So, I lead a team at Google that works on machine intelligence; in other words, the engineering discipline of making computers and devices able to do some of the things that brains do. And this makes us interested in real brains and neuroscience as well, and especially interested in the things that our brains do that are still far superior to the performance of computers.
Coordino un equipo de Google que trabaja en inteligencia artificial; es decir, en la disciplina de ingeniería para fabricar computadoras y dispositivos capaces de hacer algunas cosas que hacen los cerebros. Y esto hace que nos interese mucho el cerebro real, la neurociencia y, especialmente, nos interesan las cosas que hace nuestro cerebro que todavía son muy superiores al rendimiento de las computadoras.
Historically, one of those areas has been perception, the process by which things out there in the world -- sounds and images -- can turn into concepts in the mind. This is essential for our own brains, and it's also pretty useful on a computer. The machine perception algorithms, for example, that our team makes, are what enable your pictures on Google Photos to become searchable, based on what's in them. The flip side of perception is creativity: turning a concept into something out there into the world. So over the past year, our work on machine perception has also unexpectedly connected with the world of machine creativity and machine art.
Históricamente, una de esas áreas ha sido la percepción, el proceso por el cual las cosas que hay en el mundo, sonidos e imágenes, pueden convertirse en conceptos en la mente. Esto es esencial para nuestro propio cerebro, y también es muy útil en una máquina. Nuestro equipo hace algoritmos de percepción computacional que permiten encontrar imágenes en Google en función de lo que hay en ellas. La otra cara de la percepción es la creatividad: convertir un concepto en algo que hay en el mundo. Así que en el último año, nuestro trabajo en percepción computacional ha conectado de forma inesperada con el mundo de la creatividad y el arte computacionales.
I think Michelangelo had a penetrating insight into to this dual relationship between perception and creativity. This is a famous quote of his: "Every block of stone has a statue inside of it, and the job of the sculptor is to discover it." So I think that what Michelangelo was getting at is that we create by perceiving, and that perception itself is an act of imagination and is the stuff of creativity.
Creo que Miguel Ángel tenía una visión aguda en esta doble relación entre la percepción y la creatividad. Esta es una de sus célebres citas: "Cada bloque de piedra tiene una estatua en su interior, y el trabajo del escultor es descubrirla". Pienso que Miguel Ángel quería decir que creamos al percibir, y que la propia percepción es un acto de imaginación y es la materia de la creatividad.
The organ that does all the thinking and perceiving and imagining, of course, is the brain. And I'd like to begin with a brief bit of history about what we know about brains. Because unlike, say, the heart or the intestines, you really can't say very much about a brain by just looking at it, at least with the naked eye. The early anatomists who looked at brains gave the superficial structures of this thing all kinds of fanciful names, like hippocampus, meaning "little shrimp." But of course that sort of thing doesn't tell us very much about what's actually going on inside.
El órgano que crea todo el pensamiento, la percepción y la imaginación, por supuesto, es el cerebro. Y me gustaría empezar con un poquito de historia sobre lo que sabemos del cerebro. Porque a diferencia de, por ejemplo, el corazón o los intestinos, realmente no se puede decir mucho de un cerebro con solo mirarlo, al menos a simple vista. Los primeros anatomistas que exploraron cerebros dieron a las estructuras superficiales de esta cosa todo tipo de nombres de fantasía, como hipocampo, que significa "pequeño camarón". Pero, por supuesto, eso no nos dice mucho de lo que realmente sucede en el interior.
The first person who, I think, really developed some kind of insight into what was going on in the brain was the great Spanish neuroanatomist, Santiago Ramón y Cajal, in the 19th century, who used microscopy and special stains that could selectively fill in or render in very high contrast the individual cells in the brain, in order to start to understand their morphologies. And these are the kinds of drawings that he made of neurons in the 19th century.
La primera persona que, creo, desarrolló una visión de lo que ocurría en el cerebro fue el gran neuroanatomista español, Santiago Ramón y Cajal, en el siglo XIX, que usó la microscopía y tinciones especiales para poder marcar selectivamente en un contraste muy alto las células individuales en el cerebro, para empezar a entender sus morfologías. Y estos son los tipos de dibujos que hizo de las neuronas en el siglo XIX.
