¿Querés predecir el futuro? Usá datos | Nicolás Loeff | TEDxMontevideo

Esta charla es de un evento TEDx, organizado de manera independiente a las conferencias TED. Más información en: http://ted.com/tedx

Admitámoslo: nos encantan las predicciones. Pero nuestro apetito por conocer el futuro solo es comparable con nuestros colosales fracasos para predecirlo. Recientemente, nuevos algoritmos que procesan grandes cantidades de datos revolucionaron nuestra habilidad de modelar el mundo. Estos pasaron de curiosidades científicas a herramientas imprescindibles que cambiaron industrias enteras en poco tiempo. Así, los algoritmos predicen qué vamos a comprar antes que lo hagamos, dónde ocurrirá un crimen antes que suceda, y hasta aspectos de nuestra personalidad mejor que nuestras parejas. Estos algoritmos tendrán un enorme impacto en nuestras vidas en un futuro cercano.

Nicolás le enseña a computadoras a predecir el futuro usando algoritmos y grandes cantidades de datos. Nicolás tiene un PhD en Ingeniería, es investigador, exdocente universitario y emprendedor. Luego de varios años en Estados Unidos volvió a Uruguay hace un año; actualmente diseña algoritmos predictivos aplicados a diversos problemas para mercados financieros en Nueva York y Tokio.

Hace unos años,
una persona que estimo mucho

tenía un problema que le agobiaba
y estaba inconsolable.

A pesar de mis objeciones,
fue a ver a un brujo

para que le leyera el futuro.

¿Por qué hacemos eso?

Porque vivimos en un mundo
incierto y complejo,

y el futuro nos desvela.

Pero si fuera tan fácil predecirlo,
seguro leeríamos titulares como este

en el diario más seguido.

La verdad es que, como dijo
un legendario entrenador deportivo:

"Hacer predicciones es muy difícil,

especialmente sobre el futuro".

Yo agregaría que en realidad
hacer predicciones es fácil,

lo difícil es embocarle.

(Aplausos)

¿Por qué estoy acá hoy?

No sé leer el tarot,

no tengo un 0900 al que podés llamar
para saber cuándo vas a encontrar el amor,

pero me dedico a predecir el futuro.

Bueno, no tanto.

Desarrollo algoritmos
que hacen predicciones.

¿Cómo se mete un nerd como yo
a trabajar en un problema así?

Soy ingeniero y me doctoré en algo
que se llama inteligencia artificial.

Siempre me fascinó cómo el cerebro
puede resolver fácilmente problemas

que son imposibles para las computadoras.

A las computadoras hay que programarlas,
pero el cerebro aprende.

Por eso me dediqué a cómo hacer
que las computadoras aprendan solas

en base a su experiencia y muchos datos.

Hoy vivimos en un mundo donde
los trabajos son superespecializados,

pero la tecnología se puede aplicar casi
a cualquier aspecto de nuestras vidas.

Tuve la suerte de trabajar
en muchos problemas junto a colegas.

Por ejemplo, ayudando a médicos
con las arritmias de sus pacientes;

colaborando con agrónomos para mejorar
el rendimiento de sus cosechas;

y diseñando algoritmos que hacen
transacciones automáticamente,

sin supervisión humana,

prediciendo movimientos
en mercados financieros

como Nueva York, Londres o Tokio.

Algo que yo aprendí durante
todos estos años

es que los datos tienen un poder
casi especial para describir el mundo.

Pero para entender eso,
volvamos al principio.

¿Por qué es tan difícil
hacer predicciones?

Algunas predicciones
son más sencillas que otras.

Durante milenios, los eclipses solares

maravillaron y asustaron
a todas las civilizaciones.

Los brujos y adivinos
intentaban desesperadamente

interpretar las intenciones de
los dioses cada vez que ocurrían.

En 1715, Edmund Halley,

que tal vez recuerden por el famoso
cometa que lleva su nombre,

utilizó las ecuaciones de Newton
para predecir, no solo cuándo,

sino dónde se daría el próximo eclipse.

Hoy en día nadie piensa que hay
algo sobrenatural en los eclipses.

Desgraciadamente, la sociedad
es un sistema tan complejo

que no puede ser descrito por
sencillas ecuaciones como usa la física.

"Sencillas".

