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Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores

Kai-Fu Lee

Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores

Kai-Fu Lee

· Experto en inteligencia artificial

- Oye Siri, ¿quién es Kai-Fu Lee?
Si la inteligencia artificial estuviese dotada de sentimientos, el asistente bien podría responder: “Mi abuelo”. Kai-Fu Lee es el creador de Casper, el primer sistema de reconocimiento de voz que presentó Apple en el año 1992. El software era parte de su tesis doctoral en la universidad Carnegie Mellon y el antepasado de la tecnología de análisis del habla que nos rodea.

Hoy, considerado uno de los mayores expertos en inteligencia artificial del mundo, preside la firma de capital de riesgo tecnológico Sinovation Ventures. El también expresidente de Google China, ha formado parte de los equipos de Apple, SGI y de la unidad de investigación de Microsoft en la región de Asia y el Pacífico. Una vida dedicada al trabajo que se vio interrumpida cuando hace siete años le detectaron un cáncer. “Me di cuenta de que si me enfrentaba a la muerte, lo último que me apetecía era trabajar”, reconoce. Tras esa epifanía, Lee decidió dar un cambio radical en su vida y dedicar más tiempo a sus seres queridos. Un proceso transformador que también modificó su idea sobre el futuro de la inteligencia artificial: “Ha venido a librar a los humanos del trabajo rutinario y a darnos tiempo para cumplir nuestro propósito en la vida”, garantiza.

Lee está convencido de que en el futuro sobrevivirán los trabajos que requieran de tres habilidades humanas: “curiosidad, pensamiento crítico y creatividad”. En ese sentido, el experto reclama en las aulas una educación más individualizada y con el acento en las relaciones personales. “La inteligencia artificial podría eliminar las tareas más tediosas y liberar hasta un 40% del trabajo rutinario de los profesores”, afirma. En su libro ‘Superpotencias de la inteligencia artificial: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial’, Kai-Fu Lee asegura que esta transformación educativa ya se está produciendo en China. “La inteligencia artificial ha venido para darnos tiempo para pensar lo que significa ser humano”, sentencia.


Creando oportunidades

Kai-Fu Lee

- Oye Siri, ¿quién es Kai-Fu Lee?
Si la inteligencia artificial estuviese dotada de sentimientos, el asistente bien podría responder: “Mi abuelo”. Kai-Fu Lee es el creador de Casper, el primer sistema de reconocimiento de voz que presentó Apple en el año 1992. El software era parte de su tesis doctoral en la universidad Carnegie Mellon y el antepasado de la tecnología de análisis del habla que nos rodea.

Hoy, considerado uno de los mayores expertos en inteligencia artificial del mundo, preside la firma de capital de riesgo tecnológico Sinovation Ventures. El también expresidente de Google China, ha formado parte de los equipos de Apple, SGI y de la unidad de investigación de Microsoft en la región de Asia y el Pacífico. Una vida dedicada al trabajo que se vio interrumpida cuando hace siete años le detectaron un cáncer. “Me di cuenta de que si me enfrentaba a la muerte, lo último que me apetecía era trabajar”, reconoce. Tras esa epifanía, Lee decidió dar un cambio radical en su vida y dedicar más tiempo a sus seres queridos. Un proceso transformador que también modificó su idea sobre el futuro de la inteligencia artificial: “Ha venido a librar a los humanos del trabajo rutinario y a darnos tiempo para cumplir nuestro propósito en la vida”, garantiza.

Lee está convencido de que en el futuro sobrevivirán los trabajos que requieran de tres habilidades humanas: “curiosidad, pensamiento crítico y creatividad”. En ese sentido, el experto reclama en las aulas una educación más individualizada y con el acento en las relaciones personales. “La inteligencia artificial podría eliminar las tareas más tediosas y liberar hasta un 40% del trabajo rutinario de los profesores”, afirma. En su libro ‘Superpotencias de la inteligencia artificial: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial’, Kai-Fu Lee asegura que esta transformación educativa ya se está produciendo en China. “La inteligencia artificial ha venido para darnos tiempo para pensar lo que significa ser humano”, sentencia.


Creando Oportunidades

Transcripción

00:12
Kai-Fu Lee. Me llamo Kai-Fu Lee. Trabajo en inteligencia artificial desde hace unos cuarenta años, desde la universidad. La inteligencia artificial es la práctica que intenta aprender de la inteligencia de los humanos. Pero la inteligencia artificial es distinta a la inteligencia humana. La inteligencia artificial puede llegar a ser muy eficiente con un gran volumen de datos. Puede aprender a decidir mejor que las personas en un campo concreto. Pero carece de la complejidad, la creatividad, la conciencia y la compasión humanas. Económicamente, es una oportunidad magnífica para prácticamente cualquier aplicación industrial. Puede aumentar drásticamente la eficiencia, abaratar costes, aportar valor y revolucionar muchos sectores. Es un momento magnífico para integrar la inteligencia artificial en la industria, en las empresas y en las aplicaciones. En cierto modo, es como la electricidad e internet. Tiene el mismo potencial. Sin embargo, toda nueva tecnología suscita preocupaciones respecto a la privacidad, la seguridad, la brecha económica, el desempleo…Estoy aquí para hablar con vosotros, resolver vuestras dudas sobre la inteligencia artificial, y, a poder ser, haceros ver que la inteligencia artificial es la nueva electricidad. Cambiará el mundo. Conlleva algunos problemas, pero los solucionaremos. Bueno, ¿tenéis alguna pregunta?

01:53
Alma. Hola, señor Lee. Soy estudiante de segundo de Bachillerato. Sabemos que cuando se habla de inteligencia artificial, se utilizan términos como «machine learning» y «deep learning». ¿Podría explicarnos en qué consisten?

