Las maravillosas y pavorosas consecuencias de los computadores que pueden aprender

¿Qué ocurre cuando le enseñamos a aprender a un computador? El experto Jeremy Howard comparte algunas novedades técnicas sorprendentes del imparable campo del aprendizaje profundo. Muestra una técnica que puede dar a los computadores la capacidad de aprender chino, o de reconocer objetos en fotos, o de ayudar a reconocer diagnósticos médicos.(Una herramienta autodidacta de aprendizaje profundo, que después de ver horas de vídeos en YouTube, aprendió por sí sola el concepto de "gatos".) Sumérgete en el campo que va a cambiar el comportamiento de los computadores que nos rodean... antes de lo que piensas.

Antes, si querías que un computador
hiciera algo nuevo

tenías, normalmente, que programarlo.

La programación, para quienes
no la han practicado,

requiere especificar
con el más mínimo detalle

cada paso que uno quiere
que haga su computador

para alcanzar el objetivo.

Si quieren hacer algo que
no saben hacer por sí mismos

entonces están ante un gran reto.

Ese fue el reto al que se enfrentó
este hombre, Arthur Samuel.

En 1956, quería hacer que su computador
pudiera ganarle a las damas.

¿Cómo se puede diseñar un programa,

teniendo en cuenta el más mínimo detalle
que sea mejor que sí mismo a las damas?

Y se le ocurrió una idea:

hizo jugar al computador
contra sí mismo miles de veces

y le hizo aprender
a jugar a las damas.

De hecho funcionó, ya en 1962,

este computador había ganado
la competición estatal de Connecticut.

Arthur Samuel fue el padre
del aprendizaje automático,

y tengo una deuda con él,

porque soy un profesional
del aprendizaje automático.

Fui presidente de Kaggle,

una comunidad de unos 200 000

profesionales del
aprendizaje automático.

Kaggle contribuye con competiciones

para tratar de resolver problemas
anteriores no resueltos,

y tuvo éxito cientos de veces.

Así que desde esa perspectiva,
pude descubrir

mucho sobre lo que el aprendizaje
automático hizo, puede hacer hoy

y lo que podrá hacer en el futuro.

Quizás el primer gran éxito

del aprendizaje automático
en el mercado fue Google.

Google demostró que era posible
encontrar información

usando un algoritmo informático

y ese algoritmo se basa en
el aprendizaje automático.

Desde entonces, ha habido muchos éxitos
comerciales del aprendizaje automático.

Compañías como Amazon y Netflix
usan el aprendizaje automático

para sugerir artículos
que les puedan interesar comprar,

películas que les puedan interesar ver

A veces, es casi escalofriante.

Compañías como
LinkedIn y Facebook

dicen, en ocasiones, cuáles
pueden ser sus amigos

y uno no tiene ni idea
de cómo lo han hecho,

y es porque hace uso del poder
del aprendizaje automático.

Estos son algoritmos que han aprendido
como hacerlo a partir de los datos

en lugar de ser programados a mano.

Así es también como IBM tuvo éxito

en conseguir que Watson ganara
dos campeonatos mundiales de "Jeopardy"

respondiendo preguntas increíblemente
ingeniosas, como esta.

[El antiguo "León de Nimrud" se perdió
del Museo Nacional de esta ciudad en 2003]

También es por eso, que podemos ver
los primeros autos sin piloto.

Si pueden diferenciar
entre, por ejemplo

un árbol y un peatón,
es algo muy importante.

No sabemos diseñar
estos programas manualmente,

pero con el aprendizaje
automático es posible.

De hecho, este auto ha conducido
más de un millón y medio de kilómetros

sin tener accidentes en carretera.

Así, sabemos que los computadores
pueden aprender

y pueden aprender a hacer cosas

que de hecho nosotros, a veces,
no sabemos hacer,

o las pueden hacer mejor que nosotros.

Uno de los ejemplos más sorprendentes
que he visto en aprendizaje automático

ocurrió en un proyecto
que dirigía en Kaggle

donde un equipo dirigido por un chico
llamado Geoffrey Hinton

de la Universidad de Toronto

ganó un concurso para el descubrimiento
automático de medicamentos.

Lo extraordinario fue no solo que batiera

a todos los algoritmos
desarrollados por Merck

o la comunidad académica internacional,

sino que nadie del equipo
tenía experiencia en química

o biología o ciencias biológicas
y lo hicieron en dos semanas.

¿Cómo lo hicieron?

Usaron un algoritmo extraordinario
llamado aprendizaje profundo.

