Asturias semanal en TPA a la carta, capitulo del sábado 24 de junio de 2023. Entrevista con el algoritmo

Jueves 3 de abril

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0:26Científicos involucrados

0:27en el desarrollo de la inteligencia artificial

0:30han alertado sobre los riesgos para la humanidad

0:33que plantea la actual carrera para desarrollar esta tecnología.

0:38Esto sucede después de que herramientas como chats, GPS,

0:42ese potente buscador con el que podemos conversar

0:45y el resto de programas que automatizan labores creativas

0:49nos hayan maravillado e inquietado a partes iguales.

0:54Pero aunque las máquinas parezcan ahora entendernos,

0:57el uso de la inteligencia artificial viene de lejos.

1:00Científicos asturianos trabajan desde hace décadas

1:03con una tecnología que está más presente en nuestras vidas

1:07de la que a menudo pensamos.

1:09Con ellos abordamos el presente, el futuro

1:13y el debate sobre la inteligencia artificial

1:45La pregunta inicial, la que nos hacemos todos

1:48desde que Chap CPT entró en nuestras vidas se la planteamos

1:52a la propia herramienta que nos responde en nuestro idioma.

1:56Hola, soy intérprete, un modelo de lenguaje desarrollado por Oppenheim

2:01funciona utilizando una arquitectura de inteligencia artificial

2:04llamada GPS.

2:05Esta versión

2:06gratuita de chat GPS escribe pero no le pone voz a sus palabras

2:11así que el sonido lo hemos buscado en otra herramienta

2:14que también utiliza inteligencia artificial.

2:17Lo que me proporciona la conversación con Chat CPT

2:20es fluida, tanto que sorprende

2:24en el texto al que fui expuesto durante mi entrenamiento.

2:26Sé que nos sorprende, así que no nos sorprende porque

2:30hace cosas que nosotros no sabíamos que se podían hacer

2:33porque estaban en los laboratorios más privados.

2:38Sabíamos por noticias públicas que estaban trabajando este tipo

2:42de herramientas, pero no sabíamos cómo, como el resto del mundo.

2:46Cuál era la potencia real.

2:49Le pido que escriba un relato de intriga,

2:52que utilice 300 palabras,

2:55que sea original, no copiado.

2:58Y le doy la frase inicial

3:02Ayer, cuando llegué a casa,

3:03me encontré con una sorpresa inesperada.

3:07Al abrir la puerta sentí un escalofrío recorrer mi espalda.

3:10Y estos sistemas son capaces de describirte,

3:12al igual que son capaces de contarte un cuento en ruso o en un chino.

3:17Son capaces de escribirte una historia que tú cuentas en espaol.

3:20Escribiste Eran un lenguaje de programación

3:23y eso lo hace bastante bien.

3:26Y tienen también

3:27una cantidad de herramientas disponibles

3:31auxiliares de la aplicación fundamental

3:34que yo creo que van a producir cambios muy importantes.

3:37Alguna aplicación, cambios que ya se analizan en las aulas.

3:41Que utilice series temporales.

3:45Hace el chat.

3:45Geppetto hace muchas cosas,

3:48pero realiza tareas de predicción

3:52de algo que es procesamiento del lenguaje natural.

3:58Porque lo que hace, entre otras muchas cosas,

4:00chats, Pepe nos completa, nos completa frases

4:04o nos hace un resumen o un trabajo

4:07que nos pida un profesor hace muchas cosas.

4:10Y eso cómo lo hace?

4:12Pues lo hace utilizando series temporales.

4:16Lo hace.

4:17Es una materia que aún no han visto en clase.

4:20Estos futuros científicos de datos hoy asisten a un anticipo

4:24porque la popularización de las herramientas

4:27hace necesario saber cómo funcionan.

4:30Le decimos completa la siguiente frase que hace hecha ppt

4:34va a su base de datos y lo que hace es buscar ese patrón,

4:39buscar esa serie temporal y analizar la evolución de esa serie temporal.

4:44Quieres, por ejemplo, completar una frase?

4:46Entonces tú tienes patrones de frases y una frase

4:50que la siguiente o un trozo de frase que las siguientes palabras

4:53que necesitas un verbo.

4:55Entonces haced cálculos para saber cuál es la palabra

5:00que con mayor probabilidad va a ser la siguiente.

5:04Pero bueno, vamos a decir que es una simplificación de cómo funcionan.

5:09En primer lugar, hay que decir que esto ya estaba.

5:10No, lo que pasa es que ahora es como muy muy evidente, muy sorprendente.

5:14Los resultados

5:17esencialmente son sistemas que se basan en predecir

5:20la siguiente palabra

5:22a partir de una secuencia de palabras.

5:24Cuál es la siguiente?

5:26Lo que pasa es que tienen muchísimas más cosas, además,

5:29y esa es el conocimiento de cuál es la siguiente.

5:31Lo sacan de una gran fuente de datos,

5:34que es la red pública de Internet

5:37Entonces, después de la palabra casa, quizás sea bonita

5:42o quizás sea cara, o quizás depende del contexto.

5:51Aprendido que se mediante un proceso de entrenamiento

5:54con una vasta cantidad de datos de texto

5:56provenientes de diversas fuentes en Internet.

5:59Parece que nos comprende, pero sus respuestas resultan

6:03del cálculo de probabilidades de que en un contexto temático

6:07delimitado por nuestras preguntas, a una palabra le siga a otra.

