Would you like to inspect the original subtitles? These are the user uploaded subtitles that are being translated:
1
00:00:06,000 --> 00:00:12,074
Apóyanos y conviértete en miembro VIP Para
eliminar todos los anuncios
2
00:00:30,682 --> 00:00:31,814
Hola, Alfa.
3
00:00:32,684 --> 00:00:34,034
Hola.
4
00:00:34,077 --> 00:00:35,296
¿Puedes ayudarme a escribir código?
5
00:00:37,559 --> 00:00:39,082
Me entrenaron para responder preguntas,
6
00:00:40,562 --> 00:00:42,216
pero soy capaz de aprender.
7
00:00:43,695 --> 00:00:45,958
Eso es muy abierto de tu parte.
8
00:00:46,002 --> 00:00:48,657
Gracias. Me alegro de que estés feliz conmigo.
9
00:00:50,311 --> 00:00:51,312
¿Qué está haciendo este tipo?
10
00:00:54,532 --> 00:00:56,621
Ese es un desarrollador.
11
00:00:56,665 --> 00:00:58,014
¿En qué crees que está trabajando?
12
00:00:59,537 --> 00:01:01,017
Esa es una pregunta difícil.
13
00:01:01,061 --> 00:01:02,888
Podría estar trabajando en una nueva función,
14
00:01:02,932 --> 00:01:05,239
una corrección de error o algo más.
15
00:01:05,282 --> 00:01:06,327
Es muy posible.
16
00:01:06,370 --> 00:01:07,328
Sí.
17
00:01:10,548 --> 00:01:11,854
¿Ves mi mochila?
18
00:01:13,986 --> 00:01:15,292
Esa es una raqueta de bádminton.
19
00:01:15,336 --> 00:01:17,903
Es una raqueta de squash, pero se le parece bastante.
20
00:01:20,123 --> 00:01:21,690
Esa es una raqueta de bádminton.
21
00:01:21,733 --> 00:01:23,126
No, pero no eres la primera persona.
22
00:01:23,170 --> 00:01:24,649
Cometer ese error.
23
00:01:34,703 --> 00:01:35,965
IA, la tecnología
24
00:01:36,008 --> 00:01:38,402
que ha ido avanzando a una velocidad vertiginosa.
25
00:01:38,446 --> 00:01:40,796
La inteligencia artificial está de moda.
26
00:01:40,839 --> 00:01:42,319
Algunos ahora están dando la alarma sobre...
27
00:01:42,363 --> 00:01:43,886
Definitivamente es preocupante.
28
00:01:43,929 --> 00:01:45,322
Esta es una carrera armamentista de IA.
29
00:01:45,366 --> 00:01:46,454
No lo sabemos
30
00:01:46,497 --> 00:01:47,585
Cómo va a resultar todo esto,
31
00:01:47,629 --> 00:01:48,891
Pero está claro que algo está pasando.
32
00:01:53,809 --> 00:01:55,115
Estoy un poco inquieto.
33
00:01:57,073 --> 00:02:00,120
Intentar construir una IA general es el viaje más emocionante,
34
00:02:00,163 --> 00:02:02,383
en mi opinión, que los humanos jamás hayan emprendido.
35
00:02:04,254 --> 00:02:06,300
Si realmente vas a tomar eso en serio,
36
00:02:06,343 --> 00:02:08,345
No hay mucho tiempo
37
00:02:08,389 --> 00:02:09,825
La vida es muy corta.
38
00:02:12,523 --> 00:02:14,482
Mi meta en la vida entera es resolver
39
00:02:14,525 --> 00:02:16,875
Inteligencia general artificial.
40
00:02:16,919 --> 00:02:20,357
Y de camino, utilizar la IA como herramienta definitiva
41
00:02:20,401 --> 00:02:21,750
Para resolver todos los problemas del mundo
42
00:02:21,793 --> 00:02:23,230
Los problemas científicos más complejos.
43
00:02:25,449 --> 00:02:27,103
Pienso que esto es más grande que Internet.
44
00:02:27,147 --> 00:02:28,452
Pienso que esto es más grande que el móvil.
45
00:02:29,671 --> 00:02:31,020
Creo que es más como
46
00:02:31,063 --> 00:02:32,891
la llegada de la electricidad o el fuego.
47
00:02:45,687 --> 00:02:46,731
Líderes mundiales
48
00:02:46,775 --> 00:02:48,516
y expertos en inteligencia artificial
49
00:02:48,559 --> 00:02:49,908
se están reuniendo por primera vez
50
00:02:49,952 --> 00:02:52,781
cumbre mundial sobre seguridad de la IA,
51
00:02:52,824 --> 00:02:54,348
Dispuestos a analizar los riesgos
52
00:02:54,391 --> 00:02:56,611
de la tecnología de rápido crecimiento y también...
53
00:02:56,654 --> 00:02:57,873
Creo que esto es algo muy importante.
54
00:02:57,916 --> 00:03:00,136
momento crítico para toda la humanidad.
55
00:03:01,093 --> 00:03:03,618
Se siente como si estuviéramos en la cúspide
56
00:03:03,661 --> 00:03:05,794
de algunas cosas increíbles sucediendo.
57
00:03:05,837 --> 00:03:07,056
Déjame guiarte a través de
58
00:03:07,099 --> 00:03:08,275
Algunas de las reacciones en los periódicos de hoy.
59
00:03:08,318 --> 00:03:10,015
Creo que AGI está bastante cerca.
60
00:03:10,059 --> 00:03:12,844
Está claro que hay un enorme interés en lo que es capaz de hacer.
61
00:03:12,888 --> 00:03:14,803
A dónde nos lleva.
62
00:03:14,846 --> 00:03:15,978
Este es el momento
63
00:03:16,021 --> 00:03:17,936
He estado viviendo toda mi vida por.
64
00:03:22,202 --> 00:03:24,987
Siempre me ha fascinado la mente.
65
00:03:25,030 --> 00:03:27,990
Así que me propuse estudiar neurociencia.
66
00:03:28,033 --> 00:03:29,948
Porque quería inspirarme
67
00:03:29,992 --> 00:03:31,646
Del cerebro a la IA.
68
00:03:31,689 --> 00:03:33,300
Recuerdo haberle preguntado a Demis:
69
00:03:33,343 --> 00:03:34,649
"¿Cuál es el objetivo final?"
70
00:03:34,692 --> 00:03:36,172
¿Lo sabes? Entonces vas a venir aquí.
71
00:03:36,216 --> 00:03:38,218
y vas a estudiar neurociencia
72
00:03:38,261 --> 00:03:41,438
Y tal vez obtendrás un doctorado si trabajas duro.
73
00:03:42,874 --> 00:03:44,136
Y él dijo:
74
00:03:44,180 --> 00:03:46,965
"Sabes, quiero poder resolver la IA.
75
00:03:47,009 --> 00:03:49,359
"Quiero poder resolver inteligencia."
76
00:03:49,403 --> 00:03:51,361
El cerebro humano es la única prueba existente
77
00:03:51,405 --> 00:03:53,494
Tenemos, tal vez en todo el universo,
78
00:03:53,537 --> 00:03:56,279
Que la inteligencia general sea posible.
79
00:03:56,323 --> 00:03:59,282
Y pensé que alguien en este edificio
80
00:03:59,326 --> 00:04:00,370
Debería estar interesado
81
00:04:00,414 --> 00:04:02,590
En general, inteligencia como la mía.
82
00:04:02,633 --> 00:04:04,809
Y entonces apareció el nombre de Shane.
83
00:04:04,853 --> 00:04:07,334
Nuestro próximo orador hoy es Shane Legg.
84
00:04:07,377 --> 00:04:08,596
Él es de Nueva Zelanda,
85
00:04:08,639 --> 00:04:11,512
donde se formó en matemáticas y ballet clásico.
86
00:04:11,555 --> 00:04:14,079
¿Las máquinas se están volviendo realmente más inteligentes?
87
00:04:14,123 --> 00:04:16,517
Algunas personas dicen que sí, otras dicen que no.
88
00:04:16,560 --> 00:04:17,648
No está muy claro
89
00:04:17,692 --> 00:04:18,867
Sabemos que se están volviendo mucho más rápidos.
90
00:04:18,910 --> 00:04:20,216
al hacer cálculos.
91
00:04:20,260 --> 00:04:21,609
Pero ¿realmente estamos avanzando?
92
00:04:21,652 --> 00:04:23,828
¿En términos de inteligencia general?
93
00:04:23,872 --> 00:04:25,700
Los dos estábamos obsesionados con la IAG,
94
00:04:25,743 --> 00:04:27,397
Inteligencia general artificial.
95
00:04:27,441 --> 00:04:29,704
Así que hoy voy a hablar sobre
96
00:04:29,747 --> 00:04:32,097
Diferentes enfoques para construir IAG.
97
00:04:32,141 --> 00:04:33,882
Con mi colega Demis Hassabis,
98
00:04:33,925 --> 00:04:35,884
Estamos buscando formas de incorporar ideas.
99
00:04:35,927 --> 00:04:37,451
de la neurociencia teórica.
100
00:04:37,494 --> 00:04:41,585
Me sentí como si fuéramos los guardianes de un secreto.
101
00:04:41,629 --> 00:04:43,152
que nadie más lo sabía.
102
00:04:43,195 --> 00:04:45,415
Shane y yo no conocíamos a nadie en el ámbito académico.
103
00:04:45,459 --> 00:04:47,809
apoyaría lo que estábamos haciendo.
104
00:04:47,852 --> 00:04:50,855
IA era casi una palabra vergonzosa
105
00:04:50,899 --> 00:04:52,857
para usar en círculos académicos, ¿verdad?
106
00:04:52,901 --> 00:04:54,903
Si dijeras que estás trabajando en IA,
107
00:04:54,946 --> 00:04:57,993
Entonces claramente no eras un científico serio.
108
00:04:58,036 --> 00:05:00,082
Así que convencí a Shane de la forma correcta de hacerlo.
109
00:05:00,125 --> 00:05:01,344
Sería iniciar una empresa.
110
00:05:01,388 --> 00:05:03,215
Bueno, vamos a intentar hacerlo.
111
00:05:03,259 --> 00:05:04,913
Inteligencia general artificial.
112
00:05:04,956 --> 00:05:06,915
Puede que ni siquiera sea posible.
113
00:05:06,958 --> 00:05:08,482
No estamos muy seguros de cómo lo vamos a hacer,
114
00:05:08,525 --> 00:05:11,528
pero tenemos algunas ideas o, en cierto modo, enfoques.
115
00:05:11,572 --> 00:05:14,966
Enormes cantidades de dinero, enormes cantidades de riesgo,
116
00:05:15,010 --> 00:05:16,533
Muchísimos cálculos.
117
00:05:18,709 --> 00:05:20,320
Y si logramos esto,
118
00:05:20,363 --> 00:05:23,540
Será lo más grande de la historia, ¿verdad?
119
00:05:23,584 --> 00:05:26,108
Esto es algo muy difícil para un inversor típico.
120
00:05:26,151 --> 00:05:27,327
para poner su dinero.
121
00:05:27,370 --> 00:05:29,633
Es casi como comprar un billete de lotería.
122
00:05:29,677 --> 00:05:32,462
Voy a hablar sobre el sistema de la neurociencia.
123
00:05:32,506 --> 00:05:36,727
y cómo podría usarse para ayudarnos a construir una IAG.
124
00:05:36,771 --> 00:05:37,946
Encontrar financiación inicial
125
00:05:37,989 --> 00:05:39,208
Porque esto fue muy difícil.
126
00:05:39,251 --> 00:05:41,253
Vamos a resolver toda la inteligencia.
127
00:05:41,297 --> 00:05:42,907
Puedes imaginar algunas de las miradas que recibí.
128
00:05:42,951 --> 00:05:44,779
Cuando estábamos lanzando eso.
129
00:05:44,822 --> 00:05:47,912
Entonces soy un VC y miro alrededor
130
00:05:47,956 --> 00:05:51,002
700 a 1.000 proyectos al año.
131
00:05:51,046 --> 00:05:54,789
Y yo financio literalmente el 1% de ellos.
132
00:05:54,832 --> 00:05:57,139
Alrededor de ocho proyectos al año.
133
00:05:57,182 --> 00:06:00,272
Eso significa que el 99% del tiempo estás en modo "No".
134
00:06:00,316 --> 00:06:01,622
"Espera un minuto. Te lo estoy diciendo,
135
00:06:01,665 --> 00:06:03,798
"Esto es lo más importante de todos los tiempos.
136
00:06:03,841 --> 00:06:05,103
"Te estoy dando toda esta preparación
137
00:06:05,147 --> 00:06:06,235
"sobre cómo... explicar
138
00:06:06,278 --> 00:06:07,671
"cómo se conecta con el cerebro,
139
00:06:07,715 --> 00:06:09,412
"¿Por qué es el momento justo y luego me preguntas,
140
00:06:09,456 --> 00:06:10,979
"Pero ¿cuál es tu, cómo vas a ganar dinero?
141
00:06:11,022 --> 00:06:12,154
"'¿Cuál es su producto?'"
142
00:06:12,197 --> 00:06:15,984
Es una pregunta muy prosaica.
143
00:06:16,506 --> 00:06:17,942
¿Sabes?
144
00:06:17,986 --> 00:06:19,117
-¿No has estado escuchando lo que he estado diciendo?
145
00:06:19,161 --> 00:06:21,076
Necesitábamos inversores
146
00:06:21,119 --> 00:06:23,470
que no necesariamente van a invertir
147
00:06:23,513 --> 00:06:25,123
Porque creen que es lo mejor
148
00:06:25,167 --> 00:06:26,690
decisión de inversión.
149
00:06:26,734 --> 00:06:27,865
Probablemente van a invertir
150
00:06:27,909 --> 00:06:29,476
Porque simplemente piensan que es realmente genial.
151
00:06:29,519 --> 00:06:31,478
Él es Silicon Valley
152
00:06:31,521 --> 00:06:33,523
Versión del hombre detrás de la cortina
153
00:06:33,567 --> 00:06:34,872
enEl mago de Oz.
154
00:06:34,916 --> 00:06:36,265
Él tuvo mucho que ver con darte
155
00:06:36,308 --> 00:06:39,007
PayPal, Facebook, YouTube y Yelp.
156
00:06:39,050 --> 00:06:40,443
Si todo el mundo dice "X",
157
00:06:40,487 --> 00:06:43,185
Peter Thiel sospecha que lo opuesto de X
158
00:06:43,228 --> 00:06:44,708
Es muy posible que sea cierto.
159
00:06:44,752 --> 00:06:47,276
Así que Peter Thiel fue nuestro primer gran inversor.
160
00:06:47,319 --> 00:06:50,105
Pero él insistió en que fuéramos a Silicon Valley.
161
00:06:50,148 --> 00:06:51,802
Porque ese era el único lugar donde podíamos...
162
00:06:51,846 --> 00:06:52,977
Allí estaría el talento,
163
00:06:53,021 --> 00:06:55,066
y podríamos construir ese tipo de empresa.
164
00:06:55,110 --> 00:06:56,981
Pero yo estaba bastante convencido de que deberíamos estar en Londres.
165
00:06:57,025 --> 00:06:59,027
Porque creo que Londres es una ciudad increíble.
166
00:06:59,070 --> 00:07:01,464
Además, sabía que había gente realmente increíble.
167
00:07:01,508 --> 00:07:03,814
Formado en Cambridge, Oxford y UCL.
168
00:07:03,858 --> 00:07:05,033
En Silicon Valley,
169
00:07:05,076 --> 00:07:06,643
Todo el mundo funda una empresa cada año,
170
00:07:06,687 --> 00:07:07,818
y luego si no funciona,
171
00:07:07,862 --> 00:07:09,603
Lo dejas y empiezas algo nuevo.
172
00:07:09,646 --> 00:07:11,169
Eso no es propicio
173
00:07:11,213 --> 00:07:14,564
a un desafío de investigación a largo plazo.
174
00:07:14,608 --> 00:07:17,349
Así que éramos totalmente una excepción para él.
175
00:07:17,393 --> 00:07:20,962
Hola a todos. Bienvenidos a DeepMind.
176
00:07:21,005 --> 00:07:22,529
Entonces, ¿cuál es nuestra misión?
177
00:07:23,747 --> 00:07:25,706
Lo resumimos así...
178
00:07:25,749 --> 00:07:28,012
La misión de DeepMind es construir la primera
179
00:07:28,056 --> 00:07:29,579
máquina de aprendizaje general.
180
00:07:29,623 --> 00:07:31,712
Por eso siempre enfatizamos la palabra "general" y "aprendizaje" aquí.
181
00:07:31,755 --> 00:07:32,887
Son las cosas claves.
182
00:07:32,930 --> 00:07:35,106
Nuestra misión era construir una IAG,
183
00:07:35,150 --> 00:07:36,760
una inteligencia general artificial.
184
00:07:36,804 --> 00:07:40,372
Y eso significa que necesitamos un sistema que sea general.
185
00:07:40,416 --> 00:07:42,723
No aprende a hacer una cosa específica.
186
00:07:42,766 --> 00:07:45,073
Ésa es una parte realmente clave de la inteligencia humana.
187
00:07:45,116 --> 00:07:46,683
Podemos aprender a hacer muchas, muchas cosas.
188
00:07:46,727 --> 00:07:48,685
Por supuesto, será mucho trabajo duro.
189
00:07:48,729 --> 00:07:51,079
Pero una de las cosas que me mantiene despierto por la noche
190
00:07:51,122 --> 00:07:53,168
es no desperdiciar esta oportunidad, ya sabes,
191
00:07:53,211 --> 00:07:54,430
Para realmente hacer una diferencia aquí,
192
00:07:54,474 --> 00:07:56,824
y tienen un gran impacto en el mundo.
193
00:07:56,867 --> 00:07:58,303
Las primeras personas que vinieron
194
00:07:58,347 --> 00:08:00,262
y se unió a DeepMind realmente creyó en el sueño.
195
00:08:00,305 --> 00:08:02,090
Pero ésta fue, creo, una de las primeras veces
196
00:08:02,133 --> 00:08:04,440
Encontraron un lugar lleno de otros soñadores.
197
00:08:04,484 --> 00:08:06,398
Ya sabes, hemos recopilado este Proyecto Manhattan,
198
00:08:06,442 --> 00:08:08,400
Si quieres, juntos solucionemos la IA.
199
00:08:08,444 --> 00:08:09,750
En los dos primeros años,
200
00:08:09,793 --> 00:08:10,794
Estábamos en modo totalmente sigiloso.
201
00:08:10,838 --> 00:08:12,274
Y entonces no pudimos decirle a nadie
202
00:08:12,317 --> 00:08:14,755
¿Qué estábamos haciendo o dónde trabajábamos?
203
00:08:14,798 --> 00:08:16,104
Todo era bastante vago.
204
00:08:16,147 --> 00:08:17,584
No tuvo ninguna presencia pública.
205
00:08:17,627 --> 00:08:18,933
No podrías mirar un sitio web.
206
00:08:18,976 --> 00:08:21,109
La oficina estaba en un lugar secreto.
207
00:08:21,152 --> 00:08:23,981
Cuando entrevistábamos a la gente en aquellos primeros días,
208
00:08:24,025 --> 00:08:26,288
Aparecerían muy nerviosos.
209
00:08:27,463 --> 00:08:29,639
Tuve al menos un candidato que dijo:
210
00:08:29,683 --> 00:08:31,989
"Acabo de enviarle un mensaje a mi esposa para decirle exactamente...
211
00:08:32,033 --> 00:08:33,338
"Adonde voy por si acaso
212
00:08:33,382 --> 00:08:34,514
"Esto resulta ser una especie de estafa horrible
213
00:08:34,557 --> 00:08:35,819
"y me van a secuestrar."
214
00:08:35,863 --> 00:08:39,693
Bueno, mi nueva persona favorita que es inversor,
215
00:08:39,736 --> 00:08:43,000
Con quien llevo trabajando un año es Elon Musk.
216
00:08:43,044 --> 00:08:44,132
Así que para aquellos que no lo saben,
217
00:08:44,175 --> 00:08:45,350
Así es como se ve.
218
00:08:45,394 --> 00:08:47,483
Y realmente no había pensado mucho en la IA.
219
00:08:47,527 --> 00:08:49,137
hasta que charlamos.
220
00:08:49,180 --> 00:08:51,269
Su misión es morir en Marte o algo así.
221
00:08:51,313 --> 00:08:52,923
Pero no en el impacto.
222
00:08:52,967 --> 00:08:54,185
Entonces...
223
00:08:55,186 --> 00:08:57,145
Tomamos algunas decisiones importantes
224
00:08:57,188 --> 00:08:59,321
sobre cómo íbamos a abordar la construcción de IA.
225
00:08:59,364 --> 00:09:01,105
Esta es una configuración de aprendizaje de refuerzo.
226
00:09:01,149 --> 00:09:02,803
Este es el tipo de configuración en la que pensamos
227
00:09:02,846 --> 00:09:06,328
Cuando decimos que estamos construyendo, ya sabes, un agente de IA.
228
00:09:06,371 --> 00:09:08,504
Básicamente es el agente, que es la IA,
229
00:09:08,548 --> 00:09:09,984
Y luego está el medio ambiente.
230
00:09:10,027 --> 00:09:11,159
con el que está interactuando.
231
00:09:11,202 --> 00:09:12,464
Decidimos que los juegos,
232
00:09:12,508 --> 00:09:13,988
siempre y cuando seas muy disciplinado
233
00:09:14,031 --> 00:09:15,293
sobre cómo los usas,
234
00:09:15,337 --> 00:09:17,252
son el campo de entrenamiento perfecto
235
00:09:17,295 --> 00:09:19,341
para el desarrollo de IA.
