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Cómo enseñar a los ordenadores a dar sentido a nuestras emociones

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    Me considero por una parte artista,
    por otra parte diseñador.
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    Y trabajo en un laboratorio de
    investigación de inteligencia artificial.
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    Tratamos de crear tecnología
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    con la que uno querrá interactuar
    en un futuro lejano.
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    No dentro de seis meses,
    sino dentro de años y décadas.
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    Y estaremos en un momento histórico
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    en el que querremos interactuar
    con ordenadores.
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    en emociones profundas.
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    Para conseguir esto,
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    la tecnología tiene que ser
    tanto humana como artificial.
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    Tiene que cautivarnos.
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    Como una broma privada
    que uno tiene con su mejor amigo
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    en el suelo, desternillándose.
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    O la mirada de decepción que
    uno puede ver desde kilómetros.
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    Veo el arte como una puerta para cerrar
    la brecha entre humanos y máquinas:
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    para descubrir qué significa
    entender al otro
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    y entrenar a la IA para
    que se nos entienda.
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    Para mí, el arte es una manera
    de poner experiencias tangibles
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    en ideas intangibles,
    sentimientos y emociones.
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    Y creo que es una de las cosas
    más humanas de nosotros.
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    Somos una especie complicada y compleja.
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    Tenemos lo que parece
    un infinito rango de emociones
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    y, para colmo, somos diferentes.
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    Tenemos diferentes
    antecedentes familiares,
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    diferentes experiencias
    y diferentes psicologías.
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    Y eso es lo que hace
    a la vida tan interesante.
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    pero también es lo que hace que
    trabajar con tecnología inteligente
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    sea extremadamente difícil.
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    Y justo ahora, la investigación
    en IA, bueno,
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    es un poco desigual
    en el lado de la tecnología.
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    Y tiene mucho sentido.
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    Verán, cada parte
    cualitativa de nosotros,
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    estas parte de nosotros que son
    emotivas, dinámicas y subjetivas...
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    tenemos que convertirlas
    a una escala cuantitativa:
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    algo que pueda ser representado
    con hechos, cifras y código informático.
  • 2:01 - 2:04
    La cuestión es, hay
    muchas cosas cualitativas
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    que simplemente no podemos entender.
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    Piensen cuando escucharon
    su canción favorita por primera vez.
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    ¿Qué estaban haciendo?
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    ¿Cómo se sintieron?
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    ¿Sintieron escalofríos?
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    ¿Estaban entusiasmados?
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    Difícil de describir, ¿no?
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    Partes de nosotros
    parecen muy simples,
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    pero bajo la superficie
    hay toneladas de complejidad.
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    Y trasladar esa complejidad
    a las máquinas
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    es lo que hace a los
    modernos hitos históricos.
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    Y no estoy convencido de que podamos
    responder estas preguntas complejas
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    solo con unos y ceros.
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    En el laboratorio, he creando arte
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    como medio para ayudarme
    a diseñar mejores experiencias
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    para el último grito en tecnología.
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    Ha servido como catalizador
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    para reforzar maneras humanas en que
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    los ordenadores pueden
    relacionarse con nosotros.
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    A través del arte, abordamos
    algunas preguntas difíciles,
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    como, ¿qué significa realmente sentir?
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    O cómo involucrarnos y conocer
    cómo estar presentes para el otro.
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    O cómo la intuición afecta
    la manera en que interactuamos.
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    Tomemos por ejemplo la emoción humana.
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    Los ordenadores pueden sentir
    nuestras emociones más básicas,
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    como alegría, tristeza, enfado,
    miedo y disgusto,
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    convirtiendo estas características
    en matemáticas.
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    ¿Y qué hay de las emociones más complejas?
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    Saben, ¿esas emociones que
    nos cuesta describir al otro?
  • 3:33 - 3:35
    Como la nostalgia.
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    Para explorar esto, he creado
    una obra de arte, una experiencia,
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    que pide a la gente compartir
    sus recuerdos
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    y los uno a algunos datos científicos
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    para descubrir cómo tomar
    emociones muy subjetivas
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    y convertirlas en algo
    matemáticamente preciso.
