La primera persona en ESCUCHAR y ENTENDER el SUEÑO DE UN PÁJARO #Perros2025
Perros De La Calle - 29/7/2025 - Duracion: 30:26
Transcripción
00:00:01Amigos, 11:3 minutos en la ciudad de
00:00:02Buenos Aires y esta sección me gusta
00:00:05mucho porque tiene que ver con aprender,
00:00:08aprender de gente que a veces eh te
00:00:12puede sorprender muchísimo como lo que
00:00:14vamos a a tener el día de hoy, porque es
00:00:16un trabajo que no te imaginas, ni que
00:00:18existe, ni que alguien lo sabe y mucho
00:00:21menos cómo lo hace y mucho menos los
00:00:24resultados de eso, que es lo que más me
00:00:25interesa. Así que primero voy a
00:00:26presentar a
00:00:30H. Mempert
00:00:32Mert,
00:00:34eh, que es el encargado director de Ted
00:00:37por Río de la Plata, donde yo le le pedí
00:00:40charlando con H, le dije,
00:00:42"Ustedes hacen un laburo que es
00:00:43impresionante, que es el scouting de
00:00:45buenas charlas, de cosas que pueden
00:00:47interesar. Entonces, ¿por qué no pasan
00:00:49por acá y nos ahorramos antes scouting
00:00:52que es tan difícil y a su vez
00:00:54promocionamos una charla que va a estar
00:00:55buenísima o está buenísima? En este caso
00:00:58creo que es win win, ganamos todos y y
00:01:00lo de hoy realmente me sorprende y tengo
00:01:02mucha ansiedad por por presentarlo. Eh,
00:01:05les quiero
00:01:07Buen día. Buen día, perdón.
00:01:09Buen día. Me llamo H. En la primaria me
00:01:10decía Mapet porque me medio complicado
00:01:13como te, pero bueno. H me dice todo el
00:01:16mundo. Em
00:01:18hoy tenemos eh una una historia que es
00:01:21eh la vamos a ir saboreando de a
00:01:22poquito.
00:01:24A mí cuando era chico me gustaba mucho
00:01:26la ciencia ficción y la serie que más me
00:01:29gustaba era Star Trek, eh la Viaje a las
00:01:31estrellas,
00:01:32Spock y todo ese mundo. Y en un momento
00:01:34de la introducción dice que la misión de
00:01:37la nave Enterprise, que es la
00:01:38protagonista de ahí está la protagonista
00:01:41de la de la serie, es buscar nuevas
00:01:43formas de vida y nuevas civilizaciones
00:01:45viajando temerariamente a donde nadie ha
00:01:48llegado antes. Y a mí me fascina pensar
00:01:50en lo que pasa en el espacio y lo que
00:01:52pasa más allá de nuestro planeta. E,
00:01:56pero ¿por qué nos fascina tanto lo que
00:01:57pasa afuera si hay tanto de lo que pasa
00:02:00dentro que no sabemos? ¿Por qué? Eh, por
00:02:03ejemplo, eh, no sabemos nada sobre lo
00:02:05que pasa en las profundidades del
00:02:07océano. No llegamos tan eh tan abajo en
00:02:09el océano. ¿Qué pasa en el centro de la
00:02:11Tierra? Eh, ¿cuáles son las especies que
00:02:14no conocemos? Eh, hay especies vivas de
00:02:17nuestro planeta que no conocemos.
00:02:18Puede ser que esté hablando como una
00:02:19charla TED. Ya. Y
00:02:23y de hecho cuando termina no le puedo
00:02:24hacer preguntas.
00:02:26A mí ya me la vendí.
00:02:28Cuando termina no habla más. Todavía no
00:02:29presentó al invitado. Presentó al
00:02:30invitado. Eh, hay un Me distraje. Me me
00:02:34corriste.
00:02:37Le cagaste la chita
00:02:40porro.
00:02:42Eh, ¿qué pasa por ejemplo con los
00:02:44delfines que hablan sabemos que hablan
00:02:47que se comunican entre sí, pero no
00:02:49sabemos nada de lo que
00:02:51no son tan buenos? Bueno, eso dice,
00:02:54tien maldad.
00:02:55Es el acervo cultural de los Simpson que
00:02:56tenemos todos. E no sabemos qué hablan,
00:02:59pero no sabemos qué se dicen. Sabemos
00:03:01qué hablan.
00:03:01Puedo agregar algo que no suma nada,
00:03:03pero ¿por qué los tiburones tienen el
00:03:05ojo abierto todo el tiempo y no parpadea
00:03:07nada? ¿Sabías eso? Tenía idea.
00:03:08Creo que los creo que los peces no
00:03:10tienen párpados, creo.
00:03:12Creo tiene muchas muchas dudas. Yo te
00:03:15doy no tiene párpados. Creo
00:03:17el tiburón no es un pez.
00:03:18Sí, sí.
00:03:18Ah, pueden tener razón los dos. Es un
00:03:20tiburón. Bueno,
00:03:21puede ser. Bueno, y e
00:03:24¿qué y qué pasa sobre nosotros? ¿Qué
00:03:25sabemos sobre nosotros? Si qué no
00:03:26sabemos, por ejemplo, sabemos que
00:03:27soñamos pero no y y si alguien te cuenta
00:03:31un sueño, lo podés conocer, pero no
00:03:32podemos meternos en la cabeza de otro a
00:03:34ver el sueño de otro.
00:03:35Vemos la actividad cerebral que pasa
00:03:38durante los sueños.
00:03:40No, no podemos traducir eso en imen, no
00:03:42es como las películas que lo enchufan a
00:03:43un cable y ves en una pantalla como si
00:03:46fuera una serie el sueño. Eso
00:03:47todavía
00:03:48si pudiéramos traducir los sueños
00:03:50seguramente eh por ejemplo sería eh los
00:03:52gobiernos empezarían este pide opositor
00:03:55sueña con la oposición, no lo anulamos
00:03:57como las redes sociales, pero todavía no
00:03:59llegamos por suerte eso.