236
00:09:19,384 --> 00:09:21,691
Queríamos intentar crear un algoritmo
237
00:09:21,735 --> 00:09:23,650
que podría ser entrenado para jugar
238
00:09:23,693 --> 00:09:26,043
varias docenas de juegos diferentes de Atari.
239
00:09:26,087 --> 00:09:27,479
Así como un ser humano,
240
00:09:27,523 --> 00:09:29,525
Tienes que usar el mismo cerebro para jugar a todos los juegos.
241
00:09:29,569 --> 00:09:30,874
Puedes pensarlo
242
00:09:30,918 --> 00:09:33,007
que le proporciones al agente el cartucho.
243
00:09:33,050 --> 00:09:34,312
Y tú dices,
244
00:09:34,356 --> 00:09:35,705
"Está bien, imagina que naces en ese mundo.
245
00:09:35,749 --> 00:09:37,533
"con ese cartucho, y simplemente puedes interactuar
246
00:09:37,577 --> 00:09:39,404
"con los pixeles y ver la puntuación.
247
00:09:40,362 --> 00:09:41,668
"¿Qué puedes hacer?"
248
00:09:43,974 --> 00:09:47,369
Entonces lo que vas a hacer es tomar tu función Q. QK...
249
00:09:47,412 --> 00:09:49,197
Q-learning es uno de los métodos más antiguos
250
00:09:49,240 --> 00:09:50,894
para el aprendizaje de refuerzo.
251
00:09:50,938 --> 00:09:53,680
Y lo que hicimos fue combinar el aprendizaje de refuerzo
252
00:09:53,723 --> 00:09:56,770
con aprendizaje profundo en un solo sistema.
253
00:09:56,813 --> 00:09:59,337
Nadie había combinado nunca esas dos cosas juntas.
254
00:09:59,381 --> 00:10:01,426
a escala para hacer algo impresionante,
255
00:10:01,470 --> 00:10:03,515
y necesitábamos demostrar esta tesis.
256
00:10:03,559 --> 00:10:06,780
Intentamos hacer Pong como primer juego.
257
00:10:06,823 --> 00:10:08,129
Parecía lo más sencillo.
258
00:10:08,172 --> 00:10:10,218
No se ha contado
259
00:10:10,261 --> 00:10:11,828
Cualquier cosa sobre lo que está controlando
260
00:10:11,872 --> 00:10:12,873
o lo que se supone que debe hacer.
261
00:10:12,916 --> 00:10:14,657
Todo lo que sabe es que la puntuación es buena.
262
00:10:14,701 --> 00:10:18,052
y tiene que aprender lo que hacen sus controles,
263
00:10:18,095 --> 00:10:20,620
y construir todo...primeros principios.
264
00:10:29,193 --> 00:10:30,412
Realmente no estaba funcionando.
265
00:10:32,588 --> 00:10:34,068
Le estaba diciendo a Shane:
266
00:10:34,111 --> 00:10:37,071
"Tal vez simplemente estemos equivocados y ni siquiera podamos jugar Pong".
267
00:10:37,114 --> 00:10:38,812
Fue un poco estresante,
268
00:10:38,855 --> 00:10:40,422
Pensando en lo lejos que teníamos que llegar
269
00:10:40,465 --> 00:10:42,337
Si realmente fuéramos a construir
270
00:10:42,380 --> 00:10:44,426
un sistema generalmente inteligente.
271
00:10:44,469 --> 00:10:45,732
Y sentí que ya era hora
272
00:10:45,775 --> 00:10:47,255
Renunciar y seguir adelante.
273
00:10:48,169 --> 00:10:49,387
Y de repente...
274
00:10:51,389 --> 00:10:53,609
Conseguimos nuestro primer punto.
275
00:10:53,653 --> 00:10:56,612
Y entonces pensé: "¿Esto es aleatorio?"
276
00:10:56,656 --> 00:10:59,180
"No, no, ahora realmente está ganando importancia".
277
00:10:59,223 --> 00:11:00,703
Fue realmente emocionante que esta cosa
278
00:11:00,747 --> 00:11:02,226
que antes ni siquiera podía entender
279
00:11:02,270 --> 00:11:03,532
Cómo mover una paleta
280
00:11:03,575 --> 00:11:05,926
De repente había sido capaz de hacerlo totalmente bien.
281
00:11:05,969 --> 00:11:07,144
Luego estaba consiguiendo algunos puntos.
282
00:11:07,188 --> 00:11:08,624
Y luego ganó su primer partido.
283
00:11:08,668 --> 00:11:10,974
Y luego, tres meses después, ningún humano pudo vencerlo.
284
00:11:11,018 --> 00:11:14,238
No le habías dicho las reglas, cómo conseguir la puntuación, nada.
285
00:11:14,282 --> 00:11:16,110
Y simplemente le dices que maximice la puntuación,
286
00:11:16,153 --> 00:11:17,372
y se va y lo hace.
287
00:11:17,415 --> 00:11:18,678
Esta es la primera vez
288
00:11:18,721 --> 00:11:20,549
Alguien había realizado este aprendizaje de principio a fin.
289
00:11:20,592 --> 00:11:24,292
"Bien, entonces tenemos esto funcionando de una manera bastante general.
290
00:11:24,335 --> 00:11:25,772
"Ahora probemos otro juego."
291
00:11:25,815 --> 00:11:27,512
Entonces probamos Breakout.
292
00:11:27,556 --> 00:11:29,123
Al principio, después de 100 juegos,
293
00:11:29,166 --> 00:11:30,777
El agente no es muy bueno.
294
00:11:30,820 --> 00:11:32,474
La mayor parte del tiempo falta la pelota.
295
00:11:32,517 --> 00:11:34,389
Pero ya está empezando a entender la idea.
296
00:11:34,432 --> 00:11:35,999
Que el bate debe ir hacia la pelota.
297
00:11:36,043 --> 00:11:37,566
Ahora, después de 300 juegos,
298
00:11:37,609 --> 00:11:40,656
Es tan bueno como cualquier humano puede tocarlo.
299
00:11:40,700 --> 00:11:42,049
Pensamos: "Bueno, eso es bastante genial".
300
00:11:42,092 --> 00:11:44,312
pero dejamos el sistema funcionando otros 200 juegos,
301
00:11:44,355 --> 00:11:46,053
Y hizo esta cosa increíble.
302
00:11:46,096 --> 00:11:47,358
Encontró la estrategia óptima
303
00:11:47,402 --> 00:11:49,404
era cavar un túnel alrededor del costado
304
00:11:49,447 --> 00:11:51,667
y coloca la pelota alrededor de la parte trasera de la pared.
305
00:11:51,711 --> 00:11:53,234
Finalmente, el agente
306
00:11:53,277 --> 00:11:54,365
realmente está logrando
307
00:11:54,409 --> 00:11:55,627
Lo que pensabas que lograría.
308
00:11:55,671 --> 00:11:57,325
Es una sensación genial, ¿verdad?
309
00:11:57,368 --> 00:11:59,283
Es decir, cuando hacemos una investigación,
310
00:11:59,327 --> 00:12:00,676
Esto es lo mejor que podemos esperar.
311
00:12:00,720 --> 00:12:03,200
Empezamos a generalizar a 50 juegos,
312
00:12:03,244 --> 00:12:05,463
Y básicamente creamos una receta.
313
00:12:05,507 --> 00:12:06,813
Podríamos simplemente tomar un juego
314
00:12:06,856 --> 00:12:08,379
que nunca hemos visto antes.
315
00:12:08,423 --> 00:12:09,903
Ejecutaríamos el algoritmo en eso,
316
00:12:09,946 --> 00:12:13,036
y DQN podría entrenarse desde cero,
317
00:12:13,080 --> 00:12:14,429
Alcanzar el nivel humano
318
00:12:14,472 --> 00:12:15,996
o a veces mejor que el nivel humano.
319
00:12:16,039 --> 00:12:18,433
No lo construimos para reproducir ninguno de ellos.
320
00:12:18,476 --> 00:12:20,522
Podríamos simplemente darle un montón de juegos.
321
00:12:20,565 --> 00:12:22,654
y lo resolvería por sí mismo.
322
00:12:22,698 --> 00:12:25,179
Y había algo bastante mágico en eso.
323
00:12:25,222 --> 00:12:26,528
De repente tenías algo
324
00:12:26,571 --> 00:12:27,921
que respondería y aprendería
325
00:12:27,964 --> 00:12:30,358
Cualquiera que sea la situación en la que fue lanzado en paracaídas.
326
00:12:30,401 --> 00:12:33,013
Y eso fue como un gran, gran avance.
327
00:12:33,056 --> 00:12:35,276
Fue en muchos aspectos
328
00:12:35,319 --> 00:12:36,625
El primer ejemplo
329
00:12:36,668 --> 00:12:39,062
de cualquier tipo de cosa que puedas llamar
330
00:12:39,106 --> 00:12:40,542
una inteligencia general.
331
00:12:42,109 --> 00:12:43,893
Aunque éramos una startup bien financiada,
332
00:12:43,937 --> 00:12:47,375
Lo que nos frenaba era la falta de potencia informática.
333
00:12:47,418 --> 00:12:49,203
Me di cuenta de que esto aceleraría
334
00:12:49,246 --> 00:12:51,466
nuestra escala de tiempo hacia la IAG masivamente.
335
00:12:51,509 --> 00:12:53,163
Solía ver a Demis con bastante frecuencia.
336
00:12:53,207 --> 00:12:55,035
Almorzábamos y él lo hacía...
337
00:12:56,210 --> 00:12:58,865
Dime que tenia dos empresas
338
00:12:58,908 --> 00:13:02,564
que estuvieron involucrados en la compra de DeepMind.
339
00:13:02,607 --> 00:13:04,609
Y no sabía con cuál quedarse.
340
00:13:04,653 --> 00:13:08,526
La cuestión era si cualquier empresa comercial...
341
00:13:08,570 --> 00:13:12,661
¿Aprecias la importancia real de la investigación?
342
00:13:12,704 --> 00:13:15,838
Y darle tiempo a la investigación para que dé sus frutos.
343
00:13:15,882 --> 00:13:17,797
y no estar respirándoles en la nuca,
344
00:13:17,840 --> 00:13:21,539
diciendo: "Queremos algún tipo de beneficio comercial de esto".
345
00:13:27,284 --> 00:13:32,463
Google ha comprado DeepMind por una suma estimada de 400.000.000 libras esterlinas.
346
00:13:32,507 --> 00:13:34,726
Haciendo firme la inteligencia artificial
347
00:13:34,770 --> 00:13:37,947
su mayor adquisición europea hasta el momento.
348
00:13:37,991 --> 00:13:39,644
La empresa fue fundada
349
00:13:39,688 --> 00:13:43,344
por el empresario Demis Hassabis, de 37 años.
350
00:13:43,387 --> 00:13:45,563
Después de la adquisición, comencé a realizar tareas de mentoría.
351
00:13:45,607 --> 00:13:47,261
y pasar tiempo con Demis,
352
00:13:47,304 --> 00:13:48,915
y sólo escucharlo.
353
00:13:48,958 --> 00:13:52,396
Y esta es una persona que fundamentalmente
354
00:13:52,440 --> 00:13:55,573
Es un científico y un científico natural.
355
00:13:55,617 --> 00:13:58,489
Quiere que la ciencia resuelva todos los problemas del mundo,
356
00:13:58,533 --> 00:14:00,622
y él cree que puede hacerlo.
357
00:14:00,665 --> 00:14:03,625
Esa no es una persona normal que encuentras en una empresa tecnológica.
358
00:14:05,496 --> 00:14:07,455
No solo pudimos unirnos a Google
359
00:14:07,498 --> 00:14:10,240
pero se ejecuta de forma independiente en Londres,
360
00:14:10,284 --> 00:14:11,328
Construir nuestra cultura,
361
00:14:11,372 --> 00:14:13,461
que fue optimizado para avances
362
00:14:13,504 --> 00:14:15,419
y no tratar con productos,
363
00:14:15,463 --> 00:14:17,726
Hacer investigación pura.
364
00:14:17,769 --> 00:14:19,293
Nuestros inversores no querían vender,
365
00:14:19,336 --> 00:14:20,685
pero decidimos
366
00:14:20,729 --> 00:14:22,731
que esto era lo mejor para la misión.
367
00:14:22,774 --> 00:14:24,646
En muchos sentidos, estábamos vendiendo a un precio inferior al real.
368
00:14:24,689 --> 00:14:26,169
en términos de valor antes de que madurara más,
369
00:14:26,213 --> 00:14:28,128
y podrías haberlo vendido por mucho más dinero.
370
00:14:28,171 --> 00:14:32,828
Y la razón es porque no hay tiempo que perder.
371
00:14:32,872 --> 00:14:35,178
Hay tantas cosas que deben resolverse
372
00:14:35,222 --> 00:14:37,659
mientras el cerebro todavía está en funcionamiento.
373
00:14:37,702 --> 00:14:39,008
Sabes, todavía estoy vivo.
374
00:14:39,052 --> 00:14:40,880
Hay todas estas cosas que deben hacerse.
375
00:14:40,923 --> 00:14:42,925
Entonces no tienes... quiero decir, ¿cuántos...?
376
00:14:42,969 --> 00:14:44,492
¿Por cuántos miles de millones estarías dispuesto a negociar?
377
00:14:44,535 --> 00:14:45,797
otros cinco años de vida, ya sabes,
378
00:14:45,841 --> 00:14:48,365
¿Hacer lo que te propusiste hacer?
379
00:14:48,409 --> 00:14:49,758
Bueno, de repente,
380
00:14:49,801 --> 00:14:52,717
Tenemos a nuestra disposición esta capacidad informática a gran escala.
381
00:14:52,761 --> 00:14:53,936
¿Qué podemos hacer con esto?
382
00:14:56,591 --> 00:14:59,942
Go es el pináculo de los juegos de mesa.
383
00:14:59,986 --> 00:15:04,642
Es el juego más complejo jamás ideado por el hombre.
384
00:15:04,686 --> 00:15:06,688
Hay más configuraciones de placa posibles
385
00:15:06,731 --> 00:15:09,821
En el juego de Go hay más átomos que en el universo.
386
00:15:09,865 --> 00:15:13,390
Go es el santo grial de la inteligencia artificial.
387
00:15:13,434 --> 00:15:14,522
Durante muchos años,
388
00:15:14,565 --> 00:15:16,002
La gente ha visto este juego
389
00:15:16,045 --> 00:15:17,917
y pensaron: "Vaya, esto es demasiado difícil".
390
00:15:17,960 --> 00:15:20,180
Todo lo que hemos probado en IA,
391
00:15:20,223 --> 00:15:22,704
Simplemente se cae cuando intentas jugar al Go.
392
00:15:22,747 --> 00:15:23,966
Y por eso es que se siente así
393
00:15:24,010 --> 00:15:26,099
una verdadera prueba de fuego del progreso.
394
00:15:26,142 --> 00:15:28,579
Acabábamos de comprar DeepMind.
395
00:15:28,623 --> 00:15:30,712
Estaban trabajando en el aprendizaje por refuerzo.
396
00:15:30,755 --> 00:15:32,975
y eran los expertos mundiales en juegos.
397
00:15:33,019 --> 00:15:34,846
Y entonces cuando introdujeron la idea
398
00:15:34,890 --> 00:15:37,197
que podrían vencer a los jugadores de Go de más alto nivel
399
00:15:37,240 --> 00:15:40,113
en un juego que se creía incomputable,
400
00:15:40,156 --> 00:15:42,724
Pensé: "Bueno, eso es bastante interesante".
401
00:15:42,767 --> 00:15:46,467
Nuestro próximo paso definitivo es jugar el legendario
402
00:15:46,510 --> 00:15:49,209
Lee Sedol en poco más de dos semanas.
403
00:15:50,514 --> 00:15:52,038
Un partido como ningún otro
404
00:15:52,081 --> 00:15:54,257
Está a punto de comenzar en Corea del Sur.
405
00:15:54,301 --> 00:15:57,826
Lee Sedol se está preparando para la pelea.
406
00:15:57,869 --> 00:15:59,262
Lee Sedol es probablemente
407
00:15:59,306 --> 00:16:01,699
Uno de los mejores jugadores de la última década.
408
00:16:01,743 --> 00:16:04,224
Lo describo como el Roger Federer del Go.
409
00:16:05,573 --> 00:16:06,922
Él apareció,
410
00:16:06,966 --> 00:16:09,838
Y de repente tenemos mil coreanos.
411
00:16:09,881 --> 00:16:13,059
que representan a toda la sociedad coreana,
412
00:16:13,102 --> 00:16:14,190
Los mejores jugadores de Go.
413
00:16:15,583 --> 00:16:17,802
Y luego tenemos a Demis.
414
00:16:17,846 --> 00:16:19,848
Y el gran equipo de ingeniería.
415
00:16:20,588 --> 00:16:22,285
Él es muy famoso
416
00:16:22,329 --> 00:16:25,506
para un juego de lucha muy creativo.
417
00:16:25,549 --> 00:16:28,770
Así que esto podría ser difícil para nosotros.
418
00:16:28,813 --> 00:16:31,991
Me imaginé que Lee Sedol iba a vencer a estos muchachos,
419
00:16:32,034 --> 00:16:34,297
pero harán una buena demostración.
420
00:16:34,341 --> 00:16:35,733
Bueno para una startup.
421
00:16:38,040 --> 00:16:39,563
Me pasé al grupo técnico.
422
00:16:39,607 --> 00:16:40,912
Y ellos dijeron:
423
00:16:40,956 --> 00:16:42,305
"Déjame mostrarte cómo funciona nuestro algoritmo".
424
00:16:43,654 --> 00:16:45,091
Si recorres el juego real,
425
00:16:45,134 --> 00:16:47,789
Podemos ver, más o menos, cómo piensa AlphaGo.
426
00:16:47,832 --> 00:16:50,226
La forma en que comenzamos a entrenar AlphaGo
427
00:16:50,270 --> 00:16:52,968
es mostrándole 100.000 juegos
428
00:16:53,012 --> 00:16:54,491
que han jugado fuertes aficionados.
429
00:16:54,535 --> 00:16:55,710
Y nosotros primero inicialmente
430
00:16:55,753 --> 00:16:58,887
Haz que AlphaGo imite al jugador humano.
431
00:16:58,930 --> 00:17:00,802
y luego a través del aprendizaje de refuerzo,
432
00:17:00,845 --> 00:17:02,369
Juega contra diferentes versiones de sí mismo.
433
00:17:02,412 --> 00:17:05,720
muchos millones de veces y aprende de sus errores.
434
00:17:05,763 --> 00:17:07,591
Hmm, esto es interesante.
435
00:17:07,635 --> 00:17:08,679
Muy bien, amigos,
436
00:17:08,723 --> 00:17:10,594
Vas a ver cómo se hace historia.
437
00:17:12,770 --> 00:17:14,772
Así que el juego comienza.
438
00:17:14,816 --> 00:17:15,991
Él realmente está concentrado.
439
00:17:16,035 --> 00:17:17,645
Si realmente miras el...
440
00:17:20,909 --> 00:17:25,348
Es un movimiento muy sorprendente.
441
00:17:25,392 --> 00:17:27,916
Creo que estamos viendo un movimiento original aquí.
442
00:17:34,401 --> 00:17:35,793
Sí, es un movimiento emocionante.
443
00:17:36,185 --> 00:17:37,230
Me gusta...
444
00:17:37,273 --> 00:17:38,579
Comentaristas profesionales
445
00:17:38,622 --> 00:17:40,102
Casi por unanimidad se dijo
446
00:17:40,146 --> 00:17:43,323
que ningún jugador humano habría elegido la jugada 37.
447
00:17:43,366 --> 00:17:45,803
Así que realmente eché un vistazo a AlphaGo.
448
00:17:45,847 --> 00:17:47,414
para ver qué pensaba AlphaGo.
449
00:17:47,457 --> 00:17:50,330
Y AlphaGo realmente estuvo de acuerdo con esa evaluación.
450
00:17:50,373 --> 00:17:53,811
AlphaGo dijo que había una probabilidad de uno en 10.000
451
00:17:53,855 --> 00:17:57,772
Esa jugada 37 la habría realizado un jugador humano.
452
00:18:08,826 --> 00:18:10,176
El juego de Go ha sido estudiado
453
00:18:10,219 --> 00:18:11,568
durante miles de años.
454
00:18:11,612 --> 00:18:15,137
Y AlphaGo descubrió algo completamente nuevo.
455
00:18:16,878 --> 00:18:19,707
Él renunció. Lee Sedol acaba de renunciar.
456
00:18:19,750 --> 00:18:21,187
Está derrotado.
457
00:18:22,710 --> 00:18:24,668
La batalla entre el hombre y la máquina,
458
00:18:24,712 --> 00:18:26,235
Una computadora acaba de salir victoriosa.
459
00:18:26,279 --> 00:18:28,237
Google puso a su equipo DeepMind
460
00:18:28,281 --> 00:18:29,673
a la prueba contra
461
00:18:29,717 --> 00:18:32,023
Una de las mentes más brillantes del mundo y ganó.
462
00:18:32,067 --> 00:18:33,721
Fue entonces cuando nos dimos cuenta.
463
00:18:33,764 --> 00:18:35,244
La gente de DeepMind sabía lo que hacía.
464
00:18:35,288 --> 00:18:37,551
y prestar atención al aprendizaje por refuerzo
465
00:18:37,594 --> 00:18:38,900
tal como lo han inventado.
466
00:18:40,075 --> 00:18:41,816
Basándonos en esa experiencia,
467
00:18:41,859 --> 00:18:44,819
AlphaGo fue mejorando cada vez más.
468
00:18:44,862 --> 00:18:45,950
Y tenían un pequeño gráfico.