This is from a bird brain. And you see this incredible variety of different sorts of cells, even the cellular theory itself was quite new at this point. And these structures, these cells that have these arborizations, these branches that can go very, very long distances -- this was very novel at the time. They're reminiscent, of course, of wires. That might have been obvious to some people in the 19th century; the revolutions of wiring and electricity were just getting underway. But in many ways, these microanatomical drawings of Ramón y Cajal's, like this one, they're still in some ways unsurpassed.
Esto es de un cerebro de un pájaro. Y ya ven esta increíble variedad de diferentes tipos de células, incluso la propia teoría celular era bastante nueva en este momento. Y estas estructuras, estas células que tienen estas arborizaciones, estas ramas que pueden alcanzar muy largas distancias, esto era muy novedoso en esa época. Nos recuerdan, por supuesto, a los cables. Eso podría haber sido obvio para algunos en el siglo XIX; las revoluciones del cableado y de la electricidad se estaban iniciando. Pero en muchos sentidos, los dibujos de microanatomía de Ramón y Cajal, como éste, todavía son, en cierto modo, insuperables.
We're still more than a century later, trying to finish the job that Ramón y Cajal started. These are raw data from our collaborators at the Max Planck Institute of Neuroscience. And what our collaborators have done is to image little pieces of brain tissue. The entire sample here is about one cubic millimeter in size, and I'm showing you a very, very small piece of it here. That bar on the left is about one micron. The structures you see are mitochondria that are the size of bacteria. And these are consecutive slices through this very, very tiny block of tissue. Just for comparison's sake, the diameter of an average strand of hair is about 100 microns. So we're looking at something much, much smaller than a single strand of hair.
Un siglo más tarde todavía tratamos de terminar el trabajo que empezó Ramón y Cajal. Estos son los datos brutos de nuestros colaboradores del Instituto Max Planck de Neurociencia. Nuestros colaboradores han tomado imágenes de trozos de tejido cerebral. La muestra completa aquí es de 1 mm cúbico de tamaño, y les estoy mostrando un trozo muy pequeño. Esa barra de la izquierda es de aproximadamente una micra. Las estructuras visibles son las mitocondrias del tamaño de las bacterias. Y estos son cortes consecutivos de este diminuto bloque de tejido. solo a efectos de comparación, el diámetro de una hebra promedio de pelo es de unas 100 micras. Así que vemos algo mucho, mucho más pequeño que una sola hebra de cabello.
And from these kinds of serial electron microscopy slices, one can start to make reconstructions in 3D of neurons that look like these. So these are sort of in the same style as Ramón y Cajal. Only a few neurons lit up, because otherwise we wouldn't be able to see anything here. It would be so crowded, so full of structure, of wiring all connecting one neuron to another.
Y a partir de este tipo de rebanadas de microscopía electrónica de serie, se pueden hacer reconstrucciones en 3D de las neuronas con este aspecto. Son casi del mismo estilo que las de Ramón y Cajal. Solo se iluminaron unas pocas neuronas, porque, de lo contrario, no se podría ver nada aquí. Estaría tan lleno, tan pleno de estructuras, de cableado de todas las neuronas conectadas una a otra.
So Ramón y Cajal was a little bit ahead of his time, and progress on understanding the brain proceeded slowly over the next few decades. But we knew that neurons used electricity, and by World War II, our technology was advanced enough to start doing real electrical experiments on live neurons to better understand how they worked. This was the very same time when computers were being invented, very much based on the idea of modeling the brain -- of "intelligent machinery," as Alan Turing called it, one of the fathers of computer science.
Así Ramón y Cajal se adelantó un poco a su tiempo, y al progreso en la comprensión del cerebro avanzando lentamente a lo largo de las siguientes décadas. Pero sabíamos que las neuronas usan electricidad y por la Segunda Guerra Mundial, la tecnología avanzó lo suficiente como para empezar a hacer experimentos eléctricos reales con neuronas vivas para comprender mejor cómo funcionaban. En ese mismo momento se desarrollaban las computadoras con la idea de modelar el cerebro, de "máquinas inteligentes", como decía Alan Turing, uno de los padres de la informática.
