Can a robot pass a university entrance exam? | Noriko Arai

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TED


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Traductor: Isis Izaguirre Revisor: Ciro Gomez
El día de hoy hablaré de la IA y de nosotros.
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
13014
3660
00:18
AI researchers have always said
1
18206
2143
Los investigadores de IA siempre han dicho
00:20
that we humans do not need to worry,
2
20373
2594
que los humanos no debemos preocuparnos,
00:22
because only menial jobs will be taken over by machines.
3
22991
3580
porque los trabajos de baja categoría serán ocupados por las máquinas.
00:27
Is that really true?
4
27274
1603
¿Es eso de verdad así?
00:30
They have also said that AI will create new jobs,
5
30365
3827
También han dicho que la IA creará nuevos empleos,
00:34
so those who lose their jobs will find a new one.
6
34216
3411
así que aquellos que pierdan su trabajo, encontrarán uno nuevo.
00:38
Of course.
7
38264
1355
Claro.
00:39
But the real question is:
8
39643
2172
Pero la verdadera pregunta es:
00:41
How many of those who may lose their jobs to AI
9
41839
4105
¿Cuántos de los que pierdan su trabajo por la IA
00:45
will be able to land a new one,
10
45968
2489
lograrán conseguir uno nuevo,
00:48
especially when AI is smart enough to learn better than most of us?
11
48481
5850
especialmente siendo la IA más inteligente
y capaz de aprender mejor que la mayoría de nosotros?
00:55
Let me ask you a question:
12
55397
2185
Déjenme hacerles una pregunta:
00:58
How many of you think
13
58666
1798
¿Cuántos de Uds. piensan
01:00
that AI will pass the entrance examination of a top university by 2020?
14
60488
6094
que una IA aprobará un examen de admisión de una universidad de élite para el 2020?
01:07
Oh, so many. OK.
15
67836
2457
No muchos. De acuerdo.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
70317
4358
Algunos podrán decir, "¡Claro que sí!".
01:15
Now singularity is the issue.
17
75369
2134
Ahora la singularidad es el punto.
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
78590
3095
Otros podrán decir, "Tal vez,
01:21
because AI already won against a top Go player."
19
81709
4508
ya que una IA venció a un gran jugador de Go".
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
87213
3681
Y otros dirán, "No, nunca. Jamás".
01:32
That means we do not know the answer yet, right?
21
92195
3593
Quiere decir que todavía no sabemos la respuesta, ¿cierto?
01:36
So that was the reason why I started Todai Robot Project,
22
96268
4960
Es por eso que inicié el Proyecto Robot Todai,
01:41
making an AI which passes the entrance examination
23
101252
3872
crear una IA que apruebe el examen de admisión
de la Universidad de Tokio,
01:45
of the University of Tokyo,
24
105148
2589
01:47
the top university in Japan.
25
107761
2537
la mejor en Japón.
01:51
This is our Todai Robot.
26
111464
2548
Este es nuestro Robot Todai.
Y claro, el cerebro del robot trabaja en un servidor de manera remota.
01:56
And, of course, the brain of the robot is working in the remote server.
27
116131
5810
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
122747
4222
Ahora está escribiendo un ensayo de 600 palabras
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
126993
4119
sobre comercio marítimo en el siglo XVII.
¿Qué les parece?
02:11
How does that sound?
30
131136
1765
¿Por qué usé como punto de referencia el examen de admisión?
02:14
Why did I take the entrance exam as its benchmark?
31
134113
4104
Porque pensé que teníamos que estudiar el desempeño de la IA
02:19
Because I thought we had to study the performance of AI
32
139098
4741
02:23
in comparison to humans,
33
143863
2114
en comparación con los humanos,
en especial en las escalas y experiencia
02:26
especially on the skills and expertise
34
146001
2860
02:28
which are believed to be acquired only by humans
35
148885
4088
que se cree que son adquiridas solo por los humanos
02:32
and only through education.
36
152997
2335
y solo a través de la educación.
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
155782
4043
Para ingresar a Todai, la Universidad de Tokio,
02:39
you have to pass two different types of exams.
38
159849
4421
tienen que pasar dos diferentes tipos de exámenes.
02:44
The first one is a national standardized test
39
164294
3760
El primero es un examen estandarizado nacional
de opción múltiple.
02:48
in multiple-choice style.
40
168078
2403
02:50
You have to take seven subjects
41
170505
2455
Consta de siete materias
02:52
and achieve a high score --
42
172984
1955
y uno debe tener una calificación alta.