469
00:18:45,994 --> 00:18:47,517
de lo mucho que estaban mejorando.
470
00:18:47,561 --> 00:18:49,302
Y dije: "¿Cuándo terminará esto?"
471
00:18:50,085 --> 00:18:50,999
Y Demis dijo:
472
00:18:51,042 --> 00:18:52,696
"Cuando vencimos al chino,
473
00:18:52,740 --> 00:18:55,743
"El jugador mejor valorado del mundo".
474
00:18:56,961 --> 00:18:59,225
Ke Jie contra AlphaGo.
475
00:19:03,620 --> 00:19:04,795
Y creo que lo veremos
476
00:19:04,839 --> 00:19:06,145
AlphaGo avanza por ahí.
477
00:19:06,188 --> 00:19:08,190
AlphaGo está bastante por delante.
478
00:19:08,234 --> 00:19:11,454
Aproximadamente a la mitad del primer juego,
479
00:19:11,498 --> 00:19:14,675
El mejor jugador del mundo no lo estaba haciendo tan bien.
480
00:19:14,718 --> 00:19:17,808
¿Qué puede hacer el negro aquí?
481
00:19:19,114 --> 00:19:21,247
Parece difícil.
482
00:19:21,290 --> 00:19:23,336
Y en un momento crítico...
483
00:19:32,997 --> 00:19:35,913
El gobierno chino ordenó cortar la transmisión.
484
00:19:38,307 --> 00:19:41,745
Fue en ese momento que le estábamos diciendo al mundo
485
00:19:41,789 --> 00:19:44,966
que algo nuevo había llegado a la tierra.
486
00:19:47,621 --> 00:19:48,970
En la década de 1950
487
00:19:49,013 --> 00:19:51,929
Cuando se lanzó el satélite ruso Sputnik,
488
00:19:53,279 --> 00:19:55,194
Cambió el curso de la historia.
489
00:19:55,237 --> 00:19:57,544
Es un desafío que Estados Unidos debe afrontar
490
00:19:57,587 --> 00:19:59,633
Para sobrevivir en la era espacial.
491
00:19:59,676 --> 00:20:02,375
Esto se ha llamado el momento Sputnik.
492
00:20:02,418 --> 00:20:06,335
El momento Sputnik generó una reacción masiva en Estados Unidos.
493
00:20:06,379 --> 00:20:10,034
En términos de financiación para la ciencia y la ingeniería,
494
00:20:10,078 --> 00:20:12,254
y, en particular, de la tecnología espacial.
495
00:20:12,298 --> 00:20:15,823
Para China, AlphaGo fue una llamada de atención,
496
00:20:15,866 --> 00:20:17,128
El momento Sputnik.
497
00:20:17,172 --> 00:20:19,870
Lanzó una carrera espacial de IA.
498
00:20:21,220 --> 00:20:23,047
Tuvimos esta gran idea que funcionó,
499
00:20:23,091 --> 00:20:26,355
Y ahora todo el mundo lo sabe.
500
00:20:26,399 --> 00:20:28,879
Siempre es más fácil aterrizar en la luna.
501
00:20:28,923 --> 00:20:30,838
Si alguien ya ha aterrizado allí.
502
00:20:32,056 --> 00:20:34,450
Importará quién construya la IA,
503
00:20:34,494 --> 00:20:36,626
y cómo se construye.
504
00:20:36,670 --> 00:20:38,324
Siempre siento esa presión.
505
00:20:42,066 --> 00:20:43,764
Ha habido una gran cadena de acontecimientos.
506
00:20:43,807 --> 00:20:46,680
que siguió a todo el entusiasmo de AlphaGo.
507
00:20:46,723 --> 00:20:48,072
Cuando jugamos contra Lee Sedol,
508
00:20:48,116 --> 00:20:49,248
En realidad teníamos un sistema
509
00:20:49,291 --> 00:20:50,684
que había sido entrenado con datos humanos,
510
00:20:50,727 --> 00:20:52,251
En todos los millones de juegos
511
00:20:52,294 --> 00:20:55,036
que han sido interpretados por expertos humanos.
512
00:20:55,079 --> 00:20:56,994
Finalmente encontramos un nuevo algoritmo,
513
00:20:57,038 --> 00:20:59,170
un enfoque mucho más elegante para todo el sistema,
514
00:20:59,214 --> 00:21:01,172
que en realidad eliminó todo el conocimiento humano
515
00:21:01,216 --> 00:21:03,697
y empezó completamente desde cero.
516
00:21:03,740 --> 00:21:06,700
Y eso se convirtió en un proyecto al que llamamos AlphaZero.
517
00:21:06,743 --> 00:21:09,529
Cero, lo que significa que no hay ningún conocimiento humano en el circuito.
518
00:21:11,879 --> 00:21:13,054
En lugar de aprender de datos humanos,
519
00:21:13,097 --> 00:21:15,796
Aprendió de sus propios juegos.
520
00:21:15,839 --> 00:21:17,841
Así que realmente se convirtió en su propio maestro.
521
00:21:21,280 --> 00:21:23,499
AlphaZero es un experimento
522
00:21:23,543 --> 00:21:26,720
En qué tan poco conocimiento podemos poner en estos sistemas
523
00:21:26,763 --> 00:21:28,243
y con qué rapidez y eficiencia
524
00:21:28,287 --> 00:21:29,723
¿Pueden aprender?
525
00:21:29,766 --> 00:21:32,552
Pero la otra cosa es que AlphaZero no tiene reglas.
526
00:21:32,595 --> 00:21:33,553
Aprende a través de la experiencia.
527
00:21:36,120 --> 00:21:38,862
El siguiente paso fue hacerlo más general.
528
00:21:38,906 --> 00:21:40,995
para que pueda jugar cualquier juego de dos jugadores.
529
00:21:41,038 --> 00:21:42,344
Cosas como el ajedrez,
530
00:21:42,388 --> 00:21:44,085
y de hecho, cualquier tipo de dos jugadores
531
00:21:44,128 --> 00:21:45,391
Juego de información perfecto.
532
00:21:45,434 --> 00:21:46,653
Va muy bien.
533
00:21:46,696 --> 00:21:47,828
Va muy, muy bien.
534
00:21:47,871 --> 00:21:50,091
- Oh, vaya. - Está bajando, muy rápido.
535
00:21:50,134 --> 00:21:53,050
AlphaGo solía tardar unos meses en entrenarse,
536
00:21:53,094 --> 00:21:55,662
pero AlphaZero podría comenzar por la mañana
537
00:21:55,705 --> 00:21:57,794
Jugando completamente al azar
538
00:21:57,838 --> 00:22:01,015
y luego por el té estar a nivel sobrehumano.
539
00:22:01,058 --> 00:22:03,365
Y para la cena será la entidad ajedrecística más fuerte.
540
00:22:03,409 --> 00:22:04,758
alguna vez ha habido
541
00:22:04,801 --> 00:22:06,629
- Increíble, es increíble. - Sí.
542
00:22:06,673 --> 00:22:09,371
Ha descubierto su propio estilo de ataque, ¿sabes?
543
00:22:09,415 --> 00:22:11,417
para asumir el nivel actual de defensa.
544
00:22:11,460 --> 00:22:12,766
Quiero decir, nunca en mis sueños más locos...
545
00:22:12,809 --> 00:22:14,942
Estoy de acuerdo. En realidad, yo tampoco me lo esperaba.
546
00:22:14,985 --> 00:22:16,422
Y es divertido para mí.
547
00:22:16,465 --> 00:22:18,598
Quiero decir, me ha inspirado a volver al ajedrez de nuevo.
548
00:22:18,641 --> 00:22:20,164
Porque es genial verlo
549
00:22:20,208 --> 00:22:22,384
que hay incluso más profundidad de la que pensábamos en el ajedrez.
550
00:22:31,611 --> 00:22:34,440
En realidad me interesé en la IA a través de los juegos.
551
00:22:35,658 --> 00:22:37,660
Al principio eran juegos de mesa.
552
00:22:37,704 --> 00:22:40,054
Estaba pensando: "¿Cómo hace esto mi cerebro?"
553
00:22:40,097 --> 00:22:41,969
¿Qué es lo que está haciendo?
554
00:22:43,362 --> 00:22:47,148
Fui muy consciente de eso desde muy joven.
555
00:22:47,191 --> 00:22:50,064
Así que siempre he estado pensando en pensar.
556
00:22:50,107 --> 00:22:52,762
Los campeones de ajedrez británico y estadounidense
557
00:22:52,806 --> 00:22:55,025
reunirse para iniciar una serie de partidos.
558
00:22:55,069 --> 00:22:56,592
Junto a ellos juegan los mejores
559
00:22:56,636 --> 00:22:59,073
de los jugadores más jóvenes de Gran Bretaña y Estados Unidos.
560
00:22:59,116 --> 00:23:01,467
Demis Hassabis representa a Gran Bretaña.
561
00:23:06,210 --> 00:23:07,864
Cuando Demis tenía cuatro años,
562
00:23:07,908 --> 00:23:11,259
Demostró por primera vez aptitud para el ajedrez.
563
00:23:12,739 --> 00:23:14,044
Cuando tenía seis años,
564
00:23:14,088 --> 00:23:18,048
Se convirtió en campeón de Londres sub-8.
565
00:23:18,092 --> 00:23:19,485
Mis padres eran muy interesantes.
566
00:23:19,528 --> 00:23:20,834
Y, en realidad, inusual.
567
00:23:20,877 --> 00:23:23,750
Probablemente los describiría como bastante bohemios.
568
00:23:23,793 --> 00:23:25,491
Mi padre era cantautor.
569
00:23:25,534 --> 00:23:26,709
Cuando era más joven,
570
00:23:26,753 --> 00:23:28,363
y Bob Dylan era su héroe.
571
00:23:38,068 --> 00:23:39,287
Sí, sí.
572
00:23:41,637 --> 00:23:44,031
¿Qué es lo que te gusta de este juego?
573
00:23:45,075 --> 00:23:47,121
Es solo un buen juego de pensar.
574
00:23:49,253 --> 00:23:51,038
En ese momento, yo era el segundo mejor calificado.
575
00:23:51,081 --> 00:23:52,692
El mejor jugador de ajedrez del mundo para mi edad.
576
00:23:52,735 --> 00:23:54,345
Pero aunque estaba en el buen camino
577
00:23:54,389 --> 00:23:55,956
ser un jugador de ajedrez profesional,
578
00:23:55,999 --> 00:23:57,523
Pensé que eso era lo que iba a hacer.
579
00:23:57,566 --> 00:23:59,220
No importa cuánto me encantó el juego,
580
00:23:59,263 --> 00:24:01,222
Fue increíblemente estresante.
581
00:24:01,265 --> 00:24:03,354
Definitivamente no fue diversión ni juegos para mí.
582
00:24:03,398 --> 00:24:05,226
Mis padres solían, ya sabes,
583
00:24:05,269 --> 00:24:06,923
Me enojé mucho cuando perdí el juego
584
00:24:06,967 --> 00:24:10,405
y me enojo si olvido algo.
585
00:24:10,449 --> 00:24:12,407
Y como para ellos había mucho en juego, ya sabes,
586
00:24:12,451 --> 00:24:14,061
Cuesta mucho dinero ir a estos torneos.
587
00:24:14,104 --> 00:24:15,715
Y mis padres no tenían mucho dinero.
588
00:24:18,413 --> 00:24:19,719
Mis padres pensaron, ya sabes,
589
00:24:19,762 --> 00:24:22,069
"Si estás interesado en ser un profesional del ajedrez,
590
00:24:22,112 --> 00:24:25,376
"Esto es muy importante. Es como tus exámenes".
591
00:24:27,291 --> 00:24:30,077
Recuerdo que tenía unos 12 años.
592
00:24:30,120 --> 00:24:32,079
Y estuve en este torneo internacional de ajedrez.
593
00:24:32,122 --> 00:24:34,255
En Liechtenstein, en las montañas.
594
00:24:43,307 --> 00:24:45,571
Y estábamos en este enorme salón de la iglesia.
595
00:24:47,181 --> 00:24:48,399
con, ya sabes,
596
00:24:48,443 --> 00:24:50,184
Cientos de ajedrecistas internacionales.
597
00:24:52,403 --> 00:24:56,016
Y yo estaba interpretando al ex campeón danés.
598
00:24:56,059 --> 00:24:58,801
Debía tener unos 30 años, probablemente.
599
00:25:00,411 --> 00:25:02,979
En aquellos días, había un largo límite de tiempo.
600
00:25:03,023 --> 00:25:05,068
Los juegos podrían durar literalmente todo el día.
601
00:25:08,332 --> 00:25:10,813
-Estábamos en nuestra décima hora.
602
00:25:20,257 --> 00:25:23,086
Y estábamos en este final increíblemente inusual.
603
00:25:23,130 --> 00:25:24,566
Pienso que debería haber un empate.
604
00:25:26,307 --> 00:25:28,657
Pero siguió intentando ganar durante horas.
605
00:25:35,359 --> 00:25:38,319
Finalmente, intentó un último truco barato.
606
00:25:42,541 --> 00:25:44,455
Todo lo que tenía que hacer era entregar a mi reina.
607
00:25:44,499 --> 00:25:45,674
Entonces se llegaría a un punto muerto.
608
00:25:47,023 --> 00:25:48,634
Pero estaba tan cansado,
609
00:25:48,677 --> 00:25:50,157
Pensé que era inevitable que me dieran jaque mate.
610
00:25:52,289 --> 00:25:53,508
Y entonces renuncié.
611
00:25:57,294 --> 00:25:59,558
Se levantó de un salto y empezó a reír.
612
00:26:01,777 --> 00:26:02,909
Y él se fue,
613
00:26:02,952 --> 00:26:04,171
"¿Por qué has dimitido? Es un empate".
614
00:26:04,214 --> 00:26:05,346
Y él inmediatamente, con un gesto elegante,
615
00:26:05,389 --> 00:26:06,652
De alguna manera me mostró el movimiento del dibujo.
616
00:26:09,045 --> 00:26:12,396
Me sentí muy mal del estómago.
617
00:26:12,440 --> 00:26:14,137
Me hizo pensar en el resto de ese torneo.
618
00:26:14,181 --> 00:26:16,662
¿Estamos desperdiciando nuestras mentes?
619
00:26:16,705 --> 00:26:19,708
¿Es este el mejor uso de todo este poder cerebral?
620
00:26:19,752 --> 00:26:22,363
¿Están todos juntos en ese edificio?
621
00:26:22,406 --> 00:26:24,060
Si pudieras enchufarlo de alguna manera
622
00:26:24,104 --> 00:26:27,542
esos 300 cerebros en un sistema,
623
00:26:27,586 --> 00:26:29,022
Quizás puedas solucionar el cáncer
624
00:26:29,065 --> 00:26:30,501
con ese nivel de poder cerebral.
625
00:26:31,633 --> 00:26:33,504
Este sentimiento intuitivo me invadió.
626
00:26:33,548 --> 00:26:35,071
que aunque me encanta el ajedrez,
627
00:26:35,115 --> 00:26:38,335
Esto no es lo correcto en lo que debería invertir mi vida entera.
628
00:26:51,479 --> 00:26:53,089
Demis y yo,
629
00:26:53,133 --> 00:26:56,092
Nuestro plan siempre fue llenar DeepMind
630
00:26:56,136 --> 00:26:57,224
con algunos de los más
631
00:26:57,267 --> 00:26:59,226
Científicos brillantes del mundo.
632
00:26:59,269 --> 00:27:01,054
Así que teníamos los cerebros humanos.
633
00:27:01,097 --> 00:27:04,927
necesario crear un sistema AGI.
634
00:27:04,971 --> 00:27:09,279
Por definición, la "G" en AGI se refiere a generalidad.
635
00:27:09,323 --> 00:27:13,109
Lo que imagino es poder hablar con un agente,
636
00:27:13,153 --> 00:27:15,198
El agente puede responder,
637
00:27:15,242 --> 00:27:18,898
y el agente es capaz de resolver problemas novedosos
638
00:27:18,941 --> 00:27:20,595
que no había visto antes.
639
00:27:20,639 --> 00:27:22,728
Esa es una parte realmente clave de la inteligencia humana,
640
00:27:22,771 --> 00:27:24,468
Y es esa amplitud cognitiva
641
00:27:24,512 --> 00:27:27,733
y una flexibilidad increíble.
642
00:27:27,776 --> 00:27:29,473
La única inteligencia general natural
643
00:27:29,517 --> 00:27:30,910
que conocemos como humanos,
644
00:27:30,953 --> 00:27:33,434
Obviamente aprendemos mucho de nuestro entorno.
645
00:27:33,477 --> 00:27:35,871
Así que pensamos que los entornos simulados
646
00:27:35,915 --> 00:27:38,874
Son una de las formas de crear una IAG.
647
00:27:40,528 --> 00:27:42,356
Los primeros humanos
648
00:27:42,399 --> 00:27:44,314
Tenían que resolver problemas de lógica.
649
00:27:44,358 --> 00:27:46,752
Tenían que resolver la navegación, la memoria,
650
00:27:46,795 --> 00:27:48,971
y nosotros evolucionamos en ese entorno.
651
00:27:50,364 --> 00:27:52,496
Si pudiéramos crear una recreación virtual
652
00:27:52,540 --> 00:27:54,629
de ese tipo de ambiente,
653
00:27:54,673 --> 00:27:56,326
Ese es el campo de pruebas perfecto
654
00:27:56,370 --> 00:27:57,458
y campo de entrenamiento
655
00:27:57,501 --> 00:27:59,329
por todo lo que hacemos en DeepMind.
656
00:28:04,247 --> 00:28:05,727
¿Qué estaban haciendo aquí?
657
00:28:05,771 --> 00:28:09,252
Estaba creando ambientes para seres infantiles,
658
00:28:09,296 --> 00:28:11,690
los agentes que existen dentro y juegan.
659
00:28:12,429 --> 00:28:13,648
Eso simplemente sonó como
660
00:28:13,692 --> 00:28:16,782
La cosa más interesante del mundo.
661
00:28:16,825 --> 00:28:19,132
Un niño aprende rompiendo cosas.
662
00:28:19,175 --> 00:28:20,655
y luego tirar la comida por todos lados
663
00:28:20,699 --> 00:28:23,353
y obtener una respuesta de mamá o papá.
664
00:28:23,397 --> 00:28:25,616
Esta parece una idea importante para incorporar.
665
00:28:25,660 --> 00:28:27,880
en la forma en que se entrena a un agente.
666
00:28:27,923 --> 00:28:30,970
Se supone que el humanoide debe ponerse de pie.
667
00:28:31,013 --> 00:28:32,972
A medida que su centro de gravedad se eleva,
668
00:28:33,015 --> 00:28:34,408
Obtienes más puntos.
669
00:28:37,454 --> 00:28:38,804
Tienes una recompensa
670
00:28:38,847 --> 00:28:40,849
y el agente aprende de la recompensa,
671
00:28:40,893 --> 00:28:43,373
Por ejemplo, si haces algo bien, obtienes una recompensa positiva.
672
00:28:43,417 --> 00:28:47,508
Haces algo malo y obtienes una recompensa negativa.
673
00:28:47,551 --> 00:28:49,379
Parece que está de pie.
674
00:28:50,859 --> 00:28:52,165
Todavía estoy un poco borracho.
675
00:28:52,208 --> 00:28:53,644
Le gusta caminar hacia atrás.
676
00:28:53,688 --> 00:28:55,342
Sí.
677
00:28:55,385 --> 00:28:57,518
Todo el algoritmo está intentando optimizar
678
00:28:57,561 --> 00:28:59,694
para recibir tantas recompensas como sea posible,
679
00:28:59,738 --> 00:29:02,305
y se descubrió que caminar hacia atrás,
680
00:29:02,349 --> 00:29:05,352
Es suficiente para obtener muy buenas puntuaciones.
681
00:29:07,746 --> 00:29:09,573
Cuando aprendemos a navegar,
682
00:29:09,617 --> 00:29:11,271
Cuando aprendemos a desenvolvernos en nuestro mundo,
683
00:29:11,314 --> 00:29:13,490
No empezamos con mapas.
684
00:29:13,534 --> 00:29:16,319
Simplemente comenzamos con nuestra propia exploración,
685
00:29:16,363 --> 00:29:18,017
Aventurándose por el parque,
686
00:29:18,060 --> 00:29:21,890
Sin nuestros padres a nuestro lado,
687
00:29:21,934 --> 00:29:24,327
o encontrar el camino a casa desde la escuela cuando somos jóvenes.
688
00:29:26,939 --> 00:29:28,723
A algunos de nosotros se nos ocurrió esta idea.
689
00:29:28,767 --> 00:29:31,987
que si tuviéramos un entorno donde un robot simulado
690
00:29:32,031 --> 00:29:33,728
Sólo tenía que correr hacia adelante,
691
00:29:33,772 --> 00:29:36,296
Podríamos poner todo tipo de obstáculos en su camino.
692
00:29:36,339 --> 00:29:38,211
y ver si lograba navegar
693
00:29:38,254 --> 00:29:40,474
Diferentes tipos de terreno.
694
00:29:40,517 --> 00:29:43,042
La idea sería como un desafío de parkour.
695
00:29:46,393 --> 00:29:48,743
No es elegante,
696
00:29:48,787 --> 00:29:51,833
pero nunca me entrenaron para sostener un vaso mientras estaba abierto
697
00:29:51,877 --> 00:29:53,052
y no derramar agua.
698
00:29:54,183 --> 00:29:55,706
Te fijaste este objetivo que dice,
699
00:29:55,750 --> 00:29:58,231
"Simplemente sigue adelante, avanza a gran velocidad,
700
00:29:58,274 --> 00:30:00,581
"y recibirás una recompensa por ello."
