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Usos inteligentes de la inteligencia artificial | CLNA — Transcript

by Círculo de Legisladores de la Nación · 20,318 words · 3,538 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00pasar por
0:02sí puedo pasar. Este, hay antecedentes
0:06de documentos. Claro. Este, quizás el,
0:09bueno, tengo que mencionarlo que es
0:11breve, quizás no es el más importante,
0:12es importante para nosotros porque es el
0:15el que es la es el de Francisco de
0:18primer fue un año y unos meses antes que
0:20muriera que se llamaba inteligencia
0:22artificial y la paz.
0:25Bueno, en en el [carraspeo] día
0:27internacional de la paz, primero de
0:28enero del 24, este, y si uno recorra el
0:31vocabulario y los temas de breve
0:33documento, va a ver que aparece también
0:37en el documento de [carraspeo] Carro, o
0:39sea, podemos
0:42este tengo que hacer una mención también
0:44de este hombre de Mwire, que es un
0:47irlandés, que era una persona del mundo
0:51de la inteligencia artificial
0:52empresario, pero bueno, estudió
0:55se hizo sacerdote y eh con motivo de la
0:59y funciona un párrojo de cinco par, lo
1:02cual es algo bastante socialista, pero
1:05bueno, parece que hay un pani
1:07y este y tiene una frase eh cuando salió
1:12la encíclica que me parece muy
1:13interesante, dijo, "Hay que dialogar con
1:16quien se percibe como enemigo. Lo mismo
1:19pasa con la tecnología porque están
1:21construyendo nuestro futuro como
1:23nosotros.
1:24[resoplido]
1:26para sentirlo que no está pueda eto
1:31va a suceder y va a ser desarrollad
1:34la encíclica tiene cinco capos eh hay
1:37dos en realidad la inteligencia
1:39artificial concentrar el tercero
1:42el es importante. El quinto no tenemos
1:44tiempo que habla estudi
1:48este y el papel de inteligencia deidad
1:50en esa pasamos el próximo. Si si uno
1:54empieza a ver dice por ejemplo
1:59que los supuestos premios del 60, por
2:01ejemplo, la tecnología siempre algo
2:03neutral como podía ser buena, podía ser
2:06eclesial, pero podía ser buena, podía
2:08ser mala. Acá esto es cambia la
2:11posición. Concretamente, la tecnología
2:14no es neutral porque toma el rustro de
2:17quien la concibe, la financia, la regula
2:19y la utiliza. Por eso la primera
2:22elección no es entre sí o no a la
2:25tecnología, sino entre construir papel o
2:28reconstruir Jerusalén. ¿Qué es papel y
2:31Jerusalén? Son símbolos. La próxima
2:36la referencia a Babel en la torre de
2:37Babel que acá está tomada como símbolo
2:40de la soberbia humana que quiere una
2:44torre que toca el cielo, o sea, acceder
2:46a lo divino por propios medios.
2:50Este, la reconstrucción de los muros de
2:51Jerusalén estuvo a cargo de Nehemías,
2:54Nehemí en el siglo [carraspeo] Vto antes
2:56de nuestra era. Eh, el pueblo judío ya
2:59había regresado a este a Jerusalén
3:02después del siglo babilónico, pero este
3:05los muros se reconstruieron mucho tiempo
3:07después y esa recución de los muros de
3:09Jerusalén fue una reconstrucción de tipo
3:11mortal. Por eso está poniendo eh estas
3:15dos imágenes. Eh es una este después
3:19también hace una referencia a San
3:22Agustín este eh bueno, 14 miembros de
3:26una orden que se los agustinos. Es obvio
3:28que haga referencia a San Agustín este y
3:32en particular al a uno de los libros que
3:35son los libros que están occidental que
3:38es este la ciudad de Dios.
3:41Este libro fue escrito en las siguientes
3:43circunstancias. En el 410 los bicigosos
3:46invaden Roma cristiana estatura cae
3:51parecía que Roma periodo unas décadas
3:54más pero caía Roma, caía la cristiandad.
3:58¿Qué es lo que está pasando? El libro de
3:59Agustín este lo que dice es lo
4:01siguiente. No se puede identificar a
4:04Roma frente a la cristian como
4:07cristianismo, que o la ciudad más no es
4:09la ciudad de Dios. La ciudad de Dios en
4:11todo caso anida el corazón de cada
4:14persona y cristianidad la ciudad sería
4:18la otra opción es la opción egoísta por
4:20sí mismos. La opción de Dios es la
4:23opción por el prójimo, por Dios. La
4:27próxima por favor. Hay una referencia en
4:29esta encíclica lo que se llama el
4:31paradigma tecnocrágico, que es un
4:33concepto de la laudando,
4:35la famosa probablemente la más este
4:38significativa en cíclica de Francisco,
4:41este que está descrita como la tendencia
4:43aar que la lógica de la eficiencia, del
4:45control y del lucro gobierne las
4:47decisiones personales, sociales y
4:49económicas.
4:52Este, en realidad, eh,
4:55esta encicl, como dijimos, habla de
4:58tecnología, no en términos neutro, sino
5:00en términos de poder. Fíjense, el poder
5:02se concentra en pocas manos, esta
5:04concentración de poder, etcétera. Y
5:07frente a eso lo que se propone, bueno,
5:09en fin, este, a a la sociedad civil son
5:12marcos jurídicos de este [carraspeo] de
5:15control, vigilancia, educación de los
5:17usuarios y la política. en
5:21frente a las lógicas tecnocráticas
5:24definidas.
5:26Este si nosotros eh
5:30eh este es un párrafo que insiste en lo
5:33mismo, pero este bueno, marqué tiempo,
5:36por supuesto, marqué amarillo varios
5:39conceptos que son películas próximas.
5:42Voy a leer este par más clara. Miren,
5:45bien común, destino universal de los
5:48bienes, subsidiariedad,
5:50solidaridad, justicia y justicia social.
5:53Estos son conceptos que son
5:55característicos intípicos de la doctrina
5:57ciudad de la Iglesia del León 13 en
5:59adelante. Son fácilmente reconocibles
6:01para cualquiera que tenga la más mínima
6:03este idea de que estamos hablando la
6:05próxima. Este, hay dos narrativas contra
6:08la que laancíclica es muy polémica que
6:10vamos a a llamar el la llama, de hecho,
6:13¿no? Este, el transhumanismo y el
6:15poshumanismo.
6:17El transhumanismo imagina una
6:19potenciación del ser humano por medio de
6:21las tecnologías, este, del poshumanismo,
6:24ya es una hibridación entre el ser
6:26humano y la maras
6:30céfalo, [resoplido]
6:31computadora, etcétera, desde digamos
6:34hasta que bueno, la humanidad entraría
6:37en una nueva etapa evolutiva. Eh, la
6:40próx, por favor. Yar esto lo que se
6:43discute es la cuestión del límite. Eh,
6:45todo lo que dice, bueno, tenemos esta
6:48cosa transhumanista, posumanistas, pero
6:51esto no está tomando en cuenta el
6:53límite, que es el tema de los límites
6:55son la discapacidad, la vejez, la
6:58enfermedad y es curioso que no mencione
7:00la muerte, que es el último límite.
7:03Este, pero en todo caso en el límite es
7:06donde se encuentra la diferencia entre
7:07los sueños prometicos, porque lo que
7:09salva ser humano es la no es la
7:13autosuficiencia, se va a ver la
7:15autosuficiencia renunciada, sino una
7:18relación que libera y una comunión que
7:20transforma. Para un algoritmo el error
7:22es algo que se corrige cuando una
7:24persona el inicio de un cambio profundo.
7:27La profe, por favor. Este, hay tres, y
7:29con esto ya terminamos, hay tres grupos
7:31de cuestiones, este,
7:34que no podemos entrar, que son
7:37cuestiones ambientales.
7:39Este esto eh no, estas son eh no leo
7:45arriba.
7:47Eh, este es el
7:53eh está ah las nuevas formas de
7:55esclavitud. Gracias. Y la tercera es el
7:57nuevo colonial. El nuevo colonial que
8:00son tres y a lo cual habría que agarrar
8:02eh agregar la nuevo colonialismo, nuevas
8:06normas de esclavitud, las cuestiones
8:08ambientales y eh y la guerra. Yo creo
8:11que en estos en en el desarrollo de
8:14estos temas donde se se percibe la
8:16continuidad más clara con las
8:20de Papa anterior Francisco, ¿no es
8:23cierto? Para terminar, eh tres
8:25preguntas. Eh, ¿se acuerdan los ruditas?
8:28Los luditas eran estos grupos que en la
8:30época de la reunión industrial en
8:32Inglaterra destruían máquinas.
8:35Destruían. Okay. Es es podemos calificar
8:38esta en sí como
8:40yo creo que no. Este, esto no es
8:42Gregorio 16, es otra cosa, no es una
8:45cosa antitecnológica,
8:47pero este lo que sí es una exhortación,
8:50digamos, a eh insertar las
8:55cierta visión de ser humano, una visión
8:58católica para este en relación al al
9:02irreferenable avance de la ya
9:04mencionado, lo van a hacer sí o sí. Este
9:08puede decir que este está mirando una
9:10película impresion
9:13está como en
9:16yo creo que sí.
9:18Este, a mí me parece que sí. Esto esto
9:20es un documento
9:22de [carraspeo]
9:24documento religión,
9:26o sea, uno puede encontrarle
9:29niveles niveles
9:31políticos,
9:33puede estar de acuerdo fragmento, pero
9:34en última instancia sí. Este, me parece
9:37que sí y yo creo que mira la historia
9:41desde desde la [carraspeo] eternidad,
9:42que es una cosa muy sana.
9:44Y por último, que no es una crítica a la
9:48inteligencia artificial con la tinta muy
9:50cargada,
9:51muy eso en materiable. Si usted cómo fue
9:56recibida la cita en medios
10:00en medios no católicos, por ejemplo,
10:02bueno, hubo de todo, a favor, en contra,
10:04en medios católicos también, lo mismo, a
10:06favor, en contra, neutro, o sea, la
10:09recepción fue y todo esto es materia
10:11opinable, ¿no es cierto? Eh, pero yo
10:14quisiera [carraspeo] terminar con esto,
10:16es el centro desde el cual está haciendo
10:19este discurso y el centro está poniendo
10:21el discurso es el problema de de la
10:23persona humana. Por eso el subtítulo es
10:25la defensa de la persona humana. Dice,
10:27"En la era de la inteligencia
10:29artificial, en la que la dignidad humana
10:31corre el riesgo de verse eclipsada por
10:33nuevas formas de deshumanización,
10:36tenemos el deber urgente de permanecer
10:38profundamente humanos custodiantes a
10:40magnífica humanidad." Se fij aparece la
10:42palabra humanidad cuatro veces en una
10:45sola oración. Me parece que ese es la
10:48que se hizo de la del mensaje.
10:52Bueno, muchas gracias.
11:00Muchas gracias por y sobre todo porarse
11:05tiempo. Y ahora tengo el agrado de
11:08presentar al doctor,
11:11el teólogo, sociólogo, teólogo cero.
11:14Teólogo
11:17no yo soy de la ciencia
11:21por Twitter
11:23de Parí.
11:25es especialista en sociedad, cultura,
11:28religión y organización de SAS y ha sido
11:31dejado de ciencias sociales de la UMPA.
11:34Y hoy Marciones
11:38estudios científicos sociales, el mundo
11:40católico de la revolución industrial al
11:43radio solidades
11:47bien, gracias. Ya la presentación me da
11:50para el tema no es la idea cómo se puede
11:54desde las ciencias sociales de las
11:56ciencias al cabo sin ponerle apellido
12:00porque había que empezar a dividirla
12:01cuando hablamos difícil tiene cuatro.
12:06Nosotros en el área de ciencias humanas
12:07ya cab multidisciplinaria
12:10transdisciplinaria y queremos seguir con
12:12esas divisiones internas llegó mi ley la
12:14discusión se acabó la volver. Es decir,
12:18nos dejó ahí, nos dejó ahí en ese
12:20momento. Y hoy es cierto, no podría yo
12:23empezar a hablar sin recordarles a
12:25ustedes el estado de la ciencia en
12:27Argentina, la destrucción, laad, lo que
12:31estamos viviendo. Y muchos de nosotros
12:33ya lo hemos apoyado en Miguel porque
12:35había gente que lo apoyaba aún en
12:37nuestras instituciones.
12:39Desde ahí me parecía a mí que era
12:41necesario hablar de este tema y
12:44proponerlo, como lo dijo quizás el
12:46colega, vamos a hablar de inteligencia
12:48artificial, desde dónde.
12:51Y es interesante, me parecía a mí, desde
12:53el poder, es decir, como hacemos la
12:55mayoría de los estudios, tenemos, si hay
12:59dinero, tenemos más posibilidades, no
13:01hay dinero, empresas que nos juan,
13:02empresas nos pagan, nos quieren poner,
13:05que hay que dejarla, estado son
13:08conceptos que acompañan a las ciencias y
13:10hoy están en plena discusión y a mí por
13:13eso me gustaba hacerlo a su vez una
13:16lectura que tiene que ver con una
13:18institución como la Iglesia Católica.
13:21mundo eseismo y cómo se ido
13:23transformando en estos siglos y qué nos
13:26dicen y magia siguiendo acá el colega se
13:30debe que a la hora que hay que criticar
13:33a Pam, a la hora que hay que criticar a
13:35los fealistas, a la hora que hay que
13:37criticar a los grandes grupos de poder,
13:40aparece un señor llamado papa
13:43que critica, que dice, "Trumpa, sos un
13:45hijo de tu madre en inglés,
13:49al rabalero y el resto se calla.
13:53¿Dónde están las nacionales socialistas,
13:56comunistas, liberales que salen contra
13:59estos nuevos imperios del poder que
14:01estamos hoy entendiendo? Entonces, desde
14:03ahí me interesaba hacer una pequeña
14:05recorrida para entender a qué cerebro es
14:09que uno
14:11lee un texto de un papa y chico habla de
14:16los ross económicos, de las ganancias de
14:20las tierras raras que no son simplemente
14:22las que se llevan, sino los datos que le
14:24damos. ¿Y por qué se destruyen los
14:26estados? ¿Y por qué tenemos que aceptar
14:28que sea fulanos que se dicen dioses?
14:32Porque este es el otro tema. Estamos
14:34invadidos por dioses. ¿Quién le gustar
14:36de los más? Peter que se compra acá
14:39nuestro presidente Trump el Bolsonaro
14:43es decir esos dioses que bien se decía
14:46que parecía que se habían muertos
14:49desecidos seularización
14:52nuestra universidad la uva al aire la y
14:55no iba a haber
14:58otras resulta que las otras hoy están
15:01con bastante dinero la nuestra trayada
15:04pobre buscando que la que la logre
15:07seguir financiando. Desde ahí tratar de
15:10entender un poco este proceso y ver
15:12entonces es en el largo plazo. No
15:15podemos entender un proceso sinorizarlo,
15:18sin contextualizarlo,
15:20sin ponerle nombres, nombres, nombres,
15:23es decir, personajes que encarnan esos
15:26jóvenes. Si no es fácil hablar en contra
15:28el capitalismo, poner liberalismo, lo
15:31que vengas.
15:33para ponerle nombres y a nosotros nos
15:35cuentan
15:38porque y por qué
15:41los procesos que vivimos y acabó sigo a
15:44él, pero ya otro camino oy procesos
15:47religiosos en el abstrato, [carraspeo]
15:49ni procesos políticos en abstrato, ni
15:53proyectos científicos en abstrato. La
15:55enorme mayoría son proyectos
15:59políticos, [carraspeo] religiosos,
16:00culturales y económicos. Al mismo
16:03tiempo, Charles, es un gran colega que
16:06nosotros casi todos los que estudianos,
16:07los temas se vienen muchos señor Max
16:09Berlaba de la ética protestante y del
16:12espíritu de batalismo y ahí metía todo
16:17en esa ética protestante y en ese
16:20espíritu [carraspeo] del capitalismo,
16:21por supuesto, la ciencia puede manegar
16:24que esa ciencia mama,
16:26mama y reproduce.
16:29No es un problema de científicos o la fe
16:31del científico haya o de la científica
16:35ella que crea lo que crea. Pero, ¿cómo
16:38se plantea el cientificismo? Que no lo
16:41conoce en nuestras universidades hay
16:43facultades que llaman de ciencias
16:45exactes.
16:47Hay de tener
16:49fe para decir nosotros somos las
16:51ciencias exactas. Las de qué sería el
16:55masón del gana. ¿Qué sería de más?
16:57Entonces la cambiaron de veces en el
16:59Consejo Superior de la UA muchísimos
17:01películas. Saqu ese nombre, ¿qué es eso
17:04de ciencia es? Pero estamos en el siglo
17:06XXI, la ciencia, lo que hemos aprendido
17:09no se toca. ¿Qué quiere decir? Espacios.
