Una ecuación para la inteligencia: Alex Wissner-Gross at TEDxBeaconStreet
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0:00 - 0:20La inteligencia, ¿qué es?
-
0:20 - 0:25Si miramos al pasado
para ver como percibimos la inteligencia, -
0:25 - 0:31un ejemplo seminal ha sido
la cita famosa de Edsger Dijkstra -
0:31 - 0:35que dice que la cuestión de
si una maquina pueda pensar -
0:35 - 0:38es una pregunta tan interesante como
-
0:38 - 0:41la de si un submarino pueda nadar.
-
0:41 - 0:47Edsger Dijkstra, al escribir esto,
lo hizo como crítica -
0:47 - 0:52contra los primeros pioneros de informática
como Alan Turing. -
0:53 - 0:56Sin embargo, si miramos atrás
-
0:56 - 0:59y pensamos en las innovaciones
más enriquecedoras -
0:59 - 1:03que nos ha permitido construir
maquinas artificiales que nadan -
1:04 - 1:06y maquinas artificiales que piensan,
-
1:06 - 1:11se descubre que,
sólo tras entender -
1:11 - 1:16los mecanismos fundamentales
del nado y el vuelo nos posibilitó -
1:16 - 1:18construir estas maquinas.
-
1:18 - 1:22Y así, hace varios años,
emprendí un programa -
1:22 - 1:26para entender
los mecanismos físicos fundamentales -
1:26 - 1:29subyacentes a la inteligencia.
-
1:30 - 1:32Vayamos un paso hacia atrás.
-
1:32 - 1:36Empecemos con
un experimento mental. -
1:36 - 1:38Imagínense que
Uds. son de una raza extraterrestre -
1:38 - 1:43que no conoce nada
de la biología o la neurociencia -
1:43 - 1:47o la inteligencia de nuestro mundo,
pero tienen telescopios increíbles -
1:47 - 1:51y pueden observar la Tierra
y gozan de vidas asombrosamente largas -
1:51 - 1:56para observar la Tierra durante millones,
o hasta miles de millones de años. -
1:56 - 2:00Y observan un efecto muy raro,
-
2:00 - 2:04observan que en
el trascurso de los milenios, -
2:04 - 2:10la Tierra es bombardeada con asteroides
hasta un punto -
2:10 - 2:13y que ese punto,
corresponde aproximadamente -
2:13 - 2:19a nuestro año 2000 con asteroides
que están a punto de colisionar con la Tierra, -
2:19 - 2:23que de otra manera hubiesen estallado,
se desvían de manera misteriosa -
2:24 - 2:27o explotan antes de chocar con la Tierra.
-
2:27 - 2:30Ahora, claro, como terrestres,
sabemos que la razón sería -
2:30 - 2:35que intentábamos salvarnos,
que tratamos de evitar un impacto. -
2:35 - 2:38Pero si son de la raza extraterrestre
que no sabe nada de esto, -
2:38 - 2:41que no tiene ningún concepto
de la inteligencia humana, -
2:41 - 2:43estaríamos obligados
a traer a colación -
2:43 - 2:47una idea física que explicara cómo,
hasta cierto punto, -
2:48 - 2:52que los asteroides que habrían destruido
la superficie del planeta, -
2:52 - 2:55misteriosamente se paran.
-
2:55 - 3:00Así, afirmo que
ésta es la misma línea -
3:00 - 3:03para entender la naturaleza
física de la inteligencia. -
3:04 - 3:09En este programa que emprendí
hace años, he visto una variedad -
3:09 - 3:14de aspectos de ciencia cruzada
a través de diferentes disciplinas, -
3:14 - 3:19apuntando, creo, hacia un solo
mecanismo subyacente de la inteligencia. -
3:20 - 3:22En cosmología, por ejemplo,
-
3:22 - 3:25ha habido una serie de
evidencias conforme a -
3:25 - 3:30que nuestro universo parece
estar sintonizado para el desarrollo -
3:30 - 3:33de la inteligencia y, en particular,
para el desarrollo -
3:33 - 3:39de estados universales que maximizan
la diversidad de futuros posibles. -
3:39 - 3:44En los juegos, por ejemplo de Go,
todos recuerdan cuando en 1997 -
3:44 - 3:48Deep Blue de IBM
ganó al ajedrez a Gary Kasparov. -
3:48 - 3:52Hay menos personas conscientes
de que en los últimos dos años, -
3:52 - 3:56se puede afirmar que el Go,
es un juego más difícil porque tiene -
3:56 - 4:01un factor de ramificación mucho más alto,
que también ha sucumbido a las computadoras -
4:01 - 4:04por la misma razón.