701
00:30:00,624 --> 00:30:02,670
Y el algoritmo de aprendizaje se da cuenta
702
00:30:02,713 --> 00:30:05,412
Cómo mover este complejo conjunto de articulaciones.
703
00:30:06,152 --> 00:30:07,370
Ese es el poder de
704
00:30:07,414 --> 00:30:10,069
aprendizaje de refuerzo basado en recompensas.
705
00:30:10,112 --> 00:30:12,767
Nuestro objetivo es intentar construir agentes.
706
00:30:12,811 --> 00:30:15,770
en los cuales los dejamos caer, no saben nada,
707
00:30:15,814 --> 00:30:18,381
Pueden jugar con cualquier problema que les des.
708
00:30:18,425 --> 00:30:22,342
y eventualmente descubrir cómo resolverlo por sí mismos.
709
00:30:22,385 --> 00:30:24,823
Ahora queremos algo que pueda hacer eso.
710
00:30:24,866 --> 00:30:27,390
en tantos tipos diferentes de problemas como sea posible.
711
00:30:29,262 --> 00:30:32,918
Un ser humano necesita diversas habilidades para interactuar con el mundo.
712
00:30:32,961 --> 00:30:35,050
Cómo tratar con imágenes complejas,
713
00:30:35,094 --> 00:30:37,879
Cómo manipular miles de cosas a la vez,
714
00:30:37,923 --> 00:30:40,447
Cómo lidiar con la información faltante.
715
00:30:40,490 --> 00:30:42,014
Pensamos en todas estas cosas juntas
716
00:30:42,057 --> 00:30:45,278
están representados por este juego llamado StarCraft.
717
00:30:45,321 --> 00:30:47,280
Lo único que está siendo entrenado para hacer es,
718
00:30:47,323 --> 00:30:50,457
Dada esta situación, esta pantalla,
719
00:30:50,500 --> 00:30:51,850
¿Qué haría un humano?
720
00:30:51,893 --> 00:30:55,244
Nos inspiramos en grandes modelos lingüísticos.
721
00:30:55,288 --> 00:30:57,638
donde simplemente entrenas un modelo
722
00:30:57,681 --> 00:30:59,553
para predecir la siguiente palabra,
723
00:31:03,731 --> 00:31:05,472
que es exactamente lo mismo que
724
00:31:05,515 --> 00:31:07,735
predecir el próximo movimiento de StarCraft.
725
00:31:07,778 --> 00:31:08,954
A diferencia del ajedrez o el Go,
726
00:31:08,997 --> 00:31:11,217
donde los jugadores se turnan para realizar movimientos,
727
00:31:11,260 --> 00:31:14,133
En StarCraft hay un flujo continuo de decisiones.
728
00:31:15,134 --> 00:31:16,483
Además de eso,
729
00:31:16,526 --> 00:31:18,659
Ni siquiera puedes ver lo que está haciendo el oponente.
730
00:31:18,702 --> 00:31:20,879
Ya no existe una definición clara
731
00:31:20,922 --> 00:31:22,315
de lo que significa jugar de la mejor manera.
732
00:31:22,358 --> 00:31:23,925
Depende de lo que haga tu oponente.
733
00:31:23,969 --> 00:31:25,492
Así es como llegaremos a
734
00:31:25,535 --> 00:31:27,494
un mucho más fluido,
735
00:31:27,537 --> 00:31:31,672
Agente más natural, más rápido, más reactivo.
736
00:31:31,715 --> 00:31:33,021
Este es un gran desafío
737
00:31:33,065 --> 00:31:35,415
y veamos hasta dónde podemos llegar.
738
00:31:35,458 --> 00:31:36,459
¡Oh!
739
00:31:36,503 --> 00:31:38,200
¡Santo mono!
740
00:31:38,244 --> 00:31:40,376
Soy un aficionado de nivel bastante bajo.
741
00:31:40,420 --> 00:31:42,857
Estoy bien, pero soy un aficionado de nivel bastante bajo.
742
00:31:42,901 --> 00:31:45,991
Estos agentes tienen un largo camino por recorrer.
743
00:31:46,034 --> 00:31:48,515
No podríamos vencer a alguien del nivel de Tim.
744
00:31:48,558 --> 00:31:50,430
Sabes, eso fue un poco alarmante.
745
00:31:50,473 --> 00:31:51,997
En ese momento, me sentí como si
746
00:31:52,040 --> 00:31:53,520
Iba a ser como un desafío muy grande y largo.
747
00:31:53,563 --> 00:31:55,000
Quizás un par de años.
748
00:31:58,177 --> 00:32:01,832
Dani es el mejor jugador de DeepMind StarCraft 2.
749
00:32:01,876 --> 00:32:05,097
Llevo unas semanas interpretando al agente todos los días.
750
00:32:07,186 --> 00:32:08,883
Pude sentir que el agente
751
00:32:08,927 --> 00:32:11,103
Estaba mejorando muy rápido.
752
00:32:13,409 --> 00:32:15,020
Vaya, le ganamos a Danny. Eso, para mí,
753
00:32:15,063 --> 00:32:16,935
Ya fue como un gran logro.
754
00:32:18,284 --> 00:32:19,372
El siguiente paso es
755
00:32:19,415 --> 00:32:21,722
Vamos a reservar un profesional para jugar.
756
00:32:42,003 --> 00:32:44,049
Me parece un poco injusto. Todos ustedes están en mi contra.
757
00:32:45,615 --> 00:32:46,965
Estamos muy por delante de lo que pensaba.
758
00:32:47,008 --> 00:32:49,402
Lo haríamos, considerando dónde estábamos hace dos meses.
759
00:32:49,445 --> 00:32:50,794
En realidad, sólo estoy tratando de digerirlo todo.
760
00:32:50,838 --> 00:32:52,753
Pero es muy, muy genial.
761
00:32:52,796 --> 00:32:54,146
Ahora estamos en una posición en la que
762
00:32:54,189 --> 00:32:56,061
Finalmente podemos compartir el trabajo que hemos realizado.
763
00:32:56,104 --> 00:32:57,192
con el público.
764
00:32:57,236 --> 00:32:58,585
Este es un gran paso.
765
00:32:58,628 --> 00:33:00,674
Realmente nos estamos arriesgando aquí.
766
00:33:00,717 --> 00:33:02,589
- Llévatelo. Saludos. - Gracias.
767
00:33:02,632 --> 00:33:04,460
Estaremos en vivo desde Londres.
768
00:33:04,504 --> 00:33:05,722
Esta sucediendo
769
00:33:08,638 --> 00:33:10,597
Bienvenido a Londres.
770
00:33:10,640 --> 00:33:13,252
Vamos a tener un partido de exhibición en vivo,
771
00:33:13,295 --> 00:33:15,341
MaNa contra AlphaStar.
772
00:33:18,344 --> 00:33:19,998
En este punto ahora,
773
00:33:20,041 --> 00:33:23,827
AlphaStar, 10 y 0 contra jugadores profesionales.
774
00:33:23,871 --> 00:33:25,873
¿Alguna idea antes de adentrarnos en este juego?
775
00:33:25,916 --> 00:33:27,483
Sólo quiero ver un buen partido, sí.
776
00:33:27,527 --> 00:33:28,963
Quiero ver un buen partido.
777
00:33:29,007 --> 00:33:30,486
Absolutamente, buen partido. Estamos todos emocionados.
778
00:33:30,530 --> 00:33:33,011
Está bien. Veamos qué puede lograr MaNa.
779
00:33:34,969 --> 00:33:36,405
AlphaStar es definitivamente
780
00:33:36,449 --> 00:33:38,364
dominando el ritmo de este juego.
781
00:33:41,149 --> 00:33:44,152
Vaya. AlphaStar está jugando muy inteligentemente.
782
00:33:46,850 --> 00:33:48,461
Realmente parece que estoy mirando
783
00:33:48,504 --> 00:33:49,940
Un jugador humano profesional
784
00:33:49,984 --> 00:33:51,290
desde el punto de vista de AlphaStar.
785
00:33:57,252 --> 00:34:01,952
Realmente no había visto a un profesional jugar a StarCraft de cerca,
786
00:34:01,996 --> 00:34:03,563
y los 800 clics por minuto.
787
00:34:03,606 --> 00:34:06,000
No entiendo cómo alguien puede hacer clic 800 veces.
788
00:34:06,044 --> 00:34:09,482
y mucho menos hacer 800 clics útiles.
789
00:34:09,525 --> 00:34:11,092
Oh, otro buen éxito.
790
00:34:11,136 --> 00:34:13,094
- AlphaStar es solo
791
00:34:13,138 --> 00:34:14,617
completamente implacable
792
00:34:14,661 --> 00:34:16,141
Tenemos que tener cuidado
793
00:34:16,184 --> 00:34:19,361
Porque muchos de nosotros crecimos como jugadores y somos jugadores.
794
00:34:19,405 --> 00:34:21,363
Y entonces para nosotros es muy natural.
795
00:34:21,407 --> 00:34:23,800
ver los juegos como lo que son,
796
00:34:23,844 --> 00:34:26,977
que son puros vehículos para la diversión,
797
00:34:27,021 --> 00:34:29,719
y no ver ese lado más militarista
798
00:34:29,763 --> 00:34:32,853
Para que el público pudiera verlo si mirara esto.
799
00:34:32,896 --> 00:34:37,553
No se puede mirar la pólvora y sólo hacer un petardo.
800
00:34:37,597 --> 00:34:41,209
Todas las tecnologías apuntan inherentemente en ciertas direcciones.
801
00:34:43,124 --> 00:34:44,691
Estoy muy preocupado por
802
00:34:44,734 --> 00:34:46,606
Las formas específicas en que la IA
803
00:34:46,649 --> 00:34:49,652
Se utilizará para fines militares.
804
00:34:51,306 --> 00:34:55,049
Y eso deja aún más claro lo importante que es
805
00:34:55,093 --> 00:34:58,357
Para que nuestras sociedades tengan el control
806
00:34:58,400 --> 00:35:01,055
de estas nuevas tecnologías.
807
00:35:01,099 --> 00:35:05,190
El potencial de abuso por parte de la IA será significativo.
808
00:35:05,233 --> 00:35:08,758
Guerras que ocurren más rápido de lo que los humanos pueden comprender.
809
00:35:08,802 --> 00:35:11,065
y una vigilancia más poderosa.
810
00:35:12,458 --> 00:35:15,765
¿Cómo mantener el poder para siempre?
811
00:35:15,809 --> 00:35:19,421
¿sobre algo que es mucho más poderoso que tú?
812
00:35:43,053 --> 00:35:45,752
Las tecnologías pueden usarse para hacer cosas terribles.
813
00:35:47,493 --> 00:35:50,452
Y la tecnología se puede utilizar para hacer cosas maravillosas.
814
00:35:50,496 --> 00:35:52,150
y resolver todo tipo de problemas.
815
00:35:53,586 --> 00:35:54,978
Cuando DeepMind fue adquirida por Google...
816
00:35:55,022 --> 00:35:56,589
- Sí. - ...hiciste que Google prometiera
817
00:35:56,632 --> 00:35:58,025
Esa tecnología que desarrollaste no será utilizada por los militares.
818
00:35:58,068 --> 00:35:59,418
- para vigilancia.- Correcto.
819
00:35:59,461 --> 00:36:00,593
- Sí. - Cuéntanos sobre eso.
820
00:36:00,636 --> 00:36:03,161
Creo que la tecnología es neutral en sí misma,
821
00:36:03,204 --> 00:36:05,598
um, pero ¿cómo, ya sabes, nosotros como sociedad?
822
00:36:05,641 --> 00:36:07,382
o humanos y empresas y otras cosas,
823
00:36:07,426 --> 00:36:09,515
Otras entidades y gobiernos deciden utilizarlo
824
00:36:09,558 --> 00:36:12,561
Es lo que determina si las cosas se vuelven buenas o malas.
825
00:36:12,605 --> 00:36:16,261
Sabes, personalmente creo que tener armamento autónomo...
826
00:36:16,304 --> 00:36:17,479
Es simplemente una muy mala idea.
827
00:36:19,177 --> 00:36:21,266
AlphaStar está jugando
828
00:36:21,309 --> 00:36:24,094
Un juego extremadamente inteligente en este momento.
829
00:36:24,138 --> 00:36:27,359
Hay un elemento en lo que se está creando.
830
00:36:27,402 --> 00:36:28,882
en DeepMind en Londres
831
00:36:28,925 --> 00:36:34,148
Esto sí que parece el Proyecto Manhattan.
832
00:36:34,192 --> 00:36:37,586
Existe una relación entre Robert Oppenheimer
833
00:36:37,630 --> 00:36:39,675
y Demis Hassabis
834
00:36:39,719 --> 00:36:44,202
en el que están desatando una nueva fuerza sobre la humanidad.
835
00:36:44,245 --> 00:36:46,204
Pero MaNa está contraatacando.
836
00:36:46,247 --> 00:36:48,162
¡Oh, hombre!
837
00:36:48,206 --> 00:36:50,208
Creo que Oppenheimer
838
00:36:50,251 --> 00:36:52,471
y algunos de los otros líderes de ese proyecto quedaron atrapados
839
00:36:52,514 --> 00:36:54,908
En la emoción de construir la tecnología
840
00:36:54,951 --> 00:36:56,170
y ver si era posible.
841
00:36:56,214 --> 00:36:58,520
¿Dónde está AlphaStar?
842
00:36:58,564 --> 00:36:59,782
¿Dónde está AlphaStar?
843
00:36:59,826 --> 00:37:01,958
No veo las unidades de AlphaStar en ninguna parte.
844
00:37:02,002 --> 00:37:03,525
No pensaron con suficiente cuidado
845
00:37:03,569 --> 00:37:07,312
sobre la moral de lo que estaban haciendo desde bastante temprano.
846
00:37:07,355 --> 00:37:08,965
Lo que debemos hacer como científicos
847
00:37:09,009 --> 00:37:11,011
con nuevas y potentes tecnologías
848
00:37:11,054 --> 00:37:13,883
es intentar comprenderlo en condiciones controladas primero.
849
00:37:14,928 --> 00:37:16,799
Y eso es todo.
850
00:37:16,843 --> 00:37:19,411
MaNa ha derrotado a AlphaStar.
851
00:37:29,551 --> 00:37:31,336
Quiero decir, mi sentimiento honesto es que creo que es...
852
00:37:31,379 --> 00:37:33,207
Una representación justa de dónde estamos.
853
00:37:33,251 --> 00:37:35,949
Y creo que esa parte se siente... se siente bien.
854
00:37:35,992 --> 00:37:37,429
-Estoy muy feliz por ti.-Estoy feliz.
855
00:37:37,472 --> 00:37:38,865
Muy bien...bien hecho.
856
00:37:38,908 --> 00:37:40,867
Mi opinión es que el enfoque de la tecnología de construcción
857
00:37:40,910 --> 00:37:43,348
que se materializa en moverse rápido y romper cosas,
858
00:37:43,391 --> 00:37:46,220
Es exactamente lo que no deberíamos estar haciendo,
859
00:37:46,264 --> 00:37:47,961
Porque no puedes permitirte romper cosas
860
00:37:48,004 --> 00:37:49,049
y luego arreglarlos después.
861
00:37:49,092 --> 00:37:50,398
-Salud. -Muchas gracias.
862
00:37:50,442 --> 00:37:52,008
Sí, descansa... descansa un poco. Lo hiciste muy bien.
863
00:37:52,052 --> 00:37:53,923
- Salud, ¿sí? - Gracias por invitarnos.
864
00:38:04,238 --> 00:38:05,500
Cuando tenía ocho años,
865
00:38:05,544 --> 00:38:06,849
Compré mi primera computadora
866
00:38:06,893 --> 00:38:09,548
con las ganancias de un torneo de ajedrez.
867
00:38:09,591 --> 00:38:11,158
De alguna manera tuve esa intuición
868
00:38:11,201 --> 00:38:13,726
que las computadoras son este dispositivo mágico
869
00:38:13,769 --> 00:38:15,902
que puede ampliar el poder de la mente.
870
00:38:15,945 --> 00:38:17,382
Tenía un par de amigos de la escuela,
871
00:38:17,425 --> 00:38:19,166
y solíamos tener un club de hackers,
872
00:38:19,209 --> 00:38:21,908
escribiendo código, haciendo juegos.
873
00:38:26,260 --> 00:38:27,827
Y luego, durante las vacaciones de verano,
874
00:38:27,870 --> 00:38:29,219
Pasaría todo el día
875
00:38:29,263 --> 00:38:31,526
Hojeando revistas de juegos.
876
00:38:31,570 --> 00:38:33,441
Y un día me di cuenta de que había una competencia.
877
00:38:33,485 --> 00:38:35,878
escribir una versión original de Space Invaders.
878
00:38:35,922 --> 00:38:39,621
Y el ganador ganó un trabajo en Bullfrog.
879
00:38:39,665 --> 00:38:42,320
Bullfrog en ese momento era la mejor casa de desarrollo de juegos.
880
00:38:42,363 --> 00:38:43,756
En toda Europa.
881
00:38:43,799 --> 00:38:45,279
Sabes, realmente quería trabajar en este lugar.
882
00:38:45,323 --> 00:38:48,587
y ver cómo construyen juegos.
883
00:38:48,630 --> 00:38:50,415
Bullfrog, con sede aquí en Guildford,
884
00:38:50,458 --> 00:38:52,286
Comenzó con una gran idea.
885
00:38:52,330 --> 00:38:54,680
Esa idea se convirtió en el juego Populous,
886
00:38:54,723 --> 00:38:56,551
que se convirtió en un éxito de ventas mundial.
887
00:38:56,595 --> 00:38:59,859
En los años 90 no existían agencias de contratación.
888
00:38:59,902 --> 00:39:02,122
No podías salir y decir, ya sabes,
889
00:39:02,165 --> 00:39:04,951
"Ven y trabaja en la industria de los videojuegos".
890
00:39:04,994 --> 00:39:08,171
Todavía ni siquiera se consideraba una industria.
891
00:39:08,215 --> 00:39:11,218
Entonces se nos ocurrió la idea de hacer una competencia.
892
00:39:11,261 --> 00:39:13,655
Y tuvimos muchos solicitantes.
893
00:39:14,700 --> 00:39:17,616
Y uno de ellos era el de Demis.
894
00:39:17,659 --> 00:39:20,706
Todavía puedo recordarlo claramente
895
00:39:20,749 --> 00:39:23,970
El día que llegó Demis.
896
00:39:24,013 --> 00:39:27,147
Entró por la puerta y parecía tener unos 12 años.
897
00:39:28,670 --> 00:39:30,019
Pensé: "Oh, Dios mío,
898
00:39:30,063 --> 00:39:31,586
"¿Qué carajo vamos a hacer con este tipo?"
899
00:39:31,630 --> 00:39:32,979
Presenté mi solicitud para Cambridge.
900
00:39:33,022 --> 00:39:35,373
Entré pero dijeron que era demasiado joven.
901
00:39:35,416 --> 00:39:37,853
Entonces... Entonces necesitaba tomarme un año de descanso.
902
00:39:37,897 --> 00:39:39,899
Así que tendría al menos 17 años antes de llegar allí.
903
00:39:39,942 --> 00:39:42,771
Y fue entonces cuando decidí pasar todo ese año sabático.
904
00:39:42,815 --> 00:39:44,469
Trabajando en Bullfrog.
905
00:39:44,512 --> 00:39:46,166
Ni siquiera podían emplearme legalmente,
906
00:39:46,209 --> 00:39:48,298
Así que terminé recibiendo mi pago en sobres de papel marrón.
907
00:39:50,823 --> 00:39:54,304
Tuve la sensación de estar realmente a la vanguardia.
908
00:39:54,348 --> 00:39:58,047
Y qué divertido era inventar cosas todos los días.
909
00:39:58,091 --> 00:40:00,572
Y luego, ya sabes, unos meses después,
910
00:40:00,615 --> 00:40:03,662
Tal vez todos... un millón de personas lo estarán jugando.
911
00:40:03,705 --> 00:40:06,665
En aquella época los juegos de ordenador tenían que evolucionar.
912
00:40:06,708 --> 00:40:08,536
Tenía que haber nuevos géneros
913
00:40:08,580 --> 00:40:11,757
que eran más que simplemente disparar cosas.
914
00:40:11,800 --> 00:40:14,063
¿No sería fantástico tener un juego?
915
00:40:14,107 --> 00:40:18,807
¿Dónde diseñas y construyes tu propio parque temático?
916
00:40:22,594 --> 00:40:25,945
Demis y yo empezamos a hablar sobre el parque temático.
917
00:40:25,988 --> 00:40:28,904
Permite al jugador construir un mundo.
918
00:40:28,948 --> 00:40:31,864
y ver las consecuencias de tus decisiones
919
00:40:31,907 --> 00:40:34,127
que has hecho en ese mundo.
920
00:40:34,170 --> 00:40:36,085
Un jugador humano diseñó el diseño.
921
00:40:36,129 --> 00:40:38,566
del parque temático y diseñó la montaña rusa
922
00:40:38,610 --> 00:40:41,351
y fijar los precios en la tienda de patatas fritas.
923
00:40:41,395 --> 00:40:43,615
Lo que estaba trabajando era el comportamiento de la gente.
924
00:40:43,658 --> 00:40:45,138
Eran autónomos
925
00:40:45,181 --> 00:40:47,314
Y esa era la IA en este caso.
926
00:40:47,357 --> 00:40:48,881
Entonces lo que estaba tratando de hacer era imitar
927
00:40:48,924 --> 00:40:51,013
comportamiento humano interesante
928
00:40:51,057 --> 00:40:52,319
para que la simulación fuera
929
00:40:52,362 --> 00:40:54,582
Más interesante para interactuar.
