PROS y CONTRAS de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Adrián PAENZA con Flor HALFON
Demasiada Presión - 5/5/2026 - Duracion: 27:45
Transcripción
00:00:00cabeza.
00:00:00Bueno, y uno de de esos problemas
00:00:02pendientes que que era lo que
00:00:05conversábamos ayer tenía que ver con la
00:00:06inteligencia artificial. ¿Está bueno o
00:00:08no? Eh, la inteligencia artificial y
00:00:12allí un montón de corchetes.
00:00:15Bueno, el asunto es que hace dos o tres
00:00:18días yo por quiero poner en contexto lo
00:00:22siguiente. Por razones totalmente
00:00:24casuales, en los últimos dos o tres
00:00:27meses han fallecido varios amigos míos.
00:00:30varios queridos de muchos años,
00:00:31etcétera. Uno en particular, este, que
00:00:34estaba cuidando a otro, digamos, que
00:00:36terminó falleciendo, él tenía unos
00:00:39síntomas en donde tenía la orina, este,
00:00:42no orinaba con el color natural, sino
00:00:45que orinaban con un color muy oscuro y
00:00:47etcétera, pero prefirió no ir al
00:00:49hospital hasta que terminara y se
00:00:51resolviera la situación de su compañero,
00:00:54su amigo, este, que bueno, se murió.
00:00:57Entonces fue a hacerse ver al hospital y
00:00:59le dijeron que tenía lo tenía que
00:01:02intervenir y le hicieron una pruebas,
00:01:04descubrieron que tenía cáncer de
00:01:05páncreas y le dijeron que tenía para
00:01:07vivir entre 2 y 4 meses. El hecho que en
00:01:10menos de 3 semanas se murió. Ahora,
00:01:14[carraspeo] yo no soy médico. Todo lo
00:01:16que diga a partir de ahora puede ser
00:01:18perfectamente cuestionado por gente que
00:01:20sabe y que va a decir, "Este tipo no
00:01:22sabe de lo que habla." Sin embargo, hay
00:01:25una cantidad de cosas. La inteligencia
00:01:27artificial ha generado, yo estoy
00:01:29involucrado por diferentes razones desde
00:01:31hace más de 11 años con temas de
00:01:33inteligencia artificial, hace que mucha
00:01:35gente elabore teorías sobre el peligro
00:01:38que representa y por supuesto que
00:01:41representa un peligro y representa un
00:01:43peligro no solamente porque se manejan
00:01:45las armas a control remoto, digamos así,
00:01:48y entonces Estados Unidos puede atacar a
00:01:50Irán, a Israel lo puede hacer con Gaza o
00:01:53con jebola, lo que fuere, donde ya no ni
00:01:55siquiera intervienen en los humanos, o
00:01:56sea, se mata, se se designan, se diseñan
00:02:00las armas de manera tal que vayan con
00:02:02una precisión inimaginable y etcétera,
00:02:04todo como subproducto de la inteligencia
00:02:07artificial. Frente a eso, la reacción
00:02:09del humano sensible, es decir, es una
00:02:11locura lo que estamos haciendo. ¿Cómo
00:02:13puede ser de que se diseñen armas que
00:02:16tengan estas características? Entonces,
00:02:19estamos en una posición en donde
00:02:20tendemos a entender la inteligencia
00:02:23artificial como una cosa terrible.
00:02:26También en algún momento en la historia
00:02:27apareció la energía nuclear. Ahora,
00:02:29cuando aparece la energía nuclear, la
00:02:31energía la ciencia no tiene moral. Vos
00:02:34podés usar la la energía nuclear como
00:02:37una fuente alternativa de energía, en
00:02:39cuyo caso es algo muy positivo. O podés
00:02:42utilizar la energía nuclear para tirar
00:02:44una bomba atómica y matar 200,000
00:02:46personas. Entonces, el que toma la
00:02:48decisión sobre qué es lo que va a hacer
00:02:50con esa herramienta es, en definitiva,
00:02:52el hombre. Ahora el hombre
00:02:54que tampoco tiene moral. Ah,
00:02:58perdón,
00:02:58que tampoco tiene moral, ¿no? A veces
00:03:00sí, a veces no. Pero que tenés razón
00:03:03también, [risas] pero resulta que hace
00:03:05muy pocos días este digamos hay un
00:03:08cáncer, como venía diciendo el cáncer de
00:03:10páncreas, que es un cáncer muy agresivo,
00:03:13que cuando se detecta ya es es está en
00:03:16un estado terminal en donde hay muy
00:03:19pocas posibilidades. No digo ninguna
00:03:21porque puede ser que en este momento
00:03:23haya gente escuchando el programa que
00:03:24está afectada de cáncer de páncreas y
00:03:27esto no significa que sea una sentencia
00:03:28de muerte, pero las estadísticas indican
00:03:32que es muy poco probable que tenga éxito
00:03:35y que tenga una vida, digamos, de muchos
00:03:38años. Ahora, frente a esto, la
00:03:41inteligencia artificial, un modelo que
00:03:43se hizo en la Universidad de Washington
00:03:45y que recogió la gente de la medio
00:03:47clínica en Estados Unidos,
00:03:49descubrieron,
00:03:51lo voy a decir en términos sencillos,
00:03:52que son los que yo entiendo. Médicamente
00:03:55alguien podría decir, "Mira, esto no es
00:03:57exactamente así." Entonces, concédanme
00:04:00que no es exactamente así, pero que yo
00:04:02de esta forma lo entiendo.
