I'm going to talk a little bit about where technology's going. And often technology comes to us, we're surprised by what it brings. But there's actually a large aspect of technology that's much more predictable, and that's because technological systems of all sorts have leanings, they have urgencies, they have tendencies. And those tendencies are derived from the very nature of the physics, chemistry of wires and switches and electrons, and they will make reoccurring patterns again and again. And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
Les hablaré un poco de la dirección tecnológica actual. A menudo, las nuevas tendencias nos sorprenden, pero gran parte de ellas es mucho más predecible, y eso se debe a que los sistemas tecnológicos de todo tipo tienen ciertas directrices, necesidades y tendencias. Estas tendencias derivan de la naturaleza de la física, de la química de los cables, interruptores y electrones, que generan patrones recurrentes una y otra vez, patrones que producen estas tendencias;
You can almost think of it as sort of like gravity. Imagine raindrops falling into a valley. The actual path of a raindrop as it goes down the valley is unpredictable. We cannot see where it's going, but the general direction is very inevitable: it's downward. And so these baked-in tendencies and urgencies in technological systems give us a sense of where things are going at the large form. So in a large sense, I would say that telephones were inevitable, but the iPhone was not. The Internet was inevitable, but Twitter was not.
algo parecido a la gravedad. Imaginen unas gotas de agua que caen por una valle; el trayecto exacto de una gota al caer es impredecible, ya que no sabemos hacia dónde se dirige pero sí que sabemos su dirección: inevitablemente hacia abajo. Del mismo modo, estas tendencias y necesidades innatas a los sistemas tecnológicos nos dan una pista en cuanto a la dirección de las cosas. Por lo tanto, en general, yo diría que los teléfonos eran inevitables, pero no el iPhone. Internet también, pero no Twitter.
So we have many ongoing tendencies right now, and I think one of the chief among them is this tendency to make things smarter and smarter. I call it cognifying -- cognification -- also known as artificial intelligence, or AI. And I think that's going to be one of the most influential developments and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
En este momento, hay muchas tendencias emergentes y creo que una de las más importantes es la de hacer las cosas cada vez más inteligentes. Este proceso de "cognificación" es también conocido como inteligencia artificial o IA. Creo que esto será uno de los desarrollos o tendencias más influyentes en nuestra sociedad en los próximos 20 años.
So, of course, it's already here. We already have AI, and often it works in the background, in the back offices of hospitals, where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor. It's in legal offices, where it's used to go through legal evidence better than a human paralawyer. It's used to fly the plane that you came here with. Human pilots only flew it seven to eight minutes, the rest of the time the AI was driving. And of course, in Netflix and Amazon, it's in the background, making those recommendations. That's what we have today.
Bueno, de hecho ya está aquí. Ya tenemos IA y ya actúa entre bastidores: en los centros hospitalarios para emitir un diagnóstico más acertado que un humano en un resultado de rayos UVA, en los bufetes de abogados para examinar las pruebas forenses mejor que un humano. También para hacer volar el avión que han tomado para venir aquí. Un piloto humano solo tiene el control unos 7 u 8 minutos, y el resto del tiempo está autopilotado por IA. Desde luego que en Netflix y en Amazon hay un algoritmo que hace sugerencias. Contamos con esto hoy en día.
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it, with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion. But it's more than that. If you play a video game, you're playing against an AI. But recently, Google taught their AI to actually learn how to play video games. Again, teaching video games was already done, but learning how to play a video game is another step. That's artificial smartness. What we're doing is taking this artificial smartness and we're making it smarter and smarter.
Y tenemos el ejemplo que coloca a la IA por delante de nosotros: la victoria del AlphaGo contra el mejor campeón del mundo de go. Pero hay mucho más que esto. Al jugar con un videojuego juegas contra una IA. Pero recientemente, Google acaba de enseñar a su IA a aprender a jugar un videojuego. Enseñar a una máquina a jugar un videojuego no es algo nuevo, pero enseñarle a aprender a hacerlo es un paso más allá. Se denomina inteligencia artificial. Y esto hacemos: adoptamos esta inteligencia para hacerla cada vez más inteligente.