Pero hay algo que puede describir
el comportamiento de los humanos

aun cuando fallan las ecuaciones:

Los datos.

¿Por qué recién ahora nos damos cuenta
de que los datos son tan poderosos?

Porque se está dando la tormenta perfecta.

Por un lado, un crecimiento exponencial
en la cantidad de datos.

Imagínense que este gráfico representa

la totalidad de los datos generados
por la humanidad

desde el comienzo de la civilización.

IBM estima que esta es la fracción
generada en tan solo los últimos 700 días.

Y no es la verde, es la azul.

Por otro lado, por suerte,

nuestra capacidad de procesar estos datos
también crece exponencialmente.

El teléfono que llevo en mi bolsillo
es más de 50 veces más rápido

que el modelo original,
lanzado tan solo 7 años antes.

Para que se hagan una idea
qué tan rápido es esto,

si los autos hubieran avanzado
así de rápido en los últimos 7 años,

hoy podrías subirte a un auto nuevo
y dar la vuelta al mundo en unas 5 horas.

Y eso sin tener que llenar el tanque.

Hoy en día todo es un dato.

Un tuit es un dato.

Un "me gusta" en Facebook es un dato.

Tu celular se ubica en el GPS: un dato.

Elegir ver una película en Netflix:
otro dato.

Esta avalancha de información
no quiere decir

que tengamos más conocimiento.

Al igual que el petróleo,

los datos que extraemos son crudos,

y solo después que los refinamos
mediante algoritmos

se convierten en algo realmente valioso.

Veamos un ejemplo sencillo de esto.

Cómo tu teléfono predice
la próxima palabra que vas a escribir.

Si quiero escribir:
"el futuro es incierto"...

Debería haber aparecido ahí, perdón.

El celular se adelanta a mis palabras.

Obviamente, el celular no sabe
que estamos hablando de TED...

del futuro en TED.

Y tampoco lee mi mente.

Simplemente, cuando lo diseñaron
usaron muchos datos.

Cuando uno tiene una cantidad enorme,
millones de documentos en castellano,

predecir cuál es la próxima palabra
que vas a escribir

no es tan difícil.

Uno puede ver que después de escribir
"el futuro es",

la gente continúa con palabras
como "incierto" o "nuestro".

El teléfono simplemente hace eso
para todas las combinaciones de palabras.

Además, a medida que lo usamos
aprende nuestro estilo de escritura.

Puedo usar este sencillo principio
para cosas mucho más interesantes.

Amazon, el gigante de ventas online,
hace algo similar para predecir

qué productos te van a gustar
y cuáles no.

Si tenés muchos datos sobre
tus cientos de millones de clientes,

como tiene Amazon,

predecir cuál es el próximo
producto que vas a comprar

no es tan distinto a predecir
la próxima palabra que vas a escribir.

Es más, Amazon está tan confiado
en sus predicciones sobre tus gustos,

que recientemente patentó
un sistema mediante el cual

antes que hagas una compra
ya envía el producto a tu casa.

(Risas)

Si lo recibís y decís
que no lo querías comprar

hasta puede que te lo dejen quedar gratis.

Ya sé lo que están pensando,

Amazon no va a lanzar
este servicio por acá.

(Risas)

De repente te das cuenta

que hay muchos problemas
que se parecen a esto.

Puede que no haya
una fórmula para el amor,

pero sí hay datos.

Las empresas de citas online

están usando algoritmos
para mejorar sus predicciones

sobre dónde encontrar el amor.

Explorando los datos
de millones de usuarios,

uno de estos sitios se encontró con
relaciones verdaderamente sorprendentes.

Por ejemplo, les tiro un dato.

Si sos hombre heterosexual,

y estás buscando tener relaciones
en tu primera cita,

¿saben cuál es la mejor pregunta
que le pueden hacer a ella?

Es: "¿Te gusta la cerveza?"

Si la respuesta es "Sí",
hay un 60 % más de chance

que ella no tenga problemas en
tener relaciones en la primera cita.

(Risas)

Si sos mujer y te interesa tener
relaciones sexuales en tu primera cita

podés hacer la misma pregunta
porque funciona.

Pero en realidad
no importa lo que preguntes,

la mayoría de los hombre van a querer
tener relaciones en la primera cita.

(Aplausos)

Esta no es la única relación interesante.