00:04:03Por supuesto.
00:04:05Uno hace un estudio de sangre, por
00:04:07ejemplo, o hace una tomografía computada
00:04:10o tiene otro tipo de de estudios médicos
00:04:14clínicos a través de años. Y de pronto
00:04:17en esos estudios y en esos análisis de
00:04:19sangre había ya señales, estaba como
00:04:23alguien
00:04:25susurrando, había pequeñas eh, no sé
00:04:29como si dijera zurrando, me parece que
00:04:32es una buena palabra, en donde las
00:04:34células ya estaban diciendo, "Estamos
00:04:36enfermas." Claro, había un aviso,
00:04:39está eh pero el hombre no las podía
00:04:41detectar, no tiene el oído entrenado, no
00:04:44es suficientemente
00:04:46capaz de poder descubrir
00:04:48esommando ya los cuando escucha las
00:04:51células es demasiado tarde. Entonces,
00:04:53hay una manera, habría una manera de
00:04:56detectar el cáncer de páncreas en muy en
00:05:003 años antes, con lo cual se podría
00:05:04atacar y abordar y evitar llegar a esa
00:05:06posición crítica en donde ya es final y
00:05:09el diagnóstico es simplemente un
00:05:11diagnóstico casi de muerte. Entonces, a
00:05:14mí eso me conmovió, me me obligó a
00:05:18hablar. Son esas cosas que tengo adentro
00:05:20que me las estoy haciendo encima.
00:05:22necesito comunicarlas. Este, no puedo
00:05:25tener eso. Siento que necesito
00:05:27divulgarlo y entonces quiero divulgarlo,
00:05:30quiero contarlo. Te dije a vos, mira,
00:05:32Flor, creo que vale la pena. Yo no puedo
00:05:35asegurar nada con en un 100% porque no
00:05:38lo sé. Sí, sé que si hay gente
00:05:41interesada, esto está ahora en internet,
00:05:43lo pueden buscar con cualquiera de las
00:05:46plataformas de inteligencia artificial,
00:05:48sea CHPT
00:05:50o Cloud o Gemini, cualquiera de ellas.
00:05:54Pueden escribir en este momento, poner
00:05:56allí, hacerlo uno mismo, buscarlo de
00:05:59acuerdo con su interés, buscar qué es lo
00:06:01que ha sucedido en la última semana.
00:06:03Esto hoy, ¿qué día? martes, creo que fue
00:06:05el viernes, que se publicó el artículo,
00:06:08léanlo, mírenlo, pregúntenlo y más, como
00:06:12dice Thomas Schumer, un tipo dedicado
00:06:15específicamente a la inteligencia
00:06:16artificial, uno si pudiera debería
00:06:19dedicarle todos los días una hora a la
00:06:21inteligencia artificial. Necesitaría
00:06:23sentarse y usar chat GPT o Cloud o
00:06:26Gemini usándolo y aprendiéndolo a usar y
00:06:29no decir, "No, yo no sé, sí sé." Aparte
00:06:32la única manera de saber es haciendo y
00:06:34equivocándose.
00:06:35Claro, eso te iba a decir también,
00:06:36porque si no la inteligencia artificial
00:06:38como que es algo que se nos viene
00:06:40encima, que cada vez nos queda más
00:06:41ajeno, pero ir acercándose de algún modo
00:06:45eh también nos va a ayudar a
00:06:46incorporarlo a nuestra vida. Algo que
00:06:48que sucede.
