¿Puede la inteligencia artificial cambiar la política?
Cenital - 1/8/2024 - Duracion: 45:23
Transcripción
00:00:02[Música]
00:00:08Inteligencia artificial dos palabras que
00:00:10aparecen por todos lados no tenemos muy
00:00:13claro Qué significa sabemos que es algo
00:00:15así como que son máquinas que piensan
00:00:18máquinas que hacen cosas que antes
00:00:19hacían solos los humanos Y a partir del
00:00:22boom de la Inteligencia artificial lo
00:00:24empezamos a escuchar en Boca de
00:00:25políticos de empresarios y de
00:00:27periodistas que Repito no tenemos del
00:00:29todo muy claro un fenómeno que se
00:00:31empieza a masificar cuando por ejemplo
00:00:33empieza a aparecer en La Prensa no solo
00:00:35especializada en tecnología the
00:00:36economist la revista británica por
00:00:38ejemplo en 2022 ponía esta tapa que
00:00:41estaba hecha encargada a algún sistema
00:00:43de Inteligencia artificial como eh Ai de
00:00:46artificial intelligence New Frontier
00:00:49como la nueva frontera no le salió muy
00:00:50linda para mí al robot después ya en
00:00:522023 tenés la tapa como el debate entre
00:00:56si es buena o es mala la Inteligencia
00:00:57artificial eh Y a partir de este año la
00:01:00última etapa de The economist tiene que
00:01:02ver con el eventual impacto en los
00:01:04sistemas de defensa y lo lindo que le
00:01:07gusta hacer al editor de economist la
00:01:09etapa vinculado con todos los temas como
00:01:11la Inteligencia artificial es groso el
00:01:13impacto en gita bueno tenés hoy eh
00:01:17cambios a nivel internacional que te
00:01:18muestran que sí pero hay estimaciones
00:01:21por ejemplo que muestran que puede
00:01:22llegar a ser hasta un 11 del pbi mundial
00:01:26en el escenario optimista el impacto de
00:01:29lo que se conoce no S como Inteligencia
00:01:30artificial que trataremos de entender en
00:01:32el episodio de hoy ponele los cambios en
00:01:35las maneras de fabricar cosas eh pueden
00:01:37llegar repito a serer 11 por del pbi
00:01:39mundial hay más gráficos para mostrar
00:01:41este fenómeno por ejemplo a mí me gusta
00:01:44mucho compartirlo con ustedes en la
00:01:46barra más grande que es el eventual
00:01:48escenario del tamaño de Mercado de todo
00:01:50lo vinculado con la Inteligencia
00:01:51artificial no solo tenés eh 8 26,000
00:01:55millones dó sino que el grueso lo que
00:01:57más resalta es lo que ahora se llama
00:01:59como aprendizaje automático traducción
00:02:01entiendo yo de Machine learning de esto
00:02:04de que las máquinas aprendan Y estás
00:02:06hablando de que por industria en otro
00:02:08gráfico puedes tener un impacto así para
00:02:11ver esta preocupación que a todos nos
00:02:13agarra de Che en mi industria en lo que
00:02:16yo me dedico cuánto va a pegar la
00:02:18Inteligencia artificial sea lo que sea
00:02:20bueno aparece con impacto repartido
00:02:23Fíjate que donde menos impacto va a
00:02:25tener es en los medios y entretenimiento
00:02:274,92 porque nadie se imagina a un robot
00:02:29así haciendo esto vamos a hablar hoy con
00:02:32un grosso un invitado que nos va a
00:02:35ayudar a saber qué entendemos de
00:02:37Inteligencia artificial y es Freddy
00:02:40vivas que es ingeniero especializado en
00:02:42Inteligencia artificial y es profesor de
00:02:44la Universidad de San Andrés entre otras
00:02:45muchas cosas sinónimo de Inteligencia
00:02:47artificial no sos un robot no bueno
00:02:49Habría que ver cómo evaluas si soy un
00:02:51robot o no y bueno si ten Cómo harías a
00:02:54ver si sos un robot tendrías chapa no sé
00:02:56tendrías Bueno es un robot físico está
00:02:57bien
00:03:00el cerebro bueno es sí es verdad el
00:03:02robot físico habría que chequearlo
00:03:04Físicamente pero si fese si fuese
00:03:06alguien que estuviese chateando nada más
00:03:07cómo haces no Bueno hoy no te das cuenta
00:03:10pero algún día acá sentado podría estar
00:03:12un robot físico Sí y lo veo más lejos
00:03:15más lejos de hecho viste que en los 40
00:03:18ya se hablaba de la robótica estaba
00:03:20simova hablando de las tres leyes de la
00:03:22robótica y todo eso la gente se
00:03:24imaginaba una revolución de máquinas
00:03:26físicas la Inteligencia artificial con
00:03:28un cor digamos no esa es una evolución
00:03:31que puede llegar pero s Podría tener
00:03:33estamos a de camino que el capítulo este
00:03:35esté muy preparado con texto que me ha
00:03:37llamado un robot claro podrías tener un
00:03:39avatar digital tuyo diciendo todos tus
00:03:42textos la información generada con
00:03:44Inteligencia artificial Las audiencias
00:03:46super entendidas en profundidad usando
00:03:49estos algoritmos o sea toda la
00:03:51preparación de un medio podría estar
00:03:53basada en Inteligencia artificial y de
00:03:54hecho ya un poco pasa hoy ves diarios
00:03:57muy importantes en Argentina y en el
00:03:58mundo que eran noticias con Inteligencia
00:04:01artificial hace 10 años no con
00:04:03Inteligencia artificial generativa no
00:04:05con otras tecnologías podos podemos
00:04:06ponernos de acuerdo en que definas Qué
00:04:08es Inteligencia artificial sí me gustó
00:04:09esa placa que tenías hace un rato que
00:04:11desagregada que decía aprendizaje de
00:04:13máquina eh la Inteligencia artificial es
00:04:16un componente de una rama de las cienci
00:04:19de la computación o sea tenés la ciencia
00:04:21de la computación y tenés la
00:04:23Inteligencia artificial abajo dentro de
00:04:25la Inteligencia artificial tenés eh
00:04:27tecnologías primas como el aprendizaje
00:04:30de máquina la visión de las máquinas el
00:04:33procesamiento de lenguaje natural nlp
00:04:35que figuraba en la placa anterior el
00:04:38analytics la ciencia de datos podemos
00:04:40decir el Deep learning son muchas
00:04:42tecnologías seir en resumen es la
00:04:46capacidad de las máquinas de hacer cosas
00:04:48como dijiste vos que hasta hace No mucho
00:04:50los humanos solo podíamos hacer mediante
00:04:52algoritmos por eso para mí el concepto
00:04:55sería inteligencia computacional más que
00:04:57Inteligencia artificial O sea que una y
00:04:59de cálculos matemáticos que son los
00:05:01algoritmos reemplacen lo que hace el
00:05:03cerebro humano las capacidades
00:05:05cognitivas humanas de alguna forma eh lo
00:05:08más parecido a Cómo funciona el cerebro
00:05:10humano en el paralelismo de Inteligencia
00:05:12artificial son redes neuronales
00:05:14artificiales redes neuronales
00:05:16artificiales que son pedazos de código
00:05:18de programación que resuelven una cosa
00:05:20habilidades cognitivas que pueden ser
00:05:22como hablar escribir pues dejar suspenso
00:05:26el suspenso para el final Yo tengo un
00:05:27refugio en mi mente que es que nunca una
00:05:30máquina va a poder hacer un chiste Yo
00:05:31quiero no me lo contestes ahora diría
00:05:33fantino pero quiero que al final me