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    Creamos una puntuación de nostalgia
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    y es el corazón de esta instalación.
  • 3:56 - 3:59
    Para conseguir esto, el sistema
    te pide compartir una historia,
  • 3:59 - 4:03
    el ordenador la analiza por
    sus emociones más simples,
  • 4:03 - 4:05
    y comprueba la tendencia
    a usar palabras en pasado
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    y busca palabras que tendemos
    a asociar con la nostalgia,
  • 4:09 - 4:12
    como "casa", "infancia" y "el pasado".
  • 4:13 - 4:15
    Luego crea una puntuación de nostalgia
  • 4:15 - 4:18
    que indica cuán nostálgica es su historia.
  • 4:18 - 4:22
    Y la puntuación es la impulsora
    que hay detrás de estas esculturas de luz
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    que sirven como encarnaciones
    físicas de su contribución.
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    Cuanto más alta la puntuación,
    más rosa es el tono.
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    Es como mirar el mundo
    a través de lentes rosas.
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    Así, cuando uno ve su puntuación
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    y su representación física,
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    a veces estará de acuerdo,
    y a veces no lo estará.
  • 4:41 - 4:45
    Es como si realmente entendiera
    cómo lo hizo sentir esa experiencia.
  • 4:45 - 4:48
    Pero otras veces tropieza de tal modo
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    que piensa que no
    le ha entendido en absoluto.
  • 4:51 - 4:53
    Pero la obra sirve para mostrar
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    que si se nos hace difícil explicar
    las emociones que tenemos a otro,
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    ¿cómo enseñar a un ordenador
    a darles sentido?
  • 5:00 - 5:04
    Incluso las partes más objetivas de
    los humanos son difíciles de describir.
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    Como la conversación.
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    ¿Alguna vez han intentado
    descomponer sus partes?
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    Piensen en estar sentados
    con un amigo en una cafetería
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    teniendo una conversación trivial.
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    ¿Cómo saben cuándo dar un giro
    a la conversación?
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    ¿Cómo saben cuándo cambiar de tema?
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    ¿Y cómo saben, incluso,
    sobre qué tema discutir?
  • 5:22 - 5:24
    La mayoría no piensa sobre esto,
  • 5:24 - 5:25
    parece algo natural.
  • 5:25 - 5:29
    Cuando conocemos a alguien,
    sabemos cómo manejar esto,
  • 5:29 - 5:31
    y aprendemos qué temas discutir.
  • 5:31 - 5:35
    Pero cuando se trata de enseñar
    a enseñar a la IA a interactuar con gente,
  • 5:35 - 5:38
    tenemos que enseñarle
    paso por paso qué hacer.
  • 5:38 - 5:41
    Y ahora mismo, parece difícil.
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    Si incluso tratan de hablar con Alexa,
    Siri o el asistente de Google,
  • 5:46 - 5:50
    pueden decir que él o ellos
    aún suenan fríos.
  • 5:50 - 5:52
    Y, ¿alguna vez incluso se han enfadado
  • 5:52 - 5:54
    cuando no han comprendido
    qué estaban diciendo
  • 5:54 - 5:58
    y tienen que reformular 20 veces
    lo que dicen para reproducir una canción?
  • 5:59 - 6:04
    Para dar crédito a los diseñadores,
    la comunicación realista es muy difícil.
  • 6:04 - 6:06
    Y hay una rama completa de la sociología,
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    llamada análisis de la conversación,
  • 6:08 - 6:12
    que intenta hacer planos de los
    diferentes tipos de conversación.
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    Tipos como servicio al cliente,
    consejeros, enseñanza y otros.
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    He estado colaborando con un analista
    de la conversación en el laboratorio
  • 6:20 - 6:25
    para tratar de ayudar a los sistemas de IA
    a mantener conversaciones más humanas.
  • 6:25 - 6:28
    Cuando tienes una interacción
    con un chatbox en tu teléfono
  • 6:28 - 6:30
    o sistemas basados en voz en tu coche,
  • 6:30 - 6:33
    suena un poco más humano
    y menos frío e inconexo.