00:06:50Bueno, por ejemplo, nadie dice hoy que
00:06:52no entiende lo que es Google. Se
00:06:54transformó en un verbo. Andá y
00:06:55googleéalo. ¿De acuerdo? ¿Estás de
00:06:57acuerdo con eso?
00:06:58Total.
00:06:59Muy bien. Bueno, no significa utilizar
00:07:04la cualquiera de estos que dije chapt o
00:07:07cloud. Cloud se escribe como Claudio en
00:07:10francés. C L A U D E. O sea, que Cloud o
00:07:14Gemini o Gemini, que es el el el sistema
00:07:19de inteligencia artificial que tiene
00:07:21Google o bueno, o chat que tiene Open ir
00:07:24y usarlo, usarlo, preguntarle, decirle,
00:07:27"Dibujame un gato que tenga rayas como
00:07:30una cebra."
00:07:31Claro que no es lo mismo que decirle,
00:07:33"Resolveme los problemas porque ahí ya
00:07:35es otra lógica."
00:07:37Pero también decirle, "Resveme los
00:07:39problemas hasta que te diga, ese
00:07:41problema no lo puedo resolver." Y
00:07:42empezar a interactuar y decir, "¿Por
00:07:44qué?" Ahora, en este momento, mientras
00:07:46vos y yo estamos hablando, hay una
00:07:48discusión porque hace muy pocos días la
00:07:51inteligencia artificial resolvió
00:07:52problemas matemáticos que llevaban más
00:07:54de 100 años. Entonces, como siempre
00:07:57existe esto de que alucina, que hay
00:07:59errores, que tengamos cuidado, pero sin
00:08:01embargo fue se comprobó que las
00:08:03soluciones encontradas son verdaderas.
00:08:05están bien resueltos los problemas.
00:08:07Entonces, no hay nadie que pueda ponerse
00:08:10y decir esto, yo estoy en un rubro en
00:08:13donde la inteligencia artificial no hace
00:08:14nada. Cuando aparece la revolución
00:08:16industrial, se empezó a plantar
00:08:18semillitas, entonces las hacían las
00:08:20máquinas y la gente se empezó a quedar
00:08:22sin trabajo. Ahora a nadie se le ocurre
00:08:25ir y plantar una por una porque hay una
00:08:28sola persona y ni siquiera que agarra y
00:08:31siembra un campo y cosecha después todo
00:08:34y interviene muy poco el factor humano.
00:08:37Pero de hecho, señor
00:08:39Adrián, ¿cómo estás? Diego te saluda. A
00:08:42propósito de lo que estabas hablando,
00:08:44hace unos días Elon Musk publicó un
00:08:46tweet, voy a resumirlo por ahí, no es
00:08:49textual, pero decía más o menos que eh
00:08:51en el futuro los estados se van a tener
00:08:53que ocupar de pagarle eh pensiones a la
00:08:56gente o o algo así como asignaciones
00:08:59universales y que eh el trabajo
00:09:01directamente lo va a hacer eh la
00:09:04inteligencia artificial. No sé si viste
00:09:05ese tweet o tenés alguna reflexión.
00:09:09Estoy informado de que más está este no
00:09:13es un tipo de que me guste, pero
00:09:16le reconozco una capacidad increíble
00:09:19sobre lo que ha hecho y hace este sí leí
00:09:23este no este en particular, pero él lo
00:09:25viene diciendo hace tiempo porque ahora
00:09:27se plantea el problema un problema
00:09:29social muy serio, un problema yo lo
00:09:32comentaba ayer con Flor por teléfono y
00:09:35esto no hay que ser muy [carraspeo]
00:09:36astuto para darse cuenta que si la
00:09:38inteligencia encia artificial va a
00:09:40empezar a reemplazar al hombre en cosas
00:09:42que el hombre hace hoy y que parece
00:09:45imprescindible la necesidad de un
00:09:47diseñador gráfico, la creatividad y
00:09:50etcétera. Pero si cada vez hay un
00:09:52avance, aparte un avance brutalmente
00:09:56rápido, cuando las las profesiones
00:09:58empiezan a no ser necesarias. Entonces,
00:10:01¿qué vamos a hacer nosotros? Y acá se
00:10:03plantea, yo también le contaba a Flor
00:10:06que, por ejemplo, yo leí y no podía
00:10:08recordar dónde, busqué con chat pit,
00:10:11encontré un poco, pero los invito a los
00:10:13que están escuchando, mirando, que lo
00:10:15hagan con un poco más de cuidado del que
00:10:17lo hice yo, de buscar, hay una
00:10:19resolución de un tribunal chino chino
00:10:23que dijo que una empresa china no puede
00:10:27echar a sus trabajadores simplemente por
00:10:30el hecho que la inteligencia artificial
00:10:32logra reemplazar el trabajo humano, que
00:10:35eso no es un argumento suficiente, o
00:10:37sea, que está protegiendo sus
00:10:39trabajadores. Esto tiene que ver con lo
00:10:42que decía Mask, porque no sé si en algún
00:10:45momento va a llegar el punto en donde el
00:10:47hombre, entre comillas, no va a ser
00:10:49necesario. No lo sé.
