Energía a Granel, un podcast de Marcial González
e Ismael Morales. Y bienvenidos, bienvenidos,
bienvenidos un programa más a Energía a Granel,
un podcast de Sígueme la Corriente dentro de
la red Podcastidades, tu red de podcast de ciencia,
medio ambiente y, cómo no, energía. Yo soy Marcial
González y me acompaña, más tecnológico que nunca,
Ismael Morales. ¿Qué tal, Isma? ¿Cómo estás?
¡Viva la tecnología, carajo! No, no, estoy muy
bien, estoy muy bien. Tu estar tecnológico es
enviar un fax. Bueno, te iba a decir código morse,
pero sí, sí. Ese es tu top. se ve que al casal
de San Juan llegó el tren muy rápido pero toda
la demás tecnología tardó un poco en llegar efectivamente
efectivamente pero bueno estamos muy bien ya
las navidades casi llegando y al final el eterno
debate que divide familias desestructura totalmente
culturas turrón o mazapán que es el mismo debate
que piña pizza con piña o sin piña tú dime yo
he de decir que más de turrón el mazapán es que
como no me da no me da más ¿no? No me da más
Es una expresión asturiana que me gusta mucho
Tú eres canario ¿Qué coño haces robando otras
culturas? Pero tengo muchos amigos asturianos
Y adopto expresiones de Asturias Se me pega mucho
la coletilla que dicen ellos ¿De qué? Pues me
gusta también, la voy adoptando. Yo, de mi experiencia
por estas tierras, por las colonias peninsulares,
que las llamo yo, voy adoptando algunas expresiones.
Me gusta, por ejemplo, de Madrid he adoptado
la de me renta. Yo creo que ya soy de decir la
rentar. Me gusta. Rentada máxima. Esa también.
Luego te voy a pegar de una manchega que se llama
el EA, en plan, en vez del sí, la afirmación.
No, no, seco, seco. Vamos a grabar hoy. Bueno,
espero que a nuestros espectadores que nos están
telespectando se les haya pegado el entrar a
nuestras redes. Recordemos, por ejemplo, Instagram,
TikTok, arroba, sigue corriente. Y hayan visto
esos pedazos de vídeos de formato corto que estamos
sacando gracias a la... bueno, la empresa de
comunicación OICOS MSP, la agencia de comunicación
OICOS MSP, que estamos trabajando con ellos,
estamos colaborando con ellos y se hacen un trabajazo
y la verdad que están quedando muy, muy, muy,
muy bien los cortes que estamos haciendo, así
que ya saben, en las redes que quieran o en YouTube,
en el canal Sígueme la Corriente o en sus redes
favoritas en arroba siguecorriente estamos sacando
mucho formato corto que espero que les guste
y muy directo, bueno. La verdad que está quedando
muy guay. Y volviendo un poquito ya al programa
Ismael, bueno, voy a seguirle hablando a los
telespectadores que nos están telespectando,
porque nos siguen comentando muchos que están
flipando con que Ismael no supiera lo que es
el LOL. Entonces, por eso he venido yo a grabar
este programa con esta camiseta que... los entendidos
en la materia los más duchos nuestra audiencia
más selecta habrá detectado que es del equipo
de League of Legends G2 G2 que es el mejor equipo
de Europa ahora mismo de hecho espero que tengan
todos planes para este domingo por la mañana
que es ver los mundiales de League of Legends
que va a ser la final bueno pero ya saben que
día estamos grabando bueno pues espero que les
haya gustado como T1 volvió a alzarse con el
mundial una vez más porque es que no queda otra
que gane T1 porque Faker es Dios en la tierra
y después de esta pequeña sección de LOL pues
Ismael ya sabes un poquito más de League of Legends
No, no, a mí me encanta, la verdad. Es un juego
apasionante donde se empiezan a zurrar T1 con
Tichu. Sí, pero es que yo soy muy analógico.
A mí es que esas cosas... Ponerme a ver juegos
no lo entiendo. Yo lo juego. ¿Sabes lo que te
quiero decir? Ismael, Ismael, hay que digitalizarse
ya. El futuro es digital. Hay que estar a tope
con la IA. O sea, ya todo inteligencia artificial
a tope. No, no, claro. O sea, para la inteligencia
artificial para sustituir a la no inteligencia
Natural. En mi caso, sustituir no. Yo nunca tuve
natural. Entonces, yo uso el artificial como...
O sea, a mí me suma la inteligencia artificial.
No me sustituía nada. Porque como no había antes,
pues ahora hay solo artificial. Yo quiero lanzar
una pregunta. ¿Tú crees que una IA ahora mismo...
¿Haría una mejor función en el gobierno de Estados
Unidos que Donald Trump y su equipo? Ahí lo quiero
dejar, lanzar vuestros comentarios, pero también
es interesante, Marcial, saber qué hay detrás
de la IA, detrás de ChatGPT, cómo funciona eso.
¿A quién nos estamos exponiendo? ¿A quién le
estamos dando nuestros datos y nuestra información?
¿A quién le estamos preguntando, oye, qué tiempo
va a ser mañana? Que mucha gente lo hace. Ojo,
chicos, métete en el tiempo. Pero bueno, yo creo
que es una buena pregunta. Ojalá, ojalá la IA
tuviera un perfil, una voz de señor Manchego
para preguntarle qué tiempo va a ser mañana.
Claro, y con el palo, con la pita. Con la pita
empieza a decir, ay, pues me duele el hueso.
Pues es verdad que nosotros hablamos con las
intereses artificiales, les pedimos cosas y tal.
¿Tú les das las gracias? Yo nunca. No te las
doy ni a ti. Pero yo soy muy agresivo. Sí, que
saludo y pido las cosas por favor, pero no le
doy las gracias porque es mandarle otro mensaje
más. O sea, no tiene sentido. Aparte que ya iba
con Marina Otero, que eso va a ser, que procese
datos. O sea, es tonto darle las gracias porque...
Porque malgastas energía y esas cosas. Pero,
oye, un hola y un por favor y luego el prom,
yo creo que te hace las cosas con mejor gana,
¿eh? Habría que estudiarlo. Cuando se revelen
las máquinas, no irán a por ti. Ya, es verdad
que a mí me pondrán trabajos forzados, pero me
los pondrán recogiendo hojas del parque. Algo
más tranquilo, ¿sabes? No me mandarán a la mina,
o sea, no me azotarán, a lo mejor es verdad que
hay que... Sellando documentos, ¡pam! Claro,
¡pam, pam! Bueno, pues la verdad que... O sea,
sí que me parece paradójico esto que dicen, ¿no?
De que creamos a la IA para que trabajara por
nosotros y nosotros podemos dedicar a pintar,
a cantar y a hacer arte. Y ha pasado que nosotros
seguimos trabajando y tenemos a la IA pintando,
dibujando, cantando y haciendo arte. Es algo
que da que pensar. Y bueno, pues vamos a ver,
como dices tú, quién está detrás. de esa guía
si le quitamos la máscara que es lo que hay si
es que hay un señor manchego o algo así y hay
un modo también señora canaria que te diga ¡Ay,
tu cara! ¿Tú de quién eras, mi niño? ¡Ay, tú
eres de Rosy! ¡Ay, Dios! Que hacía un montón
de tiempo que no la veía. ¡Madre mía! ¿Cómo estás?
¡Y tú eres el mayor! ¡Claro! ¡El que se casó!
