas,
de reglas de gramaticales,
para analizar las operaciones de reglas de transferencia
para llevarlas al otro idioma y diccionarios bilingües,
y quedaba bastante bien,
pero no se podía pasar de ahí era muy difícil generalizar,
más, era un trabajo ímprobo, que nos llevaba,
que no nos llevaban muy lejos y en realidad no podéis imaginar
lo porque todos hemos estudiado gramática del instituto.
Y para qué servía se gramática
que estudiábamos solo para analizar las oraciones,
que aparecían en el libro de texto en cuanto tú vas al periódico
un libro, olvídate si ni mencionar las redes sociales,
dramática no te servía para nada,
así que será el tipo de problema que tenían los investigadores
y entonces les dio el primer ataque de pereza mira.
Yo no puedo más esto de andar de ingeniero,
del conocimiento, sentándose con los expertos,
extrayendo les cómo hacen las cosas para volcarlas en reglas
y en conocimiento,
y si la máquina aprendiera por sí sola se igual
no es tan difícil.
Pensemos en el ejemplo de un préstamo.
Bueno, pues nosotros nuestro trabajo es representar a la persona que piden
préstamo.
Cuáles son las variables interesantes para dar un préstamo?
Pues qué salario tiene?
Qué tipo de trabajo tienen, si es más estable, menos estable,
cuántos años tiene donde vive, cuál es el barrio donde vive,
etcétera.
No.
En lugar de preguntarle al experto cuál es, cómo combina esas variables
para dar un veredicto sobre si coincide el préstamo, no,
pues lo que hacemos es imaginamos que hay una fórmula que le da
pesos distintos a todas estas cosas y que tengan un veredicto.
Bueno, ese es nuestro modelo de cómo lo hace,
pero impide fijar, nosotros, los pesos,
o presentan sus al.
Despertó cogemos un montón de préstamos ya concedidos
o rechazados y vamos intentando calcar las decisiones del experto.
Empezamos con una fórmula a ciegas.
Con los pesos al azar y en principio el algoritmo.
No.
Laguna;
pero cuando ve decenas y decenas y decenas de miles de casos,
va tocando un poquito los pechos; pues aquí me he equivocado,
pues voy a bajar este peso, que no había puesto humillante,
y al final el algoritmo aprende a predecir de una forma muy similar
a los expertos.
Esto no tiene más, esto es el aprendizaje máquina
-base, y esto
ya es un mecanismo intuitivo y ya no es transparente
y ya no sabes muy bien cómo funciona,
pero todavía los informáticos estaban tomándose la molestia
de decidir cuáles eran las variables con las que representar.
Cada caso son más que he mencionado antes.
En el caso de los préstamos,
lo que pasa que esto no funcionaba bien en cuanto
los problemas eran más complejos.
Pensemos en visión artificial, como representan las imágenes
para que la información se puede usar de forma óptima;
para trabajar sobre ellas y reconocer cosas en las imágenes.
Pensemos en el lenguaje como representar las palabras
para que la máquina luego pueda operar bien sobre ellas
en problemas que no son materiales y entonces tiene una idea feliz
allá por el 2011 a 2012, que fue otra vez la pereza,
y si le dejamos a la máquina que también averigüe
cómo representan las cosas,
y esa ha sido la idea clave que ha provocado un su name
que acabado de momento en change, sus hijos y la idea es la siguiente.
Imaginemos que yo quiero pasarnos una imagen, pues cojo el móvil,
es la demanda aprobase, de acuerdo,
pero ahora resulta que no, que jugamos a un juego,
no pueden mandar a la pólvora, ser.
Imagínate que estamos en la época, en la que costaba tres euros,
mandar un mensaje multimedia solo pueden mandar un mensaje de texto.
Entonces, nosotros ya no podemos simplemente
mandar un montón de píxeles,
tenemos que empezar a abstraer esa información,
es decir, bueno, pues hay un nombre de mediana,
da con barba más o menos un 80, lleva unos gabardina de color azul,
está en una calle, etcétera.
Ahí estamos haciendo un proceso de abstracción enorme.
Bueno, pues lo que la idea feliz fue obligar a la máquina
a hacer ese proceso de extracción,
y entonces se le puso jugar a la máquina a exactamente esto.
Yo te doy una imagen.
Representas, pero tuvieran un espacio limitado para representarla,
y luego lo que tienes que hacer es volver a reconstruir la imagen.
El algoritmo al principio no da una porque es simplemente
una fórmula gigantesca,
con muchos pesos que ha puesto al alza,
pero a base de ver miles de millones de imágenes
fijaros que maravilla que no hay que anotarlos datos.
