How AI can bring on a second Industrial Revolution | Kevin Kelly

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Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
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Traductor: Denise RQ Revisor: Sebastian Betti
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I'm going to talk a little bit about where technology's going.
1
14966
3817
Les hablaré un poco de la dirección tecnológica actual.
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And often technology comes to us,
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2671
A menudo, las nuevas tendencias nos sorprenden,
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we're surprised by what it brings.
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22566
1865
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But there's actually a large aspect of technology
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24455
3683
pero gran parte de ellas es mucho más predecible,
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that's much more predictable,
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28162
1802
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and that's because technological systems of all sorts have leanings,
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29988
4088
y eso se debe a que los sistemas tecnológicos de todo tipo
tienen ciertas directrices, necesidades y tendencias.
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they have urgencies,
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34100
1175
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they have tendencies.
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35299
1561
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And those tendencies are derived from the very nature of the physics,
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36884
4932
Estas tendencias derivan de la naturaleza de la física,
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chemistry of wires and switches and electrons,
10
41840
3150
de la química de los cables,
interruptores y electrones,
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and they will make reoccurring patterns again and again.
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45659
3602
que generan patrones recurrentes una y otra vez,
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And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
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49745
4874
patrones que producen estas tendencias;
algo parecido a la gravedad.
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You can almost think of it as sort of like gravity.
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54643
2831
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Imagine raindrops falling into a valley.
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57498
2319
Imaginen unas gotas de agua que caen por una valle;
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The actual path of a raindrop as it goes down the valley
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59841
3088
el trayecto exacto de una gota al caer es impredecible,
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is unpredictable.
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62953
1169
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We cannot see where it's going,
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64651
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ya que no sabemos hacia dónde se dirige
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but the general direction is very inevitable:
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66193
2277
pero sí que sabemos su dirección: inevitablemente hacia abajo.
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it's downward.
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68494
1234
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And so these baked-in tendencies and urgencies
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70377
4572
Del mismo modo,
estas tendencias y necesidades innatas a los sistemas tecnológicos
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in technological systems
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74973
1476
nos dan una pista en cuanto a la dirección de las cosas.
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give us a sense of where things are going at the large form.
22
77051
3609
01:21
So in a large sense,
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81149
1401
Por lo tanto, en general, yo diría que los teléfonos eran inevitables,
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I would say that telephones were inevitable,
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82574
3361
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but the iPhone was not.
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87005
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pero no el iPhone.
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The Internet was inevitable,
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Internet también, pero no Twitter.
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but Twitter was not.
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91274
1286
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So we have many ongoing tendencies right now,
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93036
3928
En este momento, hay muchas tendencias emergentes
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and I think one of the chief among them
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96988
2720
y creo que una de las más importantes
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is this tendency to make things smarter and smarter.
30
99732
3722
es la de hacer las cosas cada vez más inteligentes.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
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2212
Este proceso de "cognificación"
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also known as artificial intelligence, or AI.
32
106783
2782
es también conocido como inteligencia artificial o IA.
01:50
And I think that's going to be one of the most influential developments
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110025
3746
Creo que esto será uno de los desarrollos o tendencias más influyentes
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and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
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113795
5575
en nuestra sociedad en los próximos 20 años.
02:00
So, of course, it's already here.
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120021
1985
Bueno, de hecho ya está aquí.
02:02
We already have AI,
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122030
2204
Ya tenemos IA
02:04
and often it works in the background,
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2398
y ya actúa entre bastidores:
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in the back offices of hospitals,
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126680
1586
en los centros hospitalarios
02:08
where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.
39
128290
4686
para emitir un diagnóstico más acertado que un humano
en un resultado de rayos UVA,
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It's in legal offices,
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133000
1726
en los bufetes de abogados
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where it's used to go through legal evidence
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134750
2368
para examinar las pruebas forenses mejor que un humano.
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better than a human paralawyer.
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137142
1855
02:19
It's used to fly the plane that you came here with.
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139506
3656
También para hacer volar el avión que han tomado para venir aquí.
