WEBVTT 00:00:00.080 --> 00:00:02.120 Que tal! Soy Jabril 00:00:02.120 --> 00:00:04.759 John Green Bot: y yo soy Jhon Green Bot 00:00:04.760 --> 00:00:07.951 bienvenidos a CC Inteligencia Artificial 00:00:07.951 --> 00:00:09.423 vale, quiero asegurarme que 00:00:09.443 --> 00:00:10.883 estamos en la misma página 00:00:10.883 --> 00:00:13.064 la Inteligencia Artificial está en todo sitio. 00:00:13.064 --> 00:00:15.068 ayuda a los bancos a otorgar su préstamos 00:00:15.068 --> 00:00:17.026 a los doctores con sus diagnósticos 00:00:17.026 --> 00:00:18.273 está en nuestros móviles, 00:00:18.273 --> 00:00:19.665 autocompletando textos, 00:00:19.675 --> 00:00:21.008 es el algoritmo recomendando 00:00:21.018 --> 00:00:22.910 videos para ver después de este! 00:00:22.910 --> 00:00:24.614 la I.A ya ha tenido un 00:00:24.614 --> 00:00:26.707 super impacto en todo en nuestras vidas. 00:00:26.707 --> 00:00:28.260 entonces, con razón, la gente 00:00:28.260 --> 00:00:29.340 tiene sentimientos 00:00:29.340 --> 00:00:30.489 divididos acerca de esto 00:00:30.549 --> 00:00:31.784 algunos imaginamos 00:00:31.784 --> 00:00:33.173 que la I.A cambiará el mundo 00:00:33.173 --> 00:00:34.253 de manera positiva. 00:00:34.253 --> 00:00:35.025 puede acabar con 00:00:35.025 --> 00:00:36.262 los accidentes de tránsito 00:00:36.272 --> 00:00:37.852 porque tendremos coches autónomos 00:00:37.852 --> 00:00:38.946 , o puede darle cuidado 00:00:38.946 --> 00:00:40.284 personalizado a los mayores. 00:00:40.384 --> 00:00:41.452 Otros temen que la I.A 00:00:41.500 --> 00:00:43.180 nos lleve a una vigilancia permante 00:00:43.180 --> 00:00:44.537 por un gobierno Gran Hermano 00:00:44.537 --> 00:00:45.725 otros que la automatización 00:00:45.725 --> 00:00:46.441 quitará empleos 00:00:46.730 --> 00:00:47.505 o que los robots 00:00:47.505 --> 00:00:48.504 nos pueden intentar matar a todos 00:00:49.204 --> 00:00:51.438 No, no estamos preocupados de ti 00:00:51.438 --> 00:00:52.148 John Green Bot 00:00:52.430 --> 00:00:53.679 pero cuando interactuamos con la I.A 00:00:53.860 --> 00:00:55.064 que está disponible ahora 00:00:55.064 --> 00:00:55.690 como Siri 00:00:55.690 --> 00:00:56.729 Ey Siri. 00:00:57.880 --> 00:00:59.368 nos va a matar a todos la I.A? 00:00:59.600 --> 00:01:00.517 Siri: "No entiendo 00:01:00.537 --> 00:01:02.657 ¿nos va a matar a todos la I.A?'" 00:01:04.520 --> 00:01:05.387 ... está claro que 00:01:05.387 --> 00:01:06.973 esos son futuros aún muy lejanos. 00:01:07.540 --> 00:01:08.405 vale para entender 00:01:08.405 --> 00:01:10.607 ¿hacia dónde pueda estar yendo la I.A,? 00:01:10.947 --> 00:01:12.655 y nuestro rol en la revolución I.A 00:01:12.655 --> 00:01:13.605 tenemos que entender 00:01:13.605 --> 00:01:14.447 ¿cómo llegamos a 00:01:14.447 --> 00:01:15.310 a este punto? 00:01:15.310 --> 00:01:16.130 [INTRO] 00:01:24.293 --> 00:01:26.029 Si conoces algo sobre la I.A 00:01:26.029 --> 00:01:27.572 sobre todo de pelis o libros, 00:01:28.089 --> 00:01:29.431 la I.A quizá parezca 00:01:29.431 --> 00:01:30.481 como esta etiqueta vaga 00:01:30.481 --> 00:01:30.936 para cualquier máquina 00:01:30.936 --> 00:01:31.960 que pueda pensar como humano 00:01:31.960 --> 00:01:32.530 Los escritores de ciencia ficción les gusta imaginarse una I.A más generalizada, una que pueda responder cualquier preguntara que podamos 00:01:32.530 --> 00:01:33.190 tener, y hacer todo lo que un humano pueda hacer 00:01:33.190 --> 00:01:33.900 Pero eso es una manera un poco rigida de pensar sobre la I.A y no es muy realista 00:01:33.980 --> 00:01:37.500 Lo siento John Green-bot. no puedes hacer todavía esas cosas 00:01:37.500 --> 00:01:39.760 Una máquina se dice que tiene Inteligencia Artifical si puede