17:12[resoplido]
17:13Pero no se pueden tocar. Son
17:15fundamentalistas,
17:17son espacios de creencia
17:20como otras creencias. Entonces nada más
17:24era mostrarles
17:26desde se nombró aquí como esa
17:28institución y estudiar una institución
17:31solamente la institución se estudian las
17:34sociedades que permiten que esas
17:36instituciones continúen, se vayan,
17:39vengan y ver en ese proceso justamente
17:42cuánto de esa sociedad, cuánto de esa
17:45institución y muchas veces esas
17:47instituciones de alguna manera
17:49reproducen y de alguna otra manera
17:52expulsa distintas maneras de concebir la
17:55sociedad, la realidad, la política y por
17:59supuesto la religión también. Pero en
18:01última instancia
18:03cuando venga el Papa no le van a pedir
18:04que hable de
18:07va a venir el Papa. ¿Cuál es la
18:08discusión? Que no hable de justicia
18:10social.
18:13eso, no quieren que hable de justicia
18:15social. ¿Quién lo quiere? [carraspeo]
18:17Las otras religiones, ¿no?
18:20Entonces, ver en ese largo plazo,
18:24desde acá bien se dijo, desde una
18:27institución del fin del siglo XIX
18:31que se peleaba con los comunistas, se
18:33peleaba con los liberales, se peleaba
18:35con el progreso, sacan un documento
18:361864, el progreso es lo peor que puede
18:40existir en una sociedad.
18:44los masones, la ciencia, protestantes y
18:47de ahí un largo proceso que va haciendo
18:50en el mediante que se intercalan las
18:54guerras. Las guerras son importantísimas
18:56como la pandemia, todavía tenemos ruido
18:59lo que significó el esfuerzo de la
19:00pandemia, meterse dentro delismo de
19:03siente. La fueron también tomando
19:05medidas
19:07por distintas personas que lo dirigen en
19:09Roma. ¿Qué es eso de Roma?
19:11Ahí vio que hasta lo llevaban en andas,
19:15era intocable con él y ahora camina y
19:17ahora no solo camina sino que anda con
19:19la calle dando vuelta sale la noche,
19:21¿no? Los papá los hizo Dios no esa
19:26propia institución intenta también
19:27transformarse si quieren seguir
19:30viviendo. No pasa lo mismo. Eh, mi
19:32facultad ciencias sociales como la
19:34llamada exacta. Estamos en el mismo
19:36proceso. ¿Cómo nos transformamos
19:39para presupuesto? Siendo perseguidos y
19:43al mismo tiempo tener una presidia. De
19:45ahí uno puede ir viendo entonces la
19:48primera alternades
19:51el nazismo, el antisemitismo, todoísimo,
19:55si lo habrá habido o no recién allá por
19:58el año 196
20:00primera vez no son nuestros hermanos
20:02judíos, nos tratar desell y empieza un
20:05día que siga hasta el día de hoy, que
20:06siga hasta el día de hoy para ver eso
20:10ser más y no solo él sigue, sino cuando
20:12llega
20:14Francisco dice, "Hay que hablar con los
20:18se puede ir a hablar con los
20:21o sinónimo del atraso, de la ignorancia,
20:26de aquello que no progresa." El papa
20:28anterior Benedicto no hay que dialogar
20:31con los estatus, no son democráticos.
20:35En esencia no son democracia, porque la
20:37democracia
20:42campo es fruto de la Europa solamente de
20:47y no puede salir de nada. Lafobia hay
20:50que entenderla ahora en ese papas
20:54Benedito Papa que yo no era profesor
20:57profesor Alemania y recuerda que dice
20:59que el Islam no tiene que tener espacio
21:02en Europa
21:0415 veces a la es lafobia que hoy crece
21:08un grupo de cristianos evangélicos
21:11se expresa ustedes. Sin embargo, este
21:15otro papa anterior se puede hablar no
21:17solo con un sino con una
21:21va francisco. Si usted entra en una
21:24embajada norteameritana al correr
21:26Shatola, perseguido, terrorista y sin
21:30embargo lo va a ver o
21:33otras personas tan dignas. Uno puede ver
21:36que ya con la década del 60 esa
21:39institución dijo, "No puedo seguir
21:42mamando de Europa, no puedo seguir
21:45centralizada teniendo allí mi raíz,
21:48hay que abrirse, salir o se llama
21:51surglobal
21:53algunas asociaciones, ¿no?
21:56Entonces un descentramiento
21:58que se expresa en los papas
22:02latinoamericanos y otro
22:05ya no universo hay que salir y en esa
22:09salida es lo que me interesa ver las
22:11ruptura en esa porque de Dios patria
22:15hogar, ¿quién lo conoce Dios patria de
22:17hogar? Recuerda, ¿por qué recuerdan
22:20Dios? Fuerzas armadas y luchas
22:23donde el apóstolo, total por es su gran
22:25mayoría de las instituciones religiosas,
22:27[carraspeo] las educadoras y ahora esa
22:30institución dice, "No, hay que irse a
22:33las víctimas, hay que irse a los pobres
22:35y desde ahí nosotros proclamamos
22:38conceptos conservadores."
22:42¿Quién puede decir que todas las
22:45personas son iguales?
22:47Hemos est estamos en un momento de la
22:49humanidad que alguien dice todas las
22:52personas son iguales y tienen derechos
22:54de los acusar los imperios, [resoplido]
22:57los grandes poderes europeos
23:01por un lado, otro no se puede. Los
23:04migrantes tienen derechos, no no se
23:06puede. No podemos. ¿Qué explote mi país?
23:10Y esas posturas dichas conservadoras en
23:13otro momento adquieren
23:16otra posibilidad y visibilidad dicha ya
23:20en otro espacio, en otro contexto y en
23:22otro momento. Las mujeres tienen
23:25derecho, los trabajadores tienen derecho
23:29y claro,
23:31es creador de la OIT, entre otras cosas.
23:35Las personas no son mercancías.
23:38¿Cómo que no son mercancías? intero
23:40dice, "Yo quiero poner, tengo la y
23:42quiero hacer lo que quiero con mi plata.
23:45Me compro una mansionada, no me jodan. Y
23:47el otro que le pone nombre porque me
23:49dicen, "No, voy a hacer un gran frustre
23:51allá en la montaña para que el día que
23:53llegue el holocausto
23:55Apocalipsis que empieza a estar en el
23:58discurso cotidiano. El Apocalipsis
24:02yo el Apocalipsis
24:04específico,
24:07no. Elon Mar será así, Peter K será así,
24:11el de Amazon peso será científico, pero
24:14tanto Silv serán científicos
24:17y al mismo tiempo con todo este
24:19vocabulario cargado de religiosidad, de
24:22sagrado, de mercantilización de lo
24:25sagrado en un mundo en el cual yo había
24:28estudiado que Dios había de
24:32Y esto que quiero compartir con ustedes
24:34lo lo acaba determinaría la parte del,
24:39por supuesto, del del acto del Papa.
24:41¿Por qué? Porque hace algo que es
24:44continuidad de nosotros, pero al mismo
24:46tiempo se diferencia. Habla del poder,
24:50habla del Estado, dice, "Acá estáando el
24:53plato, le puedo poner nombres. Se le
24:57poner nombre a los vivos en Argentina
24:59hambrean a nuestro país y los cuesta.
25:03¿Quiénes serán?"
25:05Y ahí me parece que hay una postura que
25:08es esta de las víctimas de los pobres,
25:10de los que sufren que interpela a la
25:15ciencia. ¿Será nuestra ciencia al
25:18servicio de esos pobres de las víctimas
25:20o nuestra ciencia es a nuestro propio
25:22servicio de aquellos que nos financian y
25:25de aquellos que quieren otro tipo de
25:26país o de sociedad? Hoy estamos otra
25:29vez.
25:30Estamos en el año 60, la recuperación
25:34los 60 fue el día que
25:37se acuerdan que cerrar todas las
25:39universidades
25:41del 2001 y ahora no son temas que se
25:46reproducen
25:47conociendo estas instituciones y las
25:50transformaciones
25:52nos da elementos para comprender como
25:56hay algunos espacios a veces en la
25:59sociedad
26:00que nos dan esos signos a veces de
26:02esperanza,
26:03esos signos de ver más allá de la
26:06oscuridad cierta luz que tiene que
26:08estar. Eso es lo que yo les quería
26:10compartir que está aquí.
26:24Este otro cumplidor de tiempo
26:27nos han enseñado la facultad
26:35y ahora para
26:38tengo el agrado de presentar al desejado
26:41jurista abogado de la UMA Tor Moreno Co,
26:46primer fiscal general de la norte penal
26:48internacional
26:49en cada adjunto de las juntas militares
26:52en 85.
26:54También dirigió lación de las
26:58madrinas y muchos otros procesos
27:02culturales
27:03actuó muchos otros procesos como el
27:06juicio a los caras y otros. Entre otras
27:10distinciones ha recibido la legión de
27:13franciana y nos hablará sobre la teoría
27:16de sistemas consejos.
27:18orden y desor
27:24me agradezco mucho invitado, eh, porque
27:28[carraspeo] me parece que la idea de
27:29juntar gente que habla de los diferentes
27:32es muy [carraspeo] importante.
27:34Eh,
27:36y para ser breve, eh, yo les quiero
27:39contar lo que estoy haciendo jugar. Yo
27:41yo fui fitameritares.
27:43Eso me sacó del mundo derechos penales.
27:45Me mettió en un mundo de enorme
27:46complejidad
27:48y después
27:5020 años después me llevaron como fiscal
27:52la corte internacional que es la primer
27:55institución mundial independiente.
27:57[carraspeo]
27:58Yo fui
27:59público deendo.
28:02Eh, de hecho
28:05Fran fue fuera a China y su propuesta
28:07fue chino desmantelar la
28:11el fiscal
28:13hubo una fiscal y otro fiscal fiscal
28:17procesó a Putin por la guerra
28:20contemplara
28:22y es el presidente lo aplaudían.
28:27Una vez después altañajo
28:29sobre el tema de Ga y ahí el propio
28:32Graja lo había alabado decía que una
28:35corte corrupta y que est una destrucción
28:37del mundo y de hecho Trump se fue a
28:40China y habló con chino que el objetivo
28:43básico era
28:46tú dices, ¿qué pasa [carraspeo] que el
28:48Papa abre y no pasa nada? ¿Qué pasa? que
28:50Trump dice públicamente que hay que
28:52mantener la única instrucción mundial
28:55que tenemos de poder y la pasando
28:58en el mundo de hoy justamente lo que
29:01está pasando desde mi punto de vista es
29:03que tenemos [carraspeo]
29:05un una tecnología que innova
29:08comunicación
29:10nos están viendo en cierto también todo
29:12el mundo si quieren
29:15tenemos una economía sexualizado 40 años
29:18la economía de Japón Puerta Unida y
29:20Europa. Esa es unaidad mundial.
29:21[carraspeo]
29:23Ahora no. Entonces tenemos un mundo
29:25global y no hay un sistema político
29:28mundial. Entonces los conceptos
29:30mundiales no tienen colectivo, no no
29:33modelo familiar.
29:35cosas la carta de Naciones Unidas
29:38del año 45 se establece el Consejo de
29:41Seguridad tiene responsabilidad por la
29:44paz del mundo. Ahora, en ese mismo lugar
29:49cinco países tienen por el metro.
29:52El Consejo de Seguridad y le ordena a
29:54Rusia que deje
29:56Ucrania, que abandone Ucrania, Rusia y
29:59tiene derecho a hacerlo y explica cuando
30:02Rusia dice, "Mire, en el 45 armamos un
30:05modelo donde nos íbamos a respetar a los
30:06países más grandes y sus intereses y no
30:10no molesten que producen más Ucrania."
30:13Do años después, Estados Unidos vetos
30:15cinco veces, cinco vetos de la orden de
30:18responsabilidad de que Israel anuncia el
30:20fuego en Asia. Tenemos un [carraspeo]
30:23diseño mundial que se armó como se pudo
30:26armar.
30:28Cuando se descó la carta de Naciones
30:29Unidas en 45 en San Francisco,
30:34eh había 50 países y 20 eran de América
30:37del Suramos 40
30:40estaba los de Austria sumaron y
30:42cuestionaron el derecho de
30:46Rus había usado [carraspeo] esta idea,
30:49había nombrado como segundo jefe de la
30:50delegación al jefe del Senado la parte
30:53de los anteriores. ¿Por qué? Porque
30:54anteriormente la liga de Naciones 1920
30:58el Senado debía vetar el acuerdo con la
31:00Liga de Naciones. Entonces uno quería
31:02probobar, pero la única cosa probarlo
31:04era que tuvieran metas, que no había
31:06nada sobre Estados Unidos y Rusón vería
31:08eso. Entonces el senador que estaba con
31:11el senador que estaba dijo, "Miren, o
31:14hay evento o no hay naciones fríes es
31:17así. El único progreso a eso fue
31:20justamente en el 98. Al final de Guerra
31:22Frío 10 años de cierta modificación y
31:26los países de Europa, de América Latina
31:28y de África crearon la Corte
31:29Internacional Mica y por eso yo una
31:32especie de maldición queas mundiales que
31:35yo lo viví com estudar un poco más me
31:38fui a ayer trabajé un poco y después no
31:44pasó pero después terminé trabajando
31:45actualmente con el departamento de la
31:50universidad Pablo, hay un profesor que
31:52se llama Nisto Catcher que estudió en CE
31:56en los 90, seizó en redes y cuando hubo
32:02eh conflictos políticos en Brasil, él
32:04empezó a desusar la física moderna para
32:08analizar problemas sociales. Se dedicó a
32:10mí para decirme, bueno, Luis,
32:12[carraspeo] ¿cómo hacemos para usar la
32:14física moderna que tiene complejidad
32:17para analizar orden global?
32:19Y ahí estoy tratando de entender moderna
32:22muy mal. Eh, los tienen que hacen.
32:26Bueno, estamos el proyecto de San Pablo,
32:28yo lo expliqué y después Néstor y dice,
32:32bueno, para explicarlo más fácil, más
32:34claro, esta fórmula lo explica bien esta
32:37fórmula de larga que eran toda gente
32:40ciencias sociales no entendían de quién
32:41hablaba. Entonces que yo me reía.
32:45Entonces digo esto no entiend nada. Yo
32:46sacó unos vectores. Dijo estos con los
32:49vectores acá explico todo. Entonces yo
32:53me lo invité a Néor a a ver si no
32:55entiendo demasiado, pero diálogo con
32:57Estamos intentando aplicar los modelos
32:59de redes neurales para entender orden,
33:02orden global.
33:04en orden normal decir, bueno, mira,
33:08tenemos cambio de
33:11y los países que más
33:17son Estados Unidos, China e India, que
33:21no son parte de la convención del
33:24bueno que no convención para ser el
33:26problema que todos que más producen
33:27[carraspeo] problemas no son
33:30y y lo peor a mí lo que más me espera es
33:32que hay un problema de entender quién
33:35toma deciones,
33:37pero la gente que propone protección de
33:39cambio de clima no habla de eso, habla
33:40de del carbono, el problema de la
33:43atmósfera. Sí, el problema entiendo,
33:45entendé que no hay nadie que
33:48bueno lo que estamos y lo amagar
33:51justamente lo que expliqué antes,
33:53consejo de seguridad a cargo de la paz
33:55en el mundo no va a funcionar, no tiene
33:58un diseño adecuado para hacer problemas
34:01entre Estados Unidos y y Rusia o Chile.
34:04Y el hecho es tenemos Europa puesto
34:08Europa está planeando y presupuestando
34:09la guerra con Rusia
34:12Europa está comprometida. Casta 5% del
34:15producto bruto en armas. Pregunten
34:19cuánto invierte en estudios por la paz.
34:22Nada. Estados Unidos está planeando
34:25una garrafa con China.
34:29Si el mundo indoss líderes liberales y
34:31democráticos, propone guerra con Rusia y
34:33guerra con China, ¿a dónde vamos? Había
34:36dicho, dijo, "No sé cómo se va a librar
34:39la tercera de guerra, pero la cuarta
34:41síce. La cuarta con palos y piedras
34:44volvemos. Entonces, no es que seamos
34:48catastróficos o holocausto, pero si uno
34:51entiende el sistema mundial, la dinámica
34:54va para ese lado. Entonces, a mí
34:57justamente me parece
34:59que no sé si se llama tiempo, pero
35:02justamente la cultura científica me
35:05parece que tiene que entender la
35:06fragmentación, la información.
35:08Él él decía, "Intentamos poder."
35:12La gente que hace internacionales
35:14discute poder.
35:16Y cuando yo metía investigar el
35:19presidente Sudano me decía, "Lu, ¿qué
35:20estás haciendo acá? No es que hacer eso.
35:25Como los chinos lasciones del poder y
35:28cuando hablaba de ley me decían, eso es
35:31un y la gente de de ley
35:36que cuando juntar ministros le decía
35:39como un político qué hac justamente
35:42[carraspeo] y es un mu muy claro muy
35:44claro. La gente que hace racionalismo no
35:47discute ley. La gente que hace ley no
35:49discute poder. Y justamente me parece
35:52que la honesta de la física moderna
35:55complejida es ver podemos ser modelos
35:58que no permitan entender su
35:59funcionamiento y empezar a predecir los
36:01resultados y empezar a discutir opciones
36:05cuáles son las opciones posibles. Eso lo
36:07que estamos intentando hacer a nivel
36:07global empezando por [carraspeo] los
36:09temas de genocido.
