Training artificial intelligence - 6 Minute English

102,549 views ・ 2020-03-26

BBC Learning English


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo. Los subtítulos traducidos se traducen automáticamente.

00:07
Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning
0
7960
2840
Hola. Esto es 6 minutos de inglés de BBC Learning
00:10
English. I’m Neil.
1
10809
1200
English. Soy Neil.
00:12
And I’m Sam.
2
12009
800
00:12
Do you like cooking, Sam? There’s a new
3
12809
2421
Y yo soy Sam.
¿Te gusta cocinar, Sam? Hay una nueva
00:15
recipe I’ve been trying out - it’s for
4
15230
2321
receta que he estado probando: es para
00:17
‘frosted oysters’.
5
17551
1099
'ostras heladas'.
00:18
Frosted oysters?! Sounds… unusual. How
6
18650
5090
¿Ostras heladas? Suena... inusual. ¿
00:23
do you make it?
7
23740
1000
Cómo lo haces?
00:24
Well, take a pound of chicken, then some cubed
8
24740
2769
Bueno, toma una libra de pollo, luego un poco de
00:27
pork and half a crushed garlic.
9
27509
1760
cerdo en cubos y medio ajo machacado.
00:29
Eh? I thought you said it was for ‘frosted
10
29269
2731
¿eh? Pensé que habías dicho que era para '
00:32
oysters’, whatever they are.
11
32000
1920
ostras heladas', sean lo que sean.
00:33
Yes, that’s right. Now heat it up until
12
33930
2350
Sí, eso es correcto. Ahora caliéntalo hasta que
00:36
boiling and serve with custard.
13
36280
1830
hierva y sírvelo con crema pastelera.
00:38
Ugh, that sounds disgusting! Who on earth
14
38110
2510
¡Uf, eso suena repugnante! ¿Quién diablos
00:40
told you that recipe?
15
40620
1320
te dijo esa receta?
00:41
It’s not ‘who’ told me, Sam, but ‘what’.
16
41940
2970
No es 'quién' me lo dijo, Sam, sino 'qué'.
00:44
In fact, that recipe was made by computers
17
44910
2915
De hecho, esa receta fue hecha por computadoras
00:47
using artificial intelligence, or AI, which
18
47825
2985
usando inteligencia artificial, o IA, que
00:50
is the topic of today’s programme. In real
19
50810
2896
es el tema del programa de hoy. En la
00:53
life, AI is making huge progress - from car
20
53706
2964
vida real, la IA está logrando grandes avances, desde
00:56
satnavs to detecting cancer cells. But as
21
56670
2780
navegación por satélite para automóviles hasta la detección de células cancerosas. Pero
00:59
you can see from that revolting recipe, things
22
59450
3120
como puede ver en esa receta repugnante, las cosas
01:02
don’t always go according to plan.
23
62570
1840
no siempre salen según lo planeado.
01:04
So, just how intelligent is artificial intelligence?
24
64410
3750
Entonces, ¿qué tan inteligente es la inteligencia artificial?
01:08
I mean, it definitely needs some cooking lessons!
25
68160
3710
Quiero decir, ¡definitivamente necesita algunas lecciones de cocina!
01:11
Right. AI is not as intelligent as we tend
26
71870
3310
Derecho. La IA no es tan inteligente como tendemos
01:15
to think. AI programmes use artificial brain
27
75180
2855
a pensar. Los programas de IA utilizan células cerebrales artificiales
01:18
cells to roughly imitate real brain cell activity,
28
78035
3245
para imitar aproximadamente la actividad de las células cerebrales reales,
01:21
but they’re still a long way behind human
29
81280
2687
pero todavía están muy por debajo de los niveles humanos
01:23
levels of intelligence. And that’s my quiz
30
83967
2753
de inteligencia. Y esa es mi pregunta del
01:26
question – in terms of brain cell count,
31
86720
2868
cuestionario: en términos de recuento de células cerebrales,
01:29
what level of intelligence is AI currently
32
89588
3012
¿en qué nivel de inteligencia está trabajando actualmente la IA
01:32
working at? Is AI as smart as:
33
92600
2780
? ¿Es la IA tan inteligente como:
01:35
a) a frog, b) an earthworm or
34
95380
2860
a) una rana, b) una lombriz de tierra o
01:38
c) a bumblebee
35
98240
1340
c) un abejorro
01:39
Well, I don’t think any of those are good
36
99580
3030
Bueno, para ser honesto, tampoco creo que ninguno de ellos sea un buen
01:42
cooks either, to be honest. I’ll say c)
37
102610
2364
cocinero. Diré c)
01:44
a bumblebee, because at least they can
38
104974
2606
un abejorro, ¡porque al menos pueden
01:47
make honey!