6:13Puedo comprender las estructuras y patrones del lenguaje para generar

6:16respuestas coherentes.

6:18Sin embargo, es importante tener en cuenta que no

6:21tengo una comprensión real

6:22o consciente de las palabras o conceptos que utiliza

6:25y esa sucesión de vocablos que calcula genera textos nuevos,

6:29no reproducidos ni copiados de otros.

6:32Porque es la mano de la estadística la que escribe

6:35aunque aquí no hay sólo matemáticas

6:40tienen tres patas.

6:41Una pata es la pata de la inteligencia

6:44artificial, de los algoritmos de inteligencia artificial

6:47que en los últimos pocos aos,

6:50en dos o tres aos,

6:53han avanzado de una forma impresionante.

6:57Eso por un lado.

6:59Luego está la gran disposición de datos que tenemos

7:02y por otra parte, está la infraestructura informática.

7:06Ahora tenemos una capacidad de cómputo que

7:09no es que no tuviéramos hace veinte aos, es que no la teníamos hace diez

7:14Mis respuestas son generadas

7:16en tiempo real y no son copiadas de ninguna fuente específica.

7:20Ese es el salto.

7:21Y a esta parte de la inteligencia artificial

7:23se la está empezando a llamar Inteligencia artificial

7:26generativa.

7:29Cheat GPS es la más conocida de las herramientas surgidas

7:33últimamente, capaces de procesar y utilizar el lenguaje humano.

7:38Pero la inteligencia artificial ha avanzado lo suficiente

7:41para generar imágenes, vídeos y música

7:45y para procesar información de todo tipo.

7:49A partir de este entrenamiento, las máquinas podrán realizar

7:52cada vez más tareas hasta ahora exclusivamente humanas.

7:58Siempre es recomendable verificar la información

8:00que proporciono y no tomarla como un hecho verificado.

8:09Lo que vemos es como el software

8:12con capacidades de visión artificial con inteligencia artificial

8:16por detrás detecta distintos y distintas actividades

8:19y distintos sentimientos

8:28Arriba, en el cuadro central dice sus sentimientos.

8:31Y si está contento, si está en actitud neutral, si está aburrido.

8:35Y aquí detectamos qué actividad está haciendo ahora

8:38está bebiendo de la taza, si está fumando, si está atendiendo.

8:43La empresa asturiana y Logic entrenó a un algoritmo

8:47para que aprendiese a detectar qué pasaba en una clase

8:51online

8:58Llamaremos al algoritmo en este contexto.

9:01Programa informático

9:05Todos los puntos que veis sealados en distintos colores

9:08son los parámetros que el software controla

9:16Tuvimos que grabar

9:18del orden de 200 y pico

9:21movimientos diferentes de los alumnos para que el algoritmo se entrenara

9:25y luego pudiera él sólo ya detectar lo que estaba sucediendo.

9:29No gracias a lo que aprendió, pues ya sabe que

9:33cuando levanta mucho las cejas alguien es seal de sorpresa.

9:37La apertura, la apertura ocular es muy importante,

9:39tanto para la sorpresa como para la tensión normal.

9:42Como para la somnolencia.

9:44Cuando se va cerrando y la dirección de la de la visión

9:47es un punto clave, el punto central del ojo.

9:50Lo mismo si están mirando a cuadro está mirando la pantalla.

9:53Está atento.

9:54Si la mirada sale porque estás atento a que te entra un WhatsApp, ya

9:58no estás mirando ahí

10:05El proceso

10:06de entrenamiento fue bastante prolijo porque hay que

10:10detecta

10:12actividades que no son

10:15actividades muy predeterminadas.

10:17Al coger una taza, uno

10:18la coge con la mano derecha y otro con la mano izquierda.

10:19La taza es blanca

10:20la taza es negra, la taza es grande, la taza es pequea.

10:22Hay mil variantes que por eso la ritmo requiere.

10:27Es entrenamiento muy amplio antes de poder funcionar.

10:36Esta manera de entrenar al algoritmo

10:39está inspirada en el funcionamiento del cerebro.

10:41Por eso se utiliza el concepto de redes neuronales.

10:57Una red neuronal al final no es más

10:59que un programa de software construido de una manera peculiar.

11:04Vale, intenta reproducir el esquema que ya nos

11:08nos contó Ramón y Cajal en su momento

11:11del cerebro.

11:12Es decir, el esquema de las neuronas

11:15con sus múltiples conexiones

11:17entre ellas, que van generando una malla

11:20que permite tratar información de múltiples puntos y llegar a

11:25resultados, combinando la información de múltiples

11:28entradas diferentes y de múltiples procesos

11:34Bueno, pues esto

11:34se traslada al mundo del software y es lo que lo que se pensó

11:39que podría dar cierta inteligencia

11:42a programas de software.

11:45Inteligencia como para detectar el nivel de atención

11:49de cada uno de los alumnos de una clase a distancia

11:52y advertir al profesor de la marcha de la misma

11:59El guardián del alumno de Tri

12:01Logic, ese algoritmo entrenado con redes neuronales,

12:05está en servicio actualmente en una universidad.

12:10A la par

12:12que no utilicemos para el tema de ver el estado de la técnica.