00:05:35digas Ese es mi refugio mi fuerte es
00:05:37hacer chistes que me dio otras cosas
00:05:40Quiero saber que una máquina no va a
00:05:41poder hacer un chiste un juego de
00:05:42palabras des al final me vas a contestar
00:05:45eso por qué vos en la previa decías que
00:05:48Arthur Clark en los 60 anticipaba
00:05:50Inteligencia artificial Inteligencia
00:05:52artificial digamos que como concepto si
00:05:54tenemos que poner una fecha tenemos que
00:05:56decir
00:05:571957 o sea 56 57 58 se empezó a
00:06:02materializar estos conceptos que en los
00:06:0550 ya hablaba alant turin Alan turin
00:06:08tiene un paper Quién es Alan turin Alan
00:06:10turin sería como el padre de la
00:06:11computación el tipo para los que están
00:06:13viendo y quieren seguir ampliando Alan
00:06:15turin hay una película de La Bio de él
00:06:17que se llama el código Enigma que está
00:06:19muy buena que explica como él diseña la
00:06:21primer computadora la lógica
00:06:22computacional Él pensaba Qué pasaría si
00:06:25creá máquinas que pudieran pensar Qué le
00:06:28pasaría al pensamiento humano eh De
00:06:30hecho mi primer libro Cómo piensan las
00:06:31máquinas un poco traté de homenajear ese
00:06:34concepto en los 50 ya tenía un paper que
00:06:36hablaba de eso y de Cómo distinguir un
00:06:38humano y una máquina el test de turing
00:06:40que hoy escuchamos hablar está basado en
00:06:42ese pensamiento o sea que esas cosas
00:06:44como más conceptuales en el 56 57 se
00:06:47empezaron a tangibilizar en el 57 un
00:06:50psicólogo Frank rosenblad hizo la
00:06:52primera implementación de una máquina
00:06:55física una computadora él dirigió El o
00:06:57sea tuvo que hacer una computadora para
00:06:59r rro artificial fue tremendo después en
00:07:02el el mismo año eh Stanford crea el
00:07:05laboratorio de Inteligencia artificial
00:07:07te verdas que estuve hace poco sí eh o
00:07:09sea que en esa época ya se hablaba y y
00:07:12Arthur Clark que es el cerebro atrás de
00:07:142001 de se del espacio una película
00:07:16increíble para los que no la vieron
00:07:18recomiendo que tiene una computadora
00:07:19llama halal 9000 que es una máquina que
00:07:22maneja toda la de la nave y que den un
00:07:25to que se revela y que bueno pasan cosas
00:07:28a ver miramos lo que era los
00:07:31a propósito de esto que Comenta
00:08:00intelligent by Any way you care to
00:08:02Define that Word in there are some
00:08:04computers Now that can carry on
00:08:05conversations with you over Electric
00:08:07typewriter and people Just will not
00:08:09believe They are talking to a Machine
00:08:11even though present conversation is
00:08:13limited to Rather restricted areas but
00:08:16many scien that in the next Century We
00:08:18Will have machines Which are More
00:08:19intelligent Than Us and of this May be
00:08:21One of the Great divides in history Wow
00:08:24tremendo eso el que escribe ficción El
00:08:27que piensa ficción se anima a pensar por
00:08:30afuera de la frontera como dicen o sea
00:08:32qué es lo que lo lleva an porque vos
00:08:34citá las leyes de asimov que es otro
00:08:35autor en el 41 hablaba de eso Cuáles son
00:08:38las leyes esto de un robot nunca va a
00:08:41dañar a son las tres leyes que se
00:08:42refieren a la relación de un robot con
00:08:44un humano nunca per es un invento de la
00:08:47ficción Sí sí claro no es una ley que
00:08:50que sea una ley como los que conocemos
00:08:51se toma de referencia ahora que se
00:08:52piensa diferencia de alguna forma de la
00:08:54ciencia ficción y no es la primera vez
00:08:56por eso me gusta tanto la ciencia
00:08:58ficción porque para bien o para mal
00:09:00puede crear realidades y de hecho hay
00:09:02una historia muy linda que puse en mi
00:09:03último libro invisible que habla de
00:09:07Alexa sistema de voz de de Amazon que
00:09:12jef besos de Chico jugaba a hacer la
00:09:14computadora hacer una computadora como
00:09:15la de Star trek él Lo ponía en actuar y
00:09:18actuaba de computadora y de grande dijo
00:09:20Por qué no existe esto por qué no existe
00:09:22una máquina con la que yo pueda
00:09:23interactuar via voz y nace Alexa de una
00:09:27cosa que él fantaseaba de Chico este eso
00:09:30igual no es Inteligencia artificial sí
00:09:32es un tipo de Inteligencia artificial
00:09:34que se podría decir nlp o procesamiento
00:09:37de lenguaje natural que es lo que te
00:09:39permite que vos le hables a Siri Alexa
00:09:41Okay Google le des una orden interprete
00:09:44tu voz tu voz la pase a un comando y
00:09:47ejecute una orden Cuando vos le pedís
00:09:49Imagínate que Cuándo juega River yo le
00:09:52pregunto claro va y hace una búsqueda en
00:09:53Google y te devuelve ese resultado pero
00:09:56imagínate que en el futuro los sistemas
00:09:58que hoy eh como tableros a ver quiero
00:10:00ver las ventas de mi empresa no quiero
00:10:03ver el pronóstico de cuánto voy a vender
00:10:05de un producto específico hoy entrás y
00:10:07lo ves En una herramienta en un tablero
00:10:09un dashboard que se le dice pero en el
00:10:10futuro le vas a hablar a una
00:10:11Inteligencia artificial de tu empresa y
00:10:13le vas a decir cuánto voy a vender y te
00:10:15va a responder vas a vender tanto en tal
00:10:17zona o sea la interacción humano máquina
00:10:20va a dejar de ser tanto de teclado y de
00:10:23Mouse y va a empezar a ser más vía voz
00:10:25pero ahí va a ser la interacción humano
00:10:27máquina o Tacho al gerente financiero no
00:10:29yo creo yo creo que por qué el robot no
00:10:31me va a poder decir Che Calcula Dónde
00:10:33está el mejor crédito para este proyecto
00:10:35de inversión esta tasa de retorno con
00:10:37esta tasa de interés son cálculos Qué es
00:10:39mejor para hacer cálculo que un
00:10:40algoritmo una asistencia va a tener O
00:10:43sea la tendencia de incorporación ese es
00:10:45un debate interesante que es qué pasa
00:10:47con el rol humano y el trabajo
00:10:50eh la la tendencia Es que incorporemos
00:10:53la Inteligencia artificial como un
00:10:55complemento de nuestro trabajo
00:10:56concretamente en ese caso por ejemplo eh
00:10:59el Humano va a valerse de esas
00:11:01capacidades que te da información super
00:11:03precisa rápida predictiva la
00:11:05Inteligencia artificial es muy buena
00:11:07entendiendo grandes volúmenes de datos
00:11:09millones y millones de transacciones por
00:11:11ejemplo de tarjetas de crédito Cómo
00:11:13haces para descubrir Cuáles son
00:11:14fraudulentas o no Claro hoy hay un
00:11:17sistema que está chequeando que a tu
00:11:19tarjeta de crédito nadie Se la robe haga
00:11:20nada Y eso no puede haber un humano
00:11:22chequeando todo eso por el volumen de
00:11:24datos Imagínate que vos viajas por el
00:11:26mundo Cómo haces para analizarlo en
00:11:28otros países entonces hay un algoritmo