There are three aspects to this general trend that I think are underappreciated; I think we would understand AI a lot better if we understood these three things. I think these things also would help us embrace AI, because it's only by embracing it that we actually can steer it. We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
Hay tres aspectos de esta tendencia general que veo infravaloradas y creo que entenderíamos la IA mucho mejor si llegáramos a comprenderlos. Creo que estas cosas nos ayudarían también a adoptar la IA porque solo si la adoptamos podemos controlarla, controlar su desarrollo en detalle si adoptamos sus tendencias en general.
So let me talk about those three different aspects. The first one is: our own intelligence has a very poor understanding of what intelligence is. We tend to think of intelligence as a single dimension, that it's kind of like a note that gets louder and louder. It starts like with IQ measurement. It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse, and maybe there's more in a chimpanzee, and then maybe there's more in a stupid person, and then maybe an average person like myself, and then maybe a genius. And this single IQ intelligence is getting greater and greater. That's completely wrong. That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway. It's much more like a symphony of different notes, and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
Así que hablaré de estos tres aspectos. El primero es que la inteligencia humana comprende muy mal qué es la inteligencia. Pensamos en la inteligencia como en algo unidimensional, como en una nota que es cada vez más fuerte. Algo que empieza midiendo el cociente intelectual -- quizás el más bajo, como el de una rata o un ratón, seguido por el de un chimpancé y a lo mejor el de un tonto, luego quizá por el de una persona normal como yo, y luego por el CI de un genio -- y que este único cociente se vuelve cada vez más elevado. Esto es totalmente falso y no es lo que define la inteligencia, o por lo menos la inteligencia humana. La inteligencia es más bien una sinfonía con base en diversas notas donde cada una de estas notas se toca con un instrumento cognitivo.
There are many types of intelligences in our own minds. We have deductive reasoning, we have emotional intelligence, we have spatial intelligence; we have maybe 100 different types that are all grouped together, and they vary in different strengths with different people. And of course, if we go to animals, they also have another basket -- another symphony of different kinds of intelligences, and sometimes those same instruments are the same that we have. They can think in the same way, but they may have a different arrangement, and maybe they're higher in some cases than humans, like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal, so it can remember where it buried its nuts. But in other cases they may be lower.
Tenemos varios tipos de inteligencias: el razonamiento deductivo, la inteligencia emocional y la espacial; hay quizá 100 tipos diferentes de inteligencias, agrupadas, y cuya fuerza varía en función de cada individuo. Y si miramos en el reino animal, tienen otros tipos agrupados en otras sinfonías de diversas inteligencias, y a veces se tocan con la ayuda de los mismos instrumentos que usamos los humanos. Los animales pueden pensar de manera similar pero organizarse diferentemente; a veces más eficientemente que los humanos, como en el caso de la fenomenal memoria a largo plazo de la ardilla que le ayuda a recordar dónde enterró sus nueces,
When we go to make machines, we're going to engineer them in the same way, where we'll make some of those types of smartness much greater than ours, and many of them won't be anywhere near ours, because they're not needed. So we're going to take these things, these artificial clusters, and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs. We're going to make them very, very specific.
pero en otros casos, no tanto. Cuando hacemos máquinas, las diseñamos de la misma manera, dotando a algunas con tipos de inteligencia mucho más elevados que la nuestra, y muchas otras con tipos muy por debajo porque no les hace falta tal nivel. Así que tomaremos estas cosas, estos grupos artificiales, y le añadiremos más tipos de cognición artificial a nuestra IA. La haremos más y más específica.
