WEBVTT

00:00:00.954 --> 00:00:04.537
A mis colegas y a mí nos fascina
la ciencia de los puntos móviles.

00:00:04.927 --> 00:00:06.071
¿Qué son estos puntos?

00:00:06.071 --> 00:00:07.388
Somos nosotros.

00:00:07.412 --> 00:00:12.491
Nos movemos en casa, en la oficina, 
mientras compramos y viajamos

00:00:12.491 --> 00:00:14.737
por nuestras ciudades
y alrededor del mundo.

00:00:14.958 --> 00:00:18.767
¿No sería genial si pudiéramos
entender estos movimientos,

00:00:18.918 --> 00:00:21.808
si pudiéramos encontrar patrones,
significado y sentido en eso?

00:00:22.259 --> 00:00:24.454
Por fortuna para nosotros,
vivimos en una época

00:00:24.454 --> 00:00:28.565
en la que somos muy buenos capturando
información sobre nosotros mismos.

00:00:28.807 --> 00:00:32.470
Sea mediante sensores, videos
o aplicaciones,

00:00:32.494 --> 00:00:35.303
podemos rastrear los movimientos 
con mucho detalle.

NOTE Paragraph

00:00:36.092 --> 00:00:41.124
Y una de las mejores fuentes 
de datos sobre el movimiento

00:00:41.148 --> 00:00:42.356
es en los deportes.

00:00:42.682 --> 00:00:48.015
Sea baloncesto o béisbol,
fútbol americano o el otro fútbol,

00:00:48.039 --> 00:00:52.441
equipamos los estadios y jugadores
para seguir sus movimientos

00:00:52.465 --> 00:00:53.778
en cada fracción de segundo.

00:00:53.802 --> 00:00:58.184
Así que convertimos a los atletas

00:00:58.208 --> 00:01:00.167
--quizá lo adivinaron--

00:01:00.191 --> 00:01:01.587
en puntos móviles.

NOTE Paragraph

00:01:01.946 --> 00:01:06.880
Tenemos montañas de puntos móviles
y como la mayoría de los datos en crudo

00:01:06.904 --> 00:01:09.406
son difíciles de manejar,
y no son tan interesantes.

00:01:09.430 --> 00:01:13.210
Pero hay cosas que los entrenadores
de baloncesto quieren saber.

00:01:13.223 --> 00:01:17.033
El problema es que no pueden
retener cada segundo

00:01:17.057 --> 00:01:19.646
de cada juego, recordarlo y procesarlo.

00:01:19.804 --> 00:01:23.660
Nadie puede hacer eso,
pero una máquina sí.

00:01:23.661 --> 00:01:27.071
El problema de la máquina es que 
no ve el juego con ojo de entrenador.

00:01:27.363 --> 00:01:29.894
Al menos no podía hasta ahora.

00:01:30.228 --> 00:01:32.581
Así que ¿qué le enseñamos
a ver a la máquina?

NOTE Paragraph

00:01:33.389 --> 00:01:35.406
Empezamos con cosas simples.

00:01:35.406 --> 00:01:39.179
Le enseñamos cosas como pases,
tiros y rebotes.

00:01:39.203 --> 00:01:41.744
Cosas que cualquier fan conoce.

00:01:41.768 --> 00:01:44.600
Y luego seguimos con cosas
levemente más complicadas:

00:01:44.624 --> 00:01:49.212
Posteos, bloqueos y continuación,
aislamientos.

00:01:49.377 --> 00:01:52.980
Si no las conocen, está bien. Los
jugadores aficionados quizá lo sepan.

00:01:53.560 --> 00:01:58.900
Hemos logrado que la máquina 
entienda secuencias complejas

00:01:58.924 --> 00:02:02.107
como bloqueos verticales abajo
y hasta con rotaciones complejas.

00:02:02.107 --> 00:02:04.747
Básicamente cosas que
solo saben los profesionales.

00:02:04.771 --> 00:02:09.328
Hemos enseñado a la máquina 
a ver con ojos de entrenador.

NOTE Paragraph

00:02:10.008 --> 00:02:11.866
¿Cómo hemos podido hacerlo?