interpretar datos, potencialmente aprender 00:01:39.760 --> 00:01:45.800 de los datos, y usar conocimiento para adaptar y alcanzar metas específicas 00:01:45.800 --> 00:01:49.880 Ahora, la "idea de aprender de los datos" es algo así como nuevo 00:01:49.880 --> 00:01:54.880 pero lo veremos mejor en el episodio 4 00:01:54.880 --> 00:01:59.540 Entonces, digamos que cargamos un programa nuevo en el John Green-Bot 00:01:59.540 --> 00:02:04.480 Este programa mira un montón de fotos, algunas mías y otras no, y luego aprende 00:02:04.480 --> 00:02:05.950 de esos datos. 00:02:05.960 --> 00:02:10.480 Ahora, si podemos mostrarle una nueva foto, como esta selfie mia aquí en el estudio grabando este 00:02:18.280 --> 00:02:22.950 episodio de Crash Course, y veremos si puede reconocer que soy yo en la foto 00:02:22.950 --> 00:02:24.120 John Green Bot: Eres Jabril 00:02:24.120 --> 00:02:28.170 Si él puede clasificar correctamente esa nueva foto, podríamos decir que John Green-bot tiene alguna 00:02:28.170 --> 00:02:32.360 Inteligencia Artificial !! 00:02:32.360 --> 00:02:38.160 Por supuesto, que es una entrada muy específica de fotos, y una tarea muy específica de clasificar 00:02:38.160 --> 00:02:42.340 una foto que o soy yo o no soy yo. 00:02:42.340 --> 00:02:43.970 Con solo este programa John Green-Bot no puede reconocer o nombrar a alguien que no sea yo 00:02:43.970 --> 00:02:49.270 John Green Bot: Tú no eres Jabril. 00:02:49.270 --> 00:02:53.120 Él no puede ir por los sitios 00:02:53.120 --> 00:02:57.390 o mantener una conversación profunda 00:02:57.390 --> 00:03:01.450 No 00:03:01.450 --> 00:03:12.980 no me estoy enterando. 00:03:12.980 --> 00:03:16.880 ¿Por qué alguien escogería un bagel cuando pueste tener una dona muy buena aquí mismo? 00:03:16.880 --> 00:03:18.400 John Green Bot: Eres Jabril. 00:03:18.400 --> 00:03:20.440 Gracias John Green Bot. 00:03:20.440 --> 00:03:26.440 Él no puede hacer la mayoría de cosas que los humanos hacen, que es muy común para la I.A en estos días. 00:03:26.440 --> 00:03:32.440 Pero incluso con esta definición mucho mas limitada de la Inteligencia Artificial, la I.A aún juega 00:03:32.440 --> 00:03:39.120 un rol muy grande en nuestras vidas. 00:03:39.160 --> 00:03:44.440 Hay algunos uso más obvios de la I.A, como Alexa o Roomba, que es como la 00:03:44.440 --> 00:03:49.000 I.A de la ciencia ficción supongo. 00:03:49.000 --> 00:03:51.520 Pero hay un montón de ejemplos menos obvios. 00:03:51.520 --> 00:03:57.569 Cuando compramos algo en una gran tienda o en línea, tenemos un tipo de I.A decidiendo cuáles y 00:03:57.569 --> 00:03:59.890 cuántos elementos poner en stock. 00:03:59.890 --> 00:04:02.660 y mientras miramos Instagram, otro tipo de I.A escoge anuncios para mostrarnos. 00:04:02.660 --> 00:04:07.790 la I.A ayuda a determinar qué tan caro debe ser nuestro seguro de coche, o si nos aprueban un crédito. 00:04:07.790 --> 00:04:09.950 y la I.A incluso afecta grandes decisiones de nuestras vidas. 00:04:09.950 --> 00:04:14.680 Como cuando aplicas a una universidad (o empleo), la I.A puede visualizarla antes 00:04:14.680 --> 00:04:20.809 de que un humano la vea. 00:04:20.809 --> 00:04:23.479 La manera en que la I.A y la automatización lo está cambiando todo, desde el comercio a los trabajos, es como 00:04:23.479 --> 00:04:28.099 la Revolución Industrial en el siglo 18. 00:04:28.099 --> 00:04:29.300 Este cambio es global, alguna gente está emocionada y otras le temen. 00:04:29.300 --> 00:04:32.990 Pero de cualquier manera, todos tenemos responsabilidad de entender la I.A y descubrir qué rol 00:04:32.990 --> 00:04:35.830 va a jugar la I.A en nuestras vidas. 00:04:35.830 --> 00:04:41.550 La revolución I.A como tal no es ni siquiera tan vieja. 