Un piloto humano solo tiene el control unos 7 u 8 minutos,
02:24
Human pilots only flew it seven to eight minutes,
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144165
2381
02:26
the rest of the time the AI was driving.
45
146570
1953
y el resto del tiempo está autopilotado por IA.
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
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148547
2173
Desde luego que en Netflix y en Amazon
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it's in the background, making those recommendations.
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150744
2530
hay un algoritmo que hace sugerencias.
02:33
That's what we have today.
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153298
1261
Contamos con esto hoy en día.
02:34
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,
49
154583
4801
Y tenemos el ejemplo que coloca a la IA por delante de nosotros:
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with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.
50
159408
6629
la victoria del AlphaGo contra el mejor campeón del mundo de go.
Pero hay mucho más que esto.
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But it's more than that.
51
166478
4053
02:50
If you play a video game, you're playing against an AI.
52
170555
2642
Al jugar con un videojuego juegas contra una IA.
02:53
But recently, Google taught their AI
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173221
4538
Pero recientemente, Google acaba de enseñar a su IA
a aprender a jugar un videojuego.
02:57
to actually learn how to play video games.
54
177783
2412
03:00
Again, teaching video games was already done,
55
180686
2709
Enseñar a una máquina a jugar un videojuego no es algo nuevo,
03:03
but learning how to play a video game is another step.
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183419
3897
pero enseñarle a aprender a hacerlo es un paso más allá.
03:07
That's artificial smartness.
57
187340
1678
Se denomina inteligencia artificial.
Y esto hacemos:
03:10
What we're doing is taking this artificial smartness
58
190571
4522
adoptamos esta inteligencia para hacerla cada vez más inteligente.
03:15
and we're making it smarter and smarter.
59
195117
2423
Hay tres aspectos de esta tendencia general que veo infravaloradas
03:18
There are three aspects to this general trend
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198710
3895
03:22
that I think are underappreciated;
61
202629
1689
03:24
I think we would understand AI a lot better
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204342
2277
y creo que entenderíamos la IA mucho mejor si llegáramos a comprenderlos.
03:26
if we understood these three things.
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206643
2301
03:28
I think these things also would help us embrace AI,
64
208968
3283
Creo que estas cosas nos ayudarían también a adoptar la IA
03:32
because it's only by embracing it that we actually can steer it.
65
212275
3008
porque solo si la adoptamos podemos controlarla,
03:35
We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
66
215887
3157
controlar su desarrollo en detalle si adoptamos sus tendencias en general.
03:39
So let me talk about those three different aspects.
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219467
2979
Así que hablaré de estos tres aspectos.
03:42
The first one is: our own intelligence has a very poor understanding
68
222470
3673
El primero es que la inteligencia humana comprende muy mal qué es la inteligencia.
03:46
of what intelligence is.
69
226167
1490
03:48
We tend to think of intelligence as a single dimension,
70
228110
3653
Pensamos en la inteligencia como en algo unidimensional,
03:51
that it's kind of like a note that gets louder and louder.
71
231787
2750
como en una nota que es cada vez más fuerte.
03:54
It starts like with IQ measurement.
72
234561
2607
Algo que empieza midiendo el cociente intelectual
03:57
It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,
73
237192
4092
-- quizás el más bajo, como el de una rata o un ratón,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
74
241308
2134
seguido por el de un chimpancé y a lo mejor el de un tonto,
04:03
and then maybe there's more in a stupid person,
75
243887
2191
luego quizá por el de una persona normal como yo,
04:06
and then maybe an average person like myself,
76
246102
2096
04:08
and then maybe a genius.
77
248222
1290
y luego por el CI de un genio --
04:09
And this single IQ intelligence is getting greater and greater.
78
249536
4433
y que este único cociente se vuelve cada vez más elevado.
04:14
That's completely wrong.
79
254516
1151
Esto es totalmente falso y no es lo que define la inteligencia,
04:15
That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.
80
255691
3608
o por lo menos la inteligencia humana.