00:02:12.511 --> 00:02:15.629
Si pidiera a un entrenador 
describir un bloqueo y continuación,

00:02:15.653 --> 00:02:17.293
me daría una descripción;

00:02:17.317 --> 00:02:20.173
y si pusiera eso en un algoritmo,
sería terrible.

00:02:20.836 --> 00:02:25.304
El bloqueo y continuación es esa danza
del baloncesto entre cuatro jugadores,

00:02:25.328 --> 00:02:27.340
dos atacantes y dos defensores.

00:02:27.486 --> 00:02:29.104
Es más o menos así.

00:02:29.128 --> 00:02:31.661
Hay un tipo en ataque sin la pelota,

00:02:31.685 --> 00:02:34.894
se pone al lado del tipo que marca
y que tiene la posesión de la pelota,

00:02:34.918 --> 00:02:36.175
se queda allí,

NOTE Paragraph

00:02:36.199 --> 00:02:39.516
y ambos se mueven y ocurre, cha-chan, 
un bloqueo y continuación.

NOTE Paragraph

00:02:39.540 --> 00:02:41.755
(Risas)

00:02:41.779 --> 00:02:44.427
Eso es un ejemplo de
un algoritmo complicado.

00:02:44.913 --> 00:02:49.117
Si el jugador que se interpone,
llamado bloqueador,

00:02:49.278 --> 00:02:52.150
se acerca, pero no se detiene,

00:02:52.174 --> 00:02:53.939
quizá no sea un bloqueo y continuación.

00:02:54.560 --> 00:02:58.505
O si se detiene, pero no queda muy cerca,

00:02:58.529 --> 00:03:00.290
quizá no sea un bloqueo y continuación.

00:03:00.642 --> 00:03:03.879
O si se acerca al otro y realmente para,

00:03:03.903 --> 00:03:07.227
pero lo hacen debajo de la cesta,
quizá no sea un bloqueo y continuación.

00:03:07.462 --> 00:03:09.986
O podría equivocarme, todos esos casos 
podrían ser bloqueos y continuación.

00:03:10.010 --> 00:03:14.578
Todo depende del tiempo exacto,
las distancias, los posicionamientos,

00:03:14.602 --> 00:03:16.097
y eso lo hace difícil.

00:03:16.579 --> 00:03:21.523
Por suerte, con el aprendizaje máquina,
podemos exceder nuestra capacidad

00:03:21.547 --> 00:03:23.470
de describir las cosas que conocemos.

NOTE Paragraph

00:03:23.470 --> 00:03:25.594
¿Cómo funciona esto?
Bueno, con ejemplos.

00:03:25.759 --> 00:03:28.589
Vamos a la máquina y le decimos:
"Buenos días, máquina.

00:03:29.077 --> 00:03:32.436
Aquí hay bloqueos y continuación,
y aquí otras cosas que no lo son.

00:03:32.550 --> 00:03:35.072
Por favor, encuentra cómo 
establecer la diferencia".

00:03:35.076 --> 00:03:38.783
Y la clave de todo esto es encontrar
características que le permitan separar.

00:03:38.807 --> 00:03:42.321
Si yo tuviera que enseñar la diferencia
entre una manzana y una naranja,

00:03:42.345 --> 00:03:44.720
podría decir: "¿Por qué no usar
el color y la forma?"

00:03:44.744 --> 00:03:47.501
El problema que enfrentamos 
es encontrar esas cosas.

00:03:47.501 --> 00:03:48.942
¿Qué características son

00:03:48.942 --> 00:03:52.481
las que permiten a una computadora 
navegar el mundo de los puntos móviles?

00:03:52.505 --> 00:03:57.328
Imaginar todas estas relaciones
con ubicación relativa y absoluta,

00:03:57.352 --> 00:03:59.361
--distancia, tiempo, velocidad--

00:03:59.440 --> 00:04:04.252
es la clave de la ciencia de los puntos
móviles, como nos gusta llamarla,

00:04:04.252 --> 00:04:06.472
reconocimiento espacio-temporal 
de patrones,

00:04:06.472 --> 00:04:07.925
en lenguaje académico.

00:04:07.925 --> 00:04:10.823
Ante todo tenemos que hacer
que suene difícil,

00:04:10.847 --> 00:04:12.125
porque lo es.

