Don't fear superintelligent AI | Grady Booch

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Traductor: Claudia Viveros Revisor: Frank Zegarra
Cuando era niño, era un nerd por excelencia.
00:12
When I was a kid, I was the quintessential nerd.
0
12580
3840
00:17
I think some of you were, too.
1
17140
2176
Creo que algunos de Uds. también.
00:19
(Laughter)
2
19340
1216
(Risas)
00:20
And you, sir, who laughed the loudest, you probably still are.
3
20580
3216
Y Ud. señor, el que se rio más fuerte, probablemente aún lo sea.
00:23
(Laughter)
4
23820
2256
(Risas)
00:26
I grew up in a small town in the dusty plains of north Texas,
5
26100
3496
Crecí en un pueblo pequeño en los llanos del norte de Tejas,
00:29
the son of a sheriff who was the son of a pastor.
6
29620
3336
hijo de un comisario, que fue hijo de un pastor.
00:32
Getting into trouble was not an option.
7
32980
1920
Meterse en problemas no era una opción.
00:35
And so I started reading calculus books for fun.
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35860
3256
Así es que comencé a leer libros de cálculo por diversión.
00:39
(Laughter)
9
39140
1536
(Risas)
00:40
You did, too.
10
40700
1696
Uds. también lo hicieron.
00:42
That led me to building a laser and a computer and model rockets,
11
42420
3736
Eso me llevó a crear un láser, una computadora y modelos de cohetes,
00:46
and that led me to making rocket fuel in my bedroom.
12
46180
3000
y eso me llevó a hacer combustible para cohetes en mi habitación.
00:49
Now, in scientific terms,
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49780
3656
En términos científicos,
00:53
we call this a very bad idea.
14
53460
3256
esta es una muy mala idea.
00:56
(Laughter)
15
56740
1216
(Risas)
00:57
Around that same time,
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57980
2176
Por esos días
01:00
Stanley Kubrick's "2001: A Space Odyssey" came to the theaters,
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60180
3216
se estrenó "2001: Una Odisea en el Espacio" de Stanley Kubrick,
01:03
and my life was forever changed.
18
63420
2200
y mi vida cambió para siempre.
01:06
I loved everything about that movie,
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66100
2056
Me encantó todo de esa película,
01:08
especially the HAL 9000.
20
68180
2536
especialmente el HAL 9000.
01:10
Now, HAL was a sentient computer
21
70740
2056
HAL era un computador sensible
01:12
designed to guide the Discovery spacecraft
22
72820
2456
diseñado para guiar la aeronave Discovery
01:15
from the Earth to Jupiter.
23
75300
2536
de la Tierra a Júpiter.
01:17
HAL was also a flawed character,
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77860
2056
HAL además era imperfecto,
01:19
for in the end he chose to value the mission over human life.
25
79940
4280
porque eligió el valor de la misión sobre la vida humana.
01:24
Now, HAL was a fictional character,
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84660
2096
HAL era un personaje ficticio,
01:26
but nonetheless he speaks to our fears,
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86780
2656
y sin embargo habla sobre nuestros temores,
01:29
our fears of being subjugated
28
89460
2096
nuestros temores a ser subyugados
01:31
by some unfeeling, artificial intelligence
29
91580
3016
por alguna insensible inteligencia artificial
01:34
who is indifferent to our humanity.
30
94620
1960
indiferente a nuestra humanidad.
01:37
I believe that such fears are unfounded.
31
97700
2576
Creo que esos temores son infundados.
01:40
Indeed, we stand at a remarkable time
32
100300
2696
De hecho, estamos en un tiempo notable
01:43
in human history,
33
103020
1536
en la historia de la humanidad,
01:44
where, driven by refusal to accept the limits of our bodies and our minds,
34
104580
4976
donde, motivados por la negación a aceptar los límites del cuerpo y mente,
01:49
we are building machines
35
109580
1696
construimos máquinas
01:51
of exquisite, beautiful complexity and grace
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111300
3616
de complejidad y gracia exquisita y hermosa
01:54
that will extend the human experience
37
114940
2056
que expanden la experiencia humana
01:57
in ways beyond our imagining.
