Can AI have a mind of its own? ⏲️ 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:08
Hello. This is 6 Minute English from
0
8520
2220
Hola. Esto es 6 minutos de inglés de
00:10
BBC Learning English. I’m Sam.
1
10740
1680
BBC Learning English. Soy Sam.
00:12
And I’m Neil.
2
12420
840
Y yo soy Neil.
00:13
In the autumn of 2021, something
3
13260
2520
En el otoño de 2021, algo
00:15
strange happened at the Google
4
15780
1920
extraño sucedió en la
00:17
headquarters in California’s Silicon
5
17700
2460
sede de Google en Silicon
00:20
Valley. A software engineer called,
6
20160
2100
Valley, California. Un ingeniero de software llamado
00:22
Blake Lemoine, was working on the
7
22260
2460
Blake Lemoine estaba trabajando en el
00:24
artificial intelligence project, ‘Language
8
24720
2340
proyecto de inteligencia artificial, '
00:27
Models for Dialogue Applications’, or
9
27060
2700
Modelos de lenguaje para aplicaciones de diálogo', o
00:29
LaMDA for short. LaMDA is a
10
29760
2940
LaMDA para abreviar. LaMDA es un
00:32
chatbot – a computer programme
11
32700
1860
chatbot, un programa informático
00:34
designed to have conversations with
12
34560
2040
diseñado para tener conversaciones con
00:36
humans over the internet.
13
36600
1080
humanos a través de Internet.
00:37
After months talking with LaMDA
14
37680
2820
Después de meses hablando con LaMDA
00:40
on topics ranging from movies to
15
40500
2280
sobre temas que van desde películas hasta
00:42
the meaning of life, Blake came to
16
42780
2220
el sentido de la vida, Blake llegó a
00:45
a surprising conclusion: the chatbot
17
45000
2700
una conclusión sorprendente: el chatbot
00:47
was an intelligent person with wishes
18
47700
2640
era una persona inteligente con deseos
00:50
and rights that should be respected.
19
50340
2160
y derechos que debían respetarse.
00:52
For Blake, LaMDA was a Google
20
52500
2640
Para Blake, LaMDA era un
00:55
employee, not a machine.
21
55140
1380
empleado de Google, no una máquina.
00:56
He also called it his ‘friend’.
22
56520
2160
También lo llamó su 'amigo'.
00:58
Google quickly reassigned Blake from
23
58680
2580
Google reasignó rápidamente a Blake
01:01
the project, announcing that his ideas
24
61260
1860
del proyecto y anunció que sus ideas
01:03
were not supported by the evidence.
25
63120
2220
no estaban respaldadas por la evidencia.
01:05
But what exactly was going on?
26
65340
2700
Pero, ¿qué estaba pasando exactamente?
01:08
In this programme, we’ll be
27
68040
1860
En este programa,
01:09
discussing whether artificial intelligence
28
69900
2160
discutiremos si la inteligencia artificial
01:12
is capable of consciousness. We’ll hear
29
72060
3000
es capaz de tener conciencia. Escucharemos
01:15
from one expert who thinks AI is not as
30
75060
3000
a un experto que piensa que la IA no es tan
01:18
intelligent as we sometimes think,
31
78060
1560
inteligente como a veces pensamos
01:19
and as usual, we’ll be learning some
32
79620
2460
y, como de costumbre, también aprenderemos
01:22
new vocabulary as well.
33
82080
1320
vocabulario nuevo.
01:23
But before that, I have a question for
34
83400
2100
Pero antes de eso, tengo una pregunta para
01:25
you, Neil. What happened to Blake Lemoine
35
85500
2280
ti, Neil. Lo que le sucedió a Blake Lemoine
01:27
is strangely similar to the 2013 Hollywood
36
87780
2940
es extrañamente similar a la película de Hollywood de 2013
01:30
movie, Her, starring Joaquin Phoenix as
37
90720
3420
, Her, protagonizada por Joaquin Phoenix como
01:34
a lonely writer who talks with his
38
94140
1860
un escritor solitario que habla con su
01:36
computer, voiced by Scarlett Johansson.
