<v Speaker 2>Yo trabajo en Google Research, o sea, en investigación, y

<v Speaker 2>la investigación es buscar cómo hacer cosas nuevas. Tenemos esa

<v Speaker 2>tendencia natural que tienen todos los humanos a buscar estabilidad,

<v Speaker 2>a buscar certeza, la certidumbre de algo, pero luego la

<v Speaker 2>curiosidad y el hambre de saber te lleva a buscar

<v Speaker 2>el cambio. Y creo que es un equilibrio interesante. Ahora

<v Speaker 2>están cambiando las cosas a mucha velocidad. Esa velocidad no

<v Speaker 2>es sencilla para nadie porque muchos de estos cambios son

<v Speaker 2>exponenciales y la mente humana es lineal, vamos a ponerlo

<v Speaker 2>de esa manera. Uno de los objetivos cuando se contrata

<v Speaker 2>a alguien en Google es sentirse cómodo en la incertidumbre.

<v Speaker 3>Pilar Manchón cofundó una startup de inteligencia artificial que después

<v Speaker 3>fue adquirida por Intel. Así llegó Pilar a Intel. Luego

<v Speaker 3>pasó a Amazon y a Google Research, explorando los límites

<v Speaker 3>de la inteligencia artificial. En esta conversación, Pilar Manchón comparte

<v Speaker 3>su visión sobre cómo la inteligencia artificial transforma nuestras vidas.

<v Speaker 3>Si alguna vez has querido entender hacia dónde va el mundo,

<v Speaker 3>esta es la voz que necesitas escuchar. Pilar Manchón en Entrevistas 21.

<v Speaker 3>Un podcast spin-off del siglo XXI es hoy.¿ Cuánto tiempo

<v Speaker 3>lleva trabajando con Google?

<v Speaker 2>Cinco años. Acaba de ser mi Googleversary, que le llaman.

<v Speaker 3>Ah, qué buenito nombre

<v Speaker 2>Acabo de cumplir cinco años en Google.

<v Speaker 3>Pero de Sevilla a, no sé, a Silicon Valley, a California?

<v Speaker 2>Sí, yo tenía mi empresa de inteligencia artificial, que la

<v Speaker 2>monté en España, en Sevilla. Acabo comprando la Intel en

<v Speaker 2>el 2013 y como parte de esa adquisición me pidieron que

<v Speaker 2>me mudara a California a unirme al equipo de dirección allí.

<v Speaker 3>De Intel?

<v Speaker 2>De Intel. En

<v Speaker 3>aquel momento

<v Speaker 2>En aquel momento, hace ya 11 años. Y pasé unos años

<v Speaker 2>trabajando en Intel, luego unos años trabajando en Amazon, luego

<v Speaker 2>en Roku, la empresa de streaming. Y hace cinco años

<v Speaker 2>me uní a Google Research.

<v Speaker 3>Y siempre con inteligencia artificial?

<v Speaker 2>Siempre, siempre. Yo empecé con la inteligencia artificial hace ya

<v Speaker 2>muchas décadas, antes de que fuera algo... ¡Ay,

<v Speaker 3>no pueden ser muchas

<v Speaker 2>Antes de que fuera algo tan popular como lo es hoy.

<v Speaker 2>De hecho, no existían los programas universitarios para inteligencia artificial.

<v Speaker 2>Era una parte de algo más o algo, digamos, menor.

<v Speaker 3>Programas universitarios, eso significa que, bueno, actualmente, que yo sepa,

<v Speaker 3>se puede estudiar ciencia de datos y hay programas universitarios

<v Speaker 3>ya para hacerse, qué sé yo,¿ cómo se llamaría?, ingeniero

<v Speaker 3>de IA.

<v Speaker 2>Bueno, ya puedes hacer máster completo y en determinadas carreras

<v Speaker 2>existen asignaturas concretas de distintos tipos de inteligencia artificial. Entonces,

<v Speaker 2>la inteligencia artificial ahora es un ingrediente básico en muchas ingenierías.

<v Speaker 2>Antes no era el caso, antes era una cosa… Pues

<v Speaker 2>residual casi, éramos unos pocos cientos o pocos miles de

<v Speaker 2>personas en todo el mundo, con lo cual nos conocíamos

<v Speaker 2>quizás en los campos de investigación, pero había que navegar

<v Speaker 2>bastante más para encontrar dónde estudiar o qué hacer o

<v Speaker 2>cómo especializarte y ese tipo de cosas. Ahora es lo

<v Speaker 2>más normal del mundo.

<v Speaker 3>En tu caso, por ejemplo,¿ qué estudiaste antes de soñar

<v Speaker 3>con la inteligencia artificial?

<v Speaker 2>Bueno, mi caso es un poquito especial porque yo soy

<v Speaker 2>lo que me gusta llamar un animal híbrido. En España,

<v Speaker 2>cuando se estudiaba el bachillerato antes, había que elegir entre

<v Speaker 2>ciencias y tecnología o humanidades y letras. Y entonces yo

<v Speaker 2>hice ciencias y tecnología porque iba a estudiar física. De hecho,

<v Speaker 2>empecé a hacer física, hice el primer año de física,

<v Speaker 2>pero tuve un accidente deportivo Y bueno, una de estas cosas,

<v Speaker 2>crisis existenciales que te dan, y llamé, no quería hacer físicas.

<v Speaker 2>Y cambié de físicas a filología. Entonces siempre he tenido

<v Speaker 2>esas dos pasiones, siempre me han gustado mucho las ciencias

<v Speaker 2>y la tecnología, pero me encantan los idiomas, la lingüística

<v Speaker 2>y las humanidades. Entonces como que tuve un cambio ahí,

<v Speaker 2>hice filología y luego encontré la lingüística computacional, la ciencia

<v Speaker 2>cognitiva y ahí hay una forma de mezclar las dos,

<v Speaker 2>de combinar las dos cosas. Y de una cosa pasé

<v Speaker 2>a hacer un máster en ciencia cognitiva y lenguaje natural

<v Speaker 2>en la Universidad de Edimburgo, que estaba en el departamento

<v Speaker 2>de informatics. Y luego ya el doctorado fue en lingüística

<v Speaker 2>computacional e inteligencia artificial, pues aunando todas estas cosas,

<v Speaker 3>¿no? Modelos de lenguaje, o sea que estabas desde el comienzo, bueno,

<v Speaker 3>desde el comienzo de esta ola que estamos viendo actualmente,

<v Speaker 3>los frutos de eso que has estudiado posiblemente y que

<v Speaker 3>además supongo que apareció por antecedentes previos, que no alcanzó

<v Speaker 3>a imaginar siempre nos hablan de alan turing como el

<v Speaker 3>comienzo tú crees que si es el comienzo

<v Speaker 2>Bueno, se habla de que ya se empezaba a estudiar

<v Speaker 2>la inteligencia artificial en los años 50, 1950, o sea, hace ya

<v Speaker 2>casi 75 años, 74 años. Pero claro, no es el tipo, no

<v Speaker 2>es lo que entendemos ahora por inteligencia artificial, pero sí

<v Speaker 2>que en los años donde yo ya empezaba a estudiar,

<v Speaker 2>pues había redes neuronales, pero digamos que la capacidad de

<v Speaker 2>computación y la cantidad de datos que se gestionaba Te

<v Speaker 2>daban indicios como que se podía hacer algo en esa línea,

<v Speaker 2>pero no era suficiente para que fuera algo que pudieras utilizar.

