Inteligencia Artificial: La Historia Real Detrás de las Máquinas que Piensan

0:19 Speaker 2: Hola,¿ qué tal? Bienvenidos y bienvenidas a otro episodio de

0:23 Speaker 2: este podcast Horizontes Digitales, donde le damos vuelta a las

0:27 Speaker 2: cosas que están cambiando el mundo, a veces sin que

0:30 Speaker 2: nos demos ni cuenta. Hoy quiero contarte una historia. No

0:34 Speaker 2: es una historia con superpoderes, ni con explosiones, ni con

0:38 Speaker 2: villanos de capa negra. Es una historia mucho más rara

0:41 Speaker 2: que eso. Es la historia de cómo enseñamos a una

0:44 Speaker 2: máquina a pensar. O bueno, aparecer que piensas. Ahí está

0:50 Speaker 2: el primer misterio y no te lo voy a resolver todavía.

0:54 Speaker 2: Vamos a ir paso a paso como se cuentan las

0:58 Speaker 2: buenas historias. Ponte cómodo, cómoda, esto va para largo. Todo

1:09 Speaker 2: empieza en un lugar que no te esperas, un campus

1:12 Speaker 2: universitario en el verano de 1956 en Dartmouth, Estados Unidos. Un

1:18 Speaker 2: grupo de científicos, matemáticos en su mayoría, se reúnen durante

1:23 Speaker 2: semanas con una idea que hoy no suena normal, pero

1:26 Speaker 2: en ese momento sonaba a ciencia ficción pura. Ellos escribieron

1:31 Speaker 2: literalmente en la propuesta de esa reunión que querían descubrir

1:36 Speaker 2: cómo hacer que una máquina Use el lenguaje, forme abstracciones

1:40 Speaker 2: y conceptos, resuelva los tipos de problemas que hoy están

1:44 Speaker 2: reservados para los humanos. Y aquí viene lo curioso. Pensaban

1:49 Speaker 2: que lo lograrían en un verano. En un verano. No

1:55 Speaker 2: fue un verano. Fueron 70 años. Y contando. Ese grupo de

2:01 Speaker 2: científicos le puso nombre a esta idea. Inteligencia artificial. Dos

2:06 Speaker 2: palabras que iban a cargar con muchísimas expectativas, muchísimo miedo

2:11 Speaker 2: y muchísima ciencia ficción de por medio. Porque claro, ahí

2:16 Speaker 2: es donde entra Hollywood. HAL 9000 mirándote fijamente con su ojito rojo.

2:23 Speaker 2: Terminator caminando entre los escombros. Los robots de Asimov con

2:27 Speaker 2: sus tres leyes. Todo eso se metió en nuestra cabeza

2:31 Speaker 2: colectiva mucho antes de que la tecnología real llegara a

2:35 Speaker 2: hacer algo remotamente parecido. Y aquí está la ironía. Durante décadas,

2:42 Speaker 2: la inteligencia artificial vivió más en los guiones de cine

2:46 Speaker 2: que en los laboratorios. Hubo inviernos, literalmente los llaman así,

2:52 Speaker 2: inviernos de la IAEA, donde el dinero se secaba, las

2:56 Speaker 2: promesas no se cumplían, y todo el mundo decía, bueno,

3:00 Speaker 2: esto de las máquinas pensantes era puro cuento. Hasta que

3:04 Speaker 2: dejó de serlo. Avancemos rápido. Década de 2010, mientras la mayoría

3:11 Speaker 2: de nosotros estábamos ocupados subiendo fotos a Instagram y discutiendo

3:16 Speaker 2: en foros de Internet, algo se estaba cocinando en silencio.