Warren McCulloch and Walter Pitts looked at Ramón y Cajal's drawing of visual cortex, which I'm showing here. This is the cortex that processes imagery that comes from the eye. And for them, this looked like a circuit diagram. So there are a lot of details in McCulloch and Pitts's circuit diagram that are not quite right. But this basic idea that visual cortex works like a series of computational elements that pass information one to the next in a cascade, is essentially correct.
Warren McCulloch y Walter Pitts miraron el dibujo de Ramón y Cajal de la corteza visual, que muestro aquí. Esta es la corteza que procesa las imágenes que provienen del ojo. Y para ellos, esto parecía un diagrama de circuito. Y hay gran cantidad de detalles en el diagrama de circuito de McCulloch y Pitts que no están del todo bien. Pero esta idea básica de que la corteza visual funciona como una serie de elementos computacionales que pasan una información de uno al siguiente en cascada, es esencialmente correcta.
Let's talk for a moment about what a model for processing visual information would need to do. The basic task of perception is to take an image like this one and say, "That's a bird," which is a very simple thing for us to do with our brains. But you should all understand that for a computer, this was pretty much impossible just a few years ago. The classical computing paradigm is not one in which this task is easy to do.
Hablemos por un momento de lo que tendría que hacer un modelo para procesar la información visual. La tarea básica de la percepción es tomar una imagen como esta y decir: "Eso es un pájaro" que es algo muy simple de ver con nuestro cerebro. Pero todos Uds. deben entender que para una computadora esto era prácticamente imposible hace pocos años. Con el paradigma de la computación clásica esta tarea no es fácil de hacer.
So what's going on between the pixels, between the image of the bird and the word "bird," is essentially a set of neurons connected to each other in a neural network, as I'm diagramming here. This neural network could be biological, inside our visual cortices, or, nowadays, we start to have the capability to model such neural networks on the computer. And I'll show you what that actually looks like.
Entonces lo que pasa entre los píxeles, entre la imagen del ave y la palabra "pájaro" es esencialmente un conjunto de neuronas conectadas entre sí en una red neuronal, como la que diagramo aquí. Esta red neuronal podría ser biológica, en nuestras cortezas visuales, o, en la actualidad, podemos modelar este tipo de redes neuronales en la computadora. Y mostraré qué aspecto tienen.
So the pixels you can think about as a first layer of neurons, and that's, in fact, how it works in the eye -- that's the neurons in the retina. And those feed forward into one layer after another layer, after another layer of neurons, all connected by synapses of different weights. The behavior of this network is characterized by the strengths of all of those synapses. Those characterize the computational properties of this network. And at the end of the day, you have a neuron or a small group of neurons that light up, saying, "bird."
Así que los píxeles se puede pensar como una primera capa de neuronas, y así es, de hecho, como funciona el ojo, eso son las neuronas de la retina. Y después avanzan de una capa a la otra, y luego a otra capa de neuronas, todas conectadas por sinapsis de diferentes pesos. El comportamiento de esta red se caracteriza por las fortalezas de todas esas sinapsis. Estas caracterizan las propiedades computacionales de esta red. Y al final una neurona o un pequeño grupo de neuronas da la luz, diciendo, "pájaro".
Now I'm going to represent those three things -- the input pixels and the synapses in the neural network, and bird, the output -- by three variables: x, w and y. There are maybe a million or so x's -- a million pixels in that image. There are billions or trillions of w's, which represent the weights of all these synapses in the neural network. And there's a very small number of y's, of outputs that that network has. "Bird" is only four letters, right? So let's pretend that this is just a simple formula, x "x" w = y. I'm putting the times in scare quotes because what's really going on there, of course, is a very complicated series of mathematical operations.
Ahora voy a representar esas tres cosas: los píxeles de entrada, las sinapsis en la red neuronal, y el pájaro, la salida, con tres variables: X, W e Y. Hay tal vez un millón o más de X, un millón de píxeles en la imagen. Hay miles de millones o billones de W, que representan los pesos de todas estas sinapsis en la red neuronal. Y hay un número muy pequeño de Y, de salidas que tiene esa red. "Pájaro" son solo seis letras, ¿verdad? Así que vamos a suponer que esto es solo una fórmula simple, X "x" W = Y. Pongo la multiplicación entre comillas porque lo que realmente pasa allí, por supuesto, es una serie muy complicada de operaciones matemáticas.
