A menudo, las innovaciones
resuelven problemas prácticos, pero el avance de la I.A. podría traer nuevas herramientas para socavar las preguntas más grandes,
incluso existenciales. ¿ Estamos solos en el universo? ¿ Podemos crear
máquinas inteligentes y realistas? Tal vez todos sean disparos a la luna,
pero imagina, un día, tener una segunda
versión sintética de ti. -¿Cómo te va, hermano?
-Ah, no está mal. Acabo de pasar la última hora
cartografiando la mitad del cosmos.
Estoy buscando
una constelación
para ponerle nuestro nombre. Quieres decir "yo", ¿sí? Lo que sea. Semántica. Estoy haciendo todo el trabajo. Quisquilloso. El cielo nocturno estrellado ha sido
fuente de fascinación y curiosidad durante siglos. ¿ Hay algo ahí fuera? Tenemos todos estos
lugares sospechosos para buscar vida en nuestro propio sistema solar. Y somos solo
un pequeño sistema solar en una gran galaxia, que es una de muchas,
muchas galaxias en el universo. Entonces te das cuenta
bastante rápido de que las posibilidades de vida en otros lugares
son bastante altas. [sintonizando la radio] [hombre]… esperamos tener un
número de oyentes por ahí. La mayoría de ustedes son probablemente
humanoides blandos y blandos. En caso de que alguna
inteligencia artificial esté escuchando,
bienvenido también. [Bill Diamond]
Apreciarás esto, siendo un científico de datos, sabes que estamos generando
alrededor de 54 terabytes de datos todos los días, así que… Ves, eso es música para mis oídos,
ahí mismo. [Diamante]
Eso es música para tus oídos. Ese es un buen patio de recreo
para sus algoritmos.
[Downey]
En el remoto norte de California, dos científicos están en camino
para recopilar datos con la esperanza de responder
a una pregunta cósmica… una que es tan antigua
como la humanidad misma, o al menos, Galileo. [Graham Mackintosh]
Cuando se trata de la búsqueda de
inteligencia extraterrestre… [Diamond] Correcto. …hay décadas
de descubrimientos y progresos científicos que nos dicen sin descanso que la vida es más probable
de lo que pensábamos. Sí, el conjunto de pruebas se
está convirtiendo en… Así es. … abrumador,
pero ¿podemos encontrarlo? [Mackintosh]
Cuando tenía diez años, estaba decidido
a tener mi propia computadora, y descubrí que había
un equipo que podías comprar y armar por ti mismo, así que gané suficiente dinero
para hacerlo, y eso me convenció enganchado.
He estado obsesionado
con las computadoras desde entonces. Y espero, creo, que
A.I. puede ayudarnos a profundizar y, con suerte, llegar a la respuesta que
estamos buscando. ¿ Hay vida más allá de la Tierra? [Diamante] Desde que
los humanos han podido
mirar hacia el cielo y mirar las estrellas, nos hemos preguntado: "¿Estamos solos? ¿ Es este el único lugar
donde ha ocurrido vida?" El instituto SETI está tratando
de responder a esta pregunta. El instituto SETI fue fundado por Frank Drake, Jill Tarter y Carl Sagan. Cofundé este instituto
en 1984 como una forma de ahorrar dinero a la NASA. … ver si podemos retroceder para ver si podemos averiguar
qué se está ventilando… Desde entonces, ha crecido mucho más allá
de mis expectativas. Tenemos cerca de
80 científicos con doctorado aquí. Nuestra investigación realmente comienza
con "¿Cómo sucede la vida?" ¿ Cuáles son las condiciones
bajo las cuales se afianza la vida? Estamos tratando de entender
esa transición de cómo el universo y cómo nuestra propia galaxia
y sistema solar pasaron de la química a la biología.
El número de civilizaciones que puede haber
en la galaxia es del orden de un millón. [Downey]Carl Sagan
ayudó a traer el cosmos a la Tierra, pero no fue el primero
en popularizarlo. Desde que Orson Welles
nos asustó con Laguerra de los mundos, la cultura pop ha puesto los ojos
en el cielo. Hombrecitos verdes,
extraterrestres, el contacto con extraterrestres sigue
cautivando nuestra imaginación. [Diamante] Estamos interesados
en todo tipo de vida, pero por supuesto tenemos
un interés especial en la vida inteligente o tecnológica
más allá de la Tierra, por lo tanto, SETI. Hola, soy Seth Shostak
de Big Picture Science. Hoy vamos a hablar
de inteligencia artificial. Las máquinas de hoy
son mucho más inteligentes, por así decirlo, al menos más capaces que las máquinas
de hace 50 años, increíblemente…
Hay grandes cantidades de datos
provenientes del espacio, y la I.A. can, um… nos permite entender
esos datos mejor que
en el pasado. Es esta nueva capacidad que tenemos
para ver patrones en los datos… [Tarter] Estamos tratando
de encontrar evidencia de la tecnología de otra persona
. No podemos definir la inteligencia, pero estamos usando la tecnología
como un proxy, así que si encontramos alguna tecnología, algo diseñado, algo que la naturaleza no hizo, entonces vamos a inferir que al menos
en algún momento tiempo, había
algunos tecnólogos inteligentes que eran los responsables.