Otra que llama la atención es:

¿Cuál es la edad más atractiva
para una persona?

Si sos una mujer de unos 20 años,

en promedio, los hombres más atractivos
para vos tienen unos 22 años.

Para una mujer de 30,

en promedio, los hombres más atractivos
tienen su misma edad.

Para una mujer de 50,

los hombres más atractivos
tienen, en promedio, 46.

Para los hombres las cosas
empiezan bastante parecido.

Para un hombre de 20 años,

en promedio, las mujeres más atractivas
tienen 20 años.

Para un hombre de 30, las mujeres
más atractivas tienen 20 años.

Para un hombre de 40,
las más atractivas tienen 20 años.

(Aplausos)

Y para los de 50,

en promedio, las más atractivas tienen 22.

(Risas)

Pero más allá de estas
estadísticas curiosas,

los algoritmos están aprendiendo
algo importante en nuestros datos.

Un estudio publicado recientemente
mostró que en EE.UU.

un tercio de los matrimonios recientes
empezaron en línea.

Y tanto la tasa de divorcios
como la insatisfacción en la pareja

son menores en las parejas
que se conocieron en línea

que en las que se conocieron
de otras formas.

Encontrar tu otra mitad no es sencillo,

ni resulta siempre ser
la persona que esperabas.

Qué mejor ejemplo de esto

que el asmático y la fumadora que
se conocieron a través de match.com.

Parecían no tener nada en común y,
sin embargo, están a punto de casarse.

¿Quién hubiera predicho
que era una buena pareja?

Un algoritmo.

(Risas)

Como probablemente muchos de Uds.,

no escucho la radio.

¿Por qué?

Porque no hay ninguna estación de radio
que pase solo música que me gusta a mí.

Lo que escucho son
sistemas online como Spotify,

que utilizan algoritmos para predecir
si una canción me va a gustar o no.

De esta forma arman
una estación personalizada,

que solo pasa música que me gusta a mí.

Puede que cada uno de nosotros sea único,

pero hay miles de millones
de personas en este mundo

y muchos tienen gustos
parecidos a los nuestros.

Con suficientes datos puedo aprender

si una canción te va a gustar o no
antes que la escuches.

¿Saben qué es como una estación de radio
que pasa música que no te gusta?

La educación.

Los planes de estudio, al igual
que las estaciones de radio,

asumen que todos tenemos
los mismos intereses y habilidades.

Hay una escuela en Nueva York
que está usando algoritmos

para predecir si una lección va a ser
fácil o difícil para un estudiante.

De esta forma, le arma
una estación personalizada,

un currículum adaptado
a las necesidades de cada niño.

Esto resultó, por ejemplo,
en aumentos de hasta el 50 %

en los resultados de matemáticas
comparados con los promedios nacionales.

En Uruguay le estamos dando una laptop
a cada niño con el plan Ceibal.

¿Qué vamos a hacer con todos
estos datos que estamos generando?

De repente, te das cuenta
de que en un futuro cercano

esto se va a extender a casi
cualquier aspecto de nuestras vidas,

llevando inteligencia y personalización

a un nivel que es
muy difícil imaginar ahora.

Nuestros asistentes electrónicos
van a conocernos íntimamente.

Van a saber nuestros gustos
y dónde estamos,

y van a poder hacernos recomendaciones
de qué libros leer o qué lugares visitar.

Van a adelantarse a nuestras necesidades
y van a aumentar nuestra productividad

a tal punto que nos vamos a preguntar
cómo hacíamos para vivir sin ellos.

De la misma forma que hoy nos preguntamos

cómo podíamos vivir
sin nuestros celulares.

Claro que para hacer todo esto
los algoritmos necesitan muchos datos.

Por eso todas las grandes empresas
como Google o Facebook

recaban todos los datos
que pueden sobre Uds.

Facebook, por ejemplo, te conoce tan bien

que un estudio publicado recientemente
en la Academia de Ciencias de EE.UU.

mostró que después de apretar
en 10 "me gusta",

un algoritmo puede predecir
aspectos de tu personalidad

mejor que un colega de trabajo.

Después de unos 70,
mejor que tus amigos.

Después de 150, mejor que tu madre.

Después de unos 300,
mejor incluso que tu pareja.

Para que se hagan una idea
qué tan bien te conoce Facebook,

les tiro una última estadística.