00:11:31que revisa todas las transacciones que
00:11:33vos hacés trata de identificar un patrón
00:11:35de comportamiento tuyo por ejemplo si
00:11:37viajas más o menos si compras t tipo de
00:11:39producto o no los montos que sueles
00:11:41gastar y trata de identificar cuando hay
00:11:44una transacción con alta probabilidad de
00:11:46ser fraudulenta y genera una acción que
00:11:49esa acción puede ser bloquear la
00:11:50transacción mandarte un mail hacera una
00:11:52alerta claro o generar una alerta Qué es
00:11:54el robot de Boston dynamics que hoy se
00:11:57usa vos lo ponés como ejemplo de qué lo
00:11:59pongo como ejemplo de Sí vamos a verlo
00:12:02lo lo pongo como ejemplo como ejemplo
00:12:07del no no no eso es un humano creoo que
00:12:10me digas ahora eh Ahora va a aparecer un
00:12:12robot claramente con forma de robot pero
00:12:14con forma de humano diría yo sí es un
00:12:16robot humanoide digamos o tiende a ser
00:12:18humanoide que quiere decir que tiene
00:12:21esto es real esto es real es super real
00:12:23existe lo pueden chequear en la página
00:12:25de Boston dynamics recomiendo siempre
00:12:27que vean cosas de robots o cosas casi
00:12:30increíbles que lo chequeen en la web en
00:12:33el canal de YouTube oficial directamente
00:12:35cada uno en este caso Boston dynamics B
00:12:37dynamic es una empresa que hace robots
00:12:39que hace robots la competencia principal
00:12:40de bost dynamics que es la número uno es
00:12:42tesla robotics O sea la orientación de
00:12:45tesla a ser robots en el canal de
00:12:48YouTube oficial pueden asegurarse de que
00:12:50está hecho como una filmación real y no
00:12:53es cgi O sea no es animación computada
00:12:56digamos y acá qué estás viendo que podes
00:12:58generar este robot si me da miedo o risa
00:13:01Bueno te da un poco de todo no porque es
00:13:03impresionante Ahí está haciendo como una
00:13:06muestra de sus destrezas o sea está
00:13:08diciendo que podría estar asistiendo si
00:13:09quiere ponerlo de vuelta porque es muy
00:13:11llamativo me contas esto Qué es una
00:13:13muestra de cómo vos podés llamativo eh
00:13:16primero generar el fierro pero imagino
00:13:18que el Fierro ya se ha generado la
00:13:19tecnología física digamos ahora el tema
00:13:22es que vos eso está programado con
00:13:23algoritmo para que haga qué lo más
00:13:25interesante es el software o sea los
00:13:27algoritmos que tienen estos robots Y
00:13:29cómo fue evolucionando los robots
00:13:31durante muchos años se desarrollaron
00:13:33pero se desarrollaron con un tipo de
00:13:35Inteligencia artificial que está basado
00:13:37en reglas duras por ejemplo a un robot
00:13:39como este le tenías que indicar paso a
00:13:41paso lo que tenía que hacer y acá no se
00:13:42lo indicaron no ah eh este robot baito
00:13:46Sí este robot en particular tiene una
00:13:48serie de rutinas preprogramadas Pero
00:13:50además estos robots que estamos viendo
00:13:52ahora este de Boston dynamics y el
00:13:55de el de tesla robotics este año
00:13:59anunciaron que empiezan a incorporar la
00:14:00capacidad de aprendizaje de máquina el
00:14:02concepto que hablabas vos hace un rato
00:14:04de Machine learning Qué sería eso sería
00:14:07que un robot pueda por ejemplo hay
00:14:09videos eh los pueden buscar de tesla de
00:14:11los robots de tesla robotics Aprendiendo
00:14:14a diferenciar colores entonces o sea
00:14:16Traeme la madera azul Entonces el tipo
00:14:18te trae Todas Las Maderas azules ex una
00:14:20vez que aprende que ese es el azul te va
00:14:21a traer todas las azules o te va a decir
00:14:23te traigo este saco azul porque sabe qué
00:14:25es el azul Pero a ese que estábamos
00:14:27viendo recién vos decís le le dieron una
00:14:28serie criterios para que haga esa serie
00:14:30de actividad le dan rutinas después
00:14:32tiene cierto margen de microd deec Por
00:14:35ejemplo ese robot en particular tiene
00:14:37como un lidar le dicen como un radar que
00:14:40eh están los videos de cómo funciona por
00:14:43dentro que es como que traza una línea y
00:14:45dice voy por acá por este camino este
00:14:47camino seguro Acá tengo para pisar toma
00:14:49pequeñas decisiones de de por ejemplo
00:14:51Cómo ponen los pies pero tiene una
00:14:52rutina preprogramada esto es un ejemplo
00:14:56de impacto en el mundo laboral pero lo
00:14:59interesante es que estos robots son
00:15:00físicos hay otro tipo de robot que no
00:15:02los ves de ahí viene el título de mi
00:15:04libro invisible No de que estamos
00:15:07rodeados de robots de Inteligencia
00:15:08artificial claro después quiero comentar
00:15:09algo de este libro que está espectacular
00:15:11porque mezcla mezcla ficción con con
00:15:14este como es comoo es lo de la
00:15:15Inteligencia artificial es ficción con
00:15:18explicación Bueno hay una frase que dice
00:15:20la ciencia ficción de hoy puede ser la
00:15:22ciencia real de mañana en ese punto
00:15:25porque vos pensás eh tecnología
00:15:27Inteligencia artificial para que no sé
00:15:30cambie la producción entonces ves los
00:15:31robots ves el impacto en la economía
00:15:34pero yo una vez que te vi dar una charla
00:15:35quedé muy enganchado porque vos también
00:15:37dijiste esto a mucha gente le da susto
00:15:40por las cosas que pueden ser pero a
00:15:42mucha gente le puede cambiar la vida y
00:15:43pusiste El ejemplo de la vista eh Porque
00:15:46dabas un ejemplo de cómo no sé gente que
00:15:49no ve con la Inteligencia artificial
00:15:52puede ver vamos a ver ese ejemplo es una
00:15:54plataforma creada en Países Bajos que se
00:15:57llama eh envision
00:15:59son unos son unas gafas ahí se ve Mira a
00:16:01ver es muy interesante son ciegos no ven
00:16:05son personas ciegas o disminuidos
00:16:06visuales en este caso por ejemplo la
00:16:08señora se pone esas gafas activa
00:16:10haciendo un botoncito acá toca en la
00:16:12parte derecha y la cámara que tiene las
00:16:16gafas esas empiezan a leer con visión
00:16:18artificial que es una técnica que se
00:16:20llama computer Vision empieza a leerle
00:16:23los ingredientes o sea lee el papel que
00:16:25tiene adelante y se lo da que al oído
00:16:27muy rápido dice al oído ese muchacho por
00:16:30ejemplo está en la oficina se conectó a
00:16:33el sistema se conecta a la base de datos
00:16:35de empleado de de ese ejemplo de esa
00:16:36empresa y le dijo Es Alex de finanzas el
00:16:39que tenés adelante le dio información
00:16:40contextual como en este caso también
00:16:42esta señora caminando por la calle le da
00:16:45una recomendación le dije ojo que está
00:16:47húmedo el piso tened cuidado a la hora
00:16:49de caminar Ellos dicen no vamos a
00:16:51devolverle la vista a las personas pero
00:16:53le vamos a aumentar la independencia y Y
00:16:56eso es lo que hace la tecnología o sea
00:16:58podemos hablar de Tech for good como