02:05
Kai-Fu Lee. Por supuesto. La inteligencia artificial existe desde los años cincuenta, y comprende distintos tipos de tecnología. Desde el estudio del cerebro humano y sus procesos cognitivos, hasta el uso de estadísticas y tecnología avanzada, para que pueda emular la capacidad humana de tomar decisiones, hacer predicciones, clasificar… de la forma más similar a la inteligencia humana. Es una disciplina enorme. La única parte que ha funcionado ha sido el «machine learning» o aprendizaje automático. Y dentro de este, el «deep learning» o aprendizaje profundo es la tecnología más eficiente. Al aprendizaje automático, hay que mostrarle un gran volumen de datos y enseñarle la respuesta correcta para que termine adivinándola mejor que nosotros. Por ejemplo, Amazon enseña a su inteligencia qué compráis cada uno para que aprenda qué productos es más probable que compréis y os los muestre para aumentar sus ingresos. Estas competencias se incorporan al aprendizaje automático. La entrada de datos y la salida de decisiones, clasificaciones o predicciones. El «deep learning» o aprendizaje profundo es la tecnología más avanzada y emocionante dentro del «machine learning» o aprendizaje automático. Porque imaginad un sistema de aprendizaje automático que aprende de datos, podemos usar muchísimos algoritmos distintos. El aprendizaje profundo utiliza una red muy profunda basada en el cerebro humano, pero muy muy profunda, de miles de capas. La información entra y las decisiones salen, y la profundidad de la red permite al ordenador realizar abstracciones. Un humano diría: «Para conceder un préstamo, hay que basarse en la honradez». Y la honradez depende de nuestro historial de préstamos y gastos, pero también de si parecemos de fiar o si llevamos mucho tiempo viviendo en la misma casa. Pero eso son rasgos particulares y el aprendizaje profundo no necesita aprender esas características. Con los suficientes datos, el programa decide qué componentes hacen más fiable a un prestatario, cuáles lo hacen menos y luego decide. Podría decirse que el aprendizaje profundo parte de cero, de la «tabula rasa». Recibe la información, pero no le enseñamos cómo pensar. No le enseñamos qué pensar. Le decimos: «Piensa como haga falta para darme el resultado». El resultado de Amazon son más ventas. El de un banco, menos impagos. El resultado del reconocimiento de voz es una precisión excelente. Así que el aprendizaje automático, en general, se basa en grandes cantidades de datos para clasificar, decidir o predecir. Y el aprendizaje profundo es un aprendizaje automático muy especial que crea redes complejas y profundas. Por eso, requiere muchos datos y toma decisiones más precisas que la gente. Gracias a esa cantidad ingente de datos, puede aprenderlo todo.

05:52
Antonio. Buenos días, señor Lee. Yo soy profesor. Me gustaría saber cómo puede ayudar la inteligencia artificial en mi labor diaria. Por ejemplo, a mis alumnos o a mí. Muchas gracias.

06:05
Kai-Fu Lee. Creo que puede ayudarte a corto plazo y a largo plazo. A corto plazo, si descomponemos el trabajo del profesor, algunas tareas se hacen más fácilmente con inteligencia artificial, y otras solo puede hacerlas el profesor. La educación general implica componentes como clases, deberes en casa, exámenes y tutorías. Esas son las cuatro áreas principales de la educación. Respecto a las lecciones en clase, si se hacen bien, no deberían desaparecer. Se pueden apoyar en cursos de extensión o charlas de gente de prestigio. Respecto a los deberes, la inteligencia artificial puede personalizar las tareas de cada alumno al estudiar sus capacidades individuales.Por ejemplo: un alumno no sabe multiplicar y pasamos a la división. Ese alumno debería seguir practicando ejercicios de multiplicación. No puedes aprender a dividir si no sabes multiplicar. Pero quizás otro alumno vaya tan adelantado, que quieras avanzarle los deberes. Todo esto puede basarse en la observación de los deberes, los exámenes, las notas, las aptitudes y aspiraciones, y también de otros aspectos que pueda observar el profesor. Por eso, los deberes deberían ser personalizados. Como cuando entramos en Amazon. Cada uno vemos una página. Cuando entramos en Facebook, cada uno vemos una página. La educación debería integrar esta optimización para obtener los mejores resultados en cada niño. También podemos integrar la inteligencia artificial en sus deberes, optimizando su comprensión de la asignatura, ya sea en Matemáticas o en Inglés. Puedes adiestrar a esta tecnología para que asigne a cada alumno el material educativo más adecuado. De esa forma, el niño sacará la nota más alta en cada categoría. Está personalizado, es preciso. Tal y como hacen Amazon y Facebook. Los exámenes también pueden estar personalizados, condicionados, seleccionados, al igual que los deberes. Y la puntuación de los exámenes. Creo que los profesores pierden demasiado tiempo puntuando exámenes. De hecho, en China, la inteligencia artificial en educación está muy avanzada, así que la mayoría de profesores ya no puntúan exámenes. Todavía se hacen por escrito, pero luego se escanean y se convierten en textos o fórmulas. Hasta en Matemáticas y Química. La inteligencia artificial entiende los problemas matemáticos y las fórmulas químicas y puntúa automáticamente.

