How AI Will Answer Questions We Haven’t Thought To Ask | Aravind Srinivas | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti
00:04
There are a couple of ways I'm not a traditional tech founder.
0
4468
3370
Hay un par de aspectos por los que no soy un fundador tecnológico tradicional.
00:08
I never dropped out of college.
1
8906
1869
Nunca abandoné la universidad.
00:10
(Laughter)
2
10808
1435
(Risas)
00:13
In fact, I kept going.
3
13377
1468
De hecho, seguí adelante.
00:15
I'm an academic, you could say.
4
15913
1768
Se podría decir que soy académico.
00:18
And it’s OK to be proud that I have a PhD in AI from Berkeley,
5
18516
4738
Y no pasa nada si me enorgullece tener un doctorado en IA en Berkeley,
aquí mismo en el Área de la Bahía.
00:23
right here in the Bay Area.
6
23287
1468
00:25
(Applause)
7
25389
4204
(Aplausos)
00:29
But there's something interesting in AI
8
29627
3170
Pero hay algo interesante en la IA
00:32
that I've noticed,
9
32830
1268
que he notado,
en comparación con otros fundadores tecnológicos.
00:34
compared to other tech founders.
10
34131
2136
00:36
Other stereotypes, at least.
11
36300
1769
Otros estereotipos, por lo menos.
00:38
A lot of us hold PhDs.
12
38903
2702
Muchos de nosotros tenemos doctorados.
00:41
I mean, quite a lot.
13
41639
2302
Quiero decir, bastantes.
00:43
11 out of 24 speakers just at this conference
14
43974
3704
11 de los 24 ponentes que participan en esta conferencia
00:47
have PhDs,
15
47711
1502
tienen un doctorado,
00:49
and over a third are assistant,
16
49246
2703
y más de un tercio son profesores asistentes,
00:51
associate or full professors with major universities.
17
51949
3270
asociados o titulares de las principales universidades.
00:56
Only time will tell
18
56420
1568
Solo el tiempo dirá
00:57
if this is a new trend of seeing academics in technology startups.
19
57988
4505
si se trata de una nueva tendencia
de ver a académicos en empresas emergentes de tecnología.
01:03
But I got pretty curious to find out if this is common or new.
20
63594
3604
Pero tengo mucha curiosidad por saber si esto es común o nuevo.
01:08
And it turns out this is somewhat new.
21
68599
1902
Y resulta que esto es algo nuevo.
01:11
Only over a year ago,
22
71502
1735
Hace poco más de un año,
01:13
researchers at the University of Maryland
23
73237
2703
investigadores de la Universidad de Maryland
01:15
found a 38 percent decline at the rate of startup formation
24
75973
4304
descubrieron que, en los últimos 20 años, la tasa de creación de nuevas empresas
o la proporción de puestos de trabajo de los doctores estadounidenses
01:20
or share of employment by US PhDs over the past 20 years.
25
80277
4271
habían disminuido en un 38 %.
01:25
Yet our attendance here today
26
85449
2970
Sin embargo, nuestra presencia hoy aquí
y la tendencia de la tecnología de inteligencia artificial en general
01:28
and the trend in AI technology broadly
27
88452
2636
01:31
does not seem to correlate with this finding.
28
91122
2135
no parecen estar correlacionados con este hallazgo.
01:33
As I said, only time and more data will tell.
29
93958
3837
Como he dicho, solo el tiempo y más datos lo dirán.
01:38
In the meantime, my curiosity led me to another question:
30
98996
4204
Mientras tanto, mi curiosidad me llevó a hacerme otra pregunta:
01:44
What was the last major technology company founded by academics?
31
104068
5238
¿Cuál fue la última gran empresa de tecnología fundada por académicos?
01:50
Google.
32
110908
1268
Google.
01:53
At Perplexity, we get accused of trying to kill Google a lot.
33
113010
4204
En Perplexity, nos acusan de intentar matar muchas veces a Google.
01:57
(Laughter)
34
117248
1268
(Risas)
01:58
But trust me, we're not really trying to kill things.
35
118549
3136
Pero créeme, en realidad no estamos intentando matar cosas.
02:01
We are motivated about building things.
36
121719
2602
Estamos motivados para construir cosas.