00:04:00La el invitado que tenemos hoy es un
00:04:03científico,
00:04:04es físico, profesor titular de la UBA,
00:04:06investigador de Econiset, ¿qué eraiset?
00:04:08Ya está,
00:04:09¿no? Sí, existiendo. Es una institución.
00:04:11Eh,
00:04:11me miró con cara de si hablamos de eso
00:04:13es otra charla Ted. Son 10 charla Ted.
00:04:14Sí. Y tiene una cualidad eh, que es la
00:04:18primer persona en la historia de la
00:04:20humanidad en
00:04:21Para No están preparados ustedes. No
00:04:23están preparados para lo que viene.
00:04:26¿Están adentro?
00:04:27Sí, muy
00:04:27muy
00:04:28primero vamos a presentar para Asp.
00:04:30Ahora hago mi rol. Hago mi rol.
00:04:33Gabriel Mindlin, ¿cómo le va, Gabriel?
00:04:35Buen día.
00:04:37físico titular conet es la primera
00:04:39persona que hace algo que yo no es la
00:04:41primera persona es la primer persona en
00:04:43la manía que hizo esto que yo voy a
00:04:45contar y no sé cuántas personas que son
00:04:46la primer persona en la manía que
00:04:48hicieron algo conocido.
00:04:48Está loco. Sabemos que está loco.
00:04:51Maradona
00:04:52Messi Maradona. Seguro que no tenes
00:04:53razón. La es la primer la primera
00:04:56persona en la humanidad. ¿Cuántas
00:04:57primeras personas que hicieron algo
00:04:59conocen?
00:04:59A ver,
00:05:00no sé. Yo es la primera que conozco para
00:05:02ahí algún deportista.
00:05:03No, yo tengo a Cande con lo de Windy
00:05:04Houston, pero no.
00:05:06Bueno, contam, dale. H, ¿qué haces?
00:05:08primera persona en la humanidad que pudo
00:05:12traspasar la frontera entre la vigilia y
00:05:15el sueño. O sea, meterse en un sueño de
00:05:18otro ser vivo y volver a nuestro lado,
00:05:21lado de la vigilia, lado de las personas
00:05:22despiertas, con el canto de un pájaro,
00:05:25cómo
00:05:26el sueño de un pájaro que estaba
00:05:28cantando, él pudo traerse ese canto de
00:05:31ese pájaro, es decir, se metió en el
00:05:33sueño
00:05:34un pájaro y puedo traducirá
00:05:36eso que estaba soñando en el canto que
00:05:38estaba soñando cantar.
00:05:40Bueno,
00:05:41vamos a presentarla además con esta,
00:05:43boludo, es un montón. Eh, te entendí
00:05:44todo al principio y risa como se caga
00:05:47risa como diciendo, explicaciones.
00:05:49Sí. Bueno, ¿cómo le va, Gabriel? Buen
00:05:51día.
00:05:51Muy bien, muy bien.
00:05:52Me va bien, pero después de esta
00:05:53introducción yo no sé qué decir.
00:05:55Claro.
00:05:56Eh, expliqué, no entendimos bien que
00:05:58sabemos que es algo groso, pero vos
00:06:01traduj
00:06:04un sueño o que esa parte nos perdimos un
00:06:06poco.
00:06:06Es escuchar con qué estaba soñando un
00:06:09pájaro.
00:06:10Yo ni sabía que los pájaros sueñían.
00:06:11Ahí está. Entonces, este, la primer cosa
00:06:14es porque eh se estudian pájaros. Me
00:06:16parece que a veces hay que explicar un
00:06:18poquito porque
00:06:19e uno está interesado en cómo aprende un
00:06:22cerebro.
00:06:23Un cerebro puede cambiar este en el caso
00:06:25humano hay aprendizaje, aprendizaje
00:06:27vocal en particular. Uno habla porque
00:06:29aprende a hablar de mamá, papá y no
00:06:32todas las especies hacen eso y hay
00:06:33especies que sí, por ejemplo, los
00:06:35pájaros, algunos pájaros, hay 4,000
00:06:37especies en donde eso pasa. Entonces,
00:06:39estudia cómo aprende un pájaro, porque
00:06:40es un modelo para entender cómo aprende
00:06:42también un humano, o sea, porque un
00:06:43cerebro puede ir,
00:06:44cómo aprende a comunicarse, a cantar,
00:06:46cómo aprende a cantar o comunicarse.
00:06:49Pero la ventaja que tienen los pájaros
00:06:50es que tiene un cerebro muy diseñado eh
00:06:53modularmente, un poco distinto al
00:06:54humano, donde está todo muy integrado,
00:06:56muy mezclado. Entonces, tener zonas
00:06:58específicas dedicadas exclusivamente al
00:07:00canto.
00:07:02Entonces, hace unos 20 años, unos
00:07:04colegas en la Universidad de Chicago
00:07:05vieron que de noche, en esas zonas del
00:07:07cerebro donde eh se concentra la
00:07:11generación de las instrucciones del
00:07:12canto, había actividad de tanto en
00:07:14tanto. Entonces, aunque el pájaro este
00:07:16aprenda a cantar una cosa super
00:07:17estereotipada, pasaban cosas de noche.
00:07:21Pero bueno, lo que no se puede hacer es
00:07:22meterse en un cerebro y leer cuál es un
00:07:24pensamiento, porque el lenguaje de las
00:07:26neuronas no se conoce.
00:07:27Y a su vez, ¿cómo estudias el cerebro
00:07:28del pájaro? Porque uno una persona va a
00:07:30un resonador, el cerebro el pájaro,
00:07:33¿cómo haces?
00:07:33Bueno, entonces los neurocientistas que
00:07:35trabajan en esto ponen electrodos,
00:07:37microelectrodos, este, que leen la
00:07:40actividad de neuronas particulares y ese
00:07:42es el problema. Como vas leyendo eh
00:07:44actividades de muy poquitas neuronas,
00:07:46integrar todo eso y ver qué con qué está
00:07:49soñando, qué está pensando es imposible.