Fue tan exitoso que tuvo cobertura

en The New York Times en un artículo
de portada unas semanas después.

Este es Geoffrey Hinton
a la izquierda.

El aprendizaje profundo es un algoritmo
inspirado en el cerebro humano

y como resultado

no tiene limitaciones teóricas
en lo que puede hacer.

Cuantos más datos
y tiempo de cálculo uno le dé

mejor funciona.

The New York Times mostró,
también en su artículo

otro resultado extraordinario
del aprendizaje profundo

que mostraré ahora.

Demuestra que los computadores
pueden escuchar y comprender.

(Vídeo) Richard Rashid:
El último paso

que quiero dar en este proceso

es hablar en chino.

La clave es,

hemos recopilado una gran información
de hablantes de chino

y producido un sistema de conversión
de texto a voz

que toma el texto en chino
y lo convierte en lengua oral,

luego hemos grabado
una hora de mi voz

que usamos para modular

el texto estándar de conversión
de texto a voz para que suene como yo.

De nuevo, el resultado no es perfecto.

De hecho, hay unos cuantos errores.

結果並不完美
(los resultados no son perfectos)

(Aplausos)

Hay mucho que hacer en esta área.

在這方面有很多工作要做 (hay mucho
trabajo que hacer en esta área)

(Aplausos)

Jeremy Howard: Esto era una conferencia
de aprendizaje automático en China.

No es usual, en conferencias académicas

oír aplausos espontáneos,

aunque en las conferencias
de TEDx siéntanse libres.

Todo lo que han visto es gracias
al aprendizaje profundo.

(Aplausos) Gracias.

La transcripción en inglés
es aprendizaje profundo.

La traducción al chino y el texto arriba
a la derecha, es aprendizaje profundo,

y la construcción de la voz también
es aprendizaje profundo.

Eso es lo extraordinario
del aprendizaje profundo.

Es un solo algoritmo que parece
hacer casi cualquier cosa,

y descubrí que un año antes,
aprendió a ver.

En esta extraña competición en Alemania

llamada Banco de Prueba de
Reconocimiento de Señales de Tránsito

el aprendizaje profundo ha aprendido
a reconocer señales de tránsito como esta.

No solo reconoce señales de tránsito

mejor que cualquier otro algoritmo,

la clasificación mostró
que era mejor que las personas,

dos veces más bueno que las personas.

Para 2011, se da el primer ejemplo

de computadores que pueden ver
mejor que las personas.

Desde entonces, han ocurrido muchas cosas.

En 2012, Google anunció que había hecho
que un algoritmo de aprendizaje profundo

viera vídeos en YouTube

y procesaron la información
en 16 000 computadores al mes

y el computador aprendió
de manera independiente

conceptos como personas y gatos
solo viendo los vídeos.

Esto se parece mucho
al aprendizaje humano.

Los humanos no aprendemos
porque nos cuenten lo que vemos,

sino que aprendemos solos
qué son esas cosas.

También en 2012, Geoffrey Hinton,
que vimos anteriormente,

ganó la famosa competición de ImageNet,

tratando de averiguar, mirando
un millón y medio de imágenes,

sobre qué eran estas imágenes.

A partir de 2014, tenemos un porcentaje
de error por debajo del 6 %

en reconocimiento de imágenes.

De nuevo, mejor que las personas.

Las máquinas están haciendo
un trabajo increíble aquí,

y está siendo usadas en la industria.

Por ejemplo, Google anunció el año pasado

que había cartografiado cada sitio
de Francia en dos horas,

y lo hizo alimentando
con imágenes de las calles,

al algoritmo de aprendizaje profundo
para reconocer y leer los números.

Imaginen lo que se habría tardado antes:

docenas de personas, muchos años.

Esto también está pasando en China.

Baidu es como el Google chino, creo,

y lo que ven arriba a la izquierda
es un ejemplo de una imagen que subí

al sistema de aprendizaje profundo
de Baidu,

y debajo se puede ver que el sistema
ha entendido lo que es esa imagen

y encuentra imágenes similares.

Las imágenes similares
tienen fondos similares

similares de las caras,
incluso algunos con la lengua afuera.

Esto no es claramente mirar
el texto de una página web.

Todo lo que descargué eran imágenes.

Por lo que ahora tenemos computadores
que entienden lo que ven

y por ello pueden buscar bases de datos

de cientos de millones
de imágenes en tiempo real.

¿Qué significado tiene que
los computadores puedan ver?