02:04
The cofounders of Google would probably say the same.
37
124321
3003
Los cofundadores de Google probablemente dirían lo mismo.
02:08
Let's hear from Larry Page.
38
128692
1902
Escuchemos a Larry Page.
02:10
An interview of his from the year 2000.
39
130628
2502
Una entrevista suya del año 2000.
02:13
(Video) Larry Page: AI would be the ultimate version of Google.
40
133164
3403
(Vídeo) Larry Page: La IA sería la versión definitiva de Google.
02:16
So if we had the ultimate search engine, it would understand everything on the web.
41
136567
3904
Si tuviéramos el motor de búsqueda definitivo,
entendería todo lo que hay en la web.
02:20
It would understand, you know,
42
140471
1835
Entendería, ya sabes,
02:22
exactly what you wanted,
43
142339
2236
exactamente lo que querías
02:24
and it would give you the right thing.
44
144575
2035
y te daría lo correcto.
02:26
And that's obviously artificial intelligence.
45
146610
2770
Y eso es obviamente inteligencia artificial.
Podría responder cualquier pregunta, básicamente,
02:29
It would be able to answer any question, basically,
46
149413
2436
02:31
because almost everything is on the web, right?
47
151882
2202
porque casi todo está en la web, ¿verdad?
02:35
Aravind Srinivas: Think about that.
48
155553
1701
Aravind Srinivas: Piensa en eso.
Inteligencia artificial
02:37
Artificial intelligence
49
157254
1835
en el año 2000.
02:39
in the year 2000.
50
159123
1701
02:40
I was only six back then.
51
160824
1535
Tenía solo seis años en ese entonces.
02:42
(Laughter)
52
162993
1535
(Risas)
02:44
There are a few things interesting about this interview.
53
164528
3337
Hay algunas cosas interesantes sobre esta entrevista.
02:47
One, Larry did accurately predict the future of search
54
167865
4104
En primer lugar, Larry predijo con precisión
el futuro de las búsquedas hace casi 25 años.
02:52
almost 25 years ago.
55
172002
2269
El futuro de las búsquedas es la inteligencia artificial.
02:54
The future of search is artificial intelligence.
56
174305
3136
02:57
That’s why I’m here, and we’re going to talk more about it.
57
177474
2803
Por eso estoy aquí, y vamos a hablar más sobre ello.
En segundo lugar, es muy interesante ver cómo un tema común
03:01
Second, it's very interesting how a common theme
58
181011
3637
03:04
in interviews like those or events like these
59
184682
3103
en entrevistas como esas o en eventos como estos
03:07
is us thinking about the future.
60
187785
2269
es que pensamos en el futuro.
¿Cuál es el futuro de las búsquedas?
03:10
What is the future of search?
61
190087
1935
¿Cuál es el futuro de la tecnología?
03:12
What is the future of technology?
62
192056
1935
03:13
What is the future of AI?
63
193991
1768
¿Cuál es el futuro de la IA?
Estoy seguro de que muchos de Uds. tienen muchas ideas sobre estas preguntas.
03:16
I'm sure a lot of you have lots of thoughts about these questions.
64
196427
3537
03:19
In some sense, that is the purpose of technology:
65
199997
2536
En cierto sentido, ese es el propósito de la tecnología:
03:22
to keep us thinking and to keep us evolving.
66
202533
2269
hacernos pensar y seguir evolucionando.
03:25
But people like Larry, or people like you or people like me,
67
205836
3670
Pero personas como Larry, o personas como tú o personas como yo,
03:29
we are not building technology in a vacuum.
68
209540
2903
no estamos creando tecnología en el vacío.
03:32
We are building technology for us, the people.
69
212443
3203
Estamos creando tecnología para nosotros, las personas.
03:35
We are the people.
70
215679
1635
Somos las personas.
Así que cuando vengamos aquí a pensar en cuál es el futuro de la tecnología
03:37
So when we come here to think about what is the future of technology
71
217348
3503
03:40
or what is the future of AI,
72
220884
1869
o cuál es el futuro de la IA,
03:42
let's ask ourselves this question:
73
222786
2236
hagámonos la siguiente pregunta:
¿Cuál es el futuro de nosotros, las personas?
