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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindentrevista desarrollo inteligencia artificialrostros protagonistas inteligencia artificialúltima década inteligencia artificialaniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificialPushmit ColleyTore GreipelMaríaDeepMindGoogleIBMGoogle DeepMindAlphaGoPushmit KohliThor GreipelSeúlHéctor SocasJuan Carlos GilFagóLee SedolFrancis VillatoroEgipto AntiguoCientófilo
Laboratorio DeepMind de Google Inteligencia Artificial
Con
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Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
…es mejor que la de Castellón, este tipo de cosas. Pensaba que ibas a decir si con cebolla o sin cebolla. No, es que yo a ese debate no participo, no especialmente, no lo entiendo muy bien; la cebolla en general está buena y en la tortilla pues también. Bueno, pues al lío, efectivamente tenemos una entrevista, como ya les anunciamos la semana pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas introduce los temas a tratar en el episodio, incluyendo avances en aprendizaje profundo como la victoria de AlphaGo sobre un campeón de Go, así como otros temas diversos como el embalsamamiento egipcio y experimentos con criogenización cerebral.
Habla: Héctor SocasSignificado #17alphago derrota campeón goembalsamamiento momias egipto antiguocriogenización tejido cerebralteorías conciencia debate científico…felicidad. Quizás hay una moraleja escondida en esto y la clave de la felicidad es el justo equilibrio. Buen tema para un tratado de autoayuda. Pero no estamos aquí hoy para eso, sino para tertuliar sobre la actualidad de la ciencia. Hoy nuestro recorrido nos Lleva a los orígenes del aprendizaje profundo moderno; vamos a retrotraernos 10 años a ese gran hito de DeepMind cuando su sistema AlphaGo derrotó en una partida legendaria al gran campeón humano de Go. Pero no solo de IA vive el Cientófilo, y tenemos más temas: el embalsamamiento de las momias en el Egipto Antiguo, los experimentos sobre criogenización de tejido cerebral, lo que algunos ven la antesala de la hibernación. Continuaremos el debate sobre las teorías de la conciencia y más cosas que irán surgiendo, seguro. Pasen y pónganse cómodas; que están ustedes en la compañía de Coffee Break Señal y Ruido. Ya Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com. En esa página pueden encontrar todos los episodios anteriores, los 550 episodios que ya hemos producido contando este más todos los audios bonus, extra; también todas las referencias de los temas que…
Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1entrevista desarrollo inteligencia artificialrostros protagonistas inteligencia artificialúltima década inteligencia artificialaniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificial…es mejor que la de Castellón, este tipo de cosas. Pensaba que ibas a decir si con cebolla o sin cebolla. No, es que yo a ese debate no participo, no especialmente, no lo entiendo muy bien; la cebolla en general está buena y en la tortilla pues también. Bueno, pues al lío, efectivamente tenemos una entrevista, como ya les anunciamos la semana pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Héctor Socas explica la diferencia entre la complejidad de programar máquinas para jugar al ajedrez y a juegos como el Go, destacando que el ajedrez es más fácil de programar.
Habla: Héctor SocasPalabras #12ajedrez más fácil programarinteligencia artificial google ajedrezjuegos como el go complejidad…humanos en ajedrez y otros juegos así intelectuales, ¿no? Pero yo creo que la gran diferencia es que hasta ese momento eran máquinas programadas y ya, y claro, eso de programar, esa filosofía de programar no sirve para un juego tan complejo como el Go. Incluso para el ajedrez valía, fíjense ustedes: el ajedrez es un juego que tenemos como algo tan complejo y tan elevado intelectualmente. Es más fácil programar máquinas que puedan derrotarte en ajedrez que en juegos como el Go. El logro es que aquí ya empezaba; esto era parte de un proyecto de Google de desarrollar inteligencias artificiales que pudieran jugar y aprender las reglas de los juegos. Aprenderlas según iba jugando. Y esto decíamos: María que nos recordaba juegos de guerra, como decían desde el principio de la película: que Whopper estaba continuamente jugando a la Tercera Guerra Mundial y ese fruto de estar 24 horas al día, 7 días a la…
Héctor Socas anuncia que el podcast ha utilizado inteligencia artificial para realizar un doblaje, una innovación que inicialmente le generó reticencias pero cuyo resultado final le parece satisfactorio.
