Hola Tanmay, bienvenido. Dinos cuántos años tienes. Tengo 15 años. Genial. ¿Cómo te iniciaste en la tecnología y la IA? Claro. He estado trabajando con tecnología durante más de 10 años. Todo comenzó cuando yo tenía unos cinco años porque mi padre trabajaba como programador de computadores, y verle programando casi todo el día me fascinaba tanto que realmente quería saber más. Quería saber cómo los computadores podían hacer todo lo que hacían. Ya fuera mostrando mi nombre en la pantalla, o sumando dos números, o realmente cualquier cosa de ese tipo, era mágico para mí a esa edad. Así que mi padre me introdujo en el mundo de la programación, y he estado trabajando con código. Presenté mi primera aplicación iOS y más cosas. Pero cuando tenía unos 10 años, empecé a sentir que la tecnología ya no era tan divertida como antes. La tecnología no era tan emocionante como solía serlo por una simple razón, es porque la tecnología era muy rígida, se codifica algo e inmediatamente empieza a volverse obsoleta, nunca se adapta, nunca cambia por nuevos datos, nuevos usuarios, nuevas circunstancias que se crean. Pero cuando tenía 11 años, me topé con un documental sobre Watson de IBM jugando y ganando el concurso Jeopardy en 2011. Así que, por supuesto, eso me fascinó inmediatamente, en cuanto a cómo un computador puede jugar a Jeopardy, y así que seguí investigando un poco más, descubrí que IBM proporciona los componentes individuales de Watson como APIs en la nube. Investigué un poco más, comencé a crear mis primeras aplicaciones que podríamos llamar cognitivas, y también creé tutoriales en mi canal de YouTube, sobre cómo otros también pueden aprovechar las APIs de Watson de IBM. Así que desde que tenía 11 años, he estado trabajando con tecnología machine learning a través de numerosos servicios diferentes como Watson de IBM. Es impresionante. ¿Qué significa IA para ti? Realmente lo que la IA significa para mí, antes de meterme con eso, antes de poder explicar qué es la IA para mí. Creo que primero es importante entender realmente lo que a los demás les gusta pensar de la IA. Mucha gente tiene este tipo de disociación, una especie de enfoque bipolar sobre machine learning o IA, como la gente lo llama. Algunas personas dicen que sí, que es la mejor tecnología de todos los tiempos, y otras que erá la perdición de la humanidad. Yo diría que ninguna de esas respuestas sería correcta. La razón por la que digo esto es porque la tecnología machine learning es tecnología. Es una tecnología muy avanzada, que nos ayuda a hacer cosas nunca antes hubiéramos podido hacer, pero es sólo eso, es tecnología. Inteligencia artificial y machine learning es algo en lo que la gente ha trabajado atemáticamente desde antes de que los computadores existieran. La tecnología de machine learning no es nueva en absoluto, de hecho, existió en sus fundamentos al menos durante muchas décadas antes de que yo naciera. Pero la cuestión es que la tecnología machine learning, o al menos, por ejemplo, la percepción básica y esa especie de técnicas matemáticas han existido desde antes incluso de que los computadores o las calculadoras se hicieran populares. Así que cuando estábamos creando este tipo de conceptos de machine learning y de IA, y empezamos a crear literatura y películas sobre el futuro de la tecnología y los computadores, apenas teníamos idea no sólo de a dónde iría la tecnología en el futuro, sino también de lo que es la tecnología en realidad. Por eso, la gente tiene esta idea errónea muy común de que la inteligencia artificial es la mente humana dentro de un computador, la inteligencia humana totalmente simulada dentro de un computador. Pero eso no podría estar más lejos de la verdad. Machine learning o IA no simula una mente humana, pero lo que sí intenta y hace es abrir nuevas puertas para los computadores. Trata de permitir que los computadores entiendan ciertos tipos de datos que antes no podían haber entendido. Así que, por ejemplo, si nos fijamos en lo que nos hace tan especiales a los humanos, el hecho de que podamos entender el lenguaje natural, de hecho, somos el único animal que tiene una capacidad tan compleja de ser capaz de comunicarse con lenguaje natural, incluso si experimento algo que no he presenciado directamente o visto u oído evidencias, y aún así, te puedo describir ese concepto imaginativo, y eso es en realidad, realmente maravilloso También somos muy buenos comprendiendo los datos auditivos en bruto. Quiero decir, imagina que tu cerebro está tomando vibraciones de moléculas de aire y convirtiéndolas en pensamientos, eso es realmente asombroso. También somos muy buenos procesando datos visuales, como cuando miras la cara de alguien, el hecho de que puedes reconocerlo instantáneamente. Cuando se mira a los ojos de alguien, se puede saber exactamente dónde está mirando, eso es realmente una habilidad asombrosa. Estas son cosas que los computadores no pueden hacer porque se limitan fundamentalmente a las matemáticas. Sólo pueden entender números y operaciones matemáticas. Pero al usar tecnología machine learning, puedes tomar estas matemáticas y utilizarlas para entender patrones en inmensas cantidades de datos humanos, tanto estructurados como desestructurados. La única diferencia aquí es que antes, nosotros como humanos construíamos manualmente estos patrones y estas condiciones, mientras que ahora nos lo hacen automáticamente, al menos en la mayoría de los casos de forma automática, mediante técnicas como descenso de gradientes y cálculo. Por lo tanto, la tecnología machine learning es un término más preciso para lo que es realmente la IA hoy en día y lo que será en el futuro. or supuesto, la inteligencia artificial no está destinada a reemplazarnos porque, a un nivel fundamental, es algo completamente diferente a un cerebro humano.
