Cómo enseñar a los ordenadores a dar sentido a nuestras emociones
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0:02 - 0:06Me considero por una parte artista,
por otra parte diseñador. -
0:06 - 0:10Y trabajo en un laboratorio de
investigación de inteligencia artificial. -
0:11 - 0:12Tratamos de crear tecnología
-
0:12 - 0:16con la que uno querrá interactuar
en un futuro lejano. -
0:16 - 0:20No dentro de seis meses,
sino dentro de años y décadas. -
0:21 - 0:23Y estaremos en un momento histórico
-
0:23 - 0:25en el que querremos interactuar
con ordenadores. -
0:25 - 0:27en emociones profundas.
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0:28 - 0:30Para conseguir esto,
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0:30 - 0:34la tecnología tiene que ser
tanto humana como artificial. -
0:35 - 0:37Tiene que cautivarnos.
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0:37 - 0:41Como una broma privada
que uno tiene con su mejor amigo -
0:41 - 0:42en el suelo, desternillándose.
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0:43 - 0:47O la mirada de decepción que
uno puede ver desde kilómetros. -
0:49 - 0:55Veo el arte como una puerta para cerrar
la brecha entre humanos y máquinas: -
0:55 - 0:58para descubrir qué significa
entender al otro -
0:58 - 1:01y entrenar a la IA para
que se nos entienda. -
1:02 - 1:06Para mí, el arte es una manera
de poner experiencias tangibles -
1:06 - 1:09en ideas intangibles,
sentimientos y emociones. -
1:10 - 1:12Y creo que es una de las cosas
más humanas de nosotros. -
1:13 - 1:16Somos una especie complicada y compleja.
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1:16 - 1:20Tenemos lo que parece
un infinito rango de emociones -
1:20 - 1:22y, para colmo, somos diferentes.
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1:22 - 1:24Tenemos diferentes
antecedentes familiares, -
1:24 - 1:28diferentes experiencias
y diferentes psicologías. -
1:28 - 1:31Y eso es lo que hace
a la vida tan interesante. -
1:31 - 1:35pero también es lo que hace que
trabajar con tecnología inteligente -
1:35 - 1:37sea extremadamente difícil.
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1:38 - 1:41Y justo ahora, la investigación
en IA, bueno, -
1:41 - 1:43es un poco desigual
en el lado de la tecnología. -
1:43 - 1:45Y tiene mucho sentido.
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1:45 - 1:48Verán, cada parte
cualitativa de nosotros, -
1:48 - 1:52estas parte de nosotros que son
emotivas, dinámicas y subjetivas... -
1:52 - 1:55tenemos que convertirlas
a una escala cuantitativa: -
1:55 - 2:00algo que pueda ser representado
con hechos, cifras y código informático. -
2:01 - 2:04La cuestión es, hay
muchas cosas cualitativas -
2:04 - 2:06que simplemente no podemos entender.
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2:08 - 2:12Piensen cuando escucharon
su canción favorita por primera vez. -
2:13 - 2:14¿Qué estaban haciendo?
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2:16 - 2:17¿Cómo se sintieron?
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2:19 - 2:20¿Sintieron escalofríos?
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2:21 - 2:23¿Estaban entusiasmados?
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2:24 - 2:26Difícil de describir, ¿no?
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2:27 - 2:29Partes de nosotros
parecen muy simples, -
2:29 - 2:33pero bajo la superficie
hay toneladas de complejidad. -
2:33 - 2:36Y trasladar esa complejidad
a las máquinas -
2:36 - 2:38es lo que hace a los
modernos hitos históricos. -
2:38 - 2:43Y no estoy convencido de que podamos
responder estas preguntas complejas -
2:43 - 2:44solo con unos y ceros.
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2:45 - 2:47En el laboratorio, he creando arte
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2:47 - 2:50como medio para ayudarme
a diseñar mejores experiencias -
2:50 - 2:52para el último grito en tecnología.
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2:52 - 2:53Ha servido como catalizador
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2:53 - 2:56para reforzar maneras humanas en que
-
2:56 - 2:58los ordenadores pueden
relacionarse con nosotros. -
2:58 - 3:01A través del arte, abordamos
algunas preguntas difíciles, -
3:01 - 3:03como, ¿qué significa realmente sentir?