00:10:52Quiero, me pasó una cosa, en algún
00:10:55momento me estaba bañando acá en
00:10:56Chicago. Ahora son las 8 de la mañana,
00:10:58esto sucedió hace un par de horas y de
00:11:01pronto se me ocurrió ayer en la noche vi
00:11:03un partido de basketbol. Tengo tiempo,
00:11:04Flor.
00:11:05Sí, tranquilo.
00:11:07Seguro.
00:11:08Sí, segurísimo.
00:11:10No estoy hablando mucho. No,
00:11:11no lo sec escuchar.
00:11:13San Antonio, Minnesota. ¿Viste, Adrián?
00:11:16Sí, vi San Antonio, Minnesota. Y quiero
00:11:19contar lo siguiente, porque esto no es
00:11:21de la inteligencia artificial. Ayer
00:11:23jugaron dos equipos, para los que no
00:11:25están informados de la NBA, tampoco hay
00:11:27que saber nada, jugaron un partido de
00:11:29los playoffs, o sea, empieza a definirse
00:11:31quién va a ser el campeón de la NBA en
00:11:34en basquetbol. Y resulta que justamente
00:11:36jugaron San Antonio y Minnesota, en
00:11:39donde por un lado lo curioso es que hay
00:11:41dos argentinos que están involucrados.
00:11:44Uno es Pablo Prilloni, que es asistente
00:11:46del técnico, o sea, es la mano derecha
00:11:49del técnico de Minnesota, de Finch. Y
00:11:51por otro lado, el que está es este
00:11:55Manuinobity, que históricamente es un
00:11:58icono de la ciudad, de la franquicia, es
00:12:01San Antonio. Están en la cancha y hay
00:12:03dos argentinos que pugnan por cosas
00:12:06diferentes. No, no me iba a referir
00:12:08específicamente a eso, pero es una nota
00:12:10de color. O sea, cada uno, yo tengo dos
00:12:12amigos que se estaban enfrentando y cada
00:12:14uno de ellos quiere, obviamente, que su
00:12:16equipo avance por 1000 razones, pero en
00:12:19el antes de empezar, en el momento que
00:12:21empieza el partido, saltan en la cancha
00:12:23los dos jugadores más altos. Lo hacen
00:12:26porque ese es el que va a ganar, ese
00:12:28equipo va a ganar la primera posesión de
00:12:30la pelota. Saltan los dos pivots y los
00:12:33dos pivots son franceses. Curiosamente
00:12:37tocar dos franceses. Uno mide 2,15 y el
00:12:41otro mide 2,24,
00:12:43¿no?
00:12:45Que es Wanama. Y el nombre Wembama lo
00:12:48van a lo van a empezar a escuchar mucho.
00:12:51El otro Goer también, pero Wanyama se
00:12:54transforma en en lo que dice acá es
00:12:56freake.
00:12:58Una persona que se sale de todos los
00:13:01moldes porque no no vemos por la calle
00:13:03personas que midan 224, pero aparte no
00:13:06es que mide 224 y se mueve en forma
00:13:10incoordinada, es una gacela, es una
00:13:13persona que no se puede creer. Y yo
00:13:16cuando miraba eso, digo, qué bárbaro,
00:13:18¿no? Qué bárbaro que esto encima uno fue
00:13:21el mentor del otro. Todavía hay un
00:13:23montón de historias que tien en donde el
00:13:26hombre, para no decir el hombre y la
00:13:28mujer, pero el hombre en forma genérica
00:13:31tiene que ver las emociones que eso
00:13:34representa. Yo me quedé tarde porque el
00:13:36partido se jugó muy tarde y me quedé
00:13:38tarde porque quería verlos. Al final
00:13:40ganó Minnesota, o sea, le quitó la
00:13:43condición de local. juegan al mejor de
00:13:45siete partidos y pero sentía en ese
00:13:47momento, bueno, esto con inteligencia
00:13:49artificial no se pudo haber hecho. Los
00:13:52dos tipos que tenían que saltar son
00:13:53humanos. Mide uno 2,15 y el otro mide
00:13:56224. Se entrenarán mejor, les medirán el
00:14:00grosor de las fibras nerviosas para
00:14:02mejorárselos, serán más atléticos, se
00:14:06alimentarán mejor. Seguramente estamos
00:14:09mejor ahora de los que estaban hace 10
00:14:11años cuando jugaba a mano, pero de todas
00:14:13maneras todavía nos queda, nos falta
00:14:16mucho trecho, mucho por recorrer.