03:45
What is the future of us, the people?
74
225055
2203
03:48
I believe that AI will make us even more human.
75
228559
3937
Creo que la IA nos hará aún más humanos.
03:54
Socrates, the Greek philosopher,
76
234999
2235
Sócrates, el filósofo griego,
03:57
is famous for saying that wisdom comes from realizing how little we know,
77
237234
5372
es famoso por decir que la sabiduría
proviene de darnos cuenta de lo poco que sabemos,
04:02
or that progress can only be made by asking better questions.
78
242640
5538
o que solo se puede progresar formulando mejores preguntas.
04:08
The Socratic method is essentially the practice of relentless questioning.
79
248212
5972
El método socrático es, en esencia, la práctica del incesante cuestionamiento.
04:14
Relentless questioning is something academics do all the time.
80
254218
2903
El cuestionamiento incesante es algo que los académicos hacen todo el tiempo.
04:17
It has been core to the progress of human intellect
81
257821
3537
Ha sido fundamental para el progreso del intelecto humano
04:21
over the past 1,000 years.
82
261392
2102
durante los últimos 1000 años.
04:24
Relentless questioning is also a practice that can be done
83
264295
4304
El cuestionamiento incesante también es una práctica
que se puede hacer muchísimo mejor con el poder de la IA.
04:28
orders of magnitude better with the power of AI.
84
268632
3837
04:32
And by the way, relentless questioning is something south Indian parents do
85
272503
4905
Las constantes preguntas son típicas de los padres del sur de India
04:37
when you tell them you're leaving a good university or a stable job
86
277408
3703
cuando les dices que vas a dejar una buena universidad o un trabajo estable
04:41
to go join a startup.
87
281111
1368
para unirte a una empresa emergente.
04:42
(Laughter)
88
282513
3036
(Risas)
04:46
So, jokes aside, relentless questioning is something fundamentally human.
89
286350
4571
Dejando las bromas a un lado, el incesante cuestionamiento
es algo fundamentalmente humano.
04:51
The physicist David Deutsch has proposed that we humans
90
291989
4604
El físico David Deutsch ha propuesto que los humanos
04:56
are the only species who have curiosity for what is already familiar.
91
296627
4538
somos la única especie que siente curiosidad
por lo que ya nos es familiar.
05:01
We can know so much about the stars above us
92
301999
2669
Podemos saber mucho sobre las estrellas que están por encima de nosotros
05:04
or the machines in front of us
93
304702
1901
o sobre las máquinas que tenemos delante
05:06
and yet continue to have more questions about them.
94
306637
2736
y, sin embargo, seguir teniendo más preguntas sobre ellas.
05:10
It seems like for humans, every answer leads to a new set of questions.
95
310541
5071
Parece que para los humanos,
cada respuesta lleva a una nueva serie de preguntas.
05:15
Questions that we haven't even asked before.
96
315612
2470
Preguntas que ni siquiera nos hemos hecho antes.
05:18
That, to me, is what the future of technology should be about.
97
318949
4405
Para mí, eso es lo que debería tratar el futuro de la tecnología.
05:23
And it's also how Perplexity was born.
98
323387
2269
Y también es la forma en que nació Perplexity.
05:27
I was raised as an academic in the comforting arms of universities.
99
327558
3804
Crecí como académico en los reconfortantes brazos
de las universidades.
05:31
So when I actually entered the real world and tried to do my own company,
100
331362
4037
Así que cuando entré al mundo real e intenté crear mi propia empresa,
05:35
I had an endless set of questions.
101
335432
2336
tuve un sinfín de preguntas.
05:37
SPVs, SAFE notes, health insurance.
102
337801
3003
SPV, notas SAFE, seguro médico.
05:40
I needed to figure all these things out.
103
340838
2569
Necesitaba averiguar todas estas cosas.
05:43
And all these required to do a lot of research
104
343407
3036
Y todo esto requería mucha investigación
05:46
and needed actual answers.
105
346443
1835
y necesitaba respuestas reales.
05:48
And traditional search engines left me lost.
106
348278
3037
Y los motores de búsqueda tradicionales me dejaron perdido.
05:51
There was a ton of information
107
351348
1468
Había muchísima información
05:52
and very little time to evaluate any of it.