  • 6:34 - 6:36
    He creado una obra de arte
  • 6:36 - 6:39
    que trata de iluminar la robótica,
    la interacción difícil
  • 6:39 - 6:41
    para ayudarnos a entender,
    como diseñadores,
  • 6:41 - 6:45
    por qué no suena humano aún,
    y qué podemos hacer.
  • 6:45 - 6:47
    Esta obra se llama Bot to Bot
  • 6:47 - 6:50
    y pone un sistema a conversar con otro
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    y lo expone al público general.
  • 6:52 - 6:55
    Y uno acaba teniendo algo
  • 6:55 - 6:57
    que intenta imitar
    la conversación humana,
  • 6:57 - 6:58
    pero se queda corto.
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    A veces funciona y a veces
    se queda en estos, bueno,
  • 7:01 - 7:03
    ciclos de malentendidos.
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    Aunque una conversación máquina
    a máquina pueda tener sentido,
  • 7:06 - 7:08
    gramatical y coloquialmente,
  • 7:08 - 7:11
    aún sigue pareciendo algo frío y robótico.
  • 7:11 - 7:15
    Y, a pesar de cumplir todos los
    puntos, el diálogo carece de alma
  • 7:15 - 7:18
    y esa peculiaridad única
    hace de cada uno lo que es.
  • 7:18 - 7:20
    Puede que si bien podía ser
    gramaticalmente correcto
  • 7:21 - 7:23
    y usa todos los hashtags
    y emojis correctos,
  • 7:23 - 7:27
    acaba sonando mecánico,
    y bueno, un poco siniestro.
  • 7:27 - 7:30
    Y lo llamamos valle misterioso.
  • 7:30 - 7:32
    El factor siniestro de la tecnología
  • 7:32 - 7:35
    donde es cercana a lo humano
    pero está fuera de lugar.
  • 7:35 - 7:36
    Y la pieza acabará siendo
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    una forma de probar la
    humanidad en una conversación
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    y las piezas perdidas en la traducción.
  • 7:43 - 7:45
    Hay otras cosas perdidas
    en la traducción, también,
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    como la intuición humana.
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    Ahora, los ordenadores
    están ganando más autonomía.
  • 7:50 - 7:52
    Pueden hacer cosas por nosotros,
  • 7:52 - 7:55
    como cambiar la temperatura de
    casa según nuestras preferencias
  • 7:55 - 7:57
    e incluso nos ayudan a
    conducir por la autopista.
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    Pero hay cosas que Uds.
    y yo hacemos en persona
  • 8:00 - 8:03
    que son difíciles de traducir a IA.
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    Piensen en la última vez que vieron
    a un antiguo compañero de clase o colega.
  • 8:09 - 8:12
    ¿Los abrazo o les dio la mano?
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    Probablemente no lo pensó
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    porque han tenido
    tantas experiencias acumuladas
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    que les hizo hacer uno u otro.
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    Y como artista, siento
    el acceso a la propia intuición,
  • 8:23 - 8:24
    el conocimiento inconsciente,
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    que nos ayuda a crear cosas maravillosas.
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    Grandes ideas, de lo abstracto,
    en un lugar de nuestra consciencia
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    que es la culminación
    de todas nuestras experiencias.
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    Si queremos que se relacionen con nosotros
    y ayudan a amplificar habilidades creativas,
  • 8:41 - 8:44
    necesitamos empezar a pensar
    cómo hacer que sean intuitivos.
  • 8:44 - 8:48
    Quiero explorar cómo algo
    como la intuición humana
  • 8:48 - 8:51
    puede ser directamente traducida
    a la inteligencia artificial.
  • 8:51 - 8:54
    Y creé una obra que explora
    ordenadores basados en intuición
  • 8:54 - 8:56
    en un espacio físico.
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    Esta obra se llama Wayfinding,
    está configurada
  • 8:59 - 9:02
    como una brújula simbólica que
    tiene cuatro esculturas quinéticas.