00:14:18Y pensaba, perdón, que también hay eh
00:14:23se me ocurren dos, debe haber un montón,
00:14:24pero otros dos debates fuertes en torno
00:14:26a este tema. Uno que tiene que ver con
00:14:28el uso del agua, porque eh también eh
00:14:32[carraspeo] no se trata solo del avance
00:14:33de la tecnología, sino de las
00:14:35consecuencias que esto puede tener para
00:14:37la sociedad toda. Y después de esta
00:14:40discusión que aparece cada vez más y
00:14:44aparece especialmente en los últimos
00:14:46días a partir de la visita de o o la
00:14:49estadía, no sé bien, de Peter Til en la
00:14:50Argentina, ya estuvimos hablando de eso,
00:14:53pero que tiene que ver un poco con la
00:14:55idea de algunos empresarios tecnológicos
00:14:58del mundo o sobre todo de los Estados
00:15:00Unidos hablando como de la
00:15:01postemocracia, che, eh, esta lógica que
00:15:04sucedió hasta ahora ya no va y ahora la
00:15:07democracia tiene que estar muy vinculada
00:15:09a las empresas, a los millonarios y a la
00:15:12tecnología.
00:15:14Y lo que sucede entonces es que esto
00:15:16exhibe en forma impúdica como el mundo,
00:15:21entre comillas, empieza a estar en manos
00:15:23no de multinacionales como fue en los
00:15:26últimos 20 años o 30 años, sino en una
00:15:29época era en los estados. Después fueron
00:15:31las compañías, las compañías que como
00:15:33Ford, las compañías de petróleo, las
00:15:36compañías mineras, las compañías de
00:15:37armas, etcétera, sino que ahora empieza
00:15:39a estar en manos de personas, ya ni
00:15:41siquiera de compañías, de personas Peter
00:15:43Till como Elon M, como fue Tim Cooks,
00:15:46como en su momento fue Steve Jobs, como
00:15:48es Larry Page, como es Sam Altman. O
00:15:51sea, hay un grupo de personas que están
00:15:53ligadas en este momento y tienen un
00:15:56poder a tal tien un poder que, por
00:15:58ejemplo, el gobierno norteamericano
00:16:00declara que una de las compañías
00:16:02dedicadas a la inteligencia artificial
00:16:04que se llama Antropic, que es la que
00:16:07diseña Cloud, la la determina que no
00:16:11puede el estado norteamericano no puede
00:16:13hacer ningún contrato con ellos porque
00:16:15es una empresa terrorista
00:16:17y eso sucedió
00:16:18después de que esa empresa les dijo que
00:16:19no Y la empresa, la empresa le dijo que
00:16:23no, obviamente le dijo que no era
00:16:25terrorista, pero le dijo que ellos le
00:16:28cedían al estado norteamericano el uso
00:16:31de todas las herramientas que tienen,
00:16:34pero lo que no pueden hacer son dos
00:16:35cosas. No pueden espiar o atentar contra
00:16:40el la vida de los propios
00:16:41norteamericanos. O sea, no pueden espiar
00:16:43la sociedad norteamericana.
00:16:45Sí. Y usar armas que no fueran manejadas
00:16:47por hombres.