-
4:04 - 4:07Las mejores técnicas, ahora,
para computadoras jugando Go, -
4:07 - 4:12son técnicas que intentan maximizar
las opciones del futuro durante el juego. -
4:12 - 4:16Finalmente, en la planificación
del movimiento de robot, -
4:16 - 4:18siembre ha habido una variedad
de técnicas recientes -
4:18 - 4:23que han intentando aventajarse
a las habilidades de los robots -
4:23 - 4:27de maximizar la libertad de acción en el futuro
para ejecutar tareas complejas. -
4:27 - 4:31Y así, tomando todos estos hilos
y atándolos, -
4:32 - 4:36me pregunté hace varios años si
hay un mecanismo subyacente -
4:36 - 4:40para la inteligencia
que podemos extraer de todos estos hilos. -
4:41 - 4:45¿Existe una sola ecuación
para la inteligencia? -
4:47 - 4:50Y la respuesta, creo yo,
es sí. -
4:50 - 4:57Lo que ven es, probablemente, el equivalente
más cercano a E=mc2 para la inteligencia -
4:57 - 5:00que jamás yo haya visto.
-
5:00 - 5:02Así que lo que ven aquí
-
5:02 - 5:08es la afirmación de correspondencia
que la inteligencia es una Fuerza (F) -
5:09 - 5:13que actúa para maximizar
la libertad de acción futura. -
5:14 - 5:17Actúa para maximizar la libertad
de acción futura o mantener -
5:17 - 5:20opciones abiertas
con alguna resistencia (T), -
5:20 - 5:25con la cantidad de diversidad
de futuros accesibles y posibles (S) -
5:25 - 5:28hasta un cierto horizonte del tiempo futuro (Ƭ).
-
5:28 - 5:31En resumen, a la inteligencia no le gusta
-
5:31 - 5:34ser atrapada, la inteligencia
intenta maximizar la libertad de acción del futuro -
5:34 - 5:40y mantener abiertas las opciones.
Y así, dada esta ecuación -
5:40 - 5:42es natural preguntar:
¿qué se puede hacer con esto? -
5:42 - 5:46¿Qué tan predictivo es?
¿Predice el nivel de inteligencia humana? -
5:46 - 5:49¿Predice la inteligencia artificial?
-
5:49 - 5:54Les enseñaré un video
que demostrará -
5:54 - 5:58algunas de las aplicaciones asombrosas
de esta sola ecuación. -
6:00 - 6:03Recientes investigaciones en cosmología
han sugerido que los universos -
6:03 - 6:08que producen más desorden o entropía
en el trascurso de sus vidas tienden -
6:08 - 6:11a tener condiciones mas favorables
para la existencia de seres inteligentes -
6:12 - 6:13como nosotros.
-
6:13 - 6:16¿Pero qué si esa tenue conexión
-
6:16 - 6:19entre la entropía y la inteligencia insinúa
una relación más profunda? -
6:19 - 6:22¿Qué si el comportamiento inteligente
no sólo se correlaciona -
6:22 - 6:26con la producción de la entropía a largo plazo,
si no que proviene directamente de él? -
6:27 - 6:30Para averiguarlo, desarrollamos
un motor de software llamada ENTROPICA -
6:30 - 6:34diseñado para maximizar la producción
de entropía de cualquier sistema a largo plazo -
6:34 - 6:36en el que se encuentre.