Habla: Héctor SocasPalabras #17doble artificial con inteligencia artificialinnovación ia podcast señal ruidohector socas satisfecho con doble ia…el doblaje y gracias a la ayuda de Carlos Westendor. Entonces, claro aquí el problema es que se nos va el tiempo, quiero decir que estamos celebrando un aniversario, si esto se nos retrasa un mes pues ya no coincide con el aniversario y no queda tan bien. entonces aquí pues festejando una innovación de IA, pues hemos introducido también nosotros en nuestra propia historia una innovación de IA y hemos hecho un doblaje totalmente artificial utilizando inteligencia artificial. Es la primera vez que lo hacemos; yo era un poco reticente pero debo decir que el resultado a mí me parece satisfactorio teniendo en cuenta que nos ha permitido en unos pocos días tener listo el doblaje, así que estoy encantadísimo; debo decir que lo he hecho. Con un sistema de pago que se llama Eleven Labs, que creo que todos los productores de podcast lo conocen porque tienen un montón de herramientas chulísimas para trabajar con la voz. Podría coger a Alberto y arreglarle su resfriado o podría cogerme a mí y…
Francis Villatoro y Juan Carlos Gil discuten sobre el enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando que un humano ya habría ganado si hubiera logrado vencer a la máquina en dos de tres partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14jugada inusual lee sedol alphagomovimientos inesperados alphago deepmindmáquina confundida por lissedolvictoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…las partidas a Lissedol 4-1, Alberto 4-1, 4-1, sí la cuarta la ganó la cuarta es el retorno de la humanidad y recordad, la cuarta la ganó Lissedol y acojonó a Dismain porque Dismain dijo: como me gane la quinta, porque lo que hizo fue engañar a la máquina. Queda dudoso, ¿no? Lissedol hizo una jugada absolutamente idiota en plan: esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y entonces pensaron los de DeepMind, como en la quinta vuelva a hacer lo. Mismo Licedol, con que gane 2 de 3, ya el humano ha ganado la máquina porque el humano ha tenido que aprender a jugar contra la máquina y lo ha logrado y la ha vencido; entonces era fundamental que en la quinta volviera a ganar al Fagó y ganó al Fagó. Claro, y DeepMind confesó que entre la cuarta y la quinta parcheó ese defecto, muy a posterior y varios años después, así se aprende. También, bueno quería llegar con todo esto al famoso segundo juego, que es donde tiene lugar la jugada 37, de la que hablamos en la entrevista. Y de hecho lo están preguntando también en el chat, lo acabo de ver entonces, la jugada 37 es básicamente una…
Juan Carlos Gil introduce a Thor Greipel, científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial y miembro del equipo original que jugó contra Lee Sedol en Seúl.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #13 · Palabras #4thor greipel deepmind inteligencia artificialcontrol partido famosísimo isidolcreador fagón deepmind…lo podría pronunciar así, pero bueno, me quise asegurar y me dijo: sí, sí, digo, vale. Sí, dijo que lo habías pronunciado muy bien Juan Carlos; quieres rápidamente hacer la introducción y pasamos ya a poner la entrevista. Bueno, pues sí, estas dos personas. Thor Greipel, disculpad, es un científico de DeepMind especializado en inteligencia artificial, en particular aprendizaje automático y era especialmente relevante en este contexto porque fue parte del equipo original y estuvo en Seúl jugando, aportando su control al partido famosísimo contra el Isidol. De hecho, en su página personal aparece: Contribuí a crear al fagón. Es como quizá la frase que quede para la historia. Además, se explica como un libro abierto. Vamos, a mí me dejó realmente impresionado oírle. Pushmet Kohli, el hindú, no estaba entonces en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión?…
Juan Carlos Gil explica que Pushmit Kohli, aunque inicialmente no formó parte del equipo central de AlphaGo en IBM, fue posteriormente reclutado por DeepMind y ahora ocupa un puesto de investigación senior en Google DeepMind.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #7 · Palabras #2pushmit kohli investigador senior googledepmindinvestigación inteligencia artificial asuntos científicosdesarrollo alfago por pushmit kohli…en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión? Sería sí. No, sí, no, sí. Correcto, vale. Bueno, pues estaban, no sé si en IBM en aquel momento, bueno, que no estaba en DeepMind, o sea que no formó parte core del equipo de AlphaGo, sin embargo luego DeepMind le reclutó y ahora es investigador senior y vicepresidente de Research, de investigación de inteligencia artificial para asuntos científicos en Google DeepMind y entonces él sí fue parte pivotal en el desarrollo de alfago, digamos, de alfafol quería decir, perdón, sí, y de otros proyectos científicos que si tenemos tiempo comentamos, alguno de ellos saqué a colación en la entrevista. Vale, pues vamos ya con la entrevista. Perfecto, gracias chicos. Pues ponemos la entrevista y volvemos aquí un ratillo; dura 26 minutos casi exacto. Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores…
Francis Villatoro explica por qué el análisis ortosintáctico, basado en el conocimiento de los filólogos, resulta ineficaz para comprender el lenguaje natural desde la perspectiva de la inteligencia artificial.
Habla: Francis VillatoroPalabras #14análisis ortosintáctico filólogos ineficazlenguaje natural inteligencia artificial ambiguoconocimiento filólogos lenguaje trivialfilólogos lastre inteligencia artificialniños aprenden idioma ortocintácticomaria problema inteligencia artificial…que si no ponías un árbol de Monte Carlo como se había hecho toda la vida para hacer juegos parecía como que la inteligencia artificial no iba a ser capaz de profundizar más y eso es una cosa que me gustaría ya que está aquí María y es un tema interesante. Conectarlo con el lenguaje natural de toda la vida en inteligencia artificial se ha dicho que el lenguaje natural era tan ambiguo, tan complicado. Todo el conocimiento de los filólogos sobre el lenguaje, el análisis ortosintáctico es trivial. El análisis ortosintáctico no permite entender un idioma, una lengua. Los hablantes no usamos el análisis ortosintáctico y la conexión semántica, y no usamos ese tipo de conceptos que teóricamente es lo que desde la inteligencia artificial estábamos usando para entender el lenguaje natural. Intentábamos entenderlo utilizando el conocimiento de los filólogos, pero es. Que el conocimiento de los filólogos es irrelevante, todo lo contrario a ser un beneficio, es un lastre, porque los niños, los bebés, los pequeñitos aprenden el idioma sin necesidad de ese conocimiento ortocintáctico. Entonces, en inteligencia artificial teníamos ese gran problema, por eso quería ahí meterle chicha a María. No, voy a rogar diferir y te lo voy a justificar. Pero bueno, lo que quiero decir es eso: el gran avance en la comprensión del lenguaje natural fue el momento en el que dijimos Olvídate de todo lo que saben los filólogos, lo único que tienes que hacer es aprender correlaciones entre datos y los datos es leer…
Francis Villatoro comenta sobre los avances en la construcción de compactificaciones del modelo estándar utilizando inteligencias artificiales.
Habla: Francis VillatoroPalabras #13compactificaciones modelo estándar inteligencia artificialjuan carlos gil descubre compactificación naturalvariedades calabillado no equivalentesexploraciones masivas inteligencia artificial villatoro…Cannabi Yau. Bueno, evidentemente es una broma pero me pareció suficientemente graciosa como para sacar la colación y que no sea yo siempre el que se lleva las tarjetas que vean que no todo es culpa mía No es que has creado escuela Héctor, este es el problema En serio, es un tema que se está trabajando en serio; es decir, hoy en día se están aplicando inteligencias artificiales para construir compactificaciones de tipo modelo estándar y se está avanzando bastante. Se han logrado miles de compactificaciones muy similares al modelo estándar gracias a inteligencias artificiales; todavía no tenemos una que realmente digamos: esta es la buena y definitiva. Muchas de ellas, cuando dejas que sea la inteligencia artificial la que automáticamente genere todo lo que es la compactificación y su espectro, acaba siendo súper engorroso porque lo que nos gustaría es una cosa natural, bella, sencilla, que tú digas: Juan lo ha descubierto, qué maravilla; y lo que tenemos ahora mismo son cosas engorrosas. Alambicadas, con ajustes finos, extraños que un humano no haría, pero se está trabajando mucho en ello; o sea, ahora mismo hay exploraciones masivas mediante inteligencia artificial. No sabemos si hay un número finito o infinito; empecemos por ahí. Pero bueno, la hipótesis de alguna gente es que puede haber unas decenas de miles, quizás unos cientos de miles de variedades de calabillado no equivalentes entre sí, y bueno, se están explorando con ideas artificiales; se están haciendo muchas cosas y es posible que cualquier día tengamos alguna sorpresa. Pregunta Javier Benavides: ¿es cierto eso de que el lenguaje nativo implica zonas del cerebro diferentes a los idiomas aprendidos? No lo sé, ¿alguien se anima? A Ignacio. Yo no estoy demasiado puesto, entonces bueno, estábamos hablando antes de humo y…