Bueno, no es solo que
los computadores puedan ver.

De hecho, el aprendizaje profundo
ha hecho más que eso.

Frases complejas y llenas
de matices como esta

son ahora comprensibles con
algoritmos del aprendizaje profundo.

Como pueden ver aquí,

este sistema basado en el de Stanford que
muestra el punto rojo en la parte superior

ha comprendido que esta frase
expresa sentimientos negativos.

El aprendizaje profundo está cercano
a la conducta humana al comprender

lo que significan las frases y lo que
se está diciendo sobre esas cosas.

El aprendizaje profundo se ha usado
también para leer chino,

de nuevo, a un nivel
casi de hablante nativo.

Este algoritmo, desarrollado en Suiza

por gente que no hablaba
ni entendía chino.

Como dije, usar el aprendizaje profundo

es el mejor sistema del mundo para esto,

hasta comparándolo
con el conocimiento humano.

Este es un sistema que
formamos en mi empresa

que demuestra todas estas cosas juntas.

Estas son imágenes sin texto adjunto,

y cuando tecleo aquí frases,

entiende, en tiempo real, estas imágenes

y comprende de qué se tratan

y encuentra imágenes similares
al texto que estoy escribiendo.

Como pueden ver, entiende mis frases

y de hecho entiende estas imágenes.

Se que han visto algo como esto en Google,
donde puede escribir algo

y te lo muestra en imágenes,
pero lo que realmente está haciendo

es buscar la página web
a través del texto.

Esto es muy diferente
a comprender las imágenes.

Esto es algo que los computadores
solo han podido hacer

por primera vez hace unos pocos meses.

Así que ahora podemos ver
que los computadores no solo ven

sino que pueden leer,

y, por supuesto, hemos demostrado
que pueden entender lo que oyen.

Quizá no sea sorprendente ahora
lo que voy a decir, pueden escribir.

Aquí hay parte de un texto que generé ayer

usando el algoritmo
de aprendizaje profundo.

Y aquí hay parte de un texto que generó
un algoritmo de Stanford.

Cada una de estas frases fue generada

por un algoritmo de aprendizaje profundo
para describir estas imágenes.

Este algoritmo nunca había visto

a un hombre con camisa negra
tocando la guitarra.

Ha visto a un hombre antes,
ha visto el negro antes

ha visto una guitarra antes,
pero ha generado

de manera independiente esta innovadora
descripción de esta imagen.

Aquí no estamos ante un comportamiento
humano, pero estamos cerca.

En las pruebas, las personas prefieren
las leyendas generadas por el computador

1 de cada 4 veces.

Este sistema tiene ahora solo
dos semanas de edad,

por lo que posiblemente
antes del año que viene,

el algoritmo del computador irá
más allá del comportamiento humano

al paso que van las cosas.

Así que los computadores pueden escribir.

Juntamos todo esto y lleva
a oportunidades apasionantes.

Por ejemplo, en medicina,

un equipo de Boston anunció
que habían descubierto

decenas de características
clínicas relevantes

sobre tumores que ayudan a los médicos
a hacer un diagnóstico de un cáncer.

Algo similar, en Stanford,

un grupo anunció que,
mirando un tejido con aumento,

habían desarrollado una máquina
basada en el sistema de aprendizaje

que de hecho es mejor
que los patólogos humanos

prediciendo las tasas de supervivencia
de los enfermos de cáncer.

En ambos casos, no solo fueron
las predicciones más precisas,

sino que generaron una
nueva ciencia reveladora.

En el caso de la radiología,

hubo nuevos indicadores clínicos
que las personas pueden entender.

En este caso de patología,

el sistema informático descubrió
que las células alrededor del cáncer

son tan importantes como
las células del cáncer mismo

al hacer un diagnóstico.

Esto es lo contrario de lo que
los patólogos han pensado por décadas.

En cada uno de estos casos,
fueron sistemas desarrollados

por una combinación de expertos médicos
y expertos del aprendizaje profundo,

pero a partir del año pasado,
dimos un paso más allá.

Este es un caso de identificación
de áreas cancerígenas

del tejido humano por microscopio.

El sistema que se muestra aquí
puede identificar esas áreas

de formar más precisa o casi tan precisa
como los patólogos humanos,

construido completamente
con aprendizaje profundo

sin usar experiencia médica

por gente que no tenía
experiencia en este campo.

De manera similar,
esta segmentación neuronal.

Ahora, podemos segmentar neuronas de forma
casi tan precisa como las personas,

y este sistema fue desarrollado
por aprendizaje profundo

usando a gente sin experiencia
previa en medicina.