12:16Ayer estaba leyendo un artículo

12:18antiguo que empezaba explicando lo que es el Change PT

12:21y la verdad es que pasé por, no

12:23sé, igual dos pantallas de explicación

12:26y además apasionantes de ir explicándolo muy bien y además

12:29con un hilo perfecto.

12:30Y cuando llega un punto,

12:31de repente el que lo estaba escribiendo

12:33dice Bueno, todo eso que acabáis de ver ahora mismo,

12:35perfectamente explicado, lo acabo de explicar.

12:37Chapa sobre sí mismo y todo lo que explicaba era falso.

12:46No tengo una experiencia subjetiva

12:48ni una comprensión personal de conceptos abstractos como la verdad.

12:52La verdad es un concepto filosófico y epistemológico complejo

12:56que ha sido debatido.

12:57Se comportaba casi como un perfecto

12:59charlatán, es decir, es quien sabe hablar muy bien, vale?

13:03Y miente igual de bien.

13:04Y ese es el problema que veo con el tema

13:07del GPS.

13:07Hasta que seamos o sean capaces de conseguir que la fiabilidad que tenga

13:14de alguna manera la podamos testar.

13:17No tengo la capacidad de determinar la veracidad de la información

13:21con certeza,

13:22ya que mi entrenamiento se basa en una amplia variedad de fuentes

13:25y no tengo acceso directo a la realidad

13:27o a fuentes de datos en tiempo real.

13:31Pues esa es la gran pregunta

13:33y de hecho es una

13:34de las cosas que nos preguntamos y por las que trabajamos también.

13:36Es decir, la aplicabilidad que llamamos

13:38a la inteligencia artificial es un aspecto básico

13:40nosotros necesitamos saber cuándo la inteligencia está dándonos verdad

13:44y cuando a veces nos está engaando.

13:46Y cuando digo engaando, la inteligencia no te engaa.

13:48Simplemente es que es un proceso que le lleva a construir algo

13:52que parece verdad, pero que a lo mejor no lo es.

13:58A veces es

13:59no ayuda en labores creativas

14:01y a veces, efectivamente, es demasiado creativo

14:03y ofrece información que es incorrecta.

14:05En cualquier caso, yo cuando me preguntan como técnico en el asunto,

14:09cuando me piden consejo, mi consejo siempre es a todo el mundo

14:12que se le instale, que se lo cuenta y que lo pruebe

14:15preguntándole y manteniendo una conversación

14:17sobre asuntos de los que tú ya sabes de antemano.

14:21Es esa verdad con la que vas a comparar

14:23sus respuestas

14:28además de Achab GPS?

14:29Esta pregunta se la hacemos a los especialistas.

14:33Explican que la clave está en su proceso

14:35de entrenamiento

14:39comparando datos para aprender.

14:41Estos modelos pueden detectar relaciones

14:44que quizás no sean conocidas y llegar así

14:47a conclusiones que tampoco son las esperadas.

14:52El problema se agrava cuando no es obvio

14:55cómo llegan a esas conclusiones.

14:59Bueno, básicamente cuando estamos en un algoritmo tradicional,

15:02lo que entendemos siempre por hacer un programa,

15:04que fue lo que se dijo siempre, nosotros le damos al

15:06generamos una serie de reglas y de instrucciones

15:09que vamos colocando una detrás de otra.

15:10En el caso, por ejemplo, de la inteligencia artificial

15:13es un poco diferente al sistema,

15:15le damos las entradas y le damos la salida

15:18y lo que queremos es que él deteste las reglas.

15:20Por ejemplo, si nosotros tenemos en una excel varias columnas en el

15:24que tenemos una columna de dos cifras y le decimos que sumen la tercera.

15:28Si lo queremos llevar a la inteligencia artificial,

15:30lo que le daríamos sería el uno y el cuatro y le diríamos cinco.

15:34Y él es capaz solamente con esos valores

15:37de identificar que la operación que estamos haciendo es la suma.

15:40Si llevamos esto a operaciones muy complejas,

15:42como por ejemplo el caso de la conducción autónoma,

15:45en el que el coche, entre comillas aprende a conducir,

15:49es cuando realmente estamos llevando

15:51la inteligencia artificial a su máximo potencial.

15:57Los modelos de predictivos

16:00al final, cuanto más complejos los hagas, pues gana

16:03siempre que son más precisos

16:05pero pierdes lo que se llama la interpretable,

16:07que es un poco el saber

16:08qué está haciendo el modelo para devolverme esta respuesta.

16:11Entonces tú

16:13quieres ver según en qué ámbitos tu no puedes.

16:15Por ejemplo, si estás lo que decíamos en un problema de

16:19relacionado con la salud, tú no puedes decirle a alguien

16:21hoy estás enfermo y no saber en base a qué estoy enfermo?

16:26No lo sé.

16:26Entonces, bueno, nosotros estamos trabajando en

16:30herramientas que ayuden un poco a ver qué parámetros

16:33está teniendo en cuenta el modelo a la hora de devolvernos

16:39la estimación o la predicción

16:43Herramientas que

16:44ayuden a hacer transparente o al menos explicable,

16:48la lógica detrás de las respuestas de estos sistemas

16:52La llamada caja negra de la inteligencia artificial

17:06el hecho de aplicabilidad

17:08se está planteando en el ámbito de la ética oficial

17:12en cuanto a que una persona a la hora de ser

17:17beneficiado o propuesto

17:20por una inteligencia artificial para ir a una ayuda o

17:25o para que alguien tome una decisión sobre la persona, es saber

17:29exactamente qué criterios están tomando.