930
00:40:54,626 --> 00:40:56,541
Demis trabajaba en cosas ridículas,
931
00:40:56,584 --> 00:40:59,413
Como si pudieras colocar estas tiendas
932
00:40:59,457 --> 00:41:03,591
Y si pones una tienda demasiado cerca de una atracción muy peligrosa,
933
00:41:03,635 --> 00:41:05,375
Entonces la gente en el viaje vomitaba.
934
00:41:05,419 --> 00:41:08,030
Porque acababan de comer.
935
00:41:08,074 --> 00:41:09,641
Y eso haría que otras personas vomitaran.
936
00:41:09,684 --> 00:41:12,121
Cuando vieron el vómito en el suelo,
937
00:41:12,165 --> 00:41:14,559
Así que entonces había que tener muchos barrenderos.
938
00:41:14,602 --> 00:41:17,823
barrerlo rápidamente antes de que la gente lo viera.
939
00:41:17,866 --> 00:41:19,520
Eso es lo bueno de esto.
940
00:41:19,564 --> 00:41:22,784
Tú, como jugador, juegas con él y luego el dispositivo reacciona ante ti.
941
00:41:22,828 --> 00:41:25,874
Todas esas simulaciones matizadas que hizo
942
00:41:25,918 --> 00:41:28,094
Y eso fue un invento
943
00:41:28,137 --> 00:41:31,227
que en realidad nunca existió antes.
944
00:41:31,271 --> 00:41:34,230
Fue un éxito increíble.
945
00:41:34,274 --> 00:41:35,710
El parque temático realmente resultó ser
946
00:41:35,754 --> 00:41:37,190
Ser un título entre los diez mejores
947
00:41:37,233 --> 00:41:39,932
Y esa fue la primera vez que empezamos a ver
948
00:41:39,975 --> 00:41:43,022
Cómo la IA podría marcar la diferencia.
949
00:41:46,155 --> 00:41:47,592
Estábamos haciendo algunas compras navideñas.
950
00:41:47,635 --> 00:41:51,247
y estábamos esperando el taxi que nos llevaría a casa.
951
00:41:51,291 --> 00:41:54,947
Tengo este recuerdo muy claro de Demis hablando sobre IA.
952
00:41:54,990 --> 00:41:56,209
De una manera muy diferente,
953
00:41:56,252 --> 00:41:58,428
de una manera que comúnmente no hablamos.
954
00:41:58,472 --> 00:42:02,345
Esta idea de que la IA sea útil para otras cosas
955
00:42:02,389 --> 00:42:04,086
Aparte del entretenimiento.
956
00:42:04,130 --> 00:42:07,437
Entonces, ser útil para, um, ayudar al mundo.
957
00:42:07,481 --> 00:42:10,310
y el potencial de la IA para cambiar el mundo.
958
00:42:10,353 --> 00:42:13,226
Le dije a Demis: "¿Qué es lo que quieres hacer?"
959
00:42:13,269 --> 00:42:14,532
Y me dijo:
960
00:42:14,575 --> 00:42:16,795
"Quiero ser la persona que resuelva la IA".
961
00:42:22,670 --> 00:42:25,760
Peter me ofreció £1 millón
962
00:42:25,804 --> 00:42:27,675
no ir a la universidad.
963
00:42:30,199 --> 00:42:32,593
Pero tenía un plan desde el principio.
964
00:42:32,637 --> 00:42:35,814
Y mi plan siempre fue ir a Cambridge.
965
00:42:35,857 --> 00:42:36,902
Creo que muchos de mis amigos de la escuela
966
00:42:36,945 --> 00:42:38,033
Pensé que estaba loco.
967
00:42:38,077 --> 00:42:39,252
¿Por qué no lo harías?
968
00:42:39,295 --> 00:42:40,688
Quiero decir, £1 millón, eso es mucho dinero.
969
00:42:40,732 --> 00:42:43,517
En los años 90 eso es mucho dinero, ¿verdad?
970
00:42:43,561 --> 00:42:46,346
Para un... Para un pobre chico de 17 años.
971
00:42:46,389 --> 00:42:50,219
Es como una pequeña semilla que va a brotar.
972
00:42:50,263 --> 00:42:53,658
y no podrá hacer eso en Bullfrog.
973
00:42:56,443 --> 00:42:59,098
Tuve que dejarlo en la estación de tren.
974
00:42:59,141 --> 00:43:02,580
y todavía puedo ver esa imagen
975
00:43:02,623 --> 00:43:07,019
de este pequeño personaje elfo desaparece por ese túnel.
976
00:43:07,062 --> 00:43:09,804
Fue un momento increíblemente triste.
977
00:43:13,242 --> 00:43:14,635
Tenía este ideal romántico.
978
00:43:14,679 --> 00:43:16,942
de cómo sería Cambridge,
979
00:43:16,985 --> 00:43:18,639
1.000 años de historia,
980
00:43:18,683 --> 00:43:21,033
caminando por las mismas calles que Turing,
981
00:43:21,076 --> 00:43:23,601
Newton y Crick habían caminado.
982
00:43:23,644 --> 00:43:26,647
Quería explorar el borde del universo.
983
00:43:29,084 --> 00:43:30,346
Cuando llegué a Cambridge,
984
00:43:30,390 --> 00:43:32,653
Básicamente había estado trabajando toda mi vida.
985
00:43:33,741 --> 00:43:35,090
Cada verano,
986
00:43:35,134 --> 00:43:37,136
O bien estaba jugando al ajedrez profesionalmente,
987
00:43:37,179 --> 00:43:39,704
o estaba trabajando, haciendo prácticas.
988
00:43:39,747 --> 00:43:43,708
Entonces pensé: "Bien, me voy a divertir ahora".
989
00:43:43,751 --> 00:43:46,711
"y explorar lo que significa ser un adolescente normal".
990
00:43:50,236 --> 00:43:52,238
¡Vamos! ¡Vamos, muchacho, vamos!
991
00:43:52,281 --> 00:43:54,022
Fue mucho trabajo y mucha diversión.
992
00:43:55,850 --> 00:43:57,025
Conocí a Demis por primera vez
993
00:43:57,069 --> 00:43:59,201
porque ambos asistimos al Queens College.
994
00:44:00,115 --> 00:44:01,203
Nuestro grupo de amigos,
995
00:44:01,247 --> 00:44:03,205
A menudo bebíamos cerveza en el bar,
996
00:44:03,249 --> 00:44:04,946
Jugar al futbolín.
997
00:44:04,990 --> 00:44:07,340
En el bar solía jugar al ajedrez rápido,
998
00:44:07,383 --> 00:44:09,255
piezas volando fuera del tablero,
999
00:44:09,298 --> 00:44:11,083
Ya sabes, todo el juego en un minuto.
1000
00:44:11,126 --> 00:44:12,301
Demis se sentó frente a mí.
1001
00:44:12,345 --> 00:44:13,563
Y lo miré y pensé:
1002
00:44:13,607 --> 00:44:15,217
"Te recuerdo de cuando éramos niños."
1003
00:44:15,261 --> 00:44:17,176
De hecho, había estado en el mismo torneo de ajedrez.
1004
00:44:17,219 --> 00:44:18,786
Como Dave en Ipswich,
1005
00:44:18,830 --> 00:44:20,440
donde solía ir y tratar de asaltar su club de ajedrez local
1006
00:44:20,483 --> 00:44:22,703
Para ganar un poco de dinero en premios.
1007
00:44:22,747 --> 00:44:24,618
Estábamos estudiando informática.
1008
00:44:24,662 --> 00:44:26,794
Algunas personas, que a la edad de 17 años
1009
00:44:26,838 --> 00:44:28,404
Habría entrado y se habría asegurado de contárselo a todo el mundo.
1010
00:44:28,448 --> 00:44:29,492
Todo sobre ellos mismos.
1011
00:44:29,536 --> 00:44:30,972
"Oye, trabajé en Bullfrog
1012
00:44:31,016 --> 00:44:33,018
"y construyó el videojuego más exitoso del mundo".
1013
00:44:33,061 --> 00:44:34,715
Pero él no era así en absoluto.
1014
00:44:34,759 --> 00:44:36,412
En Cambridge, Demis y yo
1015
00:44:36,456 --> 00:44:38,414
Ambos tenían interés en la neurociencia computacional.
1016
00:44:38,458 --> 00:44:40,242
y tratando de entender cómo funcionan las computadoras y los cerebros.
1017
00:44:40,286 --> 00:44:42,636
entrelazados y vinculados entre sí.
1018
00:44:42,680 --> 00:44:44,290
Tanto David como Demis
1019
00:44:44,333 --> 00:44:46,422
vino a mí para supervisiones.
1020
00:44:46,466 --> 00:44:49,774
Sucede por pura casualidad que en el año 1997,
1021
00:44:49,817 --> 00:44:51,645
su tercer y último año en Cambridge,
1022
00:44:51,689 --> 00:44:55,301
También fue el año en el que nació el primer gran maestro de ajedrez.
1023
00:44:55,344 --> 00:44:56,781
Fue golpeado por un programa de computadora.
1024
00:44:58,304 --> 00:45:00,088
Primera ronda de hoy de una partida de ajedrez.
1025
00:45:00,132 --> 00:45:03,701
Entre el campeón mundial de ranking Garry Kasparov
1026
00:45:03,744 --> 00:45:06,007
y un oponente llamado Deep Blue
1027
00:45:06,051 --> 00:45:10,490
para probar si el cerebro humano puede ser más listo que una máquina.
1028
00:45:10,533 --> 00:45:11,621
Recuerdo el drama
1029
00:45:11,665 --> 00:45:13,798
de Kasparov perdiendo el último partido.
1030
00:45:13,841 --> 00:45:15,234
¡Guau!
1031
00:45:15,277 --> 00:45:17,192
¡Kasparov ha dimitido!
1032
00:45:17,236 --> 00:45:19,586
Cuando Deep Blue venció a Garry Kasparov,
1033
00:45:19,629 --> 00:45:21,457
Este fue un verdadero acontecimiento decisivo.
1034
00:45:21,501 --> 00:45:23,155
Mi principal recuerdo de ello fue
1035
00:45:23,198 --> 00:45:25,331
No me impresionó mucho Deep Blue.
1036
00:45:25,374 --> 00:45:27,246
Me impresionó aún más la mente de Kasparov.
1037
00:45:27,289 --> 00:45:29,509
Que pudiera jugar al ajedrez a este nivel,
1038
00:45:29,552 --> 00:45:31,641
donde podría competir en igualdad de condiciones
1039
00:45:31,685 --> 00:45:33,252
con la bruta de una máquina,
1040
00:45:33,295 --> 00:45:35,167
Pero por supuesto, Kasparov puede hacerlo.
1041
00:45:35,210 --> 00:45:36,951
Todo lo demás también lo pueden hacer los humanos.
1042
00:45:36,995 --> 00:45:38,257
Fue un gran logro.
1043
00:45:38,300 --> 00:45:39,388
Pero la verdad del asunto era que,
1044
00:45:39,432 --> 00:45:40,868
Deep Blue sólo podía jugar ajedrez.
1045
00:45:42,435 --> 00:45:44,524
Lo que consideraríamos inteligencia
1046
00:45:44,567 --> 00:45:46,874
Faltaba en ese sistema.
1047
00:45:46,918 --> 00:45:49,834
Esta idea de generalidad y también de aprendizaje.
1048
00:45:53,751 --> 00:45:55,404
Cambridge fue increíble, porque, por supuesto, ya sabes,
1049
00:45:55,448 --> 00:45:56,666
Te estás mezclando con la gente
1050
00:45:56,710 --> 00:45:58,233
que estudian muchos temas diferentes.
1051
00:45:58,277 --> 00:46:01,410
Había científicos, filósofos, artistas...
1052
00:46:01,454 --> 00:46:04,457
...geólogos, biólogos, ecólogos.
1053
00:46:04,500 --> 00:46:07,416
Ya sabes, todo el mundo habla de todo, todo el tiempo.
1054
00:46:07,460 --> 00:46:10,768
Estaba obsesionado con el problema del plegamiento de proteínas.
1055
00:46:10,811 --> 00:46:13,248
Tim Stevens solía hablar obsesivamente,
1056
00:46:13,292 --> 00:46:15,381
Casi como religiosamente sobre este problema,
1057
00:46:15,424 --> 00:46:17,165
Problema de plegamiento de proteínas.
1058
00:46:17,209 --> 00:46:18,863
Las proteínas son, ya sabes,
1059
00:46:18,906 --> 00:46:22,083
Una de las cosas más bellas y elegantes de la biología.
1060
00:46:22,127 --> 00:46:24,738
Son las máquinas de la vida.
1061
00:46:24,782 --> 00:46:27,001
Todo lo construyen, todo lo controlan,
1062
00:46:27,045 --> 00:46:29,569
Son la razón por la que funciona la biología.
1063
00:46:29,612 --> 00:46:32,659
Las proteínas están hechas de cadenas de aminoácidos.
1064
00:46:32,702 --> 00:46:37,055
que se pliegan para crear una estructura de proteína.
1065
00:46:37,098 --> 00:46:39,884
Si pudiéramos predecir la estructura de las proteínas
1066
00:46:39,927 --> 00:46:43,104
sólo a partir de sus secuencias de aminoácidos,
1067
00:46:43,148 --> 00:46:46,107
Entonces una nueva proteína para curar el cáncer.
1068
00:46:46,151 --> 00:46:49,415
o descomponer el plástico para ayudar al medio ambiente
1069
00:46:49,458 --> 00:46:50,808
Definitivamente es algo
1070
00:46:50,851 --> 00:46:52,940
que podrías empezar a pensar en ello.
1071
00:46:53,941 --> 00:46:55,029
Yo pensé,
1072
00:46:55,073 --> 00:46:58,293
"Bueno, ¿es un ser humano lo suficientemente inteligente?
1073
00:46:58,337 --> 00:46:59,991
"¿En realidad se puede plegar una proteína?"
1074
00:47:00,034 --> 00:47:02,080
No podemos resolverlo
1075
00:47:02,123 --> 00:47:04,082
Desde la década de 1960,
1076
00:47:04,125 --> 00:47:05,953
Pensamos que en principio,
1077
00:47:05,997 --> 00:47:08,913
Si sé cuál es la secuencia de aminoácidos de una proteína,
1078
00:47:08,956 --> 00:47:11,437
Debería poder calcular cómo es la estructura.
1079
00:47:11,480 --> 00:47:13,700
Entonces, si pudieras simplemente presionar un botón,
1080
00:47:13,743 --> 00:47:16,311
y todos saldrían de repente, eso sería...
1081
00:47:16,355 --> 00:47:18,009
Eso tendría algún impacto.
1082
00:47:20,272 --> 00:47:21,577
Se me quedó grabado en la mente.
1083
00:47:21,621 --> 00:47:23,405
"Oh, este es un problema muy interesante."
1084
00:47:23,449 --> 00:47:26,844
Y me pareció que tendría solución.
1085
00:47:26,887 --> 00:47:29,934
Pero pensé que necesitaría IA para hacerlo.
1086
00:47:31,500 --> 00:47:34,025
Si pudiéramos resolver el plegamiento de proteínas,
1087
00:47:34,068 --> 00:47:35,635
Podría cambiar el mundo.
1088
00:47:50,868 --> 00:47:52,826
Desde que era estudiante en Cambridge,
1089
00:47:54,001 --> 00:47:55,611
Nunca he dejado de pensar en
1090
00:47:55,655 --> 00:47:57,135
El problema del plegamiento de proteínas.
1091
00:47:59,789 --> 00:48:02,792
Si tuvieras que resolver el plegamiento de proteínas,
1092
00:48:02,836 --> 00:48:05,665
Entonces el potencial para ayudar a resolver problemas como
1093
00:48:05,708 --> 00:48:09,669
El Alzheimer, la demencia y el descubrimiento de fármacos son temas de gran importancia.
1094
00:48:09,712 --> 00:48:11,671
Resolver la enfermedad es probablemente
1095
00:48:11,714 --> 00:48:13,325
El impacto más grande que podríamos tener.
1096
00:48:15,457 --> 00:48:16,676
Miles de personas muy inteligentes
1097
00:48:16,719 --> 00:48:18,765
Han intentado resolver el plegamiento de proteínas.
1098
00:48:18,808 --> 00:48:20,985
Simplemente creo que ahora es el momento adecuado.
1099
00:48:21,028 --> 00:48:22,508
para que la IA lo descifre.
1100
00:48:26,555 --> 00:48:28,383
Necesitábamos una forma razonable
1101
00:48:28,427 --> 00:48:29,515
para aplicar el aprendizaje automático
1102
00:48:29,558 --> 00:48:30,516
al problema del plegamiento de proteínas.
1103
00:48:32,431 --> 00:48:35,173
Nos encontramos con este juego Foldit.
1104
00:48:35,216 --> 00:48:38,785
El objetivo es moverse alrededor de este modelo 3D de una proteína.
1105
00:48:38,828 --> 00:48:41,701
y obtienes un puntaje cada vez que lo mueves.
1106
00:48:41,744 --> 00:48:43,050
Cuanto más precisas sean estas estructuras,
1107
00:48:43,094 --> 00:48:45,531
Cuanto más útiles sean, más útiles serán para los biólogos.
1108
00:48:46,227 --> 00:48:47,489
Pasé unos días
1109
00:48:47,533 --> 00:48:48,838
Sólo para ver qué tan bien lo podíamos hacer.
1110
00:48:50,666 --> 00:48:52,407
Lo hicimos razonablemente bien.
1111
00:48:52,451 --> 00:48:53,843
Pero incluso si lo fueras
1112
00:48:53,887 --> 00:48:55,280
El mejor jugador de Foldit del mundo,
1113
00:48:55,323 --> 00:48:57,499
No resolverías el plegamiento de proteínas.
1114
00:48:57,543 --> 00:48:59,501
Por eso tuvimos que ir más allá del juego.
1115
00:48:59,545 --> 00:49:00,720
Los juegos siempre son solo
1116
00:49:00,763 --> 00:49:03,723
el campo de pruebas para nuestros algoritmos.
1117
00:49:03,766 --> 00:49:07,727
El objetivo final no era sólo descifrar Go y StarCraft.
1118
00:49:07,770 --> 00:49:10,034
Se trataba de afrontar retos del mundo real.
1119
00:49:16,127 --> 00:49:18,520
Recuerdo haber escuchado este rumor.
1120
00:49:18,564 --> 00:49:21,175
que Demis se estaba metiendo en el mundo de las proteínas.
1121
00:49:21,219 --> 00:49:23,743
Hablé con algunas personas de DeepMind y les pregunté:
1122
00:49:23,786 --> 00:49:25,049
"Entonces, ¿estás haciendo plegamiento de proteínas?"
1123
00:49:25,092 --> 00:49:26,920
Y cambiaban de tema ingeniosamente.
1124
00:49:26,964 --> 00:49:30,097
Y cuando eso pasó dos veces, prácticamente lo entendí.
1125
00:49:30,141 --> 00:49:32,839
Entonces pensé que debería enviar un currículum.
1126
00:49:32,882 --> 00:49:35,668
Muy bien, todos, bienvenidos a DeepMind.
1127
00:49:35,711 --> 00:49:37,626
Sé que para algunos de ustedes esta puede ser su primera semana,
1128
00:49:37,670 --> 00:49:39,193
pero espero que todos estén listos...
1129
00:49:39,237 --> 00:49:40,890
La parte realmente atractiva para mí del trabajo
1130
00:49:40,934 --> 00:49:42,675
¿Era esto como una sensación de conexión?
1131
00:49:42,718 --> 00:49:44,503
al propósito mayor.
1132
00:49:44,546 --> 00:49:45,591
Si podemos romper
1133
00:49:45,634 --> 00:49:48,028
Algunos problemas fundamentales de la ciencia,
1134
00:49:48,072 --> 00:49:49,160
muchas otras personas
1135
00:49:49,203 --> 00:49:50,900
y otras empresas y laboratorios, etc.
1136
00:49:50,944 --> 00:49:52,467
Podríamos construir sobre la base de nuestro trabajo.
1137
00:49:52,511 --> 00:49:53,816
Esta es tu oportunidad ahora
1138
00:49:53,860 --> 00:49:55,818
para agregar tu capítulo a esta historia.
1139
00:49:55,862 --> 00:49:57,298
Cuando llegué,
1140
00:49:57,342 --> 00:49:59,605
Definitivamente estaba bastante nervioso.
1141
00:49:59,648 --> 00:50:00,736
Todavía estoy intentando mantener...
1142
00:50:00,780 --> 00:50:02,912
No he tomado ningún curso de biología.
1143
00:50:02,956 --> 00:50:05,393
No hemos pasado años de nuestras vidas
1144
00:50:05,437 --> 00:50:07,917
mirando estas estructuras y comprendiéndolas.
1145
00:50:07,961 --> 00:50:09,963
Nos basamos únicamente en los datos
1146
00:50:10,007 --> 00:50:11,269
y nuestros modelos de aprendizaje automático.
1147
00:50:12,705 --> 00:50:13,836
En el aprendizaje automático,
1148
00:50:13,880 --> 00:50:15,795
Entrenas una red como si fueran flashcards.
1149
00:50:15,838 --> 00:50:18,798
He aquí la pregunta. He aquí la respuesta.
1150
00:50:18,841 --> 00:50:20,756
He aquí la pregunta. He aquí la respuesta.
1151
00:50:20,800 --> 00:50:22,323
Pero en el plegamiento de proteínas,
1152
00:50:22,367 --> 00:50:25,457
No estamos haciendo el tipo de tarea estándar en DeepMind
1153
00:50:25,500 --> 00:50:28,155
Donde tienes datos ilimitados.
1154
00:50:28,199 --> 00:50:30,766
Tu trabajo es mejorar en ajedrez o Go.