09:27

¿Por qué perder el tiempo poniendo notas si puede hacerlo la inteligencia artificial? Lo único que deberían revisar los profesores son las preguntas de desarrollo. Redacciones más complejas. La inteligencia artificial puede hacer el resto y ahorrar tiempo a los profesores. Respecto a las tutorías, en China hemos creado una compañía llamada VIPKid. Está enseñando a ocho mil niños chinos a hablar inglés con fluidez. Funciona principalmente por videoconferencias, educación a distancia. Es como Uber. Conecta a los profesores estadounidenses con los alumnos chinos. Pero estamos viendo que en clases particulares, por muy eficientes que sean con humanos, también salen bastante bien con profesores generados virtualmente. Podemos crear un profesor de nivel básico perfecto para el primer año. Tras el primer año, para practicar conversación, hará falta un humano. Pero podría abaratar los costes y hacerlo mejor que los humanos. Como vemos, surgen muchas oportunidades si descomponemos el trabajo del profesor en diferentes tareas. Algunas, puede hacerlas mejor la inteligencia artificial. En otras, puede ayudar al profesor. Pero además, si se integra la inteligencia artificial en las aulas de hoy en día, el profesor podría ahorrar hasta un cuarenta o un cincuenta por ciento de su tiempo. Y yo creo que ese tiempo debería invertirlo en las relaciones interpersonales. Así, podrá enfatizar en el aspecto moral, en los valores, en el trabajo en equipo, en la empatía y en la creatividad de cada alumno. Creo que ese es el futuro de la educación. Y si nos paramos a pensar en cómo ha evolucionado el sistema educativo, veremos que está muy atrasado en todo el mundo. Vamos a comparar nuestros medios de transporte con los de hace cien años… Haceos una imagen mental. Imaginadlo. ¿Cómo nos trasladamos ahora? Tenemos trenes, coches, autopistas y Uber. Pero hace cien años empezaron a aparecer los primeros coches. No había autopistas, etcétera. Pensad, por ejemplo, cómo ha cambiado el entretenimiento. Tenemos Netflix, YouTube, vídeos, interactividad, influencers, películas financiadas por Netflix… Pero hace cien años, teníamos cine mudo en blanco y negro. Ha cambiado radicalmente. Es más, pensad cómo ha cambiado el trabajo respecto a hace cien años. Imaginad todo lo que hacemos a diario. El entretenimiento, la comunicación, la vida social, el transporte y el trabajo. Todo ha cambiado radicalmente. Pero pensad en cómo son las aulas: exactamente igual. Seguimos teniendo un profesor que enseña de la misma manera a entre veinte y cincuenta niños sentados en sus pupitres. Hasta las mesas son iguales. Hasta el profesor es igual. Puede que la pizarra ahora sea blanca, pero el profesor sigue enseñando igual. Y eso no puede ser. La tecnología lo ha revolucionado todo: cómo vivimos, jugamos, aprendemos, trabajamos, nos comunicamos… Pero no ha tenido impacto en la educación, y tenemos que empezar a plantearnos su futuro. Necesitamos destrezas. La inteligencia artificial eliminará los empleos monótonos.

Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores. Kai-Fu Lee
13:19

Pero casi todos los países siguen educando a los niños y examinando con nota como si fueran robots. Y los niños o los estudiantes nunca superarán a la inteligencia artificial en memoria, estudio, conceptualización, test de respuestas múltiples, ecuaciones matemáticas, fórmulas químicas o valores Historia. Nunca ganarán en eso a la inteligencia artificial. Estamos enseñando mal a los niños. La educación necesita ser reiniciada. La educación para el futuro de los niños debería centrarse en lo que necesitan los humanos. No tienen que enseñar a los niños a ser como la inteligencia artificial, sino que tienen que enseñarles lo que la inteligencia artificial no puede hacer. Deberíamos centrarnos en las tres C. Y las tres C son: curiosidad, pensamiento crítico y creatividad. La educación debería centrarse en el trabajo en equipo, la comunicación, la colaboración, y no en hacer deberes y exámenes individualmente y en competir unos contra otros. Ese es el camino equivocado. Ahora, lo importante en una empresa es el trabajo en equipo. La colaboración. La comunicación. Eso es lo que necesitamos enseñar. Deben aprender amor, empatía y cómo ganarse la confianza. Esos son valores añadidos. Por supuesto, tendrán que aprender las destrezas básicas: Matemáticas, Lengua, etcétera. Pero eso es solo la base. Sirve como base, no como pilar central. A menos que cambiemos radicalmente la educación, y dejemos de entrenar a robots repetitivos para formar a humanos creativos y empáticos. Si no cambiamos eso, el futuro será desolador. Porque los licenciados no serán capaces de desempeñar los trabajos que se necesiten dentro de quince o veinte años. Habrá una gran disparidad. Nuestros licenciados seguirán queriendo ser oficinistas, contables, administradores, y escritores o editores de contenido básico. Pero vamos a necesitar que los universitarios sean pensadores críticos, creativos, estratégicos, compasivos y personas empáticas. A la educación le queda un largo camino por recorrer. Y es uno de los sectores que más tardan en integrar la tecnología. Si eso no cambia, dentro de treinta o cincuenta años, nos espera un futuro terrible.

16:11
María. Buenos días, doctor Lee. Soy María y soy profesora de instituto. Y tengo en el aula varios alumnos con discapacidades motoras e intelectuales. Quisiera saber cómo la inteligencia artificial puede ayudar a estos alumnos.