39
96000
2280
computadora, con la voz de Scarlett Johansson.
01:38
But what happens at the end
40
98280
1860
Pero, ¿qué sucede al final
01:40
of the movie? Is it:
41
100140
1380
de la película? Es:
01:41
a) the computer comes to life?
42
101520
1860
a) ¿la computadora cobra vida?
01:43
b) the computer dreams about the writer? or,
43
103380
3360
b) la computadora sueña con el escritor? o,
01:46
c) the writer falls in love with the computer?
44
106740
2040
c) el escritor se enamora de la computadora?
01:48
... c) the writer falls in love with the computer.
45
108780
3420
... c) el escritor se enamora de la computadora.
01:52
OK, Neil, I’ll reveal the answer at the end
46
112200
2700
Bien, Neil, revelaré la respuesta al final
01:54
of the programme. Although Hollywood is
47
114900
2460
del programa. Aunque Hollywood está
01:57
full of movies about robots coming to life,
48
117360
2340
lleno de películas sobre robots que cobran vida,
01:59
Emily Bender, a professor of linguistics and
49
119700
3240
Emily Bender, profesora de lingüística y
02:02
computing at the University of Washington,
50
122940
2100
computación en la Universidad de Washington,
02:05
thinks AI isn’t that smart. She thinks the
51
125040
4440
cree que la IA no es tan inteligente. Ella piensa que las
02:09
words we use to talk about technology,
52
129480
1800
palabras que usamos para hablar de tecnología,
02:11
phrases like ‘machine learning’, give a
53
131280
3300
frases como "aprendizaje automático", dan una
02:14
false impression about what
54
134580
1620
impresión falsa sobre lo que las
02:16
computers can and can’t do.
55
136200
1740
computadoras pueden y no pueden hacer.
02:17
Here is Professor Bender discussing
56
137940
2400
Aquí está el profesor Bender discutiendo
02:20
another misleading phrase, ‘speech
57
140340
2340
otra frase engañosa, '
02:22
recognition’, with BBC World Service
58
142680
2460
reconocimiento de voz', con el programa del Servicio Mundial de la
02:25
programme, The Inquiry:
59
145140
1440
BBC, The Inquiry:
02:27
If you talk about ‘automatic speech
60
147360
2220
Si habla de '
02:29
recognition’, the term ‘recognition’
61
149580
1920
reconocimiento de voz automático', el término 'reconocimiento'
02:31
suggests that there's something
62
151500
2100
sugiere que está
02:33
cognitive going on, where I think a
63
153600
2160
ocurriendo algo cognitivo, donde creo que un
02:35
better term would be automatic transcription.
64
155760
2100
mejor término sería transcripción automática.
02:37
That just describes the input-output
65
157860
1980
Eso solo describe la relación de entrada-
02:39
relation, and not any theory or wishful
66
159840
3660
salida, y no cualquier teoría o
02:43
thinking about what the computer is
67
163500
2280
ilusión sobre lo que está haciendo la computadora
02:45
doing to be able to achieve that.
68
165780
1440
para poder lograr eso.
02:47
Using words like ‘recognition’ in relation
69
167220
3360
El uso de palabras como "reconocimiento" en relación
02:50
to computers gives the idea that
70
170580
2100
con las computadoras da la idea de que
02:52
something cognitive is happening – something
71
172680
2760
algo cognitivo está sucediendo, algo
02:55
related to the mental processes of
72
175440
2340
relacionado con los procesos mentales de
02:57
thinking, knowing, learning and understanding.
73
177780
2760
pensar, conocer, aprender y comprender.
03:00
But thinking and knowing are human,
74
180540
2700
Pero pensar y conocer son actividades humanas
03:03
not machine, activities. Professor Benders
75
183240
3060
, no mecánicas. El profesor Benders
03:06
says that talking about them in connection
76
186300
2040
dice que hablar de ellos en relación
03:08
with computers is wishful thinking -
77
188340
3570
con las computadoras es una ilusión,
03:11
something which is unlikely to happen.
