¿Qué es la Inteligencia Artificial? Crash Course I.A #1

La Inteligencia Artificial está en todo sitio y ya está teniendo un gran impacto en nuestras vidas. Su autocompletado de textos en nuestros móviles, diciéndonos qué videos mirar en Youtube, ganándonos en los videojuegos, reconoziéndonos en fotos, ordenando productos en tiendas, conduciendo coche,

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 de Youtube para ver después de este!

la Inteligencia Artificial ha tenido un impacto muy grande en todo en nuestras vidas

entonces, compresiblemente, 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 coche 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

algunos dicen que la automatización se llevará nuestros 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 eso son futuros 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 donde estamos hoy en día

[INTRO]

Si conoces algo sobre la Inteligencia Artificial mas que todo de películas o libros, la I.A quizá parezca

como esta etiqueta vaga para cualquier máquina que puede 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, algunas mías y otras no, y luego aprende

de esos datos.

Ahora, si podemos mostrarle una nueva foto, como esta selfie mia aquí en el estudio grabando este

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

Inteligencia Artificial !!

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 pueste 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, 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!

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Y si quieres aprender más sobre como se volvieron los computadores tan rápidos, pasate por nuestro video sobre la Ley de Moore.