16:29
Kai-Fu Lee. Gracias. Creo que, dependiendo del tipo de discapacidad, se puede hacer más o menos. En el caso de los alumnos con dificultades del aprendizaje, autismo, Asperger, etcétera… actualmente, el apoyo humano es la mejor opción. Muchas de estas discapacidades requieren una mayor atención, y solo un humano puede darla. La inteligencia artificial puede ayudar un poco. Por ejemplo, en la investigación y el diagnóstico de alguien que necesita el contacto humano. Porque si tenemos muchas personas con dificultades de aprendizaje y les asignamos un profesor particular, puede ser muy caro. Por eso, necesitamos diagnósticos exactos. Es posible que el profesor o pedagogo pueda dedicar su tiempo al alumno con discapacidad. Pero cuando este llega a casa, sus padres no son profesionales. Podrían tener un compañero, un compañero de inteligencia artificial que les ofrezca apoyo y estímulos para su desarrollo. Pero solo en situaciones en las que no tenga apoyo humano. Hay otros tipos de discapacidad, como la visual, la auditiva, la motora en los que la inteligencia artificial puede ayudar mucho. Por ejemplo, con alguien con problemas auditivos que no reconoce el habla. Podríamos crear un dispositivo con una pantallita que escuche y transcriba las palabras. Sería más preciso que la lectura de labios. Podría usarse por teléfono o a distancia. Ese dispositivo debe ser inteligente, para que distinga al hablante en un grupo. Todos conocemos el ejemplo del difunto doctor Stephen Hawking. Tenía muchas discapacidades. En las primeras fases de su enfermedad, podía controlar el movimiento de la silla y el sintetizador de voz. En el futuro, la inteligencia artificial permitirá que el humano tenga un movimiento, una visión, una comunicación y una comprensión mucho más precisas. Alguien con discapacidad visual podrá tener una descripción visual leída. Por ejemplo, si soy ciego, me imagino una entrada de audio que me diga: «Estoy delante de cincuenta personas, y me ha hecho la pregunta una mujer con un jersey azul que es profesora, y… el resto está prestando atención o durmiéndose».

19:54

Puede convertir información visual en auditiva, e información auditiva en visual. En el futuro, también tendremos herramientas robóticas. Por ejemplo, el exoesqueleto mecánico. Este aparato permite que la gente con dificultades motrices camine de forma más segura. La gente que no pueda sentarse, tendrá chalecos mecánicos que les ayudarán a incorporarse. Soy muy optimista con el potencial de la inteligencia artificial respecto a las discapacidades perceptivas o motrices. Creo que la vida de la gente con discapacidades físicas será mucho más sencilla dentro de cinco o diez años. Pero para las dificultades de aprendizaje y las discapacidades cognitivas o psicológicas, la inteligencia artificial será un mero apoyo para el factor humano. Por último, quiero añadir que pienso que necesitamos a más gente que ayude a los niños con discapacidades cognitivas o de aprendizaje. Pero los fondos públicos no lo permiten. La gente paga sus impuestos y hay un presupuesto limitado para los maestros, que están ocupados dando clase y revisando exámenes y deberes. Si pudiéramos mantener el mismo presupuesto para educación, pero la inteligencia artificial hiciera el cincuenta por ciento del trabajo del profesor, este tendría tiempo para atender individualmente y ayudar a los alumnos con discapacidades cognitivas. Me parece una mejor distribución. Los profesores tendrían la satisfacción de haber podido ayudar a los niños con discapacidades de aprendizaje. Les cambiarían la vida a diez personas al año, a diferencia de los profesores que dan siempre la misma clase para todos, dan deberes y los puntúan repetitivamente. Los profesores no deberían ser así. Deberían convertirse en líderes de la sociedad y cambiarles la vida a sus alumnos. Espero que la inteligencia artificial les ahorre las tareas más tediosas y les permita cumplir su cometido. Eso sería apasionante y emocionante.

22:18
Carlos. Hola, doctor Lee. Mi nombre es Carlos. Me gustaría preguntarle: en un mundo ordenado por los algoritmos, ¿dónde queda la emoción?

22:27
Kai-Fu Lee. Ahora, la inteligencia artificial se basa en el «machine learning» y en el «deep learning», el aprendizaje automático y en el profundo, que se entrena con imágenes para tomar decisiones. No tiene conciencia propia. Las emociones humanas se basan en la autoconciencia. Nos percibimos y sabemos qué sentimos. Científicamente, no se sabe a qué se debe esto. En el famoso caso del AlphaGo, que ganó a un jugador profesional de Go, vimos un contraste muy interesante. Ke Jie, el campeón mundial, perdió la partida. En mitad del juego, se puso a llorar de frustración. Era evidente cuánto le gusta ese juego. Sintió frustración porque, a pesar de ser el mejor del mundo, le había ganado una máquina. También le dolió como ciudadano de China, país inventor del juego, porque le ganó una tecnología británica. También pensaría que le había dedicado toda su vida. ¿Debía seguir haciéndolo? Su mundo quedó patas arriba y se puso muy triste. Por el contrario, AlphaGo, el vencedor, no sintió felicidad al ganar. Ni siquiera entiende por qué la gente juega a eso, por qué les divierte. Si AlphaGo perdiera, no sentiría nada: ni derrota, ni tristeza ni frustración. Pero cuando gana, como entonces, tampoco siente felicidad. No necesita abrazar a un ser querido ni sentirse realizado. De hecho, si un humano desenchufara el AlphaGo de la luz, hasta aquí hemos llegado. Así que el AlphaGo y cualquiera de los actuales algoritmos de inteligencia artificial son meros programas informáticos. Exactamente iguales que Excel. Es como si utilizo Excel para sacar las cuentas semestrales de mi empresa. Pulso el botón y obtengo el resultado. «Excel, ¿estás contento?». No, solo es una herramienta. Cumple su función. Y el AlphaGo es igual que Excel. Dicho esto, ¿puede la inteligencia artificial detectar la emoción? Por supuesto. Si colocamos cámaras y micrófonos, nos ponemos sensores de temperatura, humedad y ritmo cardiaco, controlamos la dilatación de las pupilas, los posibles sudores, el pulso… La inteligencia artificial podrá predecir si estamos contentos, tristes, nerviosos, si decimos o no la verdad… con mayor precisión que los humanos. Esto tiene que quedarnos claro. La inteligencia artificial no tiene emociones ni sentimientos, al igual que Excel. Sin embargo, puede detectar las emociones humanas con gran precisión y sensibilidad. Probablemente, no mejor que un psiquiatra, pero sí mejor que casi todos nosotros. ¿Y puede fingir emociones? Por supuesto que sí. Cuando conozca una emoción y deduzca computacionalmente cómo reaccionar, podremos sintetizar una cara en 3D que muestre felicidad, tristeza o frustración. El noventa y cinco por ciento parecerán realistas para el ojo humano. Es una muy buena pregunta con una respuesta rara. La inteligencia artificial no siente emociones, pero puede detectarlas con precisión y emularlas con un realismo y una fidelidad pasables.

26:14
Alex. Buenos días, mi nombre es Alex y me gustaría saber qué trabajos van a ser los más afectados por la inteligencia artificial y, sobre todo, cuáles son los trabajos del futuro.

27:45
Kai-Fu Lee. De acuerdo. La inteligencia artificial opera en campos unidisciplinarios, así que afectará al empleo de distintas formas. Los trabajos rutinarios y repetitivos que no requieren creatividad ni compasión son los que más peligran. Los trabajos cognitivos, como las funciones de oficina, los contables, la gente que hace cuentas, manda correos rutinarios, los administrativos, los secretarios… corren el peligro de desaparecer. La gente que siga instrucciones sencillas, el servicio al cliente… Me llega un correo con una pregunta, miro la respuesta, copio y pego. Llaman, hacen una pregunta, encuentro la respuesta y la leo. Es muy rutinario. Eso desaparecerá. Estos trabajos administrativos requieren cierto nivel cognitivo, pero no muy complejo. Puede ejecutarse tras cinco o diez segundos de razonamiento y maneja una sola disciplina. Eso puede hacerlo. Pensad en los trabajos rutinarios y repetitivos que requieran percepción. Por ejemplo: un recepcionista comprobando si alguien es quien dice con su identificación. Todos sabemos que, en muchos países, ya no está la persona que nos mira y nos compara con nuestro pasaporte. Puede hacerlo la inteligencia artificial. Controla las tareas basadas en la cognición audiovisual. Respecto al trabajo de oficinista, los empleos que se desempeñen en el mismo lugar y repitiendo la misma tarea, desaparecerán antes. Como un inspector de tallas de camisetas, o de desperfectos en microchips y móviles. La inteligencia artificial lo haría mejor. De hecho, detectar desperfectos en objetos, en móviles, es más fácil con inteligencia artificial. No solo usa una cámara, también un sensor de profundidad. Si hay un rasguño, cambia la profundidad. Los humanos no detectan eso. De hecho, pueden perder visión si se pasan el día buscando rasguños. Los reemplazarán. Otros trabajos, como la agricultura, serán automatizados. En el futuro, tendremos robots inteligentes que siembren, rieguen y fertilicen en cantidades justas. Tendremos drones de siembra, será automático. También se automatizará el trabajo en las fábricas: las inspecciones, las tareas repetitivas de la cadena de montaje y las de los almacenes.

29:42

El trabajo del almacén: trasladar cajas, planificar rutas de pedidos a los clientes, la logística, el transporte… todo eso se automatizará. Los conductores de montacargas, de carros de minas o de trenes turísticos, especialmente si no van por vías públicas, desaparecerán pronto. El trabajo de los chóferes peligrará. Primero en entornos predecibles, reducidos y de poca velocidad, como montacargas, minas y sitios turísticos. Luego, en autopistas. Estas son peligrosas para los humanos, pero seguras para la inteligencia artificial, porque la variabilidad es mínima. Luego, llegará a ciudades con una buena planificación urbana, pero aún no a caminos rurales y esas cosas. Poco a poco, en 15 o 20 años, los humanos ya no conducirán. Si fueran una categoría de empleo, formaría el diez por ciento de trabajadores. No es que todos ellos sean conductores, pero el diez por ciento de la humanidad trabaja manejando algún equipo que se mueve. Eso desaparecerá. Tenemos que preguntarnos: «¿Es este trabajo rutinario, repetitivo y de entornos fijos?». Si es así, corre un grave peligro. La inteligencia artificial ya desempeña muchos trabajos. Por ejemplo, los médicos la usan para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del paciente. Así, el médico puede dedicar más tiempo a hablar con el paciente, tranquilizarlo y hablarle de su recuperación. Los científicos tendrán más trabajo gracias a herramientas inteligentes que les ayudarán a hacer más descubrimientos, diseñar más medicamentos, etcétera. De modo que beneficiará a muchos trabajos. También has preguntado si creará nuevos puestos. Por supuesto que los creará. En treinta años, la inteligencia artificial habrá creado más empleos de los que habrá destruido. Pero tenemos varios problemas. El primero es que esos empleos no serán rutinarios ni repetitivos. Si lo fueran, los haría la inteligencia artificial. Los nuevos empleos requerirán una formación. No podrán desempeñarse sin más. En segundo lugar, desconocemos qué trabajos serán. Conocemos algunos, pero no todos. Y diréis: «Doctor Lee, te crees experto, ¿y no sabes qué trabajos creará?». Pues así es. Si hace veinte años, me hubierais dicho: «Doctor Lee, te crees experto en Internet. ¿Qué trabajos creará internet?». No lo sabría. No habría podido predecir que hoy en día habría millones de conductores de Uber y Didi gracias a Internet. Porque sin Internet, no existiría Uber. Pero hace veinte años, no habríamos podido predecir su nacimiento. La predicción de nuevos empleos debe actualizarse anualmente.