That's one equation. There are three variables. And we all know that if you have one equation, you can solve one variable by knowing the other two things. So the problem of inference, that is, figuring out that the picture of a bird is a bird, is this one: it's where y is the unknown and w and x are known. You know the neural network, you know the pixels. As you can see, that's actually a relatively straightforward problem. You multiply two times three and you're done. I'll show you an artificial neural network that we've built recently, doing exactly that.
Esa es una ecuación. Hay tres variables. Y todos sabemos que si uno tiene una ecuación, puede resolver una variable conociendo las otras dos. Así que el problema de la inferencia, es decir, averiguar que la imagen de un pájaro es un pájaro, es este: Y es la desconocida y W y X las conocidas. Se conoce la red neuronal, y también los píxeles. Como se puede ver, en realidad, es un problema relativamente sencillo. Se multiplica dos veces tres y ya está. Les voy a mostrar una red neuronal artificial que hemos construido recientemente, haciendo exactamente eso.
This is running in real time on a mobile phone, and that's, of course, amazing in its own right, that mobile phones can do so many billions and trillions of operations per second. What you're looking at is a phone looking at one after another picture of a bird, and actually not only saying, "Yes, it's a bird," but identifying the species of bird with a network of this sort. So in that picture, the x and the w are known, and the y is the unknown. I'm glossing over the very difficult part, of course, which is how on earth do we figure out the w, the brain that can do such a thing? How would we ever learn such a model?
Esto se ejecuta en tiempo real en un teléfono móvil, y eso es, por supuesto, sorprendente en sí mismo, que los teléfonos móviles puedan hacer tantos millones y billones de operaciones por segundo. Lo que ven es un teléfono que analiza imágenes de un pájaro una tras otra. Y, de hecho, no solo dice: "Sí, es un pájaro" sino que identifica las especies de pájaros con una red de este tipo. Así que en ese cuadro, la X y la W son conocidas, y la Y es la desconocida. Estoy pasando por alto la parte más difícil, por supuesto, que es cómo demonios podemos averiguar la W, cómo puede el cerebro hacerlo. ¿Cómo podríamos llegar a aprender un modelo de este tipo?
So this process of learning, of solving for w, if we were doing this with the simple equation in which we think about these as numbers, we know exactly how to do that: 6 = 2 x w, well, we divide by two and we're done. The problem is with this operator. So, division -- we've used division because it's the inverse to multiplication, but as I've just said, the multiplication is a bit of a lie here. This is a very, very complicated, very non-linear operation; it has no inverse. So we have to figure out a way to solve the equation without a division operator. And the way to do that is fairly straightforward. You just say, let's play a little algebra trick, and move the six over to the right-hand side of the equation. Now, we're still using multiplication. And that zero -- let's think about it as an error. In other words, if we've solved for w the right way, then the error will be zero. And if we haven't gotten it quite right, the error will be greater than zero.
Este proceso de aprendizaje de despejar W, si lo hacemos con una simple ecuación en la que pensamos en ellos como números, sabemos exactamente cómo hacer eso: 6 = 2 x W, así, se divide por dos y ya está. El problema estriba en este operador. Por lo tanto, la división, hemos usado la división por ser la inversa de la multiplicación, pero, como acabo de decir, la multiplicación tiene algo de mentira aquí. Esta es una operación muy complicada, nada lineal; que no tiene inversa. Así que tenemos que encontrar una manera de resolver la ecuación sin un operador de división. Y la manera de hacerlo es bastante sencilla. Vamos a aplicar un pequeño truco de álgebra, y a mover el 6 hacia el lado derecho de la ecuación. Ahora, todavía usamos la multiplicación. Y el cero... pensémoslo como un error. Es decir, si hemos resuelto la W de la manera correcta, luego el error será el cero. Y si no lo hacemos del todo bien, el error será mayor que cero.
