LUCIANA FERRER - Urtubey no tenía razón
Maldición Va A Ser Un Día Hermoso - 13/4/2018 - Duracion: 19:43
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Transcripción
00:00:00vigencia artificial para predecir con 5
00:00:02o 6 años de anticipación como minority
00:00:05report el nombre y el domicilio de la
00:00:08niña futura adolescente predestinada a
00:00:10tener un embarazo no deseado la idea por
00:00:13lo que entendemos por lo que explicó es
00:00:15que con la inteligencia artificial según
00:00:17rasgos fisonómicos que es al aziziya
00:00:23con un 86 por ciento precisión ojo lo
00:00:26que lo que plantea es que hay un error
00:00:28del 14 un 14 por ciento es un problema
00:00:30basado en las cuestiones geográficas en
00:00:32datos biométricos
00:00:37en encuestas que se hicieron
00:00:38adolescentes en la provincia eso se
00:00:41carga en un algoritmo y te tira con un
00:00:42determinado dato hay un objeto tomarán
00:00:45una vez que sepan
00:01:01de que hay una cadena
00:01:06en una cadena muy importante que está
00:01:07acá
00:01:26se le piden disculpas cuando llega la
00:01:28casa de la hija le cuenta que ya quedó
00:01:30embarazada entonces ya está muy buena es
00:01:32cuando usted es un montón de privacidad
00:01:35qué datos le estás dando al sistema y
00:01:37qué datos se puede prever eso se puede
00:01:40hacer se hace en la actualidad y si se
00:01:42hace se hace bien esa es la gran
00:01:44pregunta lo que dijo el gobernador tiene
00:01:46sentido se puede hacer y de qué manera
00:01:48lo están haciendo y tener respuesta a
00:01:49esto yo no tengo la respuesta pero lo
00:01:52que pasó el día en el día de ayer fue
00:01:53que el laboratorio de inteligencia
00:01:55artificial aplicada de la facultad de
00:01:57ciencias exactas de la universidad de
00:01:58buenos aires se sacó un comunicado sobre
00:02:00de qué manera estos datos se pueden
00:02:02utilizar hacen una crítica desde el
00:02:04lugar mucho más técnico que una cuestión
00:02:07periodística así que por eso vamos a
00:02:09hablar con una de las investigadoras del
00:02:11laboratorio es luciana la doctora
00:02:13solución a ferrer es investigar
00:02:15pertenece obviamente la inteligencia
00:02:17artificial aplicada de la facultad de
00:02:19ciencias
00:02:20[Música]
00:02:24que tanto bien gracias por atendernos y
00:02:27estar con nosotros antes que nada vamos
00:02:31al hecho frío duro de los datos y de la
00:02:36inteligencia artificial hoy sabemos que
00:02:38es debido
00:02:40que la inteligencia artificial debido a
00:02:42buenos algoritmos y a buenos estudios ya
00:02:46sea decir que con el google streetview
00:02:48podríamos saber cómo va a votar un
00:02:51estado por lo menos en eeuu lo cual dice
00:02:53bueno
00:02:54viendo a todos viendo un montón de cosas
00:02:57se sacan con alta precisión estos datos
00:03:01que se están diciendo están así conocer
00:03:04su mano se podría estrés si estamos
00:03:06poniendo más de lo que hay que poner
00:03:07sobre la inteligencia artificial por el
00:03:09momento
00:03:11bueno en este caso que mencionadas y en
00:03:14el caso de facebook en que predecían por
00:03:17ejemplo la raza y la etnia de la persona
00:03:22yo creería que lo están haciendo de
00:03:25verdad y que tienen una cantidad de
00:03:28información brutal por ejemplo en
00:03:31facebook sobre la persona sobre el
00:03:33individuo con toda esa información yo
00:03:36creería que es muy factible que lo estén
00:03:40haciendo después se debe hacer o no
00:03:45estamos estamos hablando de la
00:03:47observación social dirigió todo el
00:03:50técnico prácticamente tienen tanta
00:03:53información sobre uno como individuo que
00:03:56sí en los modelos de inteligencia
00:03:59artificial permiten aprender
00:04:02y patrones en los datos de manera que no
00:04:05pueda predecir cosas tan complejas como
00:04:07esas que estaba funcionando entonces de
00:04:09alguna forma estábamos construyendo el
00:04:11destino a medida que nos íbamos moviendo
00:04:13no nos damos cuenta porque recién ahora
00:04:15que alguien puede analizar en poco
00:04:16tiempo tantos datos nos damos cuenta que
00:04:18si es que si uno tiene una mirada más o
00:04:21menos lógica por decirlo alguna forma
00:04:22podemos predecir qué va a pasar casi
00:04:24indefectiblemente casi parece de
00:04:26saramago esto no nos en todos los
00:04:29aspectos y no con 100% de eficacia para
00:04:35cuando nosotros decimos se puede hacer
00:04:37siempre viene calificado con un número
00:04:41lo puede hacer con esta precisión
00:04:44y el 60% de los casos donde no le pidas
00:04:49en el caso de facebook y en este otro
00:04:54caso que estaba mencionando la verdad
00:04:55que no sé cuáles eran los números que
00:04:57venían asociados con esa predicción y
00:04:59perdón alcalá y esa predicción aumenta
00:05:02con no con la potencia del algoritmo
00:05:04sino con la cantidad de datos que uno le
00:05:07puede brindar cuánto más datos tengas
00:05:09más más preciso es si las dos cosas
00:05:13ok varias cosas en realidad primero es
00:05:16tener muchos datos obviamente es una
00:05:18ventaja y después la calidad de esos
00:05:21datos qué información tienen cuán cuán
00:05:24poderosa qué información que tienen para
00:05:26predecir eso que quieres predecir y
00:05:28después obviamente que los
00:05:30investigadores que hayan hecho un
00:05:32algoritmo hayan hecho lo mejor posible
00:05:35es fundamental que el algoritmo sea
00:05:37bueno porque si el algoritmo es de
00:05:39alguna forma un listado del 1 hasta el
00:05:41final de las órdenes que tienen que ir
00:05:43en un orden y en una búsqueda de datos
00:05:47muy precisa para que el algoritmo sea
00:05:49más preciso
00:05:50sí
00:05:52los algoritmos aprenden y aprenden
00:05:56solamente hasta donde su estructura les
00:06:00permite
00:06:02tienen cierto es difícil describir el
00:06:06alto nivel pero tienen ciertas
00:06:08capacidades como si fuera la
00:06:11inteligencia potencial del algoritmo
00:06:13cuánto puede aprender
00:06:16si hay algo ritmos que solo pueden
00:06:18aprender relaciones muy sencillas y por
00:06:20más que le des un millón de datos van a
00:06:23aprender lo más lo más simple que hay en
00:06:25los datos nada más después de algoritmos
00:06:27que potencialmente pueden aprender un
00:06:29montón y si les das billones en realidad
00:06:32de datos cómo tienen amazon facebook
00:06:38potencialmente pues pueden generar
00:06:41modelos muy complejos que pueden
00:06:43predecir cosas asombrosamente bien
00:06:44luisiana en este caso en lo que dijo el
00:06:47gobernador urtubey lo que está
00:06:48prediciendo alguna forma es el cómo se
00:06:50va a comportar socialmente una persona
00:06:52desde que es una niña porque dice en
00:06:54predicción de embarazo adolescente con 5
00:06:57o 6 años de antelación es decir que esta
00:06:59chica está dando datos de cuando ella
00:07:00está dentro de la etapa de la infancia y
00:07:02el cambio que se produce entre la
00:07:04infancia adolescencia es mucho como para
00:07:06poder predecir lo que vos crees no
00:07:07éxitos claro cuáles o cuáles podrían ser
00:07:10algunos de los patrones que se pueden
00:07:11llegar a tomar para inclusive predecir
00:07:13el domicilio o si te parece una
00:07:15barbaridad lo que dijo y qué es una cosa
00:07:17imposible de hacer
00:07:20no por muchas razones hay varias razones
00:07:24técnicas por las cuales creemos que el
00:07:26resultado sabemos que el resultado es
00:07:29inválido mientras
00:07:32nos estamos basando todo el análisis que
00:07:34hicimos ayer nos juntamos varios en el
00:07:36laboratorio y nos pusimos a mirar código
00:07:39que está creemos asociado a esto a esta
00:07:43declaración de youtube hay un
00:07:47desarrollador que hizo el código que
00:07:50entendemos empleado de microsoft puso
00:07:53una descripción muy detallada de lo que
00:07:55hicieron
00:07:56entendemos que eso es lo que hicieron y
00:07:59que no nos digan que no si no es así y
00:08:02en tal caso que liberen el código que
00:08:04realmente usaron entonces auditamos y
00:08:06sacaremos un beat kleiman en este caso
00:08:09pero a partir de si ustedes que analizan
00:08:11más tiempo que ese es el código que
00:08:13ellos usaron encontramos varios errores
00:08:15muy importantes muy grosos que hacen que
00:08:19es básicamente los resultados de animal
00:08:21no no es verdad
00:08:24con cómo hicieron el experimento no es
00:08:27verdad que la eficacia del algoritmo sea
00:08:3186 no se puede saber calidad cuál es la
00:08:34eficacia porque lo hicieron mal toman
00:08:36hecho si quieren les explicó los
00:08:37detalles técnicos pero bueno hay varias
00:08:39las cuales
00:08:42lo que hicieron es incorrecto hay una
00:08:45muy grave
00:08:46y básicamente en la conclusión es si les
00:08:50hubieran dado al amor y no le hubieran
00:08:52dado basura igual le iba a dar más o
00:08:55menos 80 y algo por ciento de precisión
00:08:58o sea no importaba qué información le le
00:09:00daban al gobierno igual les iba a dar
00:09:02ese claro porque está hecho
00:09:08y le pidieron de inteligencia artificial
00:09:12lo que le gustaría que la inteligencia
00:09:13artificial desde que era un trampa
00:09:16básicamente está acertado pero no a
00:09:18propósito creemos que es un error un
00:09:20cero porque es difícil hacer esto y
00:09:24entendemos que el desarrollador que lo
00:09:26hizo por ahí le faltaba el conocimiento
00:09:29técnico profundo que hace falta para
00:09:31hacer estas cosas bien que son complejas
00:09:34hay gente que estudian muchos muchos
00:09:35años para salud
00:09:38el mismo dice que en dos semanas lo hizo
00:09:40al algoritmo bueno tenía mucha gente
00:09:44trabajando muy inteligente pero más allá
00:09:46de eso ilusiona que llegará el momento
00:09:48en que
00:09:51y mucha gente
00:09:56llegará el momento en que tanta
00:09:58investigación y desarrollo lleve que el
00:10:01algoritmo empieza a escribir sus propias
00:10:03líneas de código para poder subsanar lo
00:10:06que el programador no le dio antes no sé
00:10:09si soy claro que que para ir aprendiendo
00:10:12tiene que escribir cosas que no son
00:10:14escritas por qué no fueron pre pensadas
00:10:16por los programadores entonces tiene que
00:10:18escribir nuevas líneas de código
00:10:21eso existe es aprendizaje con refuerzo
00:10:26lo usan por ejemplo para enseñarle a
00:10:28helicópteros a volar de juguete
00:10:32si se cae el helicóptero aprendió que lo
00:10:34que hizo no estaba bien y reescribir el
00:10:36código y no son líneas de código son
00:10:41parámetros de un algoritmo
00:10:43pero es básicamente eso si está como
00:10:45reescribiendo el código que usa para
00:10:47para volar y lo está reescribiendo
00:10:50dinámicamente aprendiendo de sus errores
00:10:52y eso eso ya existe funciona en algunas
00:10:55tareas funciona muy bien
00:10:58genérico que lo puedes aplicar para
00:11:01cualquier tarea y te va a funcionar
00:11:03sin crimen o la inteligencia artificial
00:11:04que funcionan para millones de cosas que
00:11:06nos hace la vida muy agradable a los
00:11:08humanos nos está empezando a traer un
00:11:10poco de ruido cuando empieza a afectar
00:11:14ya no es nuestra privacidad por la
00:11:18privacidad sino que nos está poniendo en
00:11:21un nivel de especie cada vez más bajo
00:11:23con espacios previsibles esos
00:11:25estudiables a niveles masivos normal nos
00:11:29no individualidades todavía pero creo
00:11:31que vamos a poder estar en
00:11:33individualidades dentro de poco no estar
00:11:36en la planta media filosófica y final y
00:11:37te agradezco mucho que te hayas
00:11:39comunicado pero gustaría eso no creo que
00:11:41no estamos sintiendo muy flojos como
00:11:42especie con la inteligencia artificial
00:11:44no encontramos como alguien que hayan
00:11:47creado por nosotros pero como como que
00:11:49parece que tiene una vida propia que no
00:11:51es todavía tan así no me parece que es
00:11:54más bien una sensación que la realidad
00:11:58ya
00:12:00realmente no es tan poderoso como
00:12:02pensamos que es es delicado y hay cosas
00:12:05que pueden predecir pero no está
00:12:07haciendo magia no está haciendo nada lo
00:12:09que está haciendo es lidiar con una
00:12:11cantidad de datos enorme que un ser
00:12:14humano como individuo no podría hacer si
00:12:17un individuo no podía aprender de
00:12:20millones de datos en una vida entera no
00:12:23llegaría a hacerlo entonces si es como
00:12:26un conjunto de humanos trabajando para
00:12:29aprender algo al mismo tiempo por ahí
00:12:31podría ser lo mismo que la máquina no
00:12:34hay magia detrás no hay nada
00:12:37místico está aprendiendo de muchos datos
00:12:39y para ciertas tareas eso es suficiente
00:12:41para que esté de muy bien la predicción
00:12:43para otras tareas no tanto y el humano
00:12:45es como christa leem el número no quiere
00:12:48analizar en el fondo que las respuestas
00:12:50que están dando son de preguntas que
00:12:52estamos haciendo
00:12:53obviamente claro o sea esa es la otra
00:12:57etapa si las cosas están bien hechas
00:13:00lo importante en realidad es que
00:13:03entiendas que pregunta estás preguntando
00:13:07que lo estés haciendo bien y después que
00:13:09le estés usando dentro de los límites de
00:13:12lo que nosotros como sociedad queremos y
00:13:15esa es la parte que nos está fallando
00:13:17todavía me parece la tecnología está
00:13:19avanzando más rápido que la regulación
00:13:22al respecto si hay cosas que se están
00:13:24haciendo con la tecnología que nosotros
00:13:26tendríamos que como sociedad
00:13:28tendríamos que haber regulado
00:13:31y como que vamos por detrás de la
00:13:33tecnología un poquito cuando pasan las
00:13:35cosas decimos bueno
00:13:43pero nos estamos tropezando con los
00:13:46datos a veces también no digo el piscis
00:13:48y bueno como nos regulamos esto y ahora
00:13:51de mucha gente buena voluntad dice
00:13:52porque no nos dimos cuenta lo estamos
00:13:53viendo ahora tal cual bueno por eso
00:13:57sentimos nosotros como investigadores en
00:13:59este tema una responsabilidad de generar
00:14:02conciencia de que estas cosas pueden
00:14:05pasar de que se pueden hacer muy mal y
00:14:07de que no alcanza con que un
00:14:09desarrollador escriba un rigorismo y
00:14:10después salga un gobernador a hablar de
00:14:13los resultados es muy importante
00:14:16que haya un tercero un auditor del
00:14:19código que el código sea abierto que
00:14:21entendamos los datos en profundidad que
00:14:23entendamos el largo aliento en
00:14:24profundidad porque puede ser cualquiera
00:14:26como es este caso y también ser poco más
00:14:31allá del tema moral que es re complejo y
00:14:32que yo no me meto porque no es mi área
00:14:35está el tema técnico que tiene que ser
00:14:38tiene que estar hecho correctamente para
00:14:40que alguien salga a decir una cosa tan
00:14:43grossa como podemos predecir embarazos
00:14:45con eficacia pusiera de aprender
00:14:49muchísimas gracias programa
00:14:52muchas gracias por habernos atendido y
00:14:55ser tan clara en tus palabras
00:14:59luciana el auto la ilusión de formar
00:15:01investigadora del conicet del
00:15:03laboratorio de inteligencia artificial