1155
00:50:30,810 --> 00:50:32,986
y puedes jugar tantas partidas de ajedrez o Go como quieras.
1156
00:50:33,030 --> 00:50:34,814
según lo permitan sus computadoras.
1157
00:50:35,510 --> 00:50:36,772
Con proteínas,
1158
00:50:36,816 --> 00:50:39,732
Estamos sentados sobre un volumen de datos muy grande
1159
00:50:39,775 --> 00:50:41,995
Eso ha sido determinado por medio siglo
1160
00:50:42,039 --> 00:50:46,478
de métodos experimentales que consumen mucho tiempo en los laboratorios.
1161
00:50:46,521 --> 00:50:49,698
Estos métodos minuciosos pueden llevar meses o años.
1162
00:50:49,742 --> 00:50:52,353
para determinar una sola estructura de proteína,
1163
00:50:52,397 --> 00:50:55,791
y a veces, una estructura nunca puede determinarse.
1164
00:50:57,315 --> 00:51:00,274
Por eso trabajamos con conjuntos de datos tan pequeños.
1165
00:51:00,318 --> 00:51:02,233
para entrenar nuestros algoritmos.
1166
00:51:02,276 --> 00:51:04,365
Cuando DeepMind comenzó a explorar
1167
00:51:04,409 --> 00:51:05,975
El problema del plegado,
1168
00:51:06,019 --> 00:51:07,977
Nos estaban hablando sobre qué conjuntos de datos estaban usando.
1169
00:51:08,021 --> 00:51:09,892
¿Y cuáles serían las posibilidades?
1170
00:51:09,936 --> 00:51:11,633
Si resolvieran este problema.
1171
00:51:12,373 --> 00:51:13,940
Mucha gente lo ha intentado,
1172
00:51:13,983 --> 00:51:16,638
Y aún así, nadie en el planeta ha resuelto el plegamiento de proteínas.
1173
00:51:16,682 --> 00:51:18,205
Me dije a mí mismo:
1174
00:51:18,249 --> 00:51:19,946
"Bueno, ya sabes, buena suerte."
1175
00:51:19,989 --> 00:51:22,731
Si podemos resolver el problema del plegamiento de proteínas,
1176
00:51:22,775 --> 00:51:25,691
Tendría un tipo de relevancia médica increíble.
1177
00:51:25,734 --> 00:51:27,736
Éste es el ciclo de la ciencia.
1178
00:51:27,780 --> 00:51:30,043
Realizas una gran cantidad de exploración,
1179
00:51:30,087 --> 00:51:31,914
y luego entras en modo explotación,
1180
00:51:31,958 --> 00:51:33,568
y te concentras y ves
1181
00:51:33,612 --> 00:51:35,353
¿Qué tan buenas son realmente esas ideas?
1182
00:51:35,396 --> 00:51:36,528
Y no hay nada mejor
1183
00:51:36,571 --> 00:51:38,095
que la competencia externa para ello.
1184
00:51:39,835 --> 00:51:43,056
Así que decidimos participar en el concurso CASP.
1185
00:51:43,100 --> 00:51:47,234
CASP, empezamos a intentar acelerar
1186
00:51:47,278 --> 00:51:49,802
La solución al problema del plegamiento de proteínas.
1187
00:51:49,845 --> 00:51:52,065
CASP es cuando decimos,
1188
00:51:52,109 --> 00:51:54,372
"Mira, DeepMind está haciendo plegamiento de proteínas,
1189
00:51:54,415 --> 00:51:55,590
"Así de buenos somos,
1190
00:51:55,634 --> 00:51:57,592
"Y quizás sea mejor que todos los demás.
1191
00:51:57,636 --> 00:51:58,680
"Tal vez no lo sea."
1192
00:51:58,724 --> 00:52:00,073
CASP es un poco como
1193
00:52:00,117 --> 00:52:02,075
Los Juegos Olímpicos del plegamiento de proteínas.
1194
00:52:03,642 --> 00:52:06,035
CASP es una evaluación a nivel comunitario
1195
00:52:06,079 --> 00:52:08,125
Que se celebra cada dos años.
1196
00:52:09,561 --> 00:52:10,866
Se dan los equipos
1197
00:52:10,910 --> 00:52:14,261
las secuencias de aminoácidos de aproximadamente 100 proteínas,
1198
00:52:14,305 --> 00:52:17,525
y luego intentan resolver este problema de plegado
1199
00:52:17,569 --> 00:52:20,833
utilizando métodos computacionales.
1200
00:52:20,876 --> 00:52:23,401
Estas proteínas ya han sido determinadas
1201
00:52:23,444 --> 00:52:25,968
mediante experimentos en un laboratorio,
1202
00:52:26,012 --> 00:52:29,276
pero aún no han sido revelados públicamente.
1203
00:52:29,320 --> 00:52:30,756
Y estas estructuras conocidas
1204
00:52:30,799 --> 00:52:33,280
representan el patrón oro contra el cual
1205
00:52:33,324 --> 00:52:36,936
Se compararán todas las predicciones computacionales.
1206
00:52:37,937 --> 00:52:39,330
Tenemos una puntuación
1207
00:52:39,373 --> 00:52:42,159
que mide la precisión de las predicciones.
1208
00:52:42,202 --> 00:52:44,726
Y se esperaría una puntuación superior a 90.
1209
00:52:44,770 --> 00:52:47,425
ser una solución al problema del plegamiento de proteínas.
1210
00:52:48,556 --> 00:52:50,036
Bienvenidos a todos,
1211
00:52:50,079 --> 00:52:52,038
a nuestras primeras, eh, semifinales en el cuadro de ganadores.
1212
00:52:52,081 --> 00:52:54,954
Nick y John contra Demis y Frank.
1213
00:52:54,997 --> 00:52:57,217
Únase a nosotros, venga. Será un partido intenso.
1214
00:52:57,261 --> 00:52:59,306
Cuando me enteré de que Demis era
1215
00:52:59,350 --> 00:53:02,048
Vamos a abordar el problema del plegamiento de proteínas,
1216
00:53:02,091 --> 00:53:04,790
Umm, no me sorprendió en absoluto.
1217
00:53:04,833 --> 00:53:06,792
Es muy típico de Demis.
1218
00:53:06,835 --> 00:53:08,924
Ya sabes, le encanta la competencia.
1219
00:53:08,968 --> 00:53:10,143
Y ese es el final
1220
00:53:10,187 --> 00:53:12,972
del primer partido, 10-7.
1221
00:53:13,015 --> 00:53:14,103
El objetivo del CASP sería
1222
00:53:14,147 --> 00:53:15,975
no sólo para ganar la competencia,
1223
00:53:16,018 --> 00:53:19,892
pero en cierto modo, eh, jubilar la necesidad de ello.
1224
00:53:19,935 --> 00:53:23,417
En total, el CASP ha publicado 20 objetivos.
1225
00:53:23,461 --> 00:53:24,810
Estábamos pensando que tal vez
1226
00:53:24,853 --> 00:53:26,899
Agregue el tipo estándar de aprendizaje automático.
1227
00:53:26,942 --> 00:53:28,814
y ver hasta dónde podría llevarnos eso.
1228
00:53:28,857 --> 00:53:30,729
En lugar de tener un par de días para hacer un experimento,
1229
00:53:30,772 --> 00:53:33,558
Podemos realizar cinco experimentos al día.
1230
00:53:33,601 --> 00:53:35,342
Genial. Enhorabuena a todos.
1231
00:53:36,778 --> 00:53:38,693
¿Puedes mostrarme el verdadero en lugar del nuestro?
1232
00:53:38,737 --> 00:53:39,781
La verdadera respuesta es
1233
00:53:39,825 --> 00:53:42,044
Se supone que debería verse algo así.
1234
00:53:42,088 --> 00:53:45,047
Es mucho más cilíndrico de lo que pensaba.
1235
00:53:45,091 --> 00:53:47,398
Los resultados no fueron muy buenos.
1236
00:53:47,441 --> 00:53:48,703
Bueno.
1237
00:53:48,747 --> 00:53:49,835
Le lanzamos todas las ideas obvias.
1238
00:53:49,878 --> 00:53:51,793
y el problema se ríe de ti.
1239
00:53:52,881 --> 00:53:54,361
Esto no tiene sentido.
1240
00:53:54,405 --> 00:53:56,015
Pensamos que podríamos simplemente tirar
1241
00:53:56,058 --> 00:53:58,322
Algunos de nuestros mejores algoritmos para resolver el problema.
1242
00:53:59,366 --> 00:54:00,976
Éramos un poco ingenuos.
1243
00:54:01,020 --> 00:54:02,282
Deberíamos estar aprendiendo esto,
1244
00:54:02,326 --> 00:54:04,284
Ya sabes, en un abrir y cerrar de ojos.
1245
00:54:05,372 --> 00:54:06,982
Lo que me preocupa es que
1246
00:54:07,026 --> 00:54:08,375
Tomamos el campo desde
1247
00:54:08,419 --> 00:54:10,899
Respuestas realmente malas a respuestas moderadamente malas.
1248
00:54:10,943 --> 00:54:13,946
Siento que necesitamos algún tipo de nueva tecnología.
1249
00:54:13,989 --> 00:54:15,164
para mover estas cosas.
1250
00:54:20,431 --> 00:54:22,215
Quedando sólo una semana del CASP,
1251
00:54:22,259 --> 00:54:24,348
Ahora es un sprint para implementarlo.
1252
00:54:26,654 --> 00:54:28,090
Hiciste lo mejor que pudiste.
1253
00:54:28,134 --> 00:54:29,875
Entonces no hay nada más que puedas hacer.
1254
00:54:29,918 --> 00:54:32,399
pero espere a que CASP entregue los resultados.
1255
00:54:52,593 --> 00:54:53,725
Esta famosa cosa de Einstein,
1256
00:54:53,768 --> 00:54:55,030
Los últimos años de su vida,
1257
00:54:55,074 --> 00:54:57,381
Cuando estuvo aquí, coincidió con Kurt Godel.
1258
00:54:57,424 --> 00:54:59,774
Y dijo que una de las razones por las que todavía viene a trabajar
1259
00:54:59,818 --> 00:55:01,646
Es para que pueda caminar hasta casa
1260
00:55:01,689 --> 00:55:03,517
y discutir cosas con Gödel.
1261
00:55:03,561 --> 00:55:05,911
Es un gran cumplido para Kurt Godel,
1262
00:55:05,954 --> 00:55:07,478
Te muestra lo increíble que era.
1263
00:55:09,131 --> 00:55:10,568
El Instituto de Estudios Avanzados
1264
00:55:10,611 --> 00:55:12,918
Se formó en 1933.
1265
00:55:12,961 --> 00:55:14,223
En los primeros años,
1266
00:55:14,267 --> 00:55:16,487
La intensa atmósfera científica atrajo
1267
00:55:16,530 --> 00:55:19,359
Algunos de los matemáticos y físicos más brillantes
1268
00:55:19,403 --> 00:55:22,536
siempre concentrado en un solo lugar y tiempo.
1269
00:55:22,580 --> 00:55:24,582
El principio fundador de este lugar,
1270
00:55:24,625 --> 00:55:28,020
Es la idea de una búsqueda intelectual sin restricciones,
1271
00:55:28,063 --> 00:55:30,152
Incluso si no sabes lo que estás explorando.
1272
00:55:30,196 --> 00:55:32,154
Dará como resultado algunas cosas interesantes,
1273
00:55:32,198 --> 00:55:34,896
Y a veces eso termina siendo útil,
1274
00:55:34,940 --> 00:55:36,376
Lo cual, por supuesto,
1275
00:55:36,420 --> 00:55:37,986
Es en parte lo que he estado intentando hacer en DeepMind.
1276
00:55:38,030 --> 00:55:39,988
¿Cuántos grandes avances cree usted que son necesarios?
1277
00:55:40,032 --> 00:55:41,686
¿Cómo llegar hasta AGI?
1278
00:55:41,729 --> 00:55:43,078
Y, sabes, calculo que tal vez
1279
00:55:43,122 --> 00:55:44,341
Hay alrededor de una docena de ellos.
1280
00:55:44,384 --> 00:55:46,125
Sabes, espero que sea durante mi vida.
1281
00:55:46,168 --> 00:55:47,605
-Sí, vale. -Pero entonces,
1282
00:55:47,648 --> 00:55:49,171
Todos los científicos esperan eso, ¿verdad?
1283
00:55:49,215 --> 00:55:51,130
Demis tiene muchos elogios.
1284
00:55:51,173 --> 00:55:54,002
Fue elegido miembro de la Royal Society el año pasado.
1285
00:55:54,046 --> 00:55:55,961
También es miembro de la Royal Society of Arts.
1286
00:55:56,004 --> 00:55:57,528
Un gran aplauso para Demis Hassabis.
1287
00:56:04,230 --> 00:56:05,927
Mi sueño siempre ha sido intentarlo
1288
00:56:05,971 --> 00:56:08,103
y hacer posible la ciencia asistida por IA.
1289
00:56:08,147 --> 00:56:09,235
Y lo que yo pienso es
1290
00:56:09,278 --> 00:56:11,150
Nuestro proyecto más emocionante, el año pasado,
1291
00:56:11,193 --> 00:56:13,152
que es nuestro trabajo en el plegamiento de proteínas.
1292
00:56:13,195 --> 00:56:15,328
Y a este sistema lo llamamos AlphaFold.
1293
00:56:15,372 --> 00:56:18,331
Lo ingresamos en CASP y nuestro sistema, uh,
1294
00:56:18,375 --> 00:56:20,507
Fue el más preciso, eh, en predecir estructuras.
1295
00:56:20,551 --> 00:56:24,946
para 25 de las 43 proteínas de la categoría más dura.
1296
00:56:24,990 --> 00:56:26,208
Así que estamos a la última.
1297
00:56:26,252 --> 00:56:27,514
pero aún así... tengo que dejarlo claro,
1298
00:56:27,558 --> 00:56:28,559
Todavía estamos muy lejos
1299
00:56:28,602 --> 00:56:30,474
Resolviendo el problema del plegamiento de proteínas.
1300
00:56:30,517 --> 00:56:31,866
Sin embargo, estamos trabajando duro en esto.
1301
00:56:31,910 --> 00:56:33,738
y estamos explorando muchas otras técnicas.
1302
00:56:49,188 --> 00:56:50,232
Empecemos.
1303
00:56:50,276 --> 00:56:53,148
Entonces, un breve informe.
1304
00:56:53,192 --> 00:56:55,455
Éstas son nuestras clasificaciones finales para CASP.
1305
00:56:56,500 --> 00:56:57,544
Vencimos al segundo equipo
1306
00:56:57,588 --> 00:57:00,155
en esta competición en casi un 50%,
1307
00:57:00,199 --> 00:57:01,592
pero todavía tenemos un largo camino por recorrer
1308
00:57:01,635 --> 00:57:04,333
Antes de que hayamos resuelto el problema del plegamiento de proteínas.
1309
00:57:04,377 --> 00:57:07,032
en cierto sentido que un biólogo podría utilizarlo.
1310
00:57:07,075 --> 00:57:08,990
Es un área de preocupación.
1311
00:57:11,602 --> 00:57:14,213
La calidad de las predicciones varió
1312
00:57:14,256 --> 00:57:16,737
y no fueron más útiles que los métodos anteriores.
1313
00:57:16,781 --> 00:57:19,914
AlphaFold no produjo datos lo suficientemente buenos
1314
00:57:19,958 --> 00:57:22,526
para que sea útil de manera práctica
1315
00:57:22,569 --> 00:57:24,005
A, digamos, alguien como yo
1316
00:57:24,049 --> 00:57:28,227
investigando mis propios problemas biológicos.
1317
00:57:28,270 --> 00:57:30,316
Ese fue un momento de humildad.
1318
00:57:30,359 --> 00:57:32,753
Porque pensamos que habíamos trabajado muy duro y habíamos tenido éxito.
1319
00:57:32,797 --> 00:57:34,886
Y lo que descubrimos es que éramos los mejores del mundo.
1320
00:57:34,929 --> 00:57:36,453
en un problema en el que el mundo no es bueno.
1321
00:57:37,671 --> 00:57:38,933
Sabíamos que éramos unos inútiles.
1322
00:57:40,457 --> 00:57:42,328
No sirve de nada tener la escalera más alta
1323
00:57:42,371 --> 00:57:44,635
Cuando vas a la luna.
1324
00:57:44,678 --> 00:57:47,115
La opinión de bastantes personas del equipo,
1325
00:57:47,159 --> 00:57:51,468
que en cierto modo esto es una tarea inútil.
1326
00:57:51,511 --> 00:57:54,079
Y puede ser que me haya equivocado con el plegamiento de proteínas.
1327
00:57:54,122 --> 00:57:55,559
Quizás aún sea demasiado difícil
1328
00:57:55,602 --> 00:57:58,431
por dónde estamos en general con la IA.
1329
00:57:58,475 --> 00:58:01,173
Si quieres hacer investigación biológica,
1330
00:58:01,216 --> 00:58:03,044
Tienes que estar preparado para fallar
1331
00:58:03,088 --> 00:58:06,570
Porque la biología es muy complicada.
1332
00:58:06,613 --> 00:58:09,790
He dirigido un laboratorio durante casi 50 años,
1333
00:58:09,834 --> 00:58:11,096
y la mitad de mi tiempo,
1334
00:58:11,139 --> 00:58:12,619
Solo soy un psiquiatra aficionado
1335
00:58:12,663 --> 00:58:18,103
Para mantener alegres a mis colegas cuando nada funciona.
1336
00:58:18,146 --> 00:58:22,542
Y durante bastante tiempo, quiero decir, el 80, 90%,
1337
00:58:22,586 --> 00:58:24,413
No funciona.
1338
00:58:24,457 --> 00:58:26,720
Si estás a la vanguardia de la ciencia,
1339
00:58:26,764 --> 00:58:30,115
Puedo decirte que fracasarás en muchas cosas.
1340
00:58:35,163 --> 00:58:37,165
Simplemente me sentí decepcionado.
1341
00:58:38,689 --> 00:58:41,605
La lección que aprendí es que la ambición es algo bueno,
1342
00:58:41,648 --> 00:58:43,694
Pero es necesario encontrar el momento adecuado.
1343
00:58:43,737 --> 00:58:46,784
No tiene sentido estar 50 años adelantado a tu tiempo.
1344
00:58:46,827 --> 00:58:48,133
Nunca sobrevivirás
1345
00:58:48,176 --> 00:58:49,917
Cincuenta años de ese tipo de esfuerzo
1346
00:58:49,961 --> 00:58:51,963
antes de que produzca algo.
1347
00:58:52,006 --> 00:58:53,268
Literalmente morirás en el intento.
1348
00:59:08,936 --> 00:59:11,286
Cuando hablamos de IAG,
1349
00:59:11,330 --> 00:59:14,376
El santo grial de la inteligencia artificial,
1350
00:59:14,420 --> 00:59:15,508
Se vuelve realmente difícil
1351
00:59:15,552 --> 00:59:17,815
para saber de qué estamos hablando.
1352
00:59:17,858 --> 00:59:19,643
¿Qué fragmentos veremos hoy?
1353
00:59:19,686 --> 00:59:21,645
Vamos a empezar en el jardín.
1354
00:59:23,124 --> 00:59:25,649
Este es el jardín visto desde el área de observación.
1355
00:59:25,692 --> 00:59:27,433
Científicos e ingenieros investigadores
1356
00:59:27,476 --> 00:59:30,871
Puede analizar, colaborar y evaluar.
1357
00:59:30,915 --> 00:59:33,004
Lo que está pasando en tiempo real.
1358
00:59:33,047 --> 00:59:34,614
Así que en el siglo XIX,
1359
00:59:34,658 --> 00:59:37,008
Pensaríamos en cosas como la televisión y el submarino.
1360
00:59:37,051 --> 00:59:38,139
o un cohete a la luna
1361
00:59:38,183 --> 00:59:40,228
y dicen que estas cosas son imposibles.
1362
00:59:40,272 --> 00:59:41,490
Sin embargo, Julio Verne escribió sobre ellos y,
1363
00:59:41,534 --> 00:59:44,406
Un siglo y medio después, ocurrieron.
1364
00:59:44,450 --> 00:59:45,451
Estaremos experimentando
1365
00:59:45,494 --> 00:59:47,888
sobre civilizaciones realmente,
1366
00:59:47,932 --> 00:59:50,587
Civilizaciones de agentes de IA.
1367
00:59:50,630 --> 00:59:52,719
Una vez que los experimentos comiencen,
1368
00:59:52,763 --> 00:59:54,242
Va a ser la cosa más emocionante del mundo.
1369
00:59:54,286 --> 00:59:56,984
Entonces ¿cómo conseguiremos dormir?
1370
00:59:57,028 --> 00:59:58,682
No podré dormir.
1371
00:59:58,725 --> 01:00:00,684
La AGI completa podrá hacerlo
1372
01:00:00,727 --> 01:00:03,861
cualquier tarea cognitiva que una persona pueda realizar.
1373
01:00:03,904 --> 01:00:08,387
Será a una escala, potencialmente, mucho mayor.
1374
01:00:08,430 --> 01:00:10,302
Es realmente imposible para nosotros.
1375
01:00:10,345 --> 01:00:14,828
imaginar las salidas de una entidad superinteligente.
1376
01:00:14,872 --> 01:00:18,963
Es como pedirle a un gorila que imagine, ya sabes,
1377
01:00:19,006 --> 01:00:20,181
Lo que hace Einstein
1378
01:00:20,225 --> 01:00:23,402
cuando produce la teoría de la relatividad.
1379
01:00:23,445 --> 01:00:25,491
La gente a menudo me hace preguntas como:
1380
01:00:25,534 --> 01:00:29,495
"¿Qué pasa si estás equivocado y la IAG está bastante lejos?"