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already; your GPS is smarter than you are in spatial navigation; Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory. And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking and we'll put them into, like, a car. The reason why we want to put them in a car so the car drives, is because it's not driving like a human. It's not thinking like us. That's the whole feature of it. It's not being distracted, it's not worrying about whether it left the stove on, or whether it should have majored in finance. It's just driving.
Por lo que su computador ya ofrece mejores resultados aritméticos, y el GPS es más listo en la navegación espacial; y Google, Bing, en la memoria a largo plazo. Una vez más, tomaremos estos diferentes tipos de pensamiento y los insertaremos en un auto, por ejemplo. La razón por la que queremos añadirlos en la conducción es porque un auto no conduce, no piensa como nosotros. Este es su punto fuerte. No se distrae. No le importa si dejó el horno en marcha o si debe graduarse en finanzas. Solo conduce.
(Laughter)
(Risas)
Just driving, OK? And we actually might even come to advertise these as "consciousness-free." They're without consciousness, they're not concerned about those things, they're not distracted.
Solo hace esto, ¿sí? De hecho podemos llegar a darlas a conocer como "libres de conciencia". No tiene conciencia, no se preocupa por otras cosas, no se distrae. En general, lo que estamos tratando de hacer
So in general, what we're trying to do is make as many different types of thinking as we can. We're going to populate the space of all the different possible types, or species, of thinking. And there actually may be some problems that are so difficult in business and science that our own type of human thinking may not be able to solve them alone. We may need a two-step program, which is to invent new kinds of thinking that we can work alongside of to solve these really large problems, say, like dark energy or quantum gravity.
es diversificar los diferentes tipos de pensamiento lo máximo posible, poblar este espacio con todo tipo de pensamiento. De hecho, ya existen algunos retos muy difíciles en el mundo de los negocios o de la ciencia que nuestro tipo de pensamiento humano no podrá resolver solo. Hará falta un plan en dos fases para inventar nuevas formas de pensar para ayudar a resolver esos problemas realmente grandes, como la energía oscura o la gravedad cuántica.
What we're doing is making alien intelligences. You might even think of this as, sort of, artificial aliens in some senses. And they're going to help us think different, because thinking different is the engine of creation and wealth and new economy.
Estamos construyendo inteligencias alienígenas, podemos verlas como una especie de alienígenas artificiales de alguna manera, que nos ayudarán a pensar de otra forma, de una manera diferente. Serán el motor de la creatividad, de la riqueza y la nueva economía.
The second aspect of this is that we are going to use AI to basically make a second Industrial Revolution. The first Industrial Revolution was based on the fact that we invented something I would call artificial power. Previous to that, during the Agricultural Revolution, everything that was made had to be made with human muscle or animal power. That was the only way to get anything done. The great innovation during the Industrial Revolution was, we harnessed steam power, fossil fuels, to make this artificial power that we could use to do anything we wanted to do. So today when you drive down the highway, you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses -- 250 horsepower -- which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads, to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators way beyond our own power. And that artificial power can also be distributed on wires on a grid to every home, factory, farmstead, and anybody could buy that artificial power, just by plugging something in.
La segunda consecuencia de todo esto es que prácticamente usaremos la IA básicamente para hacer una segunda revolución industrial. La primera revolución industrial se basó en la invención de la fuerza artificial. Antes de que esto sucediera, durante la revolución agrícola, todo lo que se fabricaba era a base de fuerza manual, humana o animal. Era la única manera de hacer las cosas. La gran innovación de la revolución industrial fue aprovechar la energía del vapor y los combustibles fósiles, para producir esta fuerza artificial y usarla para hacer lo que queríamos. Hoy, mientras uno conduce por la autopista, a través de un botón, está al mando de 250 caballos, la fuerza de 250 caballos, poder que usamos para construir rascacielos, ciudades, carreteras, en fábricas que producirán en cadena sillas y neveras, más allá de nuestra propia fuerza. Y esta fuerza artificial también puede distribuirse por una red de cableado a cada casa, fábrica, granja, y comprada por cada uno de nosotros, simplemente enchufando algo.