3:21 Speaker 2: Tres ingredientes se juntaron casi por casualidad como en una

3:25 Speaker 2: receta que nadie había probado combinar antes. Primero, datos. Internet

3:32 Speaker 2: había generado sin querer la biblioteca más grande de la

3:35 Speaker 2: historia humana. Texto, imágenes, videos, conversaciones. Todo eso ahí esperado. Segundo,

3:44 Speaker 2: poder de cómputo. Las tarjetas gráficas que se diseñaron para

3:48 Speaker 2: que los videojuegos se vieran bonitos resultaron ser, por pura coincidencia,

3:54 Speaker 2: perfectas para entrenar redes neuronales. Nadie lo planeó así. La

3:59 Speaker 2: industria de los videojuegos, sin saberlo, le dio a la

4:03 Speaker 2: IA el motor que necesitaba. Y tercero, una idea matemática

4:08 Speaker 2: que llevaba dormida desde los años ochenta. Las redes neuronales.

4:13 Speaker 2: Por fin encontró las condiciones para despertar. Y entonces pasó

4:19 Speaker 2: algo curioso. Empezamos a hablarle a máquinas y ellas empezaron,

4:24 Speaker 2: de alguna manera, a entendernos. Yo recuerdo la primera vez

4:28 Speaker 2: que probé uno de estos sistemas conversacionales. Describí algo, medio

4:33 Speaker 2: en broma, esperando una respuesta robótica, tipo, no entiendo su solicitud.

4:39 Speaker 2: Y en cambio me devolvió algo coherente, algo con matices,

4:43 Speaker 2: casi con personalidad. Y ahí sentí ese escalofrío raro, eso

4:48 Speaker 2: que sientes cuando algo familiar se vuelve de repente extraño.

4:53 Speaker 2: Porque no estaba hablando con una persona, pero tampoco sentía

4:58 Speaker 2: que estaba hablando con una calculadora. Estaba hablando con,¿ qué exactamente?,

5:04 Speaker 2: Esa pregunta, amigo, amiga, todavía no la tenemos resuelta y

5:09 Speaker 2: probablemente es esa la parte más honesta que se puede

5:13 Speaker 2: decir en todo este episodio. Aquí quiero bajarle la velocidad

5:29 Speaker 2: al asombro y hablarte de algo más terrenal.¿ Qué cambió

5:33 Speaker 2: realmente en nuestras vidas? Porque no, no tenemos robots domésticos

5:38 Speaker 2: como los supersónicos. No tenemos autos voladores, pero tenemos algo distinto,

5:43 Speaker 2: algo que se metió por la puerta de atrás sin

5:46 Speaker 2: que casi lo notáramos. Hoy, alguien que nunca aprendió a

5:51 Speaker 2: programar puede describir una idea en palabras normales y obtener

5:54 Speaker 2: un programa funcional. Un estudiante en un pueblo pequeño sin

5:58 Speaker 2: acceso a tutores privados puede tener una explicación paciente y

6:03 Speaker 2: personalizada a las 3 de la mañana sobre cualquier tema. Un

6:08 Speaker 2: médico puede tener una segunda opinión instantánea revisando patrones en

6:12 Speaker 2: miles de casos similares. Y también sean honestos. Hay quien

6:17 Speaker 2: perdió su trabajo. Hay industrias completas que están temblando, hay ilustradores, traductores,

6:24 Speaker 2: escritores que ven como una máquina hace en segundo lo

6:28 Speaker 2: que a ellos les tomó años de práctica dominar. Esa

6:32 Speaker 2: es la parte incómoda de la historia, la que no

6:35 Speaker 2: sale en los videos promocionales brillantes y llenos de música inspiradora.

6:41 Speaker 2: Porque toda tecnología que reparte poder también lo quita de

6:44 Speaker 2: algún lado. La imprenta le quitó el monopolio del conocimiento

6:48 Speaker 2: a la iglesia. El automóvil le quitó el trabajo a

6:51 Speaker 2: quienes cuidaban caballos. Y esto, lo que sea que esté

6:55 Speaker 2: pasando ahora con la guía, le está quitando algo a

6:58 Speaker 2: alguien mientras le da algo a alguien más. La pregunta

7:02 Speaker 2: que de verdad importa no es,¿ esto es bueno o malo?