108
352850
2102
y muy poco tiempo para evaluarla.
05:55
And neither did I have access to all of the experts on all these topics.
109
355819
4405
Y tampoco tenía acceso a todos los expertos en todos estos temas.
06:00
So I was actually truly in a state of perplexity.
110
360257
2569
Así que estaba realmente en un estado de perplejidad.
06:04
So that's when I thought,
111
364928
1602
Y entonces pensé que tal vez
06:06
maybe I could have an AI do this for me.
112
366530
2502
podría hacer que una IA lo hiciera por mí.
06:09
Maybe I could go ask an AI all these questions,
113
369032
2536
Tal vez podría hacerle todas estas preguntas a una IA,
06:11
if it was able to pull information from the web
114
371568
2403
si pudiera extraer información de la web
y responder a todas mis preguntas.
06:14
and answer all my questions.
115
374004
1535
06:16
So my cofounders and I came together,
116
376306
2269
Nos unimos junto a mis cofundadores
06:18
and we built a Sackbot
117
378575
1936
y creamos un Sackbot
06:20
where we could just ask our own questions.
118
380544
2469
en el que podíamos hacer nuestras propias preguntas.
06:23
Once we began using it is when we realized
119
383781
2569
Una vez que empezamos a usarlo, nos dimos cuenta de que
06:26
what we built was much bigger than ourselves.
120
386383
2703
lo que construimos era mucho más grande que nosotros mismos.
06:29
For the first time,
121
389119
1568
Por primera vez,
06:30
I had the ability to go ask whatever question I wanted about any topic,
122
390721
4938
tuve la posibilidad de hacer cualquier pregunta que quisiera
sobre cualquier tema,
06:35
no matter my level of expertise in it,
123
395659
2236
sin importar mi nivel de experiencia en el tema,
06:37
and get a well-researched answer from the web.
124
397928
2436
y obtener una respuesta bien documentada en la web.
06:41
And it's not just about an answer.
125
401832
2302
Y no se trata solo de una respuesta.
06:44
It's an answer that I can actually trust.
126
404168
2302
Es una respuesta en la que realmente puedo confiar.
06:47
In this case, every answer in Perplexity
127
407504
2436
En este caso, todas las respuestas de Perplexity
06:49
comes with sources from the web in the form of citations,
128
409973
3337
vienen con fuentes de la web en forma de citas,
06:53
just like academics cite their sources.
129
413343
2169
al igual que los académicos citan sus fuentes.
06:56
Now this is pretty powerful
130
416513
1769
Ahora bien, esto es bastante poderoso
06:58
because trust is not unique to animals or humans,
131
418282
3537
porque la confianza no es exclusiva de los animales o los humanos,
07:01
but it empowers us pretty differently.
132
421819
2068
sino que nos empodera de manera muy diferente.
07:04
In the case of humans, an answer you could trust
133
424755
3003
En el caso de los humanos, una respuesta en la que puedas confiar
07:07
allows you to ask better follow-up questions.
134
427791
3270
te permitirá hacer mejores preguntas de seguimiento.
07:11
More questions lead to more knowledge.
135
431094
2303
Más preguntas conducen a un mayor conocimiento.
07:13
That's the point of ensuring that you could always get an answer
136
433430
3470
Ese es el objetivo de garantizar que siempre puedas obtener una respuesta
07:16
with well-cited sources.
137
436934
2335
con fuentes bien citadas.
07:19
And in Perplexity, ever since the beginning,
138
439303
2669
Y en Perplexity, desde el principio,
07:22
every answer has always come with sources
139
442005
2903
cada respuesta siempre ha venido con fuentes
07:24
that allows you to ask more questions.
140
444908
2102
que te permiten hacer más preguntas.
07:27
In my case, once I ask questions about SAFE notes or insurance,
141
447945
4404
En mi caso, cuando hago preguntas sobre las notas SAFE o el seguro,
07:32
I ask more questions.
142
452382
1902
hago más preguntas.
07:34
What areas outside of insurance could I benefit from
143
454284
4271
¿En qué áreas ajenas al seguro
07:38
having access to better answers?
144
458589
2402
me beneficiaría tener acceso a mejores respuestas?