00:17:00tendencia tecnología Para el impacto
00:17:01social ea for good es otra forma de
00:17:03decirlo es básicamente Cómo uso la
00:17:05tecnología para mejorar la vida de la
00:17:07gente y en el mundo de salud es
00:17:08impresionante lo que está pasando con
00:17:09todo esto increíble o sea acá lo que
00:17:11existe como Inteligencia artificial es
00:17:12que tenés un robot capaz de procesar
00:17:14todos los datos que está registrando eh
00:17:17Y que llega en tiempo muy rápido a
00:17:19decirle Por ejemplo este fulano guarda
00:17:21que está mojado ex es una base de datos
00:17:23entrenada que ahora estaba viendo la
00:17:25base de datos entrenada en tiempo real
00:17:26con datos que chupan el momento con
00:17:28datos que sabe interpretar del momento
00:17:30la técnica que usa se llama computer
00:17:32Vision o visión artificial que es la
00:17:34capacidad de las máquinas de ver o sea
00:17:36ves lo que ve lo que tiene adelante esa
00:17:38camarita que tiene como si fuese un
00:17:40celular y interpreta lo que tiene
00:17:42adelante tienes cesped el cesped está
00:17:44húmedo y se lo dice al oído no pero no
00:17:46ve césped ve algo verde que le dijeron
00:17:48si es verde y tiene esto es cesped claro
00:17:50exactamente está entrenado con una base
00:17:51gigante per el robot no sabe que es no
00:17:54sabe qué es y tampoco le importa pero
00:17:56aprendió en base a millones de datos
00:17:59etiquetados que le dijeron eso es césped
00:18:01hace 10 años cues algo verde cortito qu
00:18:03s yo eso es un césped exactamente porque
00:18:06vio millones de imágenes de césped es
00:18:08como hoy vos pero mira te voy a hacer un
00:18:10chiste y si es Alex canija con el pelo
00:18:12cortito teñido de verde no ve que es cre
00:18:15que lo va a diferenciar lo podrías
00:18:17engañar no sé ni quién es el es canigia
00:18:20debe ser el hijo de canigia pero si ve
00:18:22veo algo que que puede ser que cumple
00:18:24esos requisitos tiene que contexto
00:18:26podría confundir el contexto lo puedo
00:18:27ayudar a diferenciarlo pero el error es
00:18:29muy bajo de hecho en el ámbito de salud
00:18:32eh Ya pasó muchos exámenes la
00:18:35Inteligencia artificial donde superó a
00:18:37muchísimos médicos en la capacidad de
00:18:39identificar por ejemplo una lesión en un
00:18:41hueso una mancha peligrosa técnicamente
00:18:45supera al humano en ese sentido cuando
00:18:47hablamos de comparación en imágenes y te
00:18:49decía cómo se entrena Esto hace 10 años
00:18:52vos le pedías una ya haceme un gato y te
00:18:54hacía una cosa de forma horrible no
00:18:56sabía bien que era un gato un gato no sé
00:18:58a diferenciar un gato de un perro ahora
00:19:00tenemos millones y millones de imágenes
00:19:02en el mundo con la que la Inteligencia
00:19:04artificial entendió el concepto de gato
00:19:07entendió un concepto de gato negro gato
00:19:09gordo gato corriendo gato peleando con
00:19:11un perro entendió esos conceptos por eso
00:19:13existe hoy mit d porque hay datos
00:19:16etiquetados Qué son qué estás citando eh
00:19:18herramientas de creación de imágenes
00:19:20artificiales como la han chupado tanta
00:19:22información no sé que hay en el mundo de
00:19:24internet e distinto tipos de gato que
00:19:26pueden dibujar o sacar o hacer imagen
00:19:28exactamente Y esto es lo que genera
00:19:30pasando al otro lado de la esperanza al
00:19:33pánico lo que digo es por ejemplo Me
00:19:36acuerdo cuando irrumpió chat gpt que por
00:19:38ahí es lo más popular que hay Aunque hay
00:19:40un montón de otras herramientas de Che
00:19:41los pibes no van a estudiar más le van a
00:19:43decir chat gpt haceme la tarea de
00:19:44matemática hacem el trabajo de lengua
00:19:47yván
00:19:48eh Cuál es la la mirada tuya del impacto
00:19:52por ejemplo en educación Sí bueno es un
00:19:55tema difícil de abordar porque uno lo
00:19:57puede hablar desde afuera pero hay que
00:19:59estar en el aula eh yo no estoy en el
00:20:01aula con chicos cuando enseño enseño a
00:20:03gente grande que por ahí va a buscar
00:20:04algo y no es lo mismo además hay que
00:20:07tener cuidado con todo esto porque no es
00:20:08lo mismo decir che No uses no aprendas
00:20:11más inglés porque ya una herramienta te
00:20:13lo va a generar no necesitas saber
00:20:14inglés y yo estoy muy en contra de eso
00:20:17porque los chicos tienen que seguir
00:20:18aprendiendo idiomas tienen que seguir
00:20:20entrenando su mente con por ejemplo
00:20:22entender cómo se resuelve un cálculo
00:20:24ahora por otro lado A mí me pasó cuando
00:20:26yo era chico Que estudiaba matemática o
00:20:28algo así en el colegio iba bastante
00:20:29Lento no era bueno vos habrás sido bueno
00:20:31sí por imagino me imagino Bueno pero en
00:20:34alguna cosa seguro que te costaba claro
00:20:36a todos nos pasó pero sin embargo la
00:20:38educación normalmente va al ritmo de la
00:20:41mayoría no Entonces por ejemplo hay un
00:20:43video que traje ahí de chat GP pongamos
00:20:46el video de chat gpt o es la última
00:20:48versión eh de chat gpt que la o es de
00:20:52multimo es de ovni omnicanalidad digamos
00:20:58que es la capacidad de detectar cosas en
00:21:00texto video audios eso es lo que trae la
00:21:03última versión de chat gpt en este caso
00:21:06están probando herramientas para
00:21:09resolver cálculos
00:21:26matemáticos fíjate como habla no y le
00:21:31responde y le dijo no le de la respuesta
00:21:43claro no
00:21:47s está siendo de docente
00:21:52exactamente de tutor de profesor de
00:21:55particular está haciendo de mi vieja con
00:21:57mis hijos que es maestra
00:21:59bueno vos la tuviste gratis pero Hay que
00:22:13pagarla o sea lo que lo que vos decís es
00:22:17puede ser no la herramienta de la
00:22:19vagancia de copiame sino que puede ser
00:22:22una alternativa para que haya maestras
00:22:25particulares o maestros particulares
00:22:27gente que no lo puede pagar
00:22:30hoy si analizas los números de gente con
00:22:32celulares en las casas es altísimo es
00:22:35altísimo esta herramienta chat gpt que
00:22:37no es la única es un buen ejemplo pero
00:22:39no es la única es gratuita vos Te la
00:22:42puedes descargar al celular yo la usé
00:22:44hace poco para practicar inglés y me
00:22:46pareció brillante le hablas en inglés
00:22:48encima le hablé de algo que me gustaba a
00:22:50mí le dije quiero hablar de la película
00:22:52bl Runner la viste le dije sí me dijo y
00:22:54me contó el resumen del guion me dice y
00:22:57a vos a vos te preguntó Sí me preguntó
00:23:00la Inteligencia artificial y le dije me
00:23:01encanta y me dice le digo podemos
00:23:03hablarlo en inglés s Of course y me
00:23:04empezó a hablar en inglés empezamos a
00:23:06hablar sobre el guion de la película en
00:23:08inglés cuando me quise dar cuenta había
00:23:09hablado media hora en inglés con una