36:11más claro que sí y como yo soy argentino
36:15y no vivo acá pero tengo acá dije bueno
36:19que hacemos en Argentina en Argentina
36:20estamosandoas
36:22herramientas y explicarlas a los temas
36:25del funcionamiento del poder judicial
36:28qué pasa con el poder judicial es un
36:30[resoplido] tema de un juez o de un
36:32político un problema sistémico en
36:34Argentina muy estructural entonces
36:36empezamos a estudiar estoy acá en un
36:39lugar más gente continuando un sacando
36:43esos momentos. Yo dije, bueno, quiero
36:44explicarle esto a ver qué hacenos porque
36:47hoy están jueces
36:50y senadores desarrollar las herramientas
36:54hicimos un trabajito para para mostrar
36:57funcionamiento cómo pueden servir las
36:59redes de integral. En
37:02el año 2014, un almuerzo idea
37:06[carraspeo] argentinos con el embajador
37:08de Estados Unidos invitaron a un juez
37:12que era el juez que investigaba
37:14[carraspeo] el largo tráfico y hablaba
37:16yaba al mes siguiente otro juez preso
37:22tipo vendía vendría soluciones trabajo y
37:26la policía
37:28y yo quién nombró este jueces.
37:31La base de datos meos información sobre
37:33cómo se designan a los jueces, cómo
37:34echar a jueces, no solamente las
37:36decisiones que toman las jueces.
37:38Entonces era interesante un senador de
37:41sal Romero había propuesto y había
37:44soportado después que era
37:48la investigó era [carraspeo] a poco
37:50nunca dieron el acuerdo del Senado.
37:52Entonces no entendemos estas guardadas,
37:55no entendemos cómo funcionó el cisterio
37:57ahora necesitamos. Yo quiero, yo no voy
37:59a hacer argentina, pero quiero ayudar a
38:02quién
38:04se senadores o diputados
38:08hacer empezamos a sacar información a
38:10saber qué está pasando, están aprobando
38:12algo ahora a quiénes aprobar los privos,
38:14quiénes son, por qué lo hacen. Vamos a
38:16empezar a usar la artificial de
38:19beneficio ciudadanos. Creo que ese era
38:21el desafío. El tema no es la la
38:24artificial es imparable es un
38:27imperimento imparable no vamos aar por
38:30usaros intentemos usarlo. Si por ejemplo
38:33por ahí no podemos intentarlo,
38:35intentemos usarlo para coordinar
38:37justamente Babel a mí mece tu su tu
38:40metáfora porque de que Jerusalén va a
38:43estar bien. Bueno, Jerusalén
38:46no es Jerusalén significa defender a
38:49Jerusalén. enemigo que pueden ser
38:51musulmanes o pueden ser al revés ahora
38:53son musulmanes adentro
38:56el tema de la ciudad
39:00Babel justamente la
39:05había ley dentro de Atenas
39:07fuera de Atenas en Atenas no se podía
39:09matar fuera de Atenas sin vida matlos
39:15humanidad en pasar
39:17una ciudad a nacional
39:20El tema nacional del Estado nacional nos
39:22permitió que las tribus no entre ellas
39:25fue al estudio de Har mostrando el la
39:29herramienta más importante, la elo más
39:33importante de provincia se llama Estado
39:36nacional. Ahora el Estado nacional
39:37produce contra se pasa dentro lo agarra
39:41fuera y estamos viendo hoy con Ucrania v
39:44la guerra es el problema.
39:47Entonces va a ser mal y el tema no lo va
39:51a hacer. Tenemos que inventarnos
39:54y dice la gente.
39:58Tenemos tecnología antes no hay
39:59tecnología así ahora hay tecnología para
40:02un tema de
40:04yo acá explicar mi [carraspeo]
40:06herramientas
40:08ella mea todo planeado y va se va a
40:12encontrar
40:15invitar a ella que está en hard
40:17trabajando [carraspeo] economía para
40:19empezar
40:21acá
40:23justamente ¿Qué te dice [carraspeo]
40:24la gente? ¿Qué estás?
40:27Expliqué más o menos lo que estoy
40:28haciendo con todos un poco más. Pero los
40:31invito a ver si innovar.
40:35Básicamente el tema es quién toma
40:36decisiones y cómo quién desen jueces,
40:39qué hacen los jues después cómo los
40:41jueces, quién quién decide que es un
40:44principio quién decide que palables,
40:47cuáles son las geopolíticas cómo los
40:49actores inter eso la pue permitir
40:56y ser soluciones que si no parece
40:59interprción
41:12el nuevo
41:14que
41:18listo.
41:19No. Y ahora
41:21sobre la inteligencia artificial,
41:23investigación,
41:25uso instrucciones y tratativas
41:29profesor Plata, Nicolás Giró.
41:33Eh, Nicolás es magister en historia y en
41:37internet, feria digital y digitales
41:41con una trayectoria adicional de
41:44arqueología y enistas.
41:47Eh, no sé si ya está.
41:51Hola, ¿cómo están? ¿Me escuchan ahí?
41:57Buenas, buenas tardes.
42:00Bueno, creo, creo que me escuchan,
42:02¿verdad? Pero el sentimiento el Okay,
42:06bien.
42:08Eh, gracias por la invitación a la
42:10Asociación Argentina para el Progreso de
42:12la Ciencia y la Asociación Argentina de
42:14Investigadores de Historia de la SAÍ y
42:19tengo que decir que mi exposición no
42:23puede ser parte, digamos, de estas tres
42:25buenas exposiciones previas. Más bien yo
42:27diría que es un punteo o un ensayo para
42:29el próximo bloque. Tómenlo así porque
42:34es verdad que puede ser útil para
42:35prefirar una mirada más amplia sobre el
42:36impacto de la de la IA en la
42:38investigación científica, pero tengo que
42:41subrayar que pienso que estas palabras
42:43se tienen antiojas disciplinares y mis
42:45preguntas siempre tratan
42:48de tener muy en cuenta las
42:50particularidades de la investigación
42:51histórica.
42:53A mí me gustaría escapar de esas de esas
42:55antiojas, de la desventaja de esas
42:58anteojeras, pero quizás sus comentarios
43:02eh ayuden un poco para eso, ¿no? Para
43:04construir una mirada más amplia.
43:07Eh, a diferencia de lo que pasó con
43:10otras disciplinas, los interrogantes
43:12sobre la inteligencia artificial en
43:13historia son en su absoluta mayoría muy
43:17nuevos, muy recientes.
43:20Comienzan a expresarse desde más o menos
43:22el 2023 después de la resonante y y
43:27explosiva y rápida aparición de de
43:30Chachi PT en noviembre 2022.
43:33las preguntas y y o las posiciones
43:36fueron cambiando también muy rápidamente
43:39sin que sin que expresen una evolución o
43:41algún tipo de progreso, digamos. va es
43:44un escenario donde aparece la utilidad y
43:46también aparecen preguntas del orden
43:48metafísico, preguntas que tienen que ver
43:50con cómo funciona y también preguntas
43:51sobre el trabajo.
43:55Para ese entonces, para para esa para
43:57esa fecha, ya existía un campo más o
43:59menos consolidado de lo que se conoce
44:01como las humanidades digitales. Y en ese
44:03andarvel
44:05había también uno con contornos menos
44:07marcados que la historia digital, que de
44:09alguna forma podrían reubicar
44:12los interrogantes de ese momento en
44:14miradas más amplias o o o de alguna
44:16forma orientar la conversación.
44:20Ya había en ese entonces hace 3 años,
44:24tampoco conviene decirlo así como si
44:26fuera el precámbrico, ¿no?
44:29Es poco tiempo, pero ya había una
44:31conversación, si se quiere, alrededor de
44:33datos, de algoritmos, de interfaces
44:36y la IA no vino sino a a romper un poco
44:39ese escenario de una manera abrupta.
44:42También había muchos colegas
44:45que sin participar de las humanidades
44:46digitales pudieron pensar la relación
44:48del oficio con con la inteligencia
44:50artificial, como pasó con otros oficios.
44:51También lo hicieron por su papel eh
44:55digamos por el papel de de la IA en el
44:56tratamiento de la abundancia, que es un
44:59tema de la del mundo de la información,
45:00pero también es un tema en historia muy
45:02relevante, ¿no? Que es a grandes rasgos
45:04uno podría decir cómo cómo tratar
45:06grandes cantidades de documentos con el
45:07limitado tiempo de las personas.
45:11también eh pensaron el rol de la
45:13inteligencia artificial en la
45:15interpretación de procesos históricos,
45:17es decir, discutiendo estos colegas eh
45:20supuestos o posibles reemplazos o
45:22alternativas a narrativas humanas sobre
45:24el pasado.
45:26Esas son preguntas eh sobre digamos las
45:29preguntas sobre si la nos va a sacar el
45:31trabajo es son comunes a otros oficios
45:32también y especialmente
45:35comunes al vasto mundo de las
45:36humanidades,
45:38las ciencias sociales y también la
45:40programación porque como se vio
45:42rápidamente eh estas estos modelos de
45:45lenguaje
45:47eh funcionaban bien y se usaban mucho
45:49con tareas asociadas a nuestras
45:51profesiones,
45:53eh porque eran lo mejor que se les daba
45:55a estos modelos generativos. os
45:56entrenados con grandes cantidades de
45:58texto. Entonces, estas preguntas
45:59aparecieron. Hubo posicionamientos,
46:03recomendaciones de uso, prohibiciones,
46:05resistencias, hubo evangelios.
46:09Yo quiero ilustrar esto que digo, este
46:11momento intenso del que estoy hablando
46:13con mi propia selección de perspectivas,
46:16eh, que considero que puestas en la
46:18misma en la misma mesa, en un mismo en
46:21un mismo en una misma línea, complejizan
46:22un poco los razonamientos que venimos
46:24haciendo de hace 3 años. En la
46:26investigación histórica sobre este tema,
46:29hay un autor, Matthew Kistund, escribió
46:31eh en un en The Atlantic una nota que
46:34tenía por título algo así como preparate
46:36para el Apocalipsis textual.
46:38Esto lo hizo en marzo del 2023, apenas
46:40había salido
46:42y él denunciaba la creciente
46:44uniformización textual, la creciente eh
46:49aplanamiento de la lengua resultado de
46:51la masiva producción textual sintética,
46:54que ya para entonces empezaba a notar y
46:57y el uso de de esos mismos textos
46:59generados por la guía para el
47:01entrenamiento de unos modelos que ya
47:02para ese entonces se se podía eh eh
47:05pensar.
47:07Todo iba, según este autor, hacia el
47:08empobrecimiento, hacia el aplanamiento
47:09del lenguaje. Se trataba de, dice él, de
47:12un evento planetario de de spam
47:16y y era y era más bien un él veía que en
47:18ese Apocalipsis era un desenlace irónico
47:21de los sueños que en los primeros años
47:2290 eh acompañó la aparición de la web,
47:26era ese el sueño del texto electrónico,
47:28¿no?
47:30Hace muy poco Alberto Venegas Ramos es
47:33un historiador español, publicó El
47:35pasado sintético, un libro muy
47:36recomendable que que esperamos poder
47:38presentar eh con Benega Ramos muy
47:40próximamente desde Mar de Plata. Eh, el
47:44libro es reciente, pero Venegas Ramos
47:46hace rato, que viene insistiendo en que
47:47hay una interpretación sintética del
47:49pasado y que los historiadores debemos
47:52contraponer o o defender o
47:56compulsar la interpretación de basada en
47:59reglas disciplinares contra esa
48:01interpretación sintética del pasado. El
48:03verbo que usa Venegas Ramos varía, pero
48:06personalmente subrayo la idea de
48:07contraponer interpretaciones porque lo
48:10que Kirch percibía, percibía como un
48:12futuro, Benegas Ramos lo entiende como
48:14un campo de batalla donde todavía es
48:15posible esperar buenos resultados de esa
48:18contraposición.
48:19Y eso lo dice pese a muchas razones que
48:21el propio Venega Ramos ya venía eh
48:23postulando
48:26eh porque él él en algún momento también
48:30insistió en que no solo hay un pasado,
48:32una visión sintética del pasado, sino
48:33también una visión mediática del pasado
48:36previa a la a la aparición de la guía en
48:38donde las redes sociales ocupaban un un
48:40lugar muy importante, ¿no? De alguna
48:43forma magnificaron después de la
48:45aparición de la guía esas visiones
48:46artificiales.
48:49Otro otro autor, un filósofo conocido en
48:51el campo de las humanidades digitales es
48:52David Berry.
48:55Recientemente también reflexionó sobre
48:57medios sintéticos y capitalismo
49:00computacional o informacional. Para
49:02Berry conviene llamar inversión al
49:05proceso por el cual
49:07eh el contenido generado no solo es
49:10indistinguible de la producción humana,
49:13sino que redefine los fundamentos de la
49:15experiencia. es un un cambio de régimen.
49:18Otra voz, digamos, en este en este
49:20concierto de pocos años.
49:25Finalmente, en esta en esta serie que yo
49:27estoy armando, que es un poco
49:28arbitraria,
49:29está el libro de Impet y Fabián Offer,
49:32de Leonardo Impet y Fabiano Ofer, Vector
49:34Media, que es de abril de este año. A mí
49:38lo que me interesa del argumento es que
49:39ellos eh llegan a pensar una
49:42transformación cultural mirando muy de
49:43cerca el funcionamiento técnico de los
49:45modelos. analiza las incrustaciones, los
49:47embedings, que son representaciones
49:49vectoriales
49:51que permiten eh convertir
49:55textos, imágenes, eh sonidos, etcétera,
49:57en posiciones dentro de espacios
49:59matemáticos y y que esas eh digamos se
50:03pueden comparar por relaciones de
50:05proximidad en esos espacios.
50:08Eso es es una operación de, dicen ellos,
50:10de volver conmesurable lo diferente y lo
50:12piensan a través de una analogía
50:14marxiana. Por eso ellos empiezan a
50:17hablar de valor de intercambio neuronal
50:20y y yo quiero señalar que ahí hay un
50:22desplazamiento formal y que aunque los
50:24cuatro textos leen los medios digitales
50:26de la aparición de la web, sobre todo
50:28los cuatro, los últimos tienden a pensar
50:30formas formas más que contenidos, ¿no?
50:33Ahora,
50:35después de recuperar alguna de las
50:37mejores voces que tramitan los
50:38interrogantes de esta coyuntura,
50:42voy a tratar de revisar el llano,
50:45voy a tratar de mirar los usos de la
50:46inteligencia artificial en historia para
50:48tener un mejor panorama y quizás eso se
50:50pueda transferir, se pueda escalar,
50:52perdón, transferir a otros a otros
50:54escenarios, ¿no?
50:57Yo pienso un cuadrante con dos ejes. Por
50:59un lado, un eje que ordena la modalidad
51:01de proyectos desde proyectos colectivos,
51:04especialmente enfocados en la
51:05digitalización. La digitalización es
51:07algo que se viene haciendo desde hace
51:09muchas décadas, pero ahora la IA se
51:10postula como asistente en todas las
51:12etapas del flujo de trabajo de una
51:14digitalización, ya sea en construcción
51:16de archivos o de colecciones digitales
51:18con documentación histórica y por el
51:21otro lado de ese continuo, proyectos
51:23individuales,
51:26desarrollos de medios idiosincráticos
51:28para la investigación, maneras de
51:31ordenar el escritorio de trabajo que
51:32tiene cada uno o cada una.
51:35El otro eje, ese sería uno. El otro eje
51:37ya fue pensado por una historiadora que
51:39se llama Lara Pundan en un texto muy
51:41conocido donde advertía sobre los
51:44peligros de la búsqueda de la búsqueda
51:45de texto plano, es decir, los peligros
51:48del giro digital para la investigación
51:50histórica, ahora llamada tradicional.
51:53Entonces ese continuo sería ella
51:56describe algo así como hay por un lado
51:58el giro digital
52:00conformado por experimentos sofisticados
52:03con técnicas que vienen de la
52:05lingüística computacional, de la de la
52:07recuperación de la información, del
52:09procesamiento de lenguaje natural,
52:10etcétera. Eso le llama las humanidades
52:12digitales, el giro digital, la
52:14vanguardia del giro digital. Y por el
52:16otro lado, el giro digitalizado,
52:20¿no? Que es el uso no monitoreado de
52:21herramientas computacionales que nos
52:24facilitan la vida,
52:26pero que naturalizan procedimientos que
52:29afectan el corazón mismo de la
52:30hermenéutica, de la interpretación.
52:32Ese es el mundo de los gadgets, el mundo
52:35de los usuarios.
52:38En ese cuadrante que se está que estoy
52:40armando, hay cada vez más proyectos de
52:42investigación y cada vez más
52:43herramientas de exposición de los
52:44usuarios.
52:46proyectos que utilizan o se interrogan
52:47sobre la utilización de la IA para la
52:50transcripción documental,
52:52para la traducción,
52:56la extracción, producción y
52:59clasificación de datos, marcado de
53:01texto, etcétera. Usan modelos
53:03generativos, discriminativos,
53:05multimodales, desarrollan aplicaciones,
53:07interfaces, hay cada vez más proyectos.