  • 9:02 - 9:04
    Cada una representa una dirección,
  • 9:04 - 9:06
    norte, este, sur y oeste.
  • 9:07 - 9:10
    Y hay sensores configurados
    encima de cada escultura
  • 9:10 - 9:12
    que capturan cuán lejos estás de ellas.
  • 9:12 - 9:14
    Y los datos que coleccionan
  • 9:14 - 9:16
    acaban cambiando la forma
    en que la escultura se mueve
  • 9:16 - 9:18
    y la dirección de la brújula.
  • 9:19 - 9:23
    La cosa es, la pieza no funciona
    como una puerta automática
  • 9:23 - 9:26
    que solo se abre cuando
    uno pasa frente a ella.
  • 9:26 - 9:31
    La contribución es solo una parte
    de nuestras experiencias vividas.
  • 9:31 - 9:35
    Y esas experiencias afectan
    la manera en que se mueve.
  • 9:35 - 9:37
    Cuando uno camina frente a ella,
  • 9:37 - 9:39
    empieza a usar todos los datos
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    que capturó a lo largo
    de su historial de exposición,
  • 9:41 - 9:43
    o es intuición,
  • 9:43 - 9:47
    para responder mecánicamente
    basado en lo que aprendió de otros.
  • 9:47 - 9:50
    Y lo que acaba pasando
    es que como participantes
  • 9:50 - 9:53
    empezamos a aprender el nivel
    de detalles que necesitamos
  • 9:53 - 9:55
    para manejar las expectativas
  • 9:55 - 9:58
    tanto de humanos como de máquinas.
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    Casi podemos ver nuestra intuición
    interpretada en el ordenador,
  • 10:01 - 10:05
    imaginando todos los datos siendo
    procesados por el ojo de la mente.
  • 10:06 - 10:07
    Mi esperanza es que este tipo de arte
  • 10:07 - 10:10
    nos ayudará a pensar diferente
    sobre nuestra intuición
  • 10:10 - 10:12
    y cómo aplicarla a la IA en el futuro.
  • 10:12 - 10:16
    Son unos cuantos efectos sobre cómo
    uso el arte para avivar mi trabajo
  • 10:16 - 10:20
    como diseñador e investigador
    de inteligencia artificial.
  • 10:20 - 10:23
    Y lo veo como una forma crucial
    para avanzar en innovación.
  • 10:23 - 10:27
    Hay un montón de extremos
    cuando nos referimos a la IA.
  • 10:27 - 10:30
    Películas famosas la muestran
    como esta fuerza destructiva
  • 10:30 - 10:33
    mientras la publicidad la
    muestra como una salvadora
  • 10:33 - 10:36
    para resolver alguno de los
    problemas más complejos del mundo.
  • 10:36 - 10:39
    Pero independientemente
    de donde te encuentres
  • 10:39 - 10:41
    es difícil negar que
    vivimos en un mundo
  • 10:41 - 10:44
    que se vuelve más digital
    a cada segundo.
  • 10:44 - 10:48
    Nuestras vidas giran en torno
    a nuestros dispositivos y demás
  • 10:49 - 10:52
    Y no creo que esto desaparezca pronto.
  • 10:52 - 10:56
    Intento incrustar más humanidad
    desde el principio.
  • 10:56 - 11:01
    Tengo la corazonada de que llevar
    el arte al proceso de investigación IA
  • 11:01 - 11:03
    es una manera de hacer esto.
  • 11:03 - 11:04
    Gracias.
  • 11:04 - 11:07
    (Aplausos)
Title:
Cómo enseñar a los ordenadores a dar sentido a nuestras emociones
Speaker:
Raphael Arar
Description:

¿Cómo podemos crear una IA con la que la gente quiera interactuar?. Raphael Arar sugiere que empecemos por hacer arte. Él comparte projectos interactivos que ayudan a la IA a explorar ideas complejas como la nostalgia, la intuición y conversación; todas trabajando para que la tecnología futura sean tan humana como artificial.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:20

Spanish subtitles

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