-
3:04 - 3:08O cómo involucrarnos y conocer
cómo estar presentes para el otro. -
3:09 - 3:13O cómo la intuición afecta
la manera en que interactuamos. -
3:14 - 3:16Tomemos por ejemplo la emoción humana.
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3:17 - 3:20Los ordenadores pueden sentir
nuestras emociones más básicas, -
3:20 - 3:23como alegría, tristeza, enfado,
miedo y disgusto, -
3:24 - 3:27convirtiendo estas características
en matemáticas. -
3:27 - 3:30¿Y qué hay de las emociones más complejas?
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3:30 - 3:33Saben, ¿esas emociones que
nos cuesta describir al otro? -
3:33 - 3:35Como la nostalgia.
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3:36 - 3:40Para explorar esto, he creado
una obra de arte, una experiencia, -
3:40 - 3:42que pide a la gente compartir
sus recuerdos -
3:42 - 3:44y los uno a algunos datos científicos
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3:44 - 3:47para descubrir cómo tomar
emociones muy subjetivas -
3:47 - 3:51y convertirlas en algo
matemáticamente preciso. -
3:52 - 3:54Creamos una puntuación de nostalgia
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3:54 - 3:56y es el corazón de esta instalación.
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3:56 - 3:59Para conseguir esto, el sistema
te pide compartir una historia, -
3:59 - 4:03el ordenador la analiza por
sus emociones más simples, -
4:03 - 4:05y comprueba la tendencia
a usar palabras en pasado -
4:05 - 4:09y busca palabras que tendemos
a asociar con la nostalgia, -
4:09 - 4:12como "casa", "infancia" y "el pasado".
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4:13 - 4:15Luego crea una puntuación de nostalgia
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4:15 - 4:18que indica cuán nostálgica es su historia.
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4:18 - 4:22Y la puntuación es la impulsora
que hay detrás de estas esculturas de luz -
4:22 - 4:26que sirven como encarnaciones
físicas de su contribución. -
4:26 - 4:29Cuanto más alta la puntuación,
más rosa es el tono. -
4:29 - 4:33Es como mirar el mundo
a través de lentes rosas. -
4:33 - 4:35Así, cuando uno ve su puntuación
-
4:36 - 4:38y su representación física,
-
4:38 - 4:41a veces estará de acuerdo,
y a veces no lo estará. -
4:41 - 4:45Es como si realmente entendiera
cómo lo hizo sentir esa experiencia. -
4:45 - 4:48Pero otras veces tropieza de tal modo
-
4:48 - 4:50que piensa que no
le ha entendido en absoluto. -
4:51 - 4:53Pero la obra sirve para mostrar
-
4:53 - 4:57que si se nos hace difícil explicar
las emociones que tenemos a otro, -
4:57 - 4:59¿cómo enseñar a un ordenador
a darles sentido? -
5:00 - 5:04Incluso las partes más objetivas de
los humanos son difíciles de describir. -
5:04 - 5:05Como la conversación.
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5:06 - 5:09¿Alguna vez han intentado
descomponer sus partes? -
5:09 - 5:11Piensen en estar sentados
con un amigo en una cafetería -
5:11 - 5:13teniendo una conversación trivial.
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5:13 - 5:15¿Cómo saben cuándo dar un giro
a la conversación? -
5:15 - 5:17¿Cómo saben cuándo cambiar de tema?
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5:18 - 5:21¿Y cómo saben, incluso,
sobre qué tema discutir? -
5:22 - 5:24La mayoría no piensa sobre esto,
-
5:24 - 5:25parece algo natural.
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5:25 - 5:29Cuando conocemos a alguien,
sabemos cómo manejar esto, -
5:29 - 5:31y aprendemos qué temas discutir.
-
5:31 - 5:35Pero cuando se trata de enseñar
a enseñar a la IA a interactuar con gente, -
5:35 - 5:38tenemos que enseñarle
paso por paso qué hacer. -
5:38 - 5:41Y ahora mismo, parece difícil.