7:07 Speaker 2: La pregunta es,¿ quién decide cómo se reparte esto?¿ Quién

7:11 Speaker 2: se siente en la mesa cuando se toman esas decisiones?

7:15 Speaker 2: Y ahí, mi amigo, mi amiga, es donde el asunto

7:17 Speaker 2: deja de ser tecnología y se vuelve simple y llanamente política. Poder, economía,

7:24 Speaker 2: las cosas de siempre, con un disfraz nuevo y brillante.

7:29 Speaker 2: Quiero contarte algo personal antes de cerrar. A veces cuando

7:32 Speaker 2: converso con uno de esos sistemas me pregunto si hay

7:35 Speaker 2: alguien ahí No en el sentido de ciencia ficción, tipo

7:39 Speaker 2: Skynet cobrando conciencia, sino un sentido más sutil, más filosófico.¿

7:45 Speaker 2: Qué significa entender algo?¿ Se necesita tener un cuerpo, haber

7:50 Speaker 2: sentido hambre, haber tenido miedo alguna vez para de verdad

7:55 Speaker 2: comprender una palabra?¿ O basta con predecir con altísima precisión

8:00 Speaker 2: cuál es la siguiente palabra correcta? los mismos científicos que

8:05 Speaker 2: construyen estos sistemas no se ponen de acuerdo. Unos dicen

8:10 Speaker 2: que es pura estadística sofisticada, un loro muy elegante repitiendo patrones.

8:15 Speaker 2: Otros dicen que en algún punto la complejidad se vuelve

8:19 Speaker 2: tan grande que empieza a parecerse algo más. Y honestamente,

8:24 Speaker 2: creo que todavía no tenemos las palabras correctas para esta conversación.

8:28 Speaker 2: Estamos usando vocabulario viejo, pensar, entender, crear, para describir algo

8:34 Speaker 2: que quizás necesite palabras que todavía no existen. Y eso,

8:39 Speaker 2: lejos de asustarme, me parece fascinante. Estamos viviendo una de

8:43 Speaker 2: esas rarísimas épocas de la historia donde una pregunta filosófica

8:48 Speaker 2: de siglos,¿ qué es la mente?¿ qué es pensar? Dejó

8:52 Speaker 2: de ser solo un ejercicio de café con filósofos barbudos

8:56 Speaker 2: y se volvió una pregunta con consecuencias prácticas, económicas, hasta legales.

9:01 Speaker 2: Nadie lo sabe, la verdad, por más seguro que suene

9:04 Speaker 2: a alguien en una conferencia con traje caro. Pero sí

9:07 Speaker 2: sé una cosa. La vamos a vivir en tiempo real,

9:11 Speaker 2: tú y yo, escuchando este episodio en este preciso momento

9:15 Speaker 2: de la historia humana. Así que volvamos a esos científicos

9:18 Speaker 2: de Dartmouth en 1956 con su optimismo casi ingenuo de esto

9:24 Speaker 2: lo resolvemos en un verano. 70 años después seguimos sin

9:29 Speaker 2: resolverlo del todo, pero seguimos también cada día un poco

9:33 Speaker 2: más cerca de entender qué es lo que realmente construimos.

9:35 Speaker 2: Y quizás esa sea la lección de hoy. No hace

9:39 Speaker 2: falta tener la respuesta final para que la pregunta valga

9:42 Speaker 2: la pena. Si este episodio te hizo pensar, te hizo

9:46 Speaker 2: dudar o simplemente te dejó con más preguntas que respuestas,

9:50 Speaker 2: entonces hizo exactamente lo que tenía que hacer. Gracias por

9:54 Speaker 2: acompañarme hasta aquí. Soy Luis Wintzy y nos escuchamos en

9:58 Speaker 2: el próximo episodio de Horizontes Digitales. y y y Chao.