[Diamante] Entonces, Graham,
lo llamamos Área 52. [riendo] [Mackintosh] Nos dirigimos
a la matriz de telescopios Allen, y esta noche vamos
a hacer una observación que realmente
está buscando señales
de vida extraterrestre, y vas a
usar A.I. modelos de una manera que
nunca se ha hecho antes. [Diamante] Muy bien,
estamos listos para irnos. Así que tengo que
apagar mi celular,
no hay Bluetooth, ¿nada? No, tenemos que estar
en un lugar en el que no haya ruido de radio, para que no haya interferencias o, al menos,
minimices las interferencias. Vamos a dar la vuelta en
otra curva un poco más adelante, y verás los platos. [Macintosh exclamando] ¡Oh! [Diamante] Ahí estamos. Bienvenido
a la matriz de telescopios Allen. [Downey]La única misión
de Allen Telescope Array, o ATA, es buscar
vida extraterrestre. Los telescopios anteriores
eran básicamente binoculares de juguete en comparación con el ATA, que se construyó en 2007 con el apoyo de
Paul Allen de Microsoft. Parte de lo que lo hace
años luz por delante es su campo de visión más amplio y su capacidad para capturar
una mayor gama de frecuencias. También es una matriz, lo que básicamente significa que es un grupo
de muchos platos pequeños que trabajan juntos
para cubrir más terreno o cielo. Bienvenidos a la A.T.A.
Fantástico. Bueno. Parece que
Jon está ahí fuera. Creo que está
volteando manualmente esos platos
para alinearlos. [riendo] -Hola, Jon.
-¡Jon! -¡Qué bueno verte, hombre!
-¡Qué bueno verte, sí! Mi nombre es Jon Richards y soy el
ingeniero de software sénior en Allen Telescope Array. La radioastronomía es similar
a la astronomía óptica, excepto que las frecuencias de las ondas de radio
son mucho más bajas que las visuales, por lo que para recibir ondas de radio
se necesita una antena. Echa un vistazo, Graham.
Debajo de la campana de cristal, ves la antena real que capta las señales que
vienen del espacio. Esto es espectacular. [Diamante] Se mantiene por debajo de la temperatura
del nitrógeno líquido.
Eso
reduce el nivel de ruido, exactamente lo que queremos
para la observación del espacio profundo. Simplemente asombroso. [Richards] Las señales de radio
de cada uno de estos platos se llevan
a nuestra sala de control, se digitalizan, se convierten en unos
y ceros binarios y se combinan para crear el efecto
de tener un plato grande, por lo que en realidad podemos
mapear mucho el cielo. como lo haría con un
telescopio óptico normal. Está bien, volvamos. Vamos. La observación que
haremos esta noche es con el sistema Trappist-1. Esta es una estrella
que tiene planetas dando vueltas, ya las 8:00 de esta noche, dos de esos planetas se
alinearán perfectamente con la Tierra, lo que hace que sea
el momento exacto para hacer una observación.
Estaremos atentos a las señales de cualquier tipo
de comunicación entre estos dos planetas, incluso si no es una comunicación
dirigida a nosotros. [Diamante] Estamos en cuenta regresiva
hasta las 8:01 p. m., que es cuando
la orientación de estos planetas se alineará
en nuestra línea de visión, la llamada conjunción. [Downey]Es un poco como
una vigilancia intergaláctica. Los chicos están esperando hasta que los dos planetas
estén más juntos y luego planean escuchar
su conversación. No tienen idea de lo que
están escuchando, o si siquiera habrá
una conversación. [Richards] Así que podemos
sacar este tablero aquí.
Lo vamos a reutilizar. -Entonces, ¿eso está listo para funcionar?
-Sí, pongámoslo. Está bien, pongámoslo. [Richards] Dado que el sitio
se acerca
a los 20 años, mi trabajo es hacer que todos estos datos
ingresen y se registren de manera limpia, y eso es un desafío. Aquí está la computadora
que envía todos los datos que recibimos
de todos nuestros platos a nuestros 48 terabytes
de almacenamiento de datos, por lo que necesitamos reemplazar una tarjeta. Esta tarjeta controlará
nuestro almacenamiento de datos. [Mackintosh] A menudo, cuando las personas piensan en la búsqueda
de vida extraterrestre, piensan en alguien
con audífonos escuchando algo
que nos envían, algo que es obvio.