00:04:41.550 --> 00:04:46.159 El término Inteligencia Artificial no existía incluso hace un siglo. 00:04:46.159 --> 00:04:48.229 Fue acuñado en 1956 por un científico computacional llamado John McCarthy. 00:04:48.240 --> 00:04:51.439 Lo usó para llamar el "Proyecto de Investigación Dartmouth Summer sobre la Inteligencia Artificial" 00:04:51.440 --> 00:04:55.360 La mayoría lo llaman la "Conferencia Dartmouth" para resumir 00:04:55.360 --> 00:04:59.200 Ahora, esto era más que un fin de semana en el que escuchabas unas charlas, y quizás ir 00:04:59.210 --> 00:05:03.759 a una cena para hacer contactos. 00:05:03.759 --> 00:05:06.150 En ese entonces, los académicos solían juntarse para beber un rato. 00:05:06.150 --> 00:05:10.289 La Conferencía Darthmouth duró 8 semanas y contaba con varios científicos computacionales 00:05:10.289 --> 00:05:11.740 psicólogos cognitivos, y matemáticos para juntar fuerzas. 00:05:11.740 --> 00:05:15.189 Muchos de los conceptos de los que hablaremos en el curso AI, como redes neuronales 00:05:15.189 --> 00:05:19.729 fueron soñados y desarrollados durante esta conferencia y en los años que 00:05:19.729 --> 00:05:22.779 le siguieron. 00:05:22.779 --> 00:05:26.689 Solo porque estos académicos entuciasmados estaban eran realmente optimistas acerca de la Inteligencia Artificial, 00:05:26.689 --> 00:05:31.009 puede que la hayan sobrevendido. 00:05:31.009 --> 00:05:32.009 Por ejemplo, Marvin Minsky era un talentoso científico cognitivo que era parte de la conferencia de 00:05:32.009 --> 00:05:36.809 Dartmouth. 00:05:36.809 --> 00:05:38.389 Pero también tuvo unas predicciones super erradas sobre la tecnología, y específicamente sobre la I.A 00:05:38.389 --> 00:05:43.419 en 1970, afirmó que de "tres a ocho años tendremos una máquina con la inteligencia 00:05:43.419 --> 00:05:44.499 general de un humano promedio" 00:05:44.499 --> 00:05:49.689 y,uh, lo siento Marvin 00:05:49.689 --> 00:05:54.449 nisiquiera estamos cerca a eso ahora. 00:05:54.449 --> 00:05:57.000 Científicos en la Conferencia de Darmouth subestimaron cuántos datos y poder 00:05:57.000 --> 00:05:58.729 computacional necesitaría una I.A para solucionar problemas complejos y reales del mundo. 00:05:58.729 --> 00:06:01.289 Mira, una inteligencia artificial realmente no "sabe" nada cuando la 00:06:01.289 --> 00:06:05.059 crean por primera vez, algo como un bebe humano. 00:06:05.059 --> 00:06:08.680 Los bebes utilizan sus sentidos para percibir el mundo y sus cuerpos interactúan con él, y 00:06:08.680 --> 00:06:13.729 aprenden las consecuencias de sus acciones. 00:06:13.729 --> 00:06:15.479 Mi sobrina bebé puede que ponga una fresa en su boca y decidir que está rica. 00:06:15.479 --> 00:06:20.319 y también puede poner play-doh y decidir que es asqueroso. 00:06:20.319 --> 00:06:23.099 Los bebés experimentan millones de estos eventos recolectores de datos a medida que aprenden a hablar,caminar,pensar 00:06:23.099 --> 00:06:27.350 y no comerse el play-doh 00:06:27.350 --> 00:06:30.889 Ahora, la mayoría de tipos de Inteligencia Artificial no tienen estas cosas como los sentidos, un cuerpo, 00:06:30.889 --> 00:06:36.379 o un cerebro que pueda automáticamente juzgar un montón de cosas diferentes como lo hace un bebé. 00:06:36.379 --> 00:06:37.470 Los sistemas moderno de AI son solo programas en máquinas. 00:06:37.470 --> 00:06:42.080 Así que necesitamos darle a la I.A un montón de datos. 00:06:42.080 --> 00:06:46.729 Además, tenemos que etiquetar estos datos con la información que sea que esté intentando la I.A aprender,como 00:06:46.729 --> 00:06:49.699 si la comida sabe o no sabe bien para los humanos. 