Que tal! Soy Jabril
John Green Bot: y yo soy Jhon Green Bot
bienvenidos a CC Inteligencia Artificial
vale, quiero asegurarme que
estamos en la misma página
la Inteligencia Artificial está en todo sitio.
ayuda a los bancos a otorgar su préstamos
a los doctores con sus diagnósticos
está en nuestros móviles,
autocompletando textos,
es el algoritmo recomendando
videos para ver después de este!
la I.A ya ha tenido un
super impacto en todo en nuestras vidas.
entonces, con razón, la gente
tiene sentimientos
divididos acerca de esto
algunos imaginamos
que la I.A cambiará el mundo
de manera positiva.
puede acabar con
los accidentes de tránsito
porque tendremos coches autónomos
, o puede darle cuidado
personalizado a los mayores.
Otros temen que la I.A
nos lleve a una vigilancia permante
por un gobierno Gran Hermano
otros que la automatización
quitará empleos
o que los robots
nos pueden intentar matar a todos
No, no estamos preocupados de ti
John Green Bot
pero cuando interactuamos con la I.A
que está disponible ahora
como Siri
Ey Siri.
nos va a matar a todos la I.A?
Siri: "No entiendo
¿nos va a matar a todos la I.A?'"
... está claro que
esos son futuros aún muy lejanos.
vale para entender
¿hacia dónde pueda estar yendo la I.A,?
y nuestro rol en la revolución I.A
tenemos que entender
¿cómo llegamos a
a este punto?
[INTRO]
Si conoces algo sobre la I.A
sobre todo de pelis o libros,
la I.A quizá parezca
como esta etiqueta vaga, para cualquier máquina
que pueda pensar como humano
Los escritores de ciencia ficción les gusta imaginarse una I.A más generalizada
una que pueda responder cualquier preguntara que podamos tener
y hacer todo lo que un humano pueda hacer
Pero eso es una manera un poco rigida de pensar sobre la I.A y no es muy realista
Lo siento John Green-bot. no puedes hacer todavía esas cosas
Una máquina se dice que tiene Inteligencia Artifical
si puede interpretar datos, potencialmente aprender de los datos
, y usar conocimiento para adaptar y alcanzar metas específicas.
Ahora, la "idea de aprender de los datos"
es algo así como nuevo
pero lo veremos mejor en el episodio 4
Entonces, digamos que cargamos un programa nuevo en el John Green-Bot
Este programa mira un montón de fotos mías y otras no mías
y luego aprende de los datos
Luego podemos mostrarle una nueva foto, como esta selfia mía aquí en el estudio.
grabando el episodio de Crash Course,
y veremos si puede reconocer que soy yo en la foto
John Green Bot: Eres Jabril
Si él puede clasificar correctamente esa nueva foto
podríamos decir que John Green-bot tiene alguna I.A
Por supuesto, que es una entrada muy específica de fotos
y una tarea muy específica de clasificar
una foto que o soy yo o no soy yo.
Con solo este programa John Green-Bot no puede reconocer o nombrar a alguien que no sea yo
John Green Bot: Tú no eres Jabril.
Él no puede ir por los sitios
o mantener una conversación profunda
No
no me estoy enterando.
¿Por qué alguien escogería un bagel cuando podría tener una dona muy buena aquí mismo?
John Green Bot: Eres Jabril.
Gracias John Green Bot.
Él no puede hacer la mayoría de cosas que los humanos hacen
lo que es muy común para la I.A en estos días.
Pero incluso con esta definición mucho mas limitada de la Inteligencia Artificial, la I.A aún juega
un rol muy grande en nuestras vidas.
Hay algunos uso más obvios de la I.A, como Alexa o Roomba, que es como la
I.A de la ciencia ficción supongo.
Pero hay un montón de ejemplos menos obvios.
Cuando compramos algo en una gran tienda o en línea, tenemos un tipo de I.A decidiendo cuáles y
cuántos elementos poner en stock.
y mientras miramos Instagram, otro tipo de I.A escoge anuncios para mostrarnos.
la I.A ayuda a determinar qué tan caro debe ser nuestro seguro de coche, o si nos aprueban un crédito.
y la I.A incluso afecta grandes decisiones de nuestras vidas.
Como cuando aplicas a una universidad (o empleo), la I.A puede visualizarla antes
de que un humano la vea.