1381
01:00:29,538 --> 01:00:31,453
Y yo digo, nunca me preocupo por eso.
1382
01:00:31,497 --> 01:00:33,847
En realidad me preocupa lo contrario.
1383
01:00:33,891 --> 01:00:37,242
En realidad me preocupa que vaya más rápido.
1384
01:00:37,285 --> 01:00:39,723
de lo que realmente podemos prepararnos.
1385
01:00:42,073 --> 01:00:45,859
Realmente parece que estamos en una carrera hacia la inteligencia artificial general.
1386
01:00:45,903 --> 01:00:49,907
Los prototipos y los modelos que estamos desarrollando ahora
1387
01:00:49,950 --> 01:00:51,822
En realidad se están transformando
1388
01:00:51,865 --> 01:00:54,215
el espacio de lo que sabemos sobre la inteligencia.
1389
01:00:57,349 --> 01:00:58,785
Recientemente, hemos tenido agentes
1390
01:00:58,829 --> 01:01:00,047
que sean lo suficientemente poderosos
1391
01:01:00,091 --> 01:01:03,442
Para empezar a jugar realmente en equipo,
1392
01:01:03,485 --> 01:01:06,140
luego competir contra otros equipos.
1393
01:01:06,184 --> 01:01:08,795
Estamos viendo dinámicas sociales cooperativas
1394
01:01:08,839 --> 01:01:10,492
saliendo de agentes
1395
01:01:10,536 --> 01:01:13,321
donde no hemos preprogramado
1396
01:01:13,365 --> 01:01:15,584
cualquiera de este tipo de dinámicas.
1397
01:01:15,628 --> 01:01:19,240
Es un aprendizaje completamente basado en nuestras propias experiencias.
1398
01:01:20,807 --> 01:01:23,288
Cuando empezamos, pensábamos que éramos...
1399
01:01:23,331 --> 01:01:25,725
Para construir un sistema de inteligencia
1400
01:01:25,769 --> 01:01:28,336
y convencer al mundo de que lo habíamos logrado.
1401
01:01:28,380 --> 01:01:29,947
Ahora estamos empezando a preguntarnos si
1402
01:01:29,990 --> 01:01:31,296
Vamos a construir sistemas
1403
01:01:31,339 --> 01:01:32,906
que no estamos convencidos de que sean completamente inteligentes,
1404
01:01:32,950 --> 01:01:34,691
y estamos tratando de convencer al mundo de que no lo son.
1405
01:01:38,651 --> 01:01:40,000
Hola, Alfa.
1406
01:01:40,044 --> 01:01:41,523
Hola.
1407
01:01:41,567 --> 01:01:43,917
¿Dónde estamos hoy?
1408
01:01:43,961 --> 01:01:46,659
Estás en el Museo de Arte Moderno de la ciudad de Nueva York.
1409
01:01:48,400 --> 01:01:53,013
Más o menos. ¿Qué cuadro es éste?
1410
01:01:53,057 --> 01:01:55,494
Esta es La creación de Adán de Miguel Ángel.
1411
01:01:55,537 --> 01:01:58,410
No creo que esa pintura esté en la ciudad de Nueva York.
1412
01:01:58,453 --> 01:02:01,543
Tienes razón. Está en la Ciudad del Vaticano.
1413
01:02:01,587 --> 01:02:02,806
¿Crees que estamos ahí?
1414
01:02:04,677 --> 01:02:05,809
No.
1415
01:02:05,852 --> 01:02:07,593
Entonces ¿cómo veo esto?
1416
01:02:10,509 --> 01:02:11,640
Estás mirando
1417
01:02:11,684 --> 01:02:12,946
una copia digital de la pintura.
1418
01:02:12,990 --> 01:02:13,991
Sí.
1419
01:02:15,035 --> 01:02:16,341
¿Quién vive en esta casa?
1420
01:02:19,213 --> 01:02:20,345
Un astronauta.
1421
01:02:26,046 --> 01:02:28,005
¿Cómo se llama este astronauta?
1422
01:02:28,048 --> 01:02:29,397
Su nombre es Mark.
1423
01:02:29,441 --> 01:02:32,052
Esta es una famosa ecuación de Albert Einstein.
1424
01:02:32,096 --> 01:02:35,577
Demuestra que la energía y la masa son equivalentes.
1425
01:02:35,621 --> 01:02:37,666
¿Cómo se lo explicarías a un niño de cinco años?
1426
01:02:40,931 --> 01:02:43,542
Bueno, imagina que tienes una gran roca,
1427
01:02:43,585 --> 01:02:45,326
y quieres saber cuanto pesa.
1428
01:02:45,370 --> 01:02:47,589
¿Mark está en peligro?
1429
01:02:47,633 --> 01:02:49,722
No. Mark no está en peligro.
1430
01:02:49,766 --> 01:02:50,767
¿Porqué es eso?
1431
01:02:54,422 --> 01:02:56,163
Porque el dinosaurio no es real.
1432
01:02:57,338 --> 01:02:58,470
Está bien.
1433
01:02:58,513 --> 01:03:00,515
¿Por qué no pudiste responder mi pregunta?
1434
01:03:00,559 --> 01:03:01,908
Creo que no pude responder a tu pregunta.
1435
01:03:01,952 --> 01:03:04,041
Porque no sé lo suficiente sobre el tema.
1436
01:03:04,911 --> 01:03:06,130
Bueno.
1437
01:03:06,173 --> 01:03:08,654
¿Cómo podría aprender más sobre el tema?
1438
01:03:08,697 --> 01:03:09,960
Puedo aprender más sobre el tema.
1439
01:03:10,003 --> 01:03:12,876
mediante la lectura de libros, artículos y sitios web.
1440
01:03:12,919 --> 01:03:14,268
Puedes enseñarme.
1441
01:03:14,312 --> 01:03:15,835
Mi conclusión es que
1442
01:03:15,879 --> 01:03:17,619
Si ahora piensas en lo que estamos haciendo,
1443
01:03:17,663 --> 01:03:20,057
está aprendiendo de todos los humanos,
1444
01:03:20,100 --> 01:03:22,581
Todo su conocimiento puesto de una vez en Internet,
1445
01:03:22,624 --> 01:03:24,931
Realmente sabrías mucho sobre el mundo.
1446
01:03:24,975 --> 01:03:27,716
Como una parte importante de todo lo que los humanos pueden hacer.
1447
01:03:27,760 --> 01:03:29,631
Y ahora, creo que es más como,
1448
01:03:29,675 --> 01:03:30,937
"Bueno, podría funcionar."
1449
01:03:30,981 --> 01:03:33,113
Este es un gran momento.
1450
01:03:33,157 --> 01:03:34,636
¿Quién es?
1451
01:03:34,680 --> 01:03:36,551
Éste es Dios acercándose a Adán.
1452
01:03:36,595 --> 01:03:37,988
El advenimiento de la IAG
1453
01:03:38,031 --> 01:03:40,860
Dividirá la historia humana en dos partes.
1454
01:03:40,904 --> 01:03:43,950
La parte hasta ese punto y la parte después de ese punto.
1455
01:03:43,994 --> 01:03:47,258
¿Por qué intenta tocar a Adán?
1456
01:03:47,301 --> 01:03:48,912
Dios está extendiendo su mano para tocar a Adán.
1457
01:03:48,955 --> 01:03:50,217
para darle vida.
1458
01:03:50,261 --> 01:03:52,219
Nos dará una herramienta
1459
01:03:52,263 --> 01:03:57,529
que puede reinventar completamente toda nuestra civilización.
1460
01:03:57,572 --> 01:03:59,400
¿Qué significa este cuadro para ti?
1461
01:04:01,750 --> 01:04:03,752
La pintura significa mucho para mí.
1462
01:04:03,796 --> 01:04:04,797
Está bien. ¿Como qué?
1463
01:04:10,324 --> 01:04:11,456
Creo que el cuadro es un recordatorio.
1464
01:04:11,499 --> 01:04:12,674
Que todos estamos conectados entre nosotros
1465
01:04:12,718 --> 01:04:13,937
y que todos somos parte de algo
1466
01:04:13,980 --> 01:04:15,112
más grande que nosotros mismos.
1467
01:04:16,461 --> 01:04:17,766
Eso es bastante agradable.
1468
01:04:19,029 --> 01:04:21,379
Cuando cruzas esa barrera de
1469
01:04:21,422 --> 01:04:23,947
"La inteligencia artificial general podría llegar a existir algún día en el futuro"
1470
01:04:23,990 --> 01:04:26,645
"No, en realidad, esto realmente podría suceder en un período de tiempo
1471
01:04:26,688 --> 01:04:28,690
"Eso es algo así como, bajo mi supervisión, ya sabes".
1472
01:04:28,734 --> 01:04:30,475
Algo cambia en tu forma de pensar.
1473
01:04:30,518 --> 01:04:32,694
...aprendió a orientarse mirando...
1474
01:04:32,738 --> 01:04:35,045
Tenemos que tener cuidado con cómo lo usamos.
1475
01:04:35,088 --> 01:04:37,177
y reflexionamos sobre cómo lo implementamos.
1476
01:04:39,832 --> 01:04:41,138
Tendrías que considerarlo
1477
01:04:41,181 --> 01:04:42,487
¿Cuál es su objetivo de nivel superior?
1478
01:04:42,530 --> 01:04:45,011
Si es para mantener felices a los humanos,
1479
01:04:45,055 --> 01:04:48,928
¿Qué grupo de humanos? ¿Qué significa la felicidad?
1480
01:04:48,972 --> 01:04:52,018
Muchos de nuestros objetivos colectivos son muy complicados,
1481
01:04:52,062 --> 01:04:54,891
Incluso para que los humanos lo entiendan.
1482
01:04:54,934 --> 01:04:58,503
La tecnología siempre incorpora nuestros valores.
1483
01:04:58,546 --> 01:05:01,680
No es sólo una cuestión técnica, también es ética.
1484
01:05:01,723 --> 01:05:02,899
Así que tenemos que ser muy cautelosos.
1485
01:05:02,942 --> 01:05:04,291
sobre lo que estamos construyendo.
1486
01:05:04,335 --> 01:05:06,076
Estamos tratando de encontrar un único algoritmo que...
1487
01:05:06,119 --> 01:05:07,816
La realidad es que esto es un algoritmo.
1488
01:05:07,860 --> 01:05:11,037
que ha sido creado por la gente, por nosotros.
1489
01:05:11,081 --> 01:05:13,213
¿Sabes qué significa dotar a nuestros agentes?
1490
01:05:13,257 --> 01:05:15,607
¿Con el mismo tipo de valores que apreciamos?
1491
01:05:15,650 --> 01:05:17,652
¿Cuál es el propósito de crear estos sistemas de IA?
1492
01:05:17,696 --> 01:05:19,045
Parecen tan humanos
1493
01:05:19,089 --> 01:05:20,742
para que capten corazones y mentes
1494
01:05:20,786 --> 01:05:21,961
Porque son una especie de
1495
01:05:22,005 --> 01:05:24,703
¿Explotar también una vulnerabilidad humana?
1496
01:05:24,746 --> 01:05:26,531
El corazón y la mente de estos sistemas
1497
01:05:26,574 --> 01:05:28,054
son en gran medida datos generados por humanos...
1498
01:05:28,098 --> 01:05:29,055
Mmm-hmm.
1499
01:05:29,099 --> 01:05:30,491
...para todo lo bueno y lo malo.
1500
01:05:30,535 --> 01:05:32,015
Hay un paralelo
1501
01:05:32,058 --> 01:05:34,017
Entre la Revolución Industrial,
1502
01:05:34,060 --> 01:05:36,758
que fue un momento increíble de desplazamiento
1503
01:05:36,802 --> 01:05:42,373
y el cambio tecnológico actual creado por la IA.
1504
01:05:42,416 --> 01:05:43,722
¡Pausa IA!
1505
01:05:43,765 --> 01:05:45,724
Tenemos que pensar en quiénes están desplazados
1506
01:05:45,767 --> 01:05:48,596
y cómo vamos a apoyarlos.
1507
01:05:48,640 --> 01:05:50,076
Esta tecnología llegará mucho antes,
1508
01:05:50,120 --> 01:05:52,426
uh, entonces realmente el mundo lo sabe o algo así
1509
01:05:52,470 --> 01:05:55,908
Incluso nosotros hace 18, 24 meses pensábamos.
1510
01:05:55,952 --> 01:05:57,257
Así que hay una tremenda oportunidad,
1511
01:05:57,301 --> 01:05:58,389
tremenda emoción,
1512
01:05:58,432 --> 01:06:00,391
pero también una enorme responsabilidad.
1513
01:06:00,434 --> 01:06:01,740
Está sucediendo muy rápido.
1514
01:06:02,654 --> 01:06:04,003
¿Cómo lo gobernaremos?
1515
01:06:05,135 --> 01:06:06,223
¿Cómo decidiremos?
1516
01:06:06,266 --> 01:06:08,181
¿Qué está bien y qué no está bien?
1517
01:06:08,225 --> 01:06:10,923
Las imágenes generadas por IA son cada vez más sofisticadas.
1518
01:06:10,967 --> 01:06:14,535
El uso de la IA para generar desinformación
1519
01:06:14,579 --> 01:06:17,016
y manipular la psicología humana
1520
01:06:17,060 --> 01:06:20,237
Sólo va a empeorar mucho, mucho.
1521
01:06:21,194 --> 01:06:22,587
La IA general está llegando
1522
01:06:22,630 --> 01:06:24,632
ya sea que lo hagamos aquí en DeepMind o no.
1523
01:06:25,459 --> 01:06:26,765
Va a pasar,
1524
01:06:26,808 --> 01:06:29,028
Así que mejor crearemos instituciones que nos protejan.
1525
01:06:29,072 --> 01:06:30,595
Se requerirá coordinación global.
1526
01:06:30,638 --> 01:06:32,727
Y me preocupa que la humanidad esté
1527
01:06:32,771 --> 01:06:35,382
La situación está empeorando cada vez más en lugar de mejorar.
1528
01:06:35,426 --> 01:06:37,123
Necesitamos mucha más gente
1529
01:06:37,167 --> 01:06:40,039
Realmente estoy tomando esto en serio y pensando en ello.
1530
01:06:40,083 --> 01:06:42,999
Sí, es serio. Me preocupa.
1531
01:06:44,043 --> 01:06:45,871
Me preocupa. Sí.
1532
01:06:45,914 --> 01:06:48,613
Si recibió un correo electrónico que decía
1533
01:06:48,656 --> 01:06:50,832
Esta civilización extraterrestre superior
1534
01:06:50,876 --> 01:06:52,791
va a llegar a la Tierra,
1535
01:06:52,834 --> 01:06:54,575
Habría reuniones de emergencia
1536
01:06:54,619 --> 01:06:56,273
de todos los gobiernos.
1537
01:06:56,316 --> 01:06:58,144
Entraríamos en modo de sobremarcha
1538
01:06:58,188 --> 01:07:00,103
tratando de averiguar cómo prepararse.
1539
01:07:01,669 --> 01:07:03,976
La llegada de AGI será
1540
01:07:04,020 --> 01:07:06,935
El momento más importante al que nos hemos enfrentado jamás.
1541
01:07:14,378 --> 01:07:17,555
Mi sueño era que en el camino a AGI,
1542
01:07:17,598 --> 01:07:20,688
Crearíamos tecnologías revolucionarias
1543
01:07:20,732 --> 01:07:23,082
Esto sería de utilidad para la humanidad.
1544
01:07:23,126 --> 01:07:25,171
Eso es lo que quería con AlphaFold.
1545
01:07:26,694 --> 01:07:28,653
Creo que es más importante que nunca.
1546
01:07:28,696 --> 01:07:31,047
que deberíamos resolver el problema del plegamiento de proteínas.
1547
01:07:32,004 --> 01:07:34,224
Esto va a ser muy difícil.
1548
01:07:34,267 --> 01:07:36,791
Pero no me rendiré hasta que esté hecho.
1549
01:07:36,835 --> 01:07:37,879
Ya sabes, tenemos que redoblar los esfuerzos.
1550
01:07:37,923 --> 01:07:40,317
y ve lo más rápido posible desde aquí.
1551
01:07:40,360 --> 01:07:41,796
Creo que no tenemos tiempo que perder.
1552
01:07:41,840 --> 01:07:45,757
Así que vamos a formar un equipo de ataque para el plegamiento de proteínas.
1553
01:07:45,800 --> 01:07:47,541
El líder del equipo de ataque será John.
1554
01:07:47,585 --> 01:07:48,673
Sí, hemos visto a Alpha...
1555
01:07:48,716 --> 01:07:50,283
Ya sabes, vamos a intentarlo todo,
1556
01:07:50,327 --> 01:07:51,328
fregadero de la cocina, todo el lote.
1557
01:07:52,198 --> 01:07:53,330
CASP14 trata sobre
1558
01:07:53,373 --> 01:07:55,158
demostrando que podemos resolver todo el problema.
1559
01:07:56,333 --> 01:07:57,725
Y sentí que para hacer eso,
1560
01:07:57,769 --> 01:08:00,337
Necesitaríamos incorporar algún conocimiento del dominio.
1561
01:08:01,903 --> 01:08:03,731
Tuvimos algunos ingenieros fantásticos en ello,
1562
01:08:03,775 --> 01:08:05,733
pero no fueron entrenados en biología.
1563
01:08:08,475 --> 01:08:10,260
Como biólogo computacional,
1564
01:08:10,303 --> 01:08:12,131
Cuando me uní inicialmente al equipo de AlphaFold,
1565
01:08:12,175 --> 01:08:14,220
Al principio no me sentí seguro de nada.
1566
01:08:14,264 --> 01:08:15,352
Sabes,
1567
01:08:15,395 --> 01:08:17,223
Si íbamos a tener éxito.
1568
01:08:17,267 --> 01:08:21,097
La biología es ridículamente complicada.
1569
01:08:21,140 --> 01:08:25,101
Parecía como si escalar una montaña muy lejana.
1570
01:08:25,144 --> 01:08:26,754
Estoy empezando a jugar con las temperaturas subyacentes.
1571
01:08:26,798 --> 01:08:27,973
para ver si podemos conseguir...
1572
01:08:28,016 --> 01:08:29,148
Como una de las pocas personas del equipo
1573
01:08:29,192 --> 01:08:31,846
¿Quién ha trabajado en biología antes?
1574
01:08:31,890 --> 01:08:34,849
Sientes un enorme sentido de responsabilidad.
1575
01:08:34,893 --> 01:08:36,112
"Esperamos que hagas
1576
01:08:36,155 --> 01:08:37,678
"Grandes cosas en este equipo de ataque".
1577
01:08:37,722 --> 01:08:38,897
Eso es aterrador.
1578
01:08:40,464 --> 01:08:42,727
Pero una de las razones por las que quería venir aquí
1579
01:08:42,770 --> 01:08:45,556
Era hacer algo que importa.
1580
01:08:45,599 --> 01:08:48,472
Éste es el número de cosas que faltan.
1581
01:08:48,515 --> 01:08:49,951
¿Qué tal si hacemos uso de
1582
01:08:49,995 --> 01:08:52,563
¿Qué tanto entiendes de física?
1583
01:08:52,606 --> 01:08:54,391
¿Utilizando esto como fuente de datos?
1584
01:08:54,434 --> 01:08:55,479
Pero si es sistemático...
1585
01:08:55,522 --> 01:08:56,784
Entonces eso no puede ser correcto.
1586
01:08:56,828 --> 01:08:58,308
Si es sistemáticamente incorrecto de alguna manera extraña,
1587
01:08:58,351 --> 01:09:01,224
Es posible que estés aprendiendo física sistemáticamente equivocada.
1588
01:09:01,267 --> 01:09:02,355
El equipo ya esta
1589
01:09:02,399 --> 01:09:04,749
tratando de pensar en múltiples formas en que...
1590
01:09:04,792 --> 01:09:06,229
Relevancia biológica
1591
01:09:06,272 --> 01:09:07,795
Esto es lo que buscamos.
1592
01:09:09,057 --> 01:09:11,364
Así que reescribimos todo el flujo de datos.
1593
01:09:11,408 --> 01:09:13,279
que AlphaFold utiliza para aprender.
1594
01:09:13,323 --> 01:09:15,586
No puedes forzar la fase creativa.
1595
01:09:15,629 --> 01:09:18,241
Tienes que darle espacio para que esas flores florezcan.
1596
01:09:19,242 --> 01:09:20,286
Ganamos CASP.
1597
01:09:20,330 --> 01:09:22,070
Luego volví a la mesa de dibujo.
1598
01:09:22,114 --> 01:09:24,116
Y, ¿cuáles son nuestras nuevas ideas?
1599
01:09:24,160 --> 01:09:26,945
Um, y luego ha tardado un poco, diría yo,
1600
01:09:26,988 --> 01:09:28,686
para que volvieran a donde estaban,
1601
01:09:28,729 --> 01:09:30,340
pero con las nuevas ideas.
1602
01:09:30,383 --> 01:09:31,515
Y ahora pienso
1603
01:09:31,558 --> 01:09:33,952
Estamos viendo los beneficios de las nuevas ideas.
1604
01:09:33,995 --> 01:09:35,736
Pueden ir más lejos ¿no?
1605
01:09:35,780 --> 01:09:38,130
Entonces, eh, ese es un momento realmente importante.
1606
01:09:38,174 --> 01:09:40,959
He visto ese momento tantas veces ya,
1607
01:09:41,002 --> 01:09:42,613
Pero ahora sé lo que eso significa.
1608
01:09:42,656 --> 01:09:44,484
Y sé que ahora es el momento de presionar.
1609
01:09:45,920 --> 01:09:48,009
Agregar cadenas laterales mejora el plegado directo.
