Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Una nueva ecuación para la inteligencia

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Alex Wissner-Gross: Una nueva ecuación para la inteligencia

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Traductor: Ana Santos Revisor: Sebastian Betti
00:12
Intelligence -- what is it?
0
12899
3667
Inteligencia, ¿qué es eso?
00:16
If we take a look back at the history
1
16566
2291
Si analizamos la historia
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
18857
2624
de cómo se ha visto la inteligencia,
00:21
one seminal example has been
3
21481
3618
un ejemplo productivo ha sido
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
25099
3477
la famosa cita de Edsger Dijkstra de que
00:28
"the question of whether a machine can think
5
28576
3111
"La pregunta de si una máquina puede pensar
00:31
is about as interesting
6
31687
1310
es tan interesante
00:32
as the question of whether a submarine
7
32997
2971
como la pregunta de si un submarino
00:35
can swim."
8
35968
1790
puede nadar".
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
37758
3844
Cuando Edsger Dijkstra escribió esto
00:41
intended it as a criticism
10
41602
2054
lo hizo como una crítica
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
43656
3000
a los pioneros de la informática
00:46
like Alan Turing.
12
46656
1747
como Alan Turing.
00:48
However, if you take a look back
13
48403
2499
Sin embargo, si miramos al pasado
00:50
and think about what have been
14
50902
1965
y pensamos cuáles han sido
00:52
the most empowering innovations
15
52867
1996
las innovaciones más poderosas
00:54
that enabled us to build
16
54863
1879
que nos han permitido construir
00:56
artificial machines that swim
17
56742
2234
máquinas artificiales que nadan
00:58
and artificial machines that [fly],
18
58976
2573
y máquinas artificiales que vuelan,
01:01
you find that it was only through understanding
19
61549
3547
hallarán que fue solo comprendiendo
01:05
the underlying physical mechanisms
20
65096
2608
los mecanismos físicos subyacentes
01:07
of swimming and flight
21
67704
2779
del nadar y el volar
01:10
that we were able to build these machines.
22
70483
3172
que pudimos construir esas máquinas.
01:13
And so, several years ago,
23
73655
2256
Y así, hace algunos años,
01:15
I undertook a program to try to understand
24
75911
3249
emprendí un programa para tratar de entender
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
79160
2634
los mecanismos físicos fundamentales
01:21
underlying intelligence.
26
81794
2768
subyacentes de la inteligencia.
01:24
Let's take a step back.
27
84562
1860
Retrocedamos un paso.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
86422
3149
Primero empecemos con un experimento mental.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
89571
2854
Imaginen que son de una raza alienígena,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
92425
3041
que no saben nada de la biología de la Tierra
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
95466
3116
ni de neurociencia de la Tierra ni de inteligencia de la Tierra,
01:38
but you have amazing telescopes
32
98582
2192
pero que tienen telescopios increíbles
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
100774
2362
y pueden observar la Tierra,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
103136
2332
y tienen vidas increíblemente largas,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
105468
1499
así que pueden observar la Tierra
01:46
over millions, even billions of years.
36
106967
3442
durante millones, incluso miles de millones de años.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
110409
3015
Y ven un efecto muy extraño.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
113424
4312
Observan que, en el transcurso de los milenios,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
117736
4285
la Tierra es continuamente bombardeada por asteroides
02:02
up until a point,
40
122021
2087
hasta un cierto momento,
02:04
and that at some point,
41
124108
1531
y que en ese momento,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
125639
4192
que corresponde aproximadamente a nuestro año 2000 d.C.,
02:09
asteroids that are on
43
129831
1716
asteroides que se encuentran
02:11
a collision course with the Earth
44
131547
1931
en un curso de colisión con la Tierra
02:13
that otherwise would have collided
45
133478
1975
que de otra forma habrían chocado,
02:15
mysteriously get deflected
46
135453
2415
misteriosamente salen desviados
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
137868
3072
o detonan antes de impactar la Tierra.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
140940
2083
Por supuesto, como terrícolas,
02:23
we know the reason would be
49
143023
1544
sabemos que la razón sería
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
144567
1756
que estamos tratando de salvarnos a nosotros mismos.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
146323
3080
Estamos tratando de evitar un impacto.