39
107580
1000
hacer miel!
01:48
Nice guess, Sam. We’ll find out the answer
40
108580
1950
Buena suposición, Sam. Descubriremos la respuesta
01:50
later. But first let’s find out more about
41
110530
2562
más tarde. Pero primero, averigüemos más sobre
01:53
how AI misunderstandings like the oyster recipe
42
113092
2868
cómo pueden ocurrir los malentendidos de la IA, como la receta de las ostras
01:55
can happen. Janelle Shane is the author of
43
115960
2819
. Janelle Shane es la autora de
01:58
‘You Look Like a Thing and I Love You’
44
118779
2551
'Pareces una cosa y te amo'
02:01
in which she tells her amusing
45
121330
1869
en el que cuenta sus divertidas
02:03
experiences and bizarre experiments with AI.
46
123199
2741
experiencias y extraños experimentos con IA.
02:05
You Look Like a Thing and I Love You – that’s
47
125940
3160
Te ves como una cosa y te amo: ese es
02:09
a strange title for a book, Neil.
48
129100
2200
un título extraño para un libro, Neil.
02:11
Yes. It’s another example of AI
49
131300
2720
Sí. Es otro ejemplo de falta de comunicación de la IA
02:14
miscommunication.
50
134028
1682
.
02:15
The book title is what a AI produced when
51
135710
2465
El título del libro es lo que produjo una IA cuando se
02:18
asked to write chat-up lines – remarks men
52
138175
2525
le pidió que escribiera líneas de conversación: comentarios que hombres
02:20
and women make to start up a conversation
53
140700
2351
y mujeres hacen para iniciar una conversación
02:23
with someone they don’t know but find attractive.
54
143051
2809
con alguien que no conocen pero que encuentran atractivo.
02:25
Here she is talking to the BBC World Service
55
145860
2548
Aquí ella está hablando con el programa Más o Menos del Servicio Mundial de la BBC
02:28
programme More or Less:
56
148408
1592
:
02:30
So ‘Machine learning’ is what most programmers
57
150000
3830
Entonces, "aprendizaje automático" es lo que la mayoría de los programadores
02:33
mean when they say ‘AI’. In the programme
58
153830
3229
quieren decir cuando dicen "IA". En el programa al
02:37
that we’re used to, if you want to have
59
157059
3071
que estamos acostumbrados, si desea que
02:40
a computer programme solve a problem you have
60
160130
3000
un programa de computadora resuelva un problema,
02:43
to have a human programmer write down exhaustive
61
163130
3200
debe tener un programador humano que escriba
02:46
step-by-step instructions on how to do everything.
62
166330
2962
instrucciones detalladas paso a paso sobre cómo hacer todo.
02:49
But with ‘machine learning’ you just give
63
169292
2428
Pero con el 'aprendizaje automático' simplemente le
02:51
it the goal, and then the programme figures
64
171720
2396
das el objetivo, y luego el programa descubre
02:54
out via trial and error how it’s going to
65
174116
2284
a través de prueba y error cómo va a
02:56
solve that problem.
66
176400
1440
resolver ese problema.