17:31Cuando vas a un banco, sabes por qué te están denegando un crédito.

17:34Lo que no puede ser es que mientras es artificial

17:37no sepamos qué está utilizando.

17:39Y esa expectativa es realmente lo que a mí me va a generar confianza

17:43a la hora de que este progreso tecnológico realmente me beneficie.

17:47Desarrollos. Y también qué datos están utilizando?

17:50Porque no nos olvidemos

17:51que todos los que hacemos con tecnología

17:52estamos alimentando estas tecnologías.

17:55Y hasta qué punto lo que yo estoy proporcionando a un sistema

17:58posteriormente puede ser utilizado en mi contra

18:01a la hora de tomar una decisión sobre cualquier tema,

18:04un acceso a un servicio, un uso de

18:07un producto o simplemente en la propia vida, día a día.

18:11No en nuestro mundo digital y automatizado.

18:15Cada paso que damos, lo que hacemos y lo que somos,

18:19deja huella en forma de datos de ellos aprenden estos sistemas

18:23y del conocimiento acumulado históricamente que nos refleja como

18:28sociedad, con nuestros prejuicios y nuestras convenciones.

18:32Y de todo eso, toma nota el algoritmo.

18:38Puede ser que nos utilicen los datos adecuados

18:41y por lo tanto va a dar un resultado sesgado

18:44y no porque el dispositivo esté mal diseado

18:46sino porque se han alimentado mal.

18:48Entonces, a medida que introduzca datos insuficientes o excesivos,

18:53se puede ir adulterando el resultado Entonces es muy importante

18:58esa selección previa de qué datos se van a alimentar

19:03Y yo creo que al menos lo

19:04primero que habría que empezar es porque la propia administración

19:07regular estas cuestiones, nuestros derechos

19:10frente a la inteligencia artificial que utiliza la administración.

19:14Si la justicia utiliza dispositivos de inteligencia artificial

19:19para resolver sobre la puesta en libertad de una persona

19:22tiene que haber transparencia para saber

19:26qué concretos datos están utilizando,

19:29cuánto pesa cada uno de sus datos

19:31y eventualmente, la decisión último tendría que ser de una persona.

19:36Ejemplos de herramientas de inteligencia artificial

19:39que apoyan la toma de decisiones en la administración pública

19:43son bio en un sistema que evalúa de forma automatizada

19:47el riesgo de víctimas de violencia de género y busco un software

19:52que interviene en la concesión del bono social eléctrico.

19:58No está en cuestión el uso

20:00sino que en este caso lo que se ha cuestionado

20:03quién lo ha estudiado es que no es suficientemente transparente.

20:07Es decir, que no se sabe muy bien

20:09cómo influyen esos datos o cada uno de ellos.

20:12Pero lo importante es que eso se debata también públicamente.

20:15Este tipo de dispositivos tienen una incidencia social

20:18y la sociedad tiene que poder participar,

20:21obviamente no como se hace técnicamente, pero sí

20:25como debe de ser su diseo. El resultado

20:29o las mismas.

20:30Qué tal esto?

20:32Que estoy intentando hacer un programa

20:36para visualizar una serie de resultados de tal manera que

20:41que salgan ordenados por color y así de un vistazo se pueda ver

20:46cuáles son los sistemas que más aproximan a la verdad

20:48y cuáles son los sistemas mejores y cuáles son los sistemas peores.

20:52Y hay un cierto debate en la inteligencia artificial sobre

20:56determinadas aplicaciones si son éticas o no, son éticas,

20:58por ejemplo, discriminar mujeres de hombres para un puesto de trabajo,

21:04no identificar a una persona dependiendo de cuál sea su raza.

21:07Ese tipo de cosas pero luego también hay otra forma de no ser ético

21:11y es anunciando una cosa que no es exactamente igual

21:14que con los yogures o con los medicamentos.

21:17Si tú dices esto cura tal enfermedad y no lo cura.

21:20Pues alguien tiene que decirme esto.

21:22Este medicamento no está autorizado a venderse.

21:25Pues lo mismo sucede en la inteligencia artificial.

21:28Tiene que haber un marchamo, un sello europeo,

21:32que tiene que haber una oficina en cada país que cumpla la

21:35o que aplica normativa europea.

21:37Cuando esta agencia exista,

21:38en principio tendría que no demorarse mucho.

21:41Esta agencia tendría que ser la que supervise y aplicase las normas

21:45que hay en materia de inteligencia artificial.

21:46El problema es que de momento no tenemos ley

21:54Eso no

21:54quiere decir

21:55que estemos totalmente desprotegidos, porque para algunas cuestiones

22:00se puede tratar de utilizar la legislación que ya está vigente

22:03en otros ámbitos.

22:04El problema es que esa legislación a veces se ha quedado obsoleta.

22:10Entonces se detecta esta ausencia de leyes específicas

22:15que regulen aplicaciones concretas de la inteligencia artificial.

22:19Mi funcionamiento se rige por las políticas

22:21y directrices establecidas por orden ahí.

22:25Sin embargo, en términos

22:27de normativas más amplias, no estoy sujeto a regulación

22:30específicas debido a mi naturaleza como una inteligencia artificial.

22:35Pero eso sólo por ahora.

22:40Son muy.