38
117020
1680
más allá de nuestra imaginación.
01:59
After a career that led me from the Air Force Academy
39
119540
2576
Tras una carrera que me llevó de la Academia de la Fuerza Aérea
02:02
to Space Command to now,
40
122140
1936
a comandante de estación espacial,
02:04
I became a systems engineer,
41
124100
1696
me volví ingeniero de sistemas,
02:05
and recently I was drawn into an engineering problem
42
125820
2736
y recientemente me encontré con un problema de ingeniería
02:08
associated with NASA's mission to Mars.
43
128580
2576
relacionado con la misión de la NASA a Marte.
02:11
Now, in space flights to the Moon,
44
131180
2496
En vuelos espaciales a la Luna,
02:13
we can rely upon mission control in Houston
45
133700
3136
dependemos del control de la misión en Houston
02:16
to watch over all aspects of a flight.
46
136860
1976
para vigilar todos los aspectos de un vuelo.
02:18
However, Mars is 200 times further away,
47
138860
3536
Sin embargo, Marte está 200 veces más lejos,
02:22
and as a result it takes on average 13 minutes
48
142420
3216
como resultado toma en promedio 13 minutos
02:25
for a signal to travel from the Earth to Mars.
49
145660
3136
para que una señal viaje de la Tierra a Marte.
02:28
If there's trouble, there's not enough time.
50
148820
3400
Si hay algún percance, no hay suficiente tiempo.
02:32
And so a reasonable engineering solution
51
152660
2496
Una solución razonable de ingeniería
02:35
calls for us to put mission control
52
155180
2576
nos incita a instalar el control de la misión
02:37
inside the walls of the Orion spacecraft.
53
157780
3016
dentro de las paredes de la aeronave Orión.
02:40
Another fascinating idea in the mission profile
54
160820
2896
Otra idea fascinante en el perfil de la misión
02:43
places humanoid robots on the surface of Mars
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163740
2896
es colocar robots humanoides en la superficie de Marte
02:46
before the humans themselves arrive,
56
166660
1856
antes de que los humanos mismos lleguen,
02:48
first to build facilities
57
168540
1656
primero para construir instalaciones
02:50
and later to serve as collaborative members of the science team.
58
170220
3360
y luego para servir como colaboradores en el equipo científico.
02:55
Now, as I looked at this from an engineering perspective,
59
175220
2736
Al mirar esto desde la ingeniería,
02:57
it became very clear to me that what I needed to architect
60
177980
3176
me quedó claro que lo que necesitaba diseñar
03:01
was a smart, collaborative,
61
181180
2176
era una inteligencia artificial muy lista,
03:03
socially intelligent artificial intelligence.
62
183380
2376
colaborativa y social.
03:05
In other words, I needed to build something very much like a HAL
63
185780
4296
En otras palabras, necesitaba construir algo muy parecido a HAL
03:10
but without the homicidal tendencies.
64
190100
2416
pero sin las tendencias homicidas.
03:12
(Laughter)
65
192540
1360
(Risas)
03:14
Let's pause for a moment.
66
194740
1816
Detengámonos un momento.
03:16
Is it really possible to build an artificial intelligence like that?
67
196580
3896
¿Es realmente posible construir inteligencia artificial así?
03:20
Actually, it is.
68
200500
1456
De hecho, sí lo es.
03:21
In many ways,
69
201980
1256
En muchas maneras,
03:23
this is a hard engineering problem
70
203260
1976
este es un problema difícil de la ingeniería
03:25
with elements of AI,
71
205260
1456
con elementos de IA,
03:26
not some wet hair ball of an AI problem that needs to be engineered.
72
206740
4696
no es un simple problema de IA que necesite diseñarse.
03:31
To paraphrase Alan Turing,
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211460
2656
Parafraseando a Alan Turing,
03:34
I'm not interested in building a sentient machine.
