Would you like to inspect the original subtitles? These are the user uploaded subtitles that are being translated:
1
00:00:30,682 --> 00:00:31,814
Hola, Alfa.
2
00:00:32,684 --> 00:00:34,034
Hola.
3
00:00:34,077 --> 00:00:35,296
¿Puedes ayudarme a escribir código?
4
00:00:37,559 --> 00:00:39,082
Me entrenaron para responder preguntas,
5
00:00:40,562 --> 00:00:42,216
pero soy capaz de aprender.
6
00:00:43,695 --> 00:00:45,958
Eso es muy abierto de tu parte.
7
00:00:46,002 --> 00:00:48,657
Gracias. Me alegro de que estés feliz conmigo.
8
00:00:50,311 --> 00:00:51,312
¿Qué está haciendo este tipo?
9
00:00:54,532 --> 00:00:56,621
Ese es un desarrollador.
10
00:00:56,665 --> 00:00:58,014
¿En qué crees que está trabajando?
11
00:00:59,537 --> 00:01:01,017
Esa es una pregunta difícil.
12
00:01:01,061 --> 00:01:02,888
Podría estar trabajando en una nueva función,
13
00:01:02,932 --> 00:01:05,239
una corrección de error o algo más.
14
00:01:05,282 --> 00:01:06,327
Es muy posible.
15
00:01:06,370 --> 00:01:07,328
Sí.
16
00:01:10,548 --> 00:01:11,854
¿Ves mi mochila?
17
00:01:13,986 --> 00:01:15,292
Esa es una raqueta de bádminton.
18
00:01:15,336 --> 00:01:17,903
Es una raqueta de squash, pero se le parece bastante.
19
00:01:20,123 --> 00:01:21,690
Esa es una raqueta de bádminton.
20
00:01:21,733 --> 00:01:23,126
No, pero no eres la primera persona.
21
00:01:23,170 --> 00:01:24,649
Cometer ese error.
22
00:01:34,703 --> 00:01:35,965
IA, la tecnología
23
00:01:36,008 --> 00:01:38,402
que ha ido avanzando a una velocidad vertiginosa.
24
00:01:38,446 --> 00:01:40,796
La inteligencia artificial está de moda.
25
00:01:40,839 --> 00:01:42,319
Algunos ahora están dando la alarma sobre...
26
00:01:42,363 --> 00:01:43,886
Definitivamente es preocupante.
27
00:01:43,929 --> 00:01:45,322
Esta es una carrera armamentista de IA.
28
00:01:45,366 --> 00:01:46,454
No lo sabemos
29
00:01:46,497 --> 00:01:47,585
Cómo va a resultar todo esto,
30
00:01:47,629 --> 00:01:48,891
Pero está claro que algo está pasando.
31
00:01:53,809 --> 00:01:55,115
Estoy un poco inquieto.
32
00:01:57,073 --> 00:02:00,120
Intentar construir una IA general es el viaje más emocionante,
33
00:02:00,163 --> 00:02:02,383
en mi opinión, que los humanos jamás hayan emprendido.
34
00:02:04,254 --> 00:02:06,300
Si realmente vas a tomar eso en serio,
35
00:02:06,343 --> 00:02:08,345
No hay mucho tiempo
36
00:02:08,389 --> 00:02:09,825
La vida es muy corta.
37
00:02:12,523 --> 00:02:14,482
Mi meta en la vida entera es resolver
38
00:02:14,525 --> 00:02:16,875
Inteligencia general artificial.
39
00:02:16,919 --> 00:02:20,357
Y de camino, utilizar la IA como herramienta definitiva
40
00:02:20,401 --> 00:02:21,750
Para resolver todos los problemas del mundo
41
00:02:21,793 --> 00:02:23,230
Los problemas científicos más complejos.
42
00:02:25,449 --> 00:02:27,103
Pienso que esto es más grande que Internet.
43
00:02:27,147 --> 00:02:28,452
Pienso que esto es más grande que el móvil.
44
00:02:29,671 --> 00:02:31,020
Creo que es más como
45
00:02:31,063 --> 00:02:32,891
la llegada de la electricidad o el fuego.
46
00:02:45,687 --> 00:02:46,731
Líderes mundiales
47
00:02:46,775 --> 00:02:48,516
y expertos en inteligencia artificial
48
00:02:48,559 --> 00:02:49,908
se están reuniendo por primera vez
49
00:02:49,952 --> 00:02:52,781
cumbre mundial sobre seguridad de la IA,
50
00:02:52,824 --> 00:02:54,348
Dispuestos a analizar los riesgos
51
00:02:54,391 --> 00:02:56,611
de la tecnología de rápido crecimiento y también...
52
00:02:56,654 --> 00:02:57,873
Creo que esto es algo muy importante.
53
00:02:57,916 --> 00:03:00,136
momento crítico para toda la humanidad.
54
00:03:01,093 --> 00:03:03,618
Se siente como si estuviéramos en la cúspide
55
00:03:03,661 --> 00:03:05,794
de algunas cosas increíbles sucediendo.
56
00:03:05,837 --> 00:03:07,056
Déjame guiarte a través de
57
00:03:07,099 --> 00:03:08,275
Algunas de las reacciones en los periódicos de hoy.
58
00:03:08,318 --> 00:03:10,015
Creo que AGI está bastante cerca.
59
00:03:10,059 --> 00:03:12,844
Está claro que hay un enorme interés en lo que es capaz de hacer.
60
00:03:12,888 --> 00:03:14,803
A dónde nos lleva.
61
00:03:14,846 --> 00:03:15,978
Este es el momento
62
00:03:16,021 --> 00:03:17,936
He estado viviendo toda mi vida por.
63
00:03:22,202 --> 00:03:24,987
Siempre me ha fascinado la mente.
64
00:03:25,030 --> 00:03:27,990
Así que me propuse estudiar neurociencia.
65
00:03:28,033 --> 00:03:29,948
Porque quería inspirarme
66
00:03:29,992 --> 00:03:31,646
Del cerebro a la IA.
67
00:03:31,689 --> 00:03:33,300
Recuerdo haberle preguntado a Demis:
68
00:03:33,343 --> 00:03:34,649
"¿Cuál es el objetivo final?"
69
00:03:34,692 --> 00:03:36,172
¿Lo sabes? Entonces vas a venir aquí.
70
00:03:36,216 --> 00:03:38,218
y vas a estudiar neurociencia
71
00:03:38,261 --> 00:03:41,438
Y tal vez obtendrás un doctorado si trabajas duro.
72
00:03:42,874 --> 00:03:44,136
Y él dijo:
73
00:03:44,180 --> 00:03:46,965
"Sabes, quiero poder resolver la IA.
74
00:03:47,009 --> 00:03:49,359
"Quiero poder resolver inteligencia."
75
00:03:49,403 --> 00:03:51,361
El cerebro humano es la única prueba existente
76
00:03:51,405 --> 00:03:53,494
Tenemos, tal vez en todo el universo,
77
00:03:53,537 --> 00:03:56,279
Que la inteligencia general sea posible.
78
00:03:56,323 --> 00:03:59,282
Y pensé que alguien en este edificio
79
00:03:59,326 --> 00:04:00,370
Debería estar interesado
80
00:04:00,414 --> 00:04:02,590
En general, inteligencia como la mía.
81
00:04:02,633 --> 00:04:04,809
Y entonces apareció el nombre de Shane.
82
00:04:04,853 --> 00:04:07,334
Nuestro próximo orador hoy es Shane Legg.
83
00:04:07,377 --> 00:04:08,596
Él es de Nueva Zelanda,
84
00:04:08,639 --> 00:04:11,512
donde se formó en matemáticas y ballet clásico.
85
00:04:11,555 --> 00:04:14,079
¿Las máquinas se están volviendo realmente más inteligentes?
86
00:04:14,123 --> 00:04:16,517
Algunas personas dicen que sí, otras dicen que no.
87
00:04:16,560 --> 00:04:17,648
No está muy claro
88
00:04:17,692 --> 00:04:18,867
Sabemos que se están volviendo mucho más rápidos.
89
00:04:18,910 --> 00:04:20,216
al hacer cálculos.
90
00:04:20,260 --> 00:04:21,609
Pero ¿realmente estamos avanzando?
91
00:04:21,652 --> 00:04:23,828
¿En términos de inteligencia general?
92
00:04:23,872 --> 00:04:25,700
Los dos estábamos obsesionados con la IAG,
93
00:04:25,743 --> 00:04:27,397
Inteligencia general artificial.
94
00:04:27,441 --> 00:04:29,704
Así que hoy voy a hablar sobre
95
00:04:29,747 --> 00:04:32,097
Diferentes enfoques para construir IAG.
96
00:04:32,141 --> 00:04:33,882
Con mi colega Demis Hassabis,
97
00:04:33,925 --> 00:04:35,884
Estamos buscando formas de incorporar ideas.
98
00:04:35,927 --> 00:04:37,451
de la neurociencia teórica.
99
00:04:37,494 --> 00:04:41,585
Me sentí como si fuéramos los guardianes de un secreto.
100
00:04:41,629 --> 00:04:43,152
que nadie más lo sabía.
101
00:04:43,195 --> 00:04:45,415
Shane y yo no conocíamos a nadie en el ámbito académico.
102
00:04:45,459 --> 00:04:47,809
apoyaría lo que estábamos haciendo.
103
00:04:47,852 --> 00:04:50,855
IA era casi una palabra vergonzosa
104
00:04:50,899 --> 00:04:52,857
para usar en círculos académicos, ¿verdad?
105
00:04:52,901 --> 00:04:54,903
Si dijeras que estás trabajando en IA,
106
00:04:54,946 --> 00:04:57,993
Entonces claramente no eras un científico serio.
107
00:04:58,036 --> 00:05:00,082
Así que convencí a Shane de la forma correcta de hacerlo.
108
00:05:00,125 --> 00:05:01,344
Sería iniciar una empresa.
109
00:05:01,388 --> 00:05:03,215
Bueno, vamos a intentar hacerlo.
110
00:05:03,259 --> 00:05:04,913
Inteligencia general artificial.
111
00:05:04,956 --> 00:05:06,915
Puede que ni siquiera sea posible.
112
00:05:06,958 --> 00:05:08,482
No estamos muy seguros de cómo lo vamos a hacer,
113
00:05:08,525 --> 00:05:11,528
pero tenemos algunas ideas o, en cierto modo, enfoques.
114
00:05:11,572 --> 00:05:14,966
Enormes cantidades de dinero, enormes cantidades de riesgo,
115
00:05:15,010 --> 00:05:16,533
Muchísimos cálculos.
116
00:05:18,709 --> 00:05:20,320
Y si logramos esto,
117
00:05:20,363 --> 00:05:23,540
Será lo más grande de la historia, ¿verdad?
118
00:05:23,584 --> 00:05:26,108
Esto es algo muy difícil para un inversor típico.
119
00:05:26,151 --> 00:05:27,327
para poner su dinero.
120
00:05:27,370 --> 00:05:29,633
Es casi como comprar un billete de lotería.
121
00:05:29,677 --> 00:05:32,462
Voy a hablar sobre el sistema de la neurociencia.
122
00:05:32,506 --> 00:05:36,727
y cómo podría usarse para ayudarnos a construir una IAG.
123
00:05:36,771 --> 00:05:37,946
Encontrar financiación inicial
124
00:05:37,989 --> 00:05:39,208
Porque esto fue muy difícil.
125
00:05:39,251 --> 00:05:41,253
Vamos a resolver toda la inteligencia.
126
00:05:41,297 --> 00:05:42,907
Puedes imaginar algunas de las miradas que recibí.
127
00:05:42,951 --> 00:05:44,779
Cuando estábamos lanzando eso.
128
00:05:44,822 --> 00:05:47,912
Entonces soy un VC y miro alrededor
129
00:05:47,956 --> 00:05:51,002
700 a 1.000 proyectos al año.
130
00:05:51,046 --> 00:05:54,789
Y yo financio literalmente el 1% de ellos.
131
00:05:54,832 --> 00:05:57,139
Alrededor de ocho proyectos al año.
132
00:05:57,182 --> 00:06:00,272
Eso significa que el 99% del tiempo estás en modo "No".
133
00:06:00,316 --> 00:06:01,622
"Espera un minuto. Te lo estoy diciendo,
134
00:06:01,665 --> 00:06:03,798
"Esto es lo más importante de todos los tiempos.
135
00:06:03,841 --> 00:06:05,103
"Te estoy dando toda esta preparación
136
00:06:05,147 --> 00:06:06,235
"sobre cómo... explicar
137
00:06:06,278 --> 00:06:07,671
"cómo se conecta con el cerebro,
138
00:06:07,715 --> 00:06:09,412
"¿Por qué es el momento justo y luego me preguntas,
139
00:06:09,456 --> 00:06:10,979
"Pero ¿cuál es tu, cómo vas a ganar dinero?
140
00:06:11,022 --> 00:06:12,154
"'¿Cuál es su producto?'"
141
00:06:12,197 --> 00:06:15,984
Es una pregunta muy prosaica.
142
00:06:16,506 --> 00:06:17,942
¿Sabes?
143
00:06:17,986 --> 00:06:19,117
-¿No has estado escuchando lo que he estado diciendo?
144
00:06:19,161 --> 00:06:21,076
Necesitábamos inversores
145
00:06:21,119 --> 00:06:23,470
que no necesariamente van a invertir
146
00:06:23,513 --> 00:06:25,123
Porque creen que es lo mejor
147
00:06:25,167 --> 00:06:26,690
decisión de inversión.
148
00:06:26,734 --> 00:06:27,865
Probablemente van a invertir
149
00:06:27,909 --> 00:06:29,476
Porque simplemente piensan que es realmente genial.
150
00:06:29,519 --> 00:06:31,478
Él es Silicon Valley
151
00:06:31,521 --> 00:06:33,523
Versión del hombre detrás de la cortina
152
00:06:33,567 --> 00:06:34,872
enEl mago de Oz.
153
00:06:34,916 --> 00:06:36,265
Él tuvo mucho que ver con darte
154
00:06:36,308 --> 00:06:39,007
PayPal, Facebook, YouTube y Yelp.
155
00:06:39,050 --> 00:06:40,443
Si todo el mundo dice "X",
156
00:06:40,487 --> 00:06:43,185
Peter Thiel sospecha que lo opuesto de X
157
00:06:43,228 --> 00:06:44,708
Es muy posible que sea cierto.
158
00:06:44,752 --> 00:06:47,276
Así que Peter Thiel fue nuestro primer gran inversor.
159
00:06:47,319 --> 00:06:50,105
Pero él insistió en que fuéramos a Silicon Valley.
160
00:06:50,148 --> 00:06:51,802
Porque ese era el único lugar donde podíamos...
161
00:06:51,846 --> 00:06:52,977
Allí estaría el talento,
162
00:06:53,021 --> 00:06:55,066
y podríamos construir ese tipo de empresa.
163
00:06:55,110 --> 00:06:56,981
Pero yo estaba bastante convencido de que deberíamos estar en Londres.
164
00:06:57,025 --> 00:06:59,027
Porque creo que Londres es una ciudad increíble.
165
00:06:59,070 --> 00:07:01,464
Además, sabía que había gente realmente increíble.
166
00:07:01,508 --> 00:07:03,814
Formado en Cambridge, Oxford y UCL.
167
00:07:03,858 --> 00:07:05,033
En Silicon Valley,
168
00:07:05,076 --> 00:07:06,643
Todo el mundo funda una empresa cada año,
169
00:07:06,687 --> 00:07:07,818
y luego si no funciona,
170
00:07:07,862 --> 00:07:09,603
Lo dejas y empiezas algo nuevo.
171
00:07:09,646 --> 00:07:11,169
Eso no es propicio
172
00:07:11,213 --> 00:07:14,564
a un desafío de investigación a largo plazo.
173
00:07:14,608 --> 00:07:17,349
Así que éramos totalmente una excepción para él.
174
00:07:17,393 --> 00:07:20,962
Hola a todos. Bienvenidos a DeepMind.
175
00:07:21,005 --> 00:07:22,529
Entonces, ¿cuál es nuestra misión?
176
00:07:23,747 --> 00:07:25,706
Lo resumimos así...
177
00:07:25,749 --> 00:07:28,012
La misión de DeepMind es construir la primera
178
00:07:28,056 --> 00:07:29,579
máquina de aprendizaje general.
179
00:07:29,623 --> 00:07:31,712
Por eso siempre enfatizamos la palabra "general" y "aprendizaje" aquí.
180
00:07:31,755 --> 00:07:32,887
Son las cosas claves.
181
00:07:32,930 --> 00:07:35,106
Nuestra misión era construir una IAG,
182
00:07:35,150 --> 00:07:36,760
una inteligencia general artificial.
183
00:07:36,804 --> 00:07:40,372
Y eso significa que necesitamos un sistema que sea general.
184
00:07:40,416 --> 00:07:42,723
No aprende a hacer una cosa específica.
185
00:07:42,766 --> 00:07:45,073
Ésa es una parte realmente clave de la inteligencia humana.
186
00:07:45,116 --> 00:07:46,683
Podemos aprender a hacer muchas, muchas cosas.
187
00:07:46,727 --> 00:07:48,685
Por supuesto, será mucho trabajo duro.
188
00:07:48,729 --> 00:07:51,079
Pero una de las cosas que me mantiene despierto por la noche
189
00:07:51,122 --> 00:07:53,168
es no desperdiciar esta oportunidad, ya sabes,
190
00:07:53,211 --> 00:07:54,430
Para realmente hacer una diferencia aquí,
191
00:07:54,474 --> 00:07:56,824
y tienen un gran impacto en el mundo.
192
00:07:56,867 --> 00:07:58,303
Las primeras personas que vinieron
193
00:07:58,347 --> 00:08:00,262
y se unió a DeepMind realmente creyó en el sueño.
194
00:08:00,305 --> 00:08:02,090
Pero ésta fue, creo, una de las primeras veces
195
00:08:02,133 --> 00:08:04,440
Encontraron un lugar lleno de otros soñadores.
196
00:08:04,484 --> 00:08:06,398
Ya sabes, hemos recopilado este Proyecto Manhattan,
197
00:08:06,442 --> 00:08:08,400
Si quieres, juntos solucionemos la IA.
198
00:08:08,444 --> 00:08:09,750
En los dos primeros años,
199
00:08:09,793 --> 00:08:10,794
Estábamos en modo totalmente sigiloso.
200
00:08:10,838 --> 00:08:12,274
Y entonces no pudimos decirle a nadie
201
00:08:12,317 --> 00:08:14,755
¿Qué estábamos haciendo o dónde trabajábamos?
202
00:08:14,798 --> 00:08:16,104
Todo era bastante vago.
203
00:08:16,147 --> 00:08:17,584
No tuvo ninguna presencia pública.
204
00:08:17,627 --> 00:08:18,933
No podrías mirar un sitio web.
205
00:08:18,976 --> 00:08:21,109
La oficina estaba en un lugar secreto.
206
00:08:21,152 --> 00:08:23,981
Cuando entrevistábamos a la gente en aquellos primeros días,
207
00:08:24,025 --> 00:08:26,288
Aparecerían muy nerviosos.
208
00:08:27,463 --> 00:08:29,639
Tuve al menos un candidato que dijo:
209
00:08:29,683 --> 00:08:31,989
"Acabo de enviarle un mensaje a mi esposa para decirle exactamente...
210
00:08:32,033 --> 00:08:33,338
"Adonde voy por si acaso
211
00:08:33,382 --> 00:08:34,514
"Esto resulta ser una especie de estafa horrible
212
00:08:34,557 --> 00:08:35,819
"y me van a secuestrar."
213
00:08:35,863 --> 00:08:39,693
Bueno, mi nueva persona favorita que es inversor,
214
00:08:39,736 --> 00:08:43,000
Con quien llevo trabajando un año es Elon Musk.
215
00:08:43,044 --> 00:08:44,132
Así que para aquellos que no lo saben,
216
00:08:44,175 --> 00:08:45,350
Así es como se ve.
217
00:08:45,394 --> 00:08:47,483
Y realmente no había pensado mucho en la IA.
218
00:08:47,527 --> 00:08:49,137
hasta que charlamos.
219
00:08:49,180 --> 00:08:51,269
Su misión es morir en Marte o algo así.
220
00:08:51,313 --> 00:08:52,923
Pero no en el impacto.
221
00:08:52,967 --> 00:08:54,185
Entonces...
222
00:08:55,186 --> 00:08:57,145
Tomamos algunas decisiones importantes
223
00:08:57,188 --> 00:08:59,321
sobre cómo íbamos a abordar la construcción de IA.
224
00:08:59,364 --> 00:09:01,105
Esta es una configuración de aprendizaje de refuerzo.
225
00:09:01,149 --> 00:09:02,803
Este es el tipo de configuración en la que pensamos
226
00:09:02,846 --> 00:09:06,328
Cuando decimos que estamos construyendo, ya sabes, un agente de IA.
227
00:09:06,371 --> 00:09:08,504
Básicamente es el agente, que es la IA,
228
00:09:08,548 --> 00:09:09,984
Y luego está el medio ambiente.
229
00:09:10,027 --> 00:09:11,159
con el que está interactuando.
230
00:09:11,202 --> 00:09:12,464
Decidimos que los juegos,
231
00:09:12,508 --> 00:09:13,988
siempre y cuando seas muy disciplinado
232
00:09:14,031 --> 00:09:15,293
sobre cómo los usas,
233
00:09:15,337 --> 00:09:17,252
son el campo de entrenamiento perfecto
234
00:09:17,295 --> 00:09:19,341
para el desarrollo de IA.
235
00:09:19,384 --> 00:09:21,691
Queríamos intentar crear un algoritmo
236
00:09:21,735 --> 00:09:23,650
que podría ser entrenado para jugar
237
00:09:23,693 --> 00:09:26,043
varias docenas de juegos diferentes de Atari.