<v Speaker 2>Era algo muy lento, que te daba unos resultados inciertos

<v Speaker 2>y algo muy experimental, algo que se pudiera utilizar. Y

<v Speaker 2>entonces se utilizaba algo más de la guía más tradicional,

<v Speaker 2>con lógica. Lógica de primer nivel, lógica de segundo nivel,

<v Speaker 2>con lenguajes de programación que ahora están obsoletos como Prolog,

<v Speaker 2>Lisp y todo este tipo de cosas. Entonces era otro

<v Speaker 2>tipo de inteligencia artificial. Luego ya apareció el aprendizaje automático,

<v Speaker 2>ya todo mucho más estocástico, más basado en datos. Luego

<v Speaker 2>el aprendizaje profundo y ahora estamos ya en un nivel

<v Speaker 2>de la IA generativa que se va construyendo una base

<v Speaker 2>en todo lo anterior.

<v Speaker 3>Como que se dice rápido, se dice fácil y han

<v Speaker 3>pasado muchas cosas y al final todo es datos.¿ Siempre

<v Speaker 3>ha sido procesamiento de datos o cómo podría haber empezado

<v Speaker 3>eso en los años 50? No, en la original, digamos, en la...

<v Speaker 2>la inteligencia artificial anterior era más lógica que datos es

<v Speaker 2>más era más tú sabes cómo funciona el mundo intentas

<v Speaker 2>programar con reglas las observaciones del mundo que tienes entonces

<v Speaker 2>una cosa que tenemos los humanos es que no necesitamos

<v Speaker 2>tantos datos para abstraer patrones de comportamiento y eso es

<v Speaker 2>lo que hacíamos antes si ves los lenguajes de programación

<v Speaker 2>que te he mencionado antes intentan definir el mundo con

<v Speaker 2>reglas Pero ahí, claro, hay muchos casos en los que

<v Speaker 2>definir con reglas algo que puedes percibir se convierte en

<v Speaker 2>una tarea casi imposible. Y es ahí donde ya con

<v Speaker 2>muchos datos empiezas a ver que hay otras tecnologías, otras técnicas,

<v Speaker 2>algoritmos que te permiten abstraer a partir de los datos

<v Speaker 2>esos patrones sin crear una regla lógica como hacemos los humanos.

<v Speaker 2>Entonces es una divergencia de cómo nosotros procesamos o definimos

<v Speaker 2>esas cosas.

<v Speaker 3>Esto me desbloquea un recuerdo de infancia, en el que

<v Speaker 3>estaba leyendo un libro de Don Mickey, Mickey Mouse, y

<v Speaker 3>aparecía el inventor Ciro, o Giro, sin tornillos. El pueblo

<v Speaker 3>se invadía de robots y... el inventor, giro sin tornillos,

<v Speaker 3>me estoy alargando mucho en la historia, se aproximaba a

<v Speaker 3>los robots y para identificar cuál era un robot y

<v Speaker 3>cuál era un humano en ese futuro distópico que intentaban plantear,

<v Speaker 3>les preguntaba algo ilógico, incoherente. Era una prueba de Turing, supongo.

<v Speaker 3>Si el robot exigía comprender algo, era robot, se evidenciaba

<v Speaker 3>que era robot, pero los humanos decían, ay, no te entiendo,

<v Speaker 3>y seguían en lo que estaban. será que es que

<v Speaker 3>estamos avanzando hacia lo que no entendemos o hacia vivir

<v Speaker 3>sin entender como saltarnos la lógica es que no se

<v Speaker 3>me había ocurrido antes a partir de lo que dices

<v Speaker 3>estoy pensando como la inteligencia artificial es que los sistemas

<v Speaker 3>aprendan a generar conocimiento o pensamientos bueno a generar con

<v Speaker 3>la misma lógica de los humanos que es como no

<v Speaker 3>sé se puede lo hacemos

<v Speaker 2>Pues yo creo que hay muchas cosas que confluyen en

<v Speaker 2>la misma dirección. Una es nuestras observaciones del mundo, porque

<v Speaker 2>es percepción. Entonces una cosa es cómo percibimos el mundo

<v Speaker 2>y otra es la realidad física que hay detrás. Y

<v Speaker 2>a veces nuestra percepción es una cosa y hasta que

<v Speaker 2>no desciframos las leyes de la física que la rigen,

<v Speaker 2>pues nuestra percepción y esa realidad objetiva divergen.

<v Speaker 3>todavía estamos descubriendo el mundo con las leyes de la

<v Speaker 3>física cosas que se piensa que existen y que no

<v Speaker 3>podemos comprobar

<v Speaker 2>Efectivamente. A mí me gusta siempre decir que hay cosas

<v Speaker 2>que todavía no entendemos.¿ Crees en esto?¿ Crees en aquello?

<v Speaker 2>Ahora mismo no tenemos algunas leyes que nos definan o

<v Speaker 2>que nos expliquen cómo funcionan determinadas dimensiones, determinadas partes del

<v Speaker 2>universo con las que estamos menos familiarizados. Pero hay otra

<v Speaker 2>parte también a la que creo que tú hacías alusión

<v Speaker 2>aquí que tiene que ver con... Modelar lo que ya conocemos,

<v Speaker 2>es decir, cómo vemos nosotros que funciona el mundo, cómo

<v Speaker 2>procesamos nosotros la información, cómo aprendemos. Y luego buscar algoritmos, metodologías,

<v Speaker 2>marcos de acción que consigan un resultado igual o similar,

<v Speaker 2>pero que no necesariamente sigan el mismo proceso. Por ejemplo, volar.

<v Speaker 3>Siempre

<v Speaker 2>hemos visto volar a los pájaros. Cuando hemos aprendido cuáles

<v Speaker 2>son los principios de la física que le permiten volar,

<v Speaker 2>hemos desarrollado aviones, pero un avión no utiliza el mismo mecanismo,

<v Speaker 2>no tiene la misma eficiencia energética que un pájaro. Entonces

<v Speaker 2>es una forma distinta. Entiendes las leyes de la física

<v Speaker 2>que te permiten volar, pero desarrollas una metodología distinta que

<v Speaker 2>te permite hacerlo con una máquina.