02:29
But if you're an alien race
52
149403
1711
Pero si son de una raza alienígena
02:31
who doesn't know any of this,
53
151114
1146
que no sabe nada de esto,
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
152260
2514
que no tiene ningún concepto sobre inteligencia de la Tierra,
02:34
you'd be forced to put together
55
154774
1728
se verían obligados a desarrollar
02:36
a physical theory that explains how,
56
156502
2918
una teoría física que explicara cómo,
02:39
up until a certain point in time,
57
159420
2538
hasta cierto momento en el tiempo,
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
161958
4449
los asteroides que demolerían la superficie de un planeta
02:46
mysteriously stop doing that.
59
166407
3231
misteriosamente dejan de hacerlo.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
169638
4204
Y por eso afirmo que esta es la misma pregunta
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
173842
3998
que la de entender la naturaleza física de la inteligencia.
02:57
So in this program that I undertook several years ago,
62
177840
3882
Así que en este programa que llevé a cabo hace varios años,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
181722
2765
analicé una variedad de temas
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
184487
3162
a través de la ciencia, a través de varias disciplinas,
03:07
that were pointing, I think,
65
187649
1892
que señalaban, creo,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
189541
2548
hacia un único mecanismo subyacente
03:12
for intelligence.
67
192089
1581
de la inteligencia.
03:13
In cosmology, for example,
68
193670
2546
En cosmología, por ejemplo,
03:16
there have been a variety of different threads of evidence
69
196216
2747
ha habido una variedad de evidencias
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
198963
3407
de que nuestro universo parece estar finamente ajustado
03:22
for the development of intelligence,
71
202370
2153
para el desarrollo de la inteligencia,
03:24
and, in particular, for the development
72
204523
2389
y, en particular, para el desarrollo
03:26
of universal states
73
206912
1886
de estados universales
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
208798
4098
que maximizan la diversidad de posibles futuros.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
212896
2344
En el juego de Go, por ejemplo,
03:35
everyone remembers in 1997
76
215240
3025
—todo el mundo recuerda en 1997
03:38
when IBM's Deep Blue beat Garry Kasparov at chess --
77
218265
3951
cuando Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov en ajedrez—
03:42
fewer people are aware
78
222216
1523
pocas personas son conscientes
03:43
that in the past 10 years or so,
79
223739
2018
de que en los últimos 10 años aproximadamente,
03:45
the game of Go,
80
225757
1198
el juego de Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
226955
1956
explicablemente un juego mucho más desafiante
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
228911
2425
porque tiene un factor de ramificación mucho más alto,
03:51
has also started to succumb
83
231336
1702
también ha comenzado a sucumbir
03:53
to computer game players
84
233038
1865
ante las computadoras
03:54
for the same reason:
85
234903
1573
por la misma razón:
03:56
the best techniques right now for computers playing Go
86
236476
2800
las mejores técnicas en este momento en las computadoras con el Go
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
239276
3696
son técnicas que intentan maximizar las opciones futuras
04:02
during game play.
88
242972
2014
durante el juego.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
244986
3581
Finalmente, en la planeación de movimiento robótico,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
248567
2182
ha habido una variedad de técnicas recientes
04:10
that have tried to take advantage
91
250749
1902
que han intentado aprovechar
04:12
of abilities of robots to maximize
92
252651
3146
las habilidades de los robots para maximizar
04:15
future freedom of action
93
255797
1506
la futura libertad de acción
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
257303
3097
con el fin de realizar tareas complejas.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
260400
2355
Y así, tomando todos estos temas diferentes
04:22
and putting them together,
96
262755
1622
y colocándolos juntos,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
264377
2640
pregunté, desde hace ya varios años:
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
267017
2850
¿Existe un mecanismo subyacente para la inteligencia
04:29
that we can factor out
99
269867
1673
que podamos extraer
04:31
of all of these different threads?
100
271540
1774
de todos estos diferentes temas?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
273314
4593
¿Existe solamente una ecuación para la inteligencia?
04:37
And the answer, I believe, is yes. ["F = T ∇ Sτ"]
102
277907
3371
Y creo que la respuesta es sí.
04:41
What you're seeing is probably
103
281278
1913
Lo que están viendo es probablemente
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
283191
3294
el equivalente más cercano a un E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
286485
2830
para la inteligencia que yo haya visto.
04:49
So what you're seeing here
106
289315
1702
Así que lo que están viendo aquí
04:51
is a statement of correspondence
107
291017
2669
es una afirmación
04:53
that intelligence is a force, F,
108
293686
4435
de que la inteligencia es una fuerza, F,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
298121
4650
que actúa con el fin de maximizar la futura libertad de acción.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
302771
2375
Actúa para maximizar la futura libertad de acción,
05:05
or keep options open,
111
305146
1628
o mantener las opciones abiertas,
05:06
with some strength T,
112
306774
2225
con una fuerza T,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
308999
4777
con la diversidad de posibles futuros accesibles, S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
313776
2550
hasta un inminente tiempo futuro, tau.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
316326
3209
En pocas palabras, a la inteligencia no le gusta quedar atrapada.