00:06:49.699 --> 00:06:52.599 y luego, la I.A necesita un computador suficientemente poderoso para interpretar los datos 00:06:52.599 --> 00:06:57.550 Todo esto sencillamente no estaba disponible en 1956. 00:06:57.550 --> 00:06:59.869 En ese entonces, una AI podía quizá diferenciar entre un triángulo y un círculo, pero definitivamente 00:06:59.869 --> 00:07:04.309 no podía reconocer mi cara en una foto, como lo hizo John Green-Bot antes! 00:07:04.320 --> 00:07:07.120 Así que hasta mas o menos 2010 o así, el campo estuvo básicamente congelado en lo que se denominó el invierno AI 00:07:07.120 --> 00:07:12.569 Sin embargo hubo muchos cambios en la segunda mitad del siglo anterior que nos llevaron a la Revolución de la I.A 00:07:12.569 --> 00:07:16.039 Como un amigo una vez dijo: " La historia nos recuerda que las revoluciones no son tanto eventos 00:07:16.039 --> 00:07:22.099 sino que son procesos." 00:07:22.099 --> 00:07:27.690 La revolución I.A no empezó con un único evento, idea, o invento. 00:07:27.690 --> 00:07:32.399 Llegamos a donde estamos hoy gracias a un montón de pequeñas decisiones, y dos grandes desarrollos 00:07:32.399 --> 00:07:33.960 en la computación. 00:07:33.960 --> 00:07:38.880 El primer desarrollo fue un amplio incremento en poder computacional y la manera en que los computadores rápidos 00:07:38.880 --> 00:07:43.379 podían procesar los datos. 00:07:43.379 --> 00:07:44.400 Para ver que tan inmenso, vamos a la Burbuja del Pensamiento. 00:07:44.400 --> 00:07:48.830 Durante la Conferencía de Darthmouth en 1956, el computador más avanzado era el IBM 7090. 00:07:48.840 --> 00:07:50.200 Ocupaba un cuarto entero, almacenaba los datos básicamente en cintas de cassette gigantes, y recibía instrucciones 00:07:50.200 --> 00:07:53.760 usando tarjetas perforadas de papel. 00:07:53.760 --> 00:07:59.589 Cada segundo, el IBM 7090 podía realizar 200,000 operaciones. 00:07:59.589 --> 00:08:04.789 Pero si tú intentaras hacer eso te tomaría 55 horas y media! 00:08:04.789 --> 00:08:06.860 Asumiendo que hiciste una operación por segundo y sin hacer pausas. 00:08:06.860 --> 00:08:12.360 Así es. 00:08:12.360 --> 00:08:17.400 Ni siquiera para picar algo. 00:08:17.409 --> 00:08:21.479 En ese entonces, era suficiente poder computacional para ayudar con el Sistema Balístico de Alerta de Misiles de 00:08:21.479 --> 00:08:22.479 la Fuerza Aérea de los Estados Unidos. 00:08:22.480 --> 00:08:25.200 Pero la I.A necesita hacer muchos más cómputos con muchos más datos. 00:08:25.240 --> 00:08:28.960 La velocidad de un computador está vinculada al número de transistores que tiene para hacer operaciones. 00:08:28.960 --> 00:08:30.120 Cada dos año o así desde 1956, los ingenieros han doblado el número de transistores que pueden 00:08:30.120 --> 00:08:34.960 caber en la misma cantidad de espacio. 00:08:34.960 --> 00:08:39.720 Por ende se han vuelto mucho más rápidos los computadores 00:08:39.720 --> 00:08:44.600 Cuando el primer Iphone fue lanzado en 2007, podía hacer cerca de 400 millones de operaciones por segundo. 00:08:44.600 --> 00:08:46.760 Pero 10 años después, Apple dice que el procesador del iPhone X's puede 00:08:46.760 --> 00:08:49.190 realizar cerca de 600 billones de operaciones por segundo. 00:08:49.200 --> 00:08:54.720 Es como tener el poder computacional de cerca de mil Iphones originales en tu bolsillo. 00:08:54.760 --> 00:08:58.560 (Para todos los frikis allí fuera, lo sé tienen razón, no es tan simple - solo 00:08:58.560 --> 00:09:01.320 estamos hablando de FLOPS aquí) 00:09:01.320 --> 00:09:05.480 y un supercomputador moderno, que tiene funciones computacionales como lo hacía el IBM 7090, puede hacer 00:09:05.490 --> 00:09:10.370 cerca de 30 cuatrillones de operaciones por segundo. 