Como yo, alguien sin experiencia
previa en medicina,

parezco completamente calificado
para empezar una empresa médica,

y lo hice.

Estaba aterrorizado de hacerlo,

pero la teoría parecía sugerir
que podía ser posible

hacer medicina muy útil usando solo
estas técnicas de información analítica.

Afortunadamente, la recompensa
ha sido fantástica,

no solo por parte de los medios
sino de la comunidad médica,

que nos ha apoyado mucho.

La teoría es que podemos tomar
media parte del proceso médico

y convertirlo todo lo posible
en análisis de datos,

dejando a los médicos
en lo que son mejores.

Quiero dar un ejemplo.

Nos lleva unos 15 minutos crear
una nueva prueba de diagnóstico médico

y ahora lo demostraré
en tiempo real,

pero lo he comprimido a 3 minutos

cortando algunas partes.

En vez de mostrar cómo crear
una prueba de diagnóstico médico,

mostraré una prueba de diagnóstico
de imágenes de autos,

porque es algo que
todos podemos entender.

Así que, empezamos con un millón
y medio de imágenes de autos,

y quiero crear algo que
pueda dividirlas en el ángulo

en el que la foto fue tomada.

Estas imágenes están sin etiquetar,
así que tengo que empezar desde cero.

Con nuestro algoritmo
de aprendizaje profundo,

se pueden identificar automáticamente
áreas de la estructura en estas imágenes.

Lo bueno es que la persona y el computador
pueden trabajar juntos.

Así que la persona,
como pueden ver aquí,

le está indicando al computador
áreas de interés

que quiere que el computador pruebe
y use para mejorar su algoritmo.

Estos sistemas de aprendizaje profundo
están en un espacio de 16 000 dimensiones,

así, pueden ver aquí cómo el computador
rota esto en ese espacio,

intentando encontrar
nuevas áreas de estructura.

Y cuando lo hace con éxito,

la persona que lo maneja puede, entonces,
señalar las áreas de interés.

Aquí, el computador ha encontrado,
con éxito, áreas,

por ejemplo, ángulos.

Conforme avanzamos en este proceso,

vamos diciendo, gradualmente,
al computador más y más

sobre los tipos de estructuras
que estamos buscando.

Pueden imaginar en una prueba diagnóstica
que esto debería ser

un patólogo identificando
áreas patológicas, por ejemplo,

o un radiólogo indicando nódulos
potencialmente problemáticos.

A veces puede ser difícil
para el algoritmo.

En este caso, queda algo confuso.

Las partes delanteras y traseras
de los autos están todas mezcladas.

Así que tenemos que ser
un poco más cuidadosos,

seleccionando manualmente
las partes delanteras

en contraposición a las traseras,

para luego decir al computador
que este es una especie de grupo

es en el que estamos interesados.

Hacemos esto por un tiempo,
nos saltamos un poco,

y luego probamos el algoritmo
de aprendizaje automático

basado en un par de cientos de cosas,

y esperamos que haya mejorado mucho.

Se puede ver, que han empezado
a desvanecerse algunas de estas imágenes,

mostrándonos que ya está reconociendo

cómo entender por sí mismo
algunas de ellas.

Entonces podemos usar este concepto
en imágenes similares,

y usando imágenes similares,
como pueden ver, en este punto,

el computador puede encontrar
solo la parte delantera de los autos.

En este punto, la persona
puede decir al computador,

de acuerdo, sí, has hecho
un buen trabajo.

En ocasiones, por supuesto,
incluso en este punto

sigue siendo difícil
separar los grupos.

En este caso, incluso
después de que dejamos

al computador que intente girar
esto por un momento,

seguimos encontrando
que la parte izquierda

y derecha de las imágenes
están mezcladas.

Así que podemos dar, de nuevo,
al computador algunas pistas,

y decimos, bien, intenta encontrar
una proyección que separe

los lados izquierdos de los derechos
de la manera más precisa

usando este algoritmo
de aprendizaje profundo.

Y dándole esta pista...
ah, bien, ha tenido éxito.

Consiguió encontrar la manera
de pensar estos objetos

que está separando
estos que están juntos.

Así se entiende la idea aquí.

Este es un caso en el que la persona
no es reemplazada por un computador,

sino que trabajan juntos.

Estamos reemplazando algo que
solía necesitar de un equipo

de 5 o 6 personas durante 7 años

por algo que lleva 15 minutos

a una sola persona.