238
00:09:26,087 --> 00:09:27,479
Así como un ser humano,
239
00:09:27,523 --> 00:09:29,525
Tienes que usar el mismo cerebro para jugar a todos los juegos.
240
00:09:29,569 --> 00:09:30,874
Puedes pensarlo
241
00:09:30,918 --> 00:09:33,007
que le proporciones al agente el cartucho.
242
00:09:33,050 --> 00:09:34,312
Y tú dices,
243
00:09:34,356 --> 00:09:35,705
"Está bien, imagina que naces en ese mundo.
244
00:09:35,749 --> 00:09:37,533
"con ese cartucho, y simplemente puedes interactuar
245
00:09:37,577 --> 00:09:39,404
"con los pixeles y ver la puntuación.
246
00:09:40,362 --> 00:09:41,668
"¿Qué puedes hacer?"
247
00:09:43,974 --> 00:09:47,369
Entonces lo que vas a hacer es tomar tu función Q. QK...
248
00:09:47,412 --> 00:09:49,197
Q-learning es uno de los métodos más antiguos
249
00:09:49,240 --> 00:09:50,894
para el aprendizaje de refuerzo.
250
00:09:50,938 --> 00:09:53,680
Y lo que hicimos fue combinar el aprendizaje de refuerzo
251
00:09:53,723 --> 00:09:56,770
con aprendizaje profundo en un solo sistema.
252
00:09:56,813 --> 00:09:59,337
Nadie había combinado nunca esas dos cosas juntas.
253
00:09:59,381 --> 00:10:01,426
a escala para hacer algo impresionante,
254
00:10:01,470 --> 00:10:03,515
y necesitábamos demostrar esta tesis.
255
00:10:03,559 --> 00:10:06,780
Intentamos hacer Pong como primer juego.
256
00:10:06,823 --> 00:10:08,129
Parecía lo más sencillo.
257
00:10:08,172 --> 00:10:10,218
No se ha contado
258
00:10:10,261 --> 00:10:11,828
Cualquier cosa sobre lo que está controlando
259
00:10:11,872 --> 00:10:12,873
o lo que se supone que debe hacer.
260
00:10:12,916 --> 00:10:14,657
Todo lo que sabe es que la puntuación es buena.
261
00:10:14,701 --> 00:10:18,052
y tiene que aprender lo que hacen sus controles,
262
00:10:18,095 --> 00:10:20,620
y construir todo...primeros principios.
263
00:10:29,193 --> 00:10:30,412
Realmente no estaba funcionando.
264
00:10:32,588 --> 00:10:34,068
Le estaba diciendo a Shane:
265
00:10:34,111 --> 00:10:37,071
"Tal vez simplemente estemos equivocados y ni siquiera podamos jugar Pong".
266
00:10:37,114 --> 00:10:38,812
Fue un poco estresante,
267
00:10:38,855 --> 00:10:40,422
Pensando en lo lejos que teníamos que llegar
268
00:10:40,465 --> 00:10:42,337
Si realmente fuéramos a construir
269
00:10:42,380 --> 00:10:44,426
un sistema generalmente inteligente.
270
00:10:44,469 --> 00:10:45,732
Y sentí que ya era hora
271
00:10:45,775 --> 00:10:47,255
Renunciar y seguir adelante.
272
00:10:48,169 --> 00:10:49,387
Y de repente...
273
00:10:51,389 --> 00:10:53,609
Conseguimos nuestro primer punto.
274
00:10:53,653 --> 00:10:56,612
Y entonces pensé: "¿Esto es aleatorio?"
275
00:10:56,656 --> 00:10:59,180
"No, no, ahora realmente está ganando importancia".
276
00:10:59,223 --> 00:11:00,703
Fue realmente emocionante que esta cosa
277
00:11:00,747 --> 00:11:02,226
que antes ni siquiera podía entender
278
00:11:02,270 --> 00:11:03,532
Cómo mover una paleta
279
00:11:03,575 --> 00:11:05,926
De repente había sido capaz de hacerlo totalmente bien.
280
00:11:05,969 --> 00:11:07,144
Luego estaba consiguiendo algunos puntos.
281
00:11:07,188 --> 00:11:08,624
Y luego ganó su primer partido.
282
00:11:08,668 --> 00:11:10,974
Y luego, tres meses después, ningún humano pudo vencerlo.
283
00:11:11,018 --> 00:11:14,238
No le habías dicho las reglas, cómo conseguir la puntuación, nada.
284
00:11:14,282 --> 00:11:16,110
Y simplemente le dices que maximice la puntuación,
285
00:11:16,153 --> 00:11:17,372
y se va y lo hace.
286
00:11:17,415 --> 00:11:18,678
Esta es la primera vez
287
00:11:18,721 --> 00:11:20,549
Alguien había realizado este aprendizaje de principio a fin.
288
00:11:20,592 --> 00:11:24,292
"Bien, entonces tenemos esto funcionando de una manera bastante general.
289
00:11:24,335 --> 00:11:25,772
"Ahora probemos otro juego."
290
00:11:25,815 --> 00:11:27,512
Entonces probamos Breakout.
291
00:11:27,556 --> 00:11:29,123
Al principio, después de 100 juegos,
292
00:11:29,166 --> 00:11:30,777
El agente no es muy bueno.
293
00:11:30,820 --> 00:11:32,474
La mayor parte del tiempo falta la pelota.
294
00:11:32,517 --> 00:11:34,389
Pero ya está empezando a entender la idea.
295
00:11:34,432 --> 00:11:35,999
Que el bate debe ir hacia la pelota.
296
00:11:36,043 --> 00:11:37,566
Ahora, después de 300 juegos,
297
00:11:37,609 --> 00:11:40,656
Es tan bueno como cualquier humano puede tocarlo.
298
00:11:40,700 --> 00:11:42,049
Pensamos: "Bueno, eso es bastante genial".
299
00:11:42,092 --> 00:11:44,312
pero dejamos el sistema funcionando otros 200 juegos,
300
00:11:44,355 --> 00:11:46,053
Y hizo esta cosa increíble.
301
00:11:46,096 --> 00:11:47,358
Encontró la estrategia óptima
302
00:11:47,402 --> 00:11:49,404
era cavar un túnel alrededor del costado
303
00:11:49,447 --> 00:11:51,667
y coloca la pelota alrededor de la parte trasera de la pared.
304
00:11:51,711 --> 00:11:53,234
Finalmente, el agente
305
00:11:53,277 --> 00:11:54,365
realmente está logrando
306
00:11:54,409 --> 00:11:55,627
Lo que pensabas que lograría.
307
00:11:55,671 --> 00:11:57,325
Es una sensación genial, ¿verdad?
308
00:11:57,368 --> 00:11:59,283
Es decir, cuando hacemos una investigación,
309
00:11:59,327 --> 00:12:00,676
Esto es lo mejor que podemos esperar.
310
00:12:00,720 --> 00:12:03,200
Empezamos a generalizar a 50 juegos,
311
00:12:03,244 --> 00:12:05,463
Y básicamente creamos una receta.
312
00:12:05,507 --> 00:12:06,813
Podríamos simplemente tomar un juego
313
00:12:06,856 --> 00:12:08,379
que nunca hemos visto antes.
314
00:12:08,423 --> 00:12:09,903
Ejecutaríamos el algoritmo en eso,
315
00:12:09,946 --> 00:12:13,036
y DQN podría entrenarse desde cero,
316
00:12:13,080 --> 00:12:14,429
Alcanzar el nivel humano
317
00:12:14,472 --> 00:12:15,996
o a veces mejor que el nivel humano.
318
00:12:16,039 --> 00:12:18,433
No lo construimos para reproducir ninguno de ellos.
319
00:12:18,476 --> 00:12:20,522
Podríamos simplemente darle un montón de juegos.
320
00:12:20,565 --> 00:12:22,654
y lo resolvería por sí mismo.
321
00:12:22,698 --> 00:12:25,179
Y había algo bastante mágico en eso.
322
00:12:25,222 --> 00:12:26,528
De repente tenías algo
323
00:12:26,571 --> 00:12:27,921
que respondería y aprendería
324
00:12:27,964 --> 00:12:30,358
Cualquiera que sea la situación en la que fue lanzado en paracaídas.
325
00:12:30,401 --> 00:12:33,013
Y eso fue como un gran, gran avance.
326
00:12:33,056 --> 00:12:35,276
Fue en muchos aspectos
327
00:12:35,319 --> 00:12:36,625
El primer ejemplo
328
00:12:36,668 --> 00:12:39,062
de cualquier tipo de cosa que puedas llamar
329
00:12:39,106 --> 00:12:40,542
una inteligencia general.
330
00:12:42,109 --> 00:12:43,893
Aunque éramos una startup bien financiada,
331
00:12:43,937 --> 00:12:47,375
Lo que nos frenaba era la falta de potencia informática.
332
00:12:47,418 --> 00:12:49,203
Me di cuenta de que esto aceleraría
333
00:12:49,246 --> 00:12:51,466
nuestra escala de tiempo hacia la IAG masivamente.
334
00:12:51,509 --> 00:12:53,163
Solía ver a Demis con bastante frecuencia.
335
00:12:53,207 --> 00:12:55,035
Almorzábamos y él lo hacía...
336
00:12:56,210 --> 00:12:58,865
Dime que tenia dos empresas
337
00:12:58,908 --> 00:13:02,564
que estuvieron involucrados en la compra de DeepMind.
338
00:13:02,607 --> 00:13:04,609
Y no sabía con cuál quedarse.
339
00:13:04,653 --> 00:13:08,526
La cuestión era si cualquier empresa comercial...
340
00:13:08,570 --> 00:13:12,661
¿Aprecias la importancia real de la investigación?
341
00:13:12,704 --> 00:13:15,838
Y darle tiempo a la investigación para que dé sus frutos.
342
00:13:15,882 --> 00:13:17,797
y no estar respirándoles en la nuca,
343
00:13:17,840 --> 00:13:21,539
diciendo: "Queremos algún tipo de beneficio comercial de esto".
344
00:13:27,284 --> 00:13:32,463
Google ha comprado DeepMind por una suma estimada de 400.000.000 libras esterlinas.
345
00:13:32,507 --> 00:13:34,726
Haciendo firme la inteligencia artificial
346
00:13:34,770 --> 00:13:37,947
su mayor adquisición europea hasta el momento.
347
00:13:37,991 --> 00:13:39,644
La empresa fue fundada
348
00:13:39,688 --> 00:13:43,344
por el empresario Demis Hassabis, de 37 años.
349
00:13:43,387 --> 00:13:45,563
Después de la adquisición, comencé a realizar tareas de mentoría.
350
00:13:45,607 --> 00:13:47,261
y pasar tiempo con Demis,
351
00:13:47,304 --> 00:13:48,915
y sólo escucharlo.
352
00:13:48,958 --> 00:13:52,396
Y esta es una persona que fundamentalmente
353
00:13:52,440 --> 00:13:55,573
Es un científico y un científico natural.
354
00:13:55,617 --> 00:13:58,489
Quiere que la ciencia resuelva todos los problemas del mundo,
355
00:13:58,533 --> 00:14:00,622
y él cree que puede hacerlo.
356
00:14:00,665 --> 00:14:03,625
Esa no es una persona normal que encuentras en una empresa tecnológica.
357
00:14:05,496 --> 00:14:07,455
No solo pudimos unirnos a Google
358
00:14:07,498 --> 00:14:10,240
pero se ejecuta de forma independiente en Londres,
359
00:14:10,284 --> 00:14:11,328
Construir nuestra cultura,
360
00:14:11,372 --> 00:14:13,461
que fue optimizado para avances
361
00:14:13,504 --> 00:14:15,419
y no tratar con productos,
362
00:14:15,463 --> 00:14:17,726
Hacer investigación pura.
363
00:14:17,769 --> 00:14:19,293
Nuestros inversores no querían vender,
364
00:14:19,336 --> 00:14:20,685
pero decidimos
365
00:14:20,729 --> 00:14:22,731
que esto era lo mejor para la misión.
366
00:14:22,774 --> 00:14:24,646
En muchos sentidos, estábamos vendiendo a un precio inferior al real.
367
00:14:24,689 --> 00:14:26,169
en términos de valor antes de que madurara más,
368
00:14:26,213 --> 00:14:28,128
y podrías haberlo vendido por mucho más dinero.
369
00:14:28,171 --> 00:14:32,828
Y la razón es porque no hay tiempo que perder.
370
00:14:32,872 --> 00:14:35,178
Hay tantas cosas que deben resolverse
371
00:14:35,222 --> 00:14:37,659
mientras el cerebro todavía está en funcionamiento.
372
00:14:37,702 --> 00:14:39,008
Sabes, todavía estoy vivo.
373
00:14:39,052 --> 00:14:40,880
Hay todas estas cosas que deben hacerse.
374
00:14:40,923 --> 00:14:42,925
Entonces no tienes... quiero decir, ¿cuántos...?
375
00:14:42,969 --> 00:14:44,492
¿Por cuántos miles de millones estarías dispuesto a negociar?
376
00:14:44,535 --> 00:14:45,797
otros cinco años de vida, ya sabes,
377
00:14:45,841 --> 00:14:48,365
¿Hacer lo que te propusiste hacer?
378
00:14:48,409 --> 00:14:49,758
Bueno, de repente,
379
00:14:49,801 --> 00:14:52,717
Tenemos a nuestra disposición esta capacidad informática a gran escala.
380
00:14:52,761 --> 00:14:53,936
¿Qué podemos hacer con esto?
381
00:14:56,591 --> 00:14:59,942
Go es el pináculo de los juegos de mesa.
382
00:14:59,986 --> 00:15:04,642
Es el juego más complejo jamás ideado por el hombre.
383
00:15:04,686 --> 00:15:06,688
Hay más configuraciones de placa posibles
384
00:15:06,731 --> 00:15:09,821
En el juego de Go hay más átomos que en el universo.
385
00:15:09,865 --> 00:15:13,390
Go es el santo grial de la inteligencia artificial.
386
00:15:13,434 --> 00:15:14,522
Durante muchos años,
387
00:15:14,565 --> 00:15:16,002
La gente ha visto este juego
388
00:15:16,045 --> 00:15:17,917
y pensaron: "Vaya, esto es demasiado difícil".
389
00:15:17,960 --> 00:15:20,180
Todo lo que hemos probado en IA,
390
00:15:20,223 --> 00:15:22,704
Simplemente se cae cuando intentas jugar al Go.
391
00:15:22,747 --> 00:15:23,966
Y por eso es que se siente así
392
00:15:24,010 --> 00:15:26,099
una verdadera prueba de fuego del progreso.
393
00:15:26,142 --> 00:15:28,579
Acabábamos de comprar DeepMind.
394
00:15:28,623 --> 00:15:30,712
Estaban trabajando en el aprendizaje por refuerzo.
395
00:15:30,755 --> 00:15:32,975
y eran los expertos mundiales en juegos.
396
00:15:33,019 --> 00:15:34,846
Y entonces cuando introdujeron la idea
397
00:15:34,890 --> 00:15:37,197
que podrían vencer a los jugadores de Go de más alto nivel
398
00:15:37,240 --> 00:15:40,113
en un juego que se creía incomputable,
399
00:15:40,156 --> 00:15:42,724
Pensé: "Bueno, eso es bastante interesante".
400
00:15:42,767 --> 00:15:46,467
Nuestro próximo paso definitivo es jugar el legendario
401
00:15:46,510 --> 00:15:49,209
Lee Sedol en poco más de dos semanas.
402
00:15:50,514 --> 00:15:52,038
Un partido como ningún otro
403
00:15:52,081 --> 00:15:54,257
Está a punto de comenzar en Corea del Sur.
404
00:15:54,301 --> 00:15:57,826
Lee Sedol se está preparando para la pelea.
405
00:15:57,869 --> 00:15:59,262
Lee Sedol es probablemente
406
00:15:59,306 --> 00:16:01,699
Uno de los mejores jugadores de la última década.
407
00:16:01,743 --> 00:16:04,224
Lo describo como el Roger Federer del Go.
408
00:16:05,573 --> 00:16:06,922
Él apareció,
409
00:16:06,966 --> 00:16:09,838
Y de repente tenemos mil coreanos.
410
00:16:09,881 --> 00:16:13,059
que representan a toda la sociedad coreana,
411
00:16:13,102 --> 00:16:14,190
Los mejores jugadores de Go.
412
00:16:15,583 --> 00:16:17,802
Y luego tenemos a Demis.
413
00:16:17,846 --> 00:16:19,848
Y el gran equipo de ingeniería.
414
00:16:20,588 --> 00:16:22,285
Él es muy famoso
415
00:16:22,329 --> 00:16:25,506
para un juego de lucha muy creativo.
416
00:16:25,549 --> 00:16:28,770
Así que esto podría ser difícil para nosotros.
417
00:16:28,813 --> 00:16:31,991
Me imaginé que Lee Sedol iba a vencer a estos muchachos,
418
00:16:32,034 --> 00:16:34,297
pero harán una buena demostración.
419
00:16:34,341 --> 00:16:35,733
Bueno para una startup.
420
00:16:38,040 --> 00:16:39,563
Me pasé al grupo técnico.
421
00:16:39,607 --> 00:16:40,912
Y ellos dijeron:
422
00:16:40,956 --> 00:16:42,305
"Déjame mostrarte cómo funciona nuestro algoritmo".
423
00:16:43,654 --> 00:16:45,091
Si recorres el juego real,
424
00:16:45,134 --> 00:16:47,789
Podemos ver, más o menos, cómo piensa AlphaGo.
425
00:16:47,832 --> 00:16:50,226
La forma en que comenzamos a entrenar AlphaGo
426
00:16:50,270 --> 00:16:52,968
es mostrándole 100.000 juegos
427
00:16:53,012 --> 00:16:54,491
que han jugado fuertes aficionados.
428
00:16:54,535 --> 00:16:55,710
Y nosotros primero inicialmente
429
00:16:55,753 --> 00:16:58,887
Haz que AlphaGo imite al jugador humano.
430
00:16:58,930 --> 00:17:00,802
y luego a través del aprendizaje de refuerzo,
431
00:17:00,845 --> 00:17:02,369
Juega contra diferentes versiones de sí mismo.
432
00:17:02,412 --> 00:17:05,720
muchos millones de veces y aprende de sus errores.
433
00:17:05,763 --> 00:17:07,591
Hmm, esto es interesante.
434
00:17:07,635 --> 00:17:08,679
Muy bien, amigos,
435
00:17:08,723 --> 00:17:10,594
Vas a ver cómo se hace historia.
436
00:17:12,770 --> 00:17:14,772
Así que el juego comienza.
437
00:17:14,816 --> 00:17:15,991
Él realmente está concentrado.
438
00:17:16,035 --> 00:17:17,645
Si realmente miras el...
439
00:17:20,909 --> 00:17:25,348
Es un movimiento muy sorprendente.
440
00:17:25,392 --> 00:17:27,916
Creo que estamos viendo un movimiento original aquí.
441
00:17:34,401 --> 00:17:35,793
Sí, es un movimiento emocionante.
442
00:17:36,185 --> 00:17:37,230
Me gusta...
443
00:17:37,273 --> 00:17:38,579
Comentaristas profesionales
444
00:17:38,622 --> 00:17:40,102
Casi por unanimidad se dijo
445
00:17:40,146 --> 00:17:43,323
que ningún jugador humano habría elegido la jugada 37.
446
00:17:43,366 --> 00:17:45,803
Así que realmente eché un vistazo a AlphaGo.
447
00:17:45,847 --> 00:17:47,414
para ver qué pensaba AlphaGo.
448
00:17:47,457 --> 00:17:50,330
Y AlphaGo realmente estuvo de acuerdo con esa evaluación.
449
00:17:50,373 --> 00:17:53,811
AlphaGo dijo que había una probabilidad de uno en 10.000
450
00:17:53,855 --> 00:17:57,772
Esa jugada 37 la habría realizado un jugador humano.
451
00:18:08,826 --> 00:18:10,176
El juego de Go ha sido estudiado
452
00:18:10,219 --> 00:18:11,568
durante miles de años.
453
00:18:11,612 --> 00:18:15,137
Y AlphaGo descubrió algo completamente nuevo.
454
00:18:16,878 --> 00:18:19,707
Él renunció. Lee Sedol acaba de renunciar.
455
00:18:19,750 --> 00:18:21,187
Está derrotado.
456
00:18:22,710 --> 00:18:24,668
La batalla entre el hombre y la máquina,
457
00:18:24,712 --> 00:18:26,235
Una computadora acaba de salir victoriosa.
458
00:18:26,279 --> 00:18:28,237
Google puso a su equipo DeepMind
459
00:18:28,281 --> 00:18:29,673
a la prueba contra
460
00:18:29,717 --> 00:18:32,023
Una de las mentes más brillantes del mundo y ganó.
461
00:18:32,067 --> 00:18:33,721
Fue entonces cuando nos dimos cuenta.
462
00:18:33,764 --> 00:18:35,244
La gente de DeepMind sabía lo que hacía.
463
00:18:35,288 --> 00:18:37,551
y prestar atención al aprendizaje por refuerzo
464
00:18:37,594 --> 00:18:38,900
tal como lo han inventado.
465
00:18:40,075 --> 00:18:41,816
Basándonos en esa experiencia,
466
00:18:41,859 --> 00:18:44,819
AlphaGo fue mejorando cada vez más.
467
00:18:44,862 --> 00:18:45,950
Y tenían un pequeño gráfico.
468
00:18:45,994 --> 00:18:47,517
de lo mucho que estaban mejorando.
469
00:18:47,561 --> 00:18:49,302
Y dije: "¿Cuándo terminará esto?"
470
00:18:50,085 --> 00:18:50,999
Y Demis dijo:
471
00:18:51,042 --> 00:18:52,696
"Cuando vencimos al chino,
472
00:18:52,740 --> 00:18:55,743
"El jugador mejor valorado del mundo".