<v Speaker 3>O sea, hay alas, pero no hay aleteo, y terminamos

<v Speaker 3>logrando lo de otra manera. La inteligencia artificial, todo el

<v Speaker 3>esfuerzo de la carrera hacia llegar a una inteligencia artificial general,

<v Speaker 3>no es copiar al cerebro humano.

<v Speaker 2>Bueno, sí, hay investigaciones en esa línea. De momento, el

<v Speaker 2>modelo más eficiente de inteligencia que tenemos es el cerebro humano.

<v Speaker 2>Pero eso no significa que el futuro de la inteligencia

<v Speaker 2>artificial sea una reproducción exacta del cerebro humano. Tampoco significa

<v Speaker 2>que no se inspire en el cerebro humano. Hay, digamos,

<v Speaker 2>múltiples tendencias, no tenemos por qué ceñirnos a una o

<v Speaker 2>a otra. Mucha gente establece paralelismos entre las redes neuronales

<v Speaker 2>y cómo funciona la inteligencia artificial y el cerebro humano

<v Speaker 2>y desde determinadas perspectivas hay ciertos paralelismos. pero no son idénticos.

<v Speaker 2>De hecho, ahora estamos intentando mapear cómo funcionan las neuronas,

<v Speaker 2>cómo se construyen las dendritas, cómo son las conexiones, cómo

<v Speaker 2>se almacenan los recuerdos, cómo se limpian el tipo de

<v Speaker 2>conexiones y qué ocurre cuando dormimos. Hay tantas cosas que

<v Speaker 2>sabemos y tantas cosas que desconocemos qué yo diría que

<v Speaker 2>lo que tenemos son inspiraciones que nos acercan a esos

<v Speaker 2>paralelismos pero nunca diría que funciona como el cerebro humano

<v Speaker 2>y no aseguraría que ese es el único camino

<v Speaker 3>claro cuando uno y hablar de redes neuronales pues la

<v Speaker 3>verdad es que a mí sí se me implanta la

<v Speaker 3>lógica de es una copia del funcionamiento de las neuronas

<v Speaker 3>verdaderas que son bueno originales por ciento de que ellos

<v Speaker 3>son los del cerebro de un ser viviente Cuando llega

<v Speaker 3>a un sistema, que no podríamos decir que sea viviente,

<v Speaker 3>aunque a veces tengo dudas, cuando llega uno a un sistema,

<v Speaker 3>esto que me estás diciendo me hace temer algo que

<v Speaker 3>no había temido antes, y es qué tal que la

<v Speaker 3>inteligencia artificial o este tipo de desarrollos que después quién

<v Speaker 3>sabe cómo lo llamemos, llegue a un nivel... diferente al

<v Speaker 3>de los humanos por un camino nuevo que en últimas

<v Speaker 3>va a ser humano porque es una creación humana pero

<v Speaker 3>poder superar los límites del pensamiento humano y hacer otras

<v Speaker 3>cosas que no somos capaces de hacer actualmente solos

<v Speaker 2>Todo es posible. Yo no puedo decir que sea factible

<v Speaker 2>o no, lo que sí te puedo decir es que

<v Speaker 2>el estado del arte actualmente no llega ahí. Las investigaciones

<v Speaker 2>que tenemos y los proyectos más avanzados son sistemas que

<v Speaker 2>tienen límites claros. Incluso si no sabemos exactamente cómo funcionan

<v Speaker 2>algunos mecanismos, o incluso si nos sorprenden algunos comportamientos, cuando

<v Speaker 2>encontramos determinados patrones o determinadas respuestas que simulan al menos

<v Speaker 2>algún tipo de razonamiento, muchas veces distinguir entre lo que

<v Speaker 2>es un razonamiento real y lo que es un razonamiento simulado,

<v Speaker 2>que aquí llega a la misma conclusión, pero no sabes

<v Speaker 2>realmente qué camino has seguido.¿ El

<v Speaker 3>real sería el del humano y el simulado el del sistema,

<v Speaker 3>el de la máquina?

<v Speaker 2>Bueno, tienes muchas opiniones. Hay quien dice que los sistemas

<v Speaker 2>que tenemos actualmente basados en los grandes modelos no razonan

<v Speaker 2>ni pueden llegar a razonar porque matemáticamente no es plausible.

<v Speaker 2>Y hay quien te dice que esos razonamientos están embebidos

<v Speaker 2>en los datos y que los procesos de inferencia que

<v Speaker 2>se siguen actualmente son reales. Ahora tenemos lo que es

<v Speaker 2>el Chain of Thought Prompting, que es cómo tú le

<v Speaker 2>indicas al modelo un ejemplo de cómo quieres que resuelva

<v Speaker 2>un problema o quieres que te conteste a una pregunta.

<v Speaker 2>Entonces no solamente le das el ejemplo, es decir, la

<v Speaker 2>pregunta y la respuesta, sino cómo has llegado a esa

<v Speaker 2>respuesta para que el modelo simule ese proceso. Eso funciona

<v Speaker 2>en muchos casos, de hecho se está... Estamos avanzando mucho

<v Speaker 2>en esa línea, pero hay limitaciones claras en cuanto a

<v Speaker 2>la complejidad y en cuanto al tipo de razonamiento que

<v Speaker 2>se puede hacer. Entonces, si eso lo vamos a poder

<v Speaker 2>solventar solamente con más datos y más computación o vamos

<v Speaker 2>a necesitar algo más, es parte de la clave de

<v Speaker 2>la investigación que tenemos que hacer. En mi opinión, yo

<v Speaker 2>creo que los algoritmos y las aproximaciones que tenemos ahora

<v Speaker 2>son un ingrediente importante, interesante, incluso posiblemente necesario, pero no suficiente.

<v Speaker 2>Creo que todavía nos falta algún ingrediente que todavía no

<v Speaker 2>hemos descubierto que va a marcar la diferencia entre lo

<v Speaker 2>que tenemos ahora, que es funcional, súper interesante, lo más

<v Speaker 2>suficientemente maduro para ser útil y demás, pero no necesariamente

<v Speaker 2>lo que nos va a llevar a la próxima frontera.

<v Speaker 3>Lo suficientemente maduro para ser útil, eso... Eso suena bonito

<v Speaker 3>hoy y se pregunta uno qué va a pasar luego.