NOTE Paragraph

00:04:12.410 --> 00:04:15.551
Pero la clave para los entrenadores
de la NBA no es saber

00:04:15.575 --> 00:04:17.497
si hubo un bloqueo y continuación o no.

00:04:17.521 --> 00:04:19.596
Ellos quieren saber cómo ocurrió.

00:04:19.620 --> 00:04:21.120
Y ¿por qué eso es tan importante 
para ellos?

00:04:21.120 --> 00:04:22.631
Aquí hay una idea importante.

00:04:22.631 --> 00:04:24.402
Resulta que en el baloncesto moderno,

00:04:24.426 --> 00:04:26.965
el bloqueo y continuación es quizá
el juego más importante.

00:04:27.065 --> 00:04:29.685
Y saber cómo manejarlo,
y saber cómo defenderlo,

00:04:29.709 --> 00:04:32.379
básicamente es la clave para ganar
o perder casi todos los juegos.

00:04:32.403 --> 00:04:36.204
Pero resulta que esta danza
tiene muchas variantes

00:04:36.228 --> 00:04:39.876
e identificar las variantes
es lo que importa,

00:04:39.900 --> 00:04:42.429
por eso necesitamos que esto
sea muy, muy bueno.

NOTE Paragraph

00:04:43.228 --> 00:04:44.404
Este es un ejemplo.

00:04:44.428 --> 00:04:46.807
Hay dos jugadores en ataque
y dos en defensa,

00:04:46.831 --> 00:04:49.223
listos para la danza del 
bloqueo y continuación.

00:04:49.223 --> 00:04:52.060
El tipo con la pelota puede 
usar o no el bloqueo.

00:04:52.086 --> 00:04:55.197
Su compañero puede girar a canasta
o abrir para recibir el pase.

00:04:55.197 --> 00:04:58.277
El que marca al jugador con 
la pelota puede avanzar o retroceder.

00:04:58.277 --> 00:05:02.610
Su compañero puede avanzar,
marcar o solo acompañar

00:05:02.610 --> 00:05:05.598
y juntos pueden cambiar asignación 
defensiva o redoblar la marca.

00:05:05.598 --> 00:05:08.031
Yo no sabía casi nada de esto
cuando empecé

00:05:08.035 --> 00:05:11.955
y sería estupendo si todos
se movieran siguiendo esas flechas.

00:05:11.979 --> 00:05:15.884
Haría mucho más fáciles nuestras vidas,
pero el movimiento es muy desordenado.

00:05:16.047 --> 00:05:21.531
Las personas se menean mucho
e identificar estas variaciones

00:05:21.555 --> 00:05:22.858
con muy alta precisión,

00:05:22.882 --> 00:05:24.750
en precisión y en recuerdo, es difícil

00:05:24.774 --> 00:05:28.392
y es lo que hace que un entrenador
profesional crea en ti.

00:05:28.416 --> 00:05:31.936
Aun con las dificultades de las correctas
características espacio-temporales

00:05:31.936 --> 00:05:33.294
lo hemos logrado.

NOTE Paragraph

00:05:33.318 --> 00:05:37.245
Los entrenadores confían en que las
máquinas pueden identificar variaciones.

00:05:37.478 --> 00:05:41.011
Estamos en el punto en el que
casi todos los contendientes

00:05:41.035 --> 00:05:42.658
en el campeonato de la NBA este año

00:05:42.682 --> 00:05:47.090
usan nuestro software, construido
en una máquina que entiende

00:05:47.114 --> 00:05:49.048
los puntos móviles
en el baloncesto.

00:05:49.872 --> 00:05:55.025
No solo eso, hemos dado consejos
que han cambiado estrategias

00:05:55.049 --> 00:05:58.401
que han ayudado a equipos a ganar
juegos muy importantes,

00:05:58.425 --> 00:06:02.157
y es muy apasionante porque hay
entrenadores que han estado en la liga

00:06:02.181 --> 00:06:05.248
durante 30 años que desean recibir
consejos de una máquina.

00:06:05.874 --> 00:06:08.780
Y es muy apasionante, mucho más
que el bloqueo y continuación.

00:06:08.804 --> 00:06:10.880
Nuestra computadora empezó
con cosas simples,

00:06:10.904 --> 00:06:12.968
aprendió cosas cada vez más complejas

00:06:12.992 --> 00:06:14.553
y ahora sabe cada vez más cosas.