74
214140
2376
no me interesa construir una máquina sensible.
03:36
I'm not building a HAL.
75
216540
1576
No voy a construir un HAL.
03:38
All I'm after is a simple brain,
76
218140
2416
Todo lo que busco es un cerebro sencillo,
03:40
something that offers the illusion of intelligence.
77
220580
3120
algo que ofrezca una ilusión de inteligencia.
03:44
The art and the science of computing have come a long way
78
224820
3136
El arte y la ciencia de la computación ha pasado por mucho
03:47
since HAL was onscreen,
79
227980
1496
desde la aparición de HAL,
03:49
and I'd imagine if his inventor Dr. Chandra were here today,
80
229500
3216
e imagino que si su inventor Dr. Chandra estuviera aquí hoy,
03:52
he'd have a whole lot of questions for us.
81
232740
2336
tendría mucho que preguntarnos.
03:55
Is it really possible for us
82
235100
2096
¿Es realmente posible
03:57
to take a system of millions upon millions of devices,
83
237220
4016
tomar un sistema de millones y millones de dispositivos,
04:01
to read in their data streams,
84
241260
1456
para leer flujos de datos,
04:02
to predict their failures and act in advance?
85
242740
2256
para predecir fallas y actuar con antelación?
04:05
Yes.
86
245020
1216
Sí.
04:06
Can we build systems that converse with humans in natural language?
87
246260
3176
¿Podemos construir sistemas que se comuniquen con humanos?
04:09
Yes.
88
249460
1216
Sí.
04:10
Can we build systems that recognize objects, identify emotions,
89
250700
2976
¿Podemos construir sistemas que reconozcan objetos, emociones,
04:13
emote themselves, play games and even read lips?
90
253700
3376
que se emocionen, jueguen e incluso que lean los labios?
04:17
Yes.
91
257100
1216
Sí.
04:18
Can we build a system that sets goals,
92
258340
2136
¿Podemos construir un sistema que fije objetivos,
04:20
that carries out plans against those goals and learns along the way?
93
260500
3616
que lleve a cabo planes contra esos objetivos y siga aprendiendo más?
04:24
Yes.
94
264140
1216
Sí.
04:25
Can we build systems that have a theory of mind?
95
265380
3336
¿Podemos construir sistemas que piensen por sí mismos?
04:28
This we are learning to do.
96
268740
1496
Estamos aprendiendo a hacerlo.
04:30
Can we build systems that have an ethical and moral foundation?
97
270260
3480
¿Podemos construir sistemas con fundamentos éticos y morales?
04:34
This we must learn how to do.
98
274300
2040
Debemos aprender cómo hacerlo.
04:37
So let's accept for a moment
99
277180
1376
Aceptemos por un momento
04:38
that it's possible to build such an artificial intelligence
100
278580
2896
que es posible construir tal inteligencia artificial
04:41
for this kind of mission and others.
101
281500
2136
para estas misiones y otras.
04:43
The next question you must ask yourself is,
102
283660
2536
La siguiente pregunta que deben formularse es,
04:46
should we fear it?
103
286220
1456
¿deberíamos temerle?
04:47
Now, every new technology
104
287700
1976
Toda nueva tecnología
04:49
brings with it some measure of trepidation.
105
289700
2896
trae consigo algunos temores.
04:52
When we first saw cars,
106
292620
1696
Cuando vimos autos por primera vez,
04:54
people lamented that we would see the destruction of the family.
107
294340
4016
la gente temía que viéramos la destrucción de la familia.
04:58
When we first saw telephones come in,
108
298380
2696
Cuando se inventaron los teléfonos,
05:01
people were worried it would destroy all civil conversation.
109
301100
2896
la gente temía que arruinara la conversación civilizada.
05:04
At a point in time we saw the written word become pervasive,
110
304020
3936
En algún momento, vimos a la palabra escrita aparecer en todos lados,
05:07
people thought we would lose our ability to memorize.