-
6:36 - 6:41Sorprendentemente, ENTROPICA fue capaz
de pasar varias pruebas de inteligencia, -
6:41 - 6:44jugando juegos humanos
y hasta ganando dinero negociando acciones; -
6:44 - 6:46todo sin que le ordenaran hacerlo.
-
6:46 - 6:49Aquí hay unos ejemplos
de ENTROPICA en acción: -
6:49 - 6:52como un humano de pie sin caerse,
vemos aquí -
6:52 - 6:56ENTROPICA automáticamente balanceando
una vara usando un carrito. -
6:56 - 7:00Este comportamiento es notable,
porque nunca se lo ordenamos a ENTROPICA, -
7:00 - 7:04simplemente decidió solo balancear la vara.
-
7:04 - 7:07La habilidad de balancear tendría
aplicaciones para la robótica humanoide -
7:07 - 7:09y tecnologías de apoyo humano.
-
7:10 - 7:13Así como algunos animales pueden usar
objetos en su entorno -
7:13 - 7:15como herramientas
para alcanzar espacios estrechos, -
7:15 - 7:19aquí vemos como ENTROPICA,
de nuevo por iniciativa propia, -
7:19 - 7:22fue capaz de mover un disco grande,
representando un animal, -
7:22 - 7:25de forma para formar un pequeño disco,
representando una herramienta, -
7:25 - 7:28que llegara a un espacio confinando
conteniendo un tercer disco -
7:28 - 7:32y soltar un tercer disco
de su posición fija. -
7:32 - 7:37Esta herramienta tendría aplicación
en la fabricación y agricultura inteligente. -
7:37 - 7:40Además, así como otros animales tienen
la habilidad de cooperar -
7:40 - 7:44al estirar las puntas opuestas de una cuerda
al mismo tiempo para soltar comida, -
7:44 - 7:47aquí vemos que ENTROPICA
es capaz de completar -
7:47 - 7:48una versión modelo de esa tarea.
-
7:48 - 7:52Esta habilidad cooperativa tiene
implicaciones en -
7:52 - 7:55la planificación económica
y otros campos. -
7:55 - 7:59ENTROPICA es ampliamente utilizable
en una variedad de esferas. -
7:59 - 8:04Por ejemplo, aquí lo vemos
jugar a ping pong contra sí mismo -
8:04 - 8:06ilustrando su potencial para los juegos.
-
8:08 - 8:10Aquí, vemos a ENTROPICA orquestando
-
8:10 - 8:13nuevas conexiones en una red social,
donde los amigos pierden -
8:13 - 8:17contacto, y
mantiene bien conectada la red social. -
8:18 - 8:22Esta habilidad de orquestación de la red
también tiene aplicaciones en la atención medica, -
8:22 - 8:25energía e inteligencia.
-
8:25 - 8:29Aquí vemos ENTROPICA dirigir
el camino de una flota de naves -
8:29 - 8:33descubriendo y utilizando
el Canal de Panamá con éxito para extender -
8:33 - 8:36globalmente su alcance del Atlántico al Pacifico.
-
8:36 - 8:39Del mismo modo, ENTROPICA
se puede utilizar ampliamente a problemas -
8:39 - 8:43en la defensa autónoma,
la logística y el transporte, -
8:45 - 8:49Finalmente, aquí vemos a ENTROPICA
espontáneamente descubriendo y ejecutando -
8:49 - 8:54una estrategia de comprar bajo y vender alto
en unas negociaciones de acciones comerciales -
8:54 - 8:57ganando activos exponencialmente
bajo su administración. -
8:57 - 9:01La habilidad de gestionar riesgos tendría
aplicaciones amplias -
9:01 - 9:03en finanzas y seguros.
-
9:08 - 9:12Lo que han visto es que una variedad
-
9:12 - 9:16de comportamiento inteligente
cognitivo distintivo del humano -
9:16 - 9:19como el uso de herramientas
y caminar de pie -
9:19 - 9:24y cooperación social, todos surgen
de una sola ecuación -
9:24 - 9:29que impulsa a un sistema para maximizar
la libertad de acción del futuro. -
9:30 - 9:33Pero existe una ironía profunda.