¡El que se casó! ¡Que tienes ya chiquillos y
todo! ¡Madre mía! O sea, que echas GPT cada vez
que te viera. ¡Buah, por favor! Va a evolucionar
así, yo creo. Mucho más personalizado. Oye, pues
quiero traer a... O sea, nada. Vamos a traer
a alguien que nos diga cómo ponerle una voz de
señora canaria a la IA. ¿Te parece? Perfecto.
Vamos con ello. Pues volvemos enseguida. Cháete.
Y ya estamos de vuelta, Ismael. Confieso que
pensé hacer una cosa que es muy típica para presentar
la entrevista, que es pedirle las preguntas a
una inteligencia artificial, pero prefiero pedírselas
a una inteligencia humana, que eres tú. Bueno,
pero como todos los programas, básicamente. Yo
siempre soy la mano ejecutora del guión. Bueno,
nos vamos turnando, pero es verdad que... Es
verdad que a mí y al planeta, tú piensas que
a mí y al planeta nos renta mucho más pedírtelas
a ti, Ismael, que eres una inteligencia natural.
O sea, tú no bebes tanta agua como chas GPT.
Mira, pero algo bebo, ¿eh? Es verdad que tres
litros, no tanto. Cada vez que te hago una pregunta.
Pero bueno, tú eres un mecherito, tú consumes
poco. Sí, sí, soy low cost, low cost. Un platito
de gachas de vez en cuando. Bueno, y hemos...
hemos preparado la entrevista que hoy viene una
crack de la comunicación que es ni más ni menos
que Sara Robisco ella es ingeniera informática
con máster en ciencia de datos una persona con
mucha curiosidad e inquietud que se ha dedicado
a proyectos de divulgación en podcast y radio
en Geocast Away Coffee Break El Abrazo del Oso
y Cascando de Ciencia además es coautora del
libro Genes y autora de Historia de la Inteligencia
Artificial ambos de la editorial Guadalmazán
también ha hecho videojuegos divulgativos y tiene
un blog de turismo científico Viajando autoconciencia
.blog. Ha hecho todo eso y encima viene hoy a
divertirse a energía granel. ¿Qué tal, Sara?
¿Cómo estás? Una ilusión tenerte por aquí. Hola,
pues para mí también, porque la verdad es que
soy oyente y me encanta el programa, así que
para mí es un honor que me hayáis invitado. El
honor es todo nuestro y sobre todo que vengas
a hablarnos de algo de lo que controlamos tan
poco como es la IA o la AI. ¿Tú prefieres llamarla
IA o AI? Pues la verdad es que yo llamo inteligencia
artificial porque me gusta más hablar de cosas
en castellano. Usar palabras en inglés... ¿Sabes?
Tenemos un idioma muy rico. AI. Es que a mí AI
no me termina de sonar bien. AI parece que te
acabas de pillar un dedo con la puerta. AI. Es
un tema... ¡Ostras, pobrecito! Bueno, vamos a
empezar por algo muy, muy básico, que es que
imagínate que en este podcast hay un señor mayor
manchego que acaba de escuchar hablar de una
cosa que se llama inteligencia artificial, que
le suena como a 2001, nadie sea en el espacio
o cosas así, y te está preguntando en plan, joven,
cuénteme usted. ¿De qué va esto? De lo del chat
padre, lo del chat GPT, te está preguntando.
¿Tú qué le contestarías? La inteligencia artificial,
la verdad es que es un concepto que ha cambiado
mucho porque ha ido evolucionando a lo largo
de la historia. Pensad que al principio de los
tiempos, esto cuando la informática decían, ¿cómo
hacemos una máquina inteligente? Pues joder,
una máquina que haga cálculos. Claro, eso ya
se supera. Y dices, mierda, ¿cómo hacemos una
máquina inteligente? Venga, cálculos complejos.
Lo superamos. Bueno, venga, pues que sea inteligente
solo si juega al ajedrez. Lo superamos. Entonces
era un concepto que estábamos constantemente
superando y que no valía. No vale para nada.
De hecho, hay controversia sobre... No existe
un concepto, una definición formal de inteligencia
artificial. Porque hay distintas teorías, ¿no?
Hay gente que dice que es aquellos sistemas que
imitan al ser humano y luego hay gente un poco
más pragmática, entre un grupo entre los que
estoy yo, que define inteligencia artificial
como aquellos programas, aquellos sistemas que
son capaces de funcionar y adaptarse a un entorno
que va cambiando. Claro. Es verdad que si...
imitar al ser humano no sería tan inteligente.
O sea, claro, no podemos decir que es que imita
al ser humano porque nosotros... O sea, mira
Ismael. ¿Tú crees que si algo imita a Ismael
puede ser inteligente? Aparte de que es inimitable,
no puedes definir... Hostia, pero imitar al ser
humano, o sea, en todos los aspectos, o sea,
de resolución de problemas, emocional, es muy
complicado. Es imposible. Son millones de años
de... De evolución, exactamente. Bueno, son miles
de años de evolución, perdón, miles. Somos unos
recién llegados a la Tierra. Claro. Pues eso,
que no podemos copiar algo que lleva tiempo creándose,
evolucionando y tal. Claro, aquí también estaba
pensando ahora que digo contra. ¿Puede ser que
tenga también que ver con la definición per se
de inteligencia? O sea, que yo creo que inteligencia
natural tampoco sabemos definirla mucho, ¿no?
O sea, que ya sabemos diferenciar natural y artificial.
Pero yo creo que es la palabra inteligencia que,
por ejemplo, claro, un pulpo es inteligente,
que los pulpos son de locos. Pero claro, pero
a lo mejor hay gente que no los considera inteligentes.
Es que ahí hay un tema. O sea, tú Ismael, que
eres el biólogo, ¿cómo definirías inteligencia?
Bueno, yo creo que inteligencia, al fin y al
cabo, a nivel biológico, es la capacidad de resolver
problemas en tu entorno, incluso cuando tu hábitat
o tu entorno no es el más propicio para ti. O
sea, por ejemplo, la inteligencia del ser humano,
cuando se desarrolló, se levantó, se erigió y
usó las piernas para irse a otro lugar que estuviera
más, digamos, con un mayor bienestar, con menor
depredador. Eso es inteligencia, por ejemplo.
Pero claro, de ahí a lo que tú dices de inteligencia
artificial. Como tú cuando te vas de Madrid,
¿no? Efectivamente. Tú te fuiste de Madrid demostrando
inteligencia. Yo todavía sigo aquí atrapado.
Pero bueno, también... ¿Ya podrás salir? Sí,
ya podrás salir algún día. En Madrid es como
la cárcel, de todo se sale. Literal. Con las
piernas por delante o no, pero bueno. En tu libro
también, Historia de la Inteligencia Artificial,
nos cuentas que el término se eligió en parte
para evitar de usar cibernética por razones un
tanto personales. ¿Podrías contarnos un poco
esta anécdota y qué nos dices sobre cómo las
decisiones humanas dan forma a un campo tan técnico?
O sea, yo conocía, por ejemplo, que el tema de
ordenador, que en inglés era computer, y hubo
ahí una... Bueno, una discusión a nivel terminológico
de, en realidad, quieres ordenar la información,
entonces en español se podría elegir ordenador
o computadora, o computar y procesar esa información.
Por eso en inglés se dice computer, ¿no? Entonces,
bueno, ¿por qué eso de cibernética? Bueno, pues
esto es un saseo que te cagas, porque resulta
que esto de la inteligencia artificial viene
de muy lejos. O sea, pongámonos en... en Sicilia,
años, no pero sí, Dartmouth en los años 50 imaginaos,
primer congreso sobre inteligencia artificial
que hubo, allí estaban los más, todos los gurús
todo el que había investigado en inteligencia
artificial o que tenía ya algo funcionando porque
ya había sistemas que estaban randando por allí
todos se juntaron ¿Y qué pasa? Que lo querían
llamar y dice, ¿cómo llamamos a este nuevo campo
que estamos creando nosotros? ¿Cómo ponemos?
¿Qué título ponemos? Y dice uno, ostras, cibernética
quedaría que no veas. ¿Pero qué pasa? Que pilló
ese boom creativo con el boom creativo de la
robótica. Y había por allí un gurú de la cibernética
que era un pesao de tres pares. Y aparte de un
pesao, un cansino. Y les caía muy mal, pero muy
requete mal. Entonces, claro, dijeron... Ostras,
es que si lo ponemos cibernética hay que aguantar
a este tío. Entonces dice, venga, ¿cómo lo llamamos?
Para no llamarle inteligencia. Dice, hombre,
inteligencia artificial. Pues, pues, venga. Y
ya está. Y con inteligencia artificial se quedó,
que es una definición bastante burda. Porque
no son sistemas inteligentes para nada. Pero
bueno, era lo que tenían. Claro, al final se
adaptaron, al final al nivel término. También
te quiero decir, si creas una nueva tecnología
y no sabes muy bien cómo llamarla, pues bueno,
ahí ya salen los egos, quién se posiciona por
delante del otro, ¿no? Entonces también comentas
que la IA existe porque somos unos diógenes y
hemos acumulado datos durante décadas. Por esta
parte nosotros lo somos, o sea, a nosotros nos
encantan los datos, los registros, los inventarios,
comparativa con el consumo de energía primaria
de España de 1990 con ahora, pero más allá de
todo ese volumen ingente que cada vez tenemos
más datos, ¿cuáles son los desafíos más grandes
con estos a nivel de calidad, de sesgos y cómo
nos pueden afectar sin que nos demos cuenta en
nuestra vida diaria? Pues mira, con el tema de
que somos unos diógenes, esto ha hecho posible...
que una pequeña, porque la inteligencia artificial
es un conjunto muy muy grande, o sea, si hacemos
un diagrama de Venn, es gigante. Entonces, hay
muchos sistemas de inteligencia artificial que
ya funcionaban con poquitos datos, que no necesitan
grandes volúmenes, pero hay otros que necesitan
entrenar, que funcionan muy bien con un volumen
de datos grande. Y eso lo que ha hecho este Diógenes,
lo primero que hizo fue... ¿Cómo almacenamos
todos estos datos y cómo los manejamos de una
forma ágil, rápida? Eso fomentó la aparición
de Big Data. Y este Big Data, ese manejar tanto
volumen de datos rápido, fue lo que nos dio lugar
a poder decir, oye, ahora puedo usar todos estos
datos históricos y en función al pasado yo puedo
hacer predicciones. Entonces, en una empresa,
todos los datos históricos de la empresa, tú
ahora mismo los puedes usar para hacer predicciones,
que al final es para lo que se usan muchos sistemas
de inteligencia artificial, toma de decisiones,
predicciones y tal. Entonces, claro, ese poder
tener tanta información, bueno, tanto dato, convertirlo,
poder convertirlo en información y poder tener
un sistema que te ayuda a la toma de decisiones
era flipante y fue... Pues eso, la secuencia,
lo que motivó todo. Y también tenemos otro tema,
no es solo los datos. Nosotros ahora tenemos
inteligencia artificial en todas partes y se
ha avanzado mucho gracias a que los datos están
distribuidos y que tenemos internet y un internet
de alta velocidad. Entonces esos datos los podemos
mover muy rápido, estemos donde estemos. Y eso
también nos ha ayudado mucho. Claro, yo me acuerdo
cuando se empezaba a hablar que ni siquiera se
llamaba interés artificial, sino... Empezaban
las redes neuronales, ¿no? Que fue también hot
topic en su momento. O sea, todo el mundo le
metía redes neuronales a todo. O sea, yo pongo
el ejemplo de que es como la cúrcuma. Que cuando
la cúrcuma se pone de moda, todas las recetas
de internet llevan cúrcuma. Pues todos los proyectos
eran todos. O sea, todos tenían redes neuronales.
Ahora todos tienen inteligencia artificial. ¿Qué
es la inteligencia artificial? Bueno, le preguntas
cuatro cosas a HGPT y ya tiene inteligencia artificial.
En su momento eran las redes neuronales. Y las
redes neuronales, pues había que entrenarlas
para que aprendieran a procesar las cosas de
una forma, bueno, un poco como hacemos ahora
la inteligencia artificial, pero más o menos
así. Estoy hablando de hace mucho tiempo. O sea,
cuando yo empecé a escuchar hablar de estas cosas.
Cuando eras joven, ¿no? Y había un problema.
Claro, cuando eras joven. Sí, bueno, es que ahí
hay un salseo. Las redes neuronales se empezaron
a diseñar en los años 50. O sea, son viejas de
narices. O sea, imagínate. Lo que pasa es que
tenían... tenían un problemilla, y es que la
red neuronal son varias capas, es una lasaña
al final. Tienes varias capas de pequeñas unidades
funcionales que son como nodos, entonces se ponen
en hilera formando la capa, y cada nodo lo que
hace es una operación muy sencillita, dependiendo
de lo que quieras que haga la neurona o cómo
quieras que se active, vas a meter una función
matemática de un tipo o de otro. Y son funciones
matemáticas lo único que hacen. Entonces, claro,
cuando tenías varias capas, tenían que ser pequeñitas.
¿Por qué? Porque ¿cómo se entrena una red neuronal?
Pues tú coges la última capa y lo que te da la
última capa lo comparas con el resultado haciendo
una resta y dices, ostras, todo esto son errores.
Y según esos errores, iban a mano modificando
los pesos. Porque claro, cada unidad de estas,
cada nodo tenía un peso. Hay redes neuronales
que ya hacen los pesos, los comparten por capas,
pero en esa época aún no se había llegado a ese
punto y iban nodo a nodo. Entonces, claro, tenían
que ser redes muy pequeñitas. ¿Por qué? Porque
en cuanto tú hacías una red muy grande, la cosa
se complicaba mucho. ¿Cómo propagabas ese error?
¿Cómo entrenabas las primeras capas? Porque,
claro, ese error solo lo tienes en la última
capa, ¿no? Tenían que ser muy cortas. Entonces
estuvieron muchísimos años con un problemón y,
oye, esto no parece que avancemos, no parece
que avancemos, hasta que en los años, a finales
de los 80, llegó una persona y sacó una tesis
doctoral con un algoritmo llamado backpropagation,
que lo que hace es que propaga el error desde
el culo de la red neuronal, desde atrás adelante,
hasta la cabecita, lo propaga y ya tú la entrenas
entera. Entonces, el algoritmo propaga el error,
corrige, y ala, y tú lo tienes. Eso que ha permitido
tener redes neuronales como tenemos hoy en día,
inmensas. Claro, aquí lo que se decía es que
para entrenar a esa red neuronal, tenías como
que pasarle datos muy buenos. Sí. Porque había
un problema de que, claro, si tú a la red neuronal,
decían, pues le pasas basura, te devuelve basura,
porque, claro, si tú a la red neuronal le enseñas
a sumar, se le quieres enseñar a sumar. Pero
los datos que le pasas está... Le dices que 2
más 2 es 5, claro. Claro, o sea, le pasas cosas
así, la red neuronal se vuelve loca. Todo esto
viene a que te iba a preguntar, de todos esos
datos que dices tú que hemos ido recogiendo,
que si somos unos diógenes, que no sé qué, ¿cuánto
de verdad nos sirve? Es decir, las fotos de mi
primera comunión, que no están digitalizadas,
ni mucho menos, porque no existían, creo, las
cámaras digitales, pero... Tenemos datos, las
empresas guardan datos que en verdad los están
usando o el 80 % de los datos que usamos no sirven
para nada. Pues para eso hay una figura que muchas
empresas empiezan a tocar y a tener, que son
los científicos de datos. Aparte de los científicos
de datos, realmente hay equipos muy grandes que
tienen ingenieros de datos, científicos de datos,
gente que gestiona las bases de datos. Son un
equipo en sí que lo que hacen es... primero,
antes de alimentar una red neuronal o antes de
usar unos datos para hacer una toma de decisiones,
se hace una exploración del dato y un análisis.