02:57
So even though we’re talking about machines
67
177840
2430
Entonces, aunque estamos hablando de máquinas que
03:00
learning for themselves, there still need
68
180270
2495
aprenden por sí mismas, todavía es necesario
03:02
to be humans involved at the start of the
69
182765
2495
que haya humanos involucrados al comienzo del
03:05
journey. This human teaching is done by computer
70
185260
3600
viaje. Esta enseñanza humana es realizada por
03:08
programmers – people who write, or code,
71
188860
3420
programadores informáticos, personas que escriben o codifican
03:12
the computer programmes used by AI.
72
192280
2260
los programas informáticos utilizados por la IA.
03:14
Right. These programmers write algorithms
73
194540
2520
Derecho. Estos programadores escriben algoritmos
03:17
– a set of rules or procedures to be followed
74
197060
3041
: un conjunto de reglas o procedimientos que se deben seguir
03:20
in problem-solving exercises. So, for example,
75
200101
3109
en los ejercicios de resolución de problemas. Entonces, por ejemplo,
03:23
the AI that wrote that oyster recipe read
76
203210
2602
la IA que escribió esa receta de ostras leyó
03:25
thousands of other recipes before coming up
77
205812
2728
miles de otras recetas antes de crear
03:28
with its own version.
78
208540
1000
su propia versión.
03:29
In other words, artificial intelligence uses
79
209540
3040
En otras palabras, la inteligencia artificial utiliza
03:32
a process of trial and error – repeating
80
212580
3185
un proceso de prueba y error, repitiendo
03:35
the same task over and over until finding
81
215765
3265
la misma tarea una y otra vez hasta encontrar
03:39
the most successful way. Only in the case
82
219030
2730
la forma más exitosa. ¡Solo en el caso
03:41
of the oyster recipe, there was more ‘error’
83
221760
2300
de la receta de ostras, hubo más 'error'
03:44
than ‘trial’!
84
224060
1220
que 'ensayo'!
03:45
Well, according to Janelle Shane, we can learn
85
225280
2680
Bueno, según Janelle Shane, podemos
03:47
a lot about something by seeing how it
86
227960
2276
aprender mucho sobre algo al ver cómo
03:50
goes wrong. Here she is, talking about an
87
230236
500
03:50
AI which had been told to solve maths problems:
88
230736
4824
sale mal. Aquí está ella, hablando de una
IA a la que se le había dicho que resolviera problemas matemáticos
03:55
It seemed to be that it was getting scored
89
235560
3470
: parecía ser que se calificaba
03:59
on how many wrong answers it got, and it was
90
239030
2447
según la cantidad de respuestas incorrectas que obtenía, y se
04:01
supposed to be minimising the number of wrong
91
241477
2503
suponía que debía minimizar la cantidad de
04:03
answers, and just by a stroke of luck as part
92
243980
3720
respuestas incorrectas, y solo por un golpe de suerte como parte
04:07
of its trial and error flailing around, one
93
247700
2860
de su prueba y error, uno
04:10
of the flails it did accidentally deleted
94
250560
3620
de los mayales que hizo borró accidentalmente
04:14
the solutions list, and then it and everybody
95
254180
3029
la lista de soluciones, y luego él y todos los
04:17
else got a perfect score.
96
257209
2031
demás obtuvieron una puntuación perfecta.
04:19
So, AIs learn by minimising their errors – reducing
97
259240
4390
Entonces, las IA aprenden minimizando sus errores,
04:23
them as much as possible. And sometimes,
98
263630
2726
reduciéndolos tanto como sea posible. Y a veces,
04:26
these algorithms only discover the right answer
99
266356
3204
estos algoritmos solo descubren la respuesta correcta
04:29
by a stroke of luck – when something unexpected
100
269560
3478
por un golpe de suerte, cuando sucede algo inesperado
04:33
happens by good luck or chance. It seems to
101
273038
3182
por buena suerte o casualidad. ¡Me parece
04:36
me that they’re not so intelligent
102
276220
1860
que no son tan inteligentes
04:38
after all!
103
278080
820
04:38
Well, let’s settle it once and for all by
104
278900
2080
después de todo!
Bueno, resolvámoslo de una vez por todas
04:40
answering today’s quiz question.
105
280980
1981
respondiendo la pregunta del cuestionario de hoy.
04:42
Remember I asked you how intelligent AI was
106
282961
2759
Recuerda que te pregunté qué tan inteligente era la IA
04:45
in terms of brain cell count and you said,
107
285720
2600
en términos de recuento de células cerebrales y dijiste,
04:48
as intelligent as...
108
288320
1760
tan inteligente como...
04:50
I said c) a bumblebee.
109
290080
1820
Dije c) un abejorro.
04:51
Well, here’s Janelle again with the answer…
110
291900
2860
Bueno, aquí está Janelle de nuevo con la respuesta...
04:54
If you’re looking at rough computing power,
111
294760
3340
Si busca potencia informática aproximada,
04:58
the algorithms we’re working with are probably
112
298110
2393
los algoritmos con los que estamos trabajando probablemente estén en
05:00
somewhere around the level of an earthworm.
113
300503
2237
algún lugar del nivel de una lombriz de tierra.
05:02
So, the correct answer was b) as clever as
114
302740
3910
Entonces, la respuesta correcta era b) ¡tan inteligente como
05:06
an earthworm! No wonder AIs can’t cook!
115
306650
3010
una lombriz de tierra! ¡No es de extrañar que las IA no puedan cocinar!
05:09
Or take a maths test without cheating! In
116
309660
3110
¡O haz un examen de matemáticas sin hacer trampa! En
05:12
this programme we’ve been looking at artificial
117
312770
2360
este programa, hemos estado analizando la
05:15
intelligence, or AI, and seeing how programmers
118
315130
2360
inteligencia artificial, o IA, y viendo cómo los programadores
05:17
– that’s people who write instructions
119
317490
2232
, es decir, las personas que escriben instrucciones
05:19
for computers to follow create algorithms
120
319722
2408
para que las computadoras las sigan, crean algoritmos
05:22
– sets of rules used in problem-solving.
121
322130
2510
, conjuntos de reglas que se utilizan en la resolución de problemas.
05:24
AI learns through trial and error – repeating
122
324640
3620
La IA aprende a través de prueba y error, repitiendo
05:28
the same activity again and again until discovering
123
328260
3180
la misma actividad una y otra vez hasta descubrir
05:31
the best way, and minimising – reducing
124
331440
3640
la mejor manera, y minimizando, reduciendo
05:35
as much as possible, the number of errors
125
335090
2720
tanto como sea posible, la cantidad de errores
05:37
it makes.
126
337810
1010
que comete.
05:38
And success can be the result of a stroke
127
338820
2340
Y el éxito puede ser el resultado de un golpe
05:41
of luck, when something unexpected happens
128
341160
2588
de suerte, cuando sucede algo inesperado
05:43
purely by chance, although so far that hasn’t
129
343748
2772
por pura casualidad, aunque hasta ahora eso no ha
05:46
helped AIs to write good chat-up lines – the
130
346520
2393
ayudado a las IA a escribir buenas líneas de conversación: los
05:48
flattering remarks people make to get to know
131
348913
2447
comentarios halagadores que la gente hace para conocer a
05:51
someone they find attractive.
132
351360
2080
alguien que encuentran atractivo. .
05:53
And AIs don’t know much about cooking oysters
133
353440
2570
¡Y las IA tampoco saben mucho sobre cocinar
05:56
either!
134
356010
1000
ostras!
05:57
That’s all from us from this programme.
135
357010
1460
Eso es todo de nosotros de este programa.
05:58
Be sure to join us again for more topical
136
358470
2188
Asegúrese de unirse a nosotros nuevamente para una discusión más temática
06:00
discussion and vocabulary at 6 Minute English
137
360658
2402
y vocabulario en 6 Minute English
06:03
for BBC Learning English. Bye for now!
138
363060
2540
para BBC Learning English. ¡Adiós por ahora!
06:05
Bye.
139
365600
1300
Adiós.
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7