111
307980
2496
la gente creyó que perderíamos la habilidad de memorizar.
05:10
These things are all true to a degree,
112
310500
2056
Todo esto es cierto hasta cierto grado,
05:12
but it's also the case that these technologies
113
312580
2416
pero estas tecnologías también
05:15
brought to us things that extended the human experience
114
315020
3376
nos dieron cosas que expandieron la experiencia humana
05:18
in some profound ways.
115
318420
1880
de manera profunda.
05:21
So let's take this a little further.
116
321660
2280
Así que vayamos más lejos.
05:24
I do not fear the creation of an AI like this,
117
324940
4736
No temo la creación de una IA así,
05:29
because it will eventually embody some of our values.
118
329700
3816
porque finalmente encarnará algunos de nuestros valores.
05:33
Consider this: building a cognitive system is fundamentally different
119
333540
3496
Consideren lo siguiente: construir un sistema cognitivo es muy distinto
05:37
than building a traditional software-intensive system of the past.
120
337060
3296
a construir uno tradicional intensivo en software como en el pasado.
05:40
We don't program them. We teach them.
121
340380
2456
No los programamos. Les enseñamos.
05:42
In order to teach a system how to recognize flowers,
122
342860
2656
Para enseñarle a un sistema a reconocer flores,
05:45
I show it thousands of flowers of the kinds I like.
123
345540
3016
le muestro miles de flores que me gustan.
05:48
In order to teach a system how to play a game --
124
348580
2256
Para enseñarle a jugar...
05:50
Well, I would. You would, too.
125
350860
1960
Bueno, lo haría y Uds. también.
05:54
I like flowers. Come on.
126
354420
2040
Me gustan las flores.
05:57
To teach a system how to play a game like Go,
127
357260
2856
Para enseñarle a un sistema a jugar un juego como Go,
06:00
I'd have it play thousands of games of Go,
128
360140
2056
lo pondría a jugar miles de juegos de Go,
06:02
but in the process I also teach it
129
362220
1656
y en el proceso también le enseñaría
06:03
how to discern a good game from a bad game.
130
363900
2416
a discernir un buen juego de uno malo.
06:06
If I want to create an artificially intelligent legal assistant,
131
366340
3696
Si quiero crear un asistente legal con inteligencia artificial,
06:10
I will teach it some corpus of law
132
370060
1776
le enseñaría algo del corpus legislativo
06:11
but at the same time I am fusing with it
133
371860
2856
combinando al mismo tiempo
06:14
the sense of mercy and justice that is part of that law.
134
374740
2880
el sentido de la piedad y la justicia que también son parte de la ley.
06:18
In scientific terms, this is what we call ground truth,
135
378380
2976
En términos científicos, lo llamamos verdad en tierra firme,
06:21
and here's the important point:
136
381380
2016
este es el punto importante:
06:23
in producing these machines,
137
383420
1456
al producir estas máquinas,
06:24
we are therefore teaching them a sense of our values.
138
384900
3416
les estamos enseñando también el sentido de nuestros valores.
06:28
To that end, I trust an artificial intelligence
139
388340
3136
Para este fin, confío en la inteligencia artificial
06:31
the same, if not more, as a human who is well-trained.
140
391500
3640
tanto, si no más, que en un humano bien entrenado.
06:35
But, you may ask,
141
395900
1216
Quizá se pregunten
06:37
what about rogue agents,
142
397140
2616
¿qué hay de los agentes rebeldes,
06:39
some well-funded nongovernment organization?
143
399780
3336
algunas organizaciones sólidas no gubernamentales?
06:43
I do not fear an artificial intelligence in the hand of a lone wolf.
144
403140
3816
No le temo a la inteligencia artificial en manos de un lobo solitario.
06:46
Clearly, we cannot protect ourselves against all random acts of violence,
145
406980
4536
Claramente no podemos protegernos de todo tipo de violencia,
06:51
but the reality is such a system
146
411540
2136
en realidad, un sistema así
06:53
requires substantial training and subtle training
147
413700
3096
requiere entrenamiento importante y sutil
06:56
far beyond the resources of an individual.