07:40
Who else in the world benefits from having access to better answers?
145
460991
4137
¿Quién más en el mundo se beneficia de tener acceso a mejores respuestas?
07:45
Now the answer is basically all of us.
146
465162
2736
Ahora la respuesta es básicamente todos nosotros.
07:47
Every single person benefits from having access to better answers.
147
467931
4038
Cada persona se beneficia de tener acceso a mejores respuestas.
07:53
This is such a profound shift in human history.
148
473136
3637
Este es un cambio muy profundo en la historia de la humanidad.
07:56
Until recently, if you wanted the best answers,
149
476807
3670
Hasta hace poco, si querías las mejores respuestas,
08:00
you had to be someone who could afford it.
150
480511
2369
tenías que ser alguien que pudiera permitírselo.
08:02
You had to be someone who had access to the greatest minds in the world
151
482913
3737
Tenías que ser alguien que tuviera acceso a las mentes más brillantes del mundo
08:06
or the best materials, libraries, expertise.
152
486683
2770
o a los mejores materiales, bibliotecas
y conocimientos especializados.
08:10
And now that's changing.
153
490287
2002
Y ahora eso está cambiando.
08:13
If a major achievement of the internet
154
493891
3803
Si uno de los principales logros de Internet
08:17
was to give everyone access to all of the world's information,
155
497694
4071
fuera dar a todo el mundo acceso a toda la información del mundo,
08:21
a major achievement of AI would be to give everyone access
156
501798
4305
uno de los principales logros de la IA sería
dar a todos acceso a todas las respuestas del mundo.
08:26
to all of the world's answers.
157
506136
2102
08:28
It doesn't matter if you're a Harvard professor
158
508238
2336
No importa si eres profesor de Harvard
08:30
or an underserved student in a developing nation,
159
510574
2903
o estudiante desatendido en un país en desarrollo,
08:33
we all get access to the same answers.
160
513510
2936
todos tenemos acceso a las mismas respuestas.
08:36
With AI that keeps getting better and better
161
516446
2203
Con una IA que responde cada vez mejor
08:38
at answering all our questions,
162
518682
1869
a todas nuestras preguntas,
08:40
the marginal cost of research is rapidly approaching zero.
163
520584
4571
el coste marginal de la investigación se acerca rápidamente a cero.
08:46
In that new era of humanity that AI is powering,
164
526423
3871
En esta nueva era de la humanidad impulsada por la IA,
08:50
knowledge does not really care about who you are, where you’re from
165
530327
3804
al conocimiento no le importa realmente quién eres, de dónde eres
08:54
or who you have access to.
166
534164
1735
o a quién tienes acceso.
08:55
Rather, what matters is the next question you're going to ask.
167
535933
4904
Más bien, lo que importa es la siguiente pregunta que te vas a hacer.
09:00
When all of the world's answers
168
540871
1902
Cuando todas las respuestas del mundo
09:02
are available to all of the world's people,
169
542806
2603
estén disponibles para todos los habitantes del mundo,
09:05
one can only wonder:
170
545409
1768
solo cabe preguntarse:
09:07
What will the best questions be,
171
547210
2470
¿cuáles serán las mejores preguntas
09:09
and how many such questions will get asked?
172
549713
3270
y cuántas de esas preguntas se formularán?
09:13
This is again where David Deutsch argues that human potential is infinite.
173
553016
6807
Aquí es donde David Deutsch
sostiene una vez más que el potencial humano es infinito.
09:19
As long as we keep engaging in relentless questioning
174
559823
2603
Mientras sigamos haciendo preguntas incesantes
09:22
and keep asking an interesting set of questions,
175
562459
3170
y formulando una serie de preguntas interesantes,
09:25
the sky is the limit in terms of what we can actually learn.
176
565662
2870
el cielo es el límite en términos de lo que realmente podemos aprender.
09:29
For example, humans are always curious.
177
569533
3470
Por ejemplo, los humanos siempre sentimos curiosidad.
09:33
You can see that in babies.
178
573036
2403
Eso se puede ver en los bebés.
09:35
Even before they learn to crawl,
179
575472
2002
Incluso antes de aprender a gatear,
09:37
they're pretty curious about what's around them.