04:19
It's much more like a symphony of different notes,
81
259673
4506
La inteligencia es más bien una sinfonía con base en diversas notas
04:24
and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
82
264203
3609
donde cada una de estas notas se toca con un instrumento cognitivo.
04:27
There are many types of intelligences in our own minds.
83
267836
3701
Tenemos varios tipos de inteligencias:
04:31
We have deductive reasoning,
84
271561
3048
el razonamiento deductivo, la inteligencia emocional y la espacial;
04:34
we have emotional intelligence,
85
274633
2221
04:36
we have spatial intelligence;
86
276878
1393
04:38
we have maybe 100 different types that are all grouped together,
87
278295
4021
hay quizá 100 tipos diferentes de inteligencias, agrupadas,
04:42
and they vary in different strengths with different people.
88
282340
3905
y cuya fuerza varía en función de cada individuo.
04:46
And of course, if we go to animals, they also have another basket --
89
286269
4526
Y si miramos en el reino animal, tienen otros tipos agrupados
04:50
another symphony of different kinds of intelligences,
90
290819
2541
en otras sinfonías de diversas inteligencias,
04:53
and sometimes those same instruments are the same that we have.
91
293384
3566
y a veces se tocan con la ayuda de los mismos instrumentos
04:56
They can think in the same way, but they may have a different arrangement,
92
296974
3561
que usamos los humanos.
Los animales pueden pensar de manera similar pero organizarse diferentemente;
05:00
and maybe they're higher in some cases than humans,
93
300559
2467
a veces más eficientemente que los humanos,
05:03
like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,
94
303050
2837
como en el caso de la fenomenal memoria a largo plazo de la ardilla
05:05
so it can remember where it buried its nuts.
95
305911
2287
que le ayuda a recordar dónde enterró sus nueces,
05:08
But in other cases they may be lower.
96
308222
1987
pero en otros casos, no tanto.
05:10
When we go to make machines,
97
310233
2730
Cuando hacemos máquinas, las diseñamos de la misma manera,
05:12
we're going to engineer them in the same way,
98
312987
2196
dotando a algunas
05:15
where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,
99
315207
5010
con tipos de inteligencia mucho más elevados que la nuestra,
y muchas otras con tipos muy por debajo porque no les hace falta tal nivel.
05:20
and many of them won't be anywhere near ours,
100
320241
2571
05:22
because they're not needed.
101
322836
1544
05:24
So we're going to take these things,
102
324404
2203
Así que tomaremos estas cosas, estos grupos artificiales,
05:26
these artificial clusters,
103
326631
2081
05:28
and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.
104
328736
5362
y le añadiremos más tipos de cognición artificial a nuestra IA.
05:34
We're going to make them very, very specific.
105
334507
4071
La haremos más y más específica.
05:38
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;
106
338602
6542
Por lo que su computador ya ofrece mejores resultados aritméticos,
y el GPS es más listo en la navegación espacial;
05:45
your GPS is smarter than you are in spatial navigation;
107
345168
3697
y Google, Bing, en la memoria a largo plazo.
05:49
Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.
108
349337
4258
05:54
And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking
109
354339
4530
Una vez más, tomaremos estos diferentes tipos de pensamiento
05:58
and we'll put them into, like, a car.
110
358893
1933
y los insertaremos en un auto, por ejemplo.
06:00
The reason why we want to put them in a car so the car drives,
111
360850
3057
La razón por la que queremos añadirlos en la conducción
06:03
is because it's not driving like a human.
112
363931
2302
es porque un auto no conduce, no piensa como nosotros.
06:06
It's not thinking like us.
113
366257
1396
06:07
That's the whole feature of it.
114
367677
1920
Este es su punto fuerte.
06:09
It's not being distracted,
115
369621
1535
No se distrae.
06:11
it's not worrying about whether it left the stove on,
116
371180
2754
No le importa si dejó el horno en marcha
06:13
or whether it should have majored in finance.
117
373958
2138
o si debe graduarse en finanzas.
06:16
It's just driving.
118
376120
1153
Solo conduce.
06:17
(Laughter)
119
377297
1142
(Risas)
06:18
Just driving, OK?