Realmente no es así. Es mucho más sutil, y es por eso que
vamos a recopilar enormes cantidades de datos. Todos los diferentes parámetros que
podríamos tener que explorar establecen ese volumen,
ese volumen de exploración, igualarlo al volumen
de todos los océanos de la Tierra. Entonces, ¿cuánto hemos hecho
en 50 años? Bueno, hemos buscado
un vaso de agua de los océanos de la Tierra. Las tecnologías
que hemos tenido que usar hasta ahora no eran lo suficientemente grandes,
no eran adecuadas para el trabajo. Bueno. [Mackintosh] Es por eso que
necesitamos sistemas informáticos y
sistemas de inteligencia artificial para realmente cambiar esa búsqueda
. [Parr] Cuando pensamos
en software tradicional, pensamos en seres humanos
escribiendo líneas de código. ¿ Qué tiene de extraordinario la IA? es que estamos enseñando a las máquinas
cómo aprender.
Es por eso que
es un salto cuántico, porque por primera vez, en lugar de que los seres humanos
escriban el software, la computadora en realidad está construyendo
una comprensión por sí misma. [Richards]
Hay que tener en cuenta que el sistema Trappist-1
está a 39,4 años luz… 39,6. 39,6 años luz de distancia, por lo que este posicionamiento real
fue hace 39,6 años. Así que no solo estamos, eh, estamos investigando
SETI esta noche, estamos viajando en el tiempo. [Downey]Así es. Debido a lo lejos que
están estos planetas y lo que tardan las
ondas de radio en viajar por el espacio, los chicos están escuchando
una conversación de hace unos 40 años. Aquí hay algo de perspectiva. Las ondas de radio tardan unos ocho minutos en llegar
desde aquí hasta el sol. Entonces, ¿estos planetas? Sí, un poco más lejos. [Diamante]
Por encima de su hombro, Graham, hay una ilustración de la NASA
del sistema trapense, y hay al menos tres
planetas rocosos similares a la Tierra donde
potencialmente se puede mantener agua líquida…
Correcto. …y eso da lugar
a la posibilidad de que la biología se haya formado
en este sistema. Lo que es realmente interesante acerca de este
sistema planetario en particular es que estos planetas
están muy juntos, mucho más cerca que, por ejemplo, la
Tierra de Marte. Eso significa que podría haber
comunicación entre estos planetas, y lo que
potencialmente podemos hacer es escuchar. No es que podamos tener
una conversación o entender
lo que son, eh… -[Mackintosh] No es necesario.
-No necesitamos. [Mackintosh] Me encanta
este tipo de observación porque tiene
como principio básico algo
que es realmente importante. No se trata solo de nosotros. Nadie nos está enviando una señal, nadie está tratando
de llamar nuestra atención. El punto de la búsqueda de
inteligencia extraterrestre es que ni siquiera– No sabemos
lo que estamos buscando. Bien bien. En lugar de buscar
algo específico, hay que
buscar las excepciones a lo normal.
Ahí es donde creo que A.I. va a
cambiar completamente el juego para SETI. [Mackintosh]
Tal vez sea la comunicación, tal vez sea solo un subproducto de alguna
civilización tecnológicamente avanzada que se ocupa de sus asuntos. Lo único que nos importa es que no se parece
al resto de la naturaleza. Si es una aguja
en un pajar, no parece heno. Es así, cada uno
de estos pequeños destellos es como un punto en el tiempo
de la potencia de radio, y tomamos diferentes
puntos en el tiempo, diferentes ventanas en los datos, y los analizamos juntos para ver si hay
algún tipo de repetición, cualquier cosa en todo eso podría indicar
que algo no es aleatorio, como esto,
justo en el medio aquí, donde los puntos aleatorios
no son aleatorios. En una computadora, piénsalo como
miles de estas hojas, y las mueve
un millón de veces por segundo. [Downey]Para encontrar orden
en la aleatoriedad, la I.A. elige un área pequeña y estudia
sus datos de frecuencia de radio para aprender cómo
suena normal. Luego, utiliza esta información para
filtrar las señales de fondo de todos los datos
recopilados. Lo que queda es cualquier señal,
patrón o repetición que no sea natural. Están llegando
a una alineación perfecta.
¡ Conjunción ahora! [Richards] Estamos grabando. [Diamante] ¿
Quieres comprobar el audio? Esto es bueno. Esto es bueno,
buenos datos limpios. Crujientemente limpio. [Ricardo] Silencio. Sí, eso es lo que queremos.