<v Speaker 3>Pero en ese de qué va a pasar luego, a

<v Speaker 3>dónde estaremos dentro de cinco años, a esta velocidad es increíble.¿

<v Speaker 3>Tú crees que se pueda llamar pensamiento a lo que

<v Speaker 3>hacen los sistemas de inteligencia artificial?

<v Speaker 2>No, yo creo que utilizamos palabras antropomórficas para que la

<v Speaker 2>gente normal... la gente normal, me refiero a la gente

<v Speaker 2>que no es especialista en la materia, pues entienda, intelija,

<v Speaker 2>procese un poco cómo funciona. Intelija,

<v Speaker 3>me gusta, no lo había escuchado.

<v Speaker 2>La palabra un poco rara quizás.

<v Speaker 3>No, pero igual lo comprendo de inmediato. Es poco común

<v Speaker 3>para mí, pero me gusta.

<v Speaker 2>Y pueda asimilar, digamos, lo que está pasando. Y eso

<v Speaker 2>es bueno y a veces no es tan bueno, porque

<v Speaker 2>muchas veces empezamos a utilizar palabras que son tan antromomórficas

<v Speaker 2>que se nos olvida, que son simplemente sustitutos de realmente

<v Speaker 2>lo que está pasando. Las máquinas no piensan, las máquinas procesan.

<v Speaker 2>Y hay una diferencia filosófica fundamental entre lo que es

<v Speaker 2>uno y lo que es otro, y ya eso lo

<v Speaker 2>puedes llevar en varias líneas de pensamiento, y ahí ya

<v Speaker 2>cada uno, pero claro, si quieres ser muy purista, yo

<v Speaker 2>diría las máquinas no piensan, las máquinas procesan información.

<v Speaker 3>Procesan información, pero necesitan obtener la información. Nosotros obtenemos la

<v Speaker 3>información con la máquina del tiempo inventada hace tanto del libro,

<v Speaker 3>hacia atrás en el momento en que leemos, hacia adelante

<v Speaker 3>en el momento en el que escribimos. Y luego llevamos

<v Speaker 3>eso a la escuela, la universidad, estamos aprendiendo a través

<v Speaker 3>de videos y en la película The Matrix les implantan

<v Speaker 3>un módulo que les permite pilotear un helicóptero que no

<v Speaker 3>habían conocido antes y que ya pueden cargar la información.¿

<v Speaker 3>Es eso la inteligencia artificial? Cargar la información y que

<v Speaker 3>ya sepas...

<v Speaker 2>Una cosa es la inteligencia artificial como procesos que te

<v Speaker 2>permiten manejar, gestionar, procesar información para tomar decisiones, para aprender

<v Speaker 2>patrones y para hacer cosas. Y otra cosa es cómo

<v Speaker 2>la aplicas. Entonces, si ya estamos hablando de cibernética y de...

<v Speaker 2>integración con el cerebro humano y ese tipo de cosas,

<v Speaker 2>entonces ya ahí estamos hablando de otro nivel, estamos hablando

<v Speaker 2>ya de tener que hacer tecnologías compatibles con cómo nosotros

<v Speaker 2>procesamos la información y los procesos artificiales, por decirlo de

<v Speaker 2>alguna manera, externos.¿ Has

<v Speaker 3>tenido contacto con alguno de esos proyectos que existen actualmente de,

<v Speaker 3>qué sé yo, de que te pongas unas gafas y

<v Speaker 3>con el pensamiento actives la cámara?

<v Speaker 2>Eso se llama, normalmente son Brain Computer Interfaces, BCIs, y

<v Speaker 2>tenemos algunos proyectos en esa línea. Creo que hay una

<v Speaker 2>investigación muy interesante. Yo personalmente no estoy investigando en esa línea,

<v Speaker 2>pero me parece fascinante. Y hay investigación, por ejemplo, que

<v Speaker 2>te permite con el pensamiento manipular determinadas cosas, escribir. Hay

<v Speaker 2>alguna investigación que te permite incluso predecir si tú has

<v Speaker 2>aprendido un concepto que me parece súper interesante en el

<v Speaker 2>tema de la educación. Entonces estamos avanzando en una línea

<v Speaker 2>muy interesante que creo que puede ser muy beneficiosa para

<v Speaker 2>nosotros en procesos de eficiencia, pero también para personas con

<v Speaker 2>discapacidad o para cuestiones ya incluso en remoto, para gestión

<v Speaker 2>o manipulación de robots en remoto. Hay muchísimas direcciones en

<v Speaker 2>las que Esta apuesta del Brain Computer Interface, la comunicación

<v Speaker 2>directa entre el cerebro y la máquina puede ser muy interesante,

<v Speaker 2>pero ninguna de ellas hasta ahora, que yo sepa, ha

<v Speaker 2>conseguido aumentar la inteligencia humana de una manera medible. Por

<v Speaker 2>lo menos, si la hay, no la conozco

<v Speaker 3>Y más bien en muchas ocasiones uno sospecha que pueda...

<v Speaker 3>la capacidad de inteligencia humana o al menos reducir el

<v Speaker 3>nivel de tareas que exigen un tipo de inteligencia esperando

<v Speaker 3>que eso libere otras inteligencias porque al final una cosa

<v Speaker 3>que he aprendido recientemente es que no tenemos una sino

<v Speaker 3>tenemos varias es decir nuestra capacidad de inteligencia puede llegar

<v Speaker 3>a la inteligencia emocional por ejemplo y eso en las

<v Speaker 3>máquinas como que todavía no lo veo aunque yo puedo

<v Speaker 3>pedirle consejos a Gemini sobre No sé, sobre mi vida

<v Speaker 3>de pareja.¿ Cómo pido perdón? No puede tener inteligencia emocional,

<v Speaker 3>pero me puede ayudar. Y ahí me pierdo un poco como,¿

<v Speaker 3>qué es esto?¿ La máquina es más grande de lo

<v Speaker 3>que yo me imaginaba?

<v Speaker 2>Desde el punto de vista de la inteligencia artificial, cuando

<v Speaker 2>hablamos de emociones y sentimientos, lo que hablamos es de

<v Speaker 2>emular emociones. Esas emociones, esos sentimientos y esa inteligencia. De

<v Speaker 2>la misma forma o de forma parecida a la que

<v Speaker 2>lo hace un actor. Un actor te transmite en una

<v Speaker 2>película todo tipo de emociones y es un buen actor.

<v Speaker 2>Entonces no significa que ese hombre o esa mujer odien

<v Speaker 2>o amen o se sientan súper frustrados o estén deprimidos,

<v Speaker 2>pero te lo transmiten. y son capaces de hacer mucho más,

<v Speaker 2>de hacerte sentir a ti cosas. Pero sabemos que es

<v Speaker 2>una emulación, sabemos que estás en el contexto de una película.