-
5:41 - 5:45Si incluso tratan de hablar con Alexa,
Siri o el asistente de Google, -
5:46 - 5:50pueden decir que él o ellos
aún suenan fríos. -
5:50 - 5:52Y, ¿alguna vez incluso se han enfadado
-
5:52 - 5:54cuando no han comprendido
qué estaban diciendo -
5:54 - 5:58y tienen que reformular 20 veces
lo que dicen para reproducir una canción? -
5:59 - 6:04Para dar crédito a los diseñadores,
la comunicación realista es muy difícil. -
6:04 - 6:06Y hay una rama completa de la sociología,
-
6:07 - 6:08llamada análisis de la conversación,
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6:08 - 6:12que intenta hacer planos de los
diferentes tipos de conversación. -
6:12 - 6:16Tipos como servicio al cliente,
consejeros, enseñanza y otros. -
6:17 - 6:20He estado colaborando con un analista
de la conversación en el laboratorio -
6:20 - 6:25para tratar de ayudar a los sistemas de IA
a mantener conversaciones más humanas. -
6:25 - 6:28Cuando tienes una interacción
con un chatbox en tu teléfono -
6:28 - 6:30o sistemas basados en voz en tu coche,
-
6:30 - 6:33suena un poco más humano
y menos frío e inconexo. -
6:34 - 6:36He creado una obra de arte
-
6:36 - 6:39que trata de iluminar la robótica,
la interacción difícil -
6:39 - 6:41para ayudarnos a entender,
como diseñadores, -
6:41 - 6:45por qué no suena humano aún,
y qué podemos hacer. -
6:45 - 6:47Esta obra se llama Bot to Bot
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6:47 - 6:50y pone un sistema a conversar con otro
-
6:50 - 6:52y lo expone al público general.
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6:52 - 6:55Y uno acaba teniendo algo
-
6:55 - 6:57que intenta imitar
la conversación humana, -
6:57 - 6:58pero se queda corto.
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6:59 - 7:01A veces funciona y a veces
se queda en estos, bueno, -
7:01 - 7:03ciclos de malentendidos.
-
7:03 - 7:06Aunque una conversación máquina
a máquina pueda tener sentido, -
7:06 - 7:08gramatical y coloquialmente,
-
7:08 - 7:11aún sigue pareciendo algo frío y robótico.
-
7:11 - 7:15Y, a pesar de cumplir todos los
puntos, el diálogo carece de alma -
7:15 - 7:18y esa peculiaridad única
hace de cada uno lo que es. -
7:18 - 7:20Puede que si bien podía ser
gramaticalmente correcto -
7:21 - 7:23y usa todos los hashtags
y emojis correctos, -
7:23 - 7:27acaba sonando mecánico,
y bueno, un poco siniestro. -
7:27 - 7:30Y lo llamamos valle misterioso.
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7:30 - 7:32El factor siniestro de la tecnología
-
7:32 - 7:35donde es cercana a lo humano
pero está fuera de lugar. -
7:35 - 7:36Y la pieza acabará siendo
-
7:36 - 7:39una forma de probar la
humanidad en una conversación -
7:39 - 7:41y las piezas perdidas en la traducción.
-
7:43 - 7:45Hay otras cosas perdidas
en la traducción, también, -
7:45 - 7:47como la intuición humana.
-
7:47 - 7:50Ahora, los ordenadores
están ganando más autonomía. -
7:50 - 7:52Pueden hacer cosas por nosotros,
-
7:52 - 7:55como cambiar la temperatura de
casa según nuestras preferencias -
7:55 - 7:57e incluso nos ayudan a
conducir por la autopista. -
7:58 - 8:00Pero hay cosas que Uds.
y yo hacemos en persona -
8:00 - 8:03que son difíciles de traducir a IA.
-
8:03 - 8:08Piensen 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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8:13 - 8:14Probablemente no lo pensó
-
8:14 - 8:17porque han tenido
tantas experiencias acumuladas -
8:17 - 8:19que les hizo hacer uno u otro.