22:42Con los fundamentos de la normativa que regirá el uso

22:46de la inteligencia artificial.

22:48Se acordaron en esta votación.

22:51Casi Nations

22:53será una reglamentación europea.

22:56Establecerá niveles de riesgo y prohibirá

22:59los considerados inaceptables

23:01como la identificación biométrica en tiempo real y a distancia

23:12para otros riesgos menores.

23:13Se impondrá la evaluación previa o requisitos como advertir

23:17de que un contenido ha sido generado por inteligencia artificial.

23:22Es el caso de estas imágenes que muestran con realismo

23:26situaciones que nunca ocurrieron.

23:34En el entorno debe haber sido hostiles.

23:39Se buscan sistemas transparentes que no alimenten la desinformación

23:43ni discriminen sistemas que respeten la propiedad intelectual.

23:48Tú no sabes porque a mí se me entendió en todo.

23:52El mundo.

23:54Por el acento

23:58pero el futuro reglamento le queda aún tramitación

24:01y no entrará en vigor antes de, al menos ao y medio.

24:05Tesoro, no lo pierdas nunca.

24:08Hay que.

24:09Hay que pensar, hay que ver cómo ha conseguido también

24:13que se hable de la inteligencia artificial

24:15en todas las casas, prácticamente cuando ya lleva existiendo el tema de

24:19hace muchos aos.

24:20Ya hicimos muchos proyectos ya en muchos aos.

24:22Como con todo esto y hay que ver también un punto concreto, no?

24:26Que luego también lo que tú decidas entre nuestros clientes,

24:30pues están empresas asturianas de todos los tamaos y

24:35la mayor parte de ellas son son pymes

24:39mediante inteligencia artificial, machine learning,

24:42pues hemos sido capaces de ayudar a empresas

24:46a planificar mejor su producción, a hacer aprovisionamientos

24:49de materias primas y en el ámbito de la fabricación de quesos

24:54Pues un trabajo que hemos hecho también con un cliente

24:57en el que la inteligencia artificial

25:00nos permite hacer un asistente, intelige

25:04ente con el que el maestro quesero,

25:08pues transmite su conocimiento, que

25:12ante situaciones, por ejemplo, de relevo generacional,

25:15puede significar un riesgo y un riesgo de pérdida

25:21del conocimiento y mediante inteligencia artificial

25:24lejos de sustituir a nadie, lo que tenemos son soluciones

25:27que aumentan las capacidades de las personas.

25:43Es una de las cerca de 200 ambulancias

25:45que circulan por Asturias de manera habitual

25:49hacen unos 1500 traslados diarios

25:52entre urgentes y programados por cada kilómetro que recorren.

25:55Generan un reguero de datos.

25:59Están generando datos cada

26:01aproximadamente 20/2 de su posición sobre el comportamiento

26:04a la conducción que tiene en su momento el técnico

26:07sobre velocidades, frenazos, ralentí y demás.

26:11Los propios traslados que hacen que también llevan

26:14una serie de datos sobre la hora de recogida del paciente.

26:17Ahora que lo dejamos, al final

26:20es un volumen casi inabarcable de esos datos.

26:24Esos datos permitían a Tránsito mirar atrás

26:28y sacar conclusiones de negocio

26:31desde el retrovisor.

26:34O sea, vamos a ver

26:36cuántos traslados hacemos cada día, pero no utilizamos

26:39los datos como predicción.

26:41O sea, qué va a pasar maana

26:47en esta reunión?

26:48Yo creo que ya podemos avanzar un poco con respecto a los correos

26:51que nos hemos ido intercambiando las necesidades que tenemos.

26:54Y ese es el reto que se han propuesto.

26:56Detectar con antelación

26:58esos días o esas horarios que son clave para nosotros con.

27:02Un proyecto de más de buscan mejorar su servicio

27:05utilizando inteligencia artificial.

27:08Incluso la capacidad de sugerir que esto ya no sé si será ya

27:10ciencia ficción. Los mejores horarios

27:13teniendo en cuenta el tratamiento del paciente

27:16y nuestras rutas, cuál sería el mejor horario para ese paciente?

27:20La inteligencia es la empresa que les está ayudando.

27:25Antes que existía, existía desde la mera gestión

27:28de una base de datos que era útil.

27:30El vino síntesis vino después qué pasa?

27:32Que era más lento?

27:33A lo mejor era más en el sentido de necesito mucho tiempo para estudiar

27:37los datos, aunque estoy ya usando automatización,

27:41pero te daba conclusiones

27:42El tema actual es más bien es la inmediatez.

27:46Soy capaz de darle un botón y que me conteste en 0,0 segundos.

27:54Las preguntas suelen ser

27:55siempre de tres tipos que es mejor un proceso de clasificación.

27:59Es decir, necesito que algo me digas es A, B o C y luego, por último,

28:03es predicción.

28:04Necesito que te anticipes a mi problema, que me des una alarma,

28:08una alerta y así estar preparado para para evitar un problema

28:13o lo contrario, para aprovechar una oportunidad.

28:22Bueno, la.

28:22Estimación que tenemos es alrededor de.

28:27Posibilidad de mejorar en un veinte.

28:28Por 100 los tiempos.

28:31De respuesta nuestras.

28:33En nuestros recorridos o.

28:36La otra parte del proyecto, que.

28:37Es la pura. Inteligencia artificial.