Yo sólo, bueno… quiero decir, hemos estado trabajando en
esto durante el último mes. Parece,
parece nada para nosotros, pero ese es el punto. [Diamante] Ese es el punto. Ese sonido aleatorio
es música para mis oídos. Esta imagen aquí
es solo resultados inmediatos en tiempo real, algo que su
matriz de telescopios Allen normal descartaría como nada. Nuestro punto es, no tan rápido. Bien podría haber
más allí de lo que nos damos cuenta. Vemos
una pequeña señal aquí… Eso es cierto,
dentro y alrededor. Sí.
Así que aquí, presionemos… Entonces, ahora,
todo parece similar.
Es el tipo de señal normal, pero eso es interesante. Es solo que parece, no sé– Es como si se extendiera aquí
por alguna razón. Bueno, no sé
qué significa eso. También es
una potencia media superior. Es. Entonces, sí, es…
esto es raro, ¿verdad? Es. [Diamante]
Hay un par de cosas que estamos viendo
en los datos que parecen interesantes. Ahora, es muy sutil, y es por eso que necesitaremos
aprendizaje automático para extraer si lo que estamos viendo
es solo algo que estamos viendo, o si es real,
un fenómeno real. Muy bien, hemos terminado
con el sistema trapense. [Macintosh] Esto es genial. Claramente hemos obtenido buenos datos. Es exactamente lo que necesitamos. [Downey] A
Graham le tomará unos días analizar los datos, nada comparado
con lo que solía tomar hacerlo manualmente. [Pedro Domingos]
Algunas personas piensan que el surgimiento
de la inteligencia artificial es el evento más grande
en el planeta desde la vida, porque va a ser
un cambio tan grande como el surgimiento de la vida.
Conducirá
a diferentes tipos de vida que son muy diferentes de todo el conjunto de, ya
sabes, ADN, vida basada en el carbono que hemos tenido hasta ahora. [Downey]Mientras que algunos
están intensificando la búsqueda en el espacio exterior, otros están usando A.I. para explorar más la vida interior. [Suzanne Gildert]
Dentro de 20 a 30 años, es posible que vea una calle
como esta, con humanos
caminando de un lado a otro, pero también podría haber
algo nuevo, que es que los robots con apariencia humana podrían caminar de un lado a
otro, también, con nosotros. Los humanos y los robots realmente harán
el mismo tipo de cosas, y algunas de las cosas
que harán serán quizás
superiores a las de los humanos.
[Downey]Suzanne
es una de las fundadoras de Sanctuary A.I., una startup tecnológica que está construyendo
lo que ellos llaman "sintetizadores" o humanos sintéticos. Así es. Inteligencia artificial
envuelta en un cuerpo. [Gildert] Nuestra misión
es crear máquinas que sean indistinguibles
de los humanos física, cognitiva
y emocionalmente. [Downey]Hacerlo implica resolver problemas
de ingeniería, informática,
neurociencia, biología,
incluso arte y diseño. Pero para ella, el problema de
replicar artificialmente a una persona se reduce
a una pregunta más profunda… ¿ Qué significa ser humano? [Gildert] Comprender
qué es ser humano es una pregunta que
nos hemos estado haciendo durante muchos miles de años, así que me gustaría convertir la ciencia
y la tecnología en esa pregunta para tratar de averiguar
quiénes somos.
[Downey]Nos encantan las historias
y las películas sobre clones , replicantes
y robots humanoides. ¿ Por qué nos obsesiona tanto la idea
de recrearnos a nosotros mismos? ¿ Es biológico? existencial? [Gildert] Para tratar
de entender algo completamente, tienes que hacer ingeniería inversa, tienes que volver a
armarlo. [Downey]La humana
que Suzanne conoce mejor es… Suzanne, por lo que uno de sus proyectos es construir una réplica sintética
de sí misma. [Gildert] Existe una cosa
llamada prueba de Turing, que está tratando de tener una I.A.
Que no se puede decir que
no es un ser humano. Así que quiero intentar crear
una prueba física de Turing, en la que no puedas saber
si el sistema
con el que estás interactuando físicamente es una persona
o si es un robot. Así que aquí tenemos 132 cámaras… todas apuntando hacia mí, y todas toman una fotografía
simultáneamente. Estos datos se usan para crear un
escaneo corporal tridimensional completo de mí que luego podemos usar
para crear una versión robótica de mí. [Downey]Suzanne cree que experimentamos la vida
a través de los sentidos, por lo que se esfuerza tanto
en hacer que el cuerpo parezca real como lo es la mente. [Gildert] Dividimos
este ambicioso proyecto en varias
categorías diferentes.