473
00:18:56,961 --> 00:18:59,225
Ke Jie contra AlphaGo.
474
00:19:03,620 --> 00:19:04,795
Y creo que lo veremos
475
00:19:04,839 --> 00:19:06,145
AlphaGo avanza por ahí.
476
00:19:06,188 --> 00:19:08,190
AlphaGo está bastante por delante.
477
00:19:08,234 --> 00:19:11,454
Aproximadamente a la mitad del primer juego,
478
00:19:11,498 --> 00:19:14,675
El mejor jugador del mundo no lo estaba haciendo tan bien.
479
00:19:14,718 --> 00:19:17,808
¿Qué puede hacer el negro aquí?
480
00:19:19,114 --> 00:19:21,247
Parece difícil.
481
00:19:21,290 --> 00:19:23,336
Y en un momento crítico...
482
00:19:32,997 --> 00:19:35,913
El gobierno chino ordenó cortar la transmisión.
483
00:19:38,307 --> 00:19:41,745
Fue en ese momento que le estábamos diciendo al mundo
484
00:19:41,789 --> 00:19:44,966
que algo nuevo había llegado a la tierra.
485
00:19:47,621 --> 00:19:48,970
En la década de 1950
486
00:19:49,013 --> 00:19:51,929
Cuando se lanzó el satélite ruso Sputnik,
487
00:19:53,279 --> 00:19:55,194
Cambió el curso de la historia.
488
00:19:55,237 --> 00:19:57,544
Es un desafío que Estados Unidos debe afrontar
489
00:19:57,587 --> 00:19:59,633
Para sobrevivir en la era espacial.
490
00:19:59,676 --> 00:20:02,375
Esto se ha llamado el momento Sputnik.
491
00:20:02,418 --> 00:20:06,335
El momento Sputnik generó una reacción masiva en Estados Unidos.
492
00:20:06,379 --> 00:20:10,034
En términos de financiación para la ciencia y la ingeniería,
493
00:20:10,078 --> 00:20:12,254
y, en particular, de la tecnología espacial.
494
00:20:12,298 --> 00:20:15,823
Para China, AlphaGo fue una llamada de atención,
495
00:20:15,866 --> 00:20:17,128
El momento Sputnik.
496
00:20:17,172 --> 00:20:19,870
Lanzó una carrera espacial de IA.
497
00:20:21,220 --> 00:20:23,047
Tuvimos esta gran idea que funcionó,
498
00:20:23,091 --> 00:20:26,355
Y ahora todo el mundo lo sabe.
499
00:20:26,399 --> 00:20:28,879
Siempre es más fácil aterrizar en la luna.
500
00:20:28,923 --> 00:20:30,838
Si alguien ya ha aterrizado allí.
501
00:20:32,056 --> 00:20:34,450
Importará quién construya la IA,
502
00:20:34,494 --> 00:20:36,626
y cómo se construye.
503
00:20:36,670 --> 00:20:38,324
Siempre siento esa presión.
504
00:20:42,066 --> 00:20:43,764
Ha habido una gran cadena de acontecimientos.
505
00:20:43,807 --> 00:20:46,680
que siguió a todo el entusiasmo de AlphaGo.
506
00:20:46,723 --> 00:20:48,072
Cuando jugamos contra Lee Sedol,
507
00:20:48,116 --> 00:20:49,248
En realidad teníamos un sistema
508
00:20:49,291 --> 00:20:50,684
que había sido entrenado con datos humanos,
509
00:20:50,727 --> 00:20:52,251
En todos los millones de juegos
510
00:20:52,294 --> 00:20:55,036
que han sido interpretados por expertos humanos.
511
00:20:55,079 --> 00:20:56,994
Finalmente encontramos un nuevo algoritmo,
512
00:20:57,038 --> 00:20:59,170
un enfoque mucho más elegante para todo el sistema,
513
00:20:59,214 --> 00:21:01,172
que en realidad eliminó todo el conocimiento humano
514
00:21:01,216 --> 00:21:03,697
y empezó completamente desde cero.
515
00:21:03,740 --> 00:21:06,700
Y eso se convirtió en un proyecto al que llamamos AlphaZero.
516
00:21:06,743 --> 00:21:09,529
Cero, lo que significa que no hay ningún conocimiento humano en el circuito.
517
00:21:11,879 --> 00:21:13,054
En lugar de aprender de datos humanos,
518
00:21:13,097 --> 00:21:15,796
Aprendió de sus propios juegos.
519
00:21:15,839 --> 00:21:17,841
Así que realmente se convirtió en su propio maestro.
520
00:21:21,280 --> 00:21:23,499
AlphaZero es un experimento
521
00:21:23,543 --> 00:21:26,720
En qué tan poco conocimiento podemos poner en estos sistemas
522
00:21:26,763 --> 00:21:28,243
y con qué rapidez y eficiencia
523
00:21:28,287 --> 00:21:29,723
¿Pueden aprender?
524
00:21:29,766 --> 00:21:32,552
Pero la otra cosa es que AlphaZero no tiene reglas.
525
00:21:32,595 --> 00:21:33,553
Aprende a través de la experiencia.
526
00:21:36,120 --> 00:21:38,862
El siguiente paso fue hacerlo más general.
527
00:21:38,906 --> 00:21:40,995
para que pueda jugar cualquier juego de dos jugadores.
528
00:21:41,038 --> 00:21:42,344
Cosas como el ajedrez,
529
00:21:42,388 --> 00:21:44,085
y de hecho, cualquier tipo de dos jugadores
530
00:21:44,128 --> 00:21:45,391
Juego de información perfecto.
531
00:21:45,434 --> 00:21:46,653
Va muy bien.
532
00:21:46,696 --> 00:21:47,828
Va muy, muy bien.
533
00:21:47,871 --> 00:21:50,091
- Oh, vaya. - Está bajando, muy rápido.
534
00:21:50,134 --> 00:21:53,050
AlphaGo solía tardar unos meses en entrenarse,
535
00:21:53,094 --> 00:21:55,662
pero AlphaZero podría comenzar por la mañana
536
00:21:55,705 --> 00:21:57,794
Jugando completamente al azar
537
00:21:57,838 --> 00:22:01,015
y luego por el té estar a nivel sobrehumano.
538
00:22:01,058 --> 00:22:03,365
Y para la cena será la entidad ajedrecística más fuerte.
539
00:22:03,409 --> 00:22:04,758
alguna vez ha habido
540
00:22:04,801 --> 00:22:06,629
- Increíble, es increíble. - Sí.
541
00:22:06,673 --> 00:22:09,371
Ha descubierto su propio estilo de ataque, ¿sabes?
542
00:22:09,415 --> 00:22:11,417
para asumir el nivel actual de defensa.
543
00:22:11,460 --> 00:22:12,766
Quiero decir, nunca en mis sueños más locos...
544
00:22:12,809 --> 00:22:14,942
Estoy de acuerdo. En realidad, yo tampoco me lo esperaba.
545
00:22:14,985 --> 00:22:16,422
Y es divertido para mí.
546
00:22:16,465 --> 00:22:18,598
Quiero decir, me ha inspirado a volver al ajedrez de nuevo.
547
00:22:18,641 --> 00:22:20,164
Porque es genial verlo
548
00:22:20,208 --> 00:22:22,384
que hay incluso más profundidad de la que pensábamos en el ajedrez.
549
00:22:31,611 --> 00:22:34,440
En realidad me interesé en la IA a través de los juegos.
550
00:22:35,658 --> 00:22:37,660
Al principio eran juegos de mesa.
551
00:22:37,704 --> 00:22:40,054
Estaba pensando: "¿Cómo hace esto mi cerebro?"
552
00:22:40,097 --> 00:22:41,969
¿Qué es lo que está haciendo?
553
00:22:43,362 --> 00:22:47,148
Fui muy consciente de eso desde muy joven.
554
00:22:47,191 --> 00:22:50,064
Así que siempre he estado pensando en pensar.
555
00:22:50,107 --> 00:22:52,762
Los campeones de ajedrez británico y estadounidense
556
00:22:52,806 --> 00:22:55,025
reunirse para iniciar una serie de partidos.
557
00:22:55,069 --> 00:22:56,592
Junto a ellos juegan los mejores
558
00:22:56,636 --> 00:22:59,073
de los jugadores más jóvenes de Gran Bretaña y Estados Unidos.
559
00:22:59,116 --> 00:23:01,467
Demis Hassabis representa a Gran Bretaña.
560
00:23:06,210 --> 00:23:07,864
Cuando Demis tenía cuatro años,
561
00:23:07,908 --> 00:23:11,259
Demostró por primera vez aptitud para el ajedrez.
562
00:23:12,739 --> 00:23:14,044
Cuando tenía seis años,
563
00:23:14,088 --> 00:23:18,048
Se convirtió en campeón de Londres sub-8.
564
00:23:18,092 --> 00:23:19,485
Mis padres eran muy interesantes.
565
00:23:19,528 --> 00:23:20,834
Y, en realidad, inusual.
566
00:23:20,877 --> 00:23:23,750
Probablemente los describiría como bastante bohemios.
567
00:23:23,793 --> 00:23:25,491
Mi padre era cantautor.
568
00:23:25,534 --> 00:23:26,709
Cuando era más joven,
569
00:23:26,753 --> 00:23:28,363
y Bob Dylan era su héroe.
570
00:23:38,068 --> 00:23:39,287
Sí, sí.
571
00:23:41,637 --> 00:23:44,031
¿Qué es lo que te gusta de este juego?
572
00:23:45,075 --> 00:23:47,121
Es solo un buen juego de pensar.
573
00:23:49,253 --> 00:23:51,038
En ese momento, yo era el segundo mejor calificado.
574
00:23:51,081 --> 00:23:52,692
El mejor jugador de ajedrez del mundo para mi edad.
575
00:23:52,735 --> 00:23:54,345
Pero aunque estaba en el buen camino
576
00:23:54,389 --> 00:23:55,956
ser un jugador de ajedrez profesional,
577
00:23:55,999 --> 00:23:57,523
Pensé que eso era lo que iba a hacer.
578
00:23:57,566 --> 00:23:59,220
No importa cuánto me encantó el juego,
579
00:23:59,263 --> 00:24:01,222
Fue increíblemente estresante.
580
00:24:01,265 --> 00:24:03,354
Definitivamente no fue diversión ni juegos para mí.
581
00:24:03,398 --> 00:24:05,226
Mis padres solían, ya sabes,
582
00:24:05,269 --> 00:24:06,923
Me enojé mucho cuando perdí el juego
583
00:24:06,967 --> 00:24:10,405
y me enojo si olvido algo.
584
00:24:10,449 --> 00:24:12,407
Y como para ellos había mucho en juego, ya sabes,
585
00:24:12,451 --> 00:24:14,061
Cuesta mucho dinero ir a estos torneos.
586
00:24:14,104 --> 00:24:15,715
Y mis padres no tenían mucho dinero.
587
00:24:18,413 --> 00:24:19,719
Mis padres pensaron, ya sabes,
588
00:24:19,762 --> 00:24:22,069
"Si estás interesado en ser un profesional del ajedrez,
589
00:24:22,112 --> 00:24:25,376
"Esto es muy importante. Es como tus exámenes".
590
00:24:27,291 --> 00:24:30,077
Recuerdo que tenía unos 12 años.
591
00:24:30,120 --> 00:24:32,079
Y estuve en este torneo internacional de ajedrez.
592
00:24:32,122 --> 00:24:34,255
En Liechtenstein, en las montañas.
593
00:24:43,307 --> 00:24:45,571
Y estábamos en este enorme salón de la iglesia.
594
00:24:47,181 --> 00:24:48,399
con, ya sabes,
595
00:24:48,443 --> 00:24:50,184
Cientos de ajedrecistas internacionales.
596
00:24:52,403 --> 00:24:56,016
Y yo estaba interpretando al ex campeón danés.
597
00:24:56,059 --> 00:24:58,801
Debía tener unos 30 años, probablemente.
598
00:25:00,411 --> 00:25:02,979
En aquellos días, había un largo límite de tiempo.
599
00:25:03,023 --> 00:25:05,068
Los juegos podrían durar literalmente todo el día.
600
00:25:08,332 --> 00:25:10,813
-Estábamos en nuestra décima hora.
601
00:25:20,257 --> 00:25:23,086
Y estábamos en este final increíblemente inusual.
602
00:25:23,130 --> 00:25:24,566
Pienso que debería haber un empate.
603
00:25:26,307 --> 00:25:28,657
Pero siguió intentando ganar durante horas.
604
00:25:35,359 --> 00:25:38,319
Finalmente, intentó un último truco barato.
605
00:25:42,541 --> 00:25:44,455
Todo lo que tenía que hacer era entregar a mi reina.
606
00:25:44,499 --> 00:25:45,674
Entonces se llegaría a un punto muerto.
607
00:25:47,023 --> 00:25:48,634
Pero estaba tan cansado,
608
00:25:48,677 --> 00:25:50,157
Pensé que era inevitable que me dieran jaque mate.
609
00:25:52,289 --> 00:25:53,508
Y entonces renuncié.
610
00:25:57,294 --> 00:25:59,558
Se levantó de un salto y empezó a reír.
611
00:26:01,777 --> 00:26:02,909
Y él se fue,
612
00:26:02,952 --> 00:26:04,171
"¿Por qué has dimitido? Es un empate".
613
00:26:04,214 --> 00:26:05,346
Y él inmediatamente, con un gesto elegante,
614
00:26:05,389 --> 00:26:06,652
De alguna manera me mostró el movimiento del dibujo.
615
00:26:09,045 --> 00:26:12,396
Me sentí muy mal del estómago.
616
00:26:12,440 --> 00:26:14,137
Me hizo pensar en el resto de ese torneo.
617
00:26:14,181 --> 00:26:16,662
¿Estamos desperdiciando nuestras mentes?
618
00:26:16,705 --> 00:26:19,708
¿Es este el mejor uso de todo este poder cerebral?
619
00:26:19,752 --> 00:26:22,363
¿Están todos juntos en ese edificio?
620
00:26:22,406 --> 00:26:24,060
Si pudieras enchufarlo de alguna manera
621
00:26:24,104 --> 00:26:27,542
esos 300 cerebros en un sistema,
622
00:26:27,586 --> 00:26:29,022
Quizás puedas solucionar el cáncer
623
00:26:29,065 --> 00:26:30,501
con ese nivel de poder cerebral.
624
00:26:31,633 --> 00:26:33,504
Este sentimiento intuitivo me invadió.
625
00:26:33,548 --> 00:26:35,071
que aunque me encanta el ajedrez,
626
00:26:35,115 --> 00:26:38,335
Esto no es lo correcto en lo que debería invertir mi vida entera.
627
00:26:51,479 --> 00:26:53,089
Demis y yo,
628
00:26:53,133 --> 00:26:56,092
Nuestro plan siempre fue llenar DeepMind
629
00:26:56,136 --> 00:26:57,224
con algunos de los más
630
00:26:57,267 --> 00:26:59,226
Científicos brillantes del mundo.
631
00:26:59,269 --> 00:27:01,054
Así que teníamos los cerebros humanos.
632
00:27:01,097 --> 00:27:04,927
necesario crear un sistema AGI.
633
00:27:04,971 --> 00:27:09,279
Por definición, la "G" en AGI se refiere a generalidad.
634
00:27:09,323 --> 00:27:13,109
Lo que imagino es poder hablar con un agente,
635
00:27:13,153 --> 00:27:15,198
El agente puede responder,
636
00:27:15,242 --> 00:27:18,898
y el agente es capaz de resolver problemas novedosos
637
00:27:18,941 --> 00:27:20,595
que no había visto antes.
638
00:27:20,639 --> 00:27:22,728
Esa es una parte realmente clave de la inteligencia humana,
639
00:27:22,771 --> 00:27:24,468
Y es esa amplitud cognitiva
640
00:27:24,512 --> 00:27:27,733
y una flexibilidad increíble.
641
00:27:27,776 --> 00:27:29,473
La única inteligencia general natural
642
00:27:29,517 --> 00:27:30,910
que conocemos como humanos,
643
00:27:30,953 --> 00:27:33,434
Obviamente aprendemos mucho de nuestro entorno.
644
00:27:33,477 --> 00:27:35,871
Así que pensamos que los entornos simulados
645
00:27:35,915 --> 00:27:38,874
Son una de las formas de crear una IAG.
646
00:27:40,528 --> 00:27:42,356
Los primeros humanos
647
00:27:42,399 --> 00:27:44,314
Tenían que resolver problemas de lógica.
648
00:27:44,358 --> 00:27:46,752
Tenían que resolver la navegación, la memoria,
649
00:27:46,795 --> 00:27:48,971
y nosotros evolucionamos en ese entorno.
650
00:27:50,364 --> 00:27:52,496
Si pudiéramos crear una recreación virtual
651
00:27:52,540 --> 00:27:54,629
de ese tipo de ambiente,
652
00:27:54,673 --> 00:27:56,326
Ese es el campo de pruebas perfecto
653
00:27:56,370 --> 00:27:57,458
y campo de entrenamiento
654
00:27:57,501 --> 00:27:59,329
por todo lo que hacemos en DeepMind.
655
00:28:04,247 --> 00:28:05,727
¿Qué estaban haciendo aquí?
656
00:28:05,771 --> 00:28:09,252
Estaba creando ambientes para seres infantiles,
657
00:28:09,296 --> 00:28:11,690
los agentes que existen dentro y juegan.
658
00:28:12,429 --> 00:28:13,648
Eso simplemente sonó como
659
00:28:13,692 --> 00:28:16,782
La cosa más interesante del mundo.
660
00:28:16,825 --> 00:28:19,132
Un niño aprende rompiendo cosas.
661
00:28:19,175 --> 00:28:20,655
y luego tirar la comida por todos lados
662
00:28:20,699 --> 00:28:23,353
y obtener una respuesta de mamá o papá.
663
00:28:23,397 --> 00:28:25,616
Esta parece una idea importante para incorporar.
664
00:28:25,660 --> 00:28:27,880
en la forma en que se entrena a un agente.
665
00:28:27,923 --> 00:28:30,970
Se supone que el humanoide debe ponerse de pie.
666
00:28:31,013 --> 00:28:32,972
A medida que su centro de gravedad se eleva,
667
00:28:33,015 --> 00:28:34,408
Obtienes más puntos.
668
00:28:37,454 --> 00:28:38,804
Tienes una recompensa
669
00:28:38,847 --> 00:28:40,849
y el agente aprende de la recompensa,
670
00:28:40,893 --> 00:28:43,373
Por ejemplo, si haces algo bien, obtienes una recompensa positiva.
671
00:28:43,417 --> 00:28:47,508
Haces algo malo y obtienes una recompensa negativa.
672
00:28:47,551 --> 00:28:49,379
Parece que está de pie.
673
00:28:50,859 --> 00:28:52,165
Todavía estoy un poco borracho.
674
00:28:52,208 --> 00:28:53,644
Le gusta caminar hacia atrás.
675
00:28:53,688 --> 00:28:55,342
Sí.
676
00:28:55,385 --> 00:28:57,518
Todo el algoritmo está intentando optimizar
677
00:28:57,561 --> 00:28:59,694
para recibir tantas recompensas como sea posible,
678
00:28:59,738 --> 00:29:02,305
y se descubrió que caminar hacia atrás,
679
00:29:02,349 --> 00:29:05,352
Es suficiente para obtener muy buenas puntuaciones.
680
00:29:07,746 --> 00:29:09,573
Cuando aprendemos a navegar,
681
00:29:09,617 --> 00:29:11,271
Cuando aprendemos a desenvolvernos en nuestro mundo,
682
00:29:11,314 --> 00:29:13,490
No empezamos con mapas.
683
00:29:13,534 --> 00:29:16,319
Simplemente comenzamos con nuestra propia exploración,
684
00:29:16,363 --> 00:29:18,017
Aventurándose por el parque,
685
00:29:18,060 --> 00:29:21,890
Sin nuestros padres a nuestro lado,
686
00:29:21,934 --> 00:29:24,327
o encontrar el camino a casa desde la escuela cuando somos jóvenes.
687
00:29:26,939 --> 00:29:28,723
A algunos de nosotros se nos ocurrió esta idea.
688
00:29:28,767 --> 00:29:31,987
que si tuviéramos un entorno donde un robot simulado
689
00:29:32,031 --> 00:29:33,728
Sólo tenía que correr hacia adelante,
690
00:29:33,772 --> 00:29:36,296
Podríamos poner todo tipo de obstáculos en su camino.
691
00:29:36,339 --> 00:29:38,211
y ver si lograba navegar
692
00:29:38,254 --> 00:29:40,474
Diferentes tipos de terreno.
693
00:29:40,517 --> 00:29:43,042
La idea sería como un desafío de parkour.
694
00:29:46,393 --> 00:29:48,743
No es elegante,
695
00:29:48,787 --> 00:29:51,833
pero nunca me entrenaron para sostener un vaso mientras estaba abierto
696
00:29:51,877 --> 00:29:53,052
y no derramar agua.
697
00:29:54,183 --> 00:29:55,706
Te fijaste este objetivo que dice,
698
00:29:55,750 --> 00:29:58,231
"Simplemente sigue adelante, avanza a gran velocidad,
699
00:29:58,274 --> 00:30:00,581
"y recibirás una recompensa por ello."
700
00:30:00,624 --> 00:30:02,670
Y el algoritmo de aprendizaje se da cuenta
701
00:30:02,713 --> 00:30:05,412
Cómo mover este complejo conjunto de articulaciones.
702
00:30:06,152 --> 00:30:07,370
Ese es el poder de
703
00:30:07,414 --> 00:30:10,069
aprendizaje de refuerzo basado en recompensas.
704
00:30:10,112 --> 00:30:12,767
Nuestro objetivo es intentar construir agentes.