78
191910
2310
algo que es poco probable que suceda.
03:14
The problem with using words in this
79
194220
2220
El problema de usar palabras de esta
03:16
way is that it reinforces what
80
196440
2100
manera es que refuerza lo que el
03:18
Professor Bender calls, technical
81
198540
2160
profesor Bender llama
03:20
bias – the assumption that the computer
82
200700
2520
sesgo técnico: la suposición de que la
03:23
is always right. When we encounter
83
203220
2520
computadora siempre tiene la razón. Cuando nos encontramos con un
03:25
language that sounds natural, but is
84
205740
1680
lenguaje que suena natural, pero que
03:27
coming from a computer, humans
85
207420
2280
proviene de una computadora, los humanos
03:29
can’t help but imagine a mind behind
86
209700
2460
no pueden evitar imaginar una mente detrás
03:32
the language, even when there isn’t one.
87
212160
2220
del lenguaje, incluso cuando no la hay.
03:34
In other words, we anthropomorphise
88
214380
2160
En otras palabras, antropomorfizamos las
03:36
computers – we treat them as if they
89
216540
2520
computadoras, las tratamos como si
03:39
were human. Here’s Professor Bender
90
219060
2220
fueran humanos. Aquí está el profesor Bender
03:41
again, discussing this idea with
91
221280
2220
nuevamente, discutiendo esta idea con
03:43
Charmaine Cozier, presenter of BBC
92
223500
2700
Charmaine Cozier, presentadora
03:46
World Service’s, the Inquiry.
93
226200
1620
de la Investigación del Servicio Mundial de la BBC.
03:48
So ‘ism’ means system, ‘anthro’ or ‘anthropo’
94
228420
3660
Entonces 'ismo' significa sistema, 'anthro' o 'anthropo'
03:52
means human, and ‘morph’ means shape...
95
232080
3000
significa humano, y 'morph' significa forma...
03:55
And so this is a system that puts the
96
235080
3000
Y entonces este es un sistema que pone la
03:58
shape of a human on something, and
97
238080
2160
forma de un ser humano en algo, y
04:00
in this case the something is a computer.
98
240240
1260
en este caso ese algo es un computadora.
04:01
We anthropomorphise animals all the time,
99
241500
3180
Siempre antropomorfizamos animales,
04:04
but we also anthropomorphise action figures,
100
244680
3060
pero también antropomorfizamos figuras de acción,
04:07
or dolls, or companies when we talk about
101
247740
2880
muñecos o empresas cuando hablamos de
04:10
companies having intentions and so on.
102
250620
2040
empresas que tienen intenciones, etc.
04:12
We very much are in the habit of seeing
103
252660
2880
Estamos muy acostumbrados a vernos a
04:15
ourselves in the world around us.
104
255540
1620
nosotros mismos en el mundo que nos rodea.
04:17
And while we’re busy seeing ourselves
105
257160
2220
Y mientras estamos ocupados viéndonos a nosotros mismos
04:19
by assigning human traits to things that
106
259380
2100
asignando rasgos humanos a cosas
04:21
are not, we risk being blindsided.
107
261480
2520
que no lo son, corremos el riesgo de ser sorprendidos.
04:24
The more fluent that text is, the more
108
264000
2400
Cuanto más fluido sea el texto, más
04:26
different topics it can converse on, the
109
266400
2700
temas diferentes sobre los que se puede conversar,
04:29
more chances there are to get taken in.
110
269100
1920
más posibilidades hay de que
04:31
If we treat computers as if they could think,
111
271860
2760
nos engañen. Si tratamos a las computadoras como si pudieran pensar,
04:34
we might get blindsided, or
112
274620
2520
es posible que nos tomen por sorpresa o nos
04:37
unpleasantly surprised. Artificial intelligence
113
277140
3180
sorprendan desagradablemente. La inteligencia artificial
04:40
works by finding patterns in massive
114
280320
2220
funciona al encontrar patrones en
04:42
amounts of data, so it can seem like
115
282540
2520
cantidades masivas de datos, por lo que puede parecer
04:45
we’re talking with a human, instead
116
285060
1860
que estamos hablando con un humano, en lugar
04:46
of a machine doing data analysis.