Entonces, tú lo primero que tienes que hacer
es, cuando alguien te dice, oye, tengo estos
datos de la productividad de la empresa o de
la plantilla de la empresa, ¿qué puedo hacer
con ellos? Pues tú lo que haces es... Perderé
tiempo, mucho tiempo en ver qué te sirve, ver
qué es basura, hacer una limpieza de datos, un
análisis y al final acabar cogiendo lo que realmente
sirve. Porque si tú le metes a cualquier sistema,
red neuronal o incluso un estadístico normal
como una regresión, si tú le metes todo eso...
el capón no va a ser capaz de tomar una decisión
buena, se va a equivocar muchísimo. Entonces,
siempre tienes que hacer un pulido primero. Entonces,
hay mucho que se deshace, que se descarta. Claro,
pues entiendo que también hay una metodología
que hay que seguir detrás y que es eso muy interesante.
También una cosa, en tu libro hablas de lo que
fueron los inviernos de la inteligencia artificial.
que son como unos periodos donde la gente se
venía abajo con esto de la IA y pasaba de ella.
Yo lo comparo un poco con el hidrógeno, ¿no?
Que el hidrógeno hace muchos años la gente decía,
¡buah, el hidrógeno, guapísimo, esto va a triunfar!
De repente se veía que no, bajaba otra vez. Hace
unos años empezó a subir el hidrógeno, ¡guapísimo,
esto va a ser lo mejor de la historia, no sé
qué! Y ya se está viendo que el hidrógeno no
va a ser tan bueno como se decía hace 10 años.
Y no sé cuánto, y parece que ya, bueno, no están
empezando a bajar las inversiones, pero parece
que no hay, la burbuja no está tan inflada. Con
la inteligencia artificial ha pasado lo mismo,
pero ahora es verdad que hemos llegado a un punto
donde todas las semanas hay nueva inteligencia
artificial que ahora te hace croquetas, tal,
y dices, tío, las croquetas que te hace la inteligencia
artificial brutales, y cada vez hay como más
hype, entonces, ¿crees que después... de esas
épocas de subidas y bajadas en el interés de
la IA? ¿Ahora ya, pum, ya para arriba, ya petamos?
¿O crees que va a llegar un momento en el que
vamos a decir, mira, pues en verdad la IA lo
que sabe es hacer vídeos de gatitos jugando a
fútbol y poco más? Claro, o habrá una madurez
tecnológica que al final todos los 20 .000 modelos
de IA se queden 4, 5, 6, ¿no? Al final esto,
la inteligencia artificial e interés en inteligencia
artificial es una gráfica de dientes de sierra.
De hecho, para que os hagáis una idea, escribiendo
el libro encontré un artículo del 89 que era
muy divertido porque era un artículo de periódico
que decía la IA nos va a quitar el trabajo. Hablamos
del año 89. Boom de la inteligencia artificial
de los años 80 con los sistemas expertos. En
esa época, la gente que en bancas se usaba muchísimo,
tanto para detectar movimientos extraños como
para conceder hipotecas, la decisión de conceder
hipotecas se hacía un sistema experto, pero para
reclutar a las empresas, Recursos Humanos usaba
un sistema experto para elegir a quién contrataban,
cosa que tenemos hoy también. 40 años después
los bancos siguen programando en COBOL que no
ha cambiado mucho la cosa pero tienen sistemas
que hacen esto que siguen usando esos sistemas
un poquito perfeccionados pero lo siguen usando,
¿qué pasa? que ese boom que hubo en los 80, bueno
de estos ha habido un montón de boom, entonces
el boom se produce porque Surgen sistemas novedosos,
empiezan a usar para todo, hasta para hacer croquetas.
Los usamos, crea una expectación muy grande y
la gente se hace pajas mentales. Esto nos va
a sustituir, esto vamos a poder descargarnos
en una guía, esto va a poder hacer... Entonces
todas esas pajas mentales que te está mandando
la gente crean unas expectativas que van llenando
una madeja tremenda, tremenda, tremenda, se hace
muy grande. Y cuando sucede algo que te impide
avanzar o simplemente que ven que esto no avanza
a la velocidad que ellos esperaban, se viene
abajo, se pincha el globo y se abandona. Pero
no es que hablemos de abandonarse a nivel de
que se deja de invertir, es que hasta las universidades
dejan de investigar. Y solo quedan cuatro locos.
Es brutal. Para que os hagáis una idea, el coche
autónomo de Google. El primero que salió se hizo
en un invierno de inteligencia artificial y usa
algoritmos clásicos. Y funciona que no veas,
pero es todo algoritmos clásicos. Y es brutal.
Pero sí, sí, se abandonó. A ver, en ese caso
no es que son algoritmos clásicos de inteligencia
artificial. Se abandonó lo que son las redes
neuronales, porque fue lo que más hype se puso
en ese momento. Entonces, estamos en un momento,
pues eso, yo creo que estamos... Casi en el piquito,
llegando al pico de diente de sierra. Caerá,
sí, pero se volverá a levantar dentro de unos
años. Al final es eso. Son ondas. ¿Tú crees que
va a haber una bajada? Sí, de aquí a unos años.
¿A nivel de disponibilidad? O sea, puede ser
que a nivel tecnológico, de maduración... A ver,
no la vamos a perder porque está en todas partes
y la estamos usando. Lo que pasa es que muchos
de los sistemas buenos de inteligencia artificial
que hoy tenemos... La gente no los interpreta
como inteligencia artificial y convive con ellos
cada día. Le salvan vidas y están funcionando
ahí. Pero la gente como que no los conoce o los
ignora y esos no se van a abandonar. Pero sí
que se abandonará ese hype. Se seguirán desarrollando
estos sistemas. Pues eso, que sabemos que funcionan.
Un coche, por ejemplo. El sistema de salida del
carril es una IA. El sistema de reconocimiento
de señales es una IA. Todo eso se sigue usando
porque hoy en día funciona muy bien. Entonces,
lo que tenemos y que funciona va a seguir. Lo
que ha habido una burbuja es interpretando como
que dando más valor a algunos sistemas que realmente
no son tales. Y eso igual sigue esperando un
descenso. Pero yo creo que no va a caer como
pasó en los 80 -90. no va a caer todo de golpe
porque igual en los 80 -90 algunos sistemas expertos
pues siguieron viviendo y han durado hasta ahora
bueno es muy interesante la idea generativa ¿no?
en plan hacer los vídeos de Ghibli yo creo que
al parecer eso ya pasó sí sí yo sé que Marcial
ha hecho alguna así que bueno ahí tenemos un
implicado los vídeos de gatitos Exacto. Eso,
por favor, que no desaparezca nunca. Pero para
dos tontos literales como nosotros, o sea, poder
darnos una analogía de cómo un modelo de lenguaje,
digamos, grande como EchaGPT, aprende todo el
volumen de datos y es capaz de generar, pues,
yo qué sé, una poesía, una receta, un párrafo
literario. Eso por un lado, y luego, claro, cómo
Criba... Las fuentes, ¿no? O sea, ¿cómo, por
ejemplo, puede entender que es una fuente oficial
o un bulo, ¿no? Con todo el auge de fake news
que puede haber. Pues el problema es que no saben
filtrar. Mira, ya lo tenemos. No filtran. El
tema es que lo que nosotros entendemos como chat
GPT o mid -journey no es un sistema... A ver...