00:15:04aplicada va de vuelta
00:15:08luego de charlar con esta gente
00:15:11porque tiene una visión realmente del
00:15:13poder que tienen o no fantasean sobre el
00:15:15poder que tiene
00:15:18y es un poco con esta charla podemos
00:15:20hablar que fue con el congreso y la
00:15:24prensa de nuevo como hacen todo esto y
00:15:26que un poco porque quería llevar a la
00:15:28discusión es que las preguntas que las
00:15:32respuestas que tiene facebook es por
00:15:34preguntas que hicieron otros
00:15:40interesa un montón que levantan la mano
00:15:42para mucha vergüenza es decir que ya no
00:15:47ven las preguntas y por qué hacen esto
00:15:49pero está bueno la tecnología ganó y es
00:15:52el humano el que fue a buscar esta
00:15:53pregunta esta respuesta está bueno uno
00:15:55de los datos que menciona luciana
00:15:57también que tiene que ver la doctora luz
00:15:59la doctora luciana con abrir los
00:16:01algoritmos para que la gente los conozca
00:16:02y se puede investigar realmente qué es o
00:16:05cómo están funcionando y si vos querés
00:16:07respuestas también está bueno saber cómo
00:16:09llegaron a esas respuestas y saber cuál
00:16:11fue el camino por el que se pasó y por
00:16:14otro lado una cosa que siempre rompemos
00:16:16que es que si el estado invierte en
00:16:19luciana el laboratorio
00:16:21en construir en hacer papers porque el
00:16:24estado no va a esos laboratorios hacer
00:16:27estas cosas bien
00:16:33la lógica porque es el jefe de los
00:16:41poderes ejecutivos ciudadanos
00:16:44provinciales nacionales y como gente que
00:16:49hace preguntas y contesta así saber si
00:16:53un informe que les llegó en algún
00:16:54momento y que sin un informe
00:17:02[Música]
00:17:06tampoco puedes repetir todo lo que
00:17:08escucha no ni siquiera decimos acá
00:17:12y sensibilidad
00:17:15[Música]
00:17:16tus sueños se detonan
00:17:19y ella se desplaza
00:17:21a toda velocidad
00:17:24por tu cuerpo
00:17:27en fin la posición
00:17:29el efecto es único
00:17:37[Música]
00:17:39soy es que puedes bañarte afeitarte con
00:17:41un solo producto prueba el nuevo jabón
00:17:44that man care su fórmula 2 en 1 limpia
00:17:47ayuda a hidratar la piel protegiéndola
00:17:49durante el afectado para una piel
00:17:51cuidada y visiblemente saludable
00:17:53sabías que existe un lugar donde se
00:17:55venden las mejores tortas y medialunas
00:17:57de buenos aires azul en pastelería de
00:18:00autor casa de té desayunos y meriendas
00:18:02conoce más en www.lan.com puntos o en
00:18:06facebook.com barra azul en pastelería te
00:18:09vas a tentar a julen avenida emilio
00:18:12castro 69 28 6 14 08 y gt cava teléfono
00:18:16011 46 86 42 07 fin de semana de cárcel
00:18:22del viernes al domingo aprovechar libri
00:18:25market 70% de descuento en la segunda
00:18:27unidad en marcas elegidas de otros
00:18:29aderezos café te yogures desodorantes
00:18:31corporales limpiadores rollos de cocina
00:18:32hay bajas con macarthur en snacks y
00:18:35salchichas 3 por 2 en marcas de cervezas
00:18:37y jugos
00:18:38además paleta a 99 pesos con 90 el kilo
00:18:40este fin de semana
00:18:42benyakar fuego verde 13 15 abril de 2008
00:18:44posible para más información con 79
00:18:46puntos el punto computadora queríamos a
00:18:48pasar de principiante chef sólo
00:18:50necesitas 5 segundos de sabor a voz para
00:18:53transformar tus milanesas en las mejores
00:18:56me las que no vas a poder dejar de comer
00:18:58ingresas ahora puntocom y descubre
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00:19:26[Música]
00:19:29buen día muchos todos cómo están soy de
00:19:32acá es alta
00:19:33y me parece rarísimo que en gobernada se
00:19:35ponga a invertir plata por gente de
00:19:38microsoft para prevenir embarazos pero
00:19:40acá todavía no hay clases