<v Speaker 2>Pues de esa manera, de manera análoga, una inteligencia artificial

<v Speaker 2>puede emular un cierto nivel de competencia emocional.

<v Speaker 3>Podríamos empezar a utilizar la palabra actuar?¿ Una inteligencia artificial

<v Speaker 3>podría actuar?

<v Speaker 2>Eso tiene unas connotaciones un poquito también distintas, porque actuar

<v Speaker 2>puede considerarse como fingir, entonces no estamos en una película.

<v Speaker 2>Yo diría emular. Emular me parece mejor que actuar, a

<v Speaker 2>menos que estemos hablando de películas y de teatro y

<v Speaker 2>ese tipo de cosas. Entonces, emular ciertos comportamientos para dar

<v Speaker 2>servicio a unas necesidades que nosotros tenemos. Entonces, la cuestión es,

<v Speaker 2>nosotros como humanos tenemos unas necesidades emocionales que, si queremos

<v Speaker 2>dar un buen servicio, hay que suplir. Por ejemplo, si

<v Speaker 2>yo te voy a dar una noticia que para ti

<v Speaker 2>va a tener un impacto emocional, ya sea porque es bueno,

<v Speaker 2>porque es malo, porque es algo que te importa mucho, porque...¿

<v Speaker 2>Mi gato se subió al tejado

<v Speaker 3>Ah, conoces el chiste

<v Speaker 2>Duele de la misma manera, aunque tú conscientemente sepas que

<v Speaker 2>es una inteligencia emocional que no siente ni padece.

<v Speaker 3>Y entonces está emulando la empatía?

<v Speaker 2>Está emulando esa empatía y debería emular esa empatía simplemente

<v Speaker 2>para dar cabida a nuestras necesidades emocionales.

<v Speaker 3>Para poder interactuar con un humano?

<v Speaker 2>porque no somos máquinas. Pero eso es bueno. Es bueno

<v Speaker 2>no fingir que tienes sentimientos, sino dar servicio a unas

<v Speaker 2>necesidades emocionales que nosotros tenemos. Son dos cosas muy distintas.

<v Speaker 3>Creo que hay una preocupación general a la que se

<v Speaker 3>le ha dado mucha prensa, que son los límites de

<v Speaker 3>la inteligencia artificial y quién la va a regular. Y

<v Speaker 3>me parece que es algo muy importante. Pero particularmente yo

<v Speaker 3>me siento más del lado entusiasta que del lado apocalíptico

<v Speaker 3>de nos vamos a extinguir y va a ocurrir lo

<v Speaker 3>de la película Terminator. No, no, no, eso no creo

<v Speaker 3>que vaya a pasar nada similar. Pero entonces,¿ qué es

<v Speaker 3>lo que sí va a pasar? Seguramente conoces información privilegiada,

<v Speaker 3>secreto profesional, secreto industrial, pero¿ dónde crees que vayas a

<v Speaker 3>estar trabajando o cómo crees que vayas a estar trabajando

<v Speaker 3>dentro de cinco años?

<v Speaker 2>Bueno, ¿dónde? Espero que en Google. En California. Yo creo

<v Speaker 2>que Google es una de las, no solamente empresas punteras,

<v Speaker 2>sino la que con diferencia está marcando el camino a

<v Speaker 2>seguir de una manera responsable. Es decir, no solamente intentar

<v Speaker 2>avanzar y hacer cosas interesantes, audaces y buenas para la humanidad,

<v Speaker 2>sino hacerlo de una manera responsable. Entonces, a mí me

<v Speaker 2>gustaría seguir trabajando en esta línea, ya veremos. En cuanto

<v Speaker 2>a lo que va a pasar con la humanidad, nadie

<v Speaker 2>lo sabe. Yo creo que el que te diga esto

<v Speaker 2>va a ser así o así, es siempre una apuesta.

<v Speaker 3>No, pero no con la humanidad, sino con tu qué hacer.

<v Speaker 2>Con la investigación en inteligencia artificial?

<v Speaker 3>Sí, tu trabajo cotidiano

<v Speaker 2>Creo que van ligados, van ligadas las dos cosas. Yo

<v Speaker 2>creo que lo que pase, lo que hagamos con la

<v Speaker 2>inteligencia artificial va a tener un impacto determinante en qué

<v Speaker 2>tipo de humanidad estamos creando. Pero la decisión es nuestra.

<v Speaker 2>A mí lo que no me gusta hablar es que

<v Speaker 2>estamos en un camino sin rumbo donde van a pasar

<v Speaker 2>cosas y nadie sabe y mágicamente la inteligencia artificial va

<v Speaker 2>a tomar el control. No, la decisión es nuestra. Todo

<v Speaker 2>va a depender de qué decisiones tomemos nosotros como sociedad.

<v Speaker 2>Y por eso abogamos por la educación, porque es muy

<v Speaker 2>fácil tener sentimientos muy fuertes basados en experiencias de segunda mano,

<v Speaker 2>que le llamo yo. Es decir, alguien que no ha

<v Speaker 2>experimentado algo, pero que ha oído de alguien más que

<v Speaker 2>sí que lo ha experimentado. experiencias de segunda mano me

<v Speaker 3>contaron que pero no lo sé

<v Speaker 2>efectivamente entonces o algo que he leído o un artículo

<v Speaker 2>o incluso un podcast entonces son opiniones que están basadas

<v Speaker 2>más en sentimientos y percepciones muy superficiales más que en

<v Speaker 2>entender cuáles son las realidades que estamos viviendo yo creo

<v Speaker 2>que una sociedad más educada es una sociedad más inteligente

<v Speaker 2>Es una sociedad que toma mejores decisiones. Y extender esa

<v Speaker 2>educación de manera inclusiva a todos da más voces, más votos,

<v Speaker 2>para saber dónde vamos, dónde queremos ir todos sin dejar

<v Speaker 2>a nadie detrás. Pero claro, si esas decisiones o esos

<v Speaker 2>votos no se basan en información...

<v Speaker 3>Votos cómo?¿ Empleas la palabra votos como deseos?

<v Speaker 2>Votos como formas de elegir, por ejemplo, a tus líderes

<v Speaker 2>que te implementarán políticas específicas que van en una dirección

<v Speaker 2>o en otra. Entonces todos tenemos voz y voto en

<v Speaker 2>hacia dónde vamos. Nuestra capacidad de impacto va a ser

<v Speaker 2>mayor o menor en cómo usemos nuestra capacidad. Tú, por ejemplo,

<v Speaker 2>tienes una plataforma con muchos seguidores.