Cada uno de Uds. tiene
unos 230 "me gusta" en Facebook.

Y este número solo va en aumento.

Pero estos algoritmos no solo pueden
predecir aspectos de tu personalidad.

Además de la educación, otro problema
que nos preocupa a los uruguayos

es la seguridad.

En "Minority Report",

la policía del futuro
elimina los asesinatos

arrestando a los criminales
antes de que cometan sus actos.

Seguro que Philip Dick,

el autor de la novela
en que se inspiró la película,

nunca se imaginó que habría
un poquitito de ciencia en esa ficción.

Es que como decía Mark Twain:
"El pasado no se repite, pero rima".

Los criminales siguen patrones,

y los algoritmos pueden analizar
esos patrones en los datos

y estimar dónde es probable
que ocurra un nuevo delito.

Armada con esta información,
la policía puede enviar patrulleros

a que recorran las zonas donde es posible
que estén trabajando los criminales.

Claro que estas predicciones
no son tan buenas

como las de los psíquicos
de "Minority Report".

Pero estos algoritmos sí existen.

Resultados preliminares en
varias ciudades de EE.UU. y Europa

muestran resultados realmente alentadores.

Aunque todavía es muy temprano

para saber cuánto pueden reducir
los números de crímenes.

Parece que no hay rincón
de la experiencia humana

que se escape al poder predictivo
de los algoritmos.

Un grupo de investigadores de Microsoft

los usó para predecir correctamente

20 de las 24 categorías
de los Óscar este año.

Y esto incluyó todas
las categorías principales

como mejor película, mejor director,
actores principales y secundarios.

En las 4 categorías
que tuvieron equivocación

ganó su segunda opción.

Y esto no fue casualidad.

El año anterior,

predijeron correctamente
21 de las 24 categorías.

El anterior a ese, 19.

Y no solo pueden predecir el resultado
de las competencias artísticas.

El mismo grupo de Microsoft

usó los algoritmos
para predecir correctamente

el resultado de todos los partidos
de la fase eliminatoria

del mundial Brasil 2014.

Y eso que no usaron ni pulpos
ni otros animales psíquicos.

(Risas)

¿Quiere decir todo esto que
el futuro dejó de ser incierto?

Para nada.

Es aún demasiado fácil equivocarse
cuando uno hace predicciones.

Pero cuanto más y mejores datos tenga,
menores son las incertidumbres.

Hay unos pocos problemas
que entendemos bastante bien.

Hay otros, como los mercados financieros,

en los que somos simplemente
un poco mejor que el azar.

Y desgraciadamente, hay muchos otros,
como terremotos o epidemias,

en los que hemos avanzado muy poco aún.

Pero estamos viviendo
una época maravillosa.

La inteligencia artificial finalmente
está empezando a cumplir su promesa.

Hoy en día,

podés llamar por Skype
a alguien en China

y hablar, vos en castellano,
y ella en mandarín,

y Skype te traduce automáticamente.

Puedes subirte a un auto de Google
y decirle a dónde querés ir

y el auto te lleva solo.

Esto es ciencia, no ficción.

Pero hace 10 años parecía imposible.

Este campo avanza tan rápido

que hasta los que nos dedicamos a esto
nos sorprendemos todo el tiempo.

Predecir el futuro es importante

no por satisfacer esa necesidad tan humana
de saber qué es lo que va a pasar,

sino por el poder
casi mágico de cambiarlo.

Soy solo un nerd con una computadora,

pero ese es nuestro superpoder.

No somos Batman,
pero podemos eliminar delitos.

No somos el Doctor House,

pero podemos prevenir enfermedades
antes que se desarrollen.

A pesar de los problemas
que pueda traer esta tecnología,

como la falta de privacidad,
o el posible desempleo,

el potencial que tiene
para mejorar nuestras vidas

está limitado solo
por nuestra imaginación.

Ayudar a prevenir suicidios,

a mejorar el tráfico,

a parar epidemias,

a mejorar el rendimiento
de nuestras cosechas,

es solo la punta del iceberg
de lo que es posible hacer.

Nos guste o no, esta tecnología
llegó para quedarse.

Pero que el impacto sea positivo,
depende solo de cómo elijamos usarla.

Muchas gracias.

(Aplausos)