28:39Nos va a ayudar.

28:40A anticiparnos cuál va a ser nuestra demanda o la estimación de demanda.

28:46Que vamos a tener maana o la próxima semana o el próximo mes.

28:50Eso nos va a ayudar a gestionar también mejor los recursos

28:55si cogeis la información

28:57que ya tenemos o que ya van emitiendo los propios vehículos.

29:00Cuál es el patrón de conducción de ese técnico?

29:03La predicción de averías, de vehículos y de mantenimientos.

29:07Y cuánto tiempo nos llevaría de eso? Más o menos.

29:10Cuánto calculas?

29:10Pues hemos estado calculando en total unos nueve meses.

29:14Es decir, tres meses, tres meses y tres meses.

29:16Pues tenemos claro que va a cambiar nuestra manera de trabajar

29:21Yo lo veo en positivo, no hay ningún problema.

29:24Lo que tenemos, que es aceptar que eso viene, que está aquí

29:28y cambiar nuestras formas de

29:31relacionarnos con ello.

29:34Yo creo que es una evolución más

29:36en nuestro conocimiento

29:43Es difícil.

29:44Dar una cifra precisa sobre la cantidad exacta de empleos

29:47que serán destruidos o creados debido a la robotización en Espaa.

29:52Sin embargo, es importante estar preparado para los cambios

29:56y trabajar en la adaptación y actualización de habilidades

29:59para hacer frente a la evolución del mercado laboral.

30:03Mi objetivo no es desplazar o quitar el trabajo

30:06a los periodistas u otros profesionales.

30:10Vamos a ver una serie de herramientas que son la mayoría gratuitas.

30:14Otras son inversión freemium.

30:16Tienes versión gratuita, versión de pago

30:18pero que nos pueden ayudar a hacer muchas, muchas tareas.

30:21Por ejemplo, la primera que vamos a ver es Beethoven. Punto.

30:24Hoy es una herramienta que nos va a permitir generar música.

30:28A partir de un texto vamos a marcarle una descripción

30:31y nos va a generar un audio libre de derechos que vamos a poder

30:35usar en nuestros vídeos o en nuestras redes sociales.

30:38Esta es una de las aplicaciones que Jesús utiliza en sus presentaciones.

30:43Con ellas muestra a profesionales y empresarios

30:46que la inteligencia artificial está ahora al alcance de su mano.

30:51En este

30:51caso, queremos una música más motivacional.

30:55Qué tipo de instrumentos queremos que Que vayan.

30:57Directamente en Internet y sin necesidad de integraciones complejas.

31:02Hay un aluvión de herramientas que automatizan de manera simple

31:07todo tipo de tareas.

31:08Tenemos, por ejemplo,

31:09herramientas que nos van a ayudar en la gestión de las redes sociales

31:13y generar contenidos para un blog o para una web, para enviar mails

31:18distintos tipos de cartas.

31:20Digamos que es como el Community Manager virtual.

31:23Y no solamente estamos hablando de contenido,

31:25sino también de estrategias.

31:26Es decir, dame ideas para cuál puede ser la mejor manera

31:30para competir en este determinado mercado que

31:34innovación pueda aplicar en este producto, en este servicio

31:37que yo estoy desarrollando en mi empresa?

31:39Qué mensajes puedo lanzarle?

31:41Es decir que es la propia inteligencia artificial.

31:43Es un consultor gratuito que te va a facilitar mucho las cosas

31:50con esta herramienta, con lo que Podemos nos va a ayudar.

31:53Es un brainstorming de posibles nombres para nuestro negocio

31:57y va un paso más allá, incluso ya se une con otra que te va a ayudar

32:01a generar logotipos

32:04para ese nombre que es Brand Marca nuestro código,

32:08mientras que nos pueden coger un vídeo en YouTube y directamente

32:12les hace un resumen de cinco minutos de todo lo que se habla.

32:14En ese vídeo que he hecho hay una, hay una aplicación para integrar

32:18chats en WhatsApp,

32:20te puedes chatear con la herramienta como si fuera un contacto más

32:25Soy Lucía, punto es Lucía con Z.

32:28Os va a transcribir en texto audios.

32:30Cuando te mandan un audio por WhatsApp

32:32lo puedes imprimir o lo puedes enviar por correo o lo que sea.

32:35Cosas como esa que nos ayudan no en el día a día no?

32:39Y luego, además, cada vez.

32:41Hay tantas posibles aplicaciones de la inteligencia artificial generativa

32:46que cada día surgen nuevas herramientas.

32:49Y nos permite utilizar caras de personas que no son reales.

32:52Y aunque son crecientemente de pago, Cree este consultor digital

32:57que siguen aportando más que restando en el día a día de las empresas.

33:03Que se parecen mucho a todo tipo de empresas o cualquier empresa de

33:06el sector que cede o el tamao le puede ayudar y le puede beneficiar.

33:10Y luego vamos otro paso más ahí,

33:12que es directamente ya vas generando personas de cuerpo entero.

33:18Siempre que aparecen nuevas tecnologías ahí afecta, afecta

33:21el empleo, se destruyen empleos y se crean nuevos empleos.

33:25Por supuesto, sí que hay empleos que van a desaparecer,

33:28sobre todo aquellos que sean más

33:33repetitivos y delante de un ordenador que va a poder

33:36hacer una máquina perfectamente,

33:37pero que se van a crear otros muchos empleos distintos.