<v Speaker 3>Mientras solo los humanos puedan votar,

<v Speaker 2>estamos seguros? Bueno, ya darle derechos a las guías para

<v Speaker 2>poder votar también me parece algo ya mucho más lejano.

<v Speaker 2>No es la política

<v Speaker 3>pero¿ cómo vamos a celebrar el cumpleaños de un compañero?

<v Speaker 2>Pueden ser opiniones, pueden ser informaciones, pero no necesariamente una

<v Speaker 2>votación democrática.

<v Speaker 3>Ahí

<v Speaker 2>podemos jugar con muchos conceptos de cómo, pero yo creo

<v Speaker 2>que lo importante es evangelizar, es que la gente tenga

<v Speaker 2>al menos unas nociones básicas de lo que es la

<v Speaker 2>inteligencia artificial, de cómo pueden utilizarla para sus ventajas personales,

<v Speaker 2>profesionales y de todo tipo, de lo que deben preocuparse

<v Speaker 2>porque hay riesgos asociados y cómo protegerse y de qué

<v Speaker 2>oportunidades pueden aprovechar. Eso es lo mejor para todos.

<v Speaker 3>Claro, desde el punto de vista de las oportunidades, cuando

<v Speaker 3>vemos que el mundo... Ah, mira, se apagó la luz

<v Speaker 3>y el ventilador. Pero es como el fenómeno de la

<v Speaker 3>nevera que se apaga y tú no sabías que estaba ahí.

<v Speaker 2>Ah, la nevera de Schottlinge o algo así

<v Speaker 3>Me gusta. Pero está bueno, me gusta. Ya veo

<v Speaker 2>por qué te eligieron en Google. Oiga, soy muy bromista,

<v Speaker 3>¿no? El mundo que conocimos los adultos se acaba y

<v Speaker 3>el mundo de los niños ya está acompañado de la

<v Speaker 3>inteligencia artificial y eso significa que las profesiones que van

<v Speaker 3>a tener van a ser diferentes.

<v Speaker 2>El mundo está cambiando, ahora está cambiando a más velocidad

<v Speaker 2>y algunos cambios son más profundos que otros, pero es

<v Speaker 2>la propia naturaleza de una generación a otra. El mundo

<v Speaker 2>de nuestros padres no era el mismo mundo que hemos

<v Speaker 2>recibido nosotros ni generaciones anteriores.

<v Speaker 3>Tú tienes hijos, sobrinos?

<v Speaker 2>Tengo un hijo de 18 años.

<v Speaker 3>De 18 años.

<v Speaker 2>Y sobrinos muchos.

<v Speaker 3>A los 18 años ya eligió su carrera probablemente?

<v Speaker 2>Sí, quiero hacer ciencia cognitiva.

<v Speaker 3>ciencia cognitiva. Si imaginamos que, bueno, vamos a adelantarnos 20 años

<v Speaker 3>y ya tienes nietos,¿ qué estudiarían?

<v Speaker 2>Pues yo espero que sea algo interesante, que le inspire

<v Speaker 2>curiosidad y que sea útil. La verdad es que el

<v Speaker 2>universo tiene tantos secretos y tantas cosas.¿ Qué va a

<v Speaker 3>necesitar el universo cuando lleguen tus nietos?

<v Speaker 2>Es muy difícil anticiparse a eso, pero por ejemplo, hay

<v Speaker 2>cosas básicas que siempre vamos a tener que estudiar. Por ejemplo,

<v Speaker 2>las matemáticas, la física, la química.

<v Speaker 3>Pensé que me ibas a decir agricultura.

<v Speaker 2>Yo creo que está todo muy relacionado, ¿no? Pero una

<v Speaker 2>cosa son las ciencias en sí, siempre hay algo más,

<v Speaker 2>siempre hay una nueva frontera. Es como si vas escalando

<v Speaker 2>una montaña y siempre llegas a un pico un poquito

<v Speaker 2>más alto. Cuando llegas a este pico ves que hay

<v Speaker 2>uno más, ¿no? Siempre hay una nueva frontera. Otra cosa

<v Speaker 2>es que, digamos, en las profesiones... Yo soy muy de

<v Speaker 2>Star Trek, ahí me ha salido casi el moto de

<v Speaker 2>Star Trek. Pero una cuestión es, digamos, las profesiones más

<v Speaker 2>normales del día a día, de la persona media y demás,

<v Speaker 2>y cómo se van a transformar, que creo que con

<v Speaker 2>la inteligencia artificial en muchos casos se van a transformar.

<v Speaker 2>Y otras cosas son las profesiones o el conocimiento y

<v Speaker 2>cómo ese conocimiento se va a empaquetar de una manera

<v Speaker 2>que sea útil. Y a mí me gusta mucho abogar

<v Speaker 2>por un conocimiento mucho más multidisciplinar. Sí que es cierto

<v Speaker 2>que hay una ventaja en la especialización, pero creo que

<v Speaker 2>hemos llegado a un grado de especialización que te hace

<v Speaker 2>perder parte de enriquecerte de otras disciplinas que sobre todo

<v Speaker 2>en el mundo de la inteligencia artificial son importantísimas.

<v Speaker 3>Claro, de hecho estaba pensando hace un rato que en

<v Speaker 3>tu trabajo cuando dices, yo no estoy trabajando en esto,

<v Speaker 3>esa no es mi investigación, pero en la compañía en

<v Speaker 3>la que estoy hay equipos trabajando en eso, al final

<v Speaker 3>me imagino a Google como un enorme cerebro con un

<v Speaker 3>montón de divisiones que tendrán que conectarse en algún momento

<v Speaker 3>casi que con redes neuronales, pero laborales, estoy diciendo algo...

<v Speaker 2>No, yo creo que las metáforas muchas veces ayudan a

<v Speaker 2>uno a interpretar el mundo y no es una mala metáfora.

<v Speaker 2>Lo que sí hay que entender es que cada grupo

<v Speaker 2>de investigación, digamos, tiene unos ciertos incentivos que a veces

<v Speaker 2>varían en función de la curiosidad de sus miembros. Por ejemplo,

<v Speaker 2>dentro de Google Research tenemos la ventaja de poder investigar

<v Speaker 2>cosas que son por puro conocimiento, por alcanzar la siguiente frontera,

<v Speaker 2>Y también cosas que son problemas graves a los que

<v Speaker 2>se enfrenta el mundo, pero que no tienen necesariamente una

<v Speaker 2>estrategia de monetización y en consecuencia no van a convertirse

<v Speaker 2>nunca en un producto que se vaya a vender o

<v Speaker 2>que vaya a generar ingresos. Claro

<v Speaker 3>no es un producto comercial corporativo.