180
577507
2770
sienten mucha curiosidad por lo que les rodea.
09:40
That's a natural trait for all of us.
181
580277
2269
Es un rasgo natural de todos nosotros.
09:43
Take an example of the technologies that we are building.
182
583547
3003
Tomemos un ejemplo de las tecnologías que estamos creando.
09:46
In the case of the bot that became Perplexity.
183
586583
2970
En el caso del bot que se convirtió en Perplexity.
09:49
Once I got answers to something like health insurance,
184
589586
2903
Una vez que obtuviera respuestas a algo como el seguro médico,
09:52
I could ask an infinite set of new questions,
185
592489
2936
podría hacerme una serie infinita de preguntas nuevas,
09:55
ranging from very pointed ones,
186
595459
2102
desde preguntas muy concretas,
09:57
like, what are concrete ways to improve the health care insurance industry,
187
597594
4772
por ejemplo, cuáles son las formas concretas de mejorar
la industria de los seguros de salud,
10:02
to very broad ones,
188
602366
1868
hasta otras muy amplias,
como: ¿quién más se beneficiaría de tener acceso a una tecnología de este tipo?
10:04
like, who else would benefit from having access to such a technology?
189
604234
4938
A una especie curiosa le parece que
10:09
It seems to a curious species
190
609206
2269
10:11
every question and answer that you get is a lead to the next set of questions,
191
611508
4538
cada pregunta y respuesta que recibe
conduce a la siguiente serie de preguntas
y genera varios caminos de curiosidad,
10:16
and spawns several paths of curiosity,
192
616079
3370
10:19
more than any one person can keep track of.
193
619449
3337
más de los que cualquier persona puede rastrear.
10:24
So when we are here to wonder about what is the future of technology,
194
624488
4104
Por eso, cuando estamos aquí
para preguntarnos cuál es el futuro de la tecnología
10:28
or what is the future of AI,
195
628625
1935
o cuál es el futuro de la IA,
10:30
we are merely talking about the outputs,
196
630594
2536
nos limitamos a hablar de los resultados,
10:33
the outputs of a much bigger question:
197
633163
2870
los resultados de una pregunta mucho mayor:
10:36
What is the future of human curiosity?
198
636033
2769
¿cuál es el futuro de la curiosidad humana?
10:40
It is my strong belief that in an age
199
640070
3103
Creo firmemente que en una era en la
10:43
where AI gets better and better at answering all our questions,
200
643206
4472
que la IA responde cada vez mejor a todas nuestras preguntas,
10:47
this human quality that makes us so human will become even more essential.
201
647711
5072
esta cualidad humana que nos hace tan humanos será aún más esencial.
10:52
Our innate curiosity and our relentless questioning.
202
652783
3536
Nuestra curiosidad innata y nuestro incesante cuestionamiento.
10:57
With all of the world's answers available to us,
203
657254
2769
Con todas las respuestas del mundo disponibles,
11:00
the tools we use to ask our questions,
204
660057
3169
las herramientas que utilizamos para hacer nuestras preguntas
11:03
and the stuff that we build using those answers,
205
663260
3203
y las cosas que creamos con esas respuestas, para mí
11:06
those to me are the future of our technology.
206
666496
3571
esos son el futuro de nuestra tecnología.
11:10
And more importantly,
207
670100
1568
Y lo que es más importante,
11:11
that is the future of us, the future of humans.
208
671702
3770
ese es nuestro futuro, el futuro de los seres humanos.
11:15
We are all curious,
209
675505
1735
Todos sentimos curiosidad
11:17
and when we are curious, we want answers.
210
677240
2403
y, cuando sentimos curiosidad, queremos respuestas.
11:19
We really do.
211
679676
1602
La verdad es que sí.
11:21
But what we really want are those answers
212
681278
3103
Pero lo que realmente queremos son las respuestas
11:24
that lead us to the next set of questions.
213
684414
2569
que nos lleven a la siguiente serie de preguntas.
11:27
And I, for one, can't wait to see what you will ask next.
214
687017
3970
Y yo, por mi parte, me muero de ganas
de ver lo que me preguntarás a continuación.
11:30
Thank you.
215
690987
1268
Gracias.
11:32
(Applause)
216
692289
3170
(Aplausos)
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