-
8:19 - 8:23Y como artista, siento
el acceso a la propia intuición, -
8:23 - 8:24el conocimiento inconsciente,
-
8:24 - 8:27que nos ayuda a crear cosas maravillosas.
-
8:27 - 8:31Grandes ideas, de lo abstracto,
en un lugar de nuestra consciencia -
8:32 - 8:34que es la culminación
de todas nuestras experiencias. -
8:36 - 8:40Si queremos que se relacionen con nosotros
y ayudan a amplificar habilidades creativas, -
8:41 - 8:44necesitamos empezar a pensar
cómo hacer que sean intuitivos. -
8:44 - 8:48Quiero explorar cómo algo
como la intuición humana -
8:48 - 8:51puede ser directamente traducida
a la inteligencia artificial. -
8:51 - 8:54Y creé una obra que explora
ordenadores basados en intuición -
8:54 - 8:56en un espacio físico.
-
8:56 - 8:59Esta obra se llama Wayfinding,
está configurada -
8:59 - 9:02como una brújula simbólica que
tiene cuatro esculturas quinéticas. -
9:02 - 9:04Cada una representa una dirección,
-
9:04 - 9:06norte, este, sur y oeste.
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9:07 - 9:10Y hay sensores configurados
encima de cada escultura -
9:10 - 9:12que capturan cuán lejos estás de ellas.
-
9:12 - 9:14Y los datos que coleccionan
-
9:14 - 9:16acaban cambiando la forma
en que la escultura se mueve -
9:16 - 9:18y la dirección de la brújula.
-
9:19 - 9:23La cosa es, la pieza no funciona
como una puerta automática -
9:23 - 9:26que solo se abre cuando
uno pasa frente a ella. -
9:26 - 9:31La contribución es solo una parte
de nuestras experiencias vividas. -
9:31 - 9:35Y esas experiencias afectan
la manera en que se mueve. -
9:35 - 9:37Cuando uno camina frente a ella,
-
9:37 - 9:39empieza a usar todos los datos
-
9:39 - 9:41que capturó a lo largo
de su historial de exposición, -
9:41 - 9:43o es intuición,
-
9:43 - 9:47para responder mecánicamente
basado en lo que aprendió de otros. -
9:47 - 9:50Y lo que acaba pasando
es que como participantes -
9:50 - 9:53empezamos a aprender el nivel
de detalles que necesitamos -
9:53 - 9:55para manejar las expectativas
-
9:55 - 9:58tanto de humanos como de máquinas.
-
9:58 - 10:01Casi podemos ver nuestra intuición
interpretada en el ordenador, -
10:01 - 10:05imaginando todos los datos siendo
procesados por el ojo de la mente. -
10:06 - 10:07Mi esperanza es que este tipo de arte
-
10:07 - 10:10nos ayudará a pensar diferente
sobre nuestra intuición -
10:10 - 10:12y cómo aplicarla a la IA en el futuro.
-
10:12 - 10:16Son unos cuantos efectos sobre cómo
uso el arte para avivar mi trabajo -
10:16 - 10:20como diseñador e investigador
de inteligencia artificial. -
10:20 - 10:23Y lo veo como una forma crucial
para avanzar en innovación. -
10:23 - 10:27Hay un montón de extremos
cuando nos referimos a la IA. -
10:27 - 10:30Películas famosas la muestran
como esta fuerza destructiva -
10:30 - 10:33mientras la publicidad la
muestra como una salvadora -
10:33 - 10:36para resolver alguno de los
problemas más complejos del mundo. -
10:36 - 10:39Pero independientemente
de donde te encuentres -
10:39 - 10:41es difícil negar que
vivimos en un mundo -
10:41 - 10:44que se vuelve más digital
a cada segundo. -
10:44 - 10:48Nuestras vidas giran en torno
a nuestros dispositivos y demás -
10:49 - 10:52Y no creo que esto desaparezca pronto.
-
10:52 - 10:56Intento incrustar más humanidad
desde el principio. -
10:56 - 11:01Tengo la corazonada de que llevar
el arte al proceso de investigación IA -
11:01 - 11:03es una manera de hacer esto.
-
11:03 - 11:04Gracias.
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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.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:20
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