00:23:14máquina hacía olvidar de rato que era
00:23:16una máquina te olvidas por completo no
00:23:19que estás medio rayado yo yo estoy medio
00:23:21rayado
00:23:23pienso busc el video de acá en cital
00:23:26Cono y a ver la ot ahí la verdad Que gó
00:23:32porque yo te Fu desde el miedo con Esto
00:23:34va ainar los pi me dec sí lo podrá
00:23:37arruinar pero es una herramienta Es un
00:23:39desafío Por eso digo No es fácil hacerlo
00:23:42bien y después está la otra mirada que
00:23:44es más hay una guerra mundial china
00:23:48Estados Unidos donde la batalla es por
00:23:50la Inteligencia artificial y nosotros no
00:23:52entendemos de por se están peleando lo
00:23:54dijo acá Elis carrió con Ernesto y María
00:23:56mir realidad grandes empresas de
00:23:59Inteligencia artificial eh Como es un
00:24:02hecho y es un hecho global y donde la
00:24:05lucha está entre China yo creo que ahí
00:24:07viene la guerra eh en el mar de la china
00:24:10porque Corea del Sur es envidia creo y
00:24:12Taiwán también entonces lo que se está
00:24:15peleando es
00:24:16eh la Inteligencia artificial Esta es la
00:24:19única guerra que existe hoy Ahí está acá
00:24:22aro que se viralizó porque dice envidia
00:24:24es la de los chips dijo calculo que son
00:24:26los fierritos pero Qué puede haber a
00:24:30nivel preocupación de guerra de
00:24:32Inteligencia artificial cuánto compras
00:24:34de eso más allá de que existe una
00:24:35carrera Estados Unidos China o hay una
00:24:38carrera yo lo veo más como una carrera
00:24:40como la exploración espacial como pasó
00:24:42con Estados Unidos Rusia en ese momento
00:24:44para llevar un hombre a la luna o
00:24:46digamos hacer la exploración que que se
00:24:49buscaba en ese momento ve como parecido
00:24:51eh digamos en términos geopolíticos
00:24:54tenés Estados Unidos y China
00:24:56desarrollando inteligencia artificial HM
00:24:59al tope al máximo o sea ves una
00:25:02competencia tremenda por ejemplo eh
00:25:05tenemos una ramienta llama sora que
00:25:07todavía no salió liberada pero que vos
00:25:09le escribís texto pronte a la
00:25:11herramienta y genera un video de
00:25:13altísima calidad pero de una calidad que
00:25:16no puedes diferenciarla de algo real o
00:25:18sea una máquina de Inteligencia
00:25:19artificial capaz de inventar un video
00:25:21que exente le decís genera un video de
00:25:24un caballo corriendo en Marte y te lo
00:25:27hace y te lo hace de una manera
00:25:28no en una guerra yo puedo decir haceme
00:25:31un video de que maté al capo del otro
00:25:34bando son si son qué podría pasar si son
00:25:37nombres de personas tipo poneme a Messi
00:25:39pegándole una piña a otro no lo va a
00:25:42hacer porque bloquea palabras de
00:25:43jugadores conocid de figuras públicas y
00:25:45todo eso no es probable que haga eso
00:25:48pero las Deep fakes o las fake news sí
00:25:50pueden ser totalmente creadas invent un
00:25:54atentado de gente
00:25:56desconocida suicida no son conocidos lo
00:25:59inventa y lo inventa de manera creíble
00:26:00obvio Eso sí ya está pasando hoy pero
00:26:02digo te estaba poniendo un contexto de
00:26:04de la competencia en un ejemplo bien
00:26:06concreto tenés sora en Estados Unidos
00:26:08que ya pronto va a salir que es super
00:26:10potente y Tenés una que llama vidu bdu
00:26:12que es de China que es exactamente la
00:26:14misma herramienta o sea son dos carreras
00:26:17corriendo de robots a ver quién puede
00:26:18tener el mayor desarrollo porque no
00:26:20sabes cómo lo va a usar el otro y si el
00:26:21otro puede avanzar V tener que avanzar
00:26:22están generando productos equivalentes
00:26:25china Estados Unidos lo más poderoso
00:26:27posible lo más rápido posible bueno
00:26:29Están en esa digamos no el resto del
00:26:31mundo nosotros latinoamérica África todo
00:26:34usando las herramientas como podemos
00:26:36viendo que nos sirve que no nos sirve es
00:26:38todo lo que estamos haciendo Y después
00:26:40tenés a Europa con la nueva legislación
00:26:43que se viene que en los próximos dos
00:26:45años Seguramente se va a poner en
00:26:46práctica cl parece como que Europa la ve
00:26:48pasar o sea China y Estados Unidos están
00:26:50acelerados o no O es una impresión eh No
00:26:52no China y Estados Unidos Sí están
00:26:54recontra acelerados Europa no es que la
00:26:56ve pasar está creando algunas cosas más
00:26:58que otros países tienen como un chat gbt
00:27:00propio por ejemplo ayer lo estuve viendo
00:27:02está muy bueno Francia Francia tiene uno
00:27:05muy bueno Francia está bastante bien en
00:27:07esa eh pero decía Ellos están liderando
00:27:11la conversación de La regulación eh hace
00:27:14poco se pre aprobó el parlamento europeo
00:27:17una ley sobre eso que después hay un
00:27:19video para Pero antes ir eso porque me
00:27:22interesa tener claro Entonces cómo es el
00:27:23mapa pero mientras tanto nosotros
00:27:25consumimos Inteligencia artificial acas
00:27:28mucho el tema de la el uso que no vemos
00:27:30o si vemos en la Eurocopa que está
00:27:32detrás del robotito del bar claro es un
00:27:35lindo ejemplo para mí deporte
00:27:37Inteligencia artificial mir fíate ahora
00:27:38lo de la Eurocopa que el otro día me lo
00:27:40marcaba Freddy Cómo se ve el uso ahí de
00:27:42Inteligencia artificial calculo yo que
00:27:43para los offside automáticos sí tiene
00:27:45otros usos también y y no solo es en
00:27:47fútbol eh muchos deportes ya están
00:27:50incorporando ia bueno acá está
00:27:52explicándonos la pelota la pelota tiene
00:27:54un chip
00:27:55adentro que usó ahora usó en la Euro y
00:27:59la que usó en el mundial También lo
00:28:00tenía y está bajando mucho los tiempos
00:28:03de toma de decisión del bar que es como
00:28:04el gran problema No claro No no es igual
00:28:07que el que tenemos en la Copa América ni
00:28:08en Argentina es otra tecnología Ahí está
00:28:11mostrando el sensor que tiene la
00:28:13pelota todo eso que son sensores tiene
00:28:16sensores alrededor tiene un sensor la
00:28:18pelota inercial Cuando vos la pateas
00:28:20detecta ese golpe y después También
00:28:23tienen cámaras alrededor de todo el
00:28:24estadio como en el mundial También
00:28:26Entonces eso cruza los datos del sensor
00:28:29los datos de las cámaras y establece
00:28:32como 30 Data points de todo el cuerpo
00:28:34humano de cada jugador y sabe
00:28:35exactamente qué está pasando si la
00:28:37pelota la cabeceó un jugador si se fue
00:28:40la línea si entró o no una situación con
00:28:43Cristiano Ronaldo no s si se acuerd Ahí
00:28:45está mir
00:28:46justo Ronaldo festejó pero no fue gol no
00:28:50lo hizo él
00:28:50[Música]
00:28:52digamos Pero entonces acá lo que hace la
00:28:54Inteligencia artificial es poder
00:28:56procesar muy rápido la información de
00:28:58todos los sensores con la pelota y la