00:16:49Claro. Y la otra es que no pueden
00:16:51generar armas que se manejen solas, que
00:16:55las armas tengan poder de decisión sobre
00:16:58cómo atacar, a quién atacar y no no haya
00:17:01intervención humana en el medio. Es
00:17:04decir, eso
00:17:07a Trump no le gustó, decidió que no y
00:17:10los atacó al estilo Trump o al estilo
00:17:12Miley, que es decir, insultándolos,
00:17:14agraviándolos, declarándolos como que
00:17:17son este terroristas y etcétera. Hay
00:17:20diferencias también entre estas
00:17:21compañías, ¿no? Y hay mucho dinero. Y
00:17:24hay mucho, mucho, mucho, mucho, mucho
00:17:27dinero. Y cuando digo mucho dinero,
00:17:29todavía tendría que decir mucho, mucho
00:17:31más dinero [risas] que no me alcanzó el
00:17:33tiempo para decir el mucho dinero que
00:17:34hay. Entonces, eh nosotros estamos acá,
00:17:38¿viste? este, yo planteándonos cosas y
00:17:42hacemos bien en planteárnosla. Este y
00:17:45bueno, mientras tanto tenemos un sistema
00:17:46argentino este maravilloso que está
00:17:49tratando de aprender cómo usar todo esto
00:17:52y hay mucha gente dedicada a informar de
00:17:55manera tal de socializar el
00:17:56conocimiento. No hay manera de que
00:17:58estemos hablando cuatro personas, 1000
00:18:01personas o 50,000 personas de lo que
00:18:04significa la inteligencia artificial. Yo
00:18:06escribí sobre esto porque yo estuviera
00:18:08adelantado, ni mucho menos. Yo me enteré
00:18:11de esto simplemente porque me dedico o
00:18:13me dediqué toda la vida de a difundir
00:18:16cosas que me llamaron la atención dentro
00:18:18de la ciencia. Pero en el año 2015
00:18:21aparece el momento en donde una persona
00:18:23que se llama Demis Jasabis, un apellido
00:18:26extraño, un nombre extraño, que acaba de
00:18:29ganar un premio Nobel en química
00:18:30increíblemente y que lo que hizo fue con
00:18:34diseñar junto con un grupo de personas
00:18:36un algoritmo, una máquina que le ganó al
00:18:39campeón mundial de Go. El GO es un juego
00:18:42como el ajedrez para el cual se pensaba
00:18:45que el hombre hasta al ajedrez, bueno,
00:18:48en algún momento apareció la máquina
00:18:50Deep Blue que hizo IBM, que le ganó en
00:18:52su momento a Kasparov y Kasparov, que
00:18:55era el campeón mundial dijo, "No juego
00:18:56más porque si ya la máquina me gana a mí
00:18:58de esta manera, ¿qué sentido tiene que
00:19:00yo juegue? Ya no, ya no vale la pena.
00:19:04Pero la forma en la que IBM diseñó la
00:19:07máquina es que le puso todas las
00:19:09partidas que se habían jugado hasta ese
00:19:12momento. Imagínense lo que les estoy
00:19:13diciendo. Puso en la máquina, en la en
00:19:17los datos, incluyó todas las partidas
00:19:20que se habían jugado de ajedrez
00:19:21virtualmente hasta ese momento.
00:19:24Entonces, cuando dos jugadores se
00:19:26enfrentan uno contra el otro, obviamente
00:19:29uno tiene los datos que el otro no puede
00:19:31tener. No hay un ningún humano que pueda
00:19:33contener en su cerebro la cantidad de
00:19:37datos que significan todas las partidas
00:19:39que se jugaron, pero con eso por fuerza
00:19:41bruta le ganó. En cambio, apareció lo
00:19:44que se llamó el Alfa Go, que es un
00:19:47diseño de Demis Hasabis y su grupo que
00:19:50decidieron hacer lo siguiente. Le
00:19:52explicaron, escribieron un algoritmo en
00:19:54donde una máquina aprendía sola. Se
00:19:57llama Machine Learning. Machine
00:20:00Learning.
00:20:03esto, pero tengo un teléfono celular que
00:20:05a veces suena. Este, el machine learning
00:20:08lo que hace es la máquina aprende. ¿Cómo
00:20:12aprende? Vos le das la aprende un chico,
00:20:14vos le das al chico, le explicas la
00:20:16regla del juego y el chico lo que hace
00:20:19va aprendiendo, jugando, se equivoca,
00:20:21juega con uno, juega con otro. Entonces,
00:20:23lo que hizo Demijas Sabis, hizo una
00:20:25máquina y otra máquina, le puso a las
00:20:27dos, este, las reglas del juego y las
00:20:30hizo jugar entre sí, pero las hizo jugar
00:20:32entre sí 1 millón de partidas por
00:20:34segundo. Lo voy a decir de nuevo, 1
00:20:37millón de partidas por segundo. La
00:20:39máquina fue aprendiendo porque a medida
00:20:41que fue equivocándose fue aprendiendo de
00:20:43una manera otra, con lo cual evolucionó
00:20:45de una manera brutal. Y lo que siempre
00:20:47se supuso es que el hombre iba a tardar
00:20:50un siglo hasta que pudiera ganar algo,
00:20:52de pronto no sucedió. De pronto avanzó
00:20:55muy rápido y entonces el alfa go, que
00:20:59así es el nombre del algoritmo, e con
00:21:01Demi Hasabi, lo desafió al campeón
00:21:03europeo para ver si jugaba o no jugaba y
00:21:06le dijo que el campeón europeo le dijo
00:21:08que sí, que le jugaba al mejor de cinco
00:21:11partidas y Alfa Goinas.