La manera en que la I.A y la automatización lo está cambiando todo, desde el comercio a los trabajos, es como
la Revolución Industrial en el siglo 18.
Este cambio es global, alguna gente está emocionada y otras le temen.
Pero de cualquier manera, todos tenemos responsabilidad de entender la I.A y descubrir qué rol
va a jugar la I.A en nuestras vidas.
La revolución I.A como tal no es ni siquiera tan vieja.
El término Inteligencia Artificial no existía incluso hace un siglo.
Fue acuñado en 1956 por un científico computacional llamado John McCarthy.
Lo usó para llamar el "Proyecto de Investigación Dartmouth Summer sobre la Inteligencia Artificial"
La mayoría lo llaman la "Conferencia Dartmouth" para resumir
Ahora, esto era más que un fin de semana en el que escuchabas unas charlas, y quizás ir
a una cena para hacer contactos.
En ese entonces, los académicos solían juntarse para beber un rato.
La Conferencía Darthmouth duró 8 semanas y contaba con varios científicos computacionales
psicólogos cognitivos, y matemáticos para juntar fuerzas.
Muchos de los conceptos de los que hablaremos en el curso AI, como redes neuronales
fueron soñados y desarrollados durante esta conferencia y en los años que
le siguieron.
Solo porque estos académicos entuciasmados estaban eran realmente optimistas acerca de la Inteligencia Artificial,
puede que la hayan sobrevendido.
Por ejemplo, Marvin Minsky era un talentoso científico cognitivo que era parte de la conferencia de
Dartmouth.
Pero también tuvo unas predicciones super erradas sobre la tecnología, y específicamente sobre la I.A
en 1970, afirmó que de "tres a ocho años tendremos una máquina con la inteligencia
general de un humano promedio"
y,uh, lo siento Marvin
nisiquiera estamos cerca a eso ahora.
Científicos en la Conferencia de Darmouth subestimaron cuántos datos y poder
computacional necesitaría una I.A para solucionar problemas complejos y reales del mundo.
Mira, una inteligencia artificial realmente no "sabe" nada cuando la
crean por primera vez, algo como un bebe humano.
Los bebes utilizan sus sentidos para percibir el mundo y sus cuerpos interactúan con él, y
aprenden las consecuencias de sus acciones.
Mi sobrina bebé puede que ponga una fresa en su boca y decidir que está rica.
y también puede poner play-doh y decidir que es asqueroso.
Los bebés experimentan millones de estos eventos recolectores de datos a medida que aprenden a hablar,caminar,pensar
y no comerse el play-doh
Ahora, la mayoría de tipos de Inteligencia Artificial no tienen estas cosas como los sentidos, un cuerpo,
o un cerebro que pueda automáticamente juzgar un montón de cosas diferentes como lo hace un bebé.
Los sistemas moderno de AI son solo programas en máquinas.
Así que necesitamos darle a la I.A un montón de datos.
Además, tenemos que etiquetar estos datos con la información que sea que esté intentando la I.A aprender,como
si la comida sabe o no sabe bien para los humanos.
y luego, la I.A necesita un computador suficientemente poderoso para interpretar los datos
Todo esto sencillamente no estaba disponible en 1956.
En ese entonces, una AI podía quizá diferenciar entre un triángulo y un círculo, pero definitivamente
no podía reconocer mi cara en una foto, como lo hizo John Green-Bot antes!
Así que hasta mas o menos 2010 o así, el campo estuvo básicamente congelado en lo que se denominó el invierno AI
Sin embargo hubo muchos cambios en la segunda mitad del siglo anterior que nos llevaron a la Revolución de la I.A
Como un amigo una vez dijo: " La historia nos recuerda que las revoluciones no son tanto eventos
sino que son procesos."
La revolución I.A no empezó con un único evento, idea, o invento.
Llegamos a donde estamos hoy gracias a un montón de pequeñas decisiones, y dos grandes desarrollos
en la computación.
El primer desarrollo fue un amplio incremento en poder computacional y la manera en que los computadores rápidos
podían procesar los datos.
Para ver que tan inmenso, vamos a la Burbuja del Pensamiento.
Durante la Conferencía de Darthmouth en 1956, el computador más avanzado era el IBM 7090.