00:07:52Yo venía de otro lado, yo venía de la
00:07:54física, donde vos lo que puedes hacer es
00:07:55monitorear qué es lo que pasa con la
00:07:57actividad de el aparato vocal. Y ahí ya
00:07:59lo que estás haciendo es leyendo todo el
00:08:02el la salida del cerebro y tenés modelos
00:08:04matemáticos que te permiten convertir
00:08:06esa actividad en canto. Entonces este la
00:08:10sorpresa fue que esa actividad que
00:08:12existía en el cerebro bajaba hasta esos
00:08:14músculos y entonces una vez que estaban
00:08:17en esos músculos las podías convertir en
00:08:19canto. Así que un día empecé a conectar
00:08:21esa información que que que uno
00:08:24registraba de noche en estos modelos
00:08:26matemáticos y empezas a escuchar con qué
00:08:28estaba soñando.
00:08:29Pero es algo así como, a ver si te
00:08:30entendí, es algo así como en la Segunda
00:08:31Guerra Mundial estaban tratando de
00:08:33cifrar el mensaje entre alemanes,
00:08:36suponente los ingleses, para ver que el
00:08:38código exacto. ¿Qué código te venía para
00:08:40ver qué se querían decir. Vos agarrás y
00:08:42decís, encontras un patrón en común.
00:08:44Entonces decí esta actividad si canta
00:08:45esto y vas encontrando algo que decís.
00:08:47Exactamente. Exactamente. Entonces este
00:08:50fue una sorpresa. Vos tenés este la
00:08:52actividad durante el día, que es un
00:08:54canto muy estereotipado, y de noche
00:08:56empezas a reconstruir que estas especies
00:08:58tienen estos este lo que llaman estos
00:09:01replays, estos sueños, que son una cosa
00:09:03muy locas, son pedacitos de actividad eh
00:09:06mucho más arriesgadas de lo que hacen
00:09:07durante el día y bueno, te sintetizas la
00:09:10banda sonora de los sueños,
00:09:12o sea, cantan distinto en sueños. Sí,
00:09:14de lo que cantan en su en su día a día.
00:09:16Exactamente.
00:09:16No están limitados por lo muscular,
00:09:18digamos, no es que imaginan mucho más
00:09:20complejo que lo que pueden realizar.
00:09:22Es super interesante. No están limitados
00:09:24por el miedo al fracaso durante el día,
00:09:26¿viste? Durante el día se juegan la
00:09:28reproducción.
00:09:29Bueno, nosotros también, o sea, nosotros
00:09:31volamos en los sueños, nos tiramos de
00:09:32lugares increíbles, hacemos cosas
00:09:33loquísimas. Está bien, en algún punto es
00:09:35sueñan como nosotros.
00:09:36Suenían con nosotros.
00:09:37Sueñan con ser personas. No lo llegaste
00:09:39a tanto.
00:09:39Eso no sé, pero saban que caminan, ¿no?
00:09:43¿Por qué sueñan? Te pregunto.
00:09:44Bueno, entonces sueñan versiones de sus
00:09:46cantos, pero más arriesgadas. Es decir,
00:09:49este, en esa zona del cerebro en donde
00:09:51lo que únicamente es esa zona está
00:09:53solamente dedicada a la generación del
00:09:55canto. Entonces, cuando se sueña, cuando
00:09:57ves esa actividad ahí es algo que está
00:09:58asociado a un canto. Pero la sorpresa es
00:10:01que eh por más que la especie
00:10:05en forma estereotipada cantes siempre lo
00:10:07mismo todo el día, que se un chingolo,
00:10:09te canta un cantito y te canta el mismo
00:10:11canto todo el día, todo el santo día y
00:10:13toda su vida. De noche durante su
00:10:15práctica hace cosas mucho más
00:10:16arriesgadas, cosas que durante el día eh
00:10:19no intenta hacer, las mezcla, mezcla
00:10:21pedacitos, las va combinando. ¿Por qué
00:10:23no lo hace durante el día?
00:10:26Entonces, yo no lo sé
00:10:28porque no tiene huevo.
00:10:30Yo no lo sé, pero pero una cosa,
00:10:32digamos, una de las posibilidades es que
00:10:34realmente eh los tipos se jueguen la
00:10:36reproducción en lograr sílabas sexis que
00:10:39le gustan a las hembras, este, hacerlas
00:10:41exitosamente y demás. Eh, durante la
00:10:45noche vos expandís tu registro, te
00:10:47animás a cosas más arriesgadas, pero
00:10:49durante el día eh sos muy cuidadoso con
00:10:52seguro. ¿Cuál es la función del canto de
00:10:53un pájaro?
00:10:54Tiene dos
00:10:55en la vigilia, digo, la
00:10:56tiene dos funciones. Seducir a las
00:10:57hembras, la primera y después este decir
00:11:00este territorio es mío.
00:11:01Las hembras no cantan.
00:11:03Depende de la especie. En muchas
00:11:04especies no. Algunas sí. Hay una muy
00:11:07espectacular en Argentina que sí, que es
00:11:09el hornero, donde duetean, tiene ese
00:11:10dueto hermoso, muy rítmico,
00:11:13superinesante este pero depende de las
00:11:15especies. En general es el macho el que
00:11:17está a cargo de eh el canto y tratar de
00:11:19subcar a la hembra y la hembra tiene que
00:11:21leer en ese canto que es interesante del
00:11:24macho.
00:11:24Es Tinder.
00:11:25Claro,
00:11:26cuando un músico,
00:11:27Tinder de pájaros,
00:11:28cuando un músico, no sé si en algún
00:11:30momento algún Beatles dice, "Yo me
00:11:31desperté con esta melodía en la cabeza y
00:11:33me senté y salió." está trayendo, puede
00:11:36ser un chamullo del músico que queda
00:11:37bien para una nota, pero sí es cierto se
00:11:39está trayendo de un sueño algo así como
00:11:42un ritmo que se animó más audaz.
00:11:44Es muy probable. Es decir, este cuando
00:11:47un cuando un ave está practicando,
00:11:48practica ritmos y y expansiones y
00:11:51combinaciones que no hace durante el
00:11:53día. Así que es un mecanismo que al
00:11:54menos en aves existe.
00:11:55Y algo de la evolución podría salir de
00:11:57un lugar así como que un ejemplar de de
00:12:00ese de esa especie de ave, por ejemplo,
00:12:02haga después ese canto en la vida real y
00:12:04eso genere como algún cambio en la
00:12:05especie eventualmente o es un o estamos
00:12:07flasando. No,
00:12:08no, no es es que es así. O sea, vos
00:12:10tenés este un montón de especies en
00:12:11donde lo único que vos podés hacer es
00:12:13reproducir lo que tenés genéticamente
00:12:15programado, pero tenés estas otras
00:12:17especies en donde vos además te
00:12:19aprovechos de los demás. Entonces,
00:12:21incorporadas los éxitos que no están
00:12:23escritos en los genes, que vienen a
00:12:25través de la cultura, los hacés propios
00:12:27y bueno, eso te da ventajas, este,
00:12:30ventajas, este, reproductivas,
00:12:31reproductivas.
00:12:32Pero a propósito, el canto de los
00:12:33pájaros va cambiando con el correr de
00:12:35los siglos.
00:12:36Entonces, vos tenés los que son
00:12:39fundamentalmente eh que que tienen una
00:12:41instrucción genética ya programada,
00:12:43tiene la evolución lenta eh que te da el
00:12:46cambio genético, pero en los que existe
00:12:49aprendizaje tenés culturas que
00:12:51evolucionan. O sea, yo hizo justamente
00:12:53un laboro en donde me fijé en en los
00:12:55años 60 en el parque Pereira donde yo
00:12:57vivo cerca de La Plata, un ornitólogo se
00:12:59quedó varado, tomaba notas manuscritas
00:13:01de cómo cantaban los chingolos de la
00:13:03zona. este partitura, iba anotando la
00:13:05partitura,
00:13:06iba anotando la partitura, digamos,
00:13:07este, y en pandemia, ¿viste? No podíamos
00:13:09ir al laboratorio. Así que yo me fui al
00:13:10parque a hacer unos laboros ahí en
00:13:11pandemia y diseñamos unos programas de
00:13:15inteligencia artificial para ver si se
00:13:16cantaba lo mismo que en los 60 y
00:13:18y bueno, hay algunos gitazos que sí,
00:13:19¿no?
00:13:20Ah, claro, Let it be sigue siendo Lar B.
00:13:22Sí, sí, hay tres gitazos que se cantan,
00:13:24pero otros evolucionaron, ¿viste? Tamb.
00:13:26Está bueno, está bueno. Eh, estamos
00:13:27hablando con Gabriel Mitlin, eh, físico,
00:13:29profesor titular de la U, investigador
00:13:31de CONICET, e hizo este trabajo,
00:13:33fanático de los pájaros,
00:13:34fanático de los pájaros. Hizo este
00:13:35trabajo de qué cantan los pájaros, cómo
00:13:38interpretarlo. Eh, yo te voy preguntar
00:13:41también. Dale.
00:13:41No, no, esto es, pero como veníamos ya
00:13:43en el plan de flashear con estas cosas,
00:13:45eh, los animales que aprenden palabras,
00:13:47eh, tipo los loros, ponerle que vos les
00:13:49enseñas a repetir una cosa y ya la
00:13:51aprenden. Eh, puede ser que después en
00:13:53sueño sueñen con otras palabras que
00:13:54nadie les enseñó. ¿Tienen capacidad de
00:13:55producir lenguaje o?
00:13:56La verdad es que no lo sé. O sea, los
00:13:58loros es un mundo aparte.
00:14:01Tear contanos.
00:14:03Claro.
00:14:03¿Por qué es un mundo aparte de los
00:14:04loros?
00:14:05¿Por qué?
00:14:06Bueno, es que uno no está acostumbrado,
00:14:08pero son 10,000 especies y cada una es
00:14:10su mundo aparte. O sea, ya cada vez que
00:14:13me metí en una especie eh
00:14:15generalmente yo laburo mucho con
00:14:17ornitólogos y biólogos. Yo no soy
00:14:18biólogo, yo soy físico, me dedico al
00:14:20tema del canto, eh, pero tengo algunos
00:14:22colegas que de tanto en tanto me dicen,
00:14:24"Che, pero vos estudiaste tal especie."
00:14:26Y yo pienso que van a ser, no sé, dos o
00:14:27tres semanas que me pongo a mirar un
00:14:29tema y por ahí son 3 años que me quedo
00:14:30varado porque cada especie es un mundo,
00:14:33¿eh? Y entonces vos tenés la sabes que
00:14:35aprende con el canario, el giliero, son
00:14:374,000 especies, pero después tenes los
00:14:39loros, que es una solución que evolutiva
00:14:42donde también hay aprendizaje, pero es
00:14:43completamente distinta a la de los
00:14:44asinos. Su cerebro es distinto, sus
00:14:46núcleos neuronales son distintos,
00:14:48también lograron aprender, pero por un
00:14:50camino totalmente distinto al de un
00:14:52canario poner. Entonces, te puedes pasar
00:14:54la vida estudiando esas especies.
00:14:56Yo le quiero preguntar a Gabriel si con
00:14:58el mismo método si hay alguien
00:15:00estudiando, por ejemplo, el ladrido de
00:15:01los perros, ¿qué es lo que quieren
00:15:03decir? O o patrones en común.
00:15:06Bueno, yo te diría que no. Y el motivo
00:15:09es porque en términos de aprendizaje
00:15:11vocal los perros no aprenden. Justamente
00:15:14uno va hasta los pájaros porque los
00:15:16humanos esto de aprender a vocalizar lo
00:15:17compartimos con delfines, ballenas,
00:15:20algunos pocos mamíferos y después tenés
00:15:22un vacío hasta estas aves, las aves
00:15:24oscinas o los loros o los colibrídes. Y
00:15:27después evolutivamente hay un montón de
00:15:28especies en donde aprendizaje vocal no
00:15:30hay. Seguramente hay sueños, seguramente
00:15:32hay cosas recopadas, pero
00:15:34sí, de hecho los perros hacen unos
00:15:35sonidos cuando duermen.
00:15:36Exacto, exacto. Es
00:15:39yo yo te quiero
00:15:42ella quiere saber con qué sueña
00:15:43almendra.
00:15:44Qué suerte la mamá.
00:15:47Chivo. Cuando te vas de tu casa te dice,
00:15:49"Wow, el chivo, no te olvides de las
00:15:51correas."
00:15:52Gabriel, yo te quiero preguntar, eh,
00:15:53¿qué es lo que te maravilla tanto los
00:15:55pájaros que que te hace fanático y y si
00:15:58te pasaba también de chico?
00:16:00Bueno, la respuesta es no. Yo caí al
00:16:02tema de los pájaros un poco de
00:16:03casualidad. Hace 25 años, eh, era la
00:16:07época de los 90, cae un juez con un tema
00:16:10de corrupción y una grabación y demás y
00:16:12no conseguía quién lo ayudara a ver si
00:16:14la identidad de la persona que estaba en
00:16:15la grabación era la del acusado. Y el
00:16:19jefe de departamento me lo tira por la
00:16:20cabeza y me dice, "Mira, nadie le está
00:16:22dando bolilla a un juez, somos la
00:16:23universidad pública, tenemos que decirle
00:16:25algo. ¿Cómo se cómo se puede ayudar esta
00:16:27persona? Este, me empieza a interesar el
00:16:31tema de la producción vocal y un día voy
00:16:33a Estados Unidos a visitar unos colegas,
00:16:35doy una charla sobre esto y un biólogo
00:16:37me dice, "Y sobre la física del canto de
00:16:40los pájaros." Y yo me maté de risa, como
00:16:41se deben matar ustedes de risa con que
00:16:43haya alguien que estudia el canto de los
00:16:44pájaros. Y me cuenta la historia, dice,
00:16:46"No, mira que neurociencia es un modelo
00:16:48animal superinesante porque está el
00:16:50aprendizaje vocal y tal."
00:16:52y me fui metiendo un poquito, un
00:16:54poquito, otro poquito y después este te
00:16:56terminas copando porque ya te digo, es
00:16:57un problema así este infinito y muy
00:16:59cercano al mismo tiempo. O sea, me pasa
00:17:01que en este momento yo voy caminando por
00:17:03el parque, voy trotando, la mañana voy
00:17:05trotando al parque Pereira y me aparecen
00:17:07historias todo el tiempo. Entonces, para
00:17:10acá hay un oyente, por ejemplo, qué
00:17:18Ahí está.
00:17:20¿Y cuántos años tenés?
00:17:22Escúchame, eh, qué producción,
00:17:24Gabriel
00:17:25programa
00:17:25en algún sabemos que la que en general
00:17:29el el pensamiento de un científico no
00:17:31hace que de un día para el otro alguien
00:17:33grite Ureca por un descubrimiento, pero
00:17:35me imagino que en tu carrera tenés algún
00:17:38recuerdo de algo que te sorprendió, que
00:17:41dijiste, "Mirá y saliste corriendo a
00:17:43contárselo a alguien que probablemente
00:17:45no te dio de bola." Pero, eh, ¿cuál? Por
00:17:47eso no sabes lo que encontré.
00:17:49científico. Bueno, pará vos con los
00:17:51pajaritos todo el eh pero ¿cuál es el
00:17:53momento en el que dijiste no puede ser
00:17:55así la naturaleza de espectacular?
00:17:57Bueno, la la primera vez que se me
00:17:59ocurrió eh que uno que yo iba a poder
00:18:02sintetizar sueños e fue una una cosa un
00:18:06poco así este no buscada. Eh, un colega
00:18:10mío con el que yo colaboro, que de la
00:18:12Universidad de Uta me dice, "Ch, pero
00:18:13vos sabés que esta actividad en los
00:18:15músculos, este replay en el cerebro baja
00:18:17hasta los músculos. lo encontré anoche
00:18:18que y yo tenía por otro lado todo el
00:18:20aparataje matemático para convertirlo en
00:18:22canto. Entonces fueron esos trabajos
00:18:24mágicos en donde la idea viene de una
00:18:26conversación y me llevó media hora poner
00:18:30juntos los códigos. Entonces agarré los
00:18:32auriculares, empecé a pasar la
00:18:34conversión esa y me pasé toda la mañana
00:18:36escuchando con qué sonaba un pájaro y lo
00:18:38que me pasaba que no se lo podía contar
00:18:39a nadie, me reía solo, ¿viste? Porque
00:18:41decía, "No puede ser.
00:18:42Es que en tu familia debe serrado, ¿qué
00:18:43andás haciendo?" "No, estoy viendo qué
00:18:44sueñan los pájaros." Ah, dice Gabriel
00:18:46que
00:18:46es un disco de pineta. No, afónicos.
00:18:49Mis hijos, mis hijos me cargan y yo les
00:18:51digo que estoy muy orgulloso de que les
00:18:53di comer durante toda su vida estudiando
00:18:56el canto de los pájaros. Sí, claro.
00:18:57Se pueden quedar afónicos.
00:19:00La verdad que no sé.
00:19:01Y sabes si pueden tener pesadillas. Sí,
00:19:04eso te lo puedo decir.
00:19:05A ver,
00:19:06porque esto esto fue superinesante. Eh,
00:19:11en esto de estudiar si los sueños tenía
00:19:12algo que ver con eh el aprendizaje, se
00:19:15me ocurre estudiar una especie que no
00:19:17aprende. Por ejemplo, el venteo, ¿viste?
00:19:19El ventebo como el hornero son lo que se
00:19:21llaman subcinos. Entonces, no son del
00:19:23grupo de los que aprenden y hacen cosas
00:19:26mucho más aburridas. Dice Venteo o dice
00:19:29[ __ ] feo.
00:19:30Para mí esto es un Te fuiste un fin de
00:19:31semana a un feriado, te levantaste feo.
00:19:36[ __ ] feo.
00:19:37[ __ ] feo.
00:19:38[ __ ] feo.
00:19:39Bueno, y cuando sueña, sueña básicamente
00:19:41eso,
00:19:41que es un [ __ ] feo.
00:19:42Es un [ __ ] feo.
00:19:44Qué vida de [ __ ]
00:19:45Y y no pasaba mucho más. Pero el [ __ ]
00:19:48feo tiene otra vocalización que es muy
00:19:50rara que lo hace cuando se excita mucho,
00:19:52que yo un competidor o se encuentra con
00:19:54una hembra y otro competidor y demás.
00:19:57Entonces este hace un trino muy rápido,
00:19:59levanta las plomas en forma muy
00:20:01agresiva, parece un dinosaurio así tipo
00:20:02Jurassic Park, uno
00:20:06hijo de tigre, dice ahí,
00:20:09y entonces
00:20:12entonces este bueno, este becario estaba
00:20:14haciendo eso en la vida del becario,
00:20:15este estaba tratando de ver si soñaban
00:20:17cosas originales y raras como los
00:20:19canarios o soñaba [ __ ] este muy
00:20:22estereotipadas.
00:20:24Este, claro, si era estereotipa si había
00:20:27cosas arriesgadas para ver si estas
00:20:28variaciones raras tenían que ver con qué
00:20:30aprendieron o no. Y entonces me dice,
00:20:32"Mira, te grabé la vocalización de
00:20:35cuando el tipo está enojado." Entonces
00:20:37fuimos a las filmaciones en infrarrojo
00:20:39que hacíamos de noche para verificar que
00:20:41el tipo realmente estuviera dormido y
00:20:42demás. Entonces ahí estaba el tipo
00:20:44dormido, se veía la actividad muscular
00:20:45de que hace su trino, pero al mismo
00:20:47tiempo dormido y con los ojos cerrados
00:20:49levantaba todo su penacho.
00:20:51Entonces tenía toda la manifestación
00:20:53física de que estaba teniendo una
00:20:54pesadilla de enfrentamiento al mismo
00:20:56tiempo que soñaba con la vocalización.
00:20:59Perdón.
00:20:59Eh, sí, dale.
00:21:00No, no, no. Quería ver si algún pájaro
00:21:02suena eh sueña con cantos de otro
00:21:05pájaro.
00:21:06Ah, eso es recopado. E
00:21:11eso es recopado. No
00:21:12eso. El resto es una boludez que
00:21:13estuvimos hablando un rato,
00:21:14¿no? Porque está super bueno. No te lo
00:21:17puedo contestar. No lo sé. Entre
00:21:18científicos.
00:21:19Está bueno.
00:21:20Okay.
00:21:21¿Te llevas tare?
00:21:22Me llevo tarea.
00:21:23E Gabo dio una charla en TX Ro de la
00:21:25Plata donde contó esto en 2020 y desde
00:21:282020 hasta ahora pasaron un montón de
00:21:30cosas.
00:21:31especialmente en el campo que él
00:21:33trabaja, que es la física, la matemática
00:21:36detrás de estos temas. Una de las cosas
00:21:38que pasó es que apareció la inteligencia
00:21:39artificial.
00:21:40Claro.
00:21:41Eh, para los científicos que venían
00:21:42trabajando de una manera, aparece esto
00:21:44es como una especie de de revolución.
00:21:46Entonces, cambia mucho en general en
00:21:48estas disciplinas la forma en la que en
00:21:49la que trabaja.
00:21:50Mandas el audio del pajarito, chat GPT y
00:21:52te tiró a la [ __ ] 40 años de laburo de
00:21:55estudiando pájaro, ¿no? Más o menos. Y
00:21:57bueno, básicamente la idea es si toda la
00:21:59ciencia tradicional queda obsoleta,
00:22:01porque nosotros antes para predecir
00:22:03cosas tenemos que entenderlas y ahora
00:22:05Chat GPT te promete que te va a predecir
00:22:07cosas sin entender. Entonces, la duda es
00:22:10si realmente nos acercamos hacia un modo
00:22:13muy distinto
00:22:14para Pero él se especializa en
00:22:15inteligencia artificial. Ahora estás,
00:22:17querés contar un poquito qué es lo que
00:22:18estás haciendo y por ahí una buena
00:22:20manera de acercarse eso a eso es eh
00:22:23preguntarte qué qué significa entender
00:22:25qué es esto que vos decís que puedes
00:22:26hacer y que para ahí sospechas que la
00:22:27inteligencia artificial todavía no.
00:22:29Bueno, es que entender es justamente
00:22:32formularte una regla, formularte una
00:22:34regla, la que sea, y sentirte cómodo con
00:22:36esa regla. O sea, los humanos
00:22:37funcionamos así. Por ahí, si sos
00:22:39científico, te crees en las leyes de
00:22:40Newton, la física o lo que sea.
00:22:42Por ahí crees en la astrología y te
00:22:44aferrás a la astrología, pero vos salís
00:22:46al mundo pensando que tenés un modo de
00:22:49manejarte con los demás. Entonces, vos
00:22:51entendés el mundo, si tenés una regla,
00:22:53estás cómodo con esa regla
00:22:55y Sí, exactamente.