53:12Eh, esto digo, es es una impresión, pero
53:15a medida que pregunto o leo sobre la
53:17evolución de esos proyectos, lo que veo
53:19es que sus aportes a la pretendida
53:22multidisciplinaridad que hace décadas
53:24venimos persiguiendo
53:26son directamente proporcional al
53:28conocimiento del corpus que tienen.
53:31No es una paradoja, pero es algo así. La
53:33mejor incorporación de procesos de
53:35automatización en el flujo de trabajo de
53:38esos proyectos históricos sucede
53:41cuando esa automatización no se
53:42necesita,
53:45es decir, cuando se conoce o se ha leído
53:47y analizado de ahora de de digamos ahora
53:51llamada de manera tradicional
53:53el corpus con el que se trabaja.
53:57La importancia de los datos y la
53:59estructura de los datos
54:03es muy conocida en desde muchas
54:05disciplinas, sobre todo sobre todo en
54:07las distintas disciplinas que que
54:08abordan el tema de ciencia de datos o
54:11proyectos de de digitalización multi o
54:13interdisciplinarios,
54:15pero no siempre eso se logra,
54:19no siempre hay esfuerzos para que para
54:21que suceda, porque el uso de la IA viene
54:23con demandas de eficacia y de velocidad,
54:26así que no es fácil
54:27lograr trabajar con esos procedimientos
54:29y con los clásicos en un mismo proyecto.
54:33¿Por qué existe esa consecuencia feliz o
54:36inesperada
54:38en esos proyectos?
54:40Porque los investigadores e
54:42investigadoras sospechan y sospechan
54:44mucho, incluso si son entusiastas de
54:46incorporar la IA. Introducen anotaciones
54:49manuales
54:51donde pueden,
54:52hacen uso de la lectura tradicional
54:55frente a cualquier agregado que salga
54:56generado de esos modelos.
54:59No importa, pienso yo, si es ignorancia.
55:03La sospecha ante procedimientos opacos
55:05es parte del análisis de la cultura y
55:08que ya viene de alguna forma en los
55:09genes del oficio.
55:13Los escritos de esos que salen de esos
55:15proyectos están están dirigidos a sus
55:17colegas.
55:19Son escritos, uno podría decir, de
55:21tribales, pero tal vez deberían ser
55:23escritos para programadores y expertos
55:25de inteligencia artificial porque tienen
55:28algo que ofrecer y no y y digamos y su
55:31lugar no es solo etiquetar datos.
55:35Diríamos que que ese escenario existe,
55:39en ese escenario existe la posibilidad
55:40de generar una interpretación de nuevo
55:42tipo
55:44con estos nuevos ensamblajes,
55:46siempre y cuando mantengamos la sospecha
55:50del otro lado del cuadrante
55:54y también en base a mi experiencia como
55:56docente, lo que tenemos es que aunque
56:00haya cada vez más herramientas de de
56:02investigación
56:05para para volviendo un poco la idea,
56:07para mejorar nuestro trabajo, hay ahí de
56:10todo, de gestores bibliográficos pasando
56:11por buscadores, anotadores de corpus,
56:14herramientas de análisis, racks,
56:16etcétera.
56:17Eh, la mayoría de quienes están
56:20formándose profesionalmente no las
56:21conocen.
56:23Es muy poco la evidencia que tengo para
56:25ofrecer acá, pero digamos que en base a
56:28los cursos de posgrado y de grado que
56:31dicté con solo o con colegas,
56:34eh la mayoría de los estudiantes hace su
56:36búsquedas solo con Google Scholar, con
56:38Google Académico
56:41y tienen tanto
56:47voy cerrando ahí voy.
56:51Es decir, eh eh resumo mi impresión para
56:53para ir cerrando. La IA se piensa en
56:56proyectos colectivos con entusiasmo,
56:57pero también con recaudos disciplinares.
57:00La I aparece en el circuito formativo de
57:03la profesión cada vez más, pero en esa
57:04constelación todavía pesa muy poco y
57:07pesa más la curiosidad que la
57:08naturalización.
57:11Eh, a eso hay que agregarle muchos otros
57:13contextos que ya algunos de los colegas
57:15marcaron. La pauperización creciente, el
57:17destrato contra la ciencia de sus
57:19instituciones,
57:20la saña contra las humanidades y las
57:22ciencias sociales, la sobrecarga de
57:25trabajo que que introduce la
57:27automatización, sobrecarga que ya
57:28conocemos por otros por otras
57:30experiencias también de automatización,
57:32en fin, otros contextos.
57:35Es este escenario compartido por otras
57:37áreas. Esa sería mi pregunta para
57:39continuar la conversación, no lo sé.
57:43Así que
57:44su paro acá y sigamos.
57:58Bueno, ahora
58:01un café y algunas cosas
1:22:36Un momentito. Bueno, empiezo diciendo
1:22:39que tenemos el enorme gusto de contar
1:22:43con en este segundo panel con la doctora
1:22:46Cecilia Garrafo.
1:22:48Cecilia es fundadora, vamos a empezar
1:22:50por y fundadora y directora del
1:22:52Instituto Astro AI en el Center por
1:22:55Astrohysics en Harvardia.
1:22:58Estudió astronomía, licenciatura en
1:23:00astronomía en la Universidad Nacional de
1:23:01la Plata y después hizo el doctorado en
1:23:04la UA en física y es bueno un tema de
1:23:07física teórica. Después hizo un post
1:23:09enfísica computacional en el centro
1:23:12paraysic de
1:23:14y un en inteligencia artificial app
1:23:18computational science
1:23:21especializa en aprendizaje profundo para
1:23:23problemas astrofísicos
1:23:25y bueno entre otras distinciones quería
1:23:27mencionar que recibió el año pasado un
1:23:30premio presidencial para
1:23:34forci and
1:23:36fácil
1:23:38Y bueno, la conocimiento por gobierno de
1:23:41Estados Unidos a jóvenes científicos y
1:23:44bueno, es un gusto que hoy esté con
1:23:46nosotros contándonos sobre la búsqueda
1:23:48de vida en el universo con inteligencia
1:23:51artificial.
1:23:51Ah, sí.
1:23:58Sí,
1:24:02buenas. Ahora sí.
1:24:11Vale aclarar
1:24:25filtrando
1:24:28pantalla no se ve, pero bueno, nada,
1:24:30empiezo.
1:24:33Okay. Bueno, nada.
1:24:38que es eh cómo cómo estamos buscando
1:24:41vida en el universo con eh ayuda y
1:24:43inteligencia artificial. Entonces, en
1:24:46principio en en astronomía estamos
1:24:48centrando en un régimen de una
1:24:50revolución de datos empezando a observar
1:24:53a una velocidad muchísimo más rápida que
1:24:56cualquier cosa que antes. Vamos a
1:24:58observar más datos en un año en toda la
1:25:00historia combinada.
1:25:02Por ejemplo, este que estoyando ahí es
1:25:04el observativo en Chile, un territorio
1:25:07superpereroso que empezó a
1:25:10todos este junio y
1:25:15a eso quién vio esa imagen alguna vez.
1:25:17Parece que hay dos en la sala como
1:25:20ellos. Pero esta es la primera luz de
1:25:23Ruby. ¿Qué quiere decir la primera luz?
1:25:25es la primera imagen que nos dio este
1:25:28telescopio
1:25:29que
1:25:31esa imagen sola que la combinación de
1:25:33cuatro de observación eh tiene alrededor
1:25:37de 40 millones de eventos
1:25:40ahí no se sumendo cosas como 10 millones
1:25:42de ganas. La mayoría de todo lo que está
1:25:45acá no lo vimos nunca no lo conocemos.
1:25:48Entonces y esto es solamente un
1:25:51instrumento de un montón de instrumentos
1:25:54nuevos.
1:25:56de telescopios que nos están dando
1:25:58tantos datos que en una en una sola
1:26:01frecuencia. Entonces, la pregunta es,
1:26:03¿cómo vamos a encontrar en este mar de
1:26:06datos los eventos que son realmente
1:26:09únicos y que nos pueden enseñar algo
1:26:11nuevo del universo? ¿Cómo vamos a
1:26:13encontrar en este mar de datos de
1:26:14distintos tipos? Eso que es realmente
1:26:18interesante, lo más interesante. ¿Cómo
1:26:20hacer? Como sabemos hacer astronomía,
1:26:23¿no? Porque no funciona más. si queremos
1:26:25ocurrir cosas no fantas.
1:26:29Entonces lo que a mí me entusiasma un
1:26:30montón, uno diría que la inteligencia
1:26:33artificial, lógico, si tienes muchos
1:26:35datos, es inteligencia artificial para
1:26:39es difícil que eso te emocione. Vamos a
1:26:41hacer las cosas muy rápido.
1:26:44A mí lo que me realmente me entusiasma
1:26:46un montón es que con inteligencia
1:26:47artificial podemos por primera vez
1:26:50buscar intencionalmente patrones que no
1:26:52saben que existen. Estos no son patrones
1:26:54que le enseñamos a nuestro modelo. de un
1:26:57modelo físico y los esperamos que
1:26:59buscamos y hasta ahora lo que hacíamos
1:27:02era hacer eso y encontrábamos lo que
1:27:03buscábamos otra cosa por accidente. Pero
1:27:06ahora intencionalmente buscamos patrones
1:27:08que no conocemos. El algoritmo se trata
1:27:10de eso, buscar un patrón que no con va
1:27:14contar que conocemos también, pero
1:27:15buscar juiz.
1:27:17Entonces, listo, somos conven
1:27:22somos inteligentes mía pero no hay
1:27:25problemas puestos. Los datos
1:27:26astronómicos son mucho más complicados,
1:27:28no complicados, complejos,
1:27:31tienen más complejidad que los datos de
1:27:34todos los días para están entrenados
1:27:35estos modelos de inteligencia
1:27:36artificial. No, no tenemos solamente
1:27:38texto e imagen y además nuestros datos
1:27:41son esparsos y además aunque sean
1:27:44muchos, no podemos tomar muestras donde
1:27:46queremos y además la tarea es
1:27:49fundamentalmente diferente. No queremos
1:27:51reproducir el universo, queremos
1:27:53entender.
1:27:55Entonces,
1:27:57tenemos que tenemos que producir o
1:27:59desarrollar una nueva tecnología de
1:28:02inteligencia artificial que esté basada
1:28:04en en ciencias, basada en lo que
1:28:06conocemos, que sea el sí que esté
1:28:10científicamente
1:28:12desarrollada y que entienda la física
1:28:15que entendemos, la que conocemos, de la
1:28:16que estamos seguros, algunas cosas son
1:28:18más fundamentales que otras, mientras
1:28:20mientras sea flexible para descubrir
1:28:22cosas reales. Y este es el desafío.
1:28:24Entonces necesitamos eh una nueva
1:28:27tecnología que sea que sea precisa, que
1:28:30sea acertada y que represente la
1:28:33realidad
1:28:35sin alucinaciones, sinarch.
1:28:39Y bueno, para eso eh creamos Astro, que
1:28:42es el primer instituto dedicado
1:28:45exactamente a desarrollar esta
1:28:46tecnología específicamente para la
1:28:47astronomía para investigar, para tratar
1:28:51de de responder las preguntas del
1:28:54universo que no podemos responder de
1:28:56otra manera.
1:28:58Hoy les voy a contar como 15 minutos
1:29:01solamente de un proyecto un montón de
1:29:02proyectos todos
1:29:05distintos temas de astronomía y
1:29:07inteligencia artificial. Bueno, voy a
1:29:10contar de uno que me parece que es el
1:29:11más pomposo.
1:29:14Bueno, desde que a ver qué desde que
1:29:16aprendemos que vivimos en un planeta que
1:29:21es uno de muchos planetas
1:29:23orbitando el sol y aprendemos también
1:29:26que el sol es solamente una estrella más
1:29:30a la noche. Entonces es natural
1:29:32preguntársela, todas esas estrellas,
1:29:35también esos extraterarios nuestro
1:29:37tienen planetas alrededor.
1:29:40Bueno, por un montón de tiempo no saben
1:29:43respuntar. Una pregunta muy importante.
1:29:46Podíamos especular que sí, que por qué
1:29:48íbamos a ser tan especiales, pero no lo
1:29:50sabíamos. No habíamos detectado ni un
1:29:52exoplaneta, más que exoplanet.
1:29:54E pero en 1991
1:29:58a se escucha.
1:30:02Ah, se escucha.
1:30:05Bueno, importa.
1:30:101991 tú bajas el planeta
1:30:155 porque más
1:30:18importa empezamos a a saber cómo
1:30:22descubrirlos y a mirar en todos lados
1:30:23para ver si había más y encontramos un
1:30:26montón y de hecho vemos que en este en
1:30:29esta imagen cómo se aceleraron los
1:30:32cubrimientos de plananetas a medida que
1:30:34nuestros territorios se encontraron
1:30:35poderosos, ¿no? cada vez encontrábamos
1:30:37más rápido, estaban en todos lados y
1:30:39dijimos, "Bueno, vamos a construir un
1:30:40telescopio para buscar específicamente
1:30:42eso. Eso se llama Kepler y este de acá
1:30:48es el campo de Sol.
1:30:50Están en todos los yacimos
1:30:54más de 6000 el día de hoy. Y si hacemos
1:30:58estadísticas sabemos que los planetas
1:30:59son las reglas, ¿no? Por cada estrella
1:31:02tiene promedio un planeta o más. O sea,
1:31:05tienen promedio como mínimo un planeta.
1:31:07Es decir, hay estrellas que no tienen un
1:31:09planeta, tipo de estrellas, pero la
1:31:11mayoría tienen y muchos pueden tener
1:31:13más. Okay. Entonces,
1:31:18¿qué nos preguntamos?
1:31:25Puede ir a otro lado. Claro, decimos,
1:31:27hay
1:31:28cientos de miles de millones de
1:31:30estrellas en nuestra galaxia. Todas
1:31:32tienenas
1:31:34tienen en promedio de un planeta cientos
1:31:37de miles de millones y hay cientos de
1:31:39miles de millones de galaxias en el
1:31:41universo.
1:31:43Entonces, claro, esa es la
1:31:47imagínense si no podíamos contestar si
1:31:49había planetas mucho más vida. Cuando
1:31:51digo vida lo que saben
1:31:54mi rad cualquier vida, ¿no? Noito,
1:31:57¿verdad?
1:31:59Ahora, gracias a otro helicopio de nueva
1:32:01generación, el Shangar,
1:32:06e
1:32:07lo que podemos hacer es increíble, es
1:32:10podemos detectar moléculas en las
1:32:13atmósferas de esos planetas a los que
1:32:15nos llevaría millones de años atrás.
1:32:18moléculas que necesitaríamos un
1:32:19telescopio, un microscopio superperoso
1:32:21para o agua, las podemos detectar en
1:32:24esos. A mí eso me parece todavía ciencia
1:32:26física. ¿Por qué queremos encontrar
1:32:28moléculas? Porque hay algunas moléculas
1:32:31llaman biosignaturas que podrían indicar
1:32:34la presencia de via en sus planos.
1:32:36Entonces, por eso,
1:32:38bueno, ¿cómo hacemos eso? Bueno, ¿cómo
1:32:40hace eso James Web? Cuando el planeta se
1:32:42pone enfente de la estrella, la luz que
1:32:45viene de la estrella pasa por la
1:32:47atmósfera del planeta y entonces la luz
1:32:49que viene de ahí fue absorbida por la
1:32:52atmósfera del planeta y cada absorbe de
1:32:55una manera diferente. Entonces, de ahí
1:32:57uno podría decir, "Bueno, leo este
1:33:00espectro y digo que no." En realidad no
1:33:03es tan fácil, pero lo que hace lo que
1:33:06hace ahora la comida sin inteligencia
1:33:08artificiales dice, "Bueno, hay carbono,
1:33:11hay uno si sabe de que está muerta la
1:33:13atmósfera puede generar ese espectro."
1:33:16Entonces, generar espectros con
1:33:17distintas moléculas y lo va a comparar.
1:33:20El problema es que esto una primero esto
1:33:24es muy lento, tenemos que hacer millones
1:33:26de interabilidad de posibilidades porque
1:33:29cada abundancia de tal molécula puede
1:33:31ser diferente y la combinación puede
1:33:32ser, pero además una por vez no te da
1:33:34todas las respuestas. Es como yo digo,
1:33:36es como como no puede escuchar una
1:33:39trompeta, un violín,
1:33:41un trombón, pero hasta que no lo escucha
1:33:43en todos está escuchando sinfonía.
1:33:45Bueno, más o menos es así. eh importa
1:33:48cuánto hay una molécula si existe otra.
