Artificial Intelligence - what can and can't it do? 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:07
Neil: Welcome to 6 Minute English, where we
0
7160
1820
Neil: Bienvenido a 6 Minute English, donde
00:08
bring you an intelligent topic and six related
1
8980
2240
te traemos un tema inteligente y seis
00:11
items of vocabulary. I'm Neil.
2
11230
1809
elementos de vocabulario relacionados. soy neil
00:13
Tim: And I'm Tim. And today we're talking
3
13039
3270
Tim: Y yo soy Tim. Y hoy estamos hablando
00:16
about AI - or Artificial Intelligence.
4
16309
3031
de IA, o Inteligencia Artificial.
00:19
Neil: Artificial Intelligence is the ability
5
19340
2862
Neil: La inteligencia artificial es la capacidad
00:22
of machines to copy human intelligent behaviour
6
22202
3058
de las máquinas para copiar el comportamiento inteligente humano
00:25
- for example, an intelligent machine can
7
25260
2343
; por ejemplo, una máquina inteligente puede
00:27
learn from its own mistakes, and make decisions
8
27603
2686
aprender de sus propios errores y tomar decisiones
00:30
based on what's happened in the past.
9
30289
1970
basadas en lo que sucedió en el pasado.
00:32
Tim: There's a lot of talk about AI these
10
32259
2322
Tim: Se habla mucho sobre la IA en estos
00:34
days, Neil, but it's still just science fiction,
11
34581
2719
días, Neil, pero sigue siendo solo ciencia ficción,
00:37
isn't it?
12
37300
1000
¿no es así?
00:38
Neil: That's not true - AI is everywhere.
13
38300
2539
Neil: Eso no es cierto, la IA está en todas partes.
00:40
Machine thinking is in our homes, offices,
14
40839
2601
El pensamiento automático está en nuestros hogares, oficinas,
00:43
schools and hospitals. Computer algorithms
15
43440
2797
escuelas y hospitales. Los algoritmos informáticos
00:46
are helping us drive our cars. They're diagnosing
16
46237
3263
nos están ayudando a conducir nuestros automóviles. Están diagnosticando
00:49
what's wrong with us in hospitals. They're
17
49500
2395
lo que nos pasa en los hospitales. Están
00:51
marking student essays. They're telling us
18
51895
2395
corrigiendo los ensayos de los estudiantes. Nos están diciendo
00:54
what to read on our smartphones.
19
54290
1230
qué leer en nuestros teléfonos inteligentes.
00:55
Tim: Well, that really does sound like science
20
55520
2654
Tim: Bueno, eso realmente suena a ciencia
00:58
fiction - but it's happening already, you
21
58174
2366
ficción, ¿pero ya está sucediendo,
01:00
say, Neil?
22
60540
1000
dices, Neil?
01:01
Neil: It's definitely happening, Tim. And
23
61540
2123
Neil: Definitivamente está sucediendo, Tim. Y
01:03
an algorithm, by the way, is a set of steps
24
63663
2227
un algoritmo, dicho sea de paso, es un conjunto de pasos
01:05
a computer follows in order to solve a problem.
25
65890
2919
que sigue una computadora para resolver un problema.
01:08
So can you tell me what was the name of the
26
68809
2670
Entonces, ¿puede decirme cuál era el nombre de la
01:11
computer which famously beat world chess champion
27
71479
4091
computadora que derrotó al famoso campeón mundial de ajedrez
01:15
Garry Kasparov using algorithms in 1997? Was
28
75570
3590
Garry Kasparov usando algoritmos en 1997? ¿Era
01:19
it: a) Hal, b) Alpha 60 or c) Deep Blue?
29
79160
4749
: a) Hal, b) Alpha 60 o c) Deep Blue?
01:23
Tim: I'll say Deep Blue. Although I'm just
30
83909
2800
Tim: Diré Deep Blue. Aunque solo estoy
01:26
guessing.
31
86709
1551
suponiendo.
01:28
Neil: Was it an educated guess, Tim?
32
88260
1750
Neil: ¿Fue una conjetura fundamentada, Tim?
01:30
Tim: I know a bit about chess...
33
90010
1630
Tim: Sé un poco de ajedrez...
01:31
Neil: An educated guess is based on knowledge
34
91640
2501
Neil: Una conjetura fundamentada se basa en el conocimiento
01:34
and experience and is therefore likely to
35
94141
2279
y la experiencia y, por lo tanto, es probable que
01:36
be correct. Well, we'll find out later on
36
96420
2385
sea correcta. ¡Bueno, más adelante descubriremos
01:38
how educated your guess was in this case, Tim!
37
98805
2435
qué tan acertada fue tu suposición en este caso, Tim!
01:41
Tim: Indeed. But getting back to AI and what
38
101240
3500
Tim: Efectivamente. Pero volviendo a la IA y lo
01:44
machines can do - are they any good at solving
39
104740
3340
que pueden hacer las máquinas, ¿son buenas para resolver
01:48
real-life problems? Computers think in zeros
40
108090
2865
problemas de la vida real? Las computadoras piensan en ceros
01:50
and ones don't they? That sounds like a pretty
41
110955
2995
y unos, ¿no? ¡Eso suena como un
01:53
limited language when it comes to life experience!
42
113950
2440
lenguaje bastante limitado cuando se trata de experiencia de vida!
01:56
Neil: You would be surprised to what those
43
116390
2290
Neil: Te sorprendería lo
01:58
zeroes and ones can do, Tim. Although you're
44
118680
2399
que pueden hacer esos ceros y unos, Tim. Aunque tienes
02:01
right that AI does have its limitations at
45
121079
2467
razón en que la IA tiene sus limitaciones en
02:03
the moment. And if something has limitations
46
123546
2584
este momento. Y si algo tiene limitaciones,
02:06
there's a limit on what it can do or how good
47
126130
2230
hay un límite en lo que puede hacer o en lo bueno
02:08
it can be.
48
128360
980
que puede ser.
02:09
Tim: OK - well now might be a good time to
49
129360
2620
Tim: Bien, ahora podría ser un buen momento para
02:11
listen to Zoubin Bharhramani, Professor of
50
131988
2811
escuchar a Zoubin Bharhramani, profesor de Ingeniería de la
02:14
Information Engineering at the University
51
134799
2627
Información en la Universidad
02:17
of Cambridge and deputy director of the Leverhulme
52
137426
3203
de Cambridge y subdirector del Centro Leverhulme
02:20
Centre for the Future of Intelligence. He's
53
140629
3099
para el Futuro de la Inteligencia. Está
02:23
talking about what limitations AI has at the
54
143728
3172
hablando de las limitaciones que tiene la IA en este
02:26
moment.
55
146900
2160
momento.
02:29
Zoubin Bharhramani: I think it's very interesting
56
149060
1960
Zoubin Bharhramani: Creo que es muy interesante
02:31
how many of the things that we take for granted
57
151023
2996
cuántas de las cosas que damos por sentadas
02:34
- we humans take for granted - as being sort
58
154019
2155
, los humanos damos por sentadas, como
02:36
of things we don't even think about like how
59
156174
2155
cosas en las que ni siquiera pensamos, como
02:38
do we walk, how do we reach, how do we recognise
60
158329
3464
cómo caminamos, cómo alcanzamos, cómo reconocemos a
02:41
our mother. You know, all these things. When
61
161793
3176
nuestra madre. Ya sabes, todas estas cosas.
02:44
you start to think how to implement them on
62
164969
2491
Cuando comienzas a pensar cómo implementarlos en
02:47
a computer, you realise that it's those things
63
167460
4240
una computadora, te das cuenta de que son esas cosas
02:51
that are incredibly difficult to get computers
64
171709
3923
que son increíblemente difíciles de hacer para que las computadoras las
02:55
to do, and that's where the current cutting
65
175632
3667
hagan, y ahí es donde está la vanguardia actual
02:59
edge of research is.
66
179300
2860
de la investigación.
03:02
Neil: If we take something for granted we
67
182160
1240
Neil: Si damos algo por sentado,
03:03
don't realise how important something is.
68
183410
2310
no nos damos cuenta de lo importante que es algo.
03:05
Tim: You sometimes take me for granted,
69
185720
2363
Tim: A veces me das por sentado,
03:08
think, Neil.