00:06:14.577 --> 00:06:17.412
Francamente, no entiendo
gran parte de lo que hace,

00:06:17.436 --> 00:06:21.151
y si bien no es algo tan especial
ser más inteligente que yo,

00:06:21.175 --> 00:06:24.819
nos hemos preguntado, ¿puede una
máquina saber más que un entrenador?

00:06:24.843 --> 00:06:26.898
¿Puede saber más de lo que
podría saber una persona?

00:06:26.922 --> 00:06:28.667
Y resulta que la respuesta es sí.

NOTE Paragraph

00:06:28.691 --> 00:06:31.248
Los entrenadores quieren que
los jugadores disparen bien.

00:06:31.272 --> 00:06:32.923
Si estoy cerca de la cesta

00:06:32.947 --> 00:06:35.113
y no hay nadie cerca,
es un buen tiro.

00:06:35.137 --> 00:06:39.077
Si estoy lejos, rodeado por defensores, 
generalmente es un mal tiro.

00:06:39.101 --> 00:06:43.977
Pero no sabíamos cuán bueno o malo era 
lo "bueno" o lo "malo" cuantitativamente.

00:06:44.209 --> 00:06:45.359
Hasta ahora.

NOTE Paragraph

00:06:45.771 --> 00:06:48.829
Entonces, de nuevo, con las 
características espacio-temporales,

00:06:48.853 --> 00:06:50.227
analizamos cada tiro.

00:06:50.251 --> 00:06:53.256
Podemos ver dónde está el tiro,
cuál es el ángulo a la cesta,

00:06:53.280 --> 00:06:56.042
dónde están los defensores,
cuáles son sus distancias,

00:06:56.066 --> 00:06:57.397
cuáles son los ángulos.

00:06:57.421 --> 00:07:00.398
Para múltiples defensores,
podemos ver cómo se mueve el jugador

00:07:00.422 --> 00:07:01.855
y predecir el tipo de tiro.

00:07:01.879 --> 00:07:05.953
Podemos ver todas sus velocidades
y construir un modelo que prediga

00:07:05.977 --> 00:07:10.029
la probabilidad de que este disparo
vaya en estas circunstancias.

00:07:10.188 --> 00:07:11.688
¿Por qué importa esto?

00:07:12.102 --> 00:07:14.905
Podemos tomar un tiro,

00:07:14.929 --> 00:07:17.609
que antes era una cosa y ahora
se transforma en dos cosas:

00:07:17.633 --> 00:07:20.284
la calidad del tiro
y la calidad del tirador.

00:07:21.680 --> 00:07:24.942
Este es un gráfico de burbujas
porque ¿qué es TED sin ellos?

NOTE Paragraph

00:07:24.966 --> 00:07:25.980
(Risas)

NOTE Paragraph

00:07:26.004 --> 00:07:27.315
Esos son jugadores de la NBA.

00:07:27.339 --> 00:07:30.459
El tamaño es el tamaño del jugador
y el color es su posición.

00:07:30.483 --> 00:07:32.615
En el eje X, tenemos
la probabilidad del disparo.

00:07:32.639 --> 00:07:34.592
Las personas de la izquierda
hacen tiros difíciles,

00:07:34.616 --> 00:07:36.845
a la derecha, hacen tiros fáciles.

00:07:37.194 --> 00:07:39.251
En el eje Y, es la capacidad de disparo.

00:07:39.275 --> 00:07:41.917
Las personas que disparan bien van 
arriba, las que disparan mal abajo.

00:07:41.917 --> 00:07:43.621
Por ejemplo, si había un jugador

00:07:43.621 --> 00:07:45.808
que generalmente encestaba 
el 47 % de los tiros,

00:07:45.808 --> 00:07:47.307
eso es lo que se sabía antes.

00:07:47.345 --> 00:07:52.195
Pero hoy, puedo decir que el jugador
hace disparos que un jugador medio NBA

00:07:52.219 --> 00:07:54.180
convertiría el 49 % del tiempo,

00:07:54.204 --> 00:07:56.078
y que ellos son un 2 % peores.

00:07:56.266 --> 00:08:00.781
Y es importante porque
hay muchos con 47 % por allí.