1:33:51Entonces, lo que necesita uno si quiere
1:33:54detectar vida es extraer directamente
1:33:56del espectro
1:33:58todas las predicciones de cuál
1:34:00abundancia de cada molécula tenemos y la
1:34:03temperatura y la presión de la
1:34:04atmósfera, que son otras variables que
1:34:05nos vamos
1:34:07todas juntas para poder entender qué es
1:34:10lo que hay ahí. Entonces, eh bueno,
1:34:12nada, hicimos esto el colastro bien al
1:34:15principio, ganamos un el desafío de la
1:34:18eh
1:34:20agencia espacial europea, todo muy
1:34:23lindo. Y entonces decimos, bueno, ahora
1:34:24tenemos un modelo que nos dice, ¿por qué
1:34:28no pasa esto?
1:34:32¿Qué nos dice?
1:34:34Dado [carraspeo] un espectro, ¿hay vida
1:34:37o no? O más bien nos dice, "¿Hay inicio
1:34:40de vida o no vemos inici?"
1:34:44Podría decirle está buenísimo porque
1:34:46nuestro trabajo, pero decir que el
1:34:47cordial porque imagínense que uno tiene
1:34:50la observación,
1:34:52corre su modelo, el modelo que les
1:34:53mostré y dice, "Okay, yo detto, me
1:34:57parece que esta esto está ahí adentro,
1:34:59esto que es cómo absorbe estas cosas
1:35:02para arriba ahora importa cómo absorbe
1:35:04esa molécula que es una biosáctica." Me
1:35:07parece que eso está. Detecto que sí, que
1:35:09está ahí, que está en la abundancia.
1:35:11Bueno, esto ocurrió, no lo recibimos
1:35:13nosotros paper que toda la prensa decía
1:35:16tron
1:35:18claro, pero uno si tiene cinco moléculas
1:35:21como teníamos nosotros, que mucho más
1:35:22que uno por vez y no pone todas las
1:35:25otras posibilidades,
1:35:27puede creer que su molécula está
1:35:28simplemente porque no consideró todas
1:35:30estas
1:35:31que tienen la misma señal en la
1:35:35resolución que tenemos. No tienen
1:35:37distintas señales cada una, pero hasta
1:35:39donde podemos distinguir al menos con
1:35:41nuestros métodos presionales. Entonces
1:35:43lo que hacemos, lo que estamos haciendo
1:35:44ahora
1:35:46los tientes. Si uno tiene la abundancia
1:35:48de las moléculas, la presión, la
1:35:50temperatura, ya les dije, podemos saber
1:35:52cómo va el
1:35:53y lo podemos comparar con el espectro
1:35:55observado. Lo difícil es dar vuelta a
1:35:57este modelo y poner esos esas perillas
1:36:01donde voy cambiando y tratando de de ver
1:36:04cómo hago para qué combinación de
1:36:05perillas el espectro que son batalla
1:36:07perdida. Lo que podemos hacer con la
1:36:09inteligencia artificial es cambiar las
1:36:10perillas y decir, "Okay, vamos a hacer
1:36:14el problema en inverso y ahora las
1:36:16perillas van a ser buenos. el espectro
1:36:18donde lo tengas tenés que bajar y de
1:36:21este lado lo que vas a tener es la la
1:36:24respuesta correcta y además un modelo
1:36:27así escalea y lo podemos
1:36:31estamos limitados como
1:36:35bueno entonces esto se puede aplicar a
1:36:37miles de moléculas que es realmente
1:36:42importante porque ni siquiera sabemos
1:36:43cómo es la vida en nuestros planetas
1:36:45entonces no sabemos qué moléculas están
1:36:47buscando porque hay una diversidad de
1:36:49planetas gigante que me imagino que si
1:36:52hay vida la diversidad de vida va a
1:36:53estar gigante también
1:36:56y más ahora que sabemos que hay 14,000
1:36:59moléculas que si que que que podrían ser
1:37:03signos de Dios. Nosotros estamos
1:37:04haciendo las moléculas la tierra están
1:37:06en el rango podíamos.
1:37:09Entonces esto un modelo escalable es
1:37:11super importante en este contexto. El
1:37:13problema es todas esas moléculas ni
1:37:15siquiera existen en la Tierra.
1:37:17muchas más sintetizables. Entonces, lo
1:37:19que también hacemos con la inteligencia
1:37:20artificial es cómo absorbe luz esas
1:37:22moléculas. Si no sé cómo absorben luz,
1:37:24mal voy a poder ir a buscarlas. Entonces
1:37:28es muy difícil para para saber la
1:37:30solución de la molécula X que es su de
1:37:33su estructura, tendría que o resolver un
1:37:37problema de mecánica cuántica lación de
1:37:40los casos no podemos o medirla en el
1:37:43laboratorio dealus que como absorbo.
1:37:46Bueno, est lo que estamos haciendo es
1:37:48entrenando un emulador de inteligencia
1:37:50artificial que nos que nos que aprenda
1:37:53las moléculas que sí conocemos a
1:37:57predecir cómo absorbe eh la luz
1:38:00moléculas que tengamos. Y entonces ahí
1:38:03podemos usarlo para las 14,000 moléculas
1:38:05sin contonarlas en ese modelo que ahora
1:38:07sí puede
1:38:10Ah, bien de tiempo. Okay, porque ya
1:38:12terminé. Así que nada, ese es el caso
1:38:14que les quería contar. Entonces, un
1:38:15montón de cosas y eh la
1:38:31super interesante
1:38:36eh bueno, continuamos entonces con
1:38:38Benete Manelo, disculpen, con el
1:38:42ingeniero Alejandro García, que es
1:38:44ingeniero electrónico egresado de
1:38:48la regional de Buenos Aires. Cuenta con
1:38:5130 años de trayectoria en el sector de
1:38:52ensayos relacionados principalmente a la
1:38:55industria nuclear. Es examinador nivel
1:38:57tres de inspectores de ensayos no
1:38:59destructivos
1:39:01bajo un esquema de certificación IRAM.
1:39:04Eh, y se desempeña actualmente como
1:39:06presidente de la Asociación Argentina de
1:39:08Ensayos No Destructivos Estructurales a
1:39:10Ende. Bueno, desde el año 2020.
1:39:14está adelante
1:39:20aburrimiento después.
1:39:24Bueno, ¿cómo sabemos que unos
1:39:29un gas aducto que lleva 40 años
1:39:31enterrado todavía aguar
1:39:34miles de personas esta mañana está bien?
1:39:37Son tres decisiones que alguien tiene
1:39:38que tomar con la estructura de servicio
1:39:41y sin margin para Deo. Me ocupo hace 30
1:39:44años. La disciplina se llama ensayos
1:39:46destructivos y consiste en interrogar un
1:39:48objeto mediante alguna forma de energía,
1:39:50como por ejemplo tras sonidos, rasos X,
1:39:52campamos electromagnéticos, sin dañarlo
1:39:55para determinar su aptitud para el
1:39:56servicio.
1:39:58Y quiero que se queden con una idea
1:39:59porque ordena todo lo que voy a decir.
1:40:02Nosotros no producimos imagen,
1:40:04producimos decisiones, decisiones que
1:40:06tienen firma, que tienen responsabilidad
1:40:08legal detrás, cuyas consecuencias
1:40:10físicas son irrevercibles.
1:40:13Esto último marca una diferencia grande
1:40:15con otros usos de inteligencia
1:40:16artificial, incluso los más aplicados en
1:40:20la mayoría de los campos donde la
1:40:22funciona bien, astronomía, traducción,
1:40:24análisis de imágenes, los datos son
1:40:26otros. Si el modelo se equivoca se
1:40:28pierde tiempo y se vuelve a intentar el
1:40:30costo marginal por error es muy bajo.
1:40:34En nuestro campo, ninguna de estas dos
1:40:35cosas se verifica. Los datos que más
1:40:38necesitamos provenientes de defectos
1:40:40reales son escasos por definiciones,
1:40:43porque los efectos son raros y el costo
1:40:46marginal no es bajo. Si una fisura no se
1:40:48detecta, la estructura sigue operando y
1:40:50en algún momento se rompe.
1:40:53Eso hace que el problema sea de otra
1:40:55naturaleza. No es el mismo problema con
1:40:58es otro problema. Y justamente esto es
1:41:00lo que les vimos a plantear en la
1:41:03inteligencia artificial tiene muchísimo
1:41:05para aportar a nuestro campo y no lo
1:41:07digo por cortesía, los números son
1:41:09contundentes y sin embargo la adopción
1:41:12va notablemente despacio. Mi tesis es
1:41:15que eso no es atraso tecnológico, sino
1:41:17la consecuencia lógica de un régimen
1:41:19construido sobre una exigencia muy que
1:41:21toda decisión se pueda defender. Vamos a
1:41:24ver por qué.
1:41:30Antes de hablar de lo que no se puede
1:41:32hacer, quiero eh ser claro con lo que es
1:41:35y arranco con algo que suele sorprender.
1:41:37En ensayos no destructivos, la máquina
1:41:39viene tomando decisiones de hace 40
1:41:41años. El detector automático que marca
1:41:43toda indicación por encima de una cierta
1:41:45existe 1980.
1:41:48El análisis automatizado de datos de
1:41:49cubos de generadores de vapor está
1:41:51calificado desde los 90.
1:41:54Esto no es un sector que tenga miedo la
1:41:55automatización. lleva décadas
1:41:57conviviendo con ello. Y quiero
1:41:59[carraspeo] aclarar algo porque es una
1:42:00confusión frecuente. Nada de eso era
1:42:02inteligencia artificial, que era
1:42:04automatización clásica, reglas fijas
1:42:06escritas por una persona. Quédense con
1:42:09este detalle.
1:42:11¿Qué aporta entonces los nueve? Primero,
1:42:13escala. Un equipo moderno ultrasonido
1:42:15por arreglo de fases genera volumenad
1:42:17que ningún inspector pueda revisar en un
1:42:19tiempo razonello
1:42:21de botellas puede ser al los gados. Hoy
1:42:24es mirable
1:42:26y ahí la máquina hace algo que nosotros
1:42:28no podemos, que es no cansarse y este
1:42:30para mí es el argumento más fuerte y el
1:42:32que menos se
1:42:34los inspectores certificados mirando
1:42:36exactamente los mismos datos no siempre
1:42:38llegan a la misma conución.
1:42:40Esto no es un aspecto vergonzoso del
1:42:42sector, está medido, está publicado y lo
1:42:45sabemos hace
1:42:47la detección de una fisura en una
1:42:48soldadura no es leer un número en la
1:42:50pantalla, es reconocer un patrón y ahí
1:42:53entra el juicio humano con todo lo que
1:42:55el juicio humano tiene de bueno y de
1:42:57valios. Yo mismo el lunes a la mañana no
1:42:59soy el mismo inspector que el viernes a
1:43:01la tarde.
1:43:03El modelo no varía, aplica siempre el
1:43:05mismo criterio. Y en un sector donde lo
1:43:08que se percibe es la reducibilidad y la
1:43:09desabilidad, esa consistencia vale
1:43:12muchísimo. Hay números concretos detrás
1:43:15de EPI, que es el Instituto de
1:43:17Investigación Eléctrica de Estados
1:43:18Unidos, reporta casos que la revisión de
1:43:20datos de una inspección pasó a ser un
1:43:22trabajo de 4 días a resolverse en
1:43:24aproximadamente 4 horas. 4 días a 4
1:43:27horas. Ese es justo para ganar del
1:43:29título de esta charla y es completamente
1:43:31real. Ahora sí, ¿por qué con todo esto
1:43:35sobre la mesa la adopción va tan
1:43:36despacio?
1:43:47Y la máquina viene decidiendo desde hace
1:43:4940 años. ¿Qué cambió? Sí. Bueno, cambió
1:43:52una sola cosa, pero cambió todo. Antes
1:43:54la regla con la que la máquina decidía
1:43:57la escribía una persona. Un ingeniero la
1:44:00física del ensayo especificado. Marcar
1:44:02indicación te supera el 40% de altura de
1:44:04pantalla dentro de esta ventana de esa
1:44:07regla es corta, está en castellano
1:44:09técnico. Cualquier colega la puede leer,
1:44:11discutir y a voltar.
1:44:13Con aprendizaje automático. Eso se dio
1:44:15vuelta. Ya nadie escribe la regla. El
1:44:18ingeniero define la arquitectura del
1:44:19modelo y le muestra e la regla concreta
1:44:23del sistema la produce el algoritmo
1:44:25ajustándose a esos ejemplos. Ejece de
1:44:28los datos. Nadie la enunció nunca.
1:44:31Piensen en la diferencia práctica. Si el
1:44:33detector se equivocaba y omitía una
1:44:35fisura, yo podía preguntar por qué. Y
1:44:38había respuesta. El umbral estaba mal
1:44:40puesto, la ventana no cubía esa zona,
1:44:42lación estaba corrida. una cadena causal
1:44:45en el idioma del ensayo, eso se corrige.
1:44:49Si el modelo moderno comite esa misma
1:44:51sensura, yo pregunto por resp y no
1:44:54porque falta el manual o porque el
1:44:55fabricante lo es que dentro de ese
1:44:58modelo no hay reglas ocultas esperando
1:45:00que alguien las línea. Hay millones de
1:45:02[carraspeo] números ocupados por
1:45:03optimizaciones y ninguno de ellos
1:45:05corresponden a los mutis. La decisión
1:45:08existe, la razón no.
1:45:10Acá es donde esto deja de ser un
1:45:12problema técnico, pasa a ser otra cosa,
1:45:15porque todo el sistema con el que
1:45:17trabajamos, la calificación de un
1:45:18procedimiento, la certificación de un
1:45:20inspector, el registro de una
1:45:21inspección, la disposición de un
1:45:23defecto, está construido sobre una única
1:45:25premisa que detrás de cada acepto o
1:45:28rechazo hay una razón que un tercero
1:45:30puede auditar y alguien puede es el
1:45:33contrato.
1:45:35Un modelo paco no lo puede cumplir, no
1:45:37porque decida mal, sino porque no puede
1:45:39rendir cuentas en el idioma en que está
1:45:40escrito el código de fción.
1:45:43El sector nunca fue tecnósfobo, es
1:45:45evidencialista. La diferencia importa.
1:45:48Y por cierto, parecieron un problema
1:45:50lejano que es deundar la edición 2025
1:45:53del código ASME es el cor que define
1:45:56cómo se inspecciona, ¿no? Cómo se hacen
1:45:57estas inspecciones en medio mundo. Llega
1:45:59una leyenda que prohíbe expresamente
1:46:02usar el documento para entrenar
1:46:03cualquier sistema de infeligencia.
1:46:06ATM tiene una restricción equivalente, o
1:46:08sea, el conocimiento indispensable para
1:46:11con un asistente que cumple la norma
1:46:13está legalmente vedado para un ni
1:46:16siquiera llegamos a la discusión
1:46:17difícil. Estamos trabados un paso antes.
1:46:27Ahora, alguien podría estar pensando en
1:46:29lo razonal. Si esto ahora tiempo reduce
1:46:31dosis, es más consistente, ¿no será que
1:46:33el sector está poniendo excusas para no
1:46:35cambiar? Es una presión legítima porque
1:46:37el argumento comercial es fuerte, suena
1:46:39más organización. Ustedes mismos dicen
1:46:41que prevenir sale más barato que
1:46:43reparar. El sistema previene más rápido,
1:46:45más barato y con menos variabilidad que
1:46:47sus inspectores. Yo soy la prevención
1:46:49barata y frenarme por prulito
1:46:51regulatorio que es la decisión que
1:46:52después se va a dar y eso en la mayoría
1:46:55de las industrias es correcto. Sin
1:46:58embargo, el freno a la adopción no es
1:47:00económico. Si el criterio fuera del
1:47:01costo, la discusión ya estaría. La
1:47:04inteligencia artificial es más barata,
1:47:06la no.
1:47:08Lo que pasa es que infraestructura
1:47:09crítica el costo no es el
1:47:13una fábrica quea 10,000 piezas por día.
1:47:15Si el sistema se equivoca, se descarta
1:47:18la pieza y se sigue. El error es
1:47:20recuperable, se promedia y ahí el
1:47:23cálculo de costo beneficiar.
1:47:26En un recipiente presión, en un
1:47:28gasoducto, en un puente, el error no se
1:47:30promede. Un solo falso negativo no
1:47:33cuesta más que 1000 infecciones. Otra
1:47:35cosa. Una rotura no es un número más
1:47:38grande, la misma, es un evento
1:47:40irreversible que a veces te
1:47:43cuando el error es irreversible, uno no
1:47:45quiere el sistema que minimiza el costo
1:47:48propio, quiere el sistema cuyas
1:47:50decisiones puede evitar una oportuna,
1:47:53pero hay algo más en este negocio. Los
1:47:55beneficios y los riesgos no le tocan a
1:47:57la misma persona. El ahorro es cierto,
1:48:00inmediato y beneficia que le adopta al
1:48:02sistema. El riesgo, el cambio es
1:48:05probabilístico, futuro y lo carga un
1:48:07tercero alumno. Y en el medio queda el
1:48:10inspector que tiene que poner su firma y
1:48:12su matrícula debajo de una decisión que
1:48:13ya no produce y que no puede recar. Eso
1:48:17para mí es el problema central y no es
1:48:19un problema en
1:48:23Hasta acá les escribí un problema. Ahora
1:48:25quiero contarles algo que pasó hace poco
1:48:27más de un año que cambia la
1:48:29conversación.