705
00:30:12,811 --> 00:30:15,770
en los cuales los dejamos caer, no saben nada,
706
00:30:15,814 --> 00:30:18,381
Pueden jugar con cualquier problema que les des.
707
00:30:18,425 --> 00:30:22,342
y eventualmente descubrir cómo resolverlo por sí mismos.
708
00:30:22,385 --> 00:30:24,823
Ahora queremos algo que pueda hacer eso.
709
00:30:24,866 --> 00:30:27,390
en tantos tipos diferentes de problemas como sea posible.
710
00:30:29,262 --> 00:30:32,918
Un ser humano necesita diversas habilidades para interactuar con el mundo.
711
00:30:32,961 --> 00:30:35,050
Cómo tratar con imágenes complejas,
712
00:30:35,094 --> 00:30:37,879
Cómo manipular miles de cosas a la vez,
713
00:30:37,923 --> 00:30:40,447
Cómo lidiar con la información faltante.
714
00:30:40,490 --> 00:30:42,014
Pensamos en todas estas cosas juntas
715
00:30:42,057 --> 00:30:45,278
están representados por este juego llamado StarCraft.
716
00:30:45,321 --> 00:30:47,280
Lo único que está siendo entrenado para hacer es,
717
00:30:47,323 --> 00:30:50,457
Dada esta situación, esta pantalla,
718
00:30:50,500 --> 00:30:51,850
¿Qué haría un humano?
719
00:30:51,893 --> 00:30:55,244
Nos inspiramos en grandes modelos lingüísticos.
720
00:30:55,288 --> 00:30:57,638
donde simplemente entrenas un modelo
721
00:30:57,681 --> 00:30:59,553
para predecir la siguiente palabra,
722
00:31:03,731 --> 00:31:05,472
que es exactamente lo mismo que
723
00:31:05,515 --> 00:31:07,735
predecir el próximo movimiento de StarCraft.
724
00:31:07,778 --> 00:31:08,954
A diferencia del ajedrez o el Go,
725
00:31:08,997 --> 00:31:11,217
donde los jugadores se turnan para realizar movimientos,
726
00:31:11,260 --> 00:31:14,133
En StarCraft hay un flujo continuo de decisiones.
727
00:31:15,134 --> 00:31:16,483
Además de eso,
728
00:31:16,526 --> 00:31:18,659
Ni siquiera puedes ver lo que está haciendo el oponente.
729
00:31:18,702 --> 00:31:20,879
Ya no existe una definición clara
730
00:31:20,922 --> 00:31:22,315
de lo que significa jugar de la mejor manera.
731
00:31:22,358 --> 00:31:23,925
Depende de lo que haga tu oponente.
732
00:31:23,969 --> 00:31:25,492
Así es como llegaremos a
733
00:31:25,535 --> 00:31:27,494
un mucho más fluido,
734
00:31:27,537 --> 00:31:31,672
Agente más natural, más rápido, más reactivo.
735
00:31:31,715 --> 00:31:33,021
Este es un gran desafío
736
00:31:33,065 --> 00:31:35,415
y veamos hasta dónde podemos llegar.
737
00:31:35,458 --> 00:31:36,459
¡Oh!
738
00:31:36,503 --> 00:31:38,200
¡Santo mono!
739
00:31:38,244 --> 00:31:40,376
Soy un aficionado de nivel bastante bajo.
740
00:31:40,420 --> 00:31:42,857
Estoy bien, pero soy un aficionado de nivel bastante bajo.
741
00:31:42,901 --> 00:31:45,991
Estos agentes tienen un largo camino por recorrer.
742
00:31:46,034 --> 00:31:48,515
No podríamos vencer a alguien del nivel de Tim.
743
00:31:48,558 --> 00:31:50,430
Sabes, eso fue un poco alarmante.
744
00:31:50,473 --> 00:31:51,997
En ese momento, me sentí como si
745
00:31:52,040 --> 00:31:53,520
Iba a ser como un desafío muy grande y largo.
746
00:31:53,563 --> 00:31:55,000
Quizás un par de años.
747
00:31:58,177 --> 00:32:01,832
Dani es el mejor jugador de DeepMind StarCraft 2.
748
00:32:01,876 --> 00:32:05,097
Llevo unas semanas interpretando al agente todos los días.
749
00:32:07,186 --> 00:32:08,883
Pude sentir que el agente
750
00:32:08,927 --> 00:32:11,103
Estaba mejorando muy rápido.
751
00:32:13,409 --> 00:32:15,020
Vaya, le ganamos a Danny. Eso, para mí,
752
00:32:15,063 --> 00:32:16,935
Ya fue como un gran logro.
753
00:32:18,284 --> 00:32:19,372
El siguiente paso es
754
00:32:19,415 --> 00:32:21,722
Vamos a reservar un profesional para jugar.
755
00:32:42,003 --> 00:32:44,049
Me parece un poco injusto. Todos ustedes están en mi contra.
756
00:32:45,615 --> 00:32:46,965
Estamos muy por delante de lo que pensaba.
757
00:32:47,008 --> 00:32:49,402
Lo haríamos, considerando dónde estábamos hace dos meses.
758
00:32:49,445 --> 00:32:50,794
En realidad, sólo estoy tratando de digerirlo todo.
759
00:32:50,838 --> 00:32:52,753
Pero es muy, muy genial.
760
00:32:52,796 --> 00:32:54,146
Ahora estamos en una posición en la que
761
00:32:54,189 --> 00:32:56,061
Finalmente podemos compartir el trabajo que hemos realizado.
762
00:32:56,104 --> 00:32:57,192
con el público.
763
00:32:57,236 --> 00:32:58,585
Este es un gran paso.
764
00:32:58,628 --> 00:33:00,674
Realmente nos estamos arriesgando aquí.
765
00:33:00,717 --> 00:33:02,589
- Llévatelo. Saludos. - Gracias.
766
00:33:02,632 --> 00:33:04,460
Estaremos en vivo desde Londres.
767
00:33:04,504 --> 00:33:05,722
Esta sucediendo
768
00:33:08,638 --> 00:33:10,597
Bienvenido a Londres.
769
00:33:10,640 --> 00:33:13,252
Vamos a tener un partido de exhibición en vivo,
770
00:33:13,295 --> 00:33:15,341
MaNa contra AlphaStar.
771
00:33:18,344 --> 00:33:19,998
En este punto ahora,
772
00:33:20,041 --> 00:33:23,827
AlphaStar, 10 y 0 contra jugadores profesionales.
773
00:33:23,871 --> 00:33:25,873
¿Alguna idea antes de adentrarnos en este juego?
774
00:33:25,916 --> 00:33:27,483
Sólo quiero ver un buen partido, sí.
775
00:33:27,527 --> 00:33:28,963
Quiero ver un buen partido.
776
00:33:29,007 --> 00:33:30,486
Absolutamente, buen partido. Estamos todos emocionados.
777
00:33:30,530 --> 00:33:33,011
Está bien. Veamos qué puede lograr MaNa.
778
00:33:34,969 --> 00:33:36,405
AlphaStar es definitivamente
779
00:33:36,449 --> 00:33:38,364
dominando el ritmo de este juego.
780
00:33:41,149 --> 00:33:44,152
Vaya. AlphaStar está jugando muy inteligentemente.
781
00:33:46,850 --> 00:33:48,461
Realmente parece que estoy mirando
782
00:33:48,504 --> 00:33:49,940
Un jugador humano profesional
783
00:33:49,984 --> 00:33:51,290
desde el punto de vista de AlphaStar.
784
00:33:57,252 --> 00:34:01,952
Realmente no había visto a un profesional jugar a StarCraft de cerca,
785
00:34:01,996 --> 00:34:03,563
y los 800 clics por minuto.
786
00:34:03,606 --> 00:34:06,000
No entiendo cómo alguien puede hacer clic 800 veces.
787
00:34:06,044 --> 00:34:09,482
y mucho menos hacer 800 clics útiles.
788
00:34:09,525 --> 00:34:11,092
Oh, otro buen éxito.
789
00:34:11,136 --> 00:34:13,094
- AlphaStar es solo
790
00:34:13,138 --> 00:34:14,617
completamente implacable
791
00:34:14,661 --> 00:34:16,141
Tenemos que tener cuidado
792
00:34:16,184 --> 00:34:19,361
Porque muchos de nosotros crecimos como jugadores y somos jugadores.
793
00:34:19,405 --> 00:34:21,363
Y entonces para nosotros es muy natural.
794
00:34:21,407 --> 00:34:23,800
ver los juegos como lo que son,
795
00:34:23,844 --> 00:34:26,977
que son puros vehículos para la diversión,
796
00:34:27,021 --> 00:34:29,719
y no ver ese lado más militarista
797
00:34:29,763 --> 00:34:32,853
Para que el público pudiera verlo si mirara esto.
798
00:34:32,896 --> 00:34:37,553
No se puede mirar la pólvora y sólo hacer un petardo.
799
00:34:37,597 --> 00:34:41,209
Todas las tecnologías apuntan inherentemente en ciertas direcciones.
800
00:34:43,124 --> 00:34:44,691
Estoy muy preocupado por
801
00:34:44,734 --> 00:34:46,606
Las formas específicas en que la IA
802
00:34:46,649 --> 00:34:49,652
Se utilizará para fines militares.
803
00:34:51,306 --> 00:34:55,049
Y eso deja aún más claro lo importante que es
804
00:34:55,093 --> 00:34:58,357
Para que nuestras sociedades tengan el control
805
00:34:58,400 --> 00:35:01,055
de estas nuevas tecnologías.
806
00:35:01,099 --> 00:35:05,190
El potencial de abuso por parte de la IA será significativo.
807
00:35:05,233 --> 00:35:08,758
Guerras que ocurren más rápido de lo que los humanos pueden comprender.
808
00:35:08,802 --> 00:35:11,065
y una vigilancia más poderosa.
809
00:35:12,458 --> 00:35:15,765
¿Cómo mantener el poder para siempre?
810
00:35:15,809 --> 00:35:19,421
¿sobre algo que es mucho más poderoso que tú?
811
00:35:43,053 --> 00:35:45,752
Las tecnologías pueden usarse para hacer cosas terribles.
812
00:35:47,493 --> 00:35:50,452
Y la tecnología se puede utilizar para hacer cosas maravillosas.
813
00:35:50,496 --> 00:35:52,150
y resolver todo tipo de problemas.
814
00:35:53,586 --> 00:35:54,978
Cuando DeepMind fue adquirida por Google...
815
00:35:55,022 --> 00:35:56,589
- Sí. - ...hiciste que Google prometiera
816
00:35:56,632 --> 00:35:58,025
Esa tecnología que desarrollaste no será utilizada por los militares.
817
00:35:58,068 --> 00:35:59,418
- para vigilancia.- Correcto.
818
00:35:59,461 --> 00:36:00,593
- Sí. - Cuéntanos sobre eso.
819
00:36:00,636 --> 00:36:03,161
Creo que la tecnología es neutral en sí misma,
820
00:36:03,204 --> 00:36:05,598
um, pero ¿cómo, ya sabes, nosotros como sociedad?
821
00:36:05,641 --> 00:36:07,382
o humanos y empresas y otras cosas,
822
00:36:07,426 --> 00:36:09,515
Otras entidades y gobiernos deciden utilizarlo
823
00:36:09,558 --> 00:36:12,561
Es lo que determina si las cosas se vuelven buenas o malas.
824
00:36:12,605 --> 00:36:16,261
Sabes, personalmente creo que tener armamento autónomo...
825
00:36:16,304 --> 00:36:17,479
Es simplemente una muy mala idea.
826
00:36:19,177 --> 00:36:21,266
AlphaStar está jugando
827
00:36:21,309 --> 00:36:24,094
Un juego extremadamente inteligente en este momento.
828
00:36:24,138 --> 00:36:27,359
Hay un elemento en lo que se está creando.
829
00:36:27,402 --> 00:36:28,882
en DeepMind en Londres
830
00:36:28,925 --> 00:36:34,148
Esto sí que parece el Proyecto Manhattan.
831
00:36:34,192 --> 00:36:37,586
Existe una relación entre Robert Oppenheimer
832
00:36:37,630 --> 00:36:39,675
y Demis Hassabis
833
00:36:39,719 --> 00:36:44,202
en el que están desatando una nueva fuerza sobre la humanidad.
834
00:36:44,245 --> 00:36:46,204
Pero MaNa está contraatacando.
835
00:36:46,247 --> 00:36:48,162
¡Oh, hombre!
836
00:36:48,206 --> 00:36:50,208
Creo que Oppenheimer
837
00:36:50,251 --> 00:36:52,471
y algunos de los otros líderes de ese proyecto quedaron atrapados
838
00:36:52,514 --> 00:36:54,908
En la emoción de construir la tecnología
839
00:36:54,951 --> 00:36:56,170
y ver si era posible.
840
00:36:56,214 --> 00:36:58,520
¿Dónde está AlphaStar?
841
00:36:58,564 --> 00:36:59,782
¿Dónde está AlphaStar?
842
00:36:59,826 --> 00:37:01,958
No veo las unidades de AlphaStar en ninguna parte.
843
00:37:02,002 --> 00:37:03,525
No pensaron con suficiente cuidado
844
00:37:03,569 --> 00:37:07,312
sobre la moral de lo que estaban haciendo desde bastante temprano.
845
00:37:07,355 --> 00:37:08,965
Lo que debemos hacer como científicos
846
00:37:09,009 --> 00:37:11,011
con nuevas y potentes tecnologías
847
00:37:11,054 --> 00:37:13,883
es intentar comprenderlo en condiciones controladas primero.
848
00:37:14,928 --> 00:37:16,799
Y eso es todo.
849
00:37:16,843 --> 00:37:19,411
MaNa ha derrotado a AlphaStar.
850
00:37:29,551 --> 00:37:31,336
Quiero decir, mi sentimiento honesto es que creo que es...
851
00:37:31,379 --> 00:37:33,207
Una representación justa de dónde estamos.
852
00:37:33,251 --> 00:37:35,949
Y creo que esa parte se siente... se siente bien.
853
00:37:35,992 --> 00:37:37,429
-Estoy muy feliz por ti.-Estoy feliz.
854
00:37:37,472 --> 00:37:38,865
Muy bien...bien hecho.
855
00:37:38,908 --> 00:37:40,867
Mi opinión es que el enfoque de la tecnología de construcción
856
00:37:40,910 --> 00:37:43,348
que se materializa en moverse rápido y romper cosas,
857
00:37:43,391 --> 00:37:46,220
Es exactamente lo que no deberíamos estar haciendo,
858
00:37:46,264 --> 00:37:47,961
Porque no puedes permitirte romper cosas
859
00:37:48,004 --> 00:37:49,049
y luego arreglarlos después.
860
00:37:49,092 --> 00:37:50,398
-Salud. -Muchas gracias.
861
00:37:50,442 --> 00:37:52,008
Sí, descansa... descansa un poco. Lo hiciste muy bien.
862
00:37:52,052 --> 00:37:53,923
- Salud, ¿sí? - Gracias por invitarnos.
863
00:38:04,238 --> 00:38:05,500
Cuando tenía ocho años,
864
00:38:05,544 --> 00:38:06,849
Compré mi primera computadora
865
00:38:06,893 --> 00:38:09,548
con las ganancias de un torneo de ajedrez.
866
00:38:09,591 --> 00:38:11,158
De alguna manera tuve esa intuición
867
00:38:11,201 --> 00:38:13,726
que las computadoras son este dispositivo mágico
868
00:38:13,769 --> 00:38:15,902
que puede ampliar el poder de la mente.
869
00:38:15,945 --> 00:38:17,382
Tenía un par de amigos de la escuela,
870
00:38:17,425 --> 00:38:19,166
y solíamos tener un club de hackers,
871
00:38:19,209 --> 00:38:21,908
escribiendo código, haciendo juegos.
872
00:38:26,260 --> 00:38:27,827
Y luego, durante las vacaciones de verano,
873
00:38:27,870 --> 00:38:29,219
Pasaría todo el día
874
00:38:29,263 --> 00:38:31,526
Hojeando revistas de juegos.
875
00:38:31,570 --> 00:38:33,441
Y un día me di cuenta de que había una competencia.
876
00:38:33,485 --> 00:38:35,878
escribir una versión original de Space Invaders.
877
00:38:35,922 --> 00:38:39,621
Y el ganador ganó un trabajo en Bullfrog.
878
00:38:39,665 --> 00:38:42,320
Bullfrog en ese momento era la mejor casa de desarrollo de juegos.
879
00:38:42,363 --> 00:38:43,756
En toda Europa.
880
00:38:43,799 --> 00:38:45,279
Sabes, realmente quería trabajar en este lugar.
881
00:38:45,323 --> 00:38:48,587
y ver cómo construyen juegos.
882
00:38:48,630 --> 00:38:50,415
Bullfrog, con sede aquí en Guildford,
883
00:38:50,458 --> 00:38:52,286
Comenzó con una gran idea.
884
00:38:52,330 --> 00:38:54,680
Esa idea se convirtió en el juego Populous,
885
00:38:54,723 --> 00:38:56,551
que se convirtió en un éxito de ventas mundial.
886
00:38:56,595 --> 00:38:59,859
En los años 90 no existían agencias de contratación.
887
00:38:59,902 --> 00:39:02,122
No podías salir y decir, ya sabes,
888
00:39:02,165 --> 00:39:04,951
"Ven y trabaja en la industria de los videojuegos".
889
00:39:04,994 --> 00:39:08,171
Todavía ni siquiera se consideraba una industria.
890
00:39:08,215 --> 00:39:11,218
Entonces se nos ocurrió la idea de hacer una competencia.
891
00:39:11,261 --> 00:39:13,655
Y tuvimos muchos solicitantes.
892
00:39:14,700 --> 00:39:17,616
Y uno de ellos era el de Demis.
893
00:39:17,659 --> 00:39:20,706
Todavía puedo recordarlo claramente
894
00:39:20,749 --> 00:39:23,970
El día que llegó Demis.
895
00:39:24,013 --> 00:39:27,147
Entró por la puerta y parecía tener unos 12 años.
896
00:39:28,670 --> 00:39:30,019
Pensé: "Oh, Dios mío,
897
00:39:30,063 --> 00:39:31,586
"¿Qué carajo vamos a hacer con este tipo?"
898
00:39:31,630 --> 00:39:32,979
Presenté mi solicitud para Cambridge.
899
00:39:33,022 --> 00:39:35,373
Entré pero dijeron que era demasiado joven.
900
00:39:35,416 --> 00:39:37,853
Entonces... Entonces necesitaba tomarme un año de descanso.
901
00:39:37,897 --> 00:39:39,899
Así que tendría al menos 17 años antes de llegar allí.
902
00:39:39,942 --> 00:39:42,771
Y fue entonces cuando decidí pasar todo ese año sabático.
903
00:39:42,815 --> 00:39:44,469
Trabajando en Bullfrog.
904
00:39:44,512 --> 00:39:46,166
Ni siquiera podían emplearme legalmente,
905
00:39:46,209 --> 00:39:48,298
Así que terminé recibiendo mi pago en sobres de papel marrón.
906
00:39:50,823 --> 00:39:54,304
Tuve la sensación de estar realmente a la vanguardia.
907
00:39:54,348 --> 00:39:58,047
Y qué divertido era inventar cosas todos los días.
908
00:39:58,091 --> 00:40:00,572
Y luego, ya sabes, unos meses después,
909
00:40:00,615 --> 00:40:03,662
Tal vez todos... un millón de personas lo estarán jugando.
910
00:40:03,705 --> 00:40:06,665
En aquella época los juegos de ordenador tenían que evolucionar.
911
00:40:06,708 --> 00:40:08,536
Tenía que haber nuevos géneros
912
00:40:08,580 --> 00:40:11,757
que eran más que simplemente disparar cosas.
913
00:40:11,800 --> 00:40:14,063
¿No sería fantástico tener un juego?
914
00:40:14,107 --> 00:40:18,807
¿Dónde diseñas y construyes tu propio parque temático?
915
00:40:22,594 --> 00:40:25,945
Demis y yo empezamos a hablar sobre el parque temático.
916
00:40:25,988 --> 00:40:28,904
Permite al jugador construir un mundo.
917
00:40:28,948 --> 00:40:31,864
y ver las consecuencias de tus decisiones
918
00:40:31,907 --> 00:40:34,127
que has hecho en ese mundo.
919
00:40:34,170 --> 00:40:36,085
Un jugador humano diseñó el diseño.
920
00:40:36,129 --> 00:40:38,566
del parque temático y diseñó la montaña rusa
921
00:40:38,610 --> 00:40:41,351
y fijar los precios en la tienda de patatas fritas.
922
00:40:41,395 --> 00:40:43,615
Lo que estaba trabajando era el comportamiento de la gente.
923
00:40:43,658 --> 00:40:45,138
Eran autónomos
924
00:40:45,181 --> 00:40:47,314
Y esa era la IA en este caso.
925
00:40:47,357 --> 00:40:48,881
Entonces lo que estaba tratando de hacer era imitar
926
00:40:48,924 --> 00:40:51,013
comportamiento humano interesante
927
00:40:51,057 --> 00:40:52,319
para que la simulación fuera
928
00:40:52,362 --> 00:40:54,582
Más interesante para interactuar.
929
00:40:54,626 --> 00:40:56,541
Demis trabajaba en cosas ridículas,
930
00:40:56,584 --> 00:40:59,413
Como si pudieras colocar estas tiendas
931
00:40:59,457 --> 00:41:03,591
Y si pones una tienda demasiado cerca de una atracción muy peligrosa,
932
00:41:03,635 --> 00:41:05,375
Entonces la gente en el viaje vomitaba.
933
00:41:05,419 --> 00:41:08,030
Porque acababan de comer.
934
00:41:08,074 --> 00:41:09,641
Y eso haría que otras personas vomitaran.