70
188083
727
03:08
Neil: No - I never take you for granted, Tim!
71
188810
2432
piensa, Neil.
Neil: No, ¡nunca te doy por sentado, Tim!
03:11
You're far too important for that!
72
191242
1837
¡Eres demasiado importante para eso!
03:13
Tim: Good to hear! So things we take for granted
73
193079
3688
Tim: ¡Es bueno escucharlo! Entonces, las cosas que damos por sentadas
03:16
are doing every day tasks like walking, picking
74
196767
3612
son hacer tareas cotidianas como caminar
03:20
something up, or recognising somebody. We
75
200379
3218
, recoger algo o reconocer a alguien.
03:23
implement - or perform - these things without
76
203597
3532
Implementamos, o realizamos, estas cosas sin
03:27
thinking. Whereas it's cutting edge research
77
207129
2781
pensar. Mientras que es una investigación de vanguardia
03:29
to try and program a machine to do them.
78
209910
2529
tratar de programar una máquina para hacerlos.
03:32
Neil: Cutting edge means very new and advanced.
79
212439
2492
Neil: Innovador significa muy nuevo y avanzado.
03:34
It's interesting isn't it, that over ten years
80
214931
2439
Es interesante, ¿no?, que hace más de diez
03:37
ago a computer beat a chess grand master - but
81
217370
2666
años una computadora venció a un gran maestro de ajedrez, pero a
03:40
the same computer would find it incredibly
82
220036
2434
la misma computadora le resultaría increíblemente
03:42
difficult to pick up a chess piece.
83
222470
1949
difícil recoger una pieza de ajedrez.
03:44
Tim: I know. It's very strange. But now you've
84
224419
2550
Tim: Lo sé. Es muy extraño. Pero ahora me has
03:46
reminded me that we need the answer to today's
85
226969
2550
recordado que necesitamos la respuesta a la pregunta de hoy
03:49
question.
86
229519
1000
.
03:50
Neil: Which was: What was the name of the
87
230519
2567
Neil: ¿Cuál era: cómo se llamaba la
03:53
computer who famously beat world chess champion
88
233086
2943
computadora que derrotó al famoso campeón mundial de ajedrez
03:56
Gary Kasparov in 1997? Now, you said Deep
89
236029
2832
Gary Kasparov en 1997? Ahora, dijiste Deep
03:58
Blue, Tim, and... that was the right answer!
90
238861
3108
Blue, Tim, y... ¡esa fue la respuesta correcta!
04:01
Tim: You see, my educated guess was based
91
241969
2674
Tim: ¡Mira, mi suposición educada se basó
04:04
on knowledge and experience!
92
244643
1826
en el conocimiento y la experiencia!
04:06
Neil: Or maybe you were just lucky. So, the
93
246469
3329
Neil: O tal vez solo tuviste suerte. Entonces, la
04:09
IBM supercomputer Deep Blue played against
94
249798
3251
supercomputadora de IBM Deep Blue jugó contra
04:13
US world chess champion Garry Kasparov in
95
253049
2503
el campeón mundial de ajedrez estadounidense Garry Kasparov en
04:15
two chess matches. The first match was played
96
255552
2747
dos partidas de ajedrez. El primer partido se jugó
04:18
in Philadelphia in 1996 and was won by Kasparov.
97
258299
2993
en Filadelfia en 1996 y lo ganó Kasparov.
04:21
The second was played in New York City in
98
261292
2557
El segundo se jugó en la ciudad de Nueva York en
04:23
1997 and won by Deep Blue. The 1997 match
99
263849
4391
1997 y lo ganó Deep Blue. El partido de 1997
04:28
was the first defeat of a reigning world chess
100
268240
2220
fue la primera derrota de un actual campeón mundial de ajedrez
04:30
champion by a computer under tournament conditions.
101
270460
3500
por una computadora en condiciones de torneo.
04:33
Tim: Let's go through the words we learned
102
273960
2776
Tim: Repasemos las palabras que aprendimos
04:36
today. First up was 'artificial intelligence'
103
276736
2974
hoy. Primero fue la 'inteligencia artificial'
04:39
or AI - the ability of machines to copy human
104
279710
3318
o IA: la capacidad de las máquinas para copiar el
04:43
intelligent behaviour.