1:48:30Para ver cómo se desprava esto, tenemos
1:48:32que mirar el sector con la balance.
1:48:36Lo que lo que logró entrar ahí marca el
1:48:39camino para llorar. Junio de 2025,
1:48:43central nuclear de rincal en Suecia.
1:48:45Durante la parada programada se
1:48:47inspeccionaron las penetraciones y la
1:48:48tapa de resistente presión del R, un
1:48:50componente clase de los más críticos que
1:48:52existen. Y por primera vez en la
1:48:55historia de la industria nuclear, los
1:48:56datos de desinfección calificada los
1:48:58evalú sistema de inteligencia
1:48:59artificial.
1:49:01Ahora, la parte importante no es esa, la
1:49:04parte importante es cómo entró. No entró
1:49:07como caja negra autoluma, entró
1:49:09exactamente con el reparto que venía
1:49:11describiendo. El modelo, el modelo
1:49:13haciendo esquivado de un volumen enorme
1:49:15de datos y el inspector
1:49:18el inspector elor certificando
1:49:22conservando la decisión y las uno de los
1:49:26ingenios de lo resumido de la siguiente
1:49:29la inteligencia artificial hace el
1:49:30trabajo fácil y le deja el trabajo
1:49:31difícil a los inspectores.
1:49:34Y hubo algo más que para mí es lo
1:49:36decisivo. Fue calificado formalmente por
1:49:38el centro de calificación sueto bajo la
1:49:40metodología europea de calificación de
1:49:43inspecciones.
1:49:44No fue una prueba piloto ni una
1:49:45demostración. Una inspección real con
1:49:48calificación real, con aprobación del
1:49:50regulador.
1:49:51Me interesa que vean de dónde salió esto
1:49:53porque no salió de En 2019 un
1:49:57investigador finlandés ICA Virculan
1:49:59publica un trabajo que resuelve el
1:50:01problema que trabajaba.
1:50:03la falta de datos con defectos reales.
1:50:06Su idea fue generar fisuras virtuales
1:50:08sintéticas para para entrenar el modelo.
1:50:10Con eso alcanzó performance más
1:50:12comparable a la inspector.
1:50:15Después fue una empresa y lleva ideal.
1:50:17En paralelo corre el sistema central de
1:50:21Estados Unidos durante años en ensayos
1:50:24hechos por fuera de la situación de
1:50:25suficiente regulando evidencia. En 2025
1:50:28con esa evidencia sobre la mesa se
1:50:30somete a calificación y se despide.
1:50:336 años deler a la tapa de la misma idea.
1:50:37Y ahora la parte que a mí me interesa
1:50:39porque corrige unación común. Uno
1:50:41esperaría que el primero en dar ese paso
1:50:43fuera el regulador más grande. Estados
1:50:46Unidos y el Reino Unido tienen aparatos
1:50:48de calificación más antiguos y más robos
1:50:51y llegaron. [carraspeo]
1:50:52¿Por qué? Porque el régimen de su está
1:50:55construido en una metodología que pide
1:50:57demostrar que el sistema funciona y
1:50:58luego justificar por qué no está
1:51:01construido sobre una receta cerrada. Un
1:51:03marco prescriptivo es más sólido, pero
1:51:05es más lento para absorber eh casos que
1:51:08el código regulatorio no cumplió. La
1:51:10conclusión entonces es esta, el cuello
1:51:13de botella nunca f nunca fue la del fue
1:51:15la institución que lo oriente.
1:51:19Entonces, ¿dónde estamos?
1:51:22No estamos discutiendo si la
1:51:23inteligencia artificial puede entrar en
1:51:24inspección infraestructura criminal. Ya
1:51:26entró hace un año en la etapa de un lo
1:51:29que estamos discutiendo es bajo qué
1:51:31condición y la respuesta que dio la
1:51:33experiencia hasta ahora es bastante
1:51:34clara. entró por la cuarta estrecha de
1:51:36lación formal con el humano reservando
1:51:39la firma y en un país que tenía la
1:51:41institución preparada para cima. Esto
1:51:44último es lo que nos toca a nosotros
1:51:45porque la infraestructura que falta de
1:51:47Suecia no es cara y exótica es una
1:51:50decisión de diseño instrucional. Se
1:51:52puede tomar acá tres cosas muy
1:51:54concretas. Primero, datos. Sin banco de
1:51:57datos nacionales anotados compartidos no
1:51:59hay nada de es el punto de partida y hoy
1:52:02no lo tengo. Segundo, un esquema local
1:52:04de calificación, sistemas que usen
1:52:06aprendizaje automático alineado a la
1:52:08metodología agropear. Esto conviene
1:52:10tenerlo listo antes de que llegue el
1:52:12primer proveedor a vendernos una caja
1:52:14negra, no me lo tercero, una regla
1:52:17mínima que no debería estar negociada.
1:52:19Que la versión del modelo y de los datos
1:52:21con que fue entrenado queden registradas
1:52:22en el foro de infección. Exactamente
1:52:25igual que hoy registramos la calculación
1:52:26de hoy si no sabemos qué versión
1:52:29decidió, no hay auditoría posible.
1:52:32Quiero terminar con esto que espacio acá
1:52:35no es mi futuro ni defensa corporativa
1:52:37de juicio. Es la misma exigencia del que
1:52:40toda decisión pueda ser se pueda
1:52:42defender, pero aplicando a una redundan
1:52:46que un algoritmo pueda dar cuenta de por
1:52:48qué descartó una va entrar y va a ser
1:52:50bienvenido. Entonces ti espacio no es
1:52:52para el es asegurarse que vamos a poder
1:52:55explicar cómo llegaron. Muchas gracias.
1:53:07Bueno, nos movemos ahora
1:53:11a la presentación a tardo del doctor
1:53:14Rodolfo Barreri.
1:53:16Rodolfo es doctor en ciencias sociales
1:53:18por la Universidad Nacional de Quimes,
1:53:20licenciado en comunicación social. Se
1:53:22desempeña como coordinador del
1:53:23Observatorio Iberoamericano de la
1:53:25Ciencia, la Tecnología y la Sociedad en
1:53:27la Organización de Estados
1:53:29Iberoamericanos
1:53:30y de la Red Iberoamericana de
1:53:32Indicadores de Ciencia y Tecnología, de
1:53:34número Federal.
1:53:37Se ha especializado en temas
1:53:38relacionados con la producción, gestión
1:53:40y análisis de información científica,
1:53:42tecnológica y de innovación. Su
1:53:45experiencia incluye recolección,
1:53:46procesamiento y análisis de indicadores
1:53:48publicados por la BIC y he realizado
1:53:50bueno capacitaciones de profesionales en
1:53:52países de la región. Ha coordinado
1:53:54proyectos de investigación y
1:53:56consultorías para organismos
1:53:57internacionales como UNenco, el B del
1:53:59Banco Mundial, Franqua etc. que adelante
1:54:03su presentación es más ciencia, más
1:54:05ruido el impacto de la en la actividad
1:54:07científica y en su evaluación.
1:54:10Gracias.
1:54:13Eh, tiene un título con gan
1:54:18con eso. Eh, a ver, básicamente pensar
1:54:21un poco qué pasa con con la inteligencia
1:54:23artificial
1:54:25es la práctica de la investigación que
1:54:26tenemos ejemplos super interesantes acá,
1:54:29pero también en su en su evaluación y y
1:54:32ahí parece curiosamente va a haber
1:54:34algunos puntos de contacto con los
1:54:35problemas que tiene Alejandro, que que
1:54:37parezca extraño al al principio.
1:54:40Básicamente
1:54:43lo que hacemos con el sistema es
1:54:45producir conocimiento, obamenteamente y
1:54:49en la medida que que el sistema
1:54:50científico creció, sobre todo de
1:54:52laguerra y y demás larga, necesitamos
1:54:56gestionarlo. Gestionar la producción de
1:54:58conocimiento. tenemos sistemas
1:54:59científicos cada vez más grandes, eh
1:55:02cada vez más intensivos en recursos y
1:55:05necesitamos de alguna manera medir lo
1:55:06que pasa que se dice que los años 60 con
1:55:10con los primeros estudios estadísticos
1:55:13aplicados a la propiaad científica es la
1:55:15primera vez que la ciencia se mira a sí
1:55:17misma con las herramientas de la
1:55:18ciencia. Eh, y lo que empieza a buscar
1:55:21ahí es una manera de contabilizar esa
1:55:23producción de conocimiento y lo que
1:55:25hacemos por más que se está montar
1:55:28artículos científicos. es una de las
1:55:30herramientas clásicas de caro
1:55:34con el siguiente
1:55:36y tiene ahí la
1:55:40el mecanismo de funcionamiento de las
1:55:41ritas tiene que un sentido de pages una
1:55:45serie de procesos que garantiza eso. La
1:55:49inteligencia artificial entra acá un
1:55:51poco con una bomba. Me parece que es
1:55:53super interesante de analizarlo y de ver
1:55:59eh
1:56:00cómo esos mecanismos, esas nuevas
1:56:02herramientas están condicionando los los
1:56:05procesos de de evaluación. Eh, esta esta
1:56:08prvista estos conversando este tema con
1:56:11Mario
1:56:13lo conocen en eh cuando todo lo que dice
1:56:17lo fundó
1:56:19eh y que
1:56:21actualmente tiene un blog donde disc
1:56:22estas cosas estábamos hablando de ese
1:56:24tema. Le voy a robar unas cuantas yas en
1:56:26esta en esta conversación. Eh,
1:56:30justamente la inteligencia artificial
1:56:32tiene ingreso muy muy grande ampliando
1:56:35las posibilidades de conocimiento. El lo
1:56:38que contaba Cecilia Alejandro son casos
1:56:40tenía alguna algunos ejemplos, pero
1:56:44es super interesante, no es solo tenemos
1:56:46más datos, no es solo generamos más
1:56:48información, sino que expandimos de
1:56:51hipótesis nu como abre campos que antes
1:56:54que antes no existe. Y es ahí donde
1:56:57además,
1:56:59bueno, aunque dicen ha centro también
1:57:02mucho la introducción de de información
1:57:04y su comunicación a través de insido
1:57:07siempre la manera que tenemos la
1:57:09científica poder designar prestio a la
1:57:13gente buenos factos que hayan evaluado
1:57:15esos buenos
1:57:17no sé por
1:57:19sea e
1:57:22y entonces es es super interesante como
1:57:24la inteligencia artificial
1:57:25empieza a ser una a facilitar también,
1:57:28bueno, los grandes modelos de lenguaje
1:57:31generar más artículos. Entonces, el
1:57:32problema ya no es si generamos más
1:57:34conocimiento. El problema empieza a ser
1:57:36cómo separamos lo importante de lo tan
1:57:39importante en un sistema donde tenemos
1:57:41una suerte de inflación de artículos.
1:57:45más rápido, más fácil y donde es ese de
1:57:49información nos termina paullando.
1:57:51Entonces
1:57:53curiosidad no también tenemos una una
1:57:57revista científica
1:58:01nosotros y para el editor de la revista
1:58:04es probemos la cantidad de hipertificial
1:58:08el ojo entrenado para detectarlo.
1:58:11Incluso hace poco tenían su número sobre
1:58:13ética de inteligencia artificial.
1:58:18Pero pregunta sí es un problemón.
1:58:22Entonces es una idea, se lo activo al
1:58:24chat y me devuelvo para la mando y
1:58:26después te ofrecen soluciones de para
1:58:28evaluarlo. O sea, que tenés máquinas que
1:58:30escriben para que evalúan hecho y el
1:58:34humano en el proceso se empieza a
1:58:35desaparecer. Parece que ese es un poco
1:58:38el corazón de lo que de lo que tenemos.
1:58:41que mirar producir mucho presupuesto no
1:58:44significa producir mejor ciencia
1:58:47y los mecanismos de evaluación también
1:58:50tienen la tentación de usar inteligencia
1:58:52artificial. Entonces, ¿qué qué pasa?
1:58:54[carraspeo] Ahí donde se parece un poco
1:58:55a los problemas que que mencionaba
1:58:57Alejandro, creo, creo yo, evaluar de
1:59:01evaluación, esperamos en un momento
1:59:02donde producir eh conocimiento era
1:59:05costoso en términos de este recluto en
1:59:07la medida que es menos costoso porque
1:59:12modelo de lenguaje
1:59:15un rato, hay que ver si los indicadores
1:59:17siempre nos siguen serviendo para o que,
1:59:22¿cómo hacíamos la
1:59:24evaluación tradicional. Ahí tenemos una
1:59:26relación típica entre lo cuantitativo y
1:59:28lo cualitativo.
1:59:31Que el sistema científico fue creciendo,
1:59:33nos fuimos apoyando más en las
1:59:34cuestiones cuantitativas y sobrecargamos
1:59:38de trabajo al sistema de evaluación. Si
1:59:40por cada paper, proyecto voy a evaluar
1:59:43un investigador que lo lea, lo analice,
1:59:46no tanto como el que le pidió,
1:59:48tengo evaluadores en investigadores.
1:59:51Tengo
1:59:53evaluadores que no terminan de hacer su
1:59:55trabajo tiempo.
2:00:02Eso no es bueno para el sistema
2:00:04y lo que está pasando ahora se lo
2:00:09que pongo y eso también está está
2:00:11ocurriendo está ocurriendo muchís
2:00:14en esa tensción entre lo cuantitativo de
2:00:17solo que cuento cuántos papers tené
2:00:19cuántos patentes cuántos proyectos y
2:00:23toda la el suplimento, o sea, los
2:00:25últimos años de esfuerzo por sistemas
2:00:28mucho más colectivos,
2:00:30cuaros
2:00:32donde un reclamo de propia economía
2:00:34científica de iremos por una una mirada
2:00:36un poco más más fuerte. Entonces, ¿qué
2:00:38qué pasa con la inteligencia artificial
2:00:40ahí? Los mecanismos tradicionales
2:00:44son buenos, son productos que sobre todo
2:00:48métodos reclutables.
2:00:50Si yo hago un análisis educativo ser las
2:00:53características de una institución o una
2:00:55persona, yo lo puedo replicar. Yo miré
2:00:58cuántos fondos consiguió
2:01:00este tipo, cuántos créditos pidió en
2:01:03esta revista, cuántas proyectos ganó con
2:01:07internacionales. Puedo reproducirlo
2:01:10con la inteligencia artificial. Empiezo
2:01:12a comprar una gafa negra y suelta a
2:01:14fuego. No puedo saber qué pasó ahí.
2:01:17¿Cómo cómo ese modelo entrenado de
2:01:22cuestión y me dice lo que
2:01:26tengo el resultad? Entonces, me parece
2:01:28que tenemos estación
2:01:31bastante bastante peligrosa que
2:01:35si tengo una respuesta rápida y
2:01:37aparentemente verosímil, recibiendo a un
2:01:40modelo de inteligencia artificial,
2:01:42reemplazar nuestros sistemas
2:01:44tradicionales con eso. sistemas
2:01:46regionales donde antes tenía que generar
2:01:49[carraspeo] el proceso, armar una base
2:01:50de datos, pedir esa base de datos y al
2:01:53final ten un resultado tarde del tiempo,
2:01:55lento, caro y demás, pero reproducible
2:01:58de producto o obtengo una respuesta
2:02:01mucho más eh inmediata, barata y fácil,
2:02:05pero
2:02:07también muy opaca, ¿no? Eh, entonces ahí
2:02:11me parece que lo que lo que hay que
2:02:13pensar al final es cómo vamos a encajar
2:02:16esta herramienta, que el artificial va a
2:02:19venir a estos procesos seguro que está
2:02:21revolucionando ya también no solo la
2:02:24producción de información estadística
2:02:26para evaluación, sino también para
2:02:29interpelación de los sistemas nacionales
2:02:30de ciencia y tecnología, que los las
2:02:33estadísticas nacionales sobre tecnología
2:02:36que que son comparables a nivel global.
2:02:40tienen 3 años exagnolo
2:02:43política y gestión que destina las
2:02:46políticas de humano con datos que hace
2:02:48tres. Esto ya no es sostenible.
2:02:51Tenemos ahí una atención donde los
2:02:53métodos que generamos en los años 60 que
2:02:55eran adecuados para ese paradigma
2:02:57tecnológico hoy en día ya no quedan
2:02:59parte. Eso es muy evidencia
2:03:04porque como estáado el sistema para
2:03:07reaccionar a la
2:03:10encuentro y te contesto dentro un año y
2:03:11medio
2:03:13medio que me da. Entonces ese sistema
2:03:15está claro que está está en crisis. y
2:03:18que tenemos que que avanzar hacia otro
2:03:21otro tipo de de mecanismos que tienen
2:03:23que incorporar también eh mediciones o
2:03:26interpretaciones cualitativas pero
2:03:28hechas por personas que entiendan el
2:03:31proceso y que va a incorporar también la
2:03:33inteligencia artificial.