120
378463
1841
Solo hace esto, ¿sí?
06:20
And we actually might even come to advertise these
121
380328
2937
De hecho podemos llegar a darlas a conocer
06:23
as "consciousness-free."
122
383289
1545
como "libres de conciencia".
06:24
They're without consciousness,
123
384858
1774
No tiene conciencia, no se preocupa por otras cosas,
06:26
they're not concerned about those things,
124
386656
2104
06:28
they're not distracted.
125
388784
1156
no se distrae.
06:29
So in general, what we're trying to do
126
389964
2966
En general, lo que estamos tratando de hacer
06:32
is make as many different types of thinking as we can.
127
392954
4500
es diversificar los diferentes tipos de pensamiento lo máximo posible,
06:37
We're going to populate the space
128
397804
2083
poblar este espacio con todo tipo de pensamiento.
06:39
of all the different possible types, or species, of thinking.
129
399911
4159
De hecho, ya existen algunos retos muy difíciles
06:44
And there actually may be some problems
130
404094
2068
06:46
that are so difficult in business and science
131
406186
2800
en el mundo de los negocios o de la ciencia
06:49
that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.
132
409010
4042
que nuestro tipo de pensamiento humano no podrá resolver solo.
06:53
We may need a two-step program,
133
413076
1992
Hará falta un plan en dos fases para inventar nuevas formas de pensar
06:55
which is to invent new kinds of thinking
134
415092
4203
06:59
that we can work alongside of to solve these really large problems,
135
419692
3734
para ayudar a resolver esos problemas realmente grandes,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
136
423450
2918
como la energía oscura o la gravedad cuántica.
Estamos construyendo inteligencias alienígenas,
07:08
What we're doing is making alien intelligences.
137
428496
2646
07:11
You might even think of this as, sort of, artificial aliens
138
431166
4069
podemos verlas como una especie de alienígenas artificiales
07:15
in some senses.
139
435259
1207
de alguna manera,
07:16
And they're going to help us think different,
140
436490
2300
que nos ayudarán a pensar de otra forma,
07:18
because thinking different is the engine of creation
141
438814
3632
de una manera diferente.
Serán el motor de la creatividad, de la riqueza y la nueva economía.
07:22
and wealth and new economy.
142
442470
1867
07:25
The second aspect of this is that we are going to use AI
143
445835
4923
La segunda consecuencia de todo esto
es que prácticamente usaremos la IA
07:30
to basically make a second Industrial Revolution.
144
450782
2950
básicamente para hacer una segunda revolución industrial.
07:34
The first Industrial Revolution was based on the fact
145
454135
2773
La primera revolución industrial se basó
07:36
that we invented something I would call artificial power.
146
456932
3462
en la invención de la fuerza artificial.
07:40
Previous to that,
147
460879
1150
Antes de que esto sucediera, durante la revolución agrícola,
07:42
during the Agricultural Revolution,
148
462053
2034
07:44
everything that was made had to be made with human muscle
149
464111
3702
todo lo que se fabricaba
era a base de fuerza manual, humana o animal.
07:47
or animal power.
150
467837
1307
07:49
That was the only way to get anything done.
151
469565
2063
Era la única manera de hacer las cosas.
07:51
The great innovation during the Industrial Revolution was,
152
471652
2945
La gran innovación de la revolución industrial
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
153
474621
3109
fue aprovechar la energía del vapor y los combustibles fósiles,
07:57
to make this artificial power that we could use
154
477754
3856
para producir esta fuerza artificial y usarla para hacer lo que queríamos.
08:01
to do anything we wanted to do.
155
481634
1669
08:03
So today when you drive down the highway,
156
483327
2772
Hoy, mientras uno conduce por la autopista,
08:06
you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --
157
486571
4525
a través de un botón, está al mando de 250 caballos,
la fuerza de 250 caballos,
08:11
250 horsepower --
158
491120
1572
08:12
which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,
159
492716
4692
poder que usamos para construir rascacielos, ciudades, carreteras,
08:17
to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators
160
497432
5789
en fábricas que producirán en cadena sillas y neveras,
más allá de nuestra propia fuerza.