So now we can just take guesses to minimize the error, and that's the sort of thing computers are very good at. So you've taken an initial guess: what if w = 0? Well, then the error is 6. What if w = 1? The error is 4. And then the computer can sort of play Marco Polo, and drive down the error close to zero. As it does that, it's getting successive approximations to w. Typically, it never quite gets there, but after about a dozen steps, we're up to w = 2.999, which is close enough. And this is the learning process.
Así que ahora solo podemos hacer conjeturas para minimizar el error, y en eso las computadoras son muy buenas. Así que ya hemos hecho una aproximación inicial: ¿Y si W = 0? Entonces el error es 6. ¿Qué pasa si W = 1? El error es 4. Y luego, la computadora puede correr una especie de Marco Polo, y reducir el error cercano a cero. A medida que lo hace, se logra aproximaciones sucesivas a W. Por lo general, nunca llega allí, pero tras una docena de pasos, estamos en W = 2.999, que es lo suficientemente aproximado. Y este es el proceso de aprendizaje.
So remember that what's been going on here is that we've been taking a lot of known x's and known y's and solving for the w in the middle through an iterative process. It's exactly the same way that we do our own learning. We have many, many images as babies and we get told, "This is a bird; this is not a bird." And over time, through iteration, we solve for w, we solve for those neural connections.
Así que recuerden que hemos tomado muchas X e Y conocidas para resolver la W por medio de un proceso iterativo. De la misma manera como lo hacemos en nuestro propio aprendizaje. Tenemos muchas, muchas imágenes de bebés y nos dicen: "Esto es un pájaro, esto no es un pájaro". Y con el tiempo, a través de iteración, resolvemos W, lo resolvemos para esas conexiones neuronales.
So now, we've held x and w fixed to solve for y; that's everyday, fast perception. We figure out how we can solve for w, that's learning, which is a lot harder, because we need to do error minimization, using a lot of training examples.
Así que ahora ya tenemos despejada la X, y la W para resolver Y; eso todos los días, percepción rápida. Entendemos cómo podemos resolver W, esto es aprendizaje, que es mucho más difícil, porque tenemos que minimizar errores, usando mucho ejemplos para el entrenamiento.
And about a year ago, Alex Mordvintsev, on our team, decided to experiment with what happens if we try solving for x, given a known w and a known y. In other words, you know that it's a bird, and you already have your neural network that you've trained on birds, but what is the picture of a bird? It turns out that by using exactly the same error-minimization procedure, one can do that with the network trained to recognize birds, and the result turns out to be ... a picture of birds. So this is a picture of birds generated entirely by a neural network that was trained to recognize birds, just by solving for x rather than solving for y, and doing that iteratively.
Y hace un año, Alex Mordvintsev, de nuestro equipo, decidió experimentar qué sucede si intentamos resolver X, con una W e Y conocidas. En otras palabras, se sabe que es un pájaro, y se cuenta con una red neuronal entrenada en aves, pero ¿y la imagen de un pájaro? Usando el mismo procedimiento de minimización de errores, uno puede hacer eso con la red entrenada para reconocer aves, y el resultado es... una imagen de aves. Esta es una imagen de aves generada en su totalidad por una red neuronal entrenada para reconocer aves, simplemente resolviendo X, en lugar de resolver Y, haciéndolo de forma iterativa.
Here's another fun example. This was a work made by Mike Tyka in our group, which he calls "Animal Parade." It reminds me a little bit of William Kentridge's artworks, in which he makes sketches, rubs them out, makes sketches, rubs them out, and creates a movie this way. In this case, what Mike is doing is varying y over the space of different animals, in a network designed to recognize and distinguish different animals from each other. And you get this strange, Escher-like morph from one animal to another.
He aquí otro ejemplo divertido. Este fue un trabajo realizado por Mike Tyka en nuestro grupo, llamado "animal del desfile". Me recuerda algo a las obras de arte de William Kentridge, donde él hace bocetos, los borra, hace bocetos, los borra y crea una película de esta manera. En este caso, Mike varía Y sobre el espacio de diferentes animales, en una red diseñada para reconocer y distinguir animales diferentes unos de otros. Y se obtiene esta extraña metamorfosis de un animal a la Escher.