02:54
I would say like an 85 percent or more accuracy rate --
43
174963
4772
Diría que es necesario alrededor de 84 %
02:59
to be allowed to take the second stage written test
44
179759
4087
para poder pasar a la segunda etapa, un examen escrito
03:03
prepared by Todai.
45
183870
2159
preparado por Todai.
03:06
So let me first explain how modern AI works,
46
186994
5317
Primero explicaré cómo funciona una IA moderna,
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge as an example.
47
192335
3069
tomando el reto de "Jeopardy!" como ejemplo.
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
197539
3079
Esta es una típica pregunta de "Jeopardy!":
03:20
"Mozart's last symphony shares its name with this planet."
49
200642
4461
"La última sinfonía de Mozart comparte su nombre con este planeta".
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!" question always asks,
50
206195
4013
Curiosamente, las preguntas de "Jeopardy!"
siempre tienden a terminar con "este":
03:30
always ends with "this" something:
51
210232
3328
03:33
"this" planet, "this" country,
52
213584
2827
"este" planeta, "este" país,
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
216435
2608
"este" músico de rock, y así.
Quiero decir, que "Jeopardy!" no hace una gran variedad de preguntas diferentes,
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask many different types of questions,
54
219067
4299
03:43
but a single type,
55
223390
1837
solo de un tipo,
03:45
which we call "factoid questions."
56
225251
2536
las llamamos "preguntas factoides".
03:48
By the way, do you know the answer?
57
228975
2167
Por cierto, ¿saben la respuesta?
03:53
If you do not know the answer and if you want to know the answer,
58
233980
4055
Si no la conocen y quieren saberla,
¿qué es lo que harían?
03:58
what would you do?
59
238059
1287
Lo buscan en Google, ¿no? Claro.
04:00
You Google, right? Of course.
60
240160
3132
04:03
Why not?
61
243316
1480
¿Por qué no?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
244820
3592
Pero necesitas elegir las palabras clave apropiadas
04:08
like "Mozart," "last" and "symphony" to search.
63
248436
4364
como "Mozart", "última" y "sinfonía" para hacer la búsqueda.
04:13
The machine basically does the same.
64
253462
2400
Básicamente la máquina hace lo mismo.
04:16
Then this Wikipedia page will be ranked top.
65
256457
4660
Entonces nos aparece primero esta página de Wikipedia.
04:21
Then the machine reads the page.
66
261840
1908
Luego la máquina lee la página.
04:23
No, uh-uh.
67
263772
1171
No, no.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
265470
3462
Desafortunadamente, ninguna IA moderna,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
268956
3968
incluida Watson, Siri y Robot Todai,
04:32
is able to read.
70
272948
1661
puede leer.
04:35
But they are very good at searching and optimizing.
71
275437
3800
Pero son buenas optimizando sus búsquedas.
Reconocerán
04:40
It will recognize
72
280158
2023
04:42
that the keywords "Mozart," "last" and "symphony"
73
282866
2935
que las palabras clave "Mozart", "última" y "sinfonía"
04:45
are appearing heavily around here.
74
285825
2903
aparecerán varias veces por aquí.
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
289790
4375
Si encuentra una palabra que es un planeta
04:54
and which is co-occurring with these keywords,
76
294189
3648
y es concurrente con las palabras clave,
04:57
that must be the answer.
77
297861
1989
debe de ser la respuesta.
05:00
This is how Watson finds the answer "Jupiter," in this case.
78
300762
5186
Así es como, en este caso, Watson encuentra la respuesta "Júpiter".
05:08
Our Todai Robot works similarly, but a bit smarter
79
308433
4049
El Robot Todai trabaja de manera similar, pero es un poco más listo
05:12
in answering history yes-no questions,
80
312506
3239
respondiendo preguntas "sí o no" de historia como,
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.' Is this sentence true or false?"
81
316560
5663
" 'Carlomagno ahuyentó a los Magiares'. ¿Esto es verdadero o falso?".
05:23
Our robot starts producing a factoid question,
82
323181
4073
Nuestro robot produce una pregunta factoide,
05:27
like: "Charlemagne repelled [this person type]" by itself.
83
327278
4899
como, "Carlomagno ahuyentó [este tipo de persona]" por sí mismo.
05:32
Then, "Avars" but not "Magyars" is ranked top.
84
332995
4732
Entonces, aparece primero "Ávaros" pero no "Magiares".
05:38
This sentence is likely to be false.
85
338357
3049
Es probable que el enunciado sea falso.
05:42
Our robot does not read, does not understand,
86
342772
4860
Nuestro robot no lee, no comprende,
05:48
but it is statistically correct in many cases.