Es un sistema, no es un modelo único, son distintos
modelos de inteligencia artificial que, como
un Frankenstein, los tenemos pegaditos unos a
otros. Entonces, incluso hay modelos que son
incompletos, que son trozos de un modelo genérico,
vamos, general. Entonces, lo que habla contigo,
que está manteniendo una conversación y te devuelve
el texto, es un sistema conversacional, es una
red de tipo recurrente. Eso es lo que ha sido
entrenado para completar frases, para escribir.
Es un analizador de texto impresionante. Porque,
claro, está diseñado. Está diseñado a usar lenguajes
dependientes de contexto, como es el lenguaje
humano. Entonces, ahí lo borda. Por eso ChatGPT
es tan bueno analizando textos. Porque está diseñado.
Realmente, su core está diseñado para ello. Luego
lo que hace es, él para satisfacerte, para mantenerte
enganchado y no equivocarse, tiene un sistema
en su entrada que es un sistema de aprendizaje
por refuerzo. Entonces, dependiendo de tus respuestas,
él se corrige. Y siempre es tan simpático, ¿no?
Uy, me he equivocado. Pues cuando tú le dices
que le has cagado, él recibe un refuerzo negativo,
le pega un palo al otro. Y lo que hace es recula
que así lo estás haciendo mal. Y él se autorregula.
Pero este sistema es tramposo. Porque nosotros
en los sistemas de aprendizaje por refuerzo le
podemos meter reglas. Entonces, cuidado. Porque
tenemos... Claro, es ahí donde la gente que lo
ha diseñado te va a meter reglas de no toques
estos temas, ten cuidado con estos temas prohibidos,
sobre todo para hacerlo... menos peligroso de
cara a quien esté hablando con él ¿qué pasa?
que esto se puede convertir también en un arma
¿por qué? porque la gente que lo ha diseñado
este conjunto de reglas que al final los que
nos tenemos que regular somos los humanos este
conjunto de reglas lo diseñan ellos y por ejemplo
Grock lo han diseñado para que meta cosas de
extrema derecha en su conjunto de reglas entonces
Son sistemas que puedes sesgar tú ya metiéndole
reglas. O sea, puedes hacerles trampa. Te iba
a poner dos ejemplos. Uno era Grock, que es un
auténtico nazi. Y otro era cuando se hizo muy
famoso Deep Seek, que le preguntabas qué había
pasado en los años 80 en la plaza de Tienanmen.
Y te decía pues no lo sé, pasó algo. Sí, sí,
pero... Eso fue al inicio, pero luego lo corrigieron
y sí que surgió por toda la polémica. Es interesante,
es interesante. Y luego esto, pues ya tira a
un pequeño motor de búsqueda que busca algo,
pero no sabe si es bueno, es malo, porque lo
que busca son, de tu conversación ahí coge conceptos
clave. Con eso busca y luego reconstruye una
con lo que busca, que no son datos actualizados
ni mucho menos. reconstruye él su discurso y
te contesta pero te contesta de una forma él
como es experto en lenguaje te contesta de una
forma que sea convincente y que sea gramaticalmente
correcta pero no sabe lo que te está contando
entonces claro te puede estar dando un discurso
completamente loco completamente falso pero es
que él no sabe lo que te está contando él no
sabe de conceptos y es muy divertido porque claro,
la gente dice son alucinaciones no, no, señores,
es un sistema que sabe hablar y ya está pero
no sabe, digamos, reflexionar como tal sobre
lo que dice ¿cómo conforma él su opinión? porque
imagínate que yo le pregunto ahora Bueno, pensaba
poner el ejemplo de que le pregunto si la Tierra
es plana o no. Podríamos empezar por ahí preguntándole.
Yo le pregunto ahora, ¿Echa GPT? ¿La Tierra es
plana? Claro, él ve información en Internet donde
hay gente que dice que la Tierra es plana. O
sea, él se lo puede creer. No es que se lo crea.
Claro. No es que se lo crea, es que eso depende
de todo el volumen de información que tiene en
su corpus de búsqueda. ¿Qué información le hemos
dado a nosotros? Pero es una excusa real. Por
ejemplo, yo leí que si aumenta el volumen de
información falsa sobre la Tierra plana 70 a
30 % de que la Tierra es plana... ¿Te va a decir
que es plana? Claro. Todo depende de los datos
que le metamos. Tenemos que pensar que los sistemas
de inteligencia artificial son tontos. No piensan,
no se crean, no son capaces de razonar. Todo
depende de cómo los hemos entrenado, todo depende
de los datos que les estemos dando. Entonces,
claro, la culpa de los sesgos de estos sistemas
está en nosotros, no en el sistema en sí. Por
eso cuando alguien dice, uy, hay que regular
estos sistemas, hay que tener cuidado con ellos,
yo siempre digo, muchas de las cosas que hacemos
con inteligencia artificial más dura... con redes
neuronales o algo un poco que nos dé más miedo,
se puede reproducir con estadísticos, ¿no? Con
una regresión. Entonces, por eso es fácil decir,
vale, cuando tú vayas a hacer una frase de hay
que regular la IA o hay que protegernos de la
IA, digo, cambia IA por estadística. La estadística
también la podemos manipular en función de los
datos. Hace los mismos resultados una que otra.
Entonces, es lo mismo. Debemos pensar en estos
sistemas como en estadística. Tenemos que regular,
siempre pensar en el dato que le damos. Claro,
pero hay temas polémicos de los que le podemos
preguntar información que no están tan claros,
que iba a ser mi segundo paso. Por ejemplo, si
yo le pregunto a la IA una pregunta que no sea
de su opinión, pero que obviamente esté intrínseca
su opinión. Si yo le pregunto, oye, ¿es beneficioso?
cerrar las centrales nucleares en España de aquí
a 2035 claro, me va a dar una respuesta que va
a estar sesgada en lo que ChaGPT busca pero o
sea, claro, como ahí se va a formar, no sé ni
hacer la pregunta, sabes, en plan porque no sabría
bien lo que está pasando en su cabeza o en su
chip para contestarme. Entonces, eso sería una
pregunta bastante loca. Pues ahí tienes dos sesgos
posibles. Es una pregunta muy buena, porque tienes
dos sesgos posibles. Uno, la conversación previa
que he mantenido contigo, en la cual el sistema
de aprendizaje por refuerzo ha dicho, a este
le gustan estos temas, le gusta... Siendo marcial.
Claro, este es tal y cual, esto le gusta, yo
le doy respuestas positivas de nuclear, me ha
dicho que me ha hecho una respuesta positiva,
Tiro por eso. Y a eso lo sumas los datos que
tenga. Si tiene datos muy pronucleares, pues
claro, te va a responder sobre eso. Si tiene
más datos que te dicen, oye, pues hay alternativas
mejores, pues te va a dar esos datos. Todo depende
de la cantidad de datos que le hayamos metido.