05:19
Intelligence tries to maximize future freedom of action
116
319535
3055
La inteligencia intenta maximizar la futura libertad de acción
05:22
and keep options open.
117
322590
2673
y mantener las opciones abiertas.
05:25
And so, given this one equation,
118
325263
2433
Y así, teniendo en cuenta esta ecuación,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
327696
2532
es natural preguntar: ¿Qué se puede hacer con esto?
05:30
How predictive is it?
120
330228
1351
¿Qué tan predictivo es?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
331579
2135
¿Predice el nivel de inteligencia humana?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
333714
2818
¿Predice la inteligencia artificial?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
336532
2042
Así que voy a mostrarles ahora un video
05:38
that will, I think, demonstrate
124
338574
3420
que pienso, mostrará
05:41
some of the amazing applications
125
341994
2288
algunas de las aplicaciones sorprendentes
05:44
of just this single equation.
126
344282
2319
de esta simple ecuación.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
346601
1979
(Video) Narrador: Recientes investigaciones en cosmología
05:48
has suggested that universes that produce
128
348580
2047
han sugerido que los universos que producen
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
350627
3481
más desorden, o "entropía", durante su vida
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
354108
2478
deberían tener tendencia a condiciones más favorables
05:56
for the existence of intelligent beings such as ourselves.
131
356586
3016
para la existencia de seres inteligentes como nosotros.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
359602
2574
Pero ¿qué pasa si esa conexión cosmológica tentativa
06:02
between entropy and intelligence
133
362176
1843
entre la entropía y la inteligencia
06:04
hints at a deeper relationship?
134
364019
1771
insinúa una relación más profunda?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
365790
2564
¿Qué pasa si el comportamiento inteligente no solo se correlaciona
06:08
with the production of long-term entropy,
136
368354
1844
con la producción de entropía a largo plazo,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
370198
2318
sino que en realidad surge directamente de ella?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
372516
2406
Para averiguarlo, hemos desarrollado un motor de software
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
374922
2503
llamado Entropica, diseñado para maximizar
06:17
the production of long-term entropy
140
377425
1768
la producción de entropía a largo plazo
06:19
of any system that it finds itself in.
141
379193
2576
en cualquier sistema en que se encuentre dentro.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
381769
2155
Sorprendentemente, Entropica pudo pasar
06:23
multiple animal intelligence tests, play human games,
143
383924
3456
múltiples pruebas de inteligencia animal, jugar juegos de humanos,
06:27
and even earn money trading stocks,
144
387380
2146
e incluso ganar dinero comerciando acciones,
06:29
all without being instructed to do so.
145
389526
2111
todo ello sin que se le hubiera indicado hacer eso.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
391637
2518
Aquí están algunos ejemplos de Entropica en acción.
06:34
Just like a human standing upright without falling over,
147
394155
3205
Al igual que un humano de pie sin caerse,
06:37
here we see Entropica
148
397360
1230
aquí vemos a Entropica
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
398590
2885
equilibrando automáticamente un poste usando un carrito.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
401475
2012
Este comportamiento es notable en parte
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
403487
2331
porque nunca le dimos a Entropica una meta.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
405818
3157
Simplemente decidió por su cuenta equilibrar el poste.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
408975
2132
Esta habilidad de equilibrio tendrá aplicaciones
06:51
for humanoid robotics
154
411107
1397
para la robótica humanoide
06:52
and human assistive technologies.
155
412504
2515
y tecnologías de asistencia humana.
06:55
Just as some animals can use objects
156
415019
2001
Así como algunos animales pueden usar los objetos
06:57
in their environments as tools
157
417020
1442
en sus entornos como herramientas
06:58
to reach into narrow spaces,
158
418462
1987
para alcanzar en espacios estrechos,
07:00
here we see that Entropica,
159
420449
1882
aquí vemos que Entropica,
07:02
again on its own initiative,
160
422331
1838
otra vez por su propia iniciativa,
07:04
was able to move a large disk representing an animal
161
424169
2910
pudo mover un disco grande que representa a un animal
07:07
around so as to cause a small disk,
162
427079
2345
alrededor, con el fin de lograr que un pequeño disco,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
429424
2771
que representa una herramienta, llegue a un espacio confinado
07:12
holding a third disk
164
432195
1537
sosteniendo un tercer disco
07:13
and release the third disk from its initially fixed position.