-
9:33 - 9:38Regresando a los primeros usos
del término robot, -
9:39 - 9:41en la obra RUR,
-
9:41 - 9:47siempre había un concepto
que si desarrollábamos una máquina inteligente -
9:47 - 9:53habrá una revuelta cibernética,
que las máquinas se levantarían contra nosotros. -
9:53 - 9:59Una mayor consecuencia de su trabajo
era que quizá todo este tiempo -
9:59 - 10:03hemos tenido todo el concepto
de la revuelta cibernética al revés. -
10:04 - 10:07No es que las máquinas
primero logren ser inteligentes -
10:07 - 10:11y luego de forma megalomaniaca,
intenten tomar control del mundo. -
10:11 - 10:16Es lo contrario:
que el deseo de tomar control -
10:16 - 10:20de todos los futuros posibles
es un principio más fundamental -
10:20 - 10:24que el de la inteligencia;
que lo que puede la inteligencia general. -
10:24 - 10:28De hecho, surge directamente
del ansia de tomar control, -
10:28 - 10:31y no viceversa.
-
10:33 - 10:36Otra consecuencia
importante es buscar metas. -
10:37 - 10:42Me preguntan cómo la habilidad
de buscar metas surge de este marco -
10:43 - 10:44y la respuesta es:
-
10:44 - 10:48la habilidad de buscar metas, por ejemplo
si estás jugando ajedrez, -
10:49 - 10:53intentando ganar esa partida
para cumplir bienes mundanos, -
10:53 - 10:56los logros más allá del juego,
-
10:56 - 10:59surgirán directamente
en el siguiente sentido: -
11:00 - 11:04Así como viajar por un túnel,
por un cuello de botella, -
11:04 - 11:07en el camino futuro
para lograr muchos otros -
11:07 - 11:11objetivos diversos después.
O como invertir -
11:11 - 11:15en un título financiero reduciendo
la liquidez a corto plazo -
11:15 - 11:18para incrementar la riqueza
al largo plazo. -
11:18 - 11:22La búsqueda de metas emerge
directamente del deseo al largo plazo -
11:22 - 11:26de incrementar
la libertad de acción del futuro. -
11:26 - 11:30Finalmente, un físico famoso,
Richard Feynam, una vez escribió -
11:30 - 11:35que si la civilización humana fuese destruida
y se pudiera pasar un sólo concepto -
11:35 - 11:38a nuestros descendientes
para ayudarles a reconstruir la civilización -
11:39 - 11:42ese concepto debería ser
que toda la materia en nuestro entorno -
11:42 - 11:46está compuesta de elementos minúsculos
que se atraen mutuamente -
11:46 - 11:48cuando están alejados,
pero se repelan -
11:48 - 11:50cuando se acercan.
-
11:50 - 11:53Mi equivalente a esa declaración
para darle a nuestros descendientes -
11:53 - 11:56para ayudarles a construir
inteligencia artificial, -
11:56 - 12:00o a ayudarles a entender
la inteligencia humana, es lo siguiente: -
12:00 - 12:04Inteligencia se debe percibir
como un proceso físico -
12:04 - 12:06que trata de maximizar
la libertad de acción del futuro -
12:06 - 12:10y evitar limitaciones en su propio futuro.
-
12:10 - 12:11Muchas gracias.
-
12:11 - 12:14(Aplausos)
- Title:
- Una ecuación para la inteligencia: Alex Wissner-Gross at TEDxBeaconStreet
- Description:
-
¿Cuál es la manera más inteligente de comportarse? El Dr. Wissner-Gross explica cómo las investigaciones más recientes en la física, la informática y comportamiento animal implican que las acciones más inteligentes, desde el alba de la herramienta humana hasta el negocio moderno y la estrategia financiara, están todas impulsadas por el principio fundamental de mantener las opciones en el futuro tan abiertas como sea posible.
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