A lo largo de la historia, según vayamos teniendo
años, de chat GPT las respuestas irán evolucionando
porque claro los datos van a ir cambiando entonces
es muy divertido guardarse las respuestas que
dio ahora y si esto sigue las respuestas que
te dio que te dará de aquellos años Además que
tiene cierta condescendencia, ¿no? Entonces es
como si en algún... Imagínate, ¿no? En algún
nombre, alguna búsqueda, sale Marcial hablando
de la nuclear, obviamente te va a reforzar su
respuesta al 100 % y va a derivar toda... No
digo que sea pronuclear, pero te quiero decir
que nosotros tenemos cierta exposición mediática
en algunos artículos y demás, entonces si nos
encuentra, obviamente nos va a dar la opinión
nuestra al 100%. Claro, pero lo que está pensando
es, ¿sería posible inundar las redes con artículos
en periódicos imagínate que yo fuera imagínate
que yo fuera Voy a llamarlo Ignacio Karchez Falán,
por ejemplo, y fuera el presidente de una gran
energética y me interesara que no se cerraran
las centrales nucleares. Yo podría hablarme con
mis amigos de Grupo Planeta y decirles, oye,
o Grupo Risa también, y decirles, oye, inunda.
de contenido pronuclear las redes. Eso es lo
que se está haciendo ahora, sí. Para que cuando
alguien pregunte, como ya la gente no googlea,
sino le pregunta a ChaGPT, cuando alguien le
pregunta a ChaGPT si es bueno cerrar las centrales
nucleares en España, le diga no, no, no, porque
aquí todo el grupo risa me está diciendo que
no es positivo. De hecho se está haciendo. Se
está haciendo ahora mismo, lo estamos viviendo.
Si miráis en el móvil el feed de noticias, cuando
vais desplazando a la izquierda que aparece un
estadio de noticias. veis un montón de noticias
falsas. Y son noticias falsas incluso en medios
generalistas, en medios como de Grupo Risa y
tal. O sea, de muchos grupos conocidos y difunden
bulos y difunden cosas falsas o incluso ideologías.
¿Para qué? Para potenciar esto, para potenciar
que estos bots fomenten estas ideas. De hecho,
ahora es... Está de moda, ¿no? Decir que los
jóvenes, publicar noticias con que los jóvenes
tiran a la derecha o que tienen hábitos más religiosos,
¿no? ¿Esto qué hace? Pues lo que hace es que
genera más noticias falsas, más noticias falsas,
que ChaGPT lo diga, y que los chavales, los críos
de instituto, cuando miren ChaGPT o cuando miren
las noticias, crean que ser de derecha está de
moda. O sea, nos manipulan. con estas noticias
falsas. Claro, es que es muy loco eso, ¿eh? O
sea, yo no había caído en que ya las campañas,
o sea, dirigir una campaña de medios, no contra
la población, sino contra Charly PT. Claro, contra
la IA, o sea, ya el target de las campañas de
medios es la IA, iba a decir la puta IA, pero
es que literal, o sea, de verdad que esto me
acaba de explotar bastante la cabeza, yo no había
entendido que era tan importante, claro, ahora
entiendo muchas cosas que están pasando en el
mundo, pero bueno, vamos a intentar, porque nuestro
podcast al final, aunque yo ahora esté pensando
en muchas otras preguntas, pero nuestro podcast
al final intenta, intenta ser de energía, entonces
vamos a pensar en en cómo podemos entonces usar
bien esta inteligencia artificial para los campos
de energía, del cambio climático, qué cosas positivas,
porque por ahora solo hemos visto peligros casi,
pero qué cosas positivas podemos utilizar de
la IA. Bueno, ahí es impresionante, ¿por qué?
Porque sobre todo para estudio de cambio climático
se está estudiando mucho. Tenemos muchísimos
datos y cada vez se están poniendo más satélites
que estudian el cambio climático y que estudian
nuestro planeta. Hace unos días se mandó al espacio,
se desplegó un satélite Sentinel que nos va a
dar muy buena información. Entonces, con toda
esta información, estos datos, porque al final
son datos crudos o que nos mandan todos estos
satélites, tenemos sistemas. que convierten estos
datos en información y muchos de estos sistemas
son pues eso, inteligencias artificiales o sistemas
de inteligencia artificial que pueden ser pequeñitos,
el nivel que se ejecute en el local en un ordenador,
no penséis siempre en algo muy gordo. Pueden
ser sistemas pequeños porque son datos numéricos
y funcionan muy bien, que te pueden hacer predicciones
y te pueden establecer un poco qué situación
estamos, cómo estamos ahora. en cuanto a cambio
climático y cómo vamos a estar de aquí a un tiempo.
Todo esto te lo está dando y te lo va a dar cada
vez mejor. Por eso, porque estamos agrandando
ese conjunto de máquinas que nos dan datos, cada
vez más satélites, máquinas en tierra, hay que
tener más datos, vamos a tener más información.
También información de, bueno, hay proyectos
de ciencia ciudadana que nos están dando también
información para estos sistemas. O sea, todo
esto es maravilloso y nos va a ayudar mucho.
En cuanto a energía, pues tienes ahí de todo.
Desde un control de redes de distribución inteligentes
que controle el tráfico de energía como hoy hace
con el tráfico de datos. hasta un poco optimizadores
de producción de energía, decir oye ser sistemas
capaces de predecir de va a haber un pico de
necesidad ahora arranca, méteme más aeros arranca
más aeros porque en función de los datos del
pasado yo sé que ahora es cuando vas a necesitar,
ojo cuidado navidades y la gente se aglutina
toda en casa a la abuela Y aquí se encienden
menos calefacciones, menos cosas. Puedes ir bajando
paulatinamente. Entonces, no van a ser corta,
corta, corta, que parece que desciende el consumo
o aumenta el consumo, sino que van a ser curvas
más suaves porque se va a adelantar y lo va a
hacer de una forma más suavita. Entonces, esto
va a optimizar mucho el sistema energético. Bien
usado puede ser una maravilla. Es verdad que
en temas de previsiones yo lo estoy viendo muchísimo,
sobre todo en previsiones de producción renovable
para predecir qué viento vamos a tener, qué sol,
etc. Eso sí, y claro, para previsiones de demanda
efectivamente tiene todo el sentido. Los he visto
usar también para análisis rápidos de eventos
en la red, para coger una topología y decir,
vale, pues te entreno con esto y... Si me das
tu topología de red y me das unos parámetros
de entrada, pues yo sé decirte en todo momento
dónde está el punto más crítico de error de tu
sistema para que estés preparado. Incluso para
detectar errores. Hay sistemas que no se entrenan.
Tú le pones redes normales, ellos analizan y
en el momento en que ven algo que se escapa del
patrón, algo que es raro, te dicen... Cuidado,
te está pasando algo muy chungo. Y estos sistemas
ya existen en redes de datos para detectar ciberataques.
Aquí una cosa, que te voy a poner un ejemplo,
porque sí que yo, en cuanto a mi poco conocimiento,
tengo una pregunta, una duda con todo esto. Y
es, ok, como herramientas de... un diagnóstico
con calma las veo geniales pero mira te voy a
poner un ejemplo de esto es un proyecto que he
visto desarrollando un compañero mío cuando estuve
en Suecia y es que estaban cogiendo medidas de
tensión y corriente en diferentes puntos del
sistema y tenía una inteligencia artificial que
era capaz de analizar eso en tiempo real porque
la habían entrenado y decirte eso es lo que tú
dices si estabas teniendo un problema o no en
la red en ese momento y qué problema estabas
teniendo si estabas teniendo un problema de desbalance
un problema de cortocircuitos un problema de
tal Claro, mi pregunta es, ¿eso va a tener errores?