08:23
way beyond our own power.
161
503245
1654
08:24
And that artificial power can also be distributed on wires on a grid
162
504923
6111
Y esta fuerza artificial
también puede distribuirse por una red de cableado
08:31
to every home, factory, farmstead,
163
511058
3199
a cada casa, fábrica, granja,
08:34
and anybody could buy that artificial power,
164
514281
4191
y comprada por cada uno de nosotros, simplemente enchufando algo.
08:38
just by plugging something in.
165
518496
1472
08:39
So this was a source of innovation as well,
166
519992
2439
También supuso una fuente de innovación
08:42
because a farmer could take a manual hand pump,
167
522455
3418
porque un agricultor podría agregarle a una bomba manual
08:45
and they could add this artificial power, this electricity,
168
525897
2916
esta fuerza artificial, la electricidad,
08:48
and he'd have an electric pump.
169
528837
1497
y conseguir así una bomba eléctrica.
08:50
And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,
170
530358
3318
Y si eso se multiplica por miles, o decenas de miles de veces,
08:53
and that formula was what brought us the Industrial Revolution.
171
533700
3159
uno tiene una fórmula para implementar la revolución industrial.
08:56
All the things that we see, all this progress that we now enjoy,
172
536883
3585
Todo lo que vemos, el progreso del que ahora disfrutamos,
09:00
has come from the fact that we've done that.
173
540492
2063
deriva de sus aplicaciones.
09:02
We're going to do the same thing now with AI.
174
542579
2348
Y ahora estamos haciendo lo mismo con la IA.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
175
544951
2075
La distribuiremos a través de una red,
09:07
and now you can take that electric pump.
176
547050
2374
para tomar esta bomba eléctrica,
09:09
You can add some artificial intelligence,
177
549448
2968
añadirle la inteligencia artificial, y tener así una bomba inteligente.
09:12
and now you have a smart pump.
178
552440
1481
09:13
And that, multiplied by a million times,
179
553945
1928
Y esto, multiplicado por millones de veces,
09:15
is going to be this second Industrial Revolution.
180
555897
2363
será la segunda revolución industrial.
09:18
So now the car is going down the highway,
181
558284
2382
Aquel auto en la autopista
09:20
it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.
182
560690
4294
tendrá la fuerza de 250 caballos pero, además, 250 cerebros.
09:25
That's the auto-driven car.
183
565008
1769
Es el auto autónomo,
09:26
It's like a new commodity;
184
566801
1389
un nuevo producto, con nuevo servicios.
09:28
it's a new utility.
185
568214
1303
09:29
The AI is going to flow across the grid -- the cloud --
186
569541
3041
La IA estará presente en la red, la nube,
09:32
in the same way electricity did.
187
572606
1567
fluirá cómo la electricidad.
09:34
So everything that we had electrified,
188
574197
2380
Así que todo lo que hemos electrificado tendrá cognificación.
09:36
we're now going to cognify.
189
576601
1723
09:38
And I would suggest, then,
190
578693
1385
Y entonces, se lo debo a Jeff,
09:40
that the formula for the next 10,000 start-ups
191
580102
3732
esto de que la fórmula para las siguientes 10 000 startups
09:43
is very, very simple,
192
583858
1162
es muy, muy simple y consiste en tomar la 'x' y añadirle IA.
09:45
which is to take x and add AI.
193
585044
3167
Esta es la fórmula y esto es lo que vamos a hacer,
09:49
That is the formula, that's what we're going to be doing.
194
589100
2812
09:51
And that is the way in which we're going to make
195
591936
3306
y así haremos la segunda revolución industrial.
09:55
this second Industrial Revolution.
196
595266
1858
09:57
And by the way -- right now, this minute,
197
597148
2154
Y, por cierto, ahora mismo es posible ir a Google
09:59
you can log on to Google
198
599326
1169
10:00
and you can purchase AI for six cents, 100 hits.
199
600519
3882
y comprar IA por seis centavos; cien resultados.
10:04
That's available right now.
200
604758
1604
La IA está disponible en el acto.
10:06
So the third aspect of this
201
606386
2286
El tercer aspecto es que al tomar la IA y darle forma
10:09
is that when we take this AI and embody it,
202
609315
2678
10:12
we get robots.
203
612017
1173
obtenemos robots.
10:13
And robots are going to be bots,
204
613214
1703
Estos robots se convertirán en 'bots'
10:14
they're going to be doing many of the tasks that we have already done.
205
614941
3328
y harán la mayoría de las tareas que como humanos ya hicimos.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
206
620357
1528
Un trabajo consiste en tareas,
10:21
so they're going to redefine our jobs
207
621909
1762
y estos bots redefinirán la naturaleza de este trabajo,
10:23
because they're going to do some of those tasks.
208
623695
2259
ya que realizarán algunas de estas tareas,
10:25
But they're also going to create whole new categories,
209
625978
3197
pero a la vez también se encargarán de nuevas categorías de tareas,
10:29
a whole new slew of tasks
210
629199
2247
que ni sabíamos que queríamos hacerlas hasta ahora.
10:31
that we didn't know we wanted to do before.
211
631470
2457
10:33
They're going to actually engender new kinds of jobs,
212
633951
3637
De hecho, crearán nuevos trabajos, nuevas tareas que querremos realizar,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
213
637612
2271
10:39
just as automation made up a whole bunch of new things
214
639907
3405
del mismo modo que la automatización se encargó de nuevas operaciones
10:43
that we didn't know we needed before,
215
643336
1834
que ni supimos que las necesitábamos y de las cuales no podemos prescindir.
10:45
and now we can't live without them.
216
645194
1956
10:47
So they're going to produce even more jobs than they take away,
217
647174
3956
Así que más bien crearán nuevos puestos de trabajo que quitarlos
10:51
but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them
218
651154
3434
pero es importante que gran parte de las tareas que les asignemos
10:54
are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.
219
654612
4572
sean definidas respecto a su eficiencia o productividad.
10:59
If you can specify a task,
220
659676
1828
Si podemos detallar una tarea, sea manual o conceptual,
11:01
either manual or conceptual,
221
661528
2235
11:03
that can be specified in terms of efficiency or productivity,
222
663787
4780
entonces podemos definir su eficiencia o productividad
11:08
that goes to the bots.
223
668591
1777
y asignarla a los bots.
11:10
Productivity is for robots.
224
670758
2178
La productividad es para los robots.
11:12
What we're really good at is basically wasting time.
225
672960
3070
Nosotros básicamente somos buenos en perder el tiempo.
11:16
(Laughter)
226
676054
1028
(Risas)
11:17
We're really good at things that are inefficient.
227
677106
2316
Somos muy buenos en cosas ineficientes.
11:19
Science is inherently inefficient.
228
679446
3025
La ciencia es instrínsecamente ineficiente.
11:22
It runs on that fact that you have one failure after another.
229
682816
2906
Se basa en el hecho de que hay que fallar una y otra vez,
11:25
It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,
230
685746
3424
que hay que hacer pruebas y experimentos que no funcionan,
o de lo contrario uno no está aprendiendo.
11:29
otherwise you're not learning.
231
689194
1442
11:30
It runs on the fact
232
690660
1162
Se basa en el hecho de que no es tan eficiente.
11:31
that there is not a lot of efficiency in it.
233
691846
2083
11:33
Innovation by definition is inefficient,
234
693953
2779
La innovación, por definición, no es eficiente, porque se hacen prototipos,
11:36
because you make prototypes,
235
696756
1391
11:38
because you try stuff that fails, that doesn't work.
236
698171
2707
porque hay que probar cosas que fracasan, que no funcionan.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
237
700902
3112
La exploración es instrínsecamente ineficiente.
El arte no es eficiente.
11:44
Art is not efficient.
238
704038
1531
11:45
Human relationships are not efficient.
239
705593
2127
Tampoco las relaciones humanas.
11:47
These are all the kinds of things we're going to gravitate to,
240
707744
2940
Estos son los tipos de cosas que nos interesan
11:50
because they're not efficient.