00:21:14Entonces, lo que quedaba era la futilla
00:21:16del postre. Bueno, si hay alguien como
00:21:18si fuera Michael Jordan o Tiger Woods o
00:21:21Leonardo Mess o Lionel Messi, este,
00:21:24vamos a jugarle al mejor. Y le
00:21:25propusieron que eligiera un lugar y
00:21:27jugaran al mejor de cinco partidas y el
00:21:29tipo que se llama Leidol decidió
00:21:32jugarles. Esto pasó hace en el año 2015,
00:21:352014
00:21:37y que eligiera lugar. Él eligió en Seú,
00:21:40porque él es de Seú, es es un coreano, y
00:21:43dijo, "Quiero ver cómo le jugó la
00:21:45máquina a el campeón europeo, que entre
00:21:48paréntesis el campeón europeo también
00:21:50era coreano, solo que vivía en París. Y
00:21:52cuando miró todo dijo le Alfa Go le
00:21:56ofreció Demis Hasabi le ofreció así, le
00:21:59dijo, "Te damos un millón de dólares si
00:22:01vos ganás este tres de cinco partidas.
00:22:05Si vos ganas, te damos, dólares. Si
00:22:07perdés el millón de dólares, vos decidís
00:22:10a qué organización benéfica se lo damos.
00:22:13Líc, pero yo quiero que ustedes me den,
00:22:15me muestren cómo jugó el campeón
00:22:17europeo. Cuando vio como había jugado,
00:22:20dijo, hizo una conferencia de prensa.
00:22:22Para nosotros eso no existió porque todo
00:22:25lo que tenga que ver con Japón, China,
00:22:28Indonesia,
00:22:29bueno, todo esto pasa en otro mundo. En
00:22:33cambio, allí se paran las rotativas. Y
00:22:37él dijo a la conferencia de prensa, yo
00:22:39le voy a ganar a la máquina 5 a0.
00:22:42Bueno, jugaron la primera partida y
00:22:44resulta que en la jugada se juega con un
00:22:46reloj como la ajedrez. En la jugada 37,
00:22:50Sidol se levanta y se va a fumar afuera
00:22:53a un balcón y vuelve porque la máquina
00:22:56había jugado algo tan extraño que él
00:22:59nunca había visto y era el campeón
00:23:01mundial. Entonces, él agarra y juega,
00:23:03pero pierde la partida. Entonces está la
00:23:06máquina ganando 1 a0, una nueva
00:23:07conferencia de prensa y él ahora dice,
00:23:09"Bueno, ahora no estoy tan seguro que
00:23:11voy a ganar este, como dije antes, 5 a0
00:23:15ya no voy a ganar, pero no seguro que
00:23:17voy a ganar."
00:23:18Entonces dice, "Creo que hay un 50 y 50
00:23:21de posibilidades." Jugaron la segunda
00:23:23partida y la máquina le volvió a ganar.
00:23:25y jugaron la tercera y la máquina le
00:23:27volvió a ganar, con lo cual ya estaba
00:23:29decidido, ya le habían ganado tres de
00:23:31cinco, pero le ofreció Jasabis seguir
00:23:34jugando. jugó una cuarta y la máquina
00:23:36cometió un error, lo cual es
00:23:38eso me parece espectacular
00:23:40y la máquina cometió un error con lo
00:23:42cual Lido le ganó le ganó una 4 a un
00:23:46después jugaron la quinta 4 a no 3 a 1
00:23:50en ese momento y después le jugó una
00:23:52última partida y volvió a ganar la
00:23:53máquina se terminó todo 4 a1 y al poco
00:23:56tiempo sidol se retiró también así como
00:23:59se había retirado Casparo no juega más
00:24:02ahora, ¿qué quiero decir? Esa fue la
00:24:04primera vez que apareció
00:24:07este la inteligencia artificial que yo
00:24:10recuerde, yo escribí un artículo página
00:24:1212 y es la primera vez en mi vida que
00:24:14escribí las palabras inteligencia y
00:24:16artificial, las dos en la misma frase.