32:59

Estoy seguro de que creará muchos empleos, pero aún tardaremos en conocerlos. Seguramente, no nacerán en los próximos cinco años, y requerirán cualificación. La gente que esté actualmente en empleos rutinarios que no requieran compasión ni contacto con el ser humano, corre peligro. Deberían plantearse volver a formarse en algún trabajo que no vaya a desaparecer dentro de diez o quince años. Si vuestro trabajo requiere razonamiento, creatividad, estrategia o contacto humano, estáis a salvo. Pero la inteligencia artificial podría ayudaros. Si aún sois jóvenes y estáis estudiando… No sé deciros las diez mejores salidas… Pero sí que deberíais pulir estas habilidades: creatividad, estrategia, razonamiento complejo y planificación. Olvidad lo rutinario. Centraos en el trato humano: la responsabilidad, la comunicación y el trabajo en equipo. Esto os será útil toda la vida. También os recomiendo que estudiéis un poco de inteligencia artificial y de programación. Aplicadlo en vuestra área de especialidad, tanto si estudiáis periodismo como contabilidad. ¿Cómo podéis mejorar vuestro trabajo con la inteligencia artificial? La inteligencia artificial es una herramienta. Ya no concebimos un periodista que no use Microsoft Word. Ya no concebimos a un ejecutivo de publicidad que no utilice PowerPoint, u otro similar. No concebimos a un fotógrafo que no use Photoshop. La inteligencia artificial es una herramienta más. En muchas profesiones, estudiar inteligencia artificial os enseñará a encontrar esas herramientas y a utilizarlas. Eso os preparará para la era de la inteligencia artificial.

Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores. Kai-Fu Lee
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"La educación necesita ser reiniciada"

Kai-Fu Lee

35:17
César. Hola, doctor Lee. Mi nombre es César y me gustaría saber más sobre el trabajo que ha realizado sobre el sistema de reconocimiento de voz en el que es usted pionero. ¿Podría explicarnos cómo lo inventó y qué le llevó a ello?

35:32
Kai-Fu Lee. Por supuesto. Cuando empecé con el reconocimiento de voz en 1983, descubrí todas las posibilidades de la inteligencia artificial. Pero entonces, los ordenadores eran muy lentos. El almacenamiento era carísimo. Cosas como la visión artificial y el vídeo eran impensables. No podía almacenar ni un segmento de vídeo de una hora. Pero el trabajo con voz era menos complicado y daba muy buenos resultados. Utilizaba el aprendizaje automático. En esa época era surrealista. La gente no creía en él. Creían que los ordenadores se programaban como el cerebro humano. La «erre» suena así. La «i» suena así. Esto es un sustantivo y esto un verbo. El enfoque inicial de los ochenta era programar el lenguaje humano para enseñar al ordenador. Fue un fracaso absoluto. Yo fui uno de los pocos que dijo: «¿Por qué tienen que pensar como nosotros? ¿Por qué no los educamos con un gran volumen de datos?». Mi tesis doctoral, terminada en el año ochenta y ocho, fue el primer sistema de reconocimiento de voz que reconocía cualquier discurso humano pronunciado natural y fluidamente, con la mejor precisión del momento. Yo estaba muy orgulloso. Salió en el New York Times, era revolucionario. Entré en Apple y lo integramos en sus ordenadores. Y entonces, descubrimos que no funcionaba. Aunque funcionara en el laboratorio, cuando salió al mundo real, todo cambio. Grabamos discursos de alta calidad en entornos insonorizados. Pero cuando sales al mundo real, tienes el problema del ruido. Además, en el laboratorio, podíamos pasarnos una hora procesando una frase. Pero en la vida real, tienes que responder en escasos milisegundos. Presentaba muchos desafíos. Hicimos lo que pudimos en la época. Desarrollamos el sistema y lo lanzamos con Apple en 1993. Era el mejor producto de su tiempo, pero no fue suficiente. No ganó la aceptación del público. Pero Apple siguió trabajando en ello. Hoy en día, tenemos a Siri, desarrollada por mi antiguo equipo. Otras compañías también tienen excelentes tecnologías por voz. Creo que he aportado mi granito de arena al campo, y que el fracaso de mi producto ha ayudado a largo plazo. Nos hizo recopilar datos, crear algoritmos más potentes… Hace seis o siete años, el aprendizaje profundo empezó a dar frutos en la visión artificial. Los desarrolladores de voz dijeron: «Cambiemos el trabajo de Kai-Fu Lee por el deep learning». Fue todo un avance. Ahora, han desechado mis algoritmos a favor del aprendizaje profundo. La gente está pudiendo ver esas mejoras. Respecto al habla, la comprensión de idiomas y la traducción automática, creo que en dos o tres años, saldrán productos que nos dejarán totalmente alucinados. Ahora, el reconocimiento de voz, está al nivel de un diez por ciento de la gente.