87
348335
4144
pero es correcto estadísticamente en muchos casos.
Para la segunda etapa, el examen escrito,
05:54
For the second stage written test,
88
354147
2508
05:56
it is required to write a 600-word essay like this one:
89
356679
5106
se requiere escribir un ensayo de 600 palabras como este:
06:01
[Discuss the rise and fall of the maritime trade
90
361809
2278
[Habla del alza y caída del comercio marítimo
en el Este y Sureste de Asia en el siglo XVII...]
06:04
in East and Southeast Asia in the 17th century ...]
91
364111
2422
06:06
and as I have shown earlier,
92
366557
1387
y como mostré antes,
06:07
our robot took the sentences from the textbooks and Wikipedia,
93
367968
4194
nuestro robot tomó enunciados de libros de texto y de Wikipedia,
06:12
combined them together,
94
372186
1961
los combinó,
y los optimizó para producir un ensayo
06:14
and optimized it to produce an essay
95
374171
3619
06:17
without understanding a thing.
96
377814
2207
sin comprender nada.
(Risas)
06:20
(Laughter)
97
380045
1737
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
381806
4895
Pero, sorprendentemente, escribió un bastante mejor ensayo
06:26
than most of the students.
99
386725
1561
que los de muchos estudiantes.
06:28
(Laughter)
100
388310
2391
(Risas)
06:30
How about mathematics?
101
390725
1529
¿Qué tal las matemáticas?
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
393354
3158
Una máquina que automáticamente resuelve problemas
06:36
has been a dream
103
396536
1631
ha sido un sueño
06:38
since the birth of the word "artificial intelligence,"
104
398191
4679
desde el nacimiento de la palabra "inteligencia artificial",
06:43
but it has stayed at the level of arithmetic for a long, long time.
105
403785
6007
pero se ha mantenido al nivel de aritmética por mucho tiempo.
06:51
Last year, we finally succeeded in developing a system
106
411530
5350
El año pasado, finalmente logramos desarrollar un sistema
06:56
which solved pre-university-level problems from end to end,
107
416904
5173
que resuelve por completo problemas de nivel preuniversitarios
como este.
07:02
like this one.
108
422101
1262
07:05
This is the original problem written in Japanese,
109
425648
4002
Este problema originalmente está escrito en japonés,
07:09
and we had to teach it 2,000 mathematical axioms
110
429674
4397
y tuvimos que enseñarle 2000 axiomas matemáticos
y 8000 palabras japonesas
07:14
and 8,000 Japanese words
111
434095
2774
07:16
to make it accept the problems written in natural language.
112
436893
4558
para poder aceptar problemas escritas en su lenguaje natural.
07:22
And it is now translating the original problems
113
442234
3542
Y ahora traduce los problemas originales
07:25
into machine-readable formulas.
114
445800
3139
a fórmulas legibles para la máquina.
07:30
Weird, but it is now ready to solve it, I think.
115
450578
6099
Es raro, pero creo que ahora está lista para resolverlo.
07:36
Go and solve it.
116
456701
1411
Resuélvelo.
07:38
Yes! It is now executing symbolic computation.
117
458818
4284
¡Sí! Ahora ejecuta computación simbólica.
Más raro,
07:44
Even more weird,
118
464030
1580
07:45
but probably this is the most fun part for the machine.
119
465634
4825
es que probablemente esta es la parte más divertida para la máquina.
07:50
(Laughter)
120
470483
2351
(Risas)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
472858
2815
Ahora produce la respuesta correcta,
07:55
though its proof is impossible to read, even for mathematicians.
122
475697
4707
aunque su prueba es imposible de leer, hasta para los matemáticos.
08:02
Anyway, last year our robot was among the top one percent
123
482773
6961
El año pasado nuestro robot estuvo entre los mejores, entre el 1 %,
08:10
in the second stage written exam in mathematics.
124
490199
3633
en la segunda etapa, en el examen escrito de matemáticas.
08:14
(Applause)
125
494652
3210
(Aplausos)
08:18
Thank you.
126
498412
1311
Gracias.
08:19
So, did it enter Todai?
127
499747
2471
Así que, ¿ingresó a Todai?
08:22
No, not as I expected.
128
502981
3058
No, no como lo esperaba.
08:26
Why?
129
506783
1399
¿Por qué?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
508206
2639
Porque no entiende ningún significado.
08:32
Let me show you a typical error it made in the English test.
131
512308
4079
Déjenme mostrarles un error típico que cometió en el examen de inglés.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore. Just a few more minutes.