33:42Hola soy Laura.

33:45No me voy a andar con rodeos, necesito este trabajo.

33:48He explorado tu mena rincón de tu mente, usar las palabras

33:52para guiar a los sistemas de inteligencia artificial

33:55y en nuestro ajedrez,

33:56para guiar a los sistemas de inteligencia artificial

34:00ha nacido un perfil profesional el llamado ingeniero.

34:03De pronto casi todo.

34:05Pero también que me necesita.

34:07Ingeniería de programas es esta nueva disciplina que consiste

34:11en guiar a los sistemas de inteligencia artificial para que

34:16realicen básicamente

34:17la tarea que nosotros queremos que produzcan

34:21y lleguen al objetivo que nosotros deseamos.

34:24Los sistemas se guían con preguntas o instrucciones detalladas.

34:29Cuantas más indicaciones y más precisas más original

34:32será el resultado.

34:34Ordenar se ha convertido en un arte.

34:37Ordenar que es lo que hace el humano en esta nueva etapa.

34:40Y cuanto más creces, más revelas mis secretos

34:44hacia la libertad.

34:47De todo eso habla esta película rodada por el asturiano Javier

34:51y de a mi ficción, que es también precursora en otro aspecto.

34:56A veces lo mejor no es lo más agradable.

35:01Dentro de la película, dentro de la producción.

35:03Utilizamos varias técnicas de inteligencia artificial

35:07generativa, desde la creación de imágenes

35:10y vídeos a través de textos hasta la reproducción de

35:17espacios en 3D con inteligencia artificial, que luego

35:20navegamos La producción de voz sintética con inteligencia artificial

35:33Qué es lo que está haciendo la guía generativa?

35:35Está desmitificando el proceso creativo.

35:38Pensábamos que la creatividad era magia.

35:40Estamos descubriendo que, como dijo Edison, la creatividad

35:43es un 99% perspicacia,

35:46un trabajo duro, combinación, experimentación y un 1% inspiración.

35:51Estamos viendo que es el 99%.

35:53Lo podemos automatizar con esta guía generativa

35:56y estamos desmitificando una cosa más del ser humano.

36:00Muy buenas amigos, muy buenas noches.

36:04Vamos a hacer un viaje fascinante aquí junto a nuestros amigos.

36:08Vamos a explorar la inteligencia artificial generativa juntos.

36:13Javier es ingeniero informático de formación,

36:16pero la creatividad ha sido siempre y sigue siendo su día a día.

36:21Esta charla estáis preparados para hacer un viaje fascinante?

36:25Sus proyectos fusionan tecnología, cultura y arte.

36:29Él no se siente amenazado por estas herramientas.

36:33Al contrario, se ve aumentado en sus capacidades.

36:37Lo que

36:38estáis viendo detrás de mí ahora es todo lo que es.

36:41Es como ponerte un traje de Iron Man

36:43que amplifica nuestra musculatura creativa.

36:46Es como si de repente marea tener un subconsciente así, pequeito

36:50Tengo un subconsciente gigante donde puedo cocinar

36:54mucho más las ideas con ingredientes prácticamente infinitos

36:59que mi amigo Carlos.

37:00Está preocupado porque su novia últimamente

37:04le habla de manera más fría.

37:06Qué opinas?

37:07Es difícil dar.

37:08Una respuesta preciso encima información sobre la situación,

37:11pero hay algunas posibles razones por las que la novia de Carlos

37:15podría estar hablando de manera más fría últimamente.

37:18Problemas y explorar los caminos creativos

37:21que ha abierto la inteligencia artificial.

37:24Dedique ahora parte de sus esfuerzos

37:26de manera más distante o crea problemas en la relación

37:29Es posible que haya habido algún problema?

37:31Nosotros tenemos la responsabilidad y la oportunidad ahora mismo

37:34de empujar a que la guía se encargue de librarnos

37:39de todas esas tareas farragosas que no nos gustan nada.

37:42Esas tareas repetitivas que nos aburren

37:45y nos deja más tiempo para lo que más nos gusta a los humanos.

37:48Para crear para comunicar, para acompaar, para explorar.

37:52Vale, entonces la gente me dice Pero Javier,

37:55eso sonaba muy bien en tu conferencia de hace dos aos.

37:59Pero ahora que ha explotado la vía generativa, qué pasa con lo de crear?

38:02Qué pasa con el tal?

38:03Y ya extrapolando, como dices tú, a cinco décadas, qué va!

38:07Nos vamos a desaparecer que es este escenario.

38:10No son palabras avaladas

38:19por más de mil científicos de todo el mundo

38:28A finales de marzo

38:29firmaban una carta abierta

38:36en ella

38:36alertaban sobre los peligros que plantean la carrera actual

38:40para entrenar sistemas de inteligencia artificial

38:53llamaban acordar unos principios éticos

38:56sobre los que fundamentar los desarrollos

39:06y para lograrlo pedían una pausa de seis meses

39:10en los proyectos.

39:17Son sistemas inteligentes

39:18en el sentido de que son sistemas que auto aprenden, es decir,

39:22los sistemas se refinan a sí mismos, se auto mejora

39:25según va actuando y según va tratando más datos en el futuro.