165
433732
2972
y soltándolo desde su posición fija inicialmente.
07:16
This tool use ability will have applications
166
436704
2189
Esta capacidad de uso de herramientas tendrá aplicaciones
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
438893
2359
en la manufactura inteligente y la agricultura.
07:21
In addition, just as some other animals
168
441252
1944
Además, al igual que algunos otros animales
07:23
are able to cooperate by pulling opposite ends of a rope
169
443196
2696
pueden cooperar tirando de extremos opuestos de una cuerda
07:25
at the same time to release food,
170
445892
2053
al mismo tiempo para liberar la comida,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
447945
2295
aquí vemos que Entropica puede realizar
07:30
a model version of that task.
172
450240
1988
una versión del modelo de esa tarea.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
452228
2522
Esta capacidad de cooperación tiene consecuencias interesantes
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
454750
3435
para la planeación económica y en una variedad de otros campos.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
458185
2071
Entropica es ampliamente aplicable
07:40
to a variety of domains.
176
460256
1943
a una variedad de dominios.
07:42
For example, here we see it successfully
177
462199
2442
Por ejemplo, aquí la vemos exitosamente
07:44
playing a game of pong against itself,
178
464641
2559
jugando un juego de pong contra sí misma,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
467200
2343
ilustrando su potencial para el juego.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
469543
1919
Aquí vemos a Entropica orquestar
07:51
new connections on a social network
181
471462
1839
nuevas conexiones en una red social
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
473301
2760
donde los amigos se desconectan constantemente
07:56
and successfully keeping the network well connected.
183
476061
2856
y mantiene con éxito la red bien conectada.
07:58
This same network orchestration ability
184
478917
2298
Esta misma capacidad de orquestación de red
08:01
also has applications in health care,
185
481215
2328
también tiene aplicaciones en el cuidado de la salud,
08:03
energy, and intelligence.
186
483543
3232
en energía e inteligencia.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
486775
2085
Aquí vemos a Entropica organizar las rutas
08:08
of a fleet of ships,
188
488860
1486
de una flota de barcos,
08:10
successfully discovering and utilizing the Panama Canal
189
490346
3175
descubriendo con éxito y usando el Canal de Panamá
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
493521
2458
para ampliar a nivel mundial su alcance desde el Atlántico
08:15
to the Pacific.
191
495979
1529
hasta el Pacífico.
08:17
By the same token, Entropica
192
497508
1727
De la misma manera, Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
499235
1620
es ampliamente aplicable a problemas
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
500855
5302
en defensa autónoma, logística y transporte.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
506173
2030
Finalmente, aquí vemos a Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
508203
2723
espontáneamente descubrir y ejecutar
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
510926
2067
una estrategia de compra-bajo, vende-alto
08:32
on a simulated range traded stock,
198
512993
2178
en una serie simulada de negociación de acciones,
08:35
successfully growing assets under management
199
515171
2331
exitosamente aumentando los activos bajo su gestión
08:37
exponentially.
200
517502
1424
exponencialmente.
08:38
This risk management ability
201
518926
1308
Esta habilidad de gestión de riesgo
08:40
will have broad applications in finance
202
520234
2487
tendrá amplias aplicaciones en finanzas
08:42
and insurance.
203
522721
3328
y en seguros.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
526049
2091
Alex Wissner-Gross: Lo que han visto
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
528140
4392
es que una variedad de marcas de comportamientos humanos
08:52
cognitive behaviors
206
532532
1757
cognitivos inteligentes
08:54
such as tool use and walking upright
207
534289
2831
tales como el uso de herramientas, caminar erguidos
08:57
and social cooperation
208
537120
2029
y la cooperación social,
08:59
all follow from a single equation,
209
539149
2972
todos derivan de una sola ecuación,
09:02
which drives a system
210
542121
1932
que conduce a un sistema
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
544053
3911
para maximizar su futura libertad de acción.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
547964
3007
Ahora, aquí hay una profunda ironía.
09:10
Going back to the beginning
213
550971
2024
Volvamos al principio
09:12
of the usage of the term robot,
214
552995
3273
del uso del término robot,
09:16
the play "RUR,"
215
556268
2903
la obra "RUR";
09:19
there was always a concept
216
559171
2235
hubo siempre el concepto
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
561406
3226
de que si desarrollábamos máquinas inteligentes,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
564632
3027
habría una rebelión cibernética.