Ocupaba un cuarto entero, almacenaba los datos básicamente en cintas de cassette gigantes, y recibía instrucciones
usando tarjetas perforadas de papel.
Cada segundo, el IBM 7090 podía realizar 200,000 operaciones.
Pero si tú intentaras hacer eso te tomaría 55 horas y media!
Asumiendo que hiciste una operación por segundo y sin hacer pausas.
Así es.
Ni siquiera para picar algo.
En ese entonces, era suficiente poder computacional para ayudar con el Sistema Balístico de Alerta de Misiles de
la Fuerza Aérea de los Estados Unidos.
Pero la I.A necesita hacer muchos más cómputos con muchos más datos.
La velocidad de un computador está vinculada al número de transistores que tiene para hacer operaciones.
Cada dos año o así desde 1956, los ingenieros han doblado el número de transistores que pueden
caber en la misma cantidad de espacio.
Por ende se han vuelto mucho más rápidos los computadores
Cuando el primer Iphone fue lanzado en 2007, podía hacer cerca de 400 millones de operaciones por segundo.
Pero 10 años después, Apple dice que el procesador del iPhone X's puede
realizar cerca de 600 billones de operaciones por segundo.
Es como tener el poder computacional de cerca de mil Iphones originales en tu bolsillo.
(Para todos los frikis allí fuera, lo sé tienen razón, no es tan simple - solo
estamos hablando de FLOPS aquí)
y un supercomputador moderno, que tiene funciones computacionales como lo hacía el IBM 7090, puede hacer
cerca de 30 cuatrillones de operaciones por segundo.
Poniéndolo de otra manera, un programa que le tomaría a un computador super moderno un segundo
para computar, habría tomado al IBM 7090 4753 años.
Gracias Burbuja del Pensamiento!
Entonces los computadores empezaron a tener suficiente poder computacional para imitar algunas funciones cerebrales
con la I.A sobre el 2005, y ahí es cuando el invierno de la I.A empezó mostrar signos de deshielo.
Pero no interesa tanto si tienes un computador potente a no ser que también tienes
muchos datos para ser masticados.
El segundo desarrollo que disparó la revolución I.A es algo que estás usando justamente
ahora: el Internet y las redes sociales.
En los últimos 20 años, nuestro mundo se ha vuelto mucho más interconectado.
Sea el livestream de tu teléfono, o sólo usando una tarjeta de crédito, todos estamos participando
en el mundo moderno.
Cada vez que subes una foto, haces click en un elnace, tuiteas un hashtag,
le das me gusta un video de Youtube, etiquetas un amigo en Facebook, discutes en Reddit, subes algo a TikTok [R.I.P.
Vine], apoyas una campaña en Kickstarter, compras snacks en Amazon, llamas un Uber en la fiesta,
y básicamente TODO, genera datos.
Incluso cuando hacemos algo que /parece como que no es en línea, como solicitando un préstamo para
comprar un coche nuevo o usando un pasaporte en el aeropuerto esos conjuntos de datos terminan en un sistema más grande.
La revolución I.A está sucediendo ahora, porque tenemos esta cantidad de datos y de poder de computación
para que tengan sentido.
Y lo entiendo.
La idea de que estamos generando un montón de datos pero no siempre sabemos cómo, o por qué, o
si está siendo usado por programas de computador, puede ser un poco agobiante.
Pero mediante Crash Course AI, queremos aprender cómo funciona la inteligencia artificial porque
está impactando nuestras vidas enormemente.
Y este impacto continuará creciendo.
Con conocimiento, podemos tomar pequeñas decisiones que nos ayudarán en la revolución de la I.A, en lugar de
solo sentir que estamos en una montaña rusa en la que no queríamos estar montados.
Estamos creando el futuro de la inteligencia artifical juntos, cada día
Que está muy guay.
La próxima, vamos a empezar a sumergirnos en ideas técnicas como aprendizaje supervisado, no supervisado,
y reforzado.
discutiremos que hace un algoritmo de Aprendizaje Automático bueno.
Nos vemos!
Gracias a PBS por patrocinar Crash Course AI!
Si quieres mantener todo Crash Course gratis para siempre para todos, puedes sumarte
a nuestra comunida en Patreon.
Y si quieres aprender más sobre como se volvieron los computadores tan rápidos, pasate por nuestro video sobre la Ley de Moore.