00:08:01.714 --> 00:08:04.263
Y por eso es muy importante saber

00:08:04.287 --> 00:08:08.243
si el 47 % al que están evaluando
pagarle USD 100 millones

00:08:08.267 --> 00:08:11.322
es un buen tirador que hace malos tiros

00:08:11.346 --> 00:08:13.893
o un mal tirador que hace buenos tiros.

00:08:15.130 --> 00:08:18.463
La comprensión de máquina no cambia
la forma de ver a los jugadores,

00:08:18.487 --> 00:08:20.345
cambia la forma de ver el juego.

NOTE Paragraph

00:08:20.369 --> 00:08:24.124
Hace unos años hubo un juego
muy apasionante en la final de la NBA.

00:08:24.148 --> 00:08:27.355
Miami estaba tres puntos abajo,
quedaban 20 segundos.

00:08:27.379 --> 00:08:29.404
Estaban a punto de perder el campeonato.

00:08:29.428 --> 00:08:32.769
Un caballero de nombre LeBron James
tiró de tres para empatar.

00:08:32.793 --> 00:08:33.991
Falló.

00:08:34.015 --> 00:08:35.852
Su compañero Chris Bosh
consiguió un rebote,

00:08:35.876 --> 00:08:38.034
hizo un pase a otro compañero
llamado Ray Allen.

00:08:38.058 --> 00:08:39.977
Clavó un triple.
Fue en tiempo suplementario.

00:08:40.001 --> 00:08:42.097
Ganaron el juego.
Ganaron el campeonato.

00:08:42.121 --> 00:08:44.846
Fue uno de los juegos de baloncesto
más emocionantes.

00:08:45.438 --> 00:08:48.867
Y nuestra capacidad de conocer
la probabilidad del tiro de cada jugador

00:08:48.891 --> 00:08:50.079
a cada segundo,

00:08:50.103 --> 00:08:52.219
y la probabilidad de conseguir
un rebote a cada segundo

00:08:52.219 --> 00:08:56.786
puede iluminar este momento
como nunca antes.

00:08:57.618 --> 00:09:00.286
Desafortunadamente, no puedo
mostrarles ese video.

00:09:00.310 --> 00:09:04.803
Pero lo hemos recreado

00:09:04.827 --> 00:09:07.163
en nuestro juego semanal 
de baloncesto hace 3 semanas.

NOTE Paragraph

00:09:07.279 --> 00:09:09.446
(Risas)

NOTE Paragraph

00:09:09.573 --> 00:09:12.983
Y recreamos el seguimiento
del que extrajimos las ideas.

00:09:13.809 --> 00:09:17.454
Aquí estamos. Esto es Chinatown
en Los Ángeles,

00:09:17.478 --> 00:09:19.322
un parque en el que
jugamos todas las semanas,

00:09:19.322 --> 00:09:21.607
y allí estamos recreando
el momento Ray Allen

00:09:21.607 --> 00:09:23.700
y todo el seguimiento asociado.

00:09:24.772 --> 00:09:26.289
Este es el disparo.

00:09:26.313 --> 00:09:28.829
Les mostraré ese momento

00:09:28.853 --> 00:09:31.440
y lo que aprendimos de ese momento.

00:09:31.464 --> 00:09:35.194
La única diferencia es que en vez de
jugadores profesionales, somos nosotros,

00:09:35.218 --> 00:09:38.186
y en vez de un locutor profesional,
soy yo.

00:09:38.186 --> 00:09:40.087
Así que tengan paciencia conmigo.

NOTE Paragraph

00:09:41.153 --> 00:09:42.303
Miami.

00:09:42.671 --> 00:09:43.821
Tres puntos abajo.

00:09:44.107 --> 00:09:45.257
Quedan 20 segundos.

00:09:47.385 --> 00:09:48.583
Jeff trae la pelota.

00:09:50.656 --> 00:09:52.191
Josh la atrapa, ¡marca un triple!

NOTE Paragraph

00:09:52.631 --> 00:09:54.480
[Calculando probabilidad de tiro: 33 %]

NOTE Paragraph

00:09:55.278 --> 00:09:56.428
[Calidad del tiro: JOSH 33 %]

NOTE Paragraph

00:09:57.048 --> 00:09:58.833
[Probabilidad de rebote: NOEL 12 %]

NOTE Paragraph

00:10:00.373 --> 00:10:01.546
¡No entrará!