00:22:57Eh, la inteligencia artificial no hace
00:23:00eso. La inteligencia artificial no
00:23:01genera reglas, no abstrae reglas y
00:23:04mecanismos. O sea, se le presentan
00:23:06ejemplos, establece correlaciones de un
00:23:08modo cualitativamente distinto. Eh, así
00:23:11que bueno, sí, sobre la matemática, de
00:23:13cómo funciona y justamente las
00:23:15diferencias entre un cerebro verdadero y
00:23:18cómo funciona la inteligencia artificial
00:23:19es algo que estamos y
00:23:20en el futuro, ¿en qué se va a notar?
00:23:23Mira, yo creo que se hoy por hoy se nota
00:23:25en que el tipo de
00:23:26es más o menos lo que estamos empezando
00:23:28a ver o para vos en 10 años esto es se
00:23:30fue
00:23:32de control y cambió todo
00:23:34seguro que va a cambiar todo en el
00:23:35sentido de que hay un montón de trabajos
00:23:37y actividades que se van a hacer con
00:23:38inteligencia artificial, pero esta
00:23:41inteligencia artificial no tiene una
00:23:42arquitectura neuronal que tenga nada que
00:23:44ver con la arquitectura neuronal de un
00:23:46cerebro verdadero. Nosotros
00:23:47evolucionamos para otra cosa.
00:23:49evolucionamos para hacernos modelos,
00:23:50hacernos reglas, ver cómo funciona el
00:23:52mundo según nuestras reglas y predecir y
00:23:54las aprendemos en dos o tres ejemplos.
00:23:56No te convencés de dos o tres cosas y
00:23:59ahí vas con tu ideología por el mundo
00:24:01haciendo la tuya. La inteligencia
00:24:03artificial tiene otra arquitectura
00:24:05neuronal que fue diseñada para otra
00:24:06cosa, completamente distinta y entrenada
00:24:09con infinitos ejemplos, sobre todo en
00:24:12particular de lenguaje lo que ya se dijo
00:24:14en el mundo. Entonces, lo que puede
00:24:16hacer inteligencia artificial es
00:24:17ayudarte infinito en predecir la
00:24:20siguiente palabra que vos tenés en
00:24:22función de lo que se dijo en la historia
00:24:23de la humanidad, pero no tiene ni a
00:24:26palos el tipo de inteligencia que tiene
00:24:28cualquier ser vivo que evolucionó para
00:24:30vivir en el mundo, encontrar patrones y
00:24:31arreglárselas. Así.
00:24:33El otro día hablamos que eh, o sea, como
00:24:36la inteligencia artificial no entiende,
00:24:39o sea, no comprende de la forma en la
00:24:40que comprendemos nosotros. Las preguntas
00:24:43que hoy nos hacemos nosotros sobre estos
00:24:45temas, por ejemplo, todas las que
00:24:46hicimos hoy acá sobre los pájaros, son
00:24:48preguntas que tienen que ver con cómo
00:24:49nos afectan a nosotros, cuáles son
00:24:50nuestras creencias, etcétera. Sin esas
00:24:52creencias, todas esas preguntas serían
00:24:54distintas. Entonces, una buena pregunta
00:24:56es, ¿cómo van a ser los científicos de
00:24:59dentro de 20 años, o sea, los que ahora
00:25:00están en la escuela, que van a verse
00:25:02criado y van a ver desarrollado toda su
00:25:04actividad científica con inteligencia
00:25:06artificial? ¿Cómo pensas que van a ser
00:25:08vos? Bueno, para mí es la gran pregunta
00:25:10porque yo creo que la decisión
00:25:12intelectual más importante que que tiene
00:25:15que tomar un científico joven hoy cuando
00:25:16se forma es en qué medida va a ser lo
00:25:18que yo llamo ciencia interpretativa,
00:25:20tratar de entender mecanismos y por qué
00:25:22funcionan las cosas o el que va a ser
00:25:23ciencia de datos. Hoy por hoy un pibe
00:25:25joven decide eso fundamentalmente y el
00:25:28que hace ciencia de datos va a ganar
00:25:29mucha más plata, va a resolver problemas
00:25:30mucho más rápido y va a ser una
00:25:32actividad intelectual completamente
00:25:34distinta de aquella a la que lo formamos
00:25:35hasta ahora.
00:25:37E estamos hablando con Gabriel Mlin, es
00:25:40científico. Vos te das cuenta, por lo
00:25:42menos que sabe de cosas porque tiene los
00:25:44antiojos colgando. Nadie que no tenga
00:25:46los antiojos colgando en el cuello como
00:25:48un collar a mano, no es alguien que
00:25:49sabe. Puede ser un mecánico, que sabe de
00:25:51autos, puede ser un piloto de avio, pero
00:25:53sabe de temas.
00:25:54Perdón. Y por una cosa más sabes que
00:25:56sabe de temas porque la pregunta que más
00:25:58le gustó es la que no pudo contestar.
00:26:00Bien,
00:26:01está muy bien, pero
00:26:01¿y por qué dijo no sé dos veces?
00:26:03Yo le quiero preguntar por algo. No sé.
00:26:07Lejos,
00:26:07no, pero eso ya lo sabíamos antes de
00:26:08venir. Pero yo le quiero preguntar algo,
00:26:11eh, me lo contó un pajerito, pero le
00:26:12quiero preguntar algo que que es
00:26:15importante, que es eh para mí, para ir
00:26:17cerrando algo igual puede volver otro
00:26:19día, pero en el futuro la educación,
00:26:22porque vos decís, el científico está
00:26:24como vieja escuela o alguien dentro de
00:26:2620 años se va a formar ya con
00:26:27inteligencia artificial. El sistema
00:26:29educativo no puede ignorar todo lo que
00:26:32está viniendo, es decir, o vamos a
00:26:33seguir con lo mismo porque es algo que
00:26:35le hace bien a aprender tu forma de
00:26:37pensar y a su vez aprenderemos a estas
00:26:39herramientas.