00:24:19Este, bueno, algo me pasó a mí también
00:24:23dentro mío. Me dio infinita curiosidad
00:24:25por saber eso. Google agarró y compró el
00:24:28programa Alfa Go y se lo llevó, pero con
00:24:32pagó 600 millones de dólares y se lo
00:24:34llevó a todo el equipo. Pero ellos
00:24:36dijeron, Larry Pace y
00:24:39el otro, el socio, que ellos no
00:24:41compraban esto porque querían ganar
00:24:43algo. Ya habían ganado algo. Lo que
00:24:45querían era utilizar estas herramientas
00:24:48como para poder mejorar. Por ejemplo,
00:24:50cuando uno consume un antibiótico,
00:24:52cualquiera de nosotros compra este 175
00:24:56mm C o 500 o mg o lo que fuere, pero
00:25:00¿por qué compramos? Es que se sabe que
00:25:03tiene que haber cuando vos tenés una
00:25:04enfermedad, una determinada cantidad de
00:25:07droga en tu cuerpo. La droga a medida
00:25:09que va pasando el tiempo se vaciendo.
00:25:12Entonces, vos necesitas volver a darle
00:25:14por eso es una vez cada 6 horas, una vez
00:25:17cada 8 horas. La curva que va midiendo
00:25:20la cantidad de droga que vos tenés en la
00:25:21sangre se va modificando con el tiempo,
00:25:24va viendo cada vez menos. Por eso tenés
00:25:26que reponer y cada 6 horas o cada 8
00:25:29horas tenés que volver a ponerla. Bueno,
00:25:31¿por qué digo esto? Porque uno toma una
00:25:34cantidad en las farmacias hay de 500 mg,
00:25:37de 750 o de 250, pero con inteligencia
00:25:41artificial se puede saber esta persona
00:25:44necesita 173 o necesita 14, qué sé yo,
00:25:49estoy inventando. Entonces, los médicos
00:25:52ahora hay hospitales en Estados Unidos
00:25:54en donde una persona entra y cuando va
00:25:57entrando ya hay como una lectura de su
00:25:59lenguaje corporal y como si pudieran
00:26:01medirle la temperatura y etcétera. Y
00:26:04hemos estado y estamos avanzando como
00:26:07humanidad porque en realidad cuando la
00:26:09máquina le gana Sidol no es la máquina
00:26:11la que le gana Sidol, fueron los los
00:26:14fuimos los humanos. Claro, es una
00:26:16colectiva. Todos nosotros le ganamos
00:26:19así. No es que hubo un tipo que estuvo
00:26:20escribiendo un papelito y que después lo
00:26:23puso en una máquina. Es un es un triunfo
00:26:25del hombre. Yo no quiero mirar esto como
00:26:28este estar ni en contra ni a favor.
00:26:31Estoy en contra del progreso en la
00:26:33medida, y con esto voy a terminar, en la
00:26:36medida que el progreso sirva para todos.
00:26:39Cuando hay un grupo de personas como yo,
00:26:42que tiene acceso a casi todo lo que
00:26:44puede tener acceso una persona, pero eso
00:26:47no es lo estándar, no es lo común, no es
00:26:50para todos, hay algo que no funciona
00:26:52bien.
00:26:53Mira cómo cierra este programa en el que
00:26:54hablamos de igualdad de oportunidades.
00:26:56Mira cómo cierra como si lo hubiera
00:26:58escuchado completo.
00:27:00Bueno, entonces sí, igualdad de
00:27:02oportunidades para todos. Entonces este
00:27:05es con eso vamos bien. En la medida que
00:27:07haya algunos que tengamos privilegios,
00:27:10entonces no. Entonces sí,
00:27:12Paena fijo gritan acá en el chat. Yo sé
00:27:14que tu mundo no es el chat, pero acá la
00:27:16gente está muy entusiasmada. Es Adrián
00:27:19Paa, ustedes ya saben, matemático,
00:27:21comunicador, docente, siempre es un
00:27:22placer escucharlo. Gracias, Adrián por
00:27:24dedicarnos estos minutos.
00:27:27Bueno, pobre, no pudieron decir una
00:27:29palabra.
00:27:31Se encantó escucharte.
00:27:34Muchas gracias a ustedes. Les mando un
00:27:35beso y a la gente que está escuchando o
00:27:38viendo mucho más.
00:27:39Ojalá tengamos una próxima pronto.
00:27:41Muchísimas gracias. Un beso grande.