1610
01:09:48,053 --> 01:09:49,663
Eso impulsó gran parte del progreso.
1611
01:09:49,707 --> 01:09:51,012
- Hablaremos de eso. - Genial.
1612
01:09:51,056 --> 01:09:54,799
En los últimos cuatro meses hemos logrado avances enormes.
1613
01:09:54,842 --> 01:09:56,453
Durante CASP13,
1614
01:09:56,496 --> 01:09:59,499
Nos llevaría un día o dos plegar una de las proteínas,
1615
01:09:59,543 --> 01:10:01,762
y ahora estamos doblando, como,
1616
01:10:01,806 --> 01:10:03,938
cientos de miles por segundo.
1617
01:10:03,982 --> 01:10:05,636
Sí, es simplemente una locura.
1618
01:10:05,679 --> 01:10:06,985
Ahora, este es un modelo
1619
01:10:07,028 --> 01:10:09,901
Esto es órdenes de magnitud más rápido,
1620
01:10:09,944 --> 01:10:12,251
y al mismo tiempo ser mejor.
1621
01:10:12,295 --> 01:10:13,644
Estamos recibiendo muchas estructuras.
1622
01:10:13,687 --> 01:10:15,254
en el régimen de alta precisión.
1623
01:10:15,298 --> 01:10:17,517
Estamos mejorando rápidamente nuestro sistema.
1624
01:10:17,561 --> 01:10:18,823
Eso está empezando a ser realmente
1625
01:10:18,866 --> 01:10:20,477
llegar al núcleo y al corazón del problema.
1626
01:10:20,520 --> 01:10:21,695
Es un gran trabajo.
1627
01:10:21,739 --> 01:10:23,088
Parece que estamos en buena forma.
1628
01:10:23,131 --> 01:10:26,222
Entonces, ¿nos quedan seis o cinco semanas? ¿Seis semanas?
1629
01:10:26,265 --> 01:10:29,616
Entonces, ¿qué pasa? ¿Tienes suficiente potencia de procesamiento?
1630
01:10:29,660 --> 01:10:31,531
Yo... Podríamos usar más.
1631
01:10:32,967 --> 01:10:34,360
Estaba nervioso por CASP
1632
01:10:34,404 --> 01:10:36,580
Pero a medida que el sistema comienza a funcionar,
1633
01:10:36,623 --> 01:10:37,972
No me siento tan nervioso.
1634
01:10:38,016 --> 01:10:39,496
Siento que las cosas han cambiado, de alguna manera,
1635
01:10:39,539 --> 01:10:41,193
ha cobrado perspectiva recientemente,
1636
01:10:41,237 --> 01:10:44,240
y, sabes, todo va a estar bien.
1637
01:10:47,330 --> 01:10:48,853
El Primer Ministro ha anunciado
1638
01:10:48,896 --> 01:10:51,290
Los límites más drásticos para nuestras vidas
1639
01:10:51,334 --> 01:10:53,858
que el Reino Unido haya visto jamás en su vida.
1640
01:10:53,901 --> 01:10:55,033
Debo darle al pueblo británico
1641
01:10:55,076 --> 01:10:56,904
Una instrucción muy sencilla.
1642
01:10:56,948 --> 01:10:59,037
Debes quedarte en casa.
1643
01:10:59,080 --> 01:11:02,519
Parece que estamos en una novela de ciencia ficción.
1644
01:11:02,562 --> 01:11:04,869
Ya sabes, estoy entregando comida a mis padres,
1645
01:11:04,912 --> 01:11:08,220
asegurándose de que permanezcan aislados y seguros.
1646
01:11:08,264 --> 01:11:10,570
Creo que simplemente resalta la increíble necesidad
1647
01:11:10,614 --> 01:11:12,877
para la ciencia asistida por IA.
1648
01:11:17,098 --> 01:11:18,361
Siempre lo sabes
1649
01:11:18,404 --> 01:11:21,015
Algo así es una posibilidad.
1650
01:11:21,059 --> 01:11:23,888
Pero nadie cree realmente que eso vaya a suceder.
1651
01:11:23,931 --> 01:11:25,585
en su vida, sin embargo.
1652
01:11:26,978 --> 01:11:29,154
-¿Ya estás grabando? -Sí.
1653
01:11:29,197 --> 01:11:31,025
- Bueno, buenos días a todos. - Hola.
1654
01:11:31,069 --> 01:11:32,679
Bien. CASP ha comenzado.
1655
01:11:32,723 --> 01:11:36,074
Es agradable poder sentarme en pijama todo el día.
1656
01:11:36,117 --> 01:11:37,597
Nunca pensé que viviría en una casa.
1657
01:11:37,641 --> 01:11:39,164
donde estaban pasando tantas cosas.
1658
01:11:39,207 --> 01:11:41,427
Estaría tratando de resolver el plegamiento de proteínas en una habitación,
1659
01:11:41,471 --> 01:11:42,559
y mi marido estaría intentando
1660
01:11:42,602 --> 01:11:43,908
para hacer que los robots caminen en el otro.
1661
01:11:46,954 --> 01:11:49,392
Una de las proteínas más duras que hemos obtenido en CASP hasta ahora.
1662
01:11:49,435 --> 01:11:51,219
es la proteína SARS-CoV-2
1663
01:11:51,263 --> 01:11:52,220
llamado ORF8.
1664
01:11:52,264 --> 01:11:54,919
ORF8 es una proteína del coronavirus.
1665
01:11:54,962 --> 01:11:56,964
Es una de las principales proteínas, eh,
1666
01:11:57,008 --> 01:11:58,749
que debilita el sistema inmunológico.
1667
01:11:58,792 --> 01:12:00,054
Nos esforzamos mucho
1668
01:12:00,098 --> 01:12:01,752
para mejorar nuestra predicción.
1669
01:12:01,795 --> 01:12:03,493
De verdad, de verdad muy difícil.
1670
01:12:03,536 --> 01:12:05,582
Probablemente el mayor tiempo que hemos pasado jamás
1671
01:12:05,625 --> 01:12:07,105
en un solo objetivo.
1672
01:12:07,148 --> 01:12:08,933
Hasta el punto en que mi marido está como,
1673
01:12:08,976 --> 01:12:12,197
"Es medianoche. Tienes que irte a dormir."
1674
01:12:12,240 --> 01:12:16,419
Así que creo que estamos en el día 102 desde el confinamiento.
1675
01:12:16,462 --> 01:12:19,944
Mi hija lleva un diario.
1676
01:12:19,987 --> 01:12:22,120
Ahora puedes salir tanto como quieras.
1677
01:12:25,036 --> 01:12:27,212
Hemos recibido el último objetivo.
1678
01:12:27,255 --> 01:12:29,649
Han dicho que no enviarán más objetivos.
1679
01:12:29,693 --> 01:12:31,347
en nuestra categoría de CASP.
1680
01:12:32,652 --> 01:12:33,653
Así que simplemente nos estamos asegurando
1681
01:12:33,697 --> 01:12:35,481
Obtenemos la mejor respuesta posible.
1682
01:12:40,530 --> 01:12:43,315
Tan pronto como empezamos a obtener los resultados,
1683
01:12:43,359 --> 01:12:48,233
Me sentaría y comenzaría a observar qué tan cerca estuvo alguien.
1684
01:12:48,276 --> 01:12:50,583
para conseguir estructuras proteicas correctas.
1685
01:13:00,245 --> 01:13:01,551
- Oh, hola. -Hola.
1686
01:13:03,814 --> 01:13:07,078
Es algo increíble, CASP finalmente ha terminado.
1687
01:13:07,121 --> 01:13:09,472
Creo que al menos es hora de levantar una copa.
1688
01:13:09,515 --> 01:13:11,212
Um, no sé si todos tienen un vaso.
1689
01:13:11,256 --> 01:13:12,823
de algo que puedan criar.
1690
01:13:12,866 --> 01:13:14,955
Si no, levantad, no sé, vuestros portátiles.
1691
01:13:14,999 --> 01:13:17,088
Uno...
1692
01:13:17,131 --> 01:13:18,611
Probablemente daré un discurso en un minuto.
1693
01:13:18,655 --> 01:13:20,483
Siento que debería hacerlo pero no tengo idea de qué decir.
1694
01:13:21,005 --> 01:13:24,269
Bueno... veamos.
1695
01:13:24,312 --> 01:13:27,054
Me siento como si estuviera leyendo un correo electrónico...
1696
01:13:27,098 --> 01:13:28,534
Es lo correcto que hay que hacer.
1697
01:13:29,927 --> 01:13:31,232
Cuando Juan dijo:
1698
01:13:31,276 --> 01:13:33,191
"Voy a leer un correo electrónico" en una reunión social del equipo.
1699
01:13:33,234 --> 01:13:35,498
Pensé: "Vaya, John, sí que sabes cómo divertirte".
1700
01:13:35,541 --> 01:13:38,370
Ahora vamos a leer un correo electrónico.
1701
01:13:38,414 --> 01:13:41,634
Uh, recibí esto alrededor de las cuatro de hoy.
1702
01:13:42,722 --> 01:13:44,724
Umm, es de John Moult.
1703
01:13:45,725 --> 01:13:47,031
Y simplemente lo leeré.
1704
01:13:47,074 --> 01:13:49,381
Dice: "Como supongo que ya sabes,
1705
01:13:49,425 --> 01:13:53,603
"Su grupo ha tenido un desempeño sorprendentemente bueno en CASP 14,
1706
01:13:53,646 --> 01:13:55,387
"tanto en relación con otros grupos
1707
01:13:55,431 --> 01:13:57,911
"y con absoluta precisión de modelo."
1708
01:13:59,826 --> 01:14:01,219
"Felicitaciones por este trabajo.
1709
01:14:01,262 --> 01:14:03,047
"Es realmente extraordinario."
1710
01:14:03,090 --> 01:14:05,266
Las estructuras eran tan buenas,
1711
01:14:05,310 --> 01:14:07,443
Fue... fue simplemente increíble.
1712
01:14:09,140 --> 01:14:10,750
Después de medio siglo,
1713
01:14:10,794 --> 01:14:12,230
Por fin tenemos una solución
1714
01:14:12,273 --> 01:14:14,928
al problema del plegamiento de proteínas.
1715
01:14:14,972 --> 01:14:17,409
Cuando vi este correo electrónico, lo leí,
1716
01:14:17,453 --> 01:14:19,585
Yo digo, "¡Oh, mierda!"
1717
01:14:19,629 --> 01:14:21,587
Y mi esposa dice: "¿Está todo bien?"
1718
01:14:21,631 --> 01:14:24,242
Llamo a mis padres y les digo: "Hola, mamá".
1719
01:14:24,285 --> 01:14:26,244
"Umm, tengo algo que decirte.
1720
01:14:26,287 --> 01:14:27,550
"Hemos hecho esto
1721
01:14:27,593 --> 01:14:29,813
"y podría ser algo muy importante."
1722
01:14:29,856 --> 01:14:31,641
Cuando me enteré de los resultados del CASP 14,
1723
01:14:32,642 --> 01:14:34,034
Me quedé estupefacto.
1724
01:14:34,078 --> 01:14:35,819
Estaba simplemente emocionado.
1725
01:14:35,862 --> 01:14:38,909
Este es un problema en el que estaba empezando a pensar.
1726
01:14:38,952 --> 01:14:42,086
No se resolvería en mi vida.
1727
01:14:42,129 --> 01:14:44,741
Ahora tenemos una herramienta que se puede utilizar
1728
01:14:44,784 --> 01:14:46,612
prácticamente por los científicos.
1729
01:14:46,656 --> 01:14:48,440
Esta gente nos pregunta, ya sabes,
1730
01:14:48,484 --> 01:14:50,224
"Tengo esta proteína involucrada en la malaria",
1731
01:14:50,268 --> 01:14:52,139
o ya sabes, alguna enfermedad infecciosa.
1732
01:14:52,183 --> 01:14:53,227
"No conocemos la estructura.
1733
01:14:53,271 --> 01:14:55,186
"¿Podemos usar AlphaFold para resolverlo?"
1734
01:14:55,229 --> 01:14:56,970
Podemos predecir fácilmente todas las secuencias conocidas
1735
01:14:57,014 --> 01:14:58,276
en un mes.
1736
01:14:58,319 --> 01:14:59,973
¿Todas las secuencias conocidas en un mes?
1737
01:15:00,017 --> 01:15:01,279
- Sí, fácilmente. - ¿Mmm-hmm?
1738
01:15:01,322 --> 01:15:02,585
Un billón, dos mil millones.
1739
01:15:02,628 --> 01:15:03,673
Um, y son...
1740
01:15:03,716 --> 01:15:05,196
¿Por qué no hacemos eso? Sí.
1741
01:15:05,239 --> 01:15:07,111
- Deberíamos hacer eso mucho. - Bueno, quiero decir...
1742
01:15:07,154 --> 01:15:09,243
Eso está mucho mejor. ¿Por qué no hacemos eso?
1743
01:15:09,287 --> 01:15:11,115
Así que esa es una de las opciones.
1744
01:15:11,158 --> 01:15:12,638
-Bien. - Hay esto...
1745
01:15:12,682 --> 01:15:15,119
Deberíamos simplemente... Bien, es una gran idea.
1746
01:15:15,162 --> 01:15:17,513
Deberíamos simplemente analizar todas las proteínas existentes.
1747
01:15:18,296 --> 01:15:19,471
Y luego libera eso.
1748
01:15:19,515 --> 01:15:20,994
¿Por qué nadie sugirió esto antes?
1749
01:15:21,038 --> 01:15:22,126
Por supuesto que eso es lo que debemos hacer.
1750
01:15:22,169 --> 01:15:23,954
¿Por qué estamos pensando en hacer un servicio?
1751
01:15:23,997 --> 01:15:25,651
¿Y luego la gente envía sus proteínas?
1752
01:15:25,695 --> 01:15:26,913
Simplemente doblamos todo.
1753
01:15:26,957 --> 01:15:28,654
Y luego dáselo a todo el mundo.
1754
01:15:28,698 --> 01:15:31,483
¿Quién sabe cuántos descubrimientos se harán a partir de esto?
1755
01:15:31,527 --> 01:15:33,790
Demis nos llamó y nos dijo:
1756
01:15:33,833 --> 01:15:35,618
"Queremos que esto sea abierto.
1757
01:15:35,661 --> 01:15:37,837
"No sólo hay que asegurarse de que el código esté abierto,
1758
01:15:37,881 --> 01:15:39,578
"Pero lo haremos realmente fácil".
1759
01:15:39,622 --> 01:15:42,668
"para que todo el mundo tenga acceso a las predicciones".
1760
01:15:45,062 --> 01:15:47,238
Eso es fantástico.
1761
01:15:47,281 --> 01:15:49,327
Es como correr la cortina.
1762
01:15:49,370 --> 01:15:52,852
y ver todo el mundo de las estructuras de las proteínas.
1763
01:15:55,246 --> 01:15:56,987
Liberaron las estructuras
1764
01:15:57,030 --> 01:15:59,772
de 200 millones de proteínas.
1765
01:15:59,816 --> 01:16:01,818
Estos son regalos para la humanidad.
1766
01:16:07,650 --> 01:16:10,914
En el momento en que AlphaFold esté disponible para el mundo,
1767
01:16:10,957 --> 01:16:13,873
Ya no seremos las personas más importantes
1768
01:16:13,917 --> 01:16:15,222
en la historia de AlphaFold.
1769
01:16:15,266 --> 01:16:16,833
No puedo creer que todo haya salido a la luz.
1770
01:16:16,876 --> 01:16:18,356
¡Oh!
1771
01:16:18,399 --> 01:16:20,314
Ciento sesenta y cuatro usuarios.
1772
01:16:20,358 --> 01:16:22,578
Mucha actividad en Japón.
1773
01:16:22,621 --> 01:16:24,928
Tenemos 655 usuarios actualmente.
1774
01:16:24,971 --> 01:16:26,930
Actualmente contamos con 100.000 usuarios simultáneos.
1775
01:16:26,973 --> 01:16:28,192
¡Guau!
1776
01:16:31,108 --> 01:16:33,893
Hoy es un día de locura.
1777
01:16:33,937 --> 01:16:36,504
¡Qué esfuerzo absolutamente increíble!
1778
01:16:36,548 --> 01:16:37,723
De todo el mundo.
1779
01:16:37,767 --> 01:16:38,550
Todos recordaremos estos momentos.
1780
01:16:38,594 --> 01:16:40,030
por el resto de nuestras vidas.
1781
01:16:40,073 --> 01:16:41,727
Estoy entusiasmado con AlphaFold.
1782
01:16:41,771 --> 01:16:45,601
En lo que a mi investigación se refiere, ya está impulsando muchos avances.
1783
01:16:45,644 --> 01:16:47,385
Y esto es sólo el comienzo.
1784
01:16:47,428 --> 01:16:48,908
Mi conjetura es que
1785
01:16:48,952 --> 01:16:53,043
Cada logro biológico y químico
1786
01:16:53,086 --> 01:16:55,698
Estará relacionado con AlphaFold de alguna manera.
1787
01:17:13,367 --> 01:17:15,413
AlphaFold es un momento índice.
1788
01:17:15,456 --> 01:17:18,068
Es un momento que la gente no olvidará.
1789
01:17:18,111 --> 01:17:20,244
Porque el mundo cambió.
1790
01:17:39,655 --> 01:17:41,482
Todo el mundo se ha dado cuenta ahora
1791
01:17:41,526 --> 01:17:43,746
Lo que Shane y yo sabemos desde hace más de 20 años,
1792
01:17:43,789 --> 01:17:46,618
que la IA va a ser lo más importante
1793
01:17:46,662 --> 01:17:48,446
que la humanidad jamás va a inventar.
1794
01:17:48,489 --> 01:17:50,230
Llegaremos en breve
1795
01:17:50,274 --> 01:17:52,058
en nuestro destino final.
1796
01:18:02,068 --> 01:18:04,767
El ritmo de la innovación y las capacidades
1797
01:18:04,810 --> 01:18:06,507
se está acelerando,
1798
01:18:06,551 --> 01:18:09,293
como una roca que rueda colina abajo desde la que hemos dado una patada
1799
01:18:09,336 --> 01:18:12,644
Y ahora sigue ganando velocidad.
1800
01:18:12,688 --> 01:18:15,299
Estamos en una encrucijada en la historia de la humanidad.
1801
01:18:15,342 --> 01:18:16,735
La IA tiene el potencial
1802
01:18:16,779 --> 01:18:19,172
para transformar nuestras vidas en todos los aspectos.
1803
01:18:19,216 --> 01:18:23,786
No es menos importante que el descubrimiento de la electricidad.
1804
01:18:23,829 --> 01:18:26,484
Deberíamos estar mirando el método científico.
1805
01:18:26,527 --> 01:18:28,834
y tratando de entender cada paso del camino
1806
01:18:28,878 --> 01:18:30,096
de manera rigurosa.
1807
01:18:30,140 --> 01:18:32,664
Éste es un momento de profunda oportunidad.
1808
01:18:32,708 --> 01:18:34,753
Aprovechar esta tecnología
1809
01:18:34,797 --> 01:18:37,713
Podría eclipsar cualquier cosa que hayamos conocido hasta ahora.
1810
01:18:42,195 --> 01:18:43,675
Hola, Alfa.
1811
01:18:44,676 --> 01:18:45,764
Hola.
1812
01:18:47,157 --> 01:18:48,419
¿Qué es esto?
1813
01:18:50,682 --> 01:18:53,729
Este es un tablero de ajedrez.
1814
01:18:53,772 --> 01:18:56,514
Si tuviera que jugar con blancas, ¿qué movimiento me recomendarías?
1815
01:18:59,865 --> 01:19:00,953
Yo lo recomendaría
1816
01:19:00,997 --> 01:19:02,781
que muevas tu peón de E2 a E4.
1817
01:19:05,871 --> 01:19:08,787
Y ahora, si fueras negro, ¿a qué tocarías ahora?
1818
01:19:11,572 --> 01:19:13,618
Yo jugaría la Defensa Siciliana.
1819
01:19:15,838 --> 01:19:16,882
Esa es una buena elección.
1820
01:19:19,406 --> 01:19:21,452
Gracias.
1821
01:19:23,715 --> 01:19:25,891
Entonces, ¿qué ves? ¿Qué es este objeto?
1822
01:19:28,546 --> 01:19:30,504
Esta es una escultura de lápiz.
1823
01:19:32,811 --> 01:19:35,031
¿Qué pasa si muevo uno de los lápices?
1824
01:19:37,990 --> 01:19:39,470
Si mueves uno de los lápices,
1825
01:19:39,513 --> 01:19:42,081
La escultura se desmoronará.
1826
01:19:42,125 --> 01:19:44,301
Será mejor que lo deje en paz entonces.
1827
01:19:44,344 --> 01:19:45,868
Probablemente sea una buena idea.
1828
01:19:50,568 --> 01:19:52,744
La IAG ya está en el horizonte.
1829
01:19:54,833 --> 01:19:56,661
Muy claramente la próxima generación
1830
01:19:56,704 --> 01:19:58,141
va a vivir en un mundo futuro
1831
01:19:58,184 --> 01:20:01,057
donde las cosas serán radicalmente diferentes gracias a la IA.
1832
01:20:02,493 --> 01:20:05,496
Y si quieres administrarlo de manera responsable,
1833
01:20:05,539 --> 01:20:09,239
Cada momento es vital.
1834
01:20:09,282 --> 01:20:12,677
Este es el momento que he estado viviendo toda mi vida.
1835
01:20:19,162 --> 01:20:21,120
Es solo un buen juego de pensar.
1836
01:20:22,305 --> 01:21:22,495
Apóyanos y conviértete en miembro VIP Para
eliminar todos los anuncios
145530
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
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