241
710708
1475
porque no son eficientes.
11:52
Efficiency is for robots.
242
712207
2315
La eficiencia es para los robots.
11:55
We're also going to learn that we're going to work with these AIs
243
715338
4123
También aprenderemos a trabajar con estas inteligencias
11:59
because they think differently than us.
244
719485
1997
porque piensan diferente.
Cuando Deep Blue venció al mejor campeón del mundo de ajedrez,
12:02
When Deep Blue beat the world's best chess champion,
245
722005
4314
12:06
people thought it was the end of chess.
246
726343
1929
la gente pensó que era el final de este deporte.
12:08
But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world
247
728296
4402
Pero de hecho, resulta que hoy,
el mejor campeón del mundo de ajedrez no es una IA.
12:12
is not an AI.
248
732722
1557
12:14
And it's not a human.
249
734906
1181
Y tampoco es un humano,
12:16
It's the team of a human and an AI.
250
736111
2715
sino un equipo formado por una IA y un humano.
12:18
The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,
251
738850
4000
El mejor que da un diagnóstico no es ni un médico ni una IA,
12:22
it's the team.
252
742874
1176
sino un equipo conjunto.
12:24
We're going to be working with these AIs,
253
744074
2149
Trabajaremos con estas inteligencias artificiales en el futuro,
12:26
and I think you'll be paid in the future
254
746247
1995
y creo que se nos va a pagar
12:28
by how well you work with these bots.
255
748266
2391
en función de la calidad de nuestra colaboración con estos bots.
12:31
So that's the third thing, is that they're different,
256
751026
4257
Estos son los tres aspectos: son diferentes;
12:35
they're utility
257
755307
1165
12:36
and they are going to be something we work with rather than against.
258
756496
3816
son servicios y también algo con lo que debemos colaborar, no competir.
12:40
We're working with these rather than against them.
259
760336
2639
Trabajaremos con ellos, no contra ellos.
12:42
So, the future:
260
762999
1477
Así que, ¿dónde nos lleva esto en el futuro?
12:44
Where does that take us?
261
764500
1420
12:45
I think that 25 years from now, they'll look back
262
765944
3567
Creo que dentro de 25 años, miraremos hacia atrás,
12:49
and look at our understanding of AI and say,
263
769535
3125
y al ver lo que comprendíamos de la IA, diremos:
12:52
"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,
264
772684
3300
"No teníamos IA en aquel entonces, y tampoco Internet,
12:56
compared to what we're going to have 25 years from now."
265
776008
2741
si lo comparamos con lo que tendremos en 25 años".
No hay expertos en IA en este momento.
12:59
There are no AI experts right now.
266
779849
3047
13:02
There's a lot of money going to it,
267
782920
1699
Atrae mucho dinero, se gastan miles de millones de dólares en esto,
13:04
there are billions of dollars being spent on it;
268
784643
2268
13:06
it's a huge business,
269
786935
2164
es un negocio enorme.
13:09
but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.
270
789123
4272
Pero no tenemos expertos, si lo comparamos con lo que tendremos dentro de 20 años,
así que estamos al principio de todo.
13:14
So we are just at the beginning of the beginning,
271
794064
2885
13:16
we're in the first hour of all this.
272
796973
2163
esta es la primera hora de esta época.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
273
799160
1935
En la primera hora de Internet,
13:21
We're in the first hour of what's coming.
274
801119
2040
de todo lo que queda por llegar.
El producto inteligente más popular en 20 años, el que todos usaremos,
13:23
The most popular AI product in 20 years from now,
275
803183
4153
13:27
that everybody uses,
276
807360
1444
aún no se ha inventado.
13:29
has not been invented yet.
277
809499
1544
13:32
That means that you're not late.
278
812464
2467
Y esto significa que aún están a tiempo.
13:35
Thank you.
279
815684
1151
Gracias.
13:36
(Laughter)
280
816859
1026
(Risas)
13:37
(Applause)
281
817909
2757
(Aplausos)
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