Y lo peor de todo es que los errores que tienes
no sabes por qué los tienes, porque para mí la
inteligencia artificial tiene un problema que
es que no te permite decir, ah, esto es porque
en esta función de costes teníamos aquí un peso
que estaba mal otorgado. No, no, porque aquí
es una caja negra que tú le metes un dato y te
saca un resultado. No, no es caja negra. Realmente
sabemos por qué la caga. Y de hecho, fíjate,
si no es caja negra, que en eso somos muy zorros.
Cuando nosotros hacemos un sistema como el que
tú dices, nosotros sabemos cuando hacemos el
entrenamiento y sobre todo cuando hacemos el
test, nosotros hacemos una cosa muy divertida
que es establecer unas tablas de indecisión o
indeterminación. Bueno, matriz de confusión.
Que determina en qué se confunde nuestro amigo,
nuestro cacharro. Entonces, nosotros sesgamos
en función de cómo queremos que se equivoque.
Por ejemplo, un sistema de detección de tumores.
Yo le voy a sesgar porque sé que se va a equivocar,
sí. Pero quiero que se equivoque no dando falsos
negativos. ¿Por qué? Porque se me puede escapar
un paciente con un tumor, equivocarse y... Y
tenemos una persona que va a fallecer. Eso no
lo quiero. Quiero que te equivoques en falsos
positivos. Entonces tú le fuerzas el entrenamiento
para que casque y que cuando casque y cuando
te dé el fallo, que sea, oye, tienes un tumor.
Y que luego le digas, ah, no, que nos hemos equivocado.
Le das una alegría a la persona, pero has salvado
la vida. ¿Sabes? Entonces, sí, sesgamos y conocemos
en qué va a fallar. el porcentaje de fallos que
va a tener a priori antes de desplegarlo y en
base sabemos también cómo se va a equivocar y
lo diseñamos para que se equivoque de una forma
u otra realmente el concepto de inteligencia
artificial como caja negra es un bulo que se
nos ha soltado porque sí que conocemos yo creo
que es más desconocimiento exactamente, general
por eso decimos caja negra De hecho, este concepto
de no ser una caja negra es lo que nos permite
hacer que sean sistemas muy eficientes. Podemos
tener una red neuronal súper inmensa y entrenarla
consumiendo muy poquito. ¿Por qué? Porque yo
digo, a ver, necesito o tengo este problema.
Vale. Y quiero identificar algo. Oye, pero veo
un paper, un artículo científico en el que una
persona... O simplemente me encuentro una red
neuronal publicada que reconoce gatitos. Bingo.
Y yo quiero reconocer tumores. O la mancha que
se forma en el glaucoma. Venga, me da igual,
la cojo. Tú coges la red neuronal gordísima.
Que te reconoce gatitos, perritos, de diferencia
cosas. Y dices, venga, me la quedo. Coges el
monstruo. Le modificas la entrada porque tu entrada
va a ser diferente. Le modificas el culete para
que te dé... las respuestas que tú quieres. Pero
tú no la vas a entrenar completa. ¿Por qué? Porque
sabemos que ese tipo de red, cuando entrena,
establece primero los patrones de formas básicas.
Primero los puntos, luego líneas, y eso es común
para todos. ¿Para qué vas a volver a entrenar
el reconocimiento de formas básicas si lo vas
a obtener igual? Entonces, toda esa parte, nosotros
lo llamamos que lo congelamos. La paras y la
conservas. Y solo entrenas las últimas capitas,
esa colita. Entonces, requieres la mitad de energía,
vamos, muchísimo menos energía y mucho menos
tiempo. Y eso es gracias a que sabemos qué hace
cada capa. Totalmente. Nos estamos quedando sin
tiempo, pero yo creo que te vamos a dar la tarjeta
Platinum y vas a volver a venir para seguir preguntándote
porque todas las preguntas que vamos a dejar
en tintero son bastante interesantes. También,
por ir acabando, en el último anterior programa
hablamos con Marina Otero sobre centros de datos
y bueno, sí que hablamos un poco más a nivel
estructural de lo que es la edificación, del
consumo y que había que ponerle cierto control
y restricciones. Pero ya hemos hablado de la
regulación, que tú dices que tiene que ser un
poco más estadística, pero ¿cuál es el riesgo
real que tiene para la sociedad más amplia, no
a nivel tecnológico, la IA y cómo se puede controlar?
Pues fíjate, sí, se puede controlar. A ver, la
IA, regulación es como decir... La estadística
necesita regulación, pues al final los culpables
somos nosotros. Pero sí que los datos, en los
centros de datos, los datos que se almacenan
están sometidos a unas regulaciones muy fuertes
y muy potentes. Eso hoy en día existe. Pero,
ojo, muy fuertes y muy potentes dependiendo del
país. Y ahí tenemos el problema. Ahí tenemos
el problemón, porque si tus datos están, tus
datos personales, tus datos genéticos, tus datos
de tal, están en Europa, van a estar protegidos.
Sobre todo en España, en España tenemos unas
leyes de protección de datos muy fuertes. Y luego
está a nivel europeo la GDPR que te apoya. Y
luego, y en cuanto a seguridad del dato, también
hay unas normativas muy buenas. Pero ¿qué pasa?
Estados Unidos, Estados Unidos... las leyes que
regulan y protegen los datos las controla el
mercado estás fastidiado o puedes tener una empresa
americana o europea que sus centros de datos
están en un país asiático o un país africano
sin ningún tipo de regulación para ellos poderos
vender Entonces tienes que tener mucho cuidado
con dónde están y qué regulaciones siguen porque
se os intentan saltar. Claro, pero también, como
dijiste antes, podemos transferir información
muy rápido. Entonces, como no se puede abrir
una memoria RAM y ver qué datos hay dentro, porque
no se puede, o sea, físicamente me refiero, claro,
si lo metes en un ordenador sí se puede. Pero
claro, como no podemos verlo físicamente... ¿Cómo
sabes dónde están los datos? Porque yo puedo
tener mis datos en Castellón de la Plana y decirte,
no, no, los datos de Ismael los tengo todos en
un servidor en Tuvalu. Claro, el tema de que
haya tantos... Sí, seguro. Y no solo en un servidor
de Tuvalu. El tema de los centros de datos, ¿por
qué tenemos tantos? Porque son nodos y son muy
distribuidos, entonces necesitamos muchos. ¿Para
qué? para que tus datos estén un trocito en tu
value otro trocito, bueno realmente son por proximidad,
entonces tú vas a tener un trocito en Castellón,
otro trozo en Albacete otro trozo no sé dónde
están distribuidos en trocitos y luego tenemos
operaciones que cuando lanzan la consulta dicen
necesito los datos de Marcial entonces Todos
estos buscan los nodos más cercanos, los nodos
más cercanos agrupan, escupen, devuelven y te
los devuelven. O sea, todo está súper troceado.
¿Por qué? Porque se trocea así. Porque si cae
un centro de datos, es transparente para ti,
tú sigues teniendo tus datos. Tú no te enteras.
Se ha caído el de Castellón. A ti te da igual,
porque hay alta disponibilidad. Pero lo que comentas,
por ejemplo, de protección de datos, o sea...
Imagínate que yo se los doy a Amazon. Estando
en una regulación europea y española, ¿esos datos
están en España? Eso lo tienes que exigir, sí.