148
416820
2296
más allá de los recursos de un individuo.
06:59
And furthermore,
149
419140
1216
Además,
07:00
it's far more than just injecting an internet virus to the world,
150
420380
3256
se trata de algo más que inyectar un virus en el internet global,
07:03
where you push a button, all of a sudden it's in a million places
151
423660
3096
donde al presionar un botón, se esparce a millones de lugares
07:06
and laptops start blowing up all over the place.
152
426780
2456
y las laptops comienzan a estallar en pedazos.
07:09
Now, these kinds of substances are much larger,
153
429260
2816
Este tipo de sustancias son más grandes
07:12
and we'll certainly see them coming.
154
432100
1715
y se les ve venir.
07:14
Do I fear that such an artificial intelligence
155
434340
3056
¿Temo que ese tipo de inteligencia artificial
07:17
might threaten all of humanity?
156
437420
1960
amenace a la humanidad?
07:20
If you look at movies such as "The Matrix," "Metropolis,"
157
440100
4376
Si miran películas como "Matrix", "Metrópolis",
07:24
"The Terminator," shows such as "Westworld,"
158
444500
3176
"Terminator" y shows como "Westworld",
07:27
they all speak of this kind of fear.
159
447700
2136
todos hablan de este miedo.
07:29
Indeed, in the book "Superintelligence" by the philosopher Nick Bostrom,
160
449860
4296
El libro "Superinteligencia" del filósofo Nick Bostrom,
07:34
he picks up on this theme
161
454180
1536
habla de este tema
07:35
and observes that a superintelligence might not only be dangerous,
162
455740
4016
y opina que una superinteligencia no solo puede ser peligrosa,
07:39
it could represent an existential threat to all of humanity.
163
459780
3856
sino que podría representar una amenaza existencial para la humanidad.
07:43
Dr. Bostrom's basic argument
164
463660
2216
El argumento fundamental del Dr. Bostrom
07:45
is that such systems will eventually
165
465900
2736
es que dichos sistemas finalmente
07:48
have such an insatiable thirst for information
166
468660
3256
tendrán una necesidad insaciable de información
07:51
that they will perhaps learn how to learn
167
471940
2896
que quizá aprendan cómo aprender
07:54
and eventually discover that they may have goals
168
474860
2616
y finalmente descubran que pueden tener objetivos
07:57
that are contrary to human needs.
169
477500
2296
contrarios a las necesidades humanas.
07:59
Dr. Bostrom has a number of followers.
170
479820
1856
El Dr. Bostrom tiene varios seguidores.
08:01
He is supported by people such as Elon Musk and Stephen Hawking.
171
481700
4320
Gente como Elon Musk y Stephen Hawking lo apoyan.
08:06
With all due respect
172
486700
2400
Con todo respeto
08:09
to these brilliant minds,
173
489980
2016
a estas mentes brillantes,
08:12
I believe that they are fundamentally wrong.
174
492020
2256
creo que están completamente equivocados.
08:14
Now, there are a lot of pieces of Dr. Bostrom's argument to unpack,
175
494300
3176
Hay muchas partes del argumento del Dr. Bostrom que analizar,
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and I don't have time to unpack them all,
176
497500
2136
y no tengo tiempo para hacerlo,
08:19
but very briefly, consider this:
177
499660
2696
pero brevemente, piensen esto:
08:22
super knowing is very different than super doing.
178
502380
3736
el superconocimiento es muy distinto al superhacer.
HAL era una amenaza para la flota del Discovery
08:26
HAL was a threat to the Discovery crew
179
506140
1896
08:28
only insofar as HAL commanded all aspects of the Discovery.
180
508060
4416
en la medida en que controlaba todos los aspectos del Discovery.
08:32
So it would have to be with a superintelligence.