Simplemente hay que tener imágenes porque le pido esa tarea tan sornas
de volver a regenerar lo que les traigan,
lo que pasa que en ese proceso la máquina no tiene más remedio
que en miles de millones, de interacciones,
ir abstrayéndose, conocimiento y de repente esos peso
se van configurando de manera que unos están especializados
en reconocer círculos formas curvas;
otros están especializados en reconocer Bordes
y así en niveles de abstracción,
que no entendemos completamente opacos.
Pero lo cierto es que al final de ese proceso la máquina
no es que haya aprendido a devolver la imagen que tú le has dado, que es
una tontería, sino que he aprendido a representarlas y después ya,
cuando le damos 10.000 imágenes de gatos y 10.000 imágenes de perros
aprende mucho mejor a distinguirlas,
porque ha alcanzado una representación muchísimo más rica
y más compleja que la que nosotros habríamos sido capaces
de darle explícitamente.
Esa fue la clave en el ámbito del lenguaje.
El juego que se le propuso
fue la habréis oído muchas veces hablan de Change,
pt predice la siguiente palabra.
Me cojo todo el texto de Internet.
Ojo, cacho.
Este texto intento predecir cuál es la siguiente palabra.
Yo ya sé cuál es, pero juega conmigo y me obligó a representar.
Las representaciones, son cadenas de cientos de números,
completamente opacas para nosotros, pero eso es número,
según va jugando ese juego.
Miles de millones de veces los va adaptando,
parte codifiquen la información semántica de las palabras,
y además en contexto.
Esto es la representación de esta palabra en el contexto
de esta o de esta fase siguiente.
Pasa el pereza universal esto está muy bien
pero lo decíamos todavía, no se hacen falta.
10.000 imágenes de gatitos o 10.000 casos de spam hilos, pam,
para que la máquina decida si si el siguiente correos
es para el siguiente, paso de pereza
fue darse cuenta de que simplemente haciendo esas fórmulas,
esos cerebros artificiales, porque es un poco el modelo,
que se sigue mucho más grandes,
de repente ha habido una propiedad emergente
y es que la máquina empezaba a ser capaz de hacer tareas
sin esa última parte de supervisión, jefes de 3,
como como voy de tiempo más bien bueno,
pues entonces voy a acelerar, se vio esa propiedad emergente
que de repente las máquinas eran capaces
de hacer cosas sin estar entrenadas para ello y le pedía es que tradujera
y te traducía, claro, todo eso estaba en todo el material que había,
que había servido, pero vas a esa representación,
se maneras también hay cierto grado de generalización
y consorcio que te un detalle, un detalle más que fue.
Vale?
Pues ahora que la máquina sabe hablar, idiomas,
le íbamos a enseñar dialogar y entonces le pusimos
un profesor particular, procesal particular,
máquinas iba generando respuestas y por eso le decía.
Es que contestar esto luego ya el proceso se ponía
en modo relajado,
es decir, dame seis opciones y te digo cuál es la mejor
y finalmente y esta es la otra parte clave y curiosa curiosa,
le quitamos el proceso, cómo?
Pues un poco como cuando yo tengo que tomar una decisión en vida
y pienso que me diría a mi padre,
que ya no está aquí entonces tengo una imagen mental de mi padre.
Piensen lo que me diría.
Bueno, pues eso es exactamente lo que el proceso de entrenamiento
de Change.
Si se aprendió también una imagen del profesor
y sigue evolucionando solo sin profesor imaginando se que diría
y cuando tiene dudas le vuelve a preguntar
si puede hacerlo.
Conclusión.
Tenemos una máquina entre nada para decirnos
lo que queremos para estar en un diálogo,
hablando de forma completamente natural,
para información que nos parezca útil.
Otras cosas que sea verdad,
porque fijaros que ya no hay bases de conocimiento.
Ya no hay un excel, que diga Cervantes nació en 1.547,
se te va a decir que nació en 1.547 porque es la cosa más probable
que hay al lado de Cervantes y además tiene una representación semántica
que hace que en 1.547 sea más próximo a otras fechas
parecidas que las fechas del siglo xx y a su vez,
que todas las fechas tenían representaciones,
más similares que otro tipo de cosas.
Así que nos podemos fiar discharge?
Pues no es un cuñado estocástico.
Habla de hoy.
Es inútil.
No puede ser.
Es completamente inútil.
No es muy útil.
Si sois expertos en un tema,
pues una herramienta de productividad increíbles.
Torre, un montón de trabajo,
pero tenéis que ser expertos porque tienes que detectar
cuando nos inventan cosas ni mientes.
Simplemente está hablando por probabilidades,
y yo creo que sí que probablemente consumió del tiempo,
aunque sí bueno.
Muchas gracias.
Gracias por el conocimiento, por la pasión,
por haber respetado el tiempo.
No soy tan malo como el chat,
no tengo poder para acortar el micro.
Ha sido un pequeño fallo técnico, casual.