00:26:40Mira, yo hace muchos, bueno, muchos
00:26:41años, hace 4 años doy un curso que se
00:26:43llama Inteligencia artificial y sistemas
00:26:46dinámicos aplicados a análisis de datos
00:26:48para que la gente vea los luces y
00:26:50sombras de un modo o de otro.
00:26:52Chamulla mucho igual el chat GPT
00:26:54chamuya infinito, pero pero la verdad
00:26:57que es una discusión. Yo no sé cómo va a
00:26:58evolucionar, cómo lo vamos a integrar de
00:27:00una manera en que no nos mate lo más
00:27:02interesante que tenemos los humanos, que
00:27:04es hacernos las preguntas de cómo
00:27:05funcionan las cosas e inventarnos la
00:27:07nuestra. O sea, la integración de eso es
00:27:10el desafío más grande. Y cómo se va a
00:27:11resolver, no lo sé. Yo probablemente voy
00:27:13a estar jubilado, pero me parece que es
00:27:15el gran desafío educativo
00:27:17y además hay algo que el PIB tiene que
00:27:19aprender a razonar a todo porque eso es
00:27:22lo que él necesita más allá que porque
00:27:23si no le daríamos la calculadora que
00:27:25está hace ya muchísimos años en primer
00:27:27grado y él tiene que aprender a hacer la
00:27:29cuenta aunque después sea calculadora,
00:27:31¿no? Hay algo de eso.
00:27:32Sí, yo creo que ahora estamos un poco
00:27:34asustados porque cada vez que viene una
00:27:35nueva tecnología nos asustamos, o sea,
00:27:37cuando aparecieron los talleres este
00:27:39todo el mundo salió a quemar los
00:27:40talleres porque nos íbamos a quedar sin
00:27:41laburo. Cuando aparecieron los autos,
00:27:43toda la gente que manejaba carros y
00:27:45caballos, este, se asustó. Y creo que
00:27:47ahora estamos un poco también
00:27:49sobrereaccionando porque es una
00:27:50tecnología muy nueva y tenemos susto.
00:27:53Eh, yo creo que el día de mañana lo
00:27:54vamos a integrar, como decís vos, este,
00:27:56armoniosamente, eh, tratando de entender
00:27:59mecanismos y apoyándonos y utilizando
00:28:01inteligencia artificial. O sea, miedo a
00:28:02mí no me da. Lo que sí es un momento de
00:28:06mucho vértigo.
00:28:07Bien,
00:28:07ayer estaba hablando con con otra
00:28:09persona que también trabaja en ciencia y
00:28:11estamos hablando del futuro. Futuro es
00:28:13un tema enorme y que seguramente la
00:28:16traigan en algún otro momento a esa
00:28:17persona. Y lo que me decía es, nosotros
00:28:20en general pensamos en el futuro con las
00:28:22herramientas del presente y en un
00:28:24contexto en donde sentimos que hay
00:28:26guerra, lío por todos lados, que se está
00:28:29armando eh tremendo bardo, que está en
00:28:31la inteligencia artificial que pareciera
00:28:32que nos va a reemplazar, etcétera, se
00:28:34nos ocurren futuros que son
00:28:35catastróficos, pero esto pasa siempre y
00:28:38después esos futuros no suceden de la
00:28:40manera en la que nos habíamos imaginado.
00:28:41Entonces, no sabemos cómo va a ser ese
00:28:43futuro.
00:28:44Tampoco son bárbaros
00:28:45y tampoco necesariamente son bárbaros o
00:28:47son distintos. Es la distopía que
00:28:48imaginamos, pero es otra.
00:28:49Pero cuando estamos en momentos de
00:28:50bonanza y el mundo está bien, nos
00:28:52imaginamos futuros perfectos y hermosos,
00:28:53digamos, vola al futuro y un montón de
00:28:55otras de otras series mostraban un
00:28:57futuro mucho más lindo que el que nos
00:28:59podemos imaginar ahora. probablemente no
00:29:01es ni uno ni otro, pero eh es pensar de
00:29:04alguna forma eh en el futuro, pero en
00:29:06realidad para afectar el presente, ¿no?
00:29:07Para pensar en un futuro eh extraño.
00:29:09Gabo va a estar dando una charla ahora
00:29:12sobre cómo inteligencia artificial está
00:29:13afectando eh la manera de pensar en en
00:29:16la ciencia, especialmente en lo que en
00:29:18lo que él hace el próximo 28 de
00:29:20septiembre en el próximo evento de TDX
00:29:23Río de la Plata.
00:29:23¿Dónde es? Es en el centro de
00:29:25convenciones Buenos Aires, que es ahí al
00:29:27lado de la derecho. ¿Dónde me puedo
00:29:29anotar?
00:29:30Y tdxrídelaplata.org
00:29:32pueden conseguir sus entradas.
00:29:34Lo maneja a fondo o medio abuelo de
00:29:35pájaro.
00:29:39¿Cuántos chistes de estos te hacen? Son
00:29:40insoportables.
00:29:41Es el cierre de la columna.
00:29:42Deben hacer. No,
00:29:43no. No hagas más chistes. De verdad,
00:29:45quedamos con el [ __ ] no lo hagamos.
00:29:47Estuv buenísimo.
00:29:49Gabriel por venir. H, muchas gracias.
00:29:51¿Qué pasó, Claudio?
00:29:54de acá porque realmente ch
00:29:55nos gustaría saber qué quiere decir este
00:29:56pájaro.
00:30:02Los dos juntos.
00:30:03Solo me queda decirte perdón, perdón,
00:30:06por tan poco. Perdón a los oyentes.
00:30:09No tengo Martín Fierro que devolver,
00:30:11pero entiendo por qué no lo tenemos.
00:30:12Gracias.
00:30:14[Música]
00:30:15Urbana
00:30:16Play 1043.
00:30:18[Música]
00:30:20Somos la radio que
00:30:24desde cualquier