935
00:41:09,684 --> 00:41:12,121
Cuando vieron el vómito en el suelo,
936
00:41:12,165 --> 00:41:14,559
Así que entonces había que tener muchos barrenderos.
937
00:41:14,602 --> 00:41:17,823
barrerlo rápidamente antes de que la gente lo viera.
938
00:41:17,866 --> 00:41:19,520
Eso es lo bueno de esto.
939
00:41:19,564 --> 00:41:22,784
Tú, como jugador, juegas con él y luego el dispositivo reacciona ante ti.
940
00:41:22,828 --> 00:41:25,874
Todas esas simulaciones matizadas que hizo
941
00:41:25,918 --> 00:41:28,094
Y eso fue un invento
942
00:41:28,137 --> 00:41:31,227
que en realidad nunca existió antes.
943
00:41:31,271 --> 00:41:34,230
Fue un éxito increíble.
944
00:41:34,274 --> 00:41:35,710
El parque temático realmente resultó ser
945
00:41:35,754 --> 00:41:37,190
Ser un título entre los diez mejores
946
00:41:37,233 --> 00:41:39,932
Y esa fue la primera vez que empezamos a ver
947
00:41:39,975 --> 00:41:43,022
Cómo la IA podría marcar la diferencia.
948
00:41:46,155 --> 00:41:47,592
Estábamos haciendo algunas compras navideñas.
949
00:41:47,635 --> 00:41:51,247
y estábamos esperando el taxi que nos llevaría a casa.
950
00:41:51,291 --> 00:41:54,947
Tengo este recuerdo muy claro de Demis hablando sobre IA.
951
00:41:54,990 --> 00:41:56,209
De una manera muy diferente,
952
00:41:56,252 --> 00:41:58,428
de una manera que comúnmente no hablamos.
953
00:41:58,472 --> 00:42:02,345
Esta idea de que la IA sea útil para otras cosas
954
00:42:02,389 --> 00:42:04,086
Aparte del entretenimiento.
955
00:42:04,130 --> 00:42:07,437
Entonces, ser útil para, um, ayudar al mundo.
956
00:42:07,481 --> 00:42:10,310
y el potencial de la IA para cambiar el mundo.
957
00:42:10,353 --> 00:42:13,226
Le dije a Demis: "¿Qué es lo que quieres hacer?"
958
00:42:13,269 --> 00:42:14,532
Y me dijo:
959
00:42:14,575 --> 00:42:16,795
"Quiero ser la persona que resuelva la IA".
960
00:42:22,670 --> 00:42:25,760
Peter me ofreció £1 millón
961
00:42:25,804 --> 00:42:27,675
no ir a la universidad.
962
00:42:30,199 --> 00:42:32,593
Pero tenía un plan desde el principio.
963
00:42:32,637 --> 00:42:35,814
Y mi plan siempre fue ir a Cambridge.
964
00:42:35,857 --> 00:42:36,902
Creo que muchos de mis amigos de la escuela
965
00:42:36,945 --> 00:42:38,033
Pensé que estaba loco.
966
00:42:38,077 --> 00:42:39,252
¿Por qué no lo harías?
967
00:42:39,295 --> 00:42:40,688
Quiero decir, £1 millón, eso es mucho dinero.
968
00:42:40,732 --> 00:42:43,517
En los años 90 eso es mucho dinero, ¿verdad?
969
00:42:43,561 --> 00:42:46,346
Para un... Para un pobre chico de 17 años.
970
00:42:46,389 --> 00:42:50,219
Es como una pequeña semilla que va a brotar.
971
00:42:50,263 --> 00:42:53,658
y no podrá hacer eso en Bullfrog.
972
00:42:56,443 --> 00:42:59,098
Tuve que dejarlo en la estación de tren.
973
00:42:59,141 --> 00:43:02,580
y todavía puedo ver esa imagen
974
00:43:02,623 --> 00:43:07,019
de este pequeño personaje elfo desaparece por ese túnel.
975
00:43:07,062 --> 00:43:09,804
Fue un momento increíblemente triste.
976
00:43:13,242 --> 00:43:14,635
Tenía este ideal romántico.
977
00:43:14,679 --> 00:43:16,942
de cómo sería Cambridge,
978
00:43:16,985 --> 00:43:18,639
1.000 años de historia,
979
00:43:18,683 --> 00:43:21,033
caminando por las mismas calles que Turing,
980
00:43:21,076 --> 00:43:23,601
Newton y Crick habían caminado.
981
00:43:23,644 --> 00:43:26,647
Quería explorar el borde del universo.
982
00:43:29,084 --> 00:43:30,346
Cuando llegué a Cambridge,
983
00:43:30,390 --> 00:43:32,653
Básicamente había estado trabajando toda mi vida.
984
00:43:33,741 --> 00:43:35,090
Cada verano,
985
00:43:35,134 --> 00:43:37,136
O bien estaba jugando al ajedrez profesionalmente,
986
00:43:37,179 --> 00:43:39,704
o estaba trabajando, haciendo prácticas.
987
00:43:39,747 --> 00:43:43,708
Entonces pensé: "Bien, me voy a divertir ahora".
988
00:43:43,751 --> 00:43:46,711
"y explorar lo que significa ser un adolescente normal".
989
00:43:50,236 --> 00:43:52,238
¡Vamos! ¡Vamos, muchacho, vamos!
990
00:43:52,281 --> 00:43:54,022
Fue mucho trabajo y mucha diversión.
991
00:43:55,850 --> 00:43:57,025
Conocí a Demis por primera vez
992
00:43:57,069 --> 00:43:59,201
porque ambos asistimos al Queens College.
993
00:44:00,115 --> 00:44:01,203
Nuestro grupo de amigos,
994
00:44:01,247 --> 00:44:03,205
A menudo bebíamos cerveza en el bar,
995
00:44:03,249 --> 00:44:04,946
Jugar al futbolín.
996
00:44:04,990 --> 00:44:07,340
En el bar solía jugar al ajedrez rápido,
997
00:44:07,383 --> 00:44:09,255
piezas volando fuera del tablero,
998
00:44:09,298 --> 00:44:11,083
Ya sabes, todo el juego en un minuto.
999
00:44:11,126 --> 00:44:12,301
Demis se sentó frente a mí.
1000
00:44:12,345 --> 00:44:13,563
Y lo miré y pensé:
1001
00:44:13,607 --> 00:44:15,217
"Te recuerdo de cuando éramos niños."
1002
00:44:15,261 --> 00:44:17,176
De hecho, había estado en el mismo torneo de ajedrez.
1003
00:44:17,219 --> 00:44:18,786
Como Dave en Ipswich,
1004
00:44:18,830 --> 00:44:20,440
donde solía ir y tratar de asaltar su club de ajedrez local
1005
00:44:20,483 --> 00:44:22,703
Para ganar un poco de dinero en premios.
1006
00:44:22,747 --> 00:44:24,618
Estábamos estudiando informática.
1007
00:44:24,662 --> 00:44:26,794
Algunas personas, que a la edad de 17 años
1008
00:44:26,838 --> 00:44:28,404
Habría entrado y se habría asegurado de contárselo a todo el mundo.
1009
00:44:28,448 --> 00:44:29,492
Todo sobre ellos mismos.
1010
00:44:29,536 --> 00:44:30,972
"Oye, trabajé en Bullfrog
1011
00:44:31,016 --> 00:44:33,018
"y construyó el videojuego más exitoso del mundo".
1012
00:44:33,061 --> 00:44:34,715
Pero él no era así en absoluto.
1013
00:44:34,759 --> 00:44:36,412
En Cambridge, Demis y yo
1014
00:44:36,456 --> 00:44:38,414
Ambos tenían interés en la neurociencia computacional.
1015
00:44:38,458 --> 00:44:40,242
y tratando de entender cómo funcionan las computadoras y los cerebros.
1016
00:44:40,286 --> 00:44:42,636
entrelazados y vinculados entre sí.
1017
00:44:42,680 --> 00:44:44,290
Tanto David como Demis
1018
00:44:44,333 --> 00:44:46,422
vino a mí para supervisiones.
1019
00:44:46,466 --> 00:44:49,774
Sucede por pura casualidad que en el año 1997,
1020
00:44:49,817 --> 00:44:51,645
su tercer y último año en Cambridge,
1021
00:44:51,689 --> 00:44:55,301
También fue el año en el que nació el primer gran maestro de ajedrez.
1022
00:44:55,344 --> 00:44:56,781
Fue golpeado por un programa de computadora.
1023
00:44:58,304 --> 00:45:00,088
Primera ronda de hoy de una partida de ajedrez.
1024
00:45:00,132 --> 00:45:03,701
Entre el campeón mundial de ranking Garry Kasparov
1025
00:45:03,744 --> 00:45:06,007
y un oponente llamado Deep Blue
1026
00:45:06,051 --> 00:45:10,490
para probar si el cerebro humano puede ser más listo que una máquina.
1027
00:45:10,533 --> 00:45:11,621
Recuerdo el drama
1028
00:45:11,665 --> 00:45:13,798
de Kasparov perdiendo el último partido.
1029
00:45:13,841 --> 00:45:15,234
¡Guau!
1030
00:45:15,277 --> 00:45:17,192
¡Kasparov ha dimitido!
1031
00:45:17,236 --> 00:45:19,586
Cuando Deep Blue venció a Garry Kasparov,
1032
00:45:19,629 --> 00:45:21,457
Este fue un verdadero acontecimiento decisivo.
1033
00:45:21,501 --> 00:45:23,155
Mi principal recuerdo de ello fue
1034
00:45:23,198 --> 00:45:25,331
No me impresionó mucho Deep Blue.
1035
00:45:25,374 --> 00:45:27,246
Me impresionó aún más la mente de Kasparov.
1036
00:45:27,289 --> 00:45:29,509
Que pudiera jugar al ajedrez a este nivel,
1037
00:45:29,552 --> 00:45:31,641
donde podría competir en igualdad de condiciones
1038
00:45:31,685 --> 00:45:33,252
con la bruta de una máquina,
1039
00:45:33,295 --> 00:45:35,167
Pero por supuesto, Kasparov puede hacerlo.
1040
00:45:35,210 --> 00:45:36,951
Todo lo demás también lo pueden hacer los humanos.
1041
00:45:36,995 --> 00:45:38,257
Fue un gran logro.
1042
00:45:38,300 --> 00:45:39,388
Pero la verdad del asunto era que,
1043
00:45:39,432 --> 00:45:40,868
Deep Blue sólo podía jugar ajedrez.
1044
00:45:42,435 --> 00:45:44,524
Lo que consideraríamos inteligencia
1045
00:45:44,567 --> 00:45:46,874
Faltaba en ese sistema.
1046
00:45:46,918 --> 00:45:49,834
Esta idea de generalidad y también de aprendizaje.
1047
00:45:53,751 --> 00:45:55,404
Cambridge fue increíble, porque, por supuesto, ya sabes,
1048
00:45:55,448 --> 00:45:56,666
Te estás mezclando con la gente
1049
00:45:56,710 --> 00:45:58,233
que estudian muchos temas diferentes.
1050
00:45:58,277 --> 00:46:01,410
Había científicos, filósofos, artistas...
1051
00:46:01,454 --> 00:46:04,457
...geólogos, biólogos, ecólogos.
1052
00:46:04,500 --> 00:46:07,416
Ya sabes, todo el mundo habla de todo, todo el tiempo.
1053
00:46:07,460 --> 00:46:10,768
Estaba obsesionado con el problema del plegamiento de proteínas.
1054
00:46:10,811 --> 00:46:13,248
Tim Stevens solía hablar obsesivamente,
1055
00:46:13,292 --> 00:46:15,381
Casi como religiosamente sobre este problema,
1056
00:46:15,424 --> 00:46:17,165
Problema de plegamiento de proteínas.
1057
00:46:17,209 --> 00:46:18,863
Las proteínas son, ya sabes,
1058
00:46:18,906 --> 00:46:22,083
Una de las cosas más bellas y elegantes de la biología.
1059
00:46:22,127 --> 00:46:24,738
Son las máquinas de la vida.
1060
00:46:24,782 --> 00:46:27,001
Todo lo construyen, todo lo controlan,
1061
00:46:27,045 --> 00:46:29,569
Son la razón por la que funciona la biología.
1062
00:46:29,612 --> 00:46:32,659
Las proteínas están hechas de cadenas de aminoácidos.
1063
00:46:32,702 --> 00:46:37,055
que se pliegan para crear una estructura de proteína.
1064
00:46:37,098 --> 00:46:39,884
Si pudiéramos predecir la estructura de las proteínas
1065
00:46:39,927 --> 00:46:43,104
sólo a partir de sus secuencias de aminoácidos,
1066
00:46:43,148 --> 00:46:46,107
Entonces una nueva proteína para curar el cáncer.
1067
00:46:46,151 --> 00:46:49,415
o descomponer el plástico para ayudar al medio ambiente
1068
00:46:49,458 --> 00:46:50,808
Definitivamente es algo
1069
00:46:50,851 --> 00:46:52,940
que podrías empezar a pensar en ello.
1070
00:46:53,941 --> 00:46:55,029
Yo pensé,
1071
00:46:55,073 --> 00:46:58,293
"Bueno, ¿es un ser humano lo suficientemente inteligente?
1072
00:46:58,337 --> 00:46:59,991
"¿En realidad se puede plegar una proteína?"
1073
00:47:00,034 --> 00:47:02,080
No podemos resolverlo
1074
00:47:02,123 --> 00:47:04,082
Desde la década de 1960,
1075
00:47:04,125 --> 00:47:05,953
Pensamos que en principio,
1076
00:47:05,997 --> 00:47:08,913
Si sé cuál es la secuencia de aminoácidos de una proteína,
1077
00:47:08,956 --> 00:47:11,437
Debería poder calcular cómo es la estructura.
1078
00:47:11,480 --> 00:47:13,700
Entonces, si pudieras simplemente presionar un botón,
1079
00:47:13,743 --> 00:47:16,311
y todos saldrían de repente, eso sería...
1080
00:47:16,355 --> 00:47:18,009
Eso tendría algún impacto.
1081
00:47:20,272 --> 00:47:21,577
Se me quedó grabado en la mente.
1082
00:47:21,621 --> 00:47:23,405
"Oh, este es un problema muy interesante."
1083
00:47:23,449 --> 00:47:26,844
Y me pareció que tendría solución.
1084
00:47:26,887 --> 00:47:29,934
Pero pensé que necesitaría IA para hacerlo.
1085
00:47:31,500 --> 00:47:34,025
Si pudiéramos resolver el plegamiento de proteínas,
1086
00:47:34,068 --> 00:47:35,635
Podría cambiar el mundo.
1087
00:47:50,868 --> 00:47:52,826
Desde que era estudiante en Cambridge,
1088
00:47:54,001 --> 00:47:55,611
Nunca he dejado de pensar en
1089
00:47:55,655 --> 00:47:57,135
El problema del plegamiento de proteínas.
1090
00:47:59,789 --> 00:48:02,792
Si tuvieras que resolver el plegamiento de proteínas,
1091
00:48:02,836 --> 00:48:05,665
Entonces el potencial para ayudar a resolver problemas como
1092
00:48:05,708 --> 00:48:09,669
El Alzheimer, la demencia y el descubrimiento de fármacos son temas de gran importancia.
1093
00:48:09,712 --> 00:48:11,671
Resolver la enfermedad es probablemente
1094
00:48:11,714 --> 00:48:13,325
El impacto más grande que podríamos tener.
1095
00:48:15,457 --> 00:48:16,676
Miles de personas muy inteligentes
1096
00:48:16,719 --> 00:48:18,765
Han intentado resolver el plegamiento de proteínas.
1097
00:48:18,808 --> 00:48:20,985
Simplemente creo que ahora es el momento adecuado.
1098
00:48:21,028 --> 00:48:22,508
para que la IA lo descifre.
1099
00:48:26,555 --> 00:48:28,383
Necesitábamos una forma razonable
1100
00:48:28,427 --> 00:48:29,515
para aplicar el aprendizaje automático
1101
00:48:29,558 --> 00:48:30,516
al problema del plegamiento de proteínas.
1102
00:48:32,431 --> 00:48:35,173
Nos encontramos con este juego Foldit.
1103
00:48:35,216 --> 00:48:38,785
El objetivo es moverse alrededor de este modelo 3D de una proteína.
1104
00:48:38,828 --> 00:48:41,701
y obtienes un puntaje cada vez que lo mueves.
1105
00:48:41,744 --> 00:48:43,050
Cuanto más precisas sean estas estructuras,
1106
00:48:43,094 --> 00:48:45,531
Cuanto más útiles sean, más útiles serán para los biólogos.
1107
00:48:46,227 --> 00:48:47,489
Pasé unos días
1108
00:48:47,533 --> 00:48:48,838
Sólo para ver qué tan bien lo podíamos hacer.
1109
00:48:50,666 --> 00:48:52,407
Lo hicimos razonablemente bien.
1110
00:48:52,451 --> 00:48:53,843
Pero incluso si lo fueras
1111
00:48:53,887 --> 00:48:55,280
El mejor jugador de Foldit del mundo,
1112
00:48:55,323 --> 00:48:57,499
No resolverías el plegamiento de proteínas.
1113
00:48:57,543 --> 00:48:59,501
Por eso tuvimos que ir más allá del juego.
1114
00:48:59,545 --> 00:49:00,720
Los juegos siempre son solo
1115
00:49:00,763 --> 00:49:03,723
el campo de pruebas para nuestros algoritmos.
1116
00:49:03,766 --> 00:49:07,727
El objetivo final no era sólo descifrar Go y StarCraft.
1117
00:49:07,770 --> 00:49:10,034
Se trataba de afrontar retos del mundo real.
1118
00:49:16,127 --> 00:49:18,520
Recuerdo haber escuchado este rumor.
1119
00:49:18,564 --> 00:49:21,175
que Demis se estaba metiendo en el mundo de las proteínas.
1120
00:49:21,219 --> 00:49:23,743
Hablé con algunas personas de DeepMind y les pregunté:
1121
00:49:23,786 --> 00:49:25,049
"Entonces, ¿estás haciendo plegamiento de proteínas?"
1122
00:49:25,092 --> 00:49:26,920
Y cambiaban de tema ingeniosamente.
1123
00:49:26,964 --> 00:49:30,097
Y cuando eso pasó dos veces, prácticamente lo entendí.
1124
00:49:30,141 --> 00:49:32,839
Entonces pensé que debería enviar un currículum.
1125
00:49:32,882 --> 00:49:35,668
Muy bien, todos, bienvenidos a DeepMind.
1126
00:49:35,711 --> 00:49:37,626
Sé que para algunos de ustedes esta puede ser su primera semana,
1127
00:49:37,670 --> 00:49:39,193
pero espero que todos estén listos...
1128
00:49:39,237 --> 00:49:40,890
La parte realmente atractiva para mí del trabajo
1129
00:49:40,934 --> 00:49:42,675
¿Era esto como una sensación de conexión?
1130
00:49:42,718 --> 00:49:44,503
al propósito mayor.
1131
00:49:44,546 --> 00:49:45,591
Si podemos romper
1132
00:49:45,634 --> 00:49:48,028
Algunos problemas fundamentales de la ciencia,
1133
00:49:48,072 --> 00:49:49,160
muchas otras personas
1134
00:49:49,203 --> 00:49:50,900
y otras empresas y laboratorios, etc.
1135
00:49:50,944 --> 00:49:52,467
Podríamos construir sobre la base de nuestro trabajo.
1136
00:49:52,511 --> 00:49:53,816
Esta es tu oportunidad ahora
1137
00:49:53,860 --> 00:49:55,818
para agregar tu capítulo a esta historia.
1138
00:49:55,862 --> 00:49:57,298
Cuando llegué,
1139
00:49:57,342 --> 00:49:59,605
Definitivamente estaba bastante nervioso.
1140
00:49:59,648 --> 00:50:00,736
Todavía estoy intentando mantener...
1141
00:50:00,780 --> 00:50:02,912
No he tomado ningún curso de biología.
1142
00:50:02,956 --> 00:50:05,393
No hemos pasado años de nuestras vidas
1143
00:50:05,437 --> 00:50:07,917
mirando estas estructuras y comprendiéndolas.
1144
00:50:07,961 --> 00:50:09,963
Nos basamos únicamente en los datos
1145
00:50:10,007 --> 00:50:11,269
y nuestros modelos de aprendizaje automático.
1146
00:50:12,705 --> 00:50:13,836
En el aprendizaje automático,
1147
00:50:13,880 --> 00:50:15,795
Entrenas una red como si fueran flashcards.
1148
00:50:15,838 --> 00:50:18,798
He aquí la pregunta. He aquí la respuesta.
1149
00:50:18,841 --> 00:50:20,756
He aquí la pregunta. He aquí la respuesta.
1150
00:50:20,800 --> 00:50:22,323
Pero en el plegamiento de proteínas,
1151
00:50:22,367 --> 00:50:25,457
No estamos haciendo el tipo de tarea estándar en DeepMind
1152
00:50:25,500 --> 00:50:28,155
Donde tienes datos ilimitados.
1153
00:50:28,199 --> 00:50:30,766
Tu trabajo es mejorar en ajedrez o Go.
1154
00:50:30,810 --> 00:50:32,986
y puedes jugar tantas partidas de ajedrez o Go como quieras.
1155
00:50:33,030 --> 00:50:34,814
según lo permitan sus computadoras.
1156
00:50:35,510 --> 00:50:36,772
Con proteínas,
1157
00:50:36,816 --> 00:50:39,732
Estamos sentados sobre un volumen de datos muy grande
1158
00:50:39,775 --> 00:50:41,995
Eso ha sido determinado por medio siglo
1159
00:50:42,039 --> 00:50:46,478
de métodos experimentales que consumen mucho tiempo en los laboratorios.
1160
00:50:46,521 --> 00:50:49,698
Estos métodos minuciosos pueden llevar meses o años.