105
283028
1622
comportamiento inteligente humano.
04:44
Neil: 'There are AI programs that
106
284650
2410
Neil: 'Hay programas de IA que
04:47
can write poetry.'
107
287060
660
04:47
Tim: Do you have any examples you can recite?
108
287720
2580
pueden escribir poesía'.
Tim: ¿Tienes algún ejemplo que puedas recitar?
04:50
Neil: Afraid I don't! Number two - an algorithm
109
290300
2850
Neil: ¡Me temo que no! Número dos: un algoritmo
04:53
is a set of steps a computer follows in order
110
293150
2729
es un conjunto de pasos que sigue una computadora
04:55
to solve a problem. For example, 'Google changes
111
295879
2953
para resolver un problema. Por ejemplo, 'Google cambia
04:58
its search algorithm hundreds of times every year.'
112
298832
3707
su algoritmo de búsqueda cientos de veces al año'.
05:02
Tim: The adjective is algorithmic - for example,
113
302539
2964
Tim: El adjetivo es algorítmico; por ejemplo,
05:05
'Google has made many algorithmic changes.'
114
305503
2656
"Google ha realizado muchos cambios algorítmicos".
05:08
Neil: Number three - if something has 'limitations',
115
308159
3024
Neil: Número tres: si algo tiene "limitaciones",
05:11
there's a limit on what it can do or how good
116
311183
2617
hay un límite en lo que puede hacer o en lo bueno
05:13
it can be. 'Our show has certain limitations
117
313800
2949
que puede ser. 'Nuestro programa tiene ciertas
05:16
' for example, it's only six minutes long!'
118
316749
2881
limitaciones, por ejemplo, ¡solo dura seis minutos!'
05:19
Tim: That's right - there's only time to present
119
319630
2570
Tim: Así es, solo hay tiempo para presentar
05:22
six vocabulary items. Short but sweet!
120
322200
2700
seis elementos de vocabulario. ¡Corto pero dulce!
05:24
Neil: And very intelligent, too. OK, the next
121
324900
2787
Neil: Y muy inteligente, también. Bien, el siguiente
05:27
item is 'take something for granted', which
122
327687
2664
elemento es 'dar algo por sentado', que
05:30
is when we don't realise how important something is.
123
330351
2529
es cuando no nos damos cuenta de lo importante que es algo.
05:32
Tim: 'We take our smartphones for granted
124
332880
3046
Tim: "Hoy en día damos por hecho nuestros teléfonos inteligentes
05:35
these days, but before 1995 hardly anyone
125
335926
2974
, pero antes de 1995 casi nadie
05:38
owned one.'
126
338900
1000
tenía uno".
05:39
Neil: Number five - 'to implement' means to
127
339900
2493
Neil: Número cinco: 'implementar' significa
05:42
perform a task, or take action.
128
342393
1797
realizar una tarea o emprender una acción.
05:44
Tim: 'Neil implemented some changes to the show.'
129
344190
2749
Tim: 'Neil implementó algunos cambios en el programa.'
05:46
Neil: The final item is 'cutting edge' - new
130
346939
1361
Neil: El elemento final es "vanguardista" - nuevo
05:48
and advanced - 'This software is cutting edge.'
131
348300
4119
y avanzado - "Este software es vanguardista".
05:52
Tim: 'The software uses cutting edge technology.'
132
352419
2761
Tim: 'El software utiliza tecnología de punta.'
05:55
Neil: OK - that's all we have time for on
133
355180
2604
Neil: OK, eso es todo para lo que tenemos tiempo en
05:57
today's cutting edge show. But please check
134
357784
2665
el programa de vanguardia de hoy. Pero
06:00
out our Instagram, Twitter, Facebook and YouTube
135
360449
3031
consulte nuestras páginas de Instagram, Twitter, Facebook y YouTube
06:03
pages. Tim: Bye-bye!
136
363480
840
. Tim: ¡Adiós!
06:04
Neil: Goodbye!
137
364320
1160
Neil: ¡Adiós!
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