La primera categoría es física. ¿ Puedes construir un sistema robótico
que se parezca a una persona? Entonces, el sintetizador
tiene huesos y músculos que son más o menos análogos
al cuerpo humano, pero no tan complejos. Estas manos están impresas en 3D
como una pieza completa en nuestras impresoras. [Gildert] De hecho, podemos
imprimir en fibra de carbono y Kevlar, y podemos crear huesos de robot que son más resistentes
que las piezas mecanizadas de aluminio, con estas hermosas
formas biológicas orgánicas. Así que estoy agregando
un sensor de dedo. Esta generación actual tiene un solo sensor
en la yema del dedo. [Gildert] Construimos una máquina
que percibe como un humano tratando de copiar el
sensorio humano con mucha precisión.
La parte más complicada
del sistema de percepción es en realidad
el sentido del tacto. ¿ Estás monitoreando el toque? Sí.
Toque recibido. [Holly Marie Peck] De
hecho, hemos incorporado sensores táctiles capacitivos
en la mano del sintetizador, esencialmente sensores de presión que le permiten sentir
su entorno e interactuar
y manipular objetos. Probemos la presión. -Bueno.
-Esto debería maximizarlo. Si si. Al máximo. Simplemente estire su mano.
Esta bien, ve. [Gildert] La razón por la que
la mano y el brazo pueden moverse con tanta fluidez se debe a los
actuadores neumáticos. Funcionan con aire comprimido. Activa
uno de estos dispositivos, y se contrae y tira de un tendón, por lo que el mecanismo de activación es
muy similar a un músculo humano. Todavía no es
tan eficiente. [Shannon] Estoy agregando
la cámara al globo ocular. Ahora estoy agregando
el frente cosmético del ojo. [Gildert] Los ojos son
muy importantes para hacerlo bien. De manera similar
a nuestro propio sistema de visión, pueden ver un
espectro de color similar y también pueden,
debido a que hay dos cámaras, también pueden tener
percepción de profundidad.
[Peck] Reiniciando la
detección facial. [Gildert] Eso realmente
se ve bastante bien. [Pico] Mm-hmm. ¿Quieres
adelantarte un poco? Sí. -Voy a reiniciar
su cabecera.
-[Gildert] Está bien. Esa información se alimenta a través de una serie
de diferentes I.A. algoritmos Un algoritmo
es un sistema de detección facial. Definitivamente me está viendo. [Peck] Sí, lo es. Puedo decir que
me está mirando, porque
me miró directamente. Sí, el seguimiento de la mirada
está funcionando. Está bien, genial.
Ahora, ¿quieres solo sonreír? Veré si ella realmente está
capturando tu emoción. [Gildert] Si estás sonriendo, las comisuras de tu boca
se levantan, tus ojos se abren un poco y la I.A. El sistema
puede detectar cómo esos puntos de referencia se han movido entre
sí.
[Rana el Kaliouby]
Creo que el momento en el que nos encontramos ahora es muy emocionante porque existe este campo
que se preocupa por construir una inteligencia generalizada similar a la humana
y, a veces, incluso
superar la inteligencia humana. [Daphne Koller]
Hay gente que cree que esto está
en nuestro horizonte inmediato. No. Creo que estamos muy lejos de las máquinas
que son verdaderamente conscientes y piensan por sí mismas. Ella está respondiendo.
Puedo ver su cara cambiando. [sintetizador]Te ves feliz. -Bien.
-Mm-hmm. Me veré triste. Te ves triste. Bueno, bien. [Peck]
De hecho, hemos configurado una gran cantidad de A.I. algoritmos
en el back-end que le dan al robot la capacidad
de reconocer personas, detectar emociones, reconocer gestos y poses
que están haciendo las personas. Luego responde
de varias maneras con su entorno.
[Gildert]
Muestra su gráfico de nodos para que puedas ver
qué está pasando en su cerebro. Sí, veamos
todos los módulos en línea. El chatbot,
detección de emociones, detección de objetos… Maravilloso. Seguimiento de la mirada… [Gildert] El cuerpo,
en cierto modo, es la parte fácil. Crear la mente
es mucho más difícil. [Downey]Crear la mente
es más que difícil. Es básicamente imposible, al menos por ahora, y tal vez para siempre, porque una mente
no es solo conocimiento, o habilidad, o incluso lenguaje, todo lo cual
una máquina puede aprender. La parte que nos hace
realmente humanos es la conciencia; una conciencia,
un sentido de ser, de quiénes somos y cómo encajamos en el tiempo
y el espacio que nos rodea. Una mente humana tiene eso… y memoria. "Recuerdo la experiencia
de comprar un nuevo estuche para lápices y los suministros para ir en él, obtener todas esas
pequeñas cosas nuevas que olían bien, y estaban limpias
y coloridas".