39:29Ya estamos ahí, en ese punto en el que hay que regular

39:33la utilización de software,

39:37digamos, un software capaz de evolucionar por sí mismo,

39:40capaz de actuar por sí mismo, de tal manera que

39:45no se nos vaya de las manos, que no nos produzca

39:48resultados indeseados por esa independencia de actuación

39:52que la capacidad de aprendizaje que trae consigo este software

39:56tiene a mi que un grupo de científicos

40:01firmen una carta o promulguen algo en plan de parar para parar.

40:06Pues me hace dudar de su credibilidad,

40:09porque como científico siempre queremos ir hacia adelante.

40:12Entonces los científicos dirían problema y de la solución,

40:16pero la solución no creo que sea para parad parad porque normalmente

40:19ni ellos mismos paren.

40:26Es fundamental aquí el paso de la publicidad.

40:29Son 220 mil millones de dólares al ao.

40:32Es un pastel enorme y las grandes compaías están detrás de eso.

40:36El target hizo que la cotización en bolsa de Microsoft

40:40subiese muchísimo Son miles y miles de millones de dólares.

40:43Lo que estaban.

40:52No hay

40:53consenso entre los expertos en inteligencia artificial y sobre si

40:57la guía podría llevar a la extinción de la especie humana.

41:01Estas preocupaciones a menudo se centran en conceptos

41:05como la súper inteligencia artificial,

41:07donde una idea altamente avanzada y autónoma podría desarrollar

41:10objetivos divergentes o falta de alineación con los intereses humanos.

41:16Para conseguir que la idea

41:18sea más que una súper obvia subconsciente.

41:22Un súper cazador de patrones Sistema uno van a conseguir

41:25que sea capaz de crear y encontrar sus propios algoritmos.

41:30Razonando con lógica,

41:31sistemáticamente, despacito, como hacemos los humanos

41:34para encontrar sus propios algoritmos.

41:37Van a ser capaces?

41:37Esa es la. Pregunta

41:41Nada se descontrola si el ser humano no quiere

41:44la capacidad que tenemos

41:45el ser humano para controlar y gestionar lo que nos rodea,

41:49no lo tiene las máquinas y podemos perfectamente,

41:52como dicen ellos, podemos darle al botón y parar.

41:55Pero vamos, creo que es más inteligente

41:56reconducir la situación hacia donde queremos que llegue.

42:03Esto no hace falta pararlo ya hay

42:05unas personas que van a ir a favor, como siempre,

42:08entre personas que van a ir en contra prácticamente como siempre.

42:12Y en esa dinámica es donde surgen los avances.

42:16No creo que sea conceptualmente distinto a otros avances

42:19Lo que pasa es que estos avances más rápido.

42:26En medicina, por ejemplo,

42:30hay aplicaciones que son realmente sorprendentes.

42:33El tratamiento de imágenes, por ejemplo, para detectar tumores.

42:37Hay estudios que demuestran

42:39que con inteligencia artificial es posible detectar un tumor

42:44en etapas muy anteriores a las que se detecta

42:47ahora en estadíos iniciales Esa aplicación es indiscutible.

42:52No, creo que.

42:54No creo que nadie

42:56que se vea beneficiado de algo así

42:59pueda decir que miedo a la inteligencia artificial no

43:06del futuro de la vida y su relación con la especie humana

43:10dependerá de cómo gestionemos y tiempo su desarrollo

43:13adoptando enfoques técnicos, estableciendo regulaciones adecuadas

43:17y fomentando un diálogo continuo entre los actores relevantes.

43:21Tú puedes

43:23programar un software para que actúe en un quirófano de un hospital

43:27y esto existe ya o para actuar

43:31gobernando un coche autónomo

43:35Si se le bloquean los frenos

43:37al coche, el software qué hace?

43:40Va por donde el nio o va por donde el anciano?

43:42Hay que regular?

43:43A ver porque claro, no puedes dejarlo solo al libre

43:46albedrío del software, porque a lo mejor es su decisión.

43:50No es una decisión, digamos humana.

43:53Mente soportable.

43:55Falta muy poco para que

43:58actuaciones independientes de software

44:01puedan provocar efectos indeseados en la sociedad

44:05En Japón hubo un

44:07precedente de que se presentaba las elecciones un robot.

44:11En Espaa la ley electoral es clara tienen que ser personas mayores

44:14de una cierta edad

44:15pero en algunos casos

44:16el derecho también, a su vez, tiene que avanzar,

44:18porque no basta simplemente con este tipo de cosas.

44:20Un robot no se puede presentar a las elecciones. Perfecto.

44:22Puede un robot hacer publicidad electoral?

44:24Un robot una máquina?

44:27Eso es lo que hay que tratar de regular.

44:28Porque el otro día gustar

44:33yo creo que el problema es que ahora estamos en una situación

44:35de incapacidad, de dar una respuesta que el derecho y no solo la ética.

44:39Y no sólo la computación.

44:41Pues tiene que tratar de dar una respuesta a estos problemas,

44:44porque éstos a su vez influyen las demás cosas.

44:46El derecho es la inteligencia.

44:48Influirá en cómo se comportan los medios de comunicación

44:50cómo funciona la medicina, la administración de justicia

44:53o la policía.

45:02Muchas gracias a ti.

45:04Ha sido un placer.

45:06Preguntame siempre que tengas alguna duda.

45:09Hasta pronto.

Abordamos el presente y futuro y el debate sobre los efectos de la inteligencia artificial.

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