Here he and Alex together have tried reducing the y's to a space of only two dimensions, thereby making a map out of the space of all things recognized by this network. Doing this kind of synthesis or generation of imagery over that entire surface, varying y over the surface, you make a kind of map -- a visual map of all the things the network knows how to recognize. The animals are all here; "armadillo" is right in that spot.
Aquí él y Alex han intentado reducir las Y a un espacio de solo dos dimensiones, logrando un mapa fuera del espacio de todas las cosas reconocido por esta red. Realizar este tipo de síntesis o la generación de las imágenes sobre toda la superficie, variando Y sobre la superficie, se hace una especie de mapa, un mapa visual de todas las cosas que la red sabe reconocer. Los animales están todos aquí; el armadillo está justo aquí.
You can do this with other kinds of networks as well. This is a network designed to recognize faces, to distinguish one face from another. And here, we're putting in a y that says, "me," my own face parameters. And when this thing solves for x, it generates this rather crazy, kind of cubist, surreal, psychedelic picture of me from multiple points of view at once. The reason it looks like multiple points of view at once is because that network is designed to get rid of the ambiguity of a face being in one pose or another pose, being looked at with one kind of lighting, another kind of lighting. So when you do this sort of reconstruction, if you don't use some sort of guide image or guide statistics, then you'll get a sort of confusion of different points of view, because it's ambiguous. This is what happens if Alex uses his own face as a guide image during that optimization process to reconstruct my own face. So you can see it's not perfect. There's still quite a lot of work to do on how we optimize that optimization process. But you start to get something more like a coherent face, rendered using my own face as a guide.
Se puede hacer esto con otros tipos de redes. Esta es una red diseñada para reconocer caras, para distinguir una cara de otra. Y aquí ponemos en Y una que dice "yo", mis propios parámetros cara. Y cuando esto resuelve X, genera esta imagen de mí, alocada, tipo cubista, psicodélica, como un cuadro surrealista, desde múltiples puntos de vista a la vez. Aparecen múltiples puntos de vista a la vez porque la red está diseñada para descartar la ambigüedad de una cara en una postura u otra, con un tipo de luz, u otro. Al hacer este tipo de reconstrucción, si no se usa alguna imagen de guía o estadísticas de guía, entonces se obtiene una confusión de diferentes puntos de vista, porque es ambigua. Esto es lo que sucede si Alex usa su propia cara imagen como guía durante ese proceso de optimización para reconstruir mi propia cara. Así se puede ver que no es perfecto. Todavía hay mucho trabajo por hacer sobre cómo mejorar el proceso de optimización. Pero ya se empieza a ver algo más parecido a una cara coherente, usando mi propia cara como guía.
You don't have to start with a blank canvas or with white noise. When you're solving for x, you can begin with an x, that is itself already some other image. That's what this little demonstration is. This is a network that is designed to categorize all sorts of different objects -- man-made structures, animals ... Here we're starting with just a picture of clouds, and as we optimize, basically, this network is figuring out what it sees in the clouds. And the more time you spend looking at this, the more things you also will see in the clouds. You could also use the face network to hallucinate into this, and you get some pretty crazy stuff.
No tiene que comenzar con un lienzo en blanco o con ruido blanco. Cuando se está resolviendo X, se puede comenzar con una X, que en sí es ya una imagen. En eso consiste esta pequeña demostración. Esta es una red diseñada para categorizar todo objeto, estructuras hechas por humanos, animales... Aquí empezamos con una imagen de las nubes, y la optimizamos, básicamente, esta red averigua qué se ve en las nubes. Y cuanto más tiempo uno pasa mirando, más cosas también se verán en las nubes. También es posible usar la red para alucinar, obteniendo cosas bastante locas.
(Laughter)
(Risas)
Or, Mike has done some other experiments in which he takes that cloud image, hallucinates, zooms, hallucinates, zooms hallucinates, zooms. And in this way, you can get a sort of fugue state of the network, I suppose, or a sort of free association, in which the network is eating its own tail. So every image is now the basis for, "What do I think I see next? What do I think I see next? What do I think I see next?"