Si piensas en
cómo trabaja la gente, es muy raro que
conozcas a una persona que no tenga una historia de fondo. Puedo usar todos los datos
que tengo sobre mí mismo para tratar de crear algo
que tenga mis recuerdos, mis mismos gestos y piense y sienta
como yo lo hago. Me gustaría
que se convirtieran en seres propios y, para mí, crear la copia es una forma
de impulsar la I.A. más hacia convertirlo en
un humano realista al hacer que sea una copia
de un humano específico. Recuerdo ir
al centro de la ciudad de Bolton con bastante frecuencia. Simplemente lo llamamos "Ciudad". [Gildert] La idea básica es enviar
una gran cantidad de datos de texto, y el sistema aprende las
correlaciones entre las palabras, y la idea es que el sintetizador podría usar
uno de estos modelos para combinar
una idea de una memoria que puede han sucedido
o pueden no haber sucedido, por lo que es una
forma un poco artística de recrear recuerdos.
Recuerdo ir a
WH Smith. Tenía un olor muy distinto
que todavía puedo recordar. [Gildert] Entonces, al darles
estas historias de fondo ahora, creemos que podremos
aprender en el futuro cómo pueden crear
sus propios recuerdos a partir de sus experiencias. [Bran Ferren] Me encanta la idea de que haya
personas apasionadas que dedican
su tiempo y energía a hacer que estas cosas sucedan. ¿ Por qué? Porque si sucede y cuando
suceda, será gracias a
esas personas apasionadas. Hablamos de
la revolución informática como si hubiera terminado. Apenas ha comenzado. No entendemos dónde será el impacto
de estas tecnologías en los próximos cinco, diez, 20, 30, 50, 100 años.
Si crees que es emocionante
y confuso ahora, abróchense los cinturones de seguridad, porque aún no ha comenzado. ¿ Cómo te llamas? Mi nombre es Holly. ¿ Cómo te llamas? Mmm. [Gildert] Por supuesto,
está esa incógnita, ¿ vamos a
encontrarnos con un problema al tratar de recrear una mente en la que nadie ha pensado todavía? Mi nombre es Nadine. Interesante. Estoy feliz de verte. [Downey]Incluso si
algún día descubrimos cómo crear una mente virtual, no es solo la ciencia. También está la ética. ¿ Qué tipo de derechos
tendrán los robots? ¿ Podemos imbuirlo
con buenos valores, asegurarnos de que sea imparcial? ¿ Qué pasa si infringe la ley
o comete un delito? ¿ Somos responsables
de nuestros sintetizadores? [el Kaliouby] Hay
grandes desafíos éticos en el campo de la IA.
Creo que como comunidad
de A.I. innovadores y líderes de pensamiento, tenemos que estar realmente
a la vanguardia de hacer cumplir y diseñar estas mejores prácticas
y pautas sobre cómo construimos
e implementamos IA ética. Me gusta decir
que la inteligencia artificial no debería tratarse
de lo artificial, debería tratarse de los humanos. Te ves enojado. Los puntos de referencia se están registrando. [Ferren] Creo que
es perfectamente razonable tener un conjunto de reglas
que rijan el comportamiento ético cuando se trata
de tecnologías que pueden tener un impacto directo
en la vida de las personas, sus familias
y el futuro. [Gildert] La visión es
muy ambiciosa para esto. Nos gustaría pensar que esa es
una misión de 10 a 20 años. Se podría decir que
estamos en algún lugar entre el 5 y el 10 % del camino. ¿ Por qué su brazo está haciendo eso? Es casi como si
no estuviera limpiando el búfer. Sí… interesante. Vamos a reiniciarte
para que tu brazo vaya…
Oh, espera, va a volver a
bajar. Vale eso está bien. Bueno. ¿ Cómo te sientes hoy, Nadine? Se siente bien ser un sintetizador. Lindo. "Se siente bien ser un sintetizador". [Gildert] Los sintetizadores
no son móviles en este momento, no pueden moverse, aún no pueden caminar. Eso es algo que vamos a
agregar en los próximos dos años. El gran objetivo es convertirlos
en sus propios seres con su propia voluntad
y sus propios derechos. Existen estos momentos que
puedes tener en los que realmente sientes
algo que es inusual. Es sorprendente. Estaba ajustando
el cabello del sintetizador, y luego, de repente,
sonrió y abrió
un poco la boca, como, ya sabes, como si le hubiera hecho
cosquillas o algo así. Fue como, en sincronía
con lo que estaba haciendo. [Downey]De alguna manera, la visión de Suzanne
ya está cobrando vida. Está haciendo una conexión,
aunque pequeña, con una máquina.