00:09:10.370 --> 00:09:11.990 Poniéndolo de otra manera, un programa que le tomaría a un computador super moderno un segundo 00:09:11.990 --> 00:09:17.550 para computar, habría tomado al IBM 7090 4753 años. 00:09:17.550 --> 00:09:20.540 Gracias Burbuja del Pensamiento! 00:09:20.540 --> 00:09:25.710 Entonces los computadores empezaron a tener suficiente poder computacional para imitar algunas funciones cerebrales 00:09:25.710 --> 00:09:31.790 con la I.A sobre el 2005, y ahí es cuando el invierno de la I.A empezó mostrar signos de deshielo. 00:09:31.790 --> 00:09:33.290 Pero no interesa tanto si tienes un computador potente a no ser que también tienes 00:09:33.290 --> 00:09:37.200 muchos datos para ser masticados. 00:09:37.200 --> 00:09:43.760 El segundo desarrollo que disparó la revolución I.A es algo que estás usando justamente 00:09:43.760 --> 00:09:48.440 ahora: el Internet y las redes sociales. 00:09:48.440 --> 00:09:50.360 En los últimos 20 años, nuestro mundo se ha vuelto mucho más interconectado. 00:09:50.360 --> 00:09:54.390 Sea el livestream de tu teléfono, o sólo usando una tarjeta de crédito, todos estamos participando 00:09:54.390 --> 00:09:57.250 en el mundo moderno. 00:09:57.250 --> 00:10:01.410 Cada vez que subes una foto, haces click en un elnace, tuiteas un hashtag, 00:10:01.410 --> 00:10:05.510 le das me gusta un video de Youtube, etiquetas un amigo en Facebook, discutes en Reddit, subes algo a TikTok [R.I.P. 00:10:05.510 --> 00:10:06.650 Vine], apoyas una campaña en Kickstarter, compras snacks en Amazon, llamas un Uber en la fiesta, 00:10:06.650 --> 00:10:11.460 y básicamente TODO, genera datos. 00:10:11.460 --> 00:10:17.280 Incluso cuando hacemos algo que /parece como que no es en línea, como solicitando un préstamo para 00:10:17.280 --> 00:10:22.660 comprar un coche nuevo o usando un pasaporte en el aeropuerto esos conjuntos de datos terminan en un sistema más grande. 00:10:22.660 --> 00:10:25.720 La revolución I.A está sucediendo ahora, porque tenemos esta cantidad de datos y de poder de computación 00:10:25.720 --> 00:10:29.510 para que tengan sentido. 00:10:29.510 --> 00:10:35.320 Y lo entiendo. 00:10:35.320 --> 00:10:40.260 La idea de que estamos generando un montón de datos pero no siempre sabemos cómo, o por qué, o 00:10:40.260 --> 00:10:42.130 si está siendo usado por programas de computador, puede ser un poco agobiante. 00:10:42.130 --> 00:10:43.180 Pero mediante Crash Course AI, queremos aprender cómo funciona la inteligencia artificial porque 00:10:43.180 --> 00:10:47.370 está impactando nuestras vidas enormemente. 00:10:47.370 --> 00:10:51.700 Y este impacto continuará creciendo. 00:10:51.700 --> 00:10:55.760 Con conocimiento, podemos tomar pequeñas decisiones que nos ayudarán en la revolución de la I.A, en lugar de 00:10:55.760 --> 00:10:58.320 solo sentir que estamos en una montaña rusa en la que no queríamos estar montados. 00:10:58.320 --> 00:11:00.650 Estamos creando el futuro de la inteligencia artifical juntos, cada día 00:11:00.650 --> 00:11:05.000 Que está muy guay. 00:11:05.000 --> 00:11:08.320 La próxima, vamos a empezar a sumergirnos en ideas técnicas como aprendizaje supervisado, no supervisado, 00:11:08.320 --> 00:11:13.550 y reforzado. 00:11:13.550 --> 00:11:15.360 discutiremos que hace un algoritmo de Aprendizaje Automático bueno. 00:11:15.360 --> 00:11:20.440 Nos vemos! 00:11:20.440 --> 00:11:21.440 Gracias a PBS por patrocinar Crash Course AI! 00:11:21.440 --> 00:11:24.590 Si quieres mantener todo Crash Course gratis para siempre para todos, puedes sumarte 00:11:24.590 --> 00:11:25.590 a nuestra comunida en Patreon. 00:11:25.590 --> 00:11:28.360 Y si quieres aprender más sobre como se volvieron los computadores tan rápidos, pasate por nuestro video sobre la Ley de Moore.