<v Speaker 2>Correcto. Y también puedes centrarte en cosas que pueden ser

<v Speaker 2>la siguiente generación de productos y servicios que tengan un

<v Speaker 2>impacto brutal en el mercado. Entonces, en función de por

<v Speaker 2>dónde vayan tus intereses, en función de lo que a

<v Speaker 2>ti te inspire curiosidad, tienes toda una gama de opciones

<v Speaker 2>y afortunadamente en una empresa como Google las puedes seguir.

<v Speaker 3>Hace unos años... Hace... No sé... Diez años atrás... Uno... Pensaba... Ah, mira...

<v Speaker 3>Se ganaron un Oscar... En esta película... Y luego de repente...

<v Speaker 3>Se ganaron un Oscar... Pero ya no es un estudio

<v Speaker 3>de películas... Sino que es una productora de streaming... Entonces...

<v Speaker 3>Se empezaron a ganar los Oscars... Y los Emmys... Netflix...

<v Speaker 3>Amazon Prime... HBO... Y ahora... 2024... Alfa Fold, que es

<v Speaker 2>una

<v Speaker 3>empresa, no sé, subsidiaria se diría.

<v Speaker 2>Alfa Fold es una herramienta, no es una empresa

<v Speaker 3>Correcto. Pero hace parte de DeepMind, que sí sería una...

<v Speaker 2>DeepMind era una empresa de Alphabet, pero ya es parte

<v Speaker 2>de Google. Ahora es Google DeepMind.

<v Speaker 3>Pero un departamento separado,¿ cómo se dice? ¿Departamento?

<v Speaker 2>Sí, un departamento, una parte de la organización, un equipo,

<v Speaker 2>como quieras.

<v Speaker 3>Y si ellos se ganan, bueno, en cabeza de al

<v Speaker 3>menos dos personas, se ganan un premio Nobel. Ya dice uno, espera,

<v Speaker 3>no son solo los Oscar que van a tecnologías. El

<v Speaker 3>premio Nobel para la inteligencia artificial, premio de química y

<v Speaker 3>el de física también. Y hay una polémica allí con

<v Speaker 3>la de física que no sé si podamos tratar. Y

<v Speaker 3>es como una persona que trabaja en... Se cayó

<v Speaker 2>la

<v Speaker 3>grabadora de vaca. No importa. La volvemos a colocar. Perfecto.

<v Speaker 3>Y aquí

<v Speaker 2>no ha pasado nada

<v Speaker 3>No se cayó nada. Del suelo no pasa.¿ Cómo ven

<v Speaker 3>desde Google adentro eso de ganar premios? Y de que

<v Speaker 3>uno de esos premios haya ido a una persona que

<v Speaker 3>ya no está en Google.

<v Speaker 2>Yo creo que a Google, como a todo el mundo

<v Speaker 2>en la humanidad completa, nos gusta a todos ganar premios.

<v Speaker 2>Yo no creo que haya mucha contradicción ahí. Yo creo

<v Speaker 2>que Jeff Hinton se ha llevado muchísimos años trabajando dentro

<v Speaker 2>de Google, es uno de los padres de la inteligencia artificial,

<v Speaker 2>y que le hayan reconocido con un Nobel, independientemente de

<v Speaker 2>que luego uno esté de acuerdo o no con todo

<v Speaker 2>lo que diga, Es fantástico. Yo personalmente creo que ha

<v Speaker 2>habido además una felicitación oficial por parte de, si no

<v Speaker 2>de Google, pues de Sundar y de mucha gente. Yo

<v Speaker 2>creo que el hecho de que premios Nobel se hayan

<v Speaker 2>ido a la guía ha sido bonito. Para todos, ¿no?

<v Speaker 2>Y todos conectados con Google, por supuesto. Todos estamos súper

<v Speaker 2>orgullosos del premio que ha ido a Demis y a

<v Speaker 2>los Googlers que han estado involucrados en Alphafold. Creo yo

<v Speaker 2>personalmente siempre hablo de Alphafold. Yo personalmente no tengo nada

<v Speaker 2>que ver, no es parte de mi investigación, no he

<v Speaker 2>contribuido con nada, no me quiero llevar nada de que aclararlo,

<v Speaker 2>pero me fascina el impacto que las distintas versiones de

<v Speaker 2>Alphafold está teniendo y va a tener. Y siempre lo

<v Speaker 2>menciono porque es un ejemplo clarísimo de cómo aplicando la

<v Speaker 2>inteligencia artificial puedes avanzar milenios en investigación, puedes ahorrarnos tiempo,

<v Speaker 2>empoderas a otros campos del saber y la ciencia para

<v Speaker 2>hacer cosas que ni siquiera podías imaginar, que sobrepasan tu

<v Speaker 2>propia imaginación. Entonces, el reconocer eso a nivel de los

<v Speaker 2>Nobel me parece lo justo, necesario, precioso y ojalá le

<v Speaker 2>den muchos más premios y ojalá haya muchos más premios

<v Speaker 2>relacionados en todos los campos del saber y la ciencia

<v Speaker 2>donde la inteligencia artificial haya tenido Algo que ver, haya

<v Speaker 2>contribuido a facilitar algo, hacerlo más rápido, más bonito, más

<v Speaker 2>competente o más algo en cualquier dirección.

<v Speaker 3>Proyectando eso hacia adelante y educación, que hemos hablado varias

<v Speaker 3>veces de eso. Si antes las universidades, bueno, los académicos

<v Speaker 3>se ganaban los premios Nobel,¿ el próximo año habrá más

<v Speaker 3>para Google o para empresas de tecnología?¿ Qué va a

<v Speaker 3>pasar con las universidades?¿ La investigación va a estar entonces

<v Speaker 3>en un nuevo campo? No sé.

<v Speaker 2>Yo creo que es importante que nutramos a las universidades

<v Speaker 2>tanto de recursos como de capital intelectual para que sigan

<v Speaker 2>siendo generadoras de más capital intelectual. O sea, hay que

<v Speaker 2>formar a la gente, hay que formar a las nuevas

<v Speaker 2>generaciones y esa formación la reciben a lo largo de

<v Speaker 2>toda su educación, pero la formación más especializada la hacen

<v Speaker 2>normalmente en la universidad. Sí que es cierto que con

<v Speaker 2>los avances que estamos teniendo, con las nuevas herramientas, la

<v Speaker 2>universidad va a evolucionar. Entonces la universidad dentro de 5 o 10

<v Speaker 2>años posiblemente no sea igual que es ahora. La investigación

<v Speaker 2>a nivel académico posiblemente no sea igual que ahora, pero

<v Speaker 2>que tiene que haber algo cambiando. similar a lo que

<v Speaker 2>hay ahora, incluso con un formato nuevo, con un formato

<v Speaker 2>algo distinto, eso creo que es indiscutible. Creo que la

<v Speaker 2>función social e investigadora que juegan las universidades y los

<v Speaker 2>centros de investigación dentro de esas universidades son importantísimos. Eso

<v Speaker 2>no es algo que vaya a desaparecer o debiera desaparecer.