Este proceso lleva
unas 4 o 5 iteraciones.

Ahora pueden ver que tenemos un 62 %

de nuestro millón y medio de imágenes
clasificadas correctamente.

En este punto, podemos empezar,
con bastante rapidez,

a tomar grandes secciones completas,

comprobándolas para asegurarse
que no hay errores.

Cuando hay errores,
podemos hacérselo saber al computador.

Usando este tipo de proceso
para cada uno de los diferentes grupos,

nos colocamos en un índice
del 80 % de éxito

en la clasificación de un millón
y medio de imágenes.

En este punto, es solo cuestión

de encontrar el pequeño número
que no está clasificado correctamente,

e intentar comprender el porqué.

Usando este enfoque,

en 15 minutos alcanza un índice
de clasificación del 97 %.

Este tipo de técnica nos permite
arreglar un problema mayor,

que es que hay una falta de
conocimientos médicos en el mundo.

El Foro Económico Mundial
dice que hay entre 10 y 20 veces

de escasez de físicos
en el mundo desarrollado,

y llevará unos 300 años

entrenar a gente suficiente
para arreglar el problema.

Imaginen que pudiésemos ayudar
a aumentar su eficiencia

usando estos métodos
de aprendizaje profundo.

Estoy muy entusiasmado
con las oportunidades.

También estoy preocupado
por los problemas.

El problema aquí es que
cada área azul de este mapa

es algún sitio donde el empleo,
de servicios es mayor del 80 %.

¿Qué son los servicios?

Los servicios son estos.

Estas son también las mismas cosas

que los computadores acaban
de aprender a hacer.

Así que el 80 % del empleo mundial
en el mundo desarrollado

son cosas que los computadores
acaban de aprender a hacer.

¿Qué significa esto?

Bueno, no habrá problema,
lo reemplazarán por otros trabajos.

Por ejemplo, habrá más trabajos
para los científicos de datos.

Bueno, realmente no.

A los científicos de datos no les lleva
mucho tiempo construir estas cosas.

Por ejemplo, estos 4 algoritmos
fueron creados por el mismo chico.

Así que si piensan,
todo ha pasado ya antes,

hemos visto los resultados en el pasado
de cuando surgen cosas nuevas

y son reemplazadas por nuevos trabajos.

¿Qué trabajos van a ser?

Es muy difícil para nosotros
hacer una estimación

ya que el comportamiento humano
crece a un ritmo gradual,

pero ahora tenemos un sistema,
aprendizaje profundo,

que sabemos que crece en capacidad,
exponencialmente.

Y aquí estamos.

Actualmente, vemos las cosas
a nuestro alrededor

y decimos: "Los computadores siguen
siendo un poco estúpidos". ¿Verdad?

Pero en 5 años, los computadores
estarán fuera de esta gráfica.

Así que necesitamos empezar a pensar
sobre esta capacidad ahora mismo.

Lo hemos visto anteriormente,
por supuesto.

En la Revolución Industrial,

vimos un cambio en la capacidad
gracias a los motores.

El asunto es, sin embargo, que tras
un tiempo, las cosas se nivelan.

Hubo una alteración social,
pero una vez que

los motores se usaron

para generar energía
en todas las situaciones,

las cosas realmente se establecieron.

La Revolución del Aprendizaje Automático

va a ser diferente
a la Revolución Industrial porque

la Revolución del Aprendizaje Automático,
nunca se asienta.

Cuanto mejores son los computadores
en actividades intelectuales,

mejores computadores se crearán para
que mejoren su capacidad intelectual,

así que esto va a ser
una especie de cambio

que nunca antes había
experimentado el mundo,

por lo que el entendimiento previo
de lo posible, es diferente.

Esto nos impacta.

En los últimos 25 años, la productividad
del capital se ha incrementado,

la productividad laboral se ha mantenido,
incluso ha descendido.

Por lo que quiero que empecemos
a discutir esto ahora.

Sé que cuando hablo
sobre esta situación

la gente puede ser despectiva.

Bueno, los computadores
no pueden realmente pensar,

no tienen sentimientos,
no entienden poesía,

no entendemos realmente cómo funcionan.

Y, ¿qué?

Actualmente los computadores
pueden hacer cosas

en las que las personas gastan su tiempo
y les pagan por ello

así pues ahora tenemos
que empezar a pensar

sobre cómo vamos a ajustar
nuestras estructuras sociales y económicas

para ser conscientes de
esta nueva realidad.

Gracias.

(Aplausos)