132
516411
2977
[Nate: Ya casi llegamos a la librería. Solo unos minutos más.
08:39
Sunil: Wait. ______ . Nate: Thank you! That always happens ...]
133
519412
3039
Sunil: Espera. ______ . Nate: ¡Gracias! Siempre sucede eso...]
08:42
Two people are talking.
134
522475
1151
Dos personas hablan.
08:43
For us, who can understand the situation --
135
523650
2054
Para nosotros, que entendemos la situación.
08:45
[1. "We walked for a long time." 2. "We're almost there."
136
525704
2773
[1. "Caminamos por mucho tiempo". 2. "Ya casi llegamos".
08:48
3. "Your shoes look expensive." 4. "Your shoelace is untied."]
137
528501
3032
3."Tus zapatos parecen caros". 4."Tu nudo está suelto".]
08:51
it is obvious number four is the correct answer, right?
138
531557
2873
Es obvio que la respuesta correcta es la cuatro, ¿cierto?
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
534454
2238
Pero el Robot Todai escogió la dos,
08:56
even after learning 15 billion English sentences
140
536716
5360
a pesar de aprender 15 mil millones de enunciados en inglés
utilizando tecnologías para profundizar su aprendizaje.
09:02
using deep learning technologies.
141
542100
2728
09:07
OK, so now you might understand what I said:
142
547600
4172
Entonces ahora comprenderán lo que dije:
09:12
modern AIs do not read,
143
552399
2648
la IA moderna no lee,
no comprende.
09:15
do not understand.
144
555071
1413
09:17
They only disguise as if they do.
145
557516
3169
Solo aparenta que sí lo hace.
09:24
This is the distribution graph
146
564867
2981
Esta es la gráfica de distribución
09:27
of half a million students who took the same exam as Todai Robot.
147
567872
5777
de medio millón de estudiantes que hicieron el mismo examen que el robot.
09:34
Now our Todai Robot is among the top 20 percent,
148
574558
5165
Nuestro Robot Todai está con el 20 % de los mejores estudiantes,
09:40
and it was capable to pass
149
580986
2415
y fue capaz de aprobar
09:43
more than 60 percent of the universities in Japan --
150
583425
3941
más del 60 % de las universidades en Japón...
09:47
but not Todai.
151
587390
1377
pero no Todai.
Pero noten cómo sobrepasa la zona con mayor cantidad
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
590116
4025
de los que serán empleados de oficina.
09:54
of to-be white-collar workers.
153
594165
2864
Pueden pensar que estaba contenta
10:00
You might think I was delighted.
154
600060
2858
10:03
After all, my robot was surpassing students everywhere.
155
603939
3971
ya que mi robot sobrepasó a estudiantes de todos lados.
En cambio, estaba alarmada.
10:09
Instead, I was alarmed.
156
609022
2691
¿Cómo era posible que esta máquina sin inteligencia superara estudiantes...
10:13
How on earth could this unintelligent machine outperform students --
157
613086
5607
10:18
our children?
158
618717
1292
a nuestros hijos?
¿Cierto?
10:20
Right?
159
620033
1153
Decidí investigar qué pasaba con los seres humanos.
10:22
I decided to investigate what was going on in the human world.
160
622101
4402
10:28
I took hundreds of sentences from high school textbooks
161
628542
4729
Tomé cientos de enunciados de libros de textos de preparatoria
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
633859
3313
e hice sencillos exámenes de opción múltiple,
10:37
and asked thousands of high school students to answer.
163
637196
4143
y pedí a miles de estudiantes de preparatoria que los respondieran.
10:42
Here is an example:
164
642690
1176
Aquí hay un ejemplo:
10:43
[Buddhism spread to ... , Christianity to ... and Oceania,
165
643890
2818
[El budismo se esparció a..., la cristiandad a... y Oceanía.,
10:46
and Islam to ...]
166
646732
1151
y el Islam a...]
10:47
Of course, the original problems are written in Japanese,
167
647907
2740
Claro, los problemas originales están escritos en japonés,
10:50
their mother tongue.
168
650671
1155
su lengua natal.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
651850
1515
[ ______ se esparció a Oceanía.
10:53
1. Hinduism 2. Christianity 3. Islam 4. Buddhism ]
170
653389
2417
1. Hinduismo. 2. Cristiandad 3. Islam 4. Budismo ]
10:55
Obviously, Christianity is the answer, isn't it?
171
655830
2299
Obviamente Cristiandad es la respuesta, ¿cierto?
¡Está escrita!
10:58
It's written!
172
658153
1214
11:01
And Todai Robot chose the correct answer, too.