<v Speaker 3>Pero bueno, están las colaboraciones porque además los presupuestos como

<v Speaker 3>que funcionan de fuentes diferentes y quizás si logramos sumar

<v Speaker 3>los presupuestos de la educación y los presupuestos corporativos basados

<v Speaker 3>en líneas de negocio que además pueden tener una responsabilidad

<v Speaker 3>en el crecimiento del conocimiento, pues deberíamos progresar como humanidad muchísimo.

<v Speaker 2>Yo creo que ya hay programas, programas que combinan los

<v Speaker 2>intereses corporativos con los académicos. Como ya te decía antes,

<v Speaker 2>dentro de Google tenemos muchos programas que son puramente de

<v Speaker 2>investigación y otros que son más cercanos a lo que

<v Speaker 2>son productos y servicios, la investigación fundamental y la investigación aplicada.

<v Speaker 2>Yo creo que es necesario que se colabore pero no

<v Speaker 2>necesariamente que se mezclen y se conviertan en uno solo.

<v Speaker 2>Los intereses del mundo académico son distintos de los intereses

<v Speaker 2>del mundo corporativo incluso si en muchas ocasiones se solapan

<v Speaker 2>y se aunan. Entonces encontrar esas sinergias es importante pero

<v Speaker 2>también es importante proteger la parte académica de la investigación

<v Speaker 2>fundamental por la búsqueda infinita del conocimiento y la curiosidad humana,

<v Speaker 2>una parte mucho más fundamental, mucho más académica, separada, incluso

<v Speaker 2>cuando conoces a las personas que se dedican a un

<v Speaker 2>mundo y otro tienen una personalidad distinta, tienen una forma

<v Speaker 2>de ver el mundo algunas veces también diferente y creo

<v Speaker 2>que en esa riqueza intelectual está el futuro de la humanidad.

<v Speaker 3>Hay algo que crees que debamos añadir?¿ Algo que te

<v Speaker 3>gustaría que quedara grabado y que no hemos tocado?

<v Speaker 2>A mí lo que me gusta es transmitir un cierto

<v Speaker 2>nivel de emoción, de excitación. Siempre hablo de que estamos

<v Speaker 2>viviendo un nuevo renacimiento intelectual, una nueva revolución que está

<v Speaker 2>llena de oportunidades. Sí que es cierto que hay riesgos

<v Speaker 2>asociados y que hay que hacerlo de una manera responsable

<v Speaker 2>y que es mejor hacerlo bien que hacerlo rápido, que

<v Speaker 2>es lo que aboga siempre Google. Pero creo que es

<v Speaker 2>necesario imprimir esa curiosidad, esa necesidad de decir, están pasando

<v Speaker 2>cosas tan emocionantes en nuestra vida y vamos a ver

<v Speaker 2>tantas cosas nuevas con la aplicación y la implementación de

<v Speaker 2>la IA a todos los campos de saber y la ciencia.

<v Speaker 2>Estamos viviendo un momento privilegiado de la historia de la humanidad.

<v Speaker 2>Y me gustaría transmitir de alguna manera esa emoción, pues

<v Speaker 2>no solamente a los jóvenes que están ahora pensando en

<v Speaker 2>qué van a hacer, cómo van a estudiar, qué estudiar

<v Speaker 2>y en qué voy a trabajar y todo eso, sino

<v Speaker 2>que abracen de alguna manera la oportunidad, que vayan navegando

<v Speaker 2>un mundo cambiante. Decía Stephen Hawking que la inteligencia es

<v Speaker 2>la habilidad de adaptarse a los cambios. Y me parece

<v Speaker 2>una forma muy bonita de verlo porque estamos cambiando todo

<v Speaker 2>de una manera tan rápida que verdaderamente esa inteligencia natural

<v Speaker 2>que tenemos va a ser navegar, aprovechar estas oportunidades, ser

<v Speaker 2>parte de ese cambio, lanzarse a la piscina y contribuir.

<v Speaker 2>Y sobre todo, como decíamos antes, también desde el mundo hispano.

<v Speaker 2>Ahí tiene que haber todo una diversidad, una inclusión, perspectivas

<v Speaker 2>tanto culturales como lingüísticas y demás. Entonces, si hay algo

<v Speaker 2>que subrayaría es esa emoción, esa ilusión, esa curiosidad, esa

<v Speaker 2>oportunidad de lanzarse y ser parte de este nuevo ecosistema

<v Speaker 2>de inteligencia artificial que potencialmente pudiera crear una sociedad mejor,

<v Speaker 2>más humana. Más justa y más casi como Star

<v Speaker 3>Trek. De hecho

<v Speaker 3>cuando lleguemos a la época del universo de Star Trek,

<v Speaker 3>si ahora recordamos a Darwin, a Newton, a Leonardo, cuando

<v Speaker 3>esté navegando el Enterprise,¿ a quién recordarán de nuestra época?

<v Speaker 2>Hombre, yo creo que tenemos muchos personajes que están cambiando

<v Speaker 2>la forma para bien, para mal, o ya sabemos para qué,

<v Speaker 2>pero en definitiva estos premios Nobel están resaltando precisamente quienes

<v Speaker 2>han hecho investigación fundamental que ha tenido impacto. pero hay

<v Speaker 2>ahora mismo mucha gente importantísima en el mundo, no solamente

<v Speaker 2>de la inteligencia artificial, sino en el mundo de la cultura,

<v Speaker 2>en el mundo de los negocios, a nivel gubernamental, que

<v Speaker 2>apoyen o no apoyen estas tecnologías. Y yo creo que

<v Speaker 2>la historia es la que dirá cómo quedan retratadas esas personas.

<v Speaker 2>Yo creo que como científicos todos vamos a quedar bien,

<v Speaker 2>porque al final tú vas buscando engrandecer a la humanidad

<v Speaker 2>en una dirección u otra. Tendrás razón o no tendrás razón,

<v Speaker 2>pero lo haces de una manera genuina. Y el resto

<v Speaker 2>de personajes, en función de las decisiones que tomen y

<v Speaker 2>lo que apoyen, quedarán retratados de una manera u otra.

<v Speaker 2>Yo espero que en Google que lo hemos retratado súper

<v Speaker 2>bien porque estamos intentando hacerlo muy bien y es posible

<v Speaker 2>que no sea perfecto, pero desde luego lo estamos intentando.