¿ No es eso algo? [Domingos] Creo que A.I.
es parte de la evolución. La misma evolución que condujo de las bacterias
a los animales, y que ha llevado a las personas
a crear tecnología, las ha llevado a crear I.A. De alguna manera, todavía estamos
en la primera infancia de esta nueva era. [Downey] ¿Alguna vez
crearemos vida inteligente aquí en la Tierra… o quizás la encontremos
allí primero? Así que voy camino a la sede del Instituto SETI
en Mountain View, y voy a mostrar, eh,
lo que la I.A. sistema que se encuentra en los datos que recopilamos. Estoy emocionado.
Estoy un poco nervioso también. [Tarter] Tenemos que poder hacer un
seguimiento en tiempo real… [Diamante] Mm-hmm. [Tarter]
…lo más cerca que podamos, para que una señal que está allí todavía esté allí
cuando volvamos a buscarla, y luego podamos clasificarla. Jill Tarter es realmente una leyenda en todo este campo
de la investigación SETI.
También realmente una pionera
como mujer astrónoma. El personaje interpretado
por Jodie Foster enContact, está basado, al menos
en la primera mitad de esa película, en Jill Tarter. [Tarter] La gente suele decir que encontrar
una aguja en un pajar es una tarea difícil, pero la tarea SETI es mucho más difícil. Si me levanto de la cama
todas las mañanas pensando: "Este es el día en que
encontraremos la señal", tengo muchas probabilidades de que me vaya a la cama
decepcionado esa noche. No me levanto por la mañana
pensando eso. Lo que sí me
levanto por la mañana pensando es que hoy
voy a descubrir cómo hacer mejor esta búsqueda, hacer cosas nuevas, hacer cosas que no podías hacer
en el pasado.
Al principio, la tecnología
simplemente no estaba allí… Mm-hmm. …y ahora estamos haciendo algo que nunca hemos
podido hacer. Estoy emocionado. -¿Hola?
-¡Oh hola! -¡Mira quien esta aquí!
-¿Cómo estás? -¡Que bueno verte!
-Hola Graham. -Me alegro de verte.
-Me alegro de verte. Asimismo. Es
bueno verte también. -Hola Bill.
-¿Hace un par
de días enteros? -¡Lo sé! [Risas]
-Gracias por venir. -Es un placer, estoy emocionado.
-Sí. Estamos pensando que tal vez
tienes algunas noticias. Bueno, quiero
guiarte a través de él. Aquí puede ver que el sistema es
inicialmente muy activo. Todo está iluminado, y muy rápidamente, comienza a tener una idea de
la forma, ya sabes, cómo debería verse una señal
del sistema Trappist-1
.
En el extremo derecho
están sus áreas de interés… Lo que muestro aquí es un video comprimido en el tiempo
de la I.A. sistema mirando la señal que
reunimos. … y si te enfocas en eso, la A.I. El sistema de hecho
marcó esta área, en ese punto, diciendo : "Vaya, retroceda.
Algo acaba de suceder".
-[Tarter] Oh, vaya. "Eso no está bien", y si te acercas
a los datos reales, efectivamente, hay ese pico, por lo que no es
del sistema trapense. Eso fue generado
por Allen Telescope Array, pero, ya sabes, más allá de eso, esta es un área en la
que la I.A.
el sistema dice: "Esto no es exactamente
lo que esperaba". Esto es un poco
más interesante porque tiene
más estructura, y debemos tomar sus sugerencias y hacer un análisis más profundo
de esta parte de la observación. No escribimos ningún código. No le dijimos que… que
buscara picos de energía o cualquier otra cosa. Simplemente dijimos: "Sabes qué,
descubres lo que es normal y nos avisas cuando algo
te llama la atención", que es exactamente
lo que está haciendo allí. Es alentador, porque ya
con solo esta observación, comenzamos a ver
un progreso real en lo que la I.A.
puede hacer el sistema
en comparación con nuestros propios ojos, y esa es solo
una observación. ¿ Qué pasa con el siguiente,
y el siguiente, y cómo mejora con cada nueva ronda de datos
que recopilamos? Esto es después de dos horas. Me pregunto qué tan bueno se pondrá
después de cien horas. Sí. Si seguimos
alimentando rutinariamente los datos del A.T.A. en este modelo, se pondrá mejor
y mejor y mejor. Simplemente podemos escalar esto. -Bien.
-Absolutamente. Nos volvimos más inteligentes.