00:29:01información que tira la pelota o sea una
00:29:02cantidad de datos que si no fuera un
00:29:04robot con un algoritmo no lo puede decir
00:29:06no orsay no o sea son herramientas que
00:29:09estamos viendo que en el mundo deportes
00:29:11se usan hace mucho en este caso el bar
00:29:14es como que la primera más popular antes
00:29:16era medio de puertas para dentro pero
00:29:18por ejemplo el mundial Alemania 2006 no
00:29:21sé si te acuerdas que Alemania era
00:29:22bestial como jugaba y una de las cosas
00:29:25que salió la luz después ellos usaban
00:29:26Big Data pero si no era ese problema que
00:29:29tuvimos con abundanci y no sé si no
00:29:31bueno nosotros a nuestra manera le
00:29:32hicimos un partido digamos Pero ellos
00:29:34juegan bien juegan bien tenían unos
00:29:36sensores puestos en los botines en los
00:29:38entrenamientos pateaban la pelota
00:29:40también inercial detectaba el golpe de
00:29:42la pelota entonces iban viendo mapas de
00:29:43calor de la velocidad con la que
00:29:45circulaba la pelota en una zona
00:29:47específica de la cancha y decían Acá
00:29:48está circulando lento aceler demos esto
00:29:51hoy ves por ejemplo en NBA usos de esto
00:29:54donde detectan movimientos por donde
00:29:56ataca el rival no sé a
00:29:58la segunda parte del partido empiezan a
00:30:00hacer esta este movimiento por acá
00:30:01aumenta el ataque en esa zona generan
00:30:04Data que te puede servir a vos como
00:30:06entrenador de un equipo para armar una
00:30:08estrategia más eficiente entendiendo no
00:30:11la intuición no la subjetividad sino la
00:30:13información concreta si se pudiera hacer
00:30:15no se puede pasarle a un robot los 800
00:30:19goles de Messi las que Messi tiró afuera
00:30:22los enganches de Messi o sea toda la
00:30:24potencia de datos que hay de Messi visto
00:30:27jugar Y vos se lo podés meter a un robot
00:30:30sacas un Messi o hay un componente de
00:30:33viveza
00:30:34instinto que es imposible de transmitir
00:30:38podrías sacar un patrón de cómo juega
00:30:40Messi con toda esa Data que vos decís
00:30:43con si le pones todos los vos que
00:30:45existen de mess que son millones de
00:30:46horas cl por eso de hecho hay unas
00:30:48tecnologías hoy que podrían hacerlo hoy
00:30:51podrían procesar si pones un Messi como
00:30:53el robot ese que saltaba la caja no
00:30:55puedes llevar una pelota no no no del al
00:30:58mundo físico hay hay torneos de robots
00:31:00de de fútbol hace muchos años eh acá en
00:31:02Argentina incluso hay robots que hay
00:31:04robots hay universidades que presentan
00:31:06robots para jugar torneos de fútbol pero
00:31:08lo que sí podrías hacer es el software
00:31:10Con qué se lo puedes hacer con usan
00:31:12tecnología tipo python de código abierto
00:31:15software propietario a veces también
00:31:16pero en general es código abierto pero
00:31:18Decía si vos le tirá toda la base de
00:31:20videos de Messi a una Inteligencia
00:31:22artificial hoy tenés herramientas que
00:31:24existen donde vos le podés decir
00:31:26escribirle y le decir mostrame Messi
00:31:28gambeteando a la derecha mostrame los
00:31:30videos de Messi y te podría catalogar
00:31:32esos videos y decirte acá tenés todos
00:31:34los entonces vos sos técnico de un
00:31:36equipo y eso te puede servir después de
00:31:38que lo puedas bloquear o no No porque
00:31:40pués se engancha para otro lado pero
00:31:42claro porque deciden ese momento esto ya
00:31:44saben todos voy a hacer otra cosa no eso
00:31:46puede pasar la viveza que vos decís pero
00:31:48la herramienta de la tecnología de
00:31:50Inteligencia artificial puede equiparar
00:31:52al más débil podríamos decir no es como
00:31:55cualquier estrategia si vimos Arabia o
00:31:57vimos Canadá nos hizo un gran partido
00:32:00con menos argumentos técnicos y con más
00:32:03estrategia lo mismo se ve en una
00:32:05película llama Money que está muy buena
00:32:07que protagoniza Brad Pitt oiste que
00:32:09tienen Us un equipo de béisbol con poco
00:32:11presupuesto usan analytics usan toda
00:32:14esta tecnología para entender mejor a
00:32:16quién contratan para cada puesto
00:32:18específico Quiero bajar a Argentina
00:32:19ahora voy a pedir el video de Miley
00:32:21porque Miley con estas giras que hace
00:32:23todo el tiempo a reunirse con magnates
00:32:26la tecnología silic vale elon musk pone
00:32:29mucho en agenda el tema de la
00:32:31Inteligencia artificial lo que ha dicho
00:32:33más bajado a tierra son dos cosas Una
00:32:37que quiere hacer un polo de Inteligencia
00:32:39artificial en Argentina que ahora te
00:32:40quiero preguntar pero dijo que él va a
00:32:42aplicar modelos de Inteligencia
00:32:43artificial para hacer la reforma del
00:32:45Estado Fíjate lo que dijo hace poco lo
00:32:48ha repetido varias veces la reforma del
00:32:50Estado haí grandes rasgos cómo qué
00:32:52puntos se incluiría la reforma del
00:32:54estado que tienen realizar más
00:32:55eficientizar de ahí nosotros de hecho
00:32:58Tuvimos una charla con la gente de
00:33:00Google para que ellos tienen de hecho un
00:33:03módulo para hacer reforma del Estado
00:33:05pero con Inteligencia artificial Así es
00:33:07que vamos a estar avanzando en eso qué
00:33:10puede llegar a hacer que tengas un no sé
00:33:13que tenga Google Para aportar a la
00:33:15Inteligencia artificial Porque el otro
00:33:16día ponían preguntar al chat gpt Cómo
00:33:18achar el estado y por ahí te dice vend
00:33:19tal provincia no
00:33:22s qué es lo que se puede tomar de la
00:33:26decisiones O sea hay algo el mundo que
00:33:28se use así sí hay hay hay una rama de
00:33:31estudio directamente enfocada a todo
00:33:32esto que tiene muchos años y que de
00:33:35hecho acá en Argentina se han usado
00:33:36herramientas de eso pero qué es por
00:33:38ejemplo no sé una máquina para sacar
00:33:39mejores turnos para ir al ansés el
00:33:41concepto de tecnologías cívicas Civic
00:33:43technologies eh Son tecnologías que se
00:33:45desarrollan para que el ciudadano y el
00:33:48gobierno mejoren su interacción para que
00:33:50el ciudadano tenga una mejor vida para
00:33:52que el gobierno funcione mejor eso es el
00:33:54el paragua esto tiene 30 años 40 años
00:33:57dentro de esas iniciativas tenés muchas
00:33:59cuestiones una por ejemplo es Open Data
00:34:01o gobierno
00:34:02abierto son tecnologías para asegurar
00:34:05que los datos estén disponibles por
00:34:07ejemplo en qué invierte el gobierno para
00:34:10Obras Públicas que vos puedas entrar a
00:34:13una web argentina.com.ar te descargues
00:34:16un csb un archivo con todas las
00:34:18inversiones eso existe hace much a
00:34:21Inteligencia artificial pero estoy
00:34:22hablando de tecnologías como la
00:34:24tecnología se mete los gobiernos sea
00:34:25podría usar Inteligencia artificial con
00:34:26esos datos rec contra podrías hacer