2:03:35Mucho de lo que se está discutiendo es
2:03:38parecido a cosas interesant acá, que la
2:03:40inficial haga el primer privado de datos
2:03:43que te ordene, que te compare cosas,
2:03:46pero no puede desaparecer el evaluador
2:03:49en ese en ese proceso, ¿no? La persona
2:03:53que va a tomar la decisión de
2:03:55calificarlo al final. Y por último, para
2:04:00pensar esto de si sio más más ruido, te
2:04:04al final
2:04:05es verdad que tenemos cada vez más más
2:04:07información
2:04:11tuviste tuviste antes. con sé la
2:04:14magnitud dentro del de los sistemas de
2:04:16evaluación de la ciencia y la
2:04:18tecnología, pero hay también un
2:04:20crecimiento
2:04:21muy rápido de de la información que que
2:04:24tenemos, pero acá se trata al final de
2:04:27encajar la inteligencia artificial con
2:04:28una herramienta en un sistema que tiene
2:04:31una lógica, que tiene una lógica que
2:04:33tiene una inercia también en en su
2:04:36funcionamiento.
2:04:39Cuando seieron las bases de datos
2:04:44gráficas verales, lo mismo cuando
2:04:47distintas herramientas para análisis de
2:04:50información del lenguaje natural,
2:04:52también nos pasóes parecidas. Esta es
2:04:55mucho más rápida y
2:04:57poco más eh complicada de incorporar,
2:05:01pero al final creo que se trata de
2:05:04diseñar el sistema y ese diseño del
2:05:06sistema y de darle un rol tanto a la a
2:05:10la información cuantitativa tradicional,
2:05:13a la percusión más cualitativa y la
2:05:16intervención de algoritmos
2:05:17automatizados, hay una decisión que no
2:05:20solo es técnica y metodológica, sino que
2:05:23tiene también política y gestión del
2:05:25censo. ¿Qué vamos a medir? ¿Qué
2:05:28determina qué vamos a medir? ¿Qué
2:05:30momento, por qué? Eh, por qué vamos a
2:05:32evaluar una cosa y otra no. Y en ese
2:05:34proceso la inteligencia artificial nos
2:05:36eh nos puede ayudar, pero no
2:05:38necesariamente la respuesta al estamos
2:05:41en un punto en el que estamos un poco
2:05:43fascinados con estas personas de que nos
2:05:47toca hacer una evaluación. Pregunto al
2:05:49chato
2:05:50pone rápido ya, pero creo que a larga y
2:05:54las sistemas funcionales tienen que
2:05:57esperar que baje un poco la espuma de
2:05:58eso y encontrar una forma de usar estas
2:06:01herramientas que están para quedarse que
2:06:02facilitan un montón de trabajo, pero que
2:06:05seguramente no pueden reemplazar ni el
2:06:07diseño ni la evaluación
2:06:10final del trabajo. con los
2:06:13extraordinarios.
2:06:15Gracias.
2:06:23Muchísimas gracias, Rodolfo. Pasamos
2:06:26ahora una charla que va a ser
2:06:31aprovechando la tecnología. Tenemos
2:06:33alercolando
2:06:39también.
2:06:50El doctor Scing es licenciado y doctor
2:06:52en matemáticas y profesor del
2:06:54departamento de ciencias de la
2:06:55facutación de la facultad de ciencias
2:06:57exactas y naturales de la UA.
2:07:00en criptografía robótica, modelos
2:07:03matemáticos
2:07:06y nos va a hablar, bueno, el título
2:07:08cuarto, el título largo, inteligencia
2:07:09artificial, la próxima gran herramienta
2:07:11de la humanidad, una mirada desde seis
2:07:13décadas de sangre científica.
2:07:18Se escucha.
2:07:20Bueno, este, buenas tardes. Espero que
2:07:22se escuche.
2:07:23Se escucha bien.
2:07:25Bueno, ante [carraspeo] todo, bueno,
2:07:27muchas gracias por haberme invitado.
2:07:31Este, yo lo que voy a a concentrarme en
2:07:36este en una historia de 60 años que he
2:07:39vivido con la inteligencia artificial,
2:07:42porque
2:07:45muy
2:07:47al principio uno podía pensar y era la
2:07:50pregunta que uno tiene, ¿no? Cuando uno
2:07:52habla con colegas y le dice, "¿Usaste
2:07:55inteligencia artificial recientemente?"
2:07:58Bueno, por supuesto, la gente está
2:07:59dividida dependiendo a veces de su
2:08:01especialidad.
2:08:03[carraspeo]
2:08:03Hay gente que está muy a favor, gente
2:08:05muy en contra, gente que que tiene, no
2:08:08sé, este, delirios místicos con la
2:08:10inteligencia artificial, pero
2:08:12independientemente de que si la quisiste
2:08:14usar, la usas o no la usas, eh hay un
2:08:18hecho fundamental y es que la usamos
2:08:20todos los días y nadie nos pregunta si
2:08:23queremos usarlas, ¿no? Estas son algunas
2:08:25de las aplicaciones obvias que utilizan,
2:08:28bien o mal, técnicas de inteligencia
2:08:30artificial.
2:08:33Entonces, este, les quería contar lo
2:08:35siguiente, que esto no empezó ni con
2:08:38Chat GPT, ni con Gemini, ni con Cloud,
2:08:41ni ninguna de esos.
2:08:44Antes la inteligencia artificial era
2:08:45invisible
2:08:47y ahora conversamos con ella. Es un
2:08:50cambio.
2:08:54Yo empecé con esto hace muchísimos años
2:08:56sin saber que había que esperar el boom
2:08:58este marketinero en el cual vivimos
2:09:02ahora. Porque en 1965
2:09:05publiqué un paper sobre machine
2:09:07learning. ¿Qué es machine learning?
2:09:09Bueno,
2:09:12la idea es que uno
2:09:14plantea un problema o planteaba un
2:09:16problema una máquina, a una computadora
2:09:19que intentaba este resolverlo y había un
2:09:22elemento simulado llamado teacher o
2:09:24maestro que le contestaba ante cada
2:09:27intento si es era correcta la solución o
2:09:30era incorrecta y con eso tenía que de
2:09:33alguna manera llegar a una solución.
2:09:35curiosamente siempre llegaba, ¿no? Este,
2:09:37bueno, yo en ese momento este era un
2:09:40joven recién recibido de matemático y me
2:09:43fascinó muchísimo el hecho. ¿Por qué?
2:09:46Porque, bueno, no sé, programáamos una
2:09:48computadora en la forma tradicional,
2:09:50tonta y sin demasiada inteligencia,
2:09:53donde teníamos que explicar una
2:09:54computadora todo lo que tenían que hacer
2:09:56y de repente me encontré con un mundo
2:09:58donde este una máquina, digamos, de
2:10:00alguna manera podía fabricar un programa
2:10:02para resolver un problema. Bueno,
2:10:07no era demasiado inteligente. Esto más
2:10:09bien se basaba en cosas probabilísticas,
2:10:11¿no? Bueno, pero ¿qué pasó? Este, le voy
2:10:15a contar un poco la historia, pero no
2:10:17porque quiero contar mi experiencia
2:10:19particular, sino porque la que yo viví,
2:10:22porque si en ese momento que uno se
2:10:24dedicaba a machine learning hace tantos
2:10:26años y alguien hubiera preguntado, ¿Vos
2:10:29te imaginabas qué es lo que iba a pasar
2:10:32ahora en el 2026? No, ni por asomo, no
2:10:35es cierto que lo único difícil de
2:10:37predecir es el futuro, pero
2:10:39continuamente en ese momento creo que
2:10:41estábamos en un estado muy muy primitivo
2:10:44de las cosas, ¿no? Bueno, lo que sucedió
2:10:47es que me invitaron a Estados Unidos y
2:10:50Canadá en 1967
2:10:53y yo en ese momento lo que planteé es
2:10:55que quería entrevistar a las dos
2:10:57personas más importantes que había en el
2:10:59mundo, la inteligencia artificial, que
2:11:01uno era John McCarty,
2:11:04que estaba en la Universidad de Stanford
2:11:07y el otro era Marvin Minsky en el MIT.
2:11:11Cuando me junté con McCarty en Stanford,
2:11:16este, bueno, me mostró dos robots, pero
2:11:18uno en particular tenía una especie de
2:11:20jardín donde había un árbol y un robot
2:11:23que se había estrellado contra el árbol
2:11:25y se había hecho crema, ¿no? Bueno, en
2:11:29opinión de McCarty ya tenían todo
2:11:32resuelto. Este, lo único que le faltaba
2:11:34era tener un un hardware, un dispositivo
2:11:38que lo llamaba un edge finder, o sea, un
2:11:40detector de bordes para poder resolver
2:11:44el tema de la visión del robot de modo
2:11:46tal de que no chocara contra un árbol,
2:11:48etcétera, etcétera. Yo creo que Mcarty
2:11:51este en ese momento simplificaba mucho
2:11:53porque estaba enfrentando alguno de los
2:11:55problemas más difíciles de la
2:11:57inteligencia artificial y no se
2:11:59simplificaba simplemente hablando de un
2:12:01aparatito.
2:12:04cuando fui a verlo a Minski en el MIT,
2:12:07que me pareció una persona
2:12:09extraordinariamente culta, bueno, este,
2:12:12yo le comenté que en ese momento todo el
2:12:17mundo hablaba de un programa que habían
2:12:19hecho que se llamaba Elaza, que simulaba
2:12:22una psicoanalista.
2:12:24¿Y por qué todo el mundo hablaba de eso?
2:12:26Bueno, porque había un investigador en
2:12:27el MIT, Welb, que era el primero que
2:12:30había desarrollado un sistema, digamos,
2:12:32de lenguaje natural, en el sentido de
2:12:34que uno se podía comunicar en un
2:12:36lenguaje yao, obviamente en inglés con
2:12:39una computadora y entendía lo que uno
2:12:42quería decir, por lo menos lo
2:12:43suficiente, ¿no? Entonces, bueno, Misky
2:12:46me explicó que la ISA
2:12:49ese día no estaba disponible, me propuso
2:12:52interactuar con un paranoico simulado en
2:12:54una computadora.
2:12:56Y el paranoico estaba obsesionado con la
2:12:58mafia del oro. O sea, uno empezaba a
2:13:00hablar de cualquier cosa y al minuto
2:13:02terminaba diciendo de que todos los
2:13:04problemas del universo se debían a la
2:13:06mafia del oro. Bueno, ¿por qué digo
2:13:08esto? Porque yo terminé enojándome con
2:13:11la computadora y esto es un fenómeno que
2:13:14estamos viendo actualmente que es la
2:13:15humanización de las computadoras. O sea,
2:13:18hay mucha gente que está usando los
2:13:20sistemas comunes de inteligencia
2:13:22artificial para cosas privadas,
2:13:24problemas psicológicos,
2:13:26problemas de todo tipo, ¿no? Y este y
2:13:29uno lo encuentra continuamente, ¿no? Eh,
2:13:32Misky me yo le comenté a Misky que
2:13:34bueno,
2:13:36qué absurdo, yo sabía que estaba con una
2:13:38computadora y me enojé. me dice, "Bueno,
2:13:40es una reacción muy común, es justamente
2:13:42lo que hablamos, la humanización de los
2:13:44aparatos, que hoy en día lo vemos
2:13:46obviamente mucho más este frecuente,
2:13:49¿no?
2:13:51Entonces, el hecho de que tengan un
2:13:55lenguaje convincente,
2:13:58que no es lo mismo que tener conciencia,
2:14:00que no es lo mismo que tener intención y
2:14:02no es lo mismo que tener personalidad,
2:14:05¿qué es lo que a qué nos lleva todo
2:14:07esto? Bueno, es que uno puede quizás ver
2:14:10la historia de la humanidad, bueno, me
2:14:12da un poco vergüenza hablar de esto
2:14:13abriendo un historiador, pero digamos en
2:14:16nuestra historia lo que el ser humano
2:14:19fue desarrollando eran cosas como la
2:14:22palanca,
2:14:24el microscopio y el telescopio, una
2:14:27manera de amplificar nuestros sentidos.
2:14:31Este, después tuvimos las computadoras,
2:14:33obviamente eh tontas, que uno tenía que
2:14:36decirle todo lo que tenía que hacer.
2:14:38para que lo haga.
2:14:40Después tenemos tuvimos el acceso a
2:14:42internet
2:14:43que no obviamente con todo lo que nos
2:14:46brinda de información, pero creo que la
2:14:48gran la gran revolución actualmente es
2:14:51que los nuevos sistemas de inteligencia
2:14:53artificial
2:14:55tratan directamente con la cognición.
2:15:01Entonces, cuando uno habla de un
2:15:02algoritmo,
2:15:05uno le medios continuamente hablan de la
2:15:07era del algoritmo. Yo pregunto,
2:15:10Euclides, cuando la escuela de Euclides
2:15:12cuando inventó hace 2400 años el
2:15:14algoritmo para el máximo común divisor
2:15:17de dos números enteros, este,
2:15:20¿hablaban del algoritmo o en general,
2:15:23no? Entonces, eh una cosa bastante
2:15:27curiosa de la desinformación
2:15:30es que, por ejemplo, bueno, me llamó el
2:15:32decano de una facultad de una
2:15:34universidad importante, pero que no era
2:15:36de Buenos Aires, y me dijo, me propuso
2:15:39que fuera a hablar eh [resoplido] del
2:15:41algoritmo
2:15:43con R.
2:15:45Y entonces yo le contesté, bueno,
2:15:48algoritmo es cualquier conjunto de
2:15:51reglas que a través de una información
2:15:53de entrada produce un resultado
2:15:56determinado, por ejemplo, una receta de
2:15:58cocina.
2:15:59Entonces, si hablamos de algoritmos, no
2:16:03tenemos que decir que estamos en la era
2:16:05del algoritmo. Los algoritmos,
2:16:06obviamente, son muy antiguos.
2:16:09Entonces, ¿qué es lo que hacíamos
2:16:11siempre? No, este,
2:16:14teníamos que una computadora, le
2:16:16decíamos, ejecuta [carraspeo] este
2:16:18método y ahora cambiamos totalmente.
2:16:22Ahora, de qué métodos posibles se te
2:16:24ocurren y uno se lo puede preguntar a un
2:16:26sistema de inteligencia artificial con
2:16:28virtudes y defectos. No vamos a hablar,
2:16:30no, no es todo una maravilla. Obviamente
2:16:32tiene una cantidad de problemas, pero
2:16:34también una cantidad de beneficios.
2:16:36Entonces, en la inteligencia artificial
2:16:40tradicional,
2:16:41¿qué yo para qué se usaba? Bueno,
2:16:43detectar fraudes, clasificar el spamming
2:16:45de los mails, eh recomendar algunas
2:16:48cosas y reconocer imágenes.
2:16:51Y ahora con la inteligencia artificial
2:16:54generativa, bueno, por un lado producir
2:16:56texto. Eh, me acuerdo de una cosa
2:16:59interesante, ¿no?, que dijo un escritor
2:17:02que con la inteligencia artificial se
2:17:03acababa el síndrome de la página vacía.
2:17:06¿Y qué es lo que quería decir? Bueno, si
2:17:08uno quiere escribir un cuento sobre algo
2:17:10y no sabe ni por dónde empezar, le puede
2:17:12pedir a un sistema como Chat GPT,
2:17:14etcétera, que lo produzca. Va a producir
2:17:16un cuento horrible, seguramente, pero
2:17:18dentro cuando uno lo empieza a criticar
2:17:20y analizar empieza a dar ideas para
2:17:22hacer cosas, ¿no?
2:17:24Por otro lado, crean imágenes, está todo
2:17:27cubierto la web de imágenes creadas,
2:17:29¿no? Eso ya lo hemos visto. Escribir
2:17:31programas. Bueno, esto es una revolución
2:17:34absoluta en la industria del software,
2:17:35¿no? En este momento gran parte de de
2:17:40los investigadores y de las empresas eh
2:17:43yo diría que más o menos el 90% de lo
2:17:45que se hace en software está hecho por
2:17:47sistema de inteligencia artificial.
2:17:50Este, si quieren podemos charlar un poco
2:17:51más. Yo la uso mucho y este
2:17:55simplifica la vida de una forma genial.
2:17:58también tiene defectos, no siempre son
2:18:00perfectas, pero bueno, es como que a uno
2:18:02le entregan un producto, digamos, qué sé
2:18:04yo, 90% correcto y uno lo mira, lo
2:18:07analiza y lo corrige y bueno, realmente
2:18:10saca un enorme una enorme cantidad de
2:18:12trabajo de encima
2:18:14y después dialogar y proponer. Ahora
2:18:16vamos a charlar un poquito cómo sirven
2:18:18para la investigación, por lo menos en
2:18:19los campos donde estoy yo.
2:18:22Entonces,
2:18:24en estas décadas de avance hubo un salto
2:18:27decisivo
2:18:30que quizás lo tenemos que marcar en el
2:18:332017 cuando llegan los la idea de los
2:18:35Transformers.
2:18:37¿Y qué es la idea de los Transformers?