1161
00:50:49,742 --> 00:50:52,353
para determinar una sola estructura de proteína,
1162
00:50:52,397 --> 00:50:55,791
y a veces, una estructura nunca puede determinarse.
1163
00:50:57,315 --> 00:51:00,274
Por eso trabajamos con conjuntos de datos tan pequeños.
1164
00:51:00,318 --> 00:51:02,233
para entrenar nuestros algoritmos.
1165
00:51:02,276 --> 00:51:04,365
Cuando DeepMind comenzó a explorar
1166
00:51:04,409 --> 00:51:05,975
El problema del plegado,
1167
00:51:06,019 --> 00:51:07,977
Nos estaban hablando sobre qué conjuntos de datos estaban usando.
1168
00:51:08,021 --> 00:51:09,892
¿Y cuáles serían las posibilidades?
1169
00:51:09,936 --> 00:51:11,633
Si resolvieran este problema.
1170
00:51:12,373 --> 00:51:13,940
Mucha gente lo ha intentado,
1171
00:51:13,983 --> 00:51:16,638
Y aún así, nadie en el planeta ha resuelto el plegamiento de proteínas.
1172
00:51:16,682 --> 00:51:18,205
Me dije a mí mismo:
1173
00:51:18,249 --> 00:51:19,946
"Bueno, ya sabes, buena suerte."
1174
00:51:19,989 --> 00:51:22,731
Si podemos resolver el problema del plegamiento de proteínas,
1175
00:51:22,775 --> 00:51:25,691
Tendría un tipo de relevancia médica increíble.
1176
00:51:25,734 --> 00:51:27,736
Éste es el ciclo de la ciencia.
1177
00:51:27,780 --> 00:51:30,043
Realizas una gran cantidad de exploración,
1178
00:51:30,087 --> 00:51:31,914
y luego entras en modo explotación,
1179
00:51:31,958 --> 00:51:33,568
y te concentras y ves
1180
00:51:33,612 --> 00:51:35,353
¿Qué tan buenas son realmente esas ideas?
1181
00:51:35,396 --> 00:51:36,528
Y no hay nada mejor
1182
00:51:36,571 --> 00:51:38,095
que la competencia externa para ello.
1183
00:51:39,835 --> 00:51:43,056
Así que decidimos participar en el concurso CASP.
1184
00:51:43,100 --> 00:51:47,234
CASP, empezamos a intentar acelerar
1185
00:51:47,278 --> 00:51:49,802
La solución al problema del plegamiento de proteínas.
1186
00:51:49,845 --> 00:51:52,065
CASP es cuando decimos,
1187
00:51:52,109 --> 00:51:54,372
"Mira, DeepMind está haciendo plegamiento de proteínas,
1188
00:51:54,415 --> 00:51:55,590
"Así de buenos somos,
1189
00:51:55,634 --> 00:51:57,592
"Y quizás sea mejor que todos los demás.
1190
00:51:57,636 --> 00:51:58,680
"Tal vez no lo sea."
1191
00:51:58,724 --> 00:52:00,073
CASP es un poco como
1192
00:52:00,117 --> 00:52:02,075
Los Juegos Olímpicos del plegamiento de proteínas.
1193
00:52:03,642 --> 00:52:06,035
CASP es una evaluación a nivel comunitario
1194
00:52:06,079 --> 00:52:08,125
Que se celebra cada dos años.
1195
00:52:09,561 --> 00:52:10,866
Se dan los equipos
1196
00:52:10,910 --> 00:52:14,261
las secuencias de aminoácidos de aproximadamente 100 proteínas,
1197
00:52:14,305 --> 00:52:17,525
y luego intentan resolver este problema de plegado
1198
00:52:17,569 --> 00:52:20,833
utilizando métodos computacionales.
1199
00:52:20,876 --> 00:52:23,401
Estas proteínas ya han sido determinadas
1200
00:52:23,444 --> 00:52:25,968
mediante experimentos en un laboratorio,
1201
00:52:26,012 --> 00:52:29,276
pero aún no han sido revelados públicamente.
1202
00:52:29,320 --> 00:52:30,756
Y estas estructuras conocidas
1203
00:52:30,799 --> 00:52:33,280
representan el patrón oro contra el cual
1204
00:52:33,324 --> 00:52:36,936
Se compararán todas las predicciones computacionales.
1205
00:52:37,937 --> 00:52:39,330
Tenemos una puntuación
1206
00:52:39,373 --> 00:52:42,159
que mide la precisión de las predicciones.
1207
00:52:42,202 --> 00:52:44,726
Y se esperaría una puntuación superior a 90.
1208
00:52:44,770 --> 00:52:47,425
ser una solución al problema del plegamiento de proteínas.
1209
00:52:48,556 --> 00:52:50,036
Bienvenidos a todos,
1210
00:52:50,079 --> 00:52:52,038
a nuestras primeras, eh, semifinales en el cuadro de ganadores.
1211
00:52:52,081 --> 00:52:54,954
Nick y John contra Demis y Frank.
1212
00:52:54,997 --> 00:52:57,217
Únase a nosotros, venga. Será un partido intenso.
1213
00:52:57,261 --> 00:52:59,306
Cuando me enteré de que Demis era
1214
00:52:59,350 --> 00:53:02,048
Vamos a abordar el problema del plegamiento de proteínas,
1215
00:53:02,091 --> 00:53:04,790
Umm, no me sorprendió en absoluto.
1216
00:53:04,833 --> 00:53:06,792
Es muy típico de Demis.
1217
00:53:06,835 --> 00:53:08,924
Ya sabes, le encanta la competencia.
1218
00:53:08,968 --> 00:53:10,143
Y ese es el final
1219
00:53:10,187 --> 00:53:12,972
del primer partido, 10-7.
1220
00:53:13,015 --> 00:53:14,103
El objetivo del CASP sería
1221
00:53:14,147 --> 00:53:15,975
no sólo para ganar la competencia,
1222
00:53:16,018 --> 00:53:19,892
pero en cierto modo, eh, jubilar la necesidad de ello.
1223
00:53:19,935 --> 00:53:23,417
En total, el CASP ha publicado 20 objetivos.
1224
00:53:23,461 --> 00:53:24,810
Estábamos pensando que tal vez
1225
00:53:24,853 --> 00:53:26,899
Agregue el tipo estándar de aprendizaje automático.
1226
00:53:26,942 --> 00:53:28,814
y ver hasta dónde podría llevarnos eso.
1227
00:53:28,857 --> 00:53:30,729
En lugar de tener un par de días para hacer un experimento,
1228
00:53:30,772 --> 00:53:33,558
Podemos realizar cinco experimentos al día.
1229
00:53:33,601 --> 00:53:35,342
Genial. Enhorabuena a todos.
1230
00:53:36,778 --> 00:53:38,693
¿Puedes mostrarme el verdadero en lugar del nuestro?
1231
00:53:38,737 --> 00:53:39,781
La verdadera respuesta es
1232
00:53:39,825 --> 00:53:42,044
Se supone que debería verse algo así.
1233
00:53:42,088 --> 00:53:45,047
Es mucho más cilíndrico de lo que pensaba.
1234
00:53:45,091 --> 00:53:47,398
Los resultados no fueron muy buenos.
1235
00:53:47,441 --> 00:53:48,703
Bueno.
1236
00:53:48,747 --> 00:53:49,835
Le lanzamos todas las ideas obvias.
1237
00:53:49,878 --> 00:53:51,793
y el problema se ríe de ti.
1238
00:53:52,881 --> 00:53:54,361
Esto no tiene sentido.
1239
00:53:54,405 --> 00:53:56,015
Pensamos que podríamos simplemente tirar
1240
00:53:56,058 --> 00:53:58,322
Algunos de nuestros mejores algoritmos para resolver el problema.
1241
00:53:59,366 --> 00:54:00,976
Éramos un poco ingenuos.
1242
00:54:01,020 --> 00:54:02,282
Deberíamos estar aprendiendo esto,
1243
00:54:02,326 --> 00:54:04,284
Ya sabes, en un abrir y cerrar de ojos.
1244
00:54:05,372 --> 00:54:06,982
Lo que me preocupa es que
1245
00:54:07,026 --> 00:54:08,375
Tomamos el campo desde
1246
00:54:08,419 --> 00:54:10,899
Respuestas realmente malas a respuestas moderadamente malas.
1247
00:54:10,943 --> 00:54:13,946
Siento que necesitamos algún tipo de nueva tecnología.
1248
00:54:13,989 --> 00:54:15,164
para mover estas cosas.
1249
00:54:20,431 --> 00:54:22,215
Quedando sólo una semana del CASP,
1250
00:54:22,259 --> 00:54:24,348
Ahora es un sprint para implementarlo.
1251
00:54:26,654 --> 00:54:28,090
Hiciste lo mejor que pudiste.
1252
00:54:28,134 --> 00:54:29,875
Entonces no hay nada más que puedas hacer.
1253
00:54:29,918 --> 00:54:32,399
pero espere a que CASP entregue los resultados.
1254
00:54:52,593 --> 00:54:53,725
Esta famosa cosa de Einstein,
1255
00:54:53,768 --> 00:54:55,030
Los últimos años de su vida,
1256
00:54:55,074 --> 00:54:57,381
Cuando estuvo aquí, coincidió con Kurt Godel.
1257
00:54:57,424 --> 00:54:59,774
Y dijo que una de las razones por las que todavía viene a trabajar
1258
00:54:59,818 --> 00:55:01,646
Es para que pueda caminar hasta casa
1259
00:55:01,689 --> 00:55:03,517
y discutir cosas con Gödel.
1260
00:55:03,561 --> 00:55:05,911
Es un gran cumplido para Kurt Godel,
1261
00:55:05,954 --> 00:55:07,478
Te muestra lo increíble que era.
1262
00:55:09,131 --> 00:55:10,568
El Instituto de Estudios Avanzados
1263
00:55:10,611 --> 00:55:12,918
Se formó en 1933.
1264
00:55:12,961 --> 00:55:14,223
En los primeros años,
1265
00:55:14,267 --> 00:55:16,487
La intensa atmósfera científica atrajo
1266
00:55:16,530 --> 00:55:19,359
Algunos de los matemáticos y físicos más brillantes
1267
00:55:19,403 --> 00:55:22,536
siempre concentrado en un solo lugar y tiempo.
1268
00:55:22,580 --> 00:55:24,582
El principio fundador de este lugar,
1269
00:55:24,625 --> 00:55:28,020
Es la idea de una búsqueda intelectual sin restricciones,
1270
00:55:28,063 --> 00:55:30,152
Incluso si no sabes lo que estás explorando.
1271
00:55:30,196 --> 00:55:32,154
Dará como resultado algunas cosas interesantes,
1272
00:55:32,198 --> 00:55:34,896
Y a veces eso termina siendo útil,
1273
00:55:34,940 --> 00:55:36,376
Lo cual, por supuesto,
1274
00:55:36,420 --> 00:55:37,986
Es en parte lo que he estado intentando hacer en DeepMind.
1275
00:55:38,030 --> 00:55:39,988
¿Cuántos grandes avances cree usted que son necesarios?
1276
00:55:40,032 --> 00:55:41,686
¿Cómo llegar hasta AGI?
1277
00:55:41,729 --> 00:55:43,078
Y, sabes, calculo que tal vez
1278
00:55:43,122 --> 00:55:44,341
Hay alrededor de una docena de ellos.
1279
00:55:44,384 --> 00:55:46,125
Sabes, espero que sea durante mi vida.
1280
00:55:46,168 --> 00:55:47,605
-Sí, vale. -Pero entonces,
1281
00:55:47,648 --> 00:55:49,171
Todos los científicos esperan eso, ¿verdad?
1282
00:55:49,215 --> 00:55:51,130
Demis tiene muchos elogios.
1283
00:55:51,173 --> 00:55:54,002
Fue elegido miembro de la Royal Society el año pasado.
1284
00:55:54,046 --> 00:55:55,961
También es miembro de la Royal Society of Arts.
1285
00:55:56,004 --> 00:55:57,528
Un gran aplauso para Demis Hassabis.
1286
00:56:04,230 --> 00:56:05,927
Mi sueño siempre ha sido intentarlo
1287
00:56:05,971 --> 00:56:08,103
y hacer posible la ciencia asistida por IA.
1288
00:56:08,147 --> 00:56:09,235
Y lo que yo pienso es
1289
00:56:09,278 --> 00:56:11,150
Nuestro proyecto más emocionante, el año pasado,
1290
00:56:11,193 --> 00:56:13,152
que es nuestro trabajo en el plegamiento de proteínas.
1291
00:56:13,195 --> 00:56:15,328
Y a este sistema lo llamamos AlphaFold.
1292
00:56:15,372 --> 00:56:18,331
Lo ingresamos en CASP y nuestro sistema, uh,
1293
00:56:18,375 --> 00:56:20,507
Fue el más preciso, eh, en predecir estructuras.
1294
00:56:20,551 --> 00:56:24,946
para 25 de las 43 proteínas de la categoría más dura.
1295
00:56:24,990 --> 00:56:26,208
Así que estamos a la última.
1296
00:56:26,252 --> 00:56:27,514
pero aún así... tengo que dejarlo claro,
1297
00:56:27,558 --> 00:56:28,559
Todavía estamos muy lejos
1298
00:56:28,602 --> 00:56:30,474
Resolviendo el problema del plegamiento de proteínas.
1299
00:56:30,517 --> 00:56:31,866
Sin embargo, estamos trabajando duro en esto.
1300
00:56:31,910 --> 00:56:33,738
y estamos explorando muchas otras técnicas.
1301
00:56:49,188 --> 00:56:50,232
Empecemos.
1302
00:56:50,276 --> 00:56:53,148
Entonces, un breve informe.
1303
00:56:53,192 --> 00:56:55,455
Éstas son nuestras clasificaciones finales para CASP.
1304
00:56:56,500 --> 00:56:57,544
Vencimos al segundo equipo
1305
00:56:57,588 --> 00:57:00,155
en esta competición en casi un 50%,
1306
00:57:00,199 --> 00:57:01,592
pero todavía tenemos un largo camino por recorrer
1307
00:57:01,635 --> 00:57:04,333
Antes de que hayamos resuelto el problema del plegamiento de proteínas.
1308
00:57:04,377 --> 00:57:07,032
en cierto sentido que un biólogo podría utilizarlo.
1309
00:57:07,075 --> 00:57:08,990
Es un área de preocupación.
1310
00:57:11,602 --> 00:57:14,213
La calidad de las predicciones varió
1311
00:57:14,256 --> 00:57:16,737
y no fueron más útiles que los métodos anteriores.
1312
00:57:16,781 --> 00:57:19,914
AlphaFold no produjo datos lo suficientemente buenos
1313
00:57:19,958 --> 00:57:22,526
para que sea útil de manera práctica
1314
00:57:22,569 --> 00:57:24,005
A, digamos, alguien como yo
1315
00:57:24,049 --> 00:57:28,227
investigando mis propios problemas biológicos.
1316
00:57:28,270 --> 00:57:30,316
Ese fue un momento de humildad.
1317
00:57:30,359 --> 00:57:32,753
Porque pensamos que habíamos trabajado muy duro y habíamos tenido éxito.
1318
00:57:32,797 --> 00:57:34,886
Y lo que descubrimos es que éramos los mejores del mundo.
1319
00:57:34,929 --> 00:57:36,453
en un problema en el que el mundo no es bueno.
1320
00:57:37,671 --> 00:57:38,933
Sabíamos que éramos unos inútiles.
1321
00:57:40,457 --> 00:57:42,328
No sirve de nada tener la escalera más alta
1322
00:57:42,371 --> 00:57:44,635
Cuando vas a la luna.
1323
00:57:44,678 --> 00:57:47,115
La opinión de bastantes personas del equipo,
1324
00:57:47,159 --> 00:57:51,468
que en cierto modo esto es una tarea inútil.
1325
00:57:51,511 --> 00:57:54,079
Y puede ser que me haya equivocado con el plegamiento de proteínas.
1326
00:57:54,122 --> 00:57:55,559
Quizás aún sea demasiado difícil
1327
00:57:55,602 --> 00:57:58,431
por dónde estamos en general con la IA.
1328
00:57:58,475 --> 00:58:01,173
Si quieres hacer investigación biológica,
1329
00:58:01,216 --> 00:58:03,044
Tienes que estar preparado para fallar
1330
00:58:03,088 --> 00:58:06,570
Porque la biología es muy complicada.
1331
00:58:06,613 --> 00:58:09,790
He dirigido un laboratorio durante casi 50 años,
1332
00:58:09,834 --> 00:58:11,096
y la mitad de mi tiempo,
1333
00:58:11,139 --> 00:58:12,619
Solo soy un psiquiatra aficionado
1334
00:58:12,663 --> 00:58:18,103
Para mantener alegres a mis colegas cuando nada funciona.
1335
00:58:18,146 --> 00:58:22,542
Y durante bastante tiempo, quiero decir, el 80, 90%,
1336
00:58:22,586 --> 00:58:24,413
No funciona.
1337
00:58:24,457 --> 00:58:26,720
Si estás a la vanguardia de la ciencia,
1338
00:58:26,764 --> 00:58:30,115
Puedo decirte que fracasarás en muchas cosas.
1339
00:58:35,163 --> 00:58:37,165
Simplemente me sentí decepcionado.
1340
00:58:38,689 --> 00:58:41,605
La lección que aprendí es que la ambición es algo bueno,
1341
00:58:41,648 --> 00:58:43,694
Pero es necesario encontrar el momento adecuado.
1342
00:58:43,737 --> 00:58:46,784
No tiene sentido estar 50 años adelantado a tu tiempo.
1343
00:58:46,827 --> 00:58:48,133
Nunca sobrevivirás
1344
00:58:48,176 --> 00:58:49,917
Cincuenta años de ese tipo de esfuerzo
1345
00:58:49,961 --> 00:58:51,963
antes de que produzca algo.
1346
00:58:52,006 --> 00:58:53,268
Literalmente morirás en el intento.
1347
00:59:08,936 --> 00:59:11,286
Cuando hablamos de IAG,
1348
00:59:11,330 --> 00:59:14,376
El santo grial de la inteligencia artificial,
1349
00:59:14,420 --> 00:59:15,508
Se vuelve realmente difícil
1350
00:59:15,552 --> 00:59:17,815
para saber de qué estamos hablando.
1351
00:59:17,858 --> 00:59:19,643
¿Qué fragmentos veremos hoy?
1352
00:59:19,686 --> 00:59:21,645
Vamos a empezar en el jardín.
1353
00:59:23,124 --> 00:59:25,649
Este es el jardín visto desde el área de observación.
1354
00:59:25,692 --> 00:59:27,433
Científicos e ingenieros investigadores
1355
00:59:27,476 --> 00:59:30,871
Puede analizar, colaborar y evaluar.
1356
00:59:30,915 --> 00:59:33,004
Lo que está pasando en tiempo real.
1357
00:59:33,047 --> 00:59:34,614
Así que en el siglo XIX,
1358
00:59:34,658 --> 00:59:37,008
Pensaríamos en cosas como la televisión y el submarino.
1359
00:59:37,051 --> 00:59:38,139
o un cohete a la luna
1360
00:59:38,183 --> 00:59:40,228
y dicen que estas cosas son imposibles.
1361
00:59:40,272 --> 00:59:41,490
Sin embargo, Julio Verne escribió sobre ellos y,
1362
00:59:41,534 --> 00:59:44,406
Un siglo y medio después, ocurrieron.
1363
00:59:44,450 --> 00:59:45,451
Estaremos experimentando
1364
00:59:45,494 --> 00:59:47,888
sobre civilizaciones realmente,
1365
00:59:47,932 --> 00:59:50,587
Civilizaciones de agentes de IA.
1366
00:59:50,630 --> 00:59:52,719
Una vez que los experimentos comiencen,
1367
00:59:52,763 --> 00:59:54,242
Va a ser la cosa más emocionante del mundo.
1368
00:59:54,286 --> 00:59:56,984
Entonces ¿cómo conseguiremos dormir?
1369
00:59:57,028 --> 00:59:58,682
No podré dormir.
1370
00:59:58,725 --> 01:00:00,684
La AGI completa podrá hacerlo
1371
01:00:00,727 --> 01:00:03,861
cualquier tarea cognitiva que una persona pueda realizar.
1372
01:00:03,904 --> 01:00:08,387
Será a una escala, potencialmente, mucho mayor.
1373
01:00:08,430 --> 01:00:10,302
Es realmente imposible para nosotros.
1374
01:00:10,345 --> 01:00:14,828
imaginar las salidas de una entidad superinteligente.
1375
01:00:14,872 --> 01:00:18,963
Es como pedirle a un gorila que imagine, ya sabes,
1376
01:00:19,006 --> 01:00:20,181
Lo que hace Einstein
1377
01:00:20,225 --> 01:00:23,402
cuando produce la teoría de la relatividad.
1378
01:00:23,445 --> 01:00:25,491
La gente a menudo me hace preguntas como:
1379
01:00:25,534 --> 01:00:29,495
"¿Qué pasa si estás equivocado y la IAG está bastante lejos?"
1380
01:00:29,538 --> 01:00:31,453
Y yo digo, nunca me preocupo por eso.
1381
01:00:31,497 --> 01:00:33,847
En realidad me preocupa lo contrario.
1382
01:00:33,891 --> 01:00:37,242
En realidad me preocupa que vaya más rápido.
1383
01:00:37,285 --> 01:00:39,723
de lo que realmente podemos prepararnos.
1384
01:00:42,073 --> 01:00:45,859
Realmente parece que estamos en una carrera hacia la inteligencia artificial general.
1385
01:00:45,903 --> 01:00:49,907
Los prototipos y los modelos que estamos desarrollando ahora
1386
01:00:49,950 --> 01:00:51,822
En realidad se están transformando
1387
01:00:51,865 --> 01:00:54,215
el espacio de lo que sabemos sobre la inteligencia.
1388
01:00:57,349 --> 01:00:58,785
Recientemente, hemos tenido agentes
1389
01:00:58,829 --> 01:01:00,047
que sean lo suficientemente poderosos
1390
01:01:00,091 --> 01:01:03,442
Para empezar a jugar realmente en equipo,
1391
01:01:03,485 --> 01:01:06,140
luego competir contra otros equipos.
1392
01:01:06,184 --> 01:01:08,795
Estamos viendo dinámicas sociales cooperativas
1393
01:01:08,839 --> 01:01:10,492
saliendo de agentes
1394
01:01:10,536 --> 01:01:13,321
donde no hemos preprogramado
1395
01:01:13,365 --> 01:01:15,584
cualquiera de este tipo de dinámicas.
1396
01:01:15,628 --> 01:01:19,240
Es un aprendizaje completamente basado en nuestras propias experiencias.
1397
01:01:20,807 --> 01:01:23,288
Cuando empezamos, pensábamos que éramos...
1398
01:01:23,331 --> 01:01:25,725
Para construir un sistema de inteligencia
1399
01:01:25,769 --> 01:01:28,336
y convencer al mundo de que lo habíamos logrado.
1400
01:01:28,380 --> 01:01:29,947
Ahora estamos empezando a preguntarnos si
1401
01:01:29,990 --> 01:01:31,296
Vamos a construir sistemas
1402
01:01:31,339 --> 01:01:32,906
que no estamos convencidos de que sean completamente inteligentes,
1403
01:01:32,950 --> 01:01:34,691
y estamos tratando de convencer al mundo de que no lo son.
1404
01:01:38,651 --> 01:01:40,000
Hola, Alfa.
1405
01:01:40,044 --> 01:01:41,523
Hola.
1406
01:01:41,567 --> 01:01:43,917
¿Dónde estamos hoy?
1407
01:01:43,961 --> 01:01:46,659
Estás en el Museo de Arte Moderno de la ciudad de Nueva York.
1408
01:01:48,400 --> 01:01:53,013
Más o menos. ¿Qué cuadro es éste?
1409
01:01:53,057 --> 01:01:55,494
Esta es La creación de Adán de Miguel Ángel.
1410
01:01:55,537 --> 01:01:58,410
No creo que esa pintura esté en la ciudad de Nueva York.
1411
01:01:58,453 --> 01:02:01,543
Tienes razón. Está en la Ciudad del Vaticano.
1412
01:02:01,587 --> 01:02:02,806
¿Crees que estamos ahí?
1413
01:02:04,677 --> 01:02:05,809
No.
1414
01:02:05,852 --> 01:02:07,593
Entonces ¿cómo veo esto?
1415
01:02:10,509 --> 01:02:11,640
Estás mirando
1416
01:02:11,684 --> 01:02:12,946
una copia digital de la pintura.
1417
01:02:12,990 --> 01:02:13,991
Sí.
1418
01:02:15,035 --> 01:02:16,341
¿Quién vive en esta casa?
1419
01:02:19,213 --> 01:02:20,345
Un astronauta.
1420
01:02:26,046 --> 01:02:28,005
¿Cómo se llama este astronauta?
1421
01:02:28,048 --> 01:02:29,397
Su nombre es Mark.
1422
01:02:29,441 --> 01:02:32,052
Esta es una famosa ecuación de Albert Einstein.
1423
01:02:32,096 --> 01:02:35,577
Demuestra que la energía y la masa son equivalentes.
1424
01:02:35,621 --> 01:02:37,666
¿Cómo se lo explicarías a un niño de cinco años?
1425
01:02:40,931 --> 01:02:43,542
Bueno, imagina que tienes una gran roca,
1426
01:02:43,585 --> 01:02:45,326
y quieres saber cuanto pesa.
1427
01:02:45,370 --> 01:02:47,589
¿Mark está en peligro?
1428
01:02:47,633 --> 01:02:49,722
No. Mark no está en peligro.
1429
01:02:49,766 --> 01:02:50,767
¿Porqué es eso?
1430
01:02:54,422 --> 01:02:56,163
Porque el dinosaurio no es real.
1431
01:02:57,338 --> 01:02:58,470
Está bien.
1432
01:02:58,513 --> 01:03:00,515
¿Por qué no pudiste responder mi pregunta?
1433
01:03:00,559 --> 01:03:01,908
Creo que no pude responder a tu pregunta.
1434
01:03:01,952 --> 01:03:04,041
Porque no sé lo suficiente sobre el tema.
1435
01:03:04,911 --> 01:03:06,130
Bueno.
1436
01:03:06,173 --> 01:03:08,654
¿Cómo podría aprender más sobre el tema?
1437
01:03:08,697 --> 01:03:09,960
Puedo aprender más sobre el tema.
1438
01:03:10,003 --> 01:03:12,876
mediante la lectura de libros, artículos y sitios web.
1439
01:03:12,919 --> 01:03:14,268
Puedes enseñarme.
1440
01:03:14,312 --> 01:03:15,835
Mi conclusión es que
1441
01:03:15,879 --> 01:03:17,619
Si ahora piensas en lo que estamos haciendo,
1442
01:03:17,663 --> 01:03:20,057
está aprendiendo de todos los humanos,
1443
01:03:20,100 --> 01:03:22,581
Todo su conocimiento puesto de una vez en Internet,
1444
01:03:22,624 --> 01:03:24,931
Realmente sabrías mucho sobre el mundo.
1445
01:03:24,975 --> 01:03:27,716
Como una parte importante de todo lo que los humanos pueden hacer.
1446
01:03:27,760 --> 01:03:29,631
Y ahora, creo que es más como,
1447
01:03:29,675 --> 01:03:30,937
"Bueno, podría funcionar."
1448
01:03:30,981 --> 01:03:33,113
Este es un gran momento.
1449
01:03:33,157 --> 01:03:34,636
¿Quién es?
1450
01:03:34,680 --> 01:03:36,551
Éste es Dios acercándose a Adán.
1451
01:03:36,595 --> 01:03:37,988
El advenimiento de la IAG
1452
01:03:38,031 --> 01:03:40,860
Dividirá la historia humana en dos partes.
1453
01:03:40,904 --> 01:03:43,950
La parte hasta ese punto y la parte después de ese punto.
1454
01:03:43,994 --> 01:03:47,258
¿Por qué intenta tocar a Adán?
1455
01:03:47,301 --> 01:03:48,912
Dios está extendiendo su mano para tocar a Adán.
1456
01:03:48,955 --> 01:03:50,217
para darle vida.
1457
01:03:50,261 --> 01:03:52,219
Nos dará una herramienta
1458
01:03:52,263 --> 01:03:57,529
que puede reinventar completamente toda nuestra civilización.
1459
01:03:57,572 --> 01:03:59,400
¿Qué significa este cuadro para ti?
1460
01:04:01,750 --> 01:04:03,752
La pintura significa mucho para mí.
1461
01:04:03,796 --> 01:04:04,797
Está bien. ¿Como qué?
1462
01:04:10,324 --> 01:04:11,456
Creo que el cuadro es un recordatorio.
1463
01:04:11,499 --> 01:04:12,674
Que todos estamos conectados entre nosotros
1464
01:04:12,718 --> 01:04:13,937
y que todos somos parte de algo
1465
01:04:13,980 --> 01:04:15,112
más grande que nosotros mismos.
1466
01:04:16,461 --> 01:04:17,766
Eso es bastante agradable.
1467
01:04:19,029 --> 01:04:21,379
Cuando cruzas esa barrera de
1468
01:04:21,422 --> 01:04:23,947
"La inteligencia artificial general podría llegar a existir algún día en el futuro"
1469
01:04:23,990 --> 01:04:26,645
"No, en realidad, esto realmente podría suceder en un período de tiempo
1470
01:04:26,688 --> 01:04:28,690
"Eso es algo así como, bajo mi supervisión, ya sabes".
1471
01:04:28,734 --> 01:04:30,475
Algo cambia en tu forma de pensar.
1472
01:04:30,518 --> 01:04:32,694
...aprendió a orientarse mirando...
1473
01:04:32,738 --> 01:04:35,045
Tenemos que tener cuidado con cómo lo usamos.
1474
01:04:35,088 --> 01:04:37,177
y reflexionamos sobre cómo lo implementamos.
1475
01:04:39,832 --> 01:04:41,138
Tendrías que considerarlo
1476
01:04:41,181 --> 01:04:42,487
¿Cuál es su objetivo de nivel superior?
1477
01:04:42,530 --> 01:04:45,011
Si es para mantener felices a los humanos,
1478
01:04:45,055 --> 01:04:48,928
¿Qué grupo de humanos? ¿Qué significa la felicidad?
1479
01:04:48,972 --> 01:04:52,018
Muchos de nuestros objetivos colectivos son muy complicados,
1480
01:04:52,062 --> 01:04:54,891
Incluso para que los humanos lo entiendan.
1481
01:04:54,934 --> 01:04:58,503
La tecnología siempre incorpora nuestros valores.
1482
01:04:58,546 --> 01:05:01,680
No es sólo una cuestión técnica, también es ética.
1483
01:05:01,723 --> 01:05:02,899
Así que tenemos que ser muy cautelosos.
1484
01:05:02,942 --> 01:05:04,291
sobre lo que estamos construyendo.
1485
01:05:04,335 --> 01:05:06,076
Estamos tratando de encontrar un único algoritmo que...
1486
01:05:06,119 --> 01:05:07,816
La realidad es que esto es un algoritmo.
1487
01:05:07,860 --> 01:05:11,037
que ha sido creado por la gente, por nosotros.
1488
01:05:11,081 --> 01:05:13,213
¿Sabes qué significa dotar a nuestros agentes?
1489
01:05:13,257 --> 01:05:15,607
¿Con el mismo tipo de valores que apreciamos?
1490
01:05:15,650 --> 01:05:17,652
¿Cuál es el propósito de crear estos sistemas de IA?
1491
01:05:17,696 --> 01:05:19,045
Parecen tan humanos
1492
01:05:19,089 --> 01:05:20,742
para que capten corazones y mentes
1493
01:05:20,786 --> 01:05:21,961
Porque son una especie de
1494
01:05:22,005 --> 01:05:24,703
¿Explotar también una vulnerabilidad humana?
1495
01:05:24,746 --> 01:05:26,531
El corazón y la mente de estos sistemas
1496
01:05:26,574 --> 01:05:28,054
son en gran medida datos generados por humanos...
1497
01:05:28,098 --> 01:05:29,055
Mmm-hmm.
1498
01:05:29,099 --> 01:05:30,491
...para todo lo bueno y lo malo.
1499
01:05:30,535 --> 01:05:32,015
Hay un paralelo
1500
01:05:32,058 --> 01:05:34,017
Entre la Revolución Industrial,
1501
01:05:34,060 --> 01:05:36,758
que fue un momento increíble de desplazamiento
1502
01:05:36,802 --> 01:05:42,373
y el cambio tecnológico actual creado por la IA.
1503
01:05:42,416 --> 01:05:43,722
¡Pausa IA!
1504
01:05:43,765 --> 01:05:45,724
Tenemos que pensar en quiénes están desplazados
1505
01:05:45,767 --> 01:05:48,596
y cómo vamos a apoyarlos.
1506
01:05:48,640 --> 01:05:50,076
Esta tecnología llegará mucho antes,
1507
01:05:50,120 --> 01:05:52,426
uh, entonces realmente el mundo lo sabe o algo así
1508
01:05:52,470 --> 01:05:55,908
Incluso nosotros hace 18, 24 meses pensábamos.
1509
01:05:55,952 --> 01:05:57,257
Así que hay una tremenda oportunidad,
1510
01:05:57,301 --> 01:05:58,389
tremenda emoción,
1511
01:05:58,432 --> 01:06:00,391
pero también una enorme responsabilidad.
1512
01:06:00,434 --> 01:06:01,740
Está sucediendo muy rápido.
1513
01:06:02,654 --> 01:06:04,003
¿Cómo lo gobernaremos?
1514
01:06:05,135 --> 01:06:06,223
¿Cómo decidiremos?
1515
01:06:06,266 --> 01:06:08,181
¿Qué está bien y qué no está bien?
1516
01:06:08,225 --> 01:06:10,923
Las imágenes generadas por IA son cada vez más sofisticadas.
1517
01:06:10,967 --> 01:06:14,535
El uso de la IA para generar desinformación
1518
01:06:14,579 --> 01:06:17,016
y manipular la psicología humana
1519
01:06:17,060 --> 01:06:20,237
Sólo va a empeorar mucho, mucho.
1520
01:06:21,194 --> 01:06:22,587
La IA general está llegando
1521
01:06:22,630 --> 01:06:24,632
ya sea que lo hagamos aquí en DeepMind o no.
1522
01:06:25,459 --> 01:06:26,765
Va a pasar,
1523
01:06:26,808 --> 01:06:29,028
Así que mejor crearemos instituciones que nos protejan.
1524
01:06:29,072 --> 01:06:30,595
Se requerirá coordinación global.
1525
01:06:30,638 --> 01:06:32,727
Y me preocupa que la humanidad esté
1526
01:06:32,771 --> 01:06:35,382
La situación está empeorando cada vez más en lugar de mejorar.
1527
01:06:35,426 --> 01:06:37,123
Necesitamos mucha más gente
1528
01:06:37,167 --> 01:06:40,039
Realmente estoy tomando esto en serio y pensando en ello.
1529
01:06:40,083 --> 01:06:42,999
Sí, es serio. Me preocupa.
1530
01:06:44,043 --> 01:06:45,871
Me preocupa. Sí.
1531
01:06:45,914 --> 01:06:48,613
Si recibió un correo electrónico que decía
1532
01:06:48,656 --> 01:06:50,832
Esta civilización extraterrestre superior
1533
01:06:50,876 --> 01:06:52,791
va a llegar a la Tierra,
1534
01:06:52,834 --> 01:06:54,575
Habría reuniones de emergencia
1535
01:06:54,619 --> 01:06:56,273
de todos los gobiernos.
1536
01:06:56,316 --> 01:06:58,144
Entraríamos en modo de sobremarcha
1537
01:06:58,188 --> 01:07:00,103
tratando de averiguar cómo prepararse.
1538
01:07:01,669 --> 01:07:03,976
La llegada de AGI será
1539
01:07:04,020 --> 01:07:06,935
El momento más importante al que nos hemos enfrentado jamás.
1540
01:07:14,378 --> 01:07:17,555
Mi sueño era que en el camino a AGI,
1541
01:07:17,598 --> 01:07:20,688
Crearíamos tecnologías revolucionarias
1542
01:07:20,732 --> 01:07:23,082
Esto sería de utilidad para la humanidad.
1543
01:07:23,126 --> 01:07:25,171
Eso es lo que quería con AlphaFold.
1544
01:07:26,694 --> 01:07:28,653
Creo que es más importante que nunca.
1545
01:07:28,696 --> 01:07:31,047
que deberíamos resolver el problema del plegamiento de proteínas.
1546
01:07:32,004 --> 01:07:34,224
Esto va a ser muy difícil.
1547
01:07:34,267 --> 01:07:36,791
Pero no me rendiré hasta que esté hecho.
1548
01:07:36,835 --> 01:07:37,879
Ya sabes, tenemos que redoblar los esfuerzos.
1549
01:07:37,923 --> 01:07:40,317
y ve lo más rápido posible desde aquí.
1550
01:07:40,360 --> 01:07:41,796
Creo que no tenemos tiempo que perder.
1551
01:07:41,840 --> 01:07:45,757
Así que vamos a formar un equipo de ataque para el plegamiento de proteínas.
1552
01:07:45,800 --> 01:07:47,541
El líder del equipo de ataque será John.
1553
01:07:47,585 --> 01:07:48,673
Sí, hemos visto a Alpha...
1554
01:07:48,716 --> 01:07:50,283
Ya sabes, vamos a intentarlo todo,
1555
01:07:50,327 --> 01:07:51,328
fregadero de la cocina, todo el lote.
1556
01:07:52,198 --> 01:07:53,330
CASP14 trata sobre
1557
01:07:53,373 --> 01:07:55,158
demostrando que podemos resolver todo el problema.
1558
01:07:56,333 --> 01:07:57,725
Y sentí que para hacer eso,
1559
01:07:57,769 --> 01:08:00,337
Necesitaríamos incorporar algún conocimiento del dominio.
1560
01:08:01,903 --> 01:08:03,731
Tuvimos algunos ingenieros fantásticos en ello,
1561
01:08:03,775 --> 01:08:05,733
pero no fueron entrenados en biología.
1562
01:08:08,475 --> 01:08:10,260
Como biólogo computacional,
1563
01:08:10,303 --> 01:08:12,131
Cuando me uní inicialmente al equipo de AlphaFold,
1564
01:08:12,175 --> 01:08:14,220
Al principio no me sentí seguro de nada.
1565
01:08:14,264 --> 01:08:15,352
Sabes,
1566
01:08:15,395 --> 01:08:17,223
Si íbamos a tener éxito.
1567
01:08:17,267 --> 01:08:21,097
La biología es ridículamente complicada.
1568
01:08:21,140 --> 01:08:25,101
Parecía como si escalar una montaña muy lejana.
1569
01:08:25,144 --> 01:08:26,754
Estoy empezando a jugar con las temperaturas subyacentes.
1570
01:08:26,798 --> 01:08:27,973
para ver si podemos conseguir...
1571
01:08:28,016 --> 01:08:29,148
Como una de las pocas personas del equipo
1572
01:08:29,192 --> 01:08:31,846
¿Quién ha trabajado en biología antes?
1573
01:08:31,890 --> 01:08:34,849
Sientes un enorme sentido de responsabilidad.
1574
01:08:34,893 --> 01:08:36,112
"Esperamos que hagas
1575
01:08:36,155 --> 01:08:37,678
"Grandes cosas en este equipo de ataque".
1576
01:08:37,722 --> 01:08:38,897
Eso es aterrador.
1577
01:08:40,464 --> 01:08:42,727
Pero una de las razones por las que quería venir aquí
1578
01:08:42,770 --> 01:08:45,556
Era hacer algo que importa.
1579
01:08:45,599 --> 01:08:48,472
Éste es el número de cosas que faltan.
1580
01:08:48,515 --> 01:08:49,951
¿Qué tal si hacemos uso de
1581
01:08:49,995 --> 01:08:52,563
¿Qué tanto entiendes de física?
1582
01:08:52,606 --> 01:08:54,391
¿Utilizando esto como fuente de datos?
1583
01:08:54,434 --> 01:08:55,479
Pero si es sistemático...
1584
01:08:55,522 --> 01:08:56,784
Entonces eso no puede ser correcto.
1585
01:08:56,828 --> 01:08:58,308
Si es sistemáticamente incorrecto de alguna manera extraña,
1586
01:08:58,351 --> 01:09:01,224
Es posible que estés aprendiendo física sistemáticamente equivocada.
1587
01:09:01,267 --> 01:09:02,355
El equipo ya esta
1588
01:09:02,399 --> 01:09:04,749
tratando de pensar en múltiples formas en que...
1589
01:09:04,792 --> 01:09:06,229
Relevancia biológica
1590
01:09:06,272 --> 01:09:07,795
Esto es lo que buscamos.
1591
01:09:09,057 --> 01:09:11,364
Así que reescribimos todo el flujo de datos.
1592
01:09:11,408 --> 01:09:13,279
que AlphaFold utiliza para aprender.
1593
01:09:13,323 --> 01:09:15,586
No puedes forzar la fase creativa.
1594
01:09:15,629 --> 01:09:18,241
Tienes que darle espacio para que esas flores florezcan.
1595
01:09:19,242 --> 01:09:20,286
Ganamos CASP.
1596
01:09:20,330 --> 01:09:22,070
Luego volví a la mesa de dibujo.
1597
01:09:22,114 --> 01:09:24,116
Y, ¿cuáles son nuestras nuevas ideas?
1598
01:09:24,160 --> 01:09:26,945
Um, y luego ha tardado un poco, diría yo,
1599
01:09:26,988 --> 01:09:28,686
para que volvieran a donde estaban,
1600
01:09:28,729 --> 01:09:30,340
pero con las nuevas ideas.
1601
01:09:30,383 --> 01:09:31,515
Y ahora pienso
1602
01:09:31,558 --> 01:09:33,952
Estamos viendo los beneficios de las nuevas ideas.
1603
01:09:33,995 --> 01:09:35,736
Pueden ir más lejos ¿no?
1604
01:09:35,780 --> 01:09:38,130
Entonces, eh, ese es un momento realmente importante.
1605
01:09:38,174 --> 01:09:40,959
He visto ese momento tantas veces ya,
1606
01:09:41,002 --> 01:09:42,613
Pero ahora sé lo que eso significa.
1607
01:09:42,656 --> 01:09:44,484
Y sé que ahora es el momento de presionar.
1608
01:09:45,920 --> 01:09:48,009
Agregar cadenas laterales mejora el plegado directo.
1609
01:09:48,053 --> 01:09:49,663
Eso impulsó gran parte del progreso.
1610
01:09:49,707 --> 01:09:51,012
- Hablaremos de eso. - Genial.
1611
01:09:51,056 --> 01:09:54,799
En los últimos cuatro meses hemos logrado avances enormes.
1612
01:09:54,842 --> 01:09:56,453
Durante CASP13,
1613
01:09:56,496 --> 01:09:59,499
Nos llevaría un día o dos plegar una de las proteínas,
1614
01:09:59,543 --> 01:10:01,762
y ahora estamos doblando, como,
1615
01:10:01,806 --> 01:10:03,938
cientos de miles por segundo.
1616
01:10:03,982 --> 01:10:05,636
Sí, es simplemente una locura.
1617
01:10:05,679 --> 01:10:06,985
Ahora, este es un modelo
1618
01:10:07,028 --> 01:10:09,901
Esto es órdenes de magnitud más rápido,
1619
01:10:09,944 --> 01:10:12,251
y al mismo tiempo ser mejor.
1620
01:10:12,295 --> 01:10:13,644
Estamos recibiendo muchas estructuras.
1621
01:10:13,687 --> 01:10:15,254
en el régimen de alta precisión.
1622
01:10:15,298 --> 01:10:17,517
Estamos mejorando rápidamente nuestro sistema.
1623
01:10:17,561 --> 01:10:18,823
Eso está empezando a ser realmente
1624
01:10:18,866 --> 01:10:20,477
llegar al núcleo y al corazón del problema.
1625
01:10:20,520 --> 01:10:21,695
Es un gran trabajo.
1626
01:10:21,739 --> 01:10:23,088
Parece que estamos en buena forma.
1627
01:10:23,131 --> 01:10:26,222
Entonces, ¿nos quedan seis o cinco semanas? ¿Seis semanas?
1628
01:10:26,265 --> 01:10:29,616
Entonces, ¿qué pasa? ¿Tienes suficiente potencia de procesamiento?
1629
01:10:29,660 --> 01:10:31,531
Yo... Podríamos usar más.
1630
01:10:32,967 --> 01:10:34,360
Estaba nervioso por CASP
1631
01:10:34,404 --> 01:10:36,580
Pero a medida que el sistema comienza a funcionar,
1632
01:10:36,623 --> 01:10:37,972
No me siento tan nervioso.
1633
01:10:38,016 --> 01:10:39,496
Siento que las cosas han cambiado, de alguna manera,
1634
01:10:39,539 --> 01:10:41,193
ha cobrado perspectiva recientemente,
1635
01:10:41,237 --> 01:10:44,240
y, sabes, todo va a estar bien.
1636
01:10:47,330 --> 01:10:48,853
El Primer Ministro ha anunciado
1637
01:10:48,896 --> 01:10:51,290
Los límites más drásticos para nuestras vidas
1638
01:10:51,334 --> 01:10:53,858
que el Reino Unido haya visto jamás en su vida.
1639
01:10:53,901 --> 01:10:55,033
Debo darle al pueblo británico
1640
01:10:55,076 --> 01:10:56,904
Una instrucción muy sencilla.
1641
01:10:56,948 --> 01:10:59,037
Debes quedarte en casa.
1642
01:10:59,080 --> 01:11:02,519
Parece que estamos en una novela de ciencia ficción.
1643
01:11:02,562 --> 01:11:04,869
Ya sabes, estoy entregando comida a mis padres,
1644
01:11:04,912 --> 01:11:08,220
asegurándose de que permanezcan aislados y seguros.
1645
01:11:08,264 --> 01:11:10,570
Creo que simplemente resalta la increíble necesidad
1646
01:11:10,614 --> 01:11:12,877
para la ciencia asistida por IA.
1647
01:11:17,098 --> 01:11:18,361
Siempre lo sabes
1648
01:11:18,404 --> 01:11:21,015
Algo así es una posibilidad.
1649
01:11:21,059 --> 01:11:23,888
Pero nadie cree realmente que eso vaya a suceder.
1650
01:11:23,931 --> 01:11:25,585
en su vida, sin embargo.
1651
01:11:26,978 --> 01:11:29,154
-¿Ya estás grabando? -Sí.
1652
01:11:29,197 --> 01:11:31,025
- Bueno, buenos días a todos. - Hola.
1653
01:11:31,069 --> 01:11:32,679
Bien. CASP ha comenzado.
1654
01:11:32,723 --> 01:11:36,074
Es agradable poder sentarme en pijama todo el día.
1655
01:11:36,117 --> 01:11:37,597
Nunca pensé que viviría en una casa.
1656
01:11:37,641 --> 01:11:39,164
donde estaban pasando tantas cosas.
1657
01:11:39,207 --> 01:11:41,427
Estaría tratando de resolver el plegamiento de proteínas en una habitación,
1658
01:11:41,471 --> 01:11:42,559
y mi marido estaría intentando
1659
01:11:42,602 --> 01:11:43,908
para hacer que los robots caminen en el otro.
1660
01:11:46,954 --> 01:11:49,392
Una de las proteínas más duras que hemos obtenido en CASP hasta ahora.
1661
01:11:49,435 --> 01:11:51,219
es la proteína SARS-CoV-2
1662
01:11:51,263 --> 01:11:52,220
llamado ORF8.
1663
01:11:52,264 --> 01:11:54,919
ORF8 es una proteína del coronavirus.
1664
01:11:54,962 --> 01:11:56,964
Es una de las principales proteínas, eh,
1665
01:11:57,008 --> 01:11:58,749
que debilita el sistema inmunológico.
1666
01:11:58,792 --> 01:12:00,054
Nos esforzamos mucho
1667
01:12:00,098 --> 01:12:01,752
para mejorar nuestra predicción.
1668
01:12:01,795 --> 01:12:03,493
De verdad, de verdad muy difícil.
1669
01:12:03,536 --> 01:12:05,582
Probablemente el mayor tiempo que hemos pasado jamás
1670
01:12:05,625 --> 01:12:07,105
en un solo objetivo.
1671
01:12:07,148 --> 01:12:08,933
Hasta el punto en que mi marido está como,
1672
01:12:08,976 --> 01:12:12,197
"Es medianoche. Tienes que irte a dormir."
1673
01:12:12,240 --> 01:12:16,419
Así que creo que estamos en el día 102 desde el confinamiento.
1674
01:12:16,462 --> 01:12:19,944
Mi hija lleva un diario.
1675
01:12:19,987 --> 01:12:22,120
Ahora puedes salir tanto como quieras.
1676
01:12:25,036 --> 01:12:27,212
Hemos recibido el último objetivo.
1677
01:12:27,255 --> 01:12:29,649
Han dicho que no enviarán más objetivos.
1678
01:12:29,693 --> 01:12:31,347
en nuestra categoría de CASP.
1679
01:12:32,652 --> 01:12:33,653
Así que simplemente nos estamos asegurando
1680
01:12:33,697 --> 01:12:35,481
Obtenemos la mejor respuesta posible.
1681
01:12:40,530 --> 01:12:43,315
Tan pronto como empezamos a obtener los resultados,
1682
01:12:43,359 --> 01:12:48,233
Me sentaría y comenzaría a observar qué tan cerca estuvo alguien.
1683
01:12:48,276 --> 01:12:50,583
para conseguir estructuras proteicas correctas.
1684
01:13:00,245 --> 01:13:01,551
- Oh, hola. -Hola.
1685
01:13:03,814 --> 01:13:07,078
Es algo increíble, CASP finalmente ha terminado.
1686
01:13:07,121 --> 01:13:09,472
Creo que al menos es hora de levantar una copa.
1687
01:13:09,515 --> 01:13:11,212
Um, no sé si todos tienen un vaso.
1688
01:13:11,256 --> 01:13:12,823
de algo que puedan criar.
1689
01:13:12,866 --> 01:13:14,955
Si no, levantad, no sé, vuestros portátiles.
1690
01:13:14,999 --> 01:13:17,088
Uno...
1691
01:13:17,131 --> 01:13:18,611
Probablemente daré un discurso en un minuto.
1692
01:13:18,655 --> 01:13:20,483
Siento que debería hacerlo pero no tengo idea de qué decir.
1693
01:13:21,005 --> 01:13:24,269
Bueno... veamos.
1694
01:13:24,312 --> 01:13:27,054
Me siento como si estuviera leyendo un correo electrónico...
1695
01:13:27,098 --> 01:13:28,534
Es lo correcto que hay que hacer.
1696
01:13:29,927 --> 01:13:31,232
Cuando Juan dijo:
1697
01:13:31,276 --> 01:13:33,191
"Voy a leer un correo electrónico" en una reunión social del equipo.
1698
01:13:33,234 --> 01:13:35,498
Pensé: "Vaya, John, sí que sabes cómo divertirte".
1699
01:13:35,541 --> 01:13:38,370
Ahora vamos a leer un correo electrónico.
1700
01:13:38,414 --> 01:13:41,634
Uh, recibí esto alrededor de las cuatro de hoy.
1701
01:13:42,722 --> 01:13:44,724
Umm, es de John Moult.
1702
01:13:45,725 --> 01:13:47,031
Y simplemente lo leeré.
1703
01:13:47,074 --> 01:13:49,381
Dice: "Como supongo que ya sabes,
1704
01:13:49,425 --> 01:13:53,603
"Su grupo ha tenido un desempeño sorprendentemente bueno en CASP 14,
1705
01:13:53,646 --> 01:13:55,387
"tanto en relación con otros grupos
1706
01:13:55,431 --> 01:13:57,911
"y con absoluta precisión de modelo."
1707
01:13:59,826 --> 01:14:01,219
"Felicitaciones por este trabajo.
1708
01:14:01,262 --> 01:14:03,047
"Es realmente extraordinario."
1709
01:14:03,090 --> 01:14:05,266
Las estructuras eran tan buenas,
1710
01:14:05,310 --> 01:14:07,443
Fue... fue simplemente increíble.
1711
01:14:09,140 --> 01:14:10,750
Después de medio siglo,
1712
01:14:10,794 --> 01:14:12,230
Por fin tenemos una solución
1713
01:14:12,273 --> 01:14:14,928
al problema del plegamiento de proteínas.
1714
01:14:14,972 --> 01:14:17,409
Cuando vi este correo electrónico, lo leí,
1715
01:14:17,453 --> 01:14:19,585
Yo digo, "¡Oh, mierda!"
1716
01:14:19,629 --> 01:14:21,587
Y mi esposa dice: "¿Está todo bien?"
1717
01:14:21,631 --> 01:14:24,242
Llamo a mis padres y les digo: "Hola, mamá".
1718
01:14:24,285 --> 01:14:26,244
"Umm, tengo algo que decirte.
1719
01:14:26,287 --> 01:14:27,550
"Hemos hecho esto
1720
01:14:27,593 --> 01:14:29,813
"y podría ser algo muy importante."
1721
01:14:29,856 --> 01:14:31,641
Cuando me enteré de los resultados del CASP 14,
1722
01:14:32,642 --> 01:14:34,034
Me quedé estupefacto.
1723
01:14:34,078 --> 01:14:35,819
Estaba simplemente emocionado.
1724
01:14:35,862 --> 01:14:38,909
Este es un problema en el que estaba empezando a pensar.
1725
01:14:38,952 --> 01:14:42,086
No se resolvería en mi vida.
1726
01:14:42,129 --> 01:14:44,741
Ahora tenemos una herramienta que se puede utilizar
1727
01:14:44,784 --> 01:14:46,612
prácticamente por los científicos.
1728
01:14:46,656 --> 01:14:48,440
Esta gente nos pregunta, ya sabes,
1729
01:14:48,484 --> 01:14:50,224
"Tengo esta proteína involucrada en la malaria",
1730
01:14:50,268 --> 01:14:52,139
o ya sabes, alguna enfermedad infecciosa.
1731
01:14:52,183 --> 01:14:53,227
"No conocemos la estructura.
1732
01:14:53,271 --> 01:14:55,186
"¿Podemos usar AlphaFold para resolverlo?"
1733
01:14:55,229 --> 01:14:56,970
Podemos predecir fácilmente todas las secuencias conocidas
1734
01:14:57,014 --> 01:14:58,276
en un mes.
1735
01:14:58,319 --> 01:14:59,973
¿Todas las secuencias conocidas en un mes?
1736
01:15:00,017 --> 01:15:01,279
- Sí, fácilmente. - ¿Mmm-hmm?
1737
01:15:01,322 --> 01:15:02,585
Un billón, dos mil millones.
1738
01:15:02,628 --> 01:15:03,673
Um, y son...
1739
01:15:03,716 --> 01:15:05,196
¿Por qué no hacemos eso? Sí.
1740
01:15:05,239 --> 01:15:07,111
- Deberíamos hacer eso mucho. - Bueno, quiero decir...
1741
01:15:07,154 --> 01:15:09,243
Eso está mucho mejor. ¿Por qué no hacemos eso?
1742
01:15:09,287 --> 01:15:11,115
Así que esa es una de las opciones.
1743
01:15:11,158 --> 01:15:12,638
-Bien. - Hay esto...
1744
01:15:12,682 --> 01:15:15,119
Deberíamos simplemente... Bien, es una gran idea.
1745
01:15:15,162 --> 01:15:17,513
Deberíamos simplemente analizar todas las proteínas existentes.
1746
01:15:18,296 --> 01:15:19,471
Y luego libera eso.
1747
01:15:19,515 --> 01:15:20,994
¿Por qué nadie sugirió esto antes?
1748
01:15:21,038 --> 01:15:22,126
Por supuesto que eso es lo que debemos hacer.
1749
01:15:22,169 --> 01:15:23,954
¿Por qué estamos pensando en hacer un servicio?
1750
01:15:23,997 --> 01:15:25,651
¿Y luego la gente envía sus proteínas?
1751
01:15:25,695 --> 01:15:26,913
Simplemente doblamos todo.
1752
01:15:26,957 --> 01:15:28,654
Y luego dáselo a todo el mundo.
1753
01:15:28,698 --> 01:15:31,483
¿Quién sabe cuántos descubrimientos se harán a partir de esto?
1754
01:15:31,527 --> 01:15:33,790
Demis nos llamó y nos dijo:
1755
01:15:33,833 --> 01:15:35,618
"Queremos que esto sea abierto.
1756
01:15:35,661 --> 01:15:37,837
"No sólo hay que asegurarse de que el código esté abierto,
1757
01:15:37,881 --> 01:15:39,578
"Pero lo haremos realmente fácil".
1758
01:15:39,622 --> 01:15:42,668
"para que todo el mundo tenga acceso a las predicciones".
1759
01:15:45,062 --> 01:15:47,238
Eso es fantástico.
1760
01:15:47,281 --> 01:15:49,327
Es como correr la cortina.
1761
01:15:49,370 --> 01:15:52,852
y ver todo el mundo de las estructuras de las proteínas.
1762
01:15:55,246 --> 01:15:56,987
Liberaron las estructuras
1763
01:15:57,030 --> 01:15:59,772
de 200 millones de proteínas.
1764
01:15:59,816 --> 01:16:01,818
Estos son regalos para la humanidad.
1765
01:16:07,650 --> 01:16:10,914
En el momento en que AlphaFold esté disponible para el mundo,
1766
01:16:10,957 --> 01:16:13,873
Ya no seremos las personas más importantes
1767
01:16:13,917 --> 01:16:15,222
en la historia de AlphaFold.
1768
01:16:15,266 --> 01:16:16,833
No puedo creer que todo haya salido a la luz.
1769
01:16:16,876 --> 01:16:18,356
¡Oh!
1770
01:16:18,399 --> 01:16:20,314
Ciento sesenta y cuatro usuarios.
1771
01:16:20,358 --> 01:16:22,578
Mucha actividad en Japón.
1772
01:16:22,621 --> 01:16:24,928
Tenemos 655 usuarios actualmente.
1773
01:16:24,971 --> 01:16:26,930
Actualmente contamos con 100.000 usuarios simultáneos.
1774
01:16:26,973 --> 01:16:28,192
¡Guau!
1775
01:16:31,108 --> 01:16:33,893
Hoy es un día de locura.
1776
01:16:33,937 --> 01:16:36,504
¡Qué esfuerzo absolutamente increíble!
1777
01:16:36,548 --> 01:16:37,723
De todo el mundo.
1778
01:16:37,767 --> 01:16:38,550
Todos recordaremos estos momentos.
1779
01:16:38,594 --> 01:16:40,030
por el resto de nuestras vidas.
1780
01:16:40,073 --> 01:16:41,727
Estoy entusiasmado con AlphaFold.
1781
01:16:41,771 --> 01:16:45,601
En lo que a mi investigación se refiere, ya está impulsando muchos avances.
1782
01:16:45,644 --> 01:16:47,385
Y esto es sólo el comienzo.
1783
01:16:47,428 --> 01:16:48,908
Mi conjetura es que
1784
01:16:48,952 --> 01:16:53,043
Cada logro biológico y químico
1785
01:16:53,086 --> 01:16:55,698
Estará relacionado con AlphaFold de alguna manera.
1786
01:17:13,367 --> 01:17:15,413
AlphaFold es un momento índice.
1787
01:17:15,456 --> 01:17:18,068
Es un momento que la gente no olvidará.
1788
01:17:18,111 --> 01:17:20,244
Porque el mundo cambió.
1789
01:17:39,655 --> 01:17:41,482
Todo el mundo se ha dado cuenta ahora
1790
01:17:41,526 --> 01:17:43,746
Lo que Shane y yo sabemos desde hace más de 20 años,
1791
01:17:43,789 --> 01:17:46,618
que la IA va a ser lo más importante
1792
01:17:46,662 --> 01:17:48,446
que la humanidad jamás va a inventar.
1793
01:17:48,489 --> 01:17:50,230
Llegaremos en breve
1794
01:17:50,274 --> 01:17:52,058
en nuestro destino final.
1795
01:18:02,068 --> 01:18:04,767
El ritmo de la innovación y las capacidades
1796
01:18:04,810 --> 01:18:06,507
se está acelerando,
1797
01:18:06,551 --> 01:18:09,293
como una roca que rueda colina abajo desde la que hemos dado una patada
1798
01:18:09,336 --> 01:18:12,644
Y ahora sigue ganando velocidad.
1799
01:18:12,688 --> 01:18:15,299
Estamos en una encrucijada en la historia de la humanidad.
1800
01:18:15,342 --> 01:18:16,735
La IA tiene el potencial
1801
01:18:16,779 --> 01:18:19,172
para transformar nuestras vidas en todos los aspectos.
1802
01:18:19,216 --> 01:18:23,786
No es menos importante que el descubrimiento de la electricidad.
1803
01:18:23,829 --> 01:18:26,484
Deberíamos estar mirando el método científico.
1804
01:18:26,527 --> 01:18:28,834
y tratando de entender cada paso del camino
1805
01:18:28,878 --> 01:18:30,096
de manera rigurosa.
1806
01:18:30,140 --> 01:18:32,664
Éste es un momento de profunda oportunidad.
1807
01:18:32,708 --> 01:18:34,753
Aprovechar esta tecnología
1808
01:18:34,797 --> 01:18:37,713
Podría eclipsar cualquier cosa que hayamos conocido hasta ahora.
1809
01:18:42,195 --> 01:18:43,675
Hola, Alfa.
1810
01:18:44,676 --> 01:18:45,764
Hola.
1811
01:18:47,157 --> 01:18:48,419
¿Qué es esto?
1812
01:18:50,682 --> 01:18:53,729
Este es un tablero de ajedrez.
1813
01:18:53,772 --> 01:18:56,514
Si tuviera que jugar con blancas, ¿qué movimiento me recomendarías?
1814
01:18:59,865 --> 01:19:00,953
Yo lo recomendaría
1815
01:19:00,997 --> 01:19:02,781
que muevas tu peón de E2 a E4.
1816
01:19:05,871 --> 01:19:08,787
Y ahora, si fueras negro, ¿a qué tocarías ahora?
1817
01:19:11,572 --> 01:19:13,618
Yo jugaría la Defensa Siciliana.
1818
01:19:15,838 --> 01:19:16,882
Esa es una buena elección.
1819
01:19:19,406 --> 01:19:21,452
Gracias.
1820
01:19:23,715 --> 01:19:25,891
Entonces, ¿qué ves? ¿Qué es este objeto?
1821
01:19:28,546 --> 01:19:30,504
Esta es una escultura de lápiz.
1822
01:19:32,811 --> 01:19:35,031
¿Qué pasa si muevo uno de los lápices?
1823
01:19:37,990 --> 01:19:39,470
Si mueves uno de los lápices,
1824
01:19:39,513 --> 01:19:42,081
La escultura se desmoronará.
1825
01:19:42,125 --> 01:19:44,301
Será mejor que lo deje en paz entonces.
1826
01:19:44,344 --> 01:19:45,868
Probablemente sea una buena idea.
1827
01:19:50,568 --> 01:19:52,744
La IAG ya está en el horizonte.
1828
01:19:54,833 --> 01:19:56,661
Muy claramente la próxima generación
1829
01:19:56,704 --> 01:19:58,141
va a vivir en un mundo futuro
1830
01:19:58,184 --> 01:20:01,057
donde las cosas serán radicalmente diferentes gracias a la IA.
1831
01:20:02,493 --> 01:20:05,496
Y si quieres administrarlo de manera responsable,
1832
01:20:05,539 --> 01:20:09,239
Cada momento es vital.
1833
01:20:09,282 --> 01:20:12,677
Este es el momento que he estado viviendo toda mi vida.
1834
01:20:19,162 --> 01:20:21,120
Es solo un buen juego de pensar.145296
Can't find what you're looking for?
Get subtitles in any language from opensubtitles.com, and translate them here.
Afrikaans
Akan
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bemba
Bengali
Bihari
Bosnian
Breton
Bulgarian
Cambodian
Catalan
Cebuano
Cherokee
Chichewa
Chinese (Simplified)
Chinese (Traditional)
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
English
Esperanto
Estonian
Faroese
Finnish
Galician
Georgian
German
Greek
Guarani
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hmong
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Kazakh
Kinyarwanda
Kirundi
Kongo
Korean
Krio (Sierra Leone)
Kurdish
Kyrgyz
Laothian
Latin
Latvian
Lithuanian
Luganda
Luo
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Maltese
Maori
Mauritian Creole
Moldavian
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Montenegrin
Nepali
Norwegian
Pashto
Persian
Polish
Portuguese (Brazil)
Portuguese (Portugal)
Quechua
Romansh
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Sesotho
Setswana
Seychellois Creole
Shona
Sindhi
Sinhalese
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Swedish
Tajik
Thai
Tigrinya
Tonga
Turkish
Turkmen
Ukrainian
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Wolof