Dependiendo de los datos, por ejemplo, datos
sensibles, tienes que ser tú el que te mire esa
empresa, tu empresa proveedora de los datos o
la empresa que tú contratas para tu nube, que
te asegure que estos datos dónde van a estar.
Oye, tus datos... Eso se controla. Tú controlas
qué nodos usas para ciertas cosas. Por ejemplo,
yo para esta empresa voy a usar solo nodos de
estos puntos. Y le meto una malla de nodos de
una zona. ¿Y eso se puede auditar? Sí. O sea,
podemos saber perfectamente que Amazon no ha
llevado tus datos a Vanuatu. exactos en el caso
de la nube de amazon puedes contratarlo si es
un ejemplo muy claro lo tenéis en la nube de
microsoft y sur que tiene datos del pentágono
y esos datos nos salen de eeuu y están unos nodos
muy concretos con una alta seguridad y para que
el pentágono confía confíe en ellos imagínate
En Canarias siempre ha sido Azure. Acabas de
decir Azure y me llevó dos segundos de procesar
el... Azure, joder, sí, sí, sí. Pues el Azure
de toda la vida de Dios. Es que dijiste Azure
y digo, ¿qué red es esa? Y las empresas cuando
contratas Azure o AWS, tú dices, a ver, estos
datos son sensibles, yo quiero que estén solo
y tienes un este especial para decir, mis datos
solo van a estar aquí y lo tiene que cumplirse.
Sobre todo momentos complicados. Yo creo que
te tendremos que traer a otro programa porque
estamos aprendiendo mucho. Eso quiere decir dos
cosas. Que está siendo muy interesante y segundo,
que nosotros sabíamos muy poco. Entonces... Al
revés, nosotros preguntamos mucho. Pero bueno,
vamos a ir acabando ya y vamos a entrar con la
parte canónica del programa, que es que yo tiro
mi mano para atrás. Y te otorgamos... la varita
mágica de energía granel y te preguntamos que
usando inteligencia artificial o cómo te imaginas
que puede ayudar la inteligencia artificial.
Bueno, ¿cómo te imaginas? No, ¿cómo lo harías?
Porque tienes poderes mágicos ahora mismo. ¿Cómo
sería la red eléctrica del futuro? Pues una red
autogestionada completamente, o sea, que puedan
predecir, bueno, no autogestionada, sino que
al operador de la red pueda decir vete parando
una red inteligente que pueda dar consejos a
los operadores tanto de redes como los operadores
de los parques y aparte con un sistema completamente
distribuido o sea que nuestra casa sepa cuando
en cuanto a las fluctuaciones que tenga sepa
decir oye voy a desconectar y tirar de batería
porque se viene una gorda y ya está bueno pues
Creamos esa IA con magia, que yo estoy seguro
de que esa IA acabará llegando. O sea, 100 %
acabará llegando. El tema es cuándo llegará,
pero bueno, a ver si lo vemos, a ver si no. Y
ya por último, la última IA pregunta, te lo prometemos
y te dejamos ir, que te tenemos aquí secuestrada,
es la que estamos haciendo esta temporada, que
es ¿a quién te gustaría que tuviéramos por aquí
en otro programa y para hablar de qué? Uy, pues
yo soy muy friki de las energías raras. Tengo
un problemón y me gustan las energías raras.
Así que os voy a proponer a Leire Catalán -Ross,
que trabaja en la Universidad Pública de Navarra
e investiga cómo transformar el calor de los
volcanes en energía. Eso para Canarias viene
bien. Por eso. me la apunto aquí porque me parece
perfecto además la UPNA tiene una cosa muy guay
que se llama, es un podcast que tiene que se
llama Ciencia al Punto que yo me lo escucho y
que seguro que tendrá un programa con Leire y
vale y anotamos tu tu idea y me parece como súper
súper súper interesante y ya está Sara pues muchísimas
gracias, no te queremos quitar más tiempo Ha
sido un programa muy guay. Yo he aprendido mucho.
Me voy preocupado con lo de las campañas de publicidad
a la día. Pero te traeremos nuevamente para que
me quites estas preocupaciones. Sí, porque al
final no es nada malo. No hay que tener miedo.
Hay que saber usarlo. Pues de verdad. Muchas
gracias, Sara, por haber estado con nosotros.
Bueno, la gente te puede seguir en redes. O sea,
tienes como 70 redes. Tienes el blog de viajandoconciencia
.blog. Haz publicidad. Ya te presentamos al principio,
pero haz publicidad de lo que tú quieras. Pues
mira, estoy en Instagram como viajandoconciencia.
Estoy en... Es un Instagram muy de animalitos
porque salgo con la cámara a ver pájaros y...
Y yo lleno de animalitos En BlueSky estoy como
ViajandoConciencia .BlueSky Y tal Y en Twitter
estaba como SaraRC83 Pero apenas uso Twitter
ya hay que escapar de Grock y de Twitter y bueno
pues ya a Sara seguro que se la encuentran en
muchas más cosas de divulgación porque es una
crack y escuchar Cascando de Ciencia por favor
por supuesto eso por descontado pues Sara muchísimas
gracias por estar aquí hoy con nosotros a los
telespectadores que nos están telespectando recuerden
que ahora volvemos con nuestra super sección
nueva opinión de alta tensión hasta pronto chao
gracias pero no os vayáis porque todavía Marcial
no es tan pesimista pero sí que está cabreado
y te trae la opinión de alta tensión la rueda
el papel la imprenta las máquinas agrícolas la
electricidad el teléfono el coche los aviones
los ordenadores los smartphones Todos estos son
inventos que cambiaron la forma en la que concebimos
el día a día. Y a mí, sinceramente, la inteligencia
artificial no me parece más disruptivo que ninguno
de ellos. La inteligencia artificial es una herramienta
más a la que no debemos tenerle miedo, sino todo
lo contrario. Tenemos que aprender a usarla para
mejorar nuestra vida de forma segura y ética.
Cuanto más la estudiemos, mejor sabremos usarla.
Es una herramienta, sí, pero es que al final
la inteligencia artificial es solo eso, una herramienta.
Bueno, esto es un poco el resumen de lo que pasa,
que nosotros aquí lo hacemos como lo más condensadito,
porque luego esto, gracias a Oikos MSP, le pegamos
un tajazo y... Y lo subimos a redes que están
funcionando muy bien, les está gustando mucho,
nos ponemos muy serios, parece como que estamos
marcando la agenda política del momento y a lo
mejor lo estamos haciendo. Y a lo mejor lo estamos
haciendo. Oye, ¿por qué no decirlo? Y como ya
nos ha quedado un programa más largo, ¿qué te
parece Ismael si nos despedimos ya? Ah, perfecto.
Todos los haters, por favor, que digan a Marcial
que la IA no es una herramienta, que es un modelo
de predicción. Bueno, bueno, ay, por favor. Que
a dónde va el tonto ese con el bigote, no sé
qué. Bueno, lo que ustedes quieran. Que va a
haber apagón mañana, ya verás, y te vamos a dar
una chaza. Eso es lo que dicen. Lo que también
pueden hacer es seguirnos en arroba, sígueme
en la corriente. Ver nuestros vídeos en el canal,
sígueme en la corriente. Ya saben que hemos sido...
Conmigo ha estado Ismael Morales Arroba Ismora
López Y yo he sido Marcial González Arroba Capitán
Renomable Un saludo para todos y nos vemos Muy
próximamente, hasta pronto Muchísimas gracias
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