2:18:40Bueno, que no hay que analizar solo
2:18:42palabras, sino que el contexto importa,
2:18:44¿no? Por ejemplo,
2:18:46esta palabra pueden mirar a otras
2:18:48palabras y de ahí del contexto. Por
2:18:52ejemplo, si decimos que el banco estaba
2:18:55lleno de gente, está claro que estamos
2:18:57hablando de un dinero y de una
2:18:59institución y si se sentó en el Banco de
2:19:01la plaza, estamos hablando de otra cosa,
2:19:04¿no? dentro del contexto cambia el
2:19:05significado y en este momento, bueno,
2:19:09desde aquellas cosas primitivas del MIT
2:19:12que viene el año 67 con un
2:19:16reconocimiento del lenguaje natural
2:19:19razonable pero elemental, hoy en día
2:19:21tenemos este prácticamente
2:19:24estamos cercanos a la perfección en el
2:19:26sentido de que podemos hablar
2:19:28tranquilamente con una máquina y este si
2:19:31hay algún error es mínimo.
2:19:35Ahora,
2:19:37¿cómo genera una respuesta?
2:19:40Bueno, hay un modelo que predice qué es
2:19:44lo que viene y lo que está después.
2:19:48Y en ese contexto pasamos a la
2:19:50predicción, a un nuevo contexto, una
2:19:52nueva predicción, etcétera. El hecho de
2:19:55que nos den respuestas plausibles no
2:19:57significa que sean verdaderas, ¿no?
2:20:01La pregunta que se hace mucha gente y
2:20:04bueno, habría que empezar por algo mucho
2:20:06más
2:20:08básico que que es [carraspeo]
2:20:09inteligencia, vamos a evitarlo ahora
2:20:12porque es largo y complicado. En
2:20:14inteligencia artificial se usan
2:20:16definiciones pragmáticas. Entonces, hay
2:20:18pregunta que dice, "¿Entiende, piensa?"
2:20:20Bueno, es absurdo, ¿no? Este,
2:20:23de hecho, no necesitamos resolver estas
2:20:25preguntas para usarlas científicamente,
2:20:28sino que simplemente tenemos
2:20:30instrumentos y hay que usarlos de una
2:20:33manera adecuada.
2:20:36Otra experiencia que tuvimos que ya fue
2:20:39en el 2002, en la Facultad de Ciencias
2:20:41Exactas de la UBA, desarrollamos un
2:20:44equipo de fútbol robótico y nos fuimos a
2:20:46competir en Corea 2002.
2:20:51Bueno, ya acá teníamos un avance muy
2:20:53grande porque cosas que en el 65 eran
2:20:56imposibles, aquí las teníamos
2:20:57perfectamente resueltas en el sentido de
2:21:00que eh los robots determinaban, por
2:21:03ejemplo, si podían meter un gol, si no
2:21:05podían, la posición de los compañeros,
2:21:07dónde podían hacer un pase, etcétera,
2:21:10etcétera. Hubo un enorme avance estas
2:21:13antenitas porque se comunicaban por
2:21:14radio entre ellas y bueno, este ya
2:21:18realmente un avance fascinante en lo que
2:21:20era los comienzos digamos de la robótica
2:21:23inteligente.
2:21:27Ahora,
2:21:29¿para qué uso la inteligencia
2:21:31artificial? No, bueno, en investigación
2:21:34para explorar,
2:21:36en programación para probar
2:21:39y en escritura, bueno, acá hay un hecho
2:21:41bastante fundamental para los
2:21:43científicos, porque acá tenemos un
2:21:45conjunto de gente que está escuchando
2:21:48esto de distintas profesiones,
2:21:51pero tenemos cosas en común, o sea,
2:21:53todos leemos, todos formulamos
2:21:56hipótesis, todos hacemos comparaciones,
2:21:59todos escribimos. Eso es común
2:22:01independientemente de la disciplina. En
2:22:04este momento, bueno, hay productos de
2:22:07inteligencia artificial
2:22:09que nos ayuda muchísimo a escribir. Yo,
2:22:11por ejemplo, tuve la experiencia y este
2:22:14la recomendación vino del lado de
2:22:16médicos,
2:22:19no sé, el último paper que publiqué usé
2:22:22un sistema que se llama paper pal, que
2:22:25obviamente
2:22:27no generó las ideas, no generó lo que
2:22:29había. etcétera, etcétera. Pero sí hizo
2:22:31un análisis espectacular de lo que se
2:22:34llama la fluidez de una escritura o de
2:22:37un texto, que es uno lo puede leer
2:22:40realmente con comodidad, una cosa lleva
2:22:42la otra, tiene una organización
2:22:43perfectamente lógica, es sumamente
2:22:46agradable para etcétera, etcétera, ¿no?
2:22:48Bueno, y en ese sentido este el cambio
2:22:52que produjo este sistema en los que
2:22:55estábamos publicando fue realmente
2:22:58espectacular.
2:23:00La otra cosa en la docencia,
2:23:04por ejemplo, una aplicación muy
2:23:05interesante es que uno tiene alumnos,
2:23:08tiene un tema determinado y le puede
2:23:10pedir a estos sistemas, generame, qué sé
2:23:13yo, 10 preguntas para un examen. Bueno,
2:23:15de las 10 preguntas por ahí dos o tres
2:23:17son interesantes, el resto no. No, pero
2:23:19bueno, ayuda muchísimo
2:23:21y uno de los problemas que tenemos todos
2:23:23los profesores es que nunca sabemos muy
2:23:26bien si lo que hacen los alumnos lo hizo
2:23:27la inteligencia artificial o lo hicieron
2:23:29ellos. Por lo tanto, bueno, hay que usar
2:23:32otros métodos de evaluación.
2:23:35Ahora, la decisión final en todo caso
2:23:37sigue siendo del investigador o del
2:23:39docente.
2:23:46Ahora,
2:23:48lo que ha pasado últimamente
2:23:51es simplemente eh shocking y les voy a
2:23:55contar sin entrar en una matemática,
2:23:57pero contarles por lo menos qué es lo
2:23:59que pasó. Paul Erdos era un famoso
2:24:02matemático húngaro que había este
2:24:05planteado una cantidad de cuestiones eh
2:24:08que no estaban resueltas, ¿no?
2:24:10Recientemente
2:24:12un sistema de inteligencia artificial
2:24:14resolvió uno de los problemas más
2:24:16importantes que había planteado Erdos.
2:24:18No importa cuál, simplemente lo hizo.
2:24:23Otra cosa que pasó en julio, o sea, el
2:24:25mes pasado,
2:24:26hay otra conjetura de matemática que
2:24:29hace 87 años que nadie resolvía, o sea,
2:24:32nadie demostraba si era verdad ni nadie
2:24:34demostraba con un contraejemplo de que
2:24:36era falsa. La inteligencia artificial el
2:24:39mes pasado consiguió un contraejemplo de
2:24:42una de esas conjeturas.
2:24:44Sí, le pido por favor si en un minutito
2:24:47puede cerrar así después tenemos que
2:24:50darlo al debate.
2:24:51¿Cómo? Perdón, escuché mal.
2:24:53Sí, si puede ir cerrando en un minuto
2:24:56paraar al
2:24:59Bueno,
2:24:59gracias.
2:25:01Con respecto a los métodos, bueno, una
2:25:03de las cosas eh doy dos ejemplos, ¿no?
2:25:08Yo en un tema que estoy trabajando, un
2:25:10matemático muy famoso me había
2:25:12planteado, ¿por qué no miras por ahí un
2:25:14camino determinado? La verdad que era un
2:25:16camino largo, complicado, este siempre
2:25:19lo dejaba para después. Bueno, yo se lo
2:25:22planteé a un sistema de inteligencia
2:25:23artificial y más o menos en 5 minutos
2:25:25hice un análisis completo para
2:25:27demostrarme que lo que yo necesitaba no
2:25:29estaba ahí. y realmente una ayuda
2:25:32inestimable para la investigación.
2:25:36La otra cosa que tenemos que tener en
2:25:38cuenta que sufren de alucinaciones los
2:25:40sistemas. ¿Qué quiere decir? Y que de
2:25:42repente, por ejemplo, pueden hablar de
2:25:43un autor, de un título, de una revista,
2:25:45de un volumen, qué sé yo, de algo que no
2:25:46existe. Eso ya hay varios ejemplos.
2:25:51El hecho que nos contesten con mucha
2:25:53fluidez tampoco es una evidencia de la
2:25:56verdad, ¿no?
2:25:59Y por otro lado, también hay que tener
2:26:01en cuenta una cosa, que todos estos
2:26:02sistemas de inteligencia artificial se
2:26:04alimentan de datos que lo sacan
2:26:07fundamentalmente de internet y en
2:26:09internet hay muchas cosas que están
2:26:10sesgadas, o sea, ese esos sesgos que
2:26:14existen históricamente en muchas cosas
2:26:16simplemente se propagan los sistemas de
2:26:18inteligencia artificial. Hay ejemplos
2:26:21muy elementales, pero bueno, eso es una
2:26:23de las cosas que existe. Por lo tanto,
2:26:27podemos para el debate porque son temas
2:26:30muy importantes para para discutir.
2:26:33Bueno,
2:26:36agradeciendo
2:26:38y cerramos.
2:26:45Bueno, muchas gracias.
2:26:53Entonces ahora vamos aar
2:26:56ser muy interesante. estar a cargo de
2:26:59moderar el debate César Belengo.
2:27:04Y bueno, invitamos a los panelistas si
2:27:06quieren acercarse.
2:27:29Buenas tardes,
2:27:34dimos una
2:27:38filosófica
2:27:41para tener activas distintas.
2:27:45Podemos dar el satisfecho de la
2:27:50de tener una mirada nuevo
2:27:53desde las raíces, desde la cultura, la
2:27:57religión, desde el poder,
2:28:00desde los cuestionamientos.
2:28:04Entonces yo creo que
2:28:06van a respondir preguntas
2:28:09para micro si quieren levantar la mano y
2:28:13le vamos pasando
2:28:15le vamos pasando entonces el micrófono a
2:28:17cada uno y cada otra
2:28:23porque un físico que se ocupa de usar
2:28:26neurales para entender decisiones
2:28:30tomadas por muchos actores entre
2:28:34puntó y él percibía la
2:28:41natural
2:28:44que le gustaba que humana era muy
2:28:46complejo, tenía modelos muy complejos
2:28:49para poder entender. [carraspeo]
2:28:53Pero es para a lo mejor
2:28:58interés como todo el mundo
2:29:02de historia en la actual
2:29:08es regar ellos mismos definen que
2:29:12un mecanismo para entender su cómo
2:29:14modernizar
2:29:20en cualquier momento.
2:29:22Puedo si puedoar
2:29:25punto tu modelo de
2:29:27es similar a lo que tenga cada actores
2:29:29para la terapia.
2:29:32Ah, okay. Te iba a preguntar que son
2:29:34actores, pero creo que también no.
2:29:37E
2:29:39yo tengo un respeto inmenso por
2:29:40lasciales, pero no entiendo nada y me
2:29:42parece un nombre que
2:29:45eso. No, sí, no no tengo idea como
2:29:50no no eh no de alguna manera las gruesas
2:29:55simples porque sobre todo la astronomía
2:29:59está todo tan lejos que podemos pedir y
2:30:02evaluar no valía tanto. ayudaría a
2:30:04variar eso tipo estrella, eso sabemos,
2:30:08no hay comportamiento en general, no
2:30:11diferenciar si uno mira a las personas
2:30:13que le vamos a ser todos igual
2:30:17no tenemos quizás es por eso, pero no no
2:30:20tengo actores para nada solamente
2:30:22depende en cada cada modelo, ¿no? que me
2:30:25gustaba cosas cerrando de caja negra.
2:30:28Bueno, los dos modelos de los 11 son
2:30:33fácil de modelos podemos saber aquí
2:30:36están
2:30:37otros modelos entrenados en datos otros
2:30:40no entrenamos en datos nadacial
2:30:45entonces la resolvemos
2:30:48y
2:30:51depende mucho del modelo, pero no no
2:30:53tenemos que Okay.
2:30:57son las simulaciones. Si yo tengo que
2:31:00generar,
2:31:01lo que estoy haciendo esimular el
2:31:03proceso. Bueno, sí, entonces sí son las
2:31:10es la relación
2:31:12todo.
2:31:16E
2:31:18usamos simulación para un montón de
2:31:19cosas, sobre todo
2:31:21la verdad, ¿no? observar el simular
2:31:25sin una eh se parece ilusiones lo
2:31:30observar no ocurre empezamos de nuevo
2:31:33solarismo muy poco
2:31:37qué cambiar y en qué dirección de los
2:31:39parámetros que usamos para la simulación
2:31:41y de las de leyer pisici lo cual es la
2:31:45plura para que al fin del día la
2:31:47observación la materia varios policía es
2:31:51muy es una batalla Ya perdido.
2:31:53Peré.
2:31:54Bueno, porque te hacer muchas cosas yo
2:31:57que estén sinadas para que además
2:32:04quería, pero ¿cómo cambias cuando no?
2:32:06¿Qué cambias?
2:32:08Bueno, la inteligencia artificial te
2:32:11ayuda mucho en este sentir en algunos
2:32:14casos te ayudan para qué lado tienes que
2:32:16moverte para
2:32:18dirección y en otro sentido que te
2:32:21ayudan a poder decir, bueno, en vez de
2:32:24hacer todo el modelo, prende la relación
2:32:28entre la observación, redecir parámetros
2:32:31directamente de la observación.
2:32:34Estas son las simulaciones. Uno debe
2:32:35hacer circulaciones porqueones hasta
2:32:39parezca las interacciones sociales que
2:32:40observar
2:32:42simulación.
2:32:46No sé si contest
2:33:02no hay proceso que no sea complejo de
2:33:05hace un millón de años. Hace un millón
2:33:07de años era complejísima la población
2:33:10que una cita comida hace 10,000 años era
2:33:16creer que antes era simple y ahora es
2:33:19como dijo, me parece que tenemos que
2:33:22sacar el chifre se es compar es cumplir
2:33:25hoy y es cumplir yo Sí, sí, sí.
2:33:31Ah,
2:33:37parece que somos evolucionistas, hemos
2:33:40perdido la dimensión, la transformación
2:33:43social. Voy al tema de las 30 años en
2:33:47elet discutiendo cómo evaluaban las
2:33:50revistas, cómo se evaluaba los
2:33:52investigadores. Gran discusiones. Antes
2:33:55que estaban en el focus le dijimos a
2:33:57todos nuestros amigos, nosotros no somos
2:34:01los y entonces somos investigadores,
2:34:05usamos otros sistemas de ingresación
2:34:08latinoamericanos, por ejemplo. Pero,
2:34:10¿cómo? Y sí, porque yo seguiría tu
2:34:14pregunta de actor, ustedes son los
2:34:16actores. La pregunta de es de ustedes.
2:34:19Ustedes son los actores, ¿por qué hacen
2:34:21lo que hacen? ¿Quieren los finances? ¿En
2:34:23qué creen? Ahora somos los actores para
2:34:26los sociólogos, no para no searán.
2:34:31Ustedes son los actores, toman
2:34:34decisiones, creen que hay cosas ahí
2:34:36dando vueltas.
2:34:38¿Por qué creen? sac
2:34:412,000 un millón lo sacar
2:34:45la
2:34:46qué
2:34:48confiabilidad tenemos aquí la
2:34:51confiabilidad que le da
2:34:54me acuerdo
2:34:55es cierto muy de ciencias social
2:35:00pero quién escribe sobre atención quién
2:35:03escribe [carraspeo] sobre lo que dijo
2:35:08de las redes tempes para nosotros
2:35:12trabajar en un barri porque las personas
2:35:15hacen lo que hacen cómo hacen para
2:35:17sobrevivir, cómo es posible que sigan
2:35:20construyendo organización, cómo es
2:35:22posible que tengan esperanza sobre el
2:35:24hoy y mañana. Dificilísimo eso.
2:35:28Hay hay un esfuerzo enorme. Y después me
2:35:32viene la pregunta de hacer, ¿quién lo
2:35:35financia?
2:35:37¿Quién financia?
2:35:39para que ustedes hagan en sus revistas
2:35:41hagan otra manera de evaluar.
2:35:45¿Quién? ¿De dónde sale el dinero? No le
2:35:47dio en Argentina, en la Argentina saben
2:35:52entonces quiere decir que no existimos
2:35:54porque no tenemos dinero, no podemos
2:35:57competir a nivel internacional. ¿Dónde
2:35:59saben nuestras?
2:36:02No tenemos suas, no tenemos dinero para
2:36:05investigar. Se nos sigue algunos control
2:36:09que las también sirven para controlar.
2:36:12Se dijo, ¿dónde está esto? La manera de
2:36:15controlar el algoritmo para decidir qué
2:36:18se hace con A, con b o con c. Acabo de
2:36:21decir fulano o fulana, sos esto, sos y
2:36:23el otro. ¿Quién lo hace eso?
2:36:26¿Me parece? término son empresas,
2:36:31son gente con muchísimo dinero.
2:36:35La pregunta es esa, [carraspeo] ¿cómo
2:36:37hacemos con estas empresas
2:36:40con bien una casa de 30 km con nuestras
2:36:45posibilidades reales que tenemos hoy con
2:36:48nuestra ciencia y tecnología nuestro pa?
2:36:54Sí, dale. Gracias. Bueno, eh hablando
2:36:57con Miguel de Azua, surgió una
2:36:59