NOTE Paragraph

00:10:01.570 --> 00:10:03.016
[Probabilidad de rebote: NOEL 37 %]

NOTE Paragraph

00:10:03.777 --> 00:10:05.033
Rebote, Noel.

00:10:05.057 --> 00:10:06.207
Vuelve a Daria.

NOTE Paragraph

00:10:06.509 --> 00:10:09.874
[Calidad del tiro: DARIA 37 %]

NOTE Paragraph

00:10:10.676 --> 00:10:12.296
Su triple... ¡bang!

00:10:12.320 --> 00:10:14.517
Empate y quedan 5 segundos.

00:10:14.880 --> 00:10:16.498
La multitud enloquece.

NOTE Paragraph

00:10:16.522 --> 00:10:18.181
(Risas)

NOTE Paragraph

00:10:18.205 --> 00:10:19.752
Es más o menos lo que pasó.

NOTE Paragraph

00:10:19.776 --> 00:10:20.927
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:10:20.951 --> 00:10:22.126
Más o menos.

NOTE Paragraph

00:10:22.150 --> 00:10:23.681
(Aplausos)

00:10:24.121 --> 00:10:29.605
Ese momento tenía un 9 % de
probabilidad de ocurrir en la NBA;

00:10:29.629 --> 00:10:31.890
sabemos eso y muchas otras cosas.

00:10:31.914 --> 00:10:35.405
No les diré las veces que intentamos
hasta que ocurrió.

NOTE Paragraph

00:10:35.429 --> 00:10:37.176
(Risas)

NOTE Paragraph

00:10:37.200 --> 00:10:39.072
Bien, ¡se los diré!
Fueron cuatro.

NOTE Paragraph

00:10:39.096 --> 00:10:40.097
(Risas)

NOTE Paragraph

00:10:40.121 --> 00:10:41.286
Así se hace, Daria.

NOTE Paragraph

00:10:41.647 --> 00:10:45.910
Pero lo importante de ese video

00:10:45.934 --> 00:10:50.502
y las ideas obtenidas en cada segundo
de un juego de la NBA, no es eso.

00:10:50.639 --> 00:10:54.568
Es que no hay que ser un equipo
profesional para seguir el movimiento.

00:10:55.083 --> 00:10:58.740
No hay que ser jugador profesional
para aprender sobre el movimiento.

NOTE Paragraph

00:10:58.764 --> 00:11:02.622
De hecho, no se trata del deporte
porque nos movemos por doquier.

00:11:03.654 --> 00:11:06.023
Nos movemos en nuestras casas,

00:11:09.428 --> 00:11:10.633
en nuestras oficinas,

00:11:12.238 --> 00:11:14.928
mientras compramos y viajamos

00:11:17.318 --> 00:11:18.571
por las ciudades

00:11:20.065 --> 00:11:21.683
y alrededor del mundo.

00:11:23.270 --> 00:11:25.499
¿Qué conoceremos?
¿Qué aprenderemos?

00:11:25.499 --> 00:11:27.974
Quizá en vez de identificar
bloqueos y continuación,

00:11:27.974 --> 00:11:30.928
una máquina pueda identificar
el momento y me avise

00:11:30.952 --> 00:11:33.011
cuando mi hija dé el primer paso.

00:11:33.035 --> 00:11:35.571
Algo que podría ocurrir
en cualquier momento próximo.

NOTE Paragraph

00:11:35.850 --> 00:11:37.822
Quizá podamos aprender 
a usar mejor los edificios,

00:11:37.822 --> 00:11:40.362
planificar mejor las ciudades.

00:11:40.362 --> 00:11:44.535
Creo que con el desarrollo de la
ciencia de los puntos móviles,

00:11:44.559 --> 00:11:46.567
nos moveremos mejor, 
con más inteligencia,


00:11:46.567 --> 00:11:48.877
nos moveremos hacia adelante.

NOTE Paragraph

00:11:48.887 --> 00:11:50.146
Muchas gracias.

NOTE Paragraph

00:11:50.146 --> 00:11:54.865
(Aplausos)