So this was a source of innovation as well, because a farmer could take a manual hand pump, and they could add this artificial power, this electricity, and he'd have an electric pump. And you multiply that by thousands or tens of thousands of times, and that formula was what brought us the Industrial Revolution. All the things that we see, all this progress that we now enjoy, has come from the fact that we've done that.
También supuso una fuente de innovación porque un agricultor podría agregarle a una bomba manual esta fuerza artificial, la electricidad, y conseguir así una bomba eléctrica. Y si eso se multiplica por miles, o decenas de miles de veces, uno tiene una fórmula para implementar la revolución industrial. Todo lo que vemos, el progreso del que ahora disfrutamos, deriva de sus aplicaciones.
We're going to do the same thing now with AI. We're going to distribute that on a grid, and now you can take that electric pump. You can add some artificial intelligence, and now you have a smart pump. And that, multiplied by a million times, is going to be this second Industrial Revolution. So now the car is going down the highway, it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds. That's the auto-driven car. It's like a new commodity; it's a new utility. The AI is going to flow across the grid -- the cloud -- in the same way electricity did.
Y ahora estamos haciendo lo mismo con la IA. La distribuiremos a través de una red, para tomar esta bomba eléctrica, añadirle la inteligencia artificial, y tener así una bomba inteligente. Y esto, multiplicado por millones de veces, será la segunda revolución industrial. Aquel auto en la autopista tendrá la fuerza de 250 caballos pero, además, 250 cerebros. Es el auto autónomo, un nuevo producto, con nuevo servicios. La IA estará presente en la red, la nube, fluirá cómo la electricidad.
So everything that we had electrified, we're now going to cognify. And I would suggest, then, that the formula for the next 10,000 start-ups is very, very simple, which is to take x and add AI. That is the formula, that's what we're going to be doing. And that is the way in which we're going to make this second Industrial Revolution. And by the way -- right now, this minute, you can log on to Google and you can purchase AI for six cents, 100 hits. That's available right now.
Así que todo lo que hemos electrificado tendrá cognificación. Y entonces, se lo debo a Jeff, esto de que la fórmula para las siguientes 10 000 startups es muy, muy simple y consiste en tomar la 'x' y añadirle IA. Esta es la fórmula y esto es lo que vamos a hacer, y así haremos la segunda revolución industrial. Y, por cierto, ahora mismo es posible ir a Google y comprar IA por seis centavos; cien resultados. La IA está disponible en el acto.
So the third aspect of this is that when we take this AI and embody it, we get robots. And robots are going to be bots, they're going to be doing many of the tasks that we have already done. A job is just a bunch of tasks, so they're going to redefine our jobs because they're going to do some of those tasks. But they're also going to create whole new categories, a whole new slew of tasks that we didn't know we wanted to do before. They're going to actually engender new kinds of jobs, new kinds of tasks that we want done, just as automation made up a whole bunch of new things that we didn't know we needed before, and now we can't live without them. So they're going to produce even more jobs than they take away, but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity. If you can specify a task, either manual or conceptual, that can be specified in terms of efficiency or productivity, that goes to the bots. Productivity is for robots. What we're really good at is basically wasting time.
El tercer aspecto es que al tomar la IA y darle forma obtenemos robots. Estos robots se convertirán en 'bots' y harán la mayoría de las tareas que como humanos ya hicimos. Un trabajo consiste en tareas, y estos bots redefinirán la naturaleza de este trabajo, ya que realizarán algunas de estas tareas, pero a la vez también se encargarán de nuevas categorías de tareas, que ni sabíamos que queríamos hacerlas hasta ahora. De hecho, crearán nuevos trabajos, nuevas tareas que querremos realizar, del mismo modo que la automatización se encargó de nuevas operaciones que ni supimos que las necesitábamos y de las cuales no podemos prescindir. Así que más bien crearán nuevos puestos de trabajo que quitarlos pero es importante que gran parte de las tareas que les asignemos sean definidas respecto a su eficiencia o productividad. Si podemos detallar una tarea, sea manual o conceptual, entonces podemos definir su eficiencia o productividad y asignarla a los bots. La productividad es para los robots. Nosotros básicamente somos buenos en perder el tiempo.