39:35

Si nos juntáramos yo y gente como yo en la sala y transcribiéramos este discurso, la inteligencia artificial nos superaría. Pero creo que en tres años superará a todos los humanos en el reconocimiento de voz y la traducción natural y fluida. Dentro de tres años, cuando vuelva a hablar frente a vosotros, no tendré un traductor humano en el pinganillo. Será una máquina. Sus posibles aplicaciones son infinitas. Por ejemplo, en el futuro, quizás dentro de tres años, los asistentes virtuales, como Alexa o Siri, podrán adivinar qué queremos y dárnoslo antes de que lo sepamos nosotros. También contaremos con una traducción automática excelente. Podremos irnos a cualquier país con un simple traductor de bolsillo o una app. La traducción será muy precisa. Quizás por un pinganillo, como este. También podemos imaginar el futuro de la atención al cliente del sector comercial. Tendremos vendedores inteligentes que dirán justo lo necesario para que los compradores adquiramos los productos que quieran. Lo harán mejor que los humanos. Y esto no es más que el principio. Es muy emocionante. Pero quiero añadir que esto no significa que los ordenadores vayan a entenderlo todo como nosotros. Seguirán adiestrándose con datos de entrada y resultados de salida. El lenguaje creativo, como la poesía, los mensajes más profundos, como las cartas de amor de una persona a otra… Estas cosas requieren un conocimiento profundo de distintos campos, como juegos de palabras, humor… Es complicado. Y es poco probable que algo difícil para el humano sea fácil para la inteligencia artificial. Por ejemplo, la transcripción, la traducción automática… Google tiene una nueva tecnología que comprende cien idiomas.
Hables el idioma que hables, lo traduce. Es una red impresionante. Ningún humano podría hacerlo. Pero en lo que se refiere a contar chistes y hacer reír la inteligencia artificial es incapaz. Aún nos queda un largo camino por delante, porque el lenguaje natural es la forma en la que los humanos se comunican. Durante miles de años de historia hemos usado el lenguaje para que nos comprendan y nos crean. Y esto, junto con la complejidad y la belleza de la lengua, está muy lejos de ser alcanzable. Pero creo que sus funciones comerciales en los próximos tres años serán infinitas.

42:40
David. Hola, doctor Lee. Soy David Vivancos. Mi pregunta es: «¿Cómo ve usted la transición que estamos llevando desde la inteligencia artificial general hacia la superinteligencia?».

42:50
Kai-Fu Lee. Primero, definiré esos términos. La inteligencia artificial tiene tres niveles. La inteligencia artificial débil, que en un campo aislado, como el reconocimiento de voz, los préstamos, Amazon… es muy eficiente. Después, está la inteligencia artificial general, que consiste en alcanzar el potencial humano en cualquier aspecto. Y luego, la superinteligencia. Es tan potente que supera la inteligencia humana. Hay distintas opiniones, pero creo que casi todos pensamos que el noventa y nueva coma noventa y nueve por ciento de las aplicaciones comerciales de dentro de diez o quince años serán inteligencia artificial débil. La inteligencia artificial irá mejorando, pero dudo que alcance ese nivel en los próximos diez o quince años. Y el motivo es que, en el desarrollo de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo ha sido el mayor hito. Ha sido un gran avance. Nos ha llevado hasta la inteligencia débil. Pero para llegar a la inteligencia artificial general, tenemos que alcanzar la capacidad de crear, el sentido común, la multidisciplinariedad, la estrategia, la planificación y la comprensión de abstracciones para tener fiabilidad, consciencia propia, percepción y emociones. He hecho una lista con diez cosas que no tenemos ni idea de cómo hacer, desde la inteligencia débil hasta la general. Así que estamos de suerte, porque harán falta diez hitos más antes de que la inteligencia artificial alcance al ser humano. Hemos tardado sesenta años en llegar al «deep learning» o aprendizaje profundo. Los próximos diez hitos podrían llegar antes, pero no en solo diez o quince años. Así que lo más productivo en los próximos quince años será la comercialización, la monetización e inserción de la inteligencia artificial en la industria. El mayor desafío será el empleo y algunos problemas técnicos. Pero la inteligencia artificial general aún tardará un poco. En cincuenta años, mi respuesta habría sido distinta. Los más optimistas piensan que en quince o veinte años veremos el nacimiento de la inteligencia artificial general. Otros dicen que faltan más bien cien años. Algunos, incluso creen que no llegará. Y creo… que no hay pruebas que nos permitan afirmar si llegará en quince, veinticinco, cien años o nunca. No tenemos antecedentes suficientes para predecirlo. Necesitamos hechos históricos, y ahora mismo el único que tenemos es que hemos tardado sesenta años en lograr un hito. No significa que el próximo tarde sesenta más. Pero no sabemos cuándo ocurrirá. Si preguntáramos a los científicos de hace cien años: «¿Pueden volar los humanos?», no habría nada seguro.

46:18

Leonardo Da Vinci habría dicho que sí, pero habría esperado otra cosa. Algunos lo considerarían imposible. Se equivocarían. Los más optimistas no tendrían en qué basarse. Pero tendrían razón. También podríamos preguntarles: «¿Se logrará el móvil perpetuo?». En este caso, Leonardo Da Vinci habría dicho que sí, y se habría equivocado. Otros habrían dicho que sí o que no, pero hoy en día no parece que vaya a ocurrir. Así que es una pregunta muy especulativa de difícil respuesta. Estoy seguro de que en quince o veinticinco años será complicado. ¿Y la superinteligencia? Para explicar la superinteligencia, hay una teoría… Para mí es una fantasía, y para otros, una teoría. La inteligencia artificial ha avanzado tan rápido que los humanos no llegamos a apreciar la velocidad de su avance. Un día, nos levantaremos, y la inteligencia artificial habrá dominado el mundo. Habrá avanzado tanto que los humanos seremos pusilánimes a los que tolerará existir. Seremos como hormigas, y la inteligencia artificial, como humanos. Según la teoría. Y se basan en la supuesta prueba de que, desde hace cinco años, ha avanzado exponencialmente. Hace cinco años, no servía para nada. Pero hace tres años, superó a todos al Go. Luego, los superó en StarCraft. Luego, en exámenes médicos. Luego, en radiología. Y lo está haciendo a un ritmo exponencial. Esto significa que cualquier avance en un año será mejor que los de los últimos diez. Si seguimos así, en un par de años, la inteligencia artificial nos superará. Seremos como hormigas, y la inteligencia artificial, como el humano. Según este argumento la inteligencia artificial crece mediante saltos exponenciales. Pero en la realidad, esos saltos alcanzarán su máximo exponente cuando se agoten las aplicaciones del aprendizaje profundo. Todos esos saltos se basan en un logro tecnológico, el «deep learning». E irán aumentando. En cinco o diez años veremos miles de aplicaciones del aprendizaje profundo. Pero si no hacemos otro avance significativo y alcanzamos los diez hitos que he dicho, como la percepción y la creatividad… Si no alcanzamos los diez hitos, frenaremos. Esta ola exponencial es un espejismo. No es real. No son más que aplicaciones del aprendizaje profundo. No es una curva exponencial que pueda superar a los humanos. Tengo muy poca fe en ese ascenso de la superinteligencia. Hay pensadores que discrepan conmigo, pero no suelen ser expertos en la materia. Suelen ser filósofos, futuristas, economistas, físicos, pero no expertos. Así que cuando hablo de esos niveles, represento a casi todos los expertos en inteligencia artificial.