09:27
The machines would rise up against us.
219
567659
3551
Las máquinas se levantarían contra nosotros.
09:31
One major consequence of this work
220
571210
2319
Una de las mayores consecuencias de este trabajo
09:33
is that maybe all of these decades,
221
573529
2769
es que tal vez todas estas décadas,
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
576298
2976
hemos tenido todo el concepto de la rebelión cibernética
09:39
in reverse.
223
579274
2011
a la inversa.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
581285
3279
No es que las máquinas primero se vuelven inteligentes
09:44
and then megalomaniacal
225
584564
2015
y luego megalómanas
09:46
and try to take over the world.
226
586579
2224
y que intenten apoderarse del mundo.
09:48
It's quite the opposite,
227
588803
1434
Es todo lo contrario,
09:50
that the urge to take control
228
590237
2906
que el impulso de tomar el control
09:53
of all possible futures
229
593143
2261
de todos los futuros posibles
09:55
is a more fundamental principle
230
595404
2118
es un principio más fundamental
09:57
than that of intelligence,
231
597522
1363
que el de la inteligencia,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
598885
3700
que la inteligencia general puede de hecho surgir
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
602585
3559
directamente de tomar el control,
10:06
rather than vice versa.
234
606144
4185
en vez de ser al revés.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
610329
3769
Otra consecuencia importante es la búsqueda del objetivo.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
614098
4360
A menudo me preguntan: ¿Cómo es que buscar objetivos
10:18
follow from this sort of framework?
237
618458
1620
se desprende de este tipo de marco?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
620078
3028
Y la respuesta es que la habilidad de buscar objetivos
10:23
will follow directly from this
239
623106
1882
derivará directamente de esto
10:24
in the following sense:
240
624988
1834
en el siguiente sentido:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
626822
2865
igual que si viajaran a través de un túnel,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
629687
2505
un cuello de botella en su futura trayectoria del espacio,
10:32
in order to achieve many other
243
632192
1871
con el fin de lograr muchos otros
10:34
diverse objectives later on,
244
634063
2021
diversos objetivos más adelante,
10:36
or just like you would invest
245
636084
2372
o igual que si invirtieran
10:38
in a financial security,
246
638456
1787
en una seguridad financiera,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
640243
2237
reduciendo la liquidez de corto plazo
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
642480
2400
para aumentar la riqueza a largo plazo,
10:44
goal seeking emerges directly
249
644880
2337
la búsqueda de metas surge directamente
10:47
from a long-term drive
250
647217
1729
de un impulso de largo plazo
10:48
to increase future freedom of action.
251
648946
4037
de aumentar la futura libertad de acción.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
652983
3528
Finalmente, Richard Feynman, físico famoso,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
656511
3672
una vez escribió que si la civilización humana fuera destruida
11:00
and you could pass only a single concept
254
660183
1893
y pudiera pasar solamente una única idea
11:02
on to our descendants
255
662076
1371
a nuestros descendientes
11:03
to help them rebuild civilization,
256
663447
2307
para ayudarles a reconstruir la civilización,
11:05
that concept should be
257
665754
1686
ese concepto debería ser
11:07
that all matter around us
258
667440
1852
que toda la materia que nos rodea
11:09
is made out of tiny elements
259
669292
2323
está hecha de elementos diminutos
11:11
that attract each other when they're far apart
260
671615
2508
que se atraen entre sí cuando están muy separados
11:14
but repel each other when they're close together.
261
674123
3330
pero que se repelen cuando están muy juntos.
11:17
My equivalent of that statement
262
677453
1781
Mi equivalente a esa declaración
11:19
to pass on to descendants
263
679234
1268
para pasar a los descendientes
11:20
to help them build artificial intelligences
264
680502
2712
para ayudarles a construir inteligencias artificiales
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
683214
2949
o para ayudarles a comprender la inteligencia humana,
11:26
is the following:
266
686163
1267
es la siguiente:
11:27
Intelligence should be viewed
267
687430
2053
La inteligencia debe ser vista
11:29
as a physical process
268
689483
1413
como un proceso físico
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
690896
2965
que intenta maximizar la futura libertad de acción
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
693861
3616
y evitar las restricciones en su propio futuro.
11:37
Thank you very much.
271
697477
1358
Muchas gracias.
11:38
(Applause)
272
698835
4000
(Aplausos)
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