(Laughter)
(Risas)
We're really good at things that are inefficient. Science is inherently inefficient. It runs on that fact that you have one failure after another. It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work, otherwise you're not learning. It runs on the fact that there is not a lot of efficiency in it. Innovation by definition is inefficient, because you make prototypes, because you try stuff that fails, that doesn't work. Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient. Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. We're also going to learn that we're going to work with these AIs because they think differently than us.
Somos muy buenos en cosas ineficientes. La ciencia es instrínsecamente ineficiente. Se basa en el hecho de que hay que fallar una y otra vez, que hay que hacer pruebas y experimentos que no funcionan, o de lo contrario uno no está aprendiendo. Se basa en el hecho de que no es tan eficiente. La innovación, por definición, no es eficiente, porque se hacen prototipos, porque hay que probar cosas que fracasan, que no funcionan. La exploración es instrínsecamente ineficiente. El arte no es eficiente. Tampoco las relaciones humanas. Estos son los tipos de cosas que nos interesan porque no son eficientes. La eficiencia es para los robots. También aprenderemos a trabajar con estas inteligencias porque piensan diferente.
When Deep Blue beat the world's best chess champion, people thought it was the end of chess. But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world is not an AI. And it's not a human. It's the team of a human and an AI. The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI, it's the team. We're going to be working with these AIs, and I think you'll be paid in the future by how well you work with these bots. So that's the third thing, is that they're different, they're utility and they are going to be something we work with rather than against. We're working with these rather than against them.
Cuando Deep Blue venció al mejor campeón del mundo de ajedrez, la gente pensó que era el final de este deporte. Pero de hecho, resulta que hoy, el mejor campeón del mundo de ajedrez no es una IA. Y tampoco es un humano, sino un equipo formado por una IA y un humano. El mejor que da un diagnóstico no es ni un médico ni una IA, sino un equipo conjunto. Trabajaremos con estas inteligencias artificiales en el futuro, y creo que se nos va a pagar en función de la calidad de nuestra colaboración con estos bots. Estos son los tres aspectos: son diferentes; son servicios y también algo con lo que debemos colaborar, no competir. Trabajaremos con ellos, no contra ellos.
So, the future: Where does that take us? I think that 25 years from now, they'll look back and look at our understanding of AI and say, "You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet, compared to what we're going to have 25 years from now." There are no AI experts right now. There's a lot of money going to it, there are billions of dollars being spent on it; it's a huge business, but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now. So we are just at the beginning of the beginning, we're in the first hour of all this. We're in the first hour of the Internet. We're in the first hour of what's coming. The most popular AI product in 20 years from now, that everybody uses, has not been invented yet. That means that you're not late.
Así que, ¿dónde nos lleva esto en el futuro? Creo que dentro de 25 años, miraremos hacia atrás, y al ver lo que comprendíamos de la IA, diremos: "No teníamos IA en aquel entonces, y tampoco Internet, si lo comparamos con lo que tendremos en 25 años". No hay expertos en IA en este momento. Atrae mucho dinero, se gastan miles de millones de dólares en esto, es un negocio enorme. Pero no tenemos expertos, si lo comparamos con lo que tendremos dentro de 20 años, así que estamos al principio de todo. esta es la primera hora de esta época. En la primera hora de Internet, de todo lo que queda por llegar. El producto inteligente más popular en 20 años, el que todos usaremos, aún no se ha inventado. Y esto significa que aún están a tiempo.
Thank you.
Gracias.
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplausos)