Training artificial intelligence - 6 Minute English

101,803 views ・ 2020-03-26

BBC Learning English


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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.
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