00:34:28predicciones de cuánto va a gastar para
00:34:31resolver tal cosa Eso es como de cara
00:34:33hacia fuera Qué le pasa al ciudadano con
00:34:35todo esto gestiones de de trámites en
00:34:37vez de ir 10 veces a hacer un trámite
00:34:39vas una vez O lo haces con una
00:34:41aplicación que lees imaginate que
00:34:43quieres hacer una reforma en tu casa y
00:34:44tenés que actualizar los planos en vez
00:34:46de ir 10 veces cinco veces donde Ahí
00:34:49está muchas veces en no solo en
00:34:51Argentina en muchos países del Mundo la
00:34:53microc corrupción No queres hacer el
00:34:55trámite más rápido bueno no la
00:34:56tecnología está ayuda a detener eso o a
00:34:59frenarlo son herramientas que te hacen
00:35:01la vida más fácil eh Y la Inteligencia
00:35:03artificial tiene miles de usos que se
00:35:04pueden aplicar ahí después para que un
00:35:06gobierno gestione mejor el concepto es
00:35:08eh digamos tomar decisiones basadas en
00:35:11la evidencia digamos no Por ejemplo si
00:35:13vos queres poner un colegio o tenés que
00:35:16eh destinar fondos para mejorar las
00:35:19plazas de o los lugares públicos dónde
00:35:22lo vas a hacer en vez de tomar una
00:35:23decisión de me imagino que va por acá
00:35:25tomamos una decisión mirando los datos
00:35:28eso es lo que la Inteligencia artificial
00:35:29te puede ayudar Qué quiere decir hacer
00:35:32que Argentina participe en la cadena de
00:35:34producción de Inteligencia artificial
00:35:35sea un Hub de Inteligencia artificial
00:35:38Qué quiere decir porque lo dice Damian
00:35:39raidel que trabaja con con Miley en
00:35:42estos temas es humo o hay una opción ahí
00:35:45una chance de algo ojalá que no lo sea o
00:35:47sea como argentino quiero que que no sea
00:35:50humo por supuesto podríamos tener
00:35:52diferentes roles O sea yo cuando pienso
00:35:55en la palabra Polo me refiero a algo que
00:35:58nosotros lideraría estaría O sea me
00:36:01imagino decir un polo de desarrollo de
00:36:03Inteligencia artificial Me estoy
00:36:05imaginando Estados Unidos china
00:36:07Argentina en algún lugar no sé como lo
00:36:09estás tratando de hacer Francia
00:36:11desarrollando tecnologías marcando un
00:36:13camino mostrando
00:36:15herramientas creando algoritmos
00:36:17entrenando gente para que lo pueda hacer
00:36:18haciendo asociaciones con universidades
00:36:20para que los los talentos vengan de ahí
00:36:23para que se retroalimenten para que el
00:36:25gobierno lo implemente su momento
00:36:27hablaba de que el chat gpt lo entrenan
00:36:29keniatas por dos mangos eh Para que no
00:36:33sé lo entrenen esos participan en la
00:36:35cadena Exacto eso iba a eso iba podes
00:36:37tener too bien con los keniatas igual Sí
00:36:39Sí obvio pero lo que digo es que se
00:36:40hablaba como un costado poco difundido
00:36:42de la mano de obra que participa de poco
00:36:45valor agregado tareas de poco valor
00:36:46agregado Por ejemplo si ponemos un Data
00:36:48Center si ponemos un lugar porque
00:36:50Argentina está bien parado en ese
00:36:51sentido le da mucha energía podemos
00:36:54tener buena energía solar paneles
00:36:55tenemos la Patagonia que es tiene viento
00:36:58lo que sea generas energía lugares más
00:36:59fríos que es un buen lugar para tener un
00:37:01Data Center para que no sobrecaliente
00:37:03las máquinas tenés que usar menos agua
00:37:05porque se enfría vía agua entonces es un
00:37:08buen lugar pero es un valor agregado
00:37:10bastante bajo sería como una especie de
00:37:11depósito de datos Claro vos puedes decís
00:37:14estoy metido en el negocio de
00:37:15Inteligencia artificial y te pusieron
00:37:16unos servidores porque hace frío
00:37:18exactamente Exactamente lo cual puede
00:37:19ser un buen negocio igual económicamente
00:37:20para Argentina no digo que no puede ser
00:37:22te la dejo a vos pero te quedarías en un
00:37:24esclavon muy bajo exactamente se puede
00:37:26hacer mucho más pero para eso hay que
00:37:28desarrollar un montón de cuestiones acá
00:37:30en Argentina todo el mundo dice lo mismo
00:37:32Tenemos un montón de talento es verdad
00:37:33tenemos buenas universidades eso dónde
00:37:35Tendría que ir Imagínate que alguien nos
00:37:36está viendo y quiere ver acá en
00:37:38Argentina eh dónde ir a estudiar algo
00:37:41que tenga que ver con laburar en
00:37:43Inteligencia artificial Bueno hay un
00:37:44montón de opciones verad dame algunos
00:37:46ejemplos Mira hay una carrera que es muy
00:37:48pionera en el mundo te diría que es un
00:37:50máster que se llama eh Master de Data
00:37:54Mining y descubrimiento al conocimiento
00:37:55eh Y está si no me mal lo recuerdo del
00:37:582004 acá en Argentina sí es un máster de
00:38:00la uba muy técnico muy complejo y muy
00:38:03bueno yo tengo amigos que egresaron de
00:38:05ahí eh después tenés carreras por
00:38:07ejemplo licenciatura en ciencia de datos
00:38:09en la uba tenemos yo soy profe en San
00:38:12Andrés y tenemos la ingeniería en
00:38:13Inteligencia artificial que es pionera
00:38:15en el mundo también va por el tercer año
00:38:17y no hay muchas en el mundo que hagan
00:38:18eso y después tenes gente que viene de
00:38:21otras profesiones y se especializa en
00:38:24ciencia de datos pero tenés gente de
00:38:26economistas
00:38:27de marketing yo he trabajado con eh
00:38:30sociólogos estadísticos actuarios o sea
00:38:32puede haber gente de otras profesiones
00:38:34que se meta a especializarse mirando la
00:38:36Inteligencia artificial Exactamente para
00:38:37construir Inteligencia artificial tenés
00:38:39que tener tres grandes habilidades
00:38:42matemática estadística habilidad de
00:38:44software y habilidad de entender
00:38:46problemas de negocio por ejemplo si
00:38:48estudiaste economía tu habilidad de
00:38:49entender problemas de negocio va a ser
00:38:51muy buena si estudas De filosofía
00:38:52seguramente va a ser muy buena Pero
00:38:54quizás no tenés tanta base de software
00:38:56Okay si estudias este actuario Sos muy
00:38:58bueno en matemática estadística quizás
00:39:00no sos bueno en software o quizás no sos
00:39:01tan bueno entendiendo un problema de
00:39:03negocio entonces en esas tres alistas
00:39:05vos te vas a poder mover y complementar
00:39:06o sea Está bueno que vos cuando te
00:39:08planes como país eh a decir que querés
00:39:11desarrollar Inteligencia artificial
00:39:12tenés que cuidar las universidades o sea
00:39:14tenés que porque a veces en el mirada
00:39:16Esto lo digo yo de el gobierno de Miley
00:39:18es mucho elon Mask mucha batalla contra
00:39:20las universidades Y vos estás diciendo
00:39:22loco hay un link porque la guita puede
00:39:25venir pero pueden venir ponerte un
00:39:26servidor y acá tenés que tener un
00:39:27universidades para que vayan a formarse
00:39:29y hay carreras pioneras estás diciendo
00:39:31vos obviamente y y si lo pensás por