Gracias máquina. Sí exactamente. [Tarter]
Estoy absolutamente emocionado. Estoy realmente impresionado. Puedo ver que
las herramientas que se están construyendo nos brindan una nueva forma
de buscar cosas en las que no habíamos pensado, y cosas que no tenemos que
definir por adelantado, anomalías que
las máquinas encontrarán simplemente porque
han miró tantos datos. [Mackintosh] Creo que
vamos a encontrar a ET. Creo que vamos a encontrar
signos de civilización más allá de la Tierra, y creo que
será la I.A. que lo encuentra. [Downey] ¿Hay
vida inteligente ahí fuera? ¿ Podemos crear
máquinas parecidas a los humanos? [Domingos]
Las probabilidades de que eventualmente seamos capaces
de construir un cerebro artificial que esté al nivel
del cerebro humano son abrumadoras.
La gran pregunta
es ¿cuánto tiempo llevará? [Downey] Elespacio exterior, la vida interior… Los antiguos misterios
ahora parecen tener más solución. [Chris Botham]
Si queremos ir a Marte, si queremos poblar
otros planetas, este tipo de cosas requieren
estas tecnologías avanzadas. [Downey]Moonshots, sí, pero también
otros problemas apremiantes, como… -[ jadeos de sorpresa]
-¡Los cinco! ¡Guau! [Downey]
…la mente y el cuerpo. [Tim Shaw] ¿
Estás trabajando hoy? [pitido] Es maravilloso. [Downey]Adaptación… [Jim Ewing]
Estoy pensando y haciendo y obteniendo una respuesta instantánea. Me hace sentir como si
fuera parte de mí. [Downey]Trabajo… ¡ Acción! [Downey]
…y la creatividad… Este tipo de tecnologías
pueden ayudarnos a hacer mejor nuestras tareas. Tres dos uno. [voz de computadora]
Se inició la conducción autónoma. [el Kaliouby] Creo que
si hacemos esto bien, estos I.A.
los sistemas pueden
realmente complementar lo que hacemos como humanos. [Eric Warren]
Usamos la I.A. herramientas para predecir
no sólo lo que es el futuro, sino lo que debería ser. ¿ Hola qué tal?
Este es will.i.am. [Risas] [Mark Sagar] Esta es
tu nueva versión. La forma en que se ve hasta ahora
es alucinante. [bombero]
Quédese cerca, yo guiaré. [Downey]Supervivencia… [bombero] ¡
Aquí, lo veo! ¡
Tres yardas a las 2:00! [Martin Ford] Creo
que la inteligencia artificial realmente va a ser la herramienta más importante
en nuestra caja de herramientas para resolver los grandes problemas
que enfrentamos. [bombero] ¡Lo tengo! [cantos de la multitud] [Downey]Conservación… El hecho de que podamos
mirar alrededor del mundo y encontrar dónde
podría ocurrir la hambruna dentro de cuatro meses, es alucinante. [Downey]Todo fuera del ámbito
de la ciencia ficción y la magia, y ahora solo ciencia. Todavía son problemas difíciles,
pero ahora posibles, con innovación, poder de cómputo,
voluntad y pasión… -[animando] ¡Yay!
-¡Sí! Ahí está.
[Downey]… y, sin embargo,
a pesar de todo eso, perdura un vestigio de lo desconocido. ¿ Quienes somos? ¿ En qué nos estamos convirtiendo? Cada gran
cambio tecnológico conduce a un nuevo tipo de sociedad, con nuevos principios morales, y lo mismo sucederá
con la IA. [Downey] Latecnología
nos está cambiando, seguro. Toda la idea
de lo que significa ser humano se está reconfigurando. AI. Puede que sea la
herramienta más valiosa de la humanidad… …pero también es eso. Una herramienta. [repiqueteando] [Downey]Lo que elegimos
hacer con él… eso depende de ti y de mí. [Seth Shostak]
Si pudieras proyectarte hacia el próximo milenio, dentro de mil años, ¿ recordaríamos
a esta generación? y decir: "Bueno, ¿fueron la última
generación de Homo sapiens que en realidad gobernaron el planeta"? [James Parr]
Hay mucha paranoia.
Los medios de comunicación han hecho
un muy buen trabajo asustando a la gente, pero la I.A. es sólo
un retrato de la realidad, un retrato muy cercano,
pero no es la realidad. Es solo un cubo
de probabilidades. Donde creo que los seres humanos
siempre tendrán la ventaja es en la comprensión de otros humanos. Pasará mucho tiempo antes de que tengamos una I.A. que puede comprender
todos los matices y las diversas capas
de la experiencia humana a nivel social. [Shostak] James Parr,
muchas gracias por estar con nosotros. Genial, gracias.