50:03
Andreu. Doctor Lee, soy el doctor Andreu Veà. Yo casi diría que la inteligencia artificial es todo aquello que no funciona. ¿Por qué? Cuando teníamos el reconocimiento de matrículas de los coches… antes era inteligencia artificial. Ahora, ya es algo que damos por hecho, ¿no? El reconocimiento de la traducción automática del lenguaje. Antes era magia. Ahora, es algo que tenemos en el día a día. Ya ha dejado de ser inteligencia artificial. Por tanto, ¿cree que la inteligencia artificial es todo aquello que no funciona?

50:35
Kai-Fu Lee. Antes, lo que no funcionaba, era inteligencia artificial. Pero esa idea está cambiando. Es un tema tan actual, que llamamos a todo inteligencia artificial, lo cual también es peligroso. Para que lo entiendan los no familiarizados con ella, yo diría que la inteligencia artificial que funciona actualmente son el aprendizaje automático y el profundo. En campos unidisciplinarios con gran cantidad de datos, toman excelentes decisiones, mejor incluso que nosotros. Pero carecen de rasgos humanos como la creatividad y los sentimientos. Ese es el resumen. Y creo que explica los próximos quince años. Las aplicaciones de la inteligencia artificial desde el aprendizaje automático hasta los negocios, la percepción o los vehículos autónomos. Mucha gente malinterpreta la inteligencia artificial de distintas formas, algunas incluidas en estas preguntas. Pero, en resumen, el principal malentendido es que es como en la ciencia ficción. Tenemos que entender que la ciencia ficción es creativa, imaginativa, pero no realista. Aún tardaremos mucho, si lo hacemos, en alcanzar la sensibilidad, la creatividad y la compasión de la inteligencia general y la superinteligencia que vemos en la ciencia ficción. No os lo creáis. El segundo malentendido es que la inteligencia artificial todavía tardará mucho en llegar y que todavía no está a nuestro alrededor. Debéis saber que cada vez que entráis en una aplicación del móvil o una página web, entráis utilizando inteligencia artificial. Google, Amazon, Facebook y cualquier aplicación de amplio contenido. Ya tiene inteligencia artificial. Ya está aquí. Ya está en muchas aplicaciones de negocios y en internet. Quería dejarlo claro. Y la tercera mayor preocupación por la inteligencia artificial, que está aumentando, es que es mala porque elimina trabajos, creando contenido falso en las «fake news», arremetiendo contra gente y dejándolos de malos. A ellos, les explicaría que la inteligencia artificial se llevará los trabajos monótonos en quince años, pero los humanos nunca hemos querido esos trabajos. No es nuestro propósito. Tenemos que intentar ser mejores humanos. La inteligencia artificial nos obliga a mejorar como humanos. A la preocupación de los problemas de privacidad, imparcialidad o seguridad, confío en que la gente sepa que las nuevas tecnologías siempre presentan problemas. Dadnos tiempo. Solucionaremos los problemas y nos esforzaremos para progresar. Este tema suele ser preocupante. En Estados Unidos, si preguntas si la inteligencia artificial es buena o mala, más del cincuenta por ciento piensa que es más bien mala. Y me parece una desafortunada consecuencia del comportamiento de algunas compañías, de la mala praxis, y del sensacionalismo mediático.

54:30

No podemos culpar a la tecnología. La tecnología es neutral. Y si la naturaleza humana es más buena que mala, le buscaremos más aplicaciones buenas. Como con la electricidad. Tiene muchos usos buenos, pero también algunos malos. Internet tiene muchos usos buenos, pero también malos. Así que deberíamos culpar menos a la tecnología. Cualquier cosa mala que haya pasado con la inteligencia artificial es culpa de quien la haya usado con un mal fin. Tenemos que regular penas para esto. Necesitamos herramientas para ayudar a los desarrolladores a crear mejores aplicaciones. Necesitamos apoyo al consumidor. Tenemos que decir cuándo la inteligencia artificial no lo está haciendo bien. Pero no pongamos todos los huevos en la misma cesta. Si vemos algo malo, no culpemos y despreciemos a la tecnología. No olvidemos que, aunque Google, Facebook o Amazon tengan problemas, hacen nuestras vidas más productivas, eficientes y divertidas. Y si nos deshacemos de la inteligencia artificial, dejarán de funcionar. Así que espero que la gente sea objetiva y le dé una oportunidad. Creo que, en cinco años, estos problemas serán mucho menos graves. Y la inteligencia artificial terminará siendo comparada con la electricidad e Internet, como la creadora de un cambio positivo. No porque sea positiva en sí. No es más que tecnología. Pero el ser humano es bueno. Hacemos más cosas buenas que malas. Solucionaremos los problemas de la inteligencia artificial, y será tan positiva y útil como la electricidad e Internet. Muchas gracias por vuestro tiempo. Ha sido un placer responder a vuestras geniales preguntas. Muchas gracias. Gracias.