O, Mike ha hecho otros experimentos donde se detiene la imagen de la nube, la alucina, la amplía, la alucina, la amplía... Y de esta manera, se obtiene una especie de estado de fuga de la red, supongo, o una especie de asociación libre, en el que la red se come su propia cola. Así que cada imagen es ahora la base para "¿Qué pienso que veré ahora? ¿Qué pienso que veré ahora? ¿Qué pienso que veré ahora?"
I showed this for the first time in public to a group at a lecture in Seattle called "Higher Education" -- this was right after marijuana was legalized.
Mostré esto por primera vez en público a un grupo en una conferencia en Seattle llamada "Educación Superior", esto fue justo después de que la marihuana fuera legalizada.
(Laughter)
(Risas)
So I'd like to finish up quickly by just noting that this technology is not constrained. I've shown you purely visual examples because they're really fun to look at. It's not a purely visual technology. Our artist collaborator, Ross Goodwin, has done experiments involving a camera that takes a picture, and then a computer in his backpack writes a poem using neural networks, based on the contents of the image. And that poetry neural network has been trained on a large corpus of 20th-century poetry. And the poetry is, you know, I think, kind of not bad, actually.
Así que me gustaría terminar rápidamente con solo señalar que esta tecnología no está limitada. He mostrado ejemplos puramente visuales porque son muy divertidos. Pero no es una tecnología puramente visual. Nuestro artista colaborador, Ross Goodwin, tiene experimentos que implican a una cámara tomando una foto, y luego una computadora en su mochila, escribe un poema usando redes neuronales, basado en el contenido de la imagen. Y que la red neuronal de poesía ha sido entrenada en un gran corpus de poesía del siglo XX. Y la poesía es, ya saben, creo que no está tan mal, en realidad.
(Laughter)
(Risas)
In closing, I think that per Michelangelo, I think he was right; perception and creativity are very intimately connected. What we've just seen are neural networks that are entirely trained to discriminate, or to recognize different things in the world, able to be run in reverse, to generate. One of the things that suggests to me is not only that Michelangelo really did see the sculpture in the blocks of stone, but that any creature, any being, any alien that is able to do perceptual acts of that sort is also able to create because it's exactly the same machinery that's used in both cases.
Para concluir, creo que Miguel Ángel tenía razón; la percepción y la creatividad están conectadas muy íntimamente. Acabamos de ver redes neuronales totalmente capacitadas para discriminar, o para reconocer cosas diferentes en el mundo, que pueden ejecutarse a la inversa, para generar nuevas cosas. Algo que me sugiere esto no es solo que Miguel Ángel realmente vio la escultura en los bloques de piedra, sino que cualquier criatura, cualquier ser, cualquier alienígena que es capaz de percibir actos de ese tipo también es capaz de crear porque en ambos casos se usa la misma maquinaria.
Also, I think that perception and creativity are by no means uniquely human. We start to have computer models that can do exactly these sorts of things. And that ought to be unsurprising; the brain is computational.
Además, creo que la percepción y la creatividad no son absolutamente únicamente humanas. Ya tenemos modelos computacionales que pueden hacer exactamente estas cosas. Y que no debería ser sorprendente; el cerebro es computacional.
And finally, computing began as an exercise in designing intelligent machinery. It was very much modeled after the idea of how could we make machines intelligent. And we finally are starting to fulfill now some of the promises of those early pioneers, of Turing and von Neumann and McCulloch and Pitts. And I think that computing is not just about accounting or playing Candy Crush or something. From the beginning, we modeled them after our minds. And they give us both the ability to understand our own minds better and to extend them.
Y, finalmente, la computación empezó como un ejercicio de diseño de máquinas inteligentes. Fue modelada siguiendo la idea de cómo podríamos hacer máquinas inteligentes. Y, finalmente, se están empezando a cumplir algunas de las promesas de aquellos pioneros, como Turing, von Neumann McCulloch y Pitts. Y creo que la informática no es solo contabilidad o jugar al Candy Crush y esas cosas. Desde el principio, se diseñó siguiendo el modelo de nuestra mente. Y eso nos da la capacidad de comprender mejor nuestra propia mente y de ampliarla.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)