117
286920
2220
de una máquina que realiza el análisis de datos.
04:49
As a result, we get taken in – we’re tricked
118
289140
4020
Como resultado, nos
04:53
or deceived into thinking we’re dealing
119
293160
1920
engañan: nos engañan o engañan para que pensemos que estamos tratando
04:55
with a human, or with something intelligent.
120
295080
3003
con un ser humano o con algo inteligente.
04:58
Powerful AI can make machines appear conscious,
121
298083
3318
La poderosa IA puede hacer que las máquinas parezcan conscientes,
05:01
but even tech giants like Google are years
122
301401
2945
pero incluso los gigantes tecnológicos como Google están a
05:04
away from building computers that can
123
304346
2407
años de construir computadoras que puedan
05:06
dream or fall in love. Speaking of which,
124
306753
2355
soñar o enamorarse. Hablando de eso,
05:09
Sam, what was the answer to your question?
125
309108
2671
Sam, ¿cuál fue la respuesta a tu pregunta?
05:11
I asked what happened in the 2013 movie, Her.
126
311779
2752
Pregunté qué pasó en la película de 2013, Her.
05:14
Neil thought that the main character
127
314531
1900
Neil pensó que el personaje principal
05:16
falls in love with his computer, which
128
316431
2248
se enamora de su computadora, ¡que
05:18
was the correct answer!
129
318679
1361
era la respuesta correcta!
05:20
OK. Right, it’s time to recap the vocabulary
130
320880
2640
ESTÁ BIEN. Correcto, es hora de recapitular el vocabulario
05:23
we’ve learned from this programme about AI,
131
323520
2340
que hemos aprendido de este programa sobre IA,
05:25
including chatbots - computer programmes
132
325860
3180
incluidos los chatbots, programas informáticos
05:29
designed to interact with
133
329040
1380
diseñados para interactuar con
05:30
humans over the internet.
134
330420
1560
humanos a través de Internet.
05:31
The adjective cognitive describes
135
331980
2640
El adjetivo cognitivo describe
05:34
anything connected with the mental
136
334620
1860
todo lo relacionado con los
05:36
processes of knowing,
137
336480
1320
procesos mentales de conocer,
05:37
learning and understanding.
138
337800
1380
aprender y comprender.
05:39
Wishful thinking means thinking that
139
339180
2640
Las ilusiones significan pensar que
05:41
something which is very unlikely to happen
140
341820
2100
algo que es muy poco probable que suceda
05:43
might happen one day in the future.
141
343920
2040
podría suceder algún día en el futuro.
05:45
To anthropomorphise an object means
142
345960
2400
Antropomorfizar un objeto
05:48
to treat it as if it were human,
143
348360
1500
significa tratarlo como si fuera humano,
05:49
even though it’s not.
144
349860
1200
aunque no lo sea.
05:51
When you’re blindsided, you’re
145
351060
2520
Cuando te sorprenden, te
05:53
surprised in a negative way.
146
353580
1500
sorprendes de manera negativa.
05:55
And finally, to get taken in by someone means
147
355080
2880
Y finalmente, dejarse engañar por alguien
05:57
to be deceived or tricked by them.
148
357960
1860
significa ser engañado o engañado por ellos.
05:59
My computer tells me that our six minutes
149
359820
2640
¡Mi computadora me dice que nuestros seis
06:02
are up! Join us again soon, for now
150
362460
2580
minutos terminaron! Vuelva a unirse a nosotros pronto, por
06:05
it’s goodbye from us.
151
365040
1140
ahora es nuestro adiós.
06:06
Bye!
152
366180
500
¡Adiós!
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