173
661482
4026
Y el Robot Todai también escogió la respuesta correcta.
11:06
But one-third of junior high school students
174
666758
4879
Pero un tercio de los estudiantes de preparatoria
11:11
failed to answer this question.
175
671661
2612
fallaron esta pregunta.
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
676456
3159
¿Piensan que es solo el caso en Japón?
11:19
I do not think so,
177
679639
1976
No lo creo,
11:21
because Japan is always ranked among the top in OECD PISA tests,
178
681639
6371
porque Japón siempre está en los rangos más altos en las pruebas de OECD PISA,
que miden el desempeño de estudiantes de 15 años en matemáticas,
11:28
measuring 15-year-old students' performance in mathematics,
179
688034
3927
11:31
science and reading
180
691985
1964
ciencia y lectura
11:33
every three years.
181
693973
1636
cada tres años.
11:39
We have been believing
182
699390
2053
Hemos estado creyendo
11:41
that everybody can learn
183
701467
2043
que cualquiera puede aprender
11:43
and learn well,
184
703534
1905
y aprender bien,
11:45
as long as we provide good learning materials
185
705463
3697
siempre que le proporcionemos buenos materiales gratuitos en internet
11:49
free on the web
186
709184
1455
para su aprendizaje
11:50
so that they can access through the internet.
187
710663
3069
y tengan acceso en cualquier parte.
11:53
But such wonderful materials may benefit only those who can read well,
188
713756
5859
Pero tales maravillosos materiales solo benefician a aquellos que leen bien,
12:00
and the percentage of those who can read well
189
720534
3935
y el porcentaje de los que leen bien
12:04
may be much less than we expected.
190
724493
3378
es más bajo de lo que esperamos.
Cómo los humanos coexistirán con la IA
12:10
How we humans will coexist with AI
191
730040
4241
12:14
is something we have to think about carefully,
192
734305
3522
es algo que tenemos que pensar cuidadosamente,
12:17
based on solid evidence.
193
737851
2137
basándonos en evidencias sólidas.
Al mismo tiempo, tenemos que pensarlo rápidamente
12:21
At the same time, we have to think in a hurry
194
741063
3977
porque el tiempo se nos está acabando.
12:25
because time is running out.
195
745064
2402
Gracias.
12:28
Thank you.
196
748106
1162
12:29
(Applause)
197
749626
3933
(Aplausos)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
754211
2080
Chris Anderson: Noriko, gracias.
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
756315
1765
Noriko Arai: Gracias.
CA: En tu charla, bellamente nos has dado una explicación de cómo piensa una IA,
12:38
CA: In your talk, you so beautifully give us a sense of how AIs think,
200
758104
5304
12:43
what they can do amazingly
201
763432
1564
lo que hacen de manera asombrosa
y lo que no puede hacer.
12:45
and what they can't do.
202
765020
1695
12:46
But -- do I read you right,
203
766739
1494
Pero, si te entendí bien,
12:48
that you think we really need quite an urgent revolution in education
204
768257
5270
¿piensas que debemos tener una urgente revolución educativa
12:53
to help kids do the things that humans can do better than AIs?
205
773551
4155
para ayudar a los chicos a hacer cosas que los humanos pueden mejor que las IA?
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
777730
1328
NA: Sí, sí, sí.
Porque los humanos entendemos el significado.
12:59
Because we humans can understand the meaning.
207
779082
4035
Eso es algo de lo que carece mucho la IA.
13:03
That is something which is very, very lacking in AI.
208
783141
4906
Pero muchos estudiantes solo cargan el conocimiento
13:08
But most of the students just pack the knowledge
209
788071
4368
13:12
without understanding the meaning of the knowledge,
210
792463
3903
sin comprender el significado de ese conocimiento,
13:16
so that is not knowledge, that is just memorizing,
211
796390
2809
y eso no es conocimiento, solo es memorizar,
13:19
and AI can do the same thing.
212
799223
2450
y una IA puede hacer lo mismo.
13:21
So we have to think about a new type of education.
213
801697
3631
Así que tenemos que pensar en un nuevo estilo de educación.
13:25
CA: A shift from knowledge, rote knowledge, to meaning.
214
805352
3289
CA: Un cambio de conocimiento, de memorización a significado.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
808665
1151
NA: Así es.
13:29
CA: Well, there's a challenge for the educators. Thank you so much.
216
809840
3240
CA: Bueno, un reto para los educadores. Muchas gracias.
NA: Muchas gracias. Gracias.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
813104
1698
13:34
(Applause)
218
814826
1185
(Aplausos)
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