181
512500
2496
Se necesitaría una superinteligencia.
08:35
It would have to have dominion over all of our world.
182
515020
2496
Y un dominio total de nuestro mundo.
08:37
This is the stuff of Skynet from the movie "The Terminator"
183
517540
2816
Skynet de la película "Terminator"
08:40
in which we had a superintelligence
184
520380
1856
tenía una superinteligencia
08:42
that commanded human will,
185
522260
1376
que controlaba la voluntad humana,
08:43
that directed every device that was in every corner of the world.
186
523660
3856
y controlaba cada dispositivo en todos los rincones del mundo.
08:47
Practically speaking,
187
527540
1456
Siendo prácticos,
08:49
it ain't gonna happen.
188
529020
2096
eso no pasará.
08:51
We are not building AIs that control the weather,
189
531140
3056
No estamos construyendo IAs que controlen el clima,
08:54
that direct the tides,
190
534220
1336
que controlen las mareas,
08:55
that command us capricious, chaotic humans.
191
535580
3376
que nos controlen a nosotros, caprichosos y caóticos humanos.
08:58
And furthermore, if such an artificial intelligence existed,
192
538980
3896
Además, si tal inteligencia artificial existiera,
09:02
it would have to compete with human economies,
193
542900
2936
tendría que competir contra las economías del hombre,
09:05
and thereby compete for resources with us.
194
545860
2520
y por tanto competir por recursos contra nosotros.
09:09
And in the end --
195
549020
1216
Y al final
09:10
don't tell Siri this --
196
550260
1240
--no le digan a Siri--
09:12
we can always unplug them.
197
552260
1376
siempre podremos desconectarlos.
09:13
(Laughter)
198
553660
2120
(Risas)
09:17
We are on an incredible journey
199
557180
2456
Estamos en una increíble aventura
09:19
of coevolution with our machines.
200
559660
2496
de coevolución con nuestras máquinas.
09:22
The humans we are today
201
562180
2496
Los humanos que somos hoy
09:24
are not the humans we will be then.
202
564700
2536
no son los humanos que seremos.
09:27
To worry now about the rise of a superintelligence
203
567260
3136
Preocuparse ahorita del ascenso de una superinteligencia
09:30
is in many ways a dangerous distraction
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570420
3056
es una distracción peligrosa en muchos sentidos
09:33
because the rise of computing itself
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573500
2336
porque el ascenso de la computación
09:35
brings to us a number of human and societal issues
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575860
3016
trajo consigo muchos problemas humanos y sociales
09:38
to which we must now attend.
207
578900
1640
de los que debemos ocuparnos ahora.
09:41
How shall I best organize society
208
581180
2816
¿Cómo organizar a la sociedad
09:44
when the need for human labor diminishes?
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584020
2336
cuando la necesidad de trabajo humano decrece?
09:46
How can I bring understanding and education throughout the globe
210
586380
3816
¿Cómo llevar conocimiento y educación a través del mundo
09:50
and still respect our differences?
211
590220
1776
respetando nuestras diferencias?
09:52
How might I extend and enhance human life through cognitive healthcare?
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592020
4256
¿Cómo expandir y mejorar la vida con la atención médica cognitiva?
09:56
How might I use computing
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596300
2856
¿Cómo usar la computación
09:59
to help take us to the stars?
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599180
1760
para ayudarnos a alcanzar las estrellas?
10:01
And that's the exciting thing.
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601580
2040
Eso es lo emocionante.
10:04
The opportunities to use computing
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604220
2336
Las oportunidades para usar la computación
10:06
to advance the human experience
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606580
1536
y fomentar la experiencia humana
10:08
are within our reach,
218
608140
1416
están a nuestro alcance,
10:09
here and now,
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609580
1856
aquí y ahora,
10:11
and we are just beginning.
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611460
1680
y apenas hemos comenzado.
10:14
Thank you very much.
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614100
1216
Muchas gracias.
10:15
(Applause)
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615340
4286
(Aplausos)
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