00:39:33ejemplo cuando estuve hace un par de
00:39:34meses en Palo Alto En silicon Valley eh
00:39:38Stanford tiene el laboratorio de
00:39:39Inteligencia artificial que en los años
00:39:4160 ellos ya estaban investigando y
00:39:44creando proyectos que son la base de lo
00:39:46que hoy estamos usando todos Wow o sea
00:39:48en los años 60 tenían proyectos de text
00:39:51to speech speech to text que es la
00:39:53capacidad que veíamos hace un rato del
00:39:54video de chat gpt que le podes hablar
00:39:57bueno en algún momento hace muchísimos
00:40:00años alguien se puso a desarrollar en un
00:40:02laboratorio eso de investigación
00:40:04académica base del conocimiento que hoy
00:40:06tenemos en la mano todos para ir
00:40:08terminando primero recomiendo través el
00:40:10libro de Freddy la Inteligencia
00:40:11artificial en nuestra vida eh que se
00:40:13llama invisible eh Por el color es muy
00:40:17fácil de identificar donde él mete un
00:40:19relato de ficción y al término los
00:40:22conceptos de tecnología que aparecen en
00:40:24ese relato tenés desde este robots que
00:40:27están medio nostálgicos y otras hierbas
00:40:31para ir terminando Dame dos películas
00:40:34que vos digas me parten la cabeza yo el
00:40:36otro día lo veía con Terminator y mis
00:40:38hijos Cuando al principio dicen no los
00:40:40sistemas de inteligencia de defensa se
00:40:42conspiraron contra el ser humano y yo
00:40:44decía me estás jodiendo Dame algunas
00:40:46películas que la gente pueda chumar
00:40:48entre esos temas Me encantan las
00:40:50películas recomiendo e la de Alan turin
00:40:53que es la biopak de él que se llama eh
00:40:57el código Enigma que cuenta la historia
00:40:59de cómo empieza a crear la lógica
00:41:01computacional impresionante si quieren
00:41:04profundizar en esto de de Cómo
00:41:06diferenciar un humano de una máquina
00:41:08bien flashero hay una película que se
00:41:09llama ex máquina o ex machina Uh muy
00:41:12buena que es un tipo que lo pone en un
00:41:14fin de semana con una robot Androide
00:41:16típico se enamora eh Y trata de ver el
00:41:19nivel de inteligencia que tiene sería
00:41:20como como prueba un test de turing en
00:41:22vivo con ese Androide después tenes her
00:41:25que es muy famosa ahora phenix que
00:41:27anticipó de alguna manera la capacidad
00:41:29conversacional en el 2012 sale Alexa y
00:41:33Ok wol todo eso no estaba tan bien
00:41:35funcionando en esa época y hoy lo vemos
00:41:37y decimos Che Esto está pasando en chat
00:41:38gpt eh Y mi favorita es Blade Runner
00:41:42Blade Runner es mi favorita está escrita
00:41:46digamos basada en un libro de Philip
00:41:47Dick que es un visionario de todo esto
00:41:49que tiene un libro que en los 60 se
00:41:51llamó sueñan los androides con ovejas
00:41:53eléctricas totalmente loco él y todo su
00:41:56pensamiento
00:41:57Pero él decía imaginaba un mundo donde
00:42:00ibas a tener un androide acá sentado Y
00:42:03vos no ibas a poder diferenciar si era
00:42:05un androide o era un humano y y toda la
00:42:08película se basa en tratar de entender
00:42:10cómo se comporta qué lo mueve a ese
00:42:12Androide y y el eslogan de la empresa
00:42:15que lo fabrica era más humanos que los
00:42:17humanos o sea que es muy filosófica la
00:42:20película a mí me encanta Bueno qué Qué
00:42:22es lo más robótico que tenés en tu casa
00:42:24eh No lo compré para mí justamente
00:42:27compré para mi Parra Emily que es un
00:42:29shar russel es muy inquieta y como a
00:42:31veces no estamos por un par de horas eh
00:42:33dijimos Bueno vamos a comprar un robot
00:42:35de que le de comidita le da la comida o
00:42:37sea le puedes grabar un audio que pega
00:42:39un grito a Emily no se lo come no lo
00:42:41mastica no no no lo mastica el robot
00:42:44tampoco mastica mucho la comida o sea el
00:42:45objetivo era que comiera cuando no
00:42:47estuviéramos y no lo hace o sea come si
00:42:49estás ahí eh Y así que fjate que hay
00:42:51algo humano que no puede reemplazar la
00:42:53máquina es muy loco eso es la calidez o
00:42:55algo y yo también te te tengo tengo
00:42:57confesar que tenía miedo que lo quiera
00:42:58más el robot que a mí claro Así que
00:43:01tenía un poco de miedo pero no pasó
00:43:02Claro pero no pasó Che Bueno ahora
00:43:04respondeme la pregunta que dejé latente
00:43:06vos decí que un robot va a poder
00:43:08inventar juegos de palabras y chiste que
00:43:10es mi fuerte y reemplazarme como persona
00:43:13que hace eso en los medios yo creo que
00:43:14tenés un gran nivel de chistes bien Yo
00:43:16creo que escuch sea que o sea que no te
00:43:18puede competir pero puedo intentarlo o
00:43:20sea hoy ya cuenta chistes nada yo he
00:43:22jugado varias horas contando chistes con
00:43:23Inteligencia artificial O sea me acuerdo
00:43:25animé un asado de con mis amigos usando
00:43:28chistes de Inteligencia artificial Como
00:43:29no soy tan creativo como vos bueno uso
00:43:31la Inteligencia artificial no porque a
00:43:33mí una vez me habían dicho Y con esto
00:43:35terminamos que le costaba mucho poner a
00:43:37un robot a por ejemplo hacer eh análisis
00:43:40de todo lo que se dice en las redes
00:43:42sociales porque no podían detectar la
00:43:45ironía el Sarcasmo y todo eso Entonces
00:43:47si de golpe alguien decía algo está muy
00:43:50bueno decían hijo de [ __ ] lo que hizo
00:43:51detectaba que hijo de [ __ ] como algo
00:43:53negativo No eso todavía cl o ya lo
00:43:56corrigi eh eso es real lo que te dijeron
00:43:59el análisis eh es es muy real pero ya
00:44:02fue oha lo que te dijeron e quizás fue
00:44:05hace dos o tres años no Y puede ser Sí
00:44:07bueno eh hoy con los los los modelos de
00:44:10lenguaje gigantes que son estos de chat
00:44:11gpt jamy ya ya fue Bueno pero igual es
00:44:16una habilidad que te te va a servir para
00:44:17siempre Gracias por favor la voy a
00:44:18seguir bancando Fredy vivas Muchísimas
00:44:19gracias eh gracias por la invitación por
00:44:20favor y antes de irnos a este espacio
00:44:22para que yo pueda seguir haciendo
00:44:24chistes sepan que cital crece y es
00:44:26gracias por ahora a apoyo de su
00:44:27audiencia que hoy representa el ingreso
00:44:29más importante del medio tienen acá
00:44:31abajo un QR acercan el celular ponen la
00:44:33cámara escanean este QR para poder
00:44:36colaborar y ayudarnos a seguir súmense
00:44:38al círculo de mejores amigos ingresen a
00:44:40cenital.com bar zumate Gracias Freddy de
00:44:43vuelta especial dedicado este episodio a
00:44:45todos los robots que lo hayan visto pues
00:44:47si Se juntaron que se hayan divertido a
00:44:49un asado a verlo asado de robots que la
00:44:51hayan pasado bien nos vemos la semana
00:44:53que viene
00:44:55[Música]
00:45:03[Aplausos]
00:45:04[Música]
00:45:11[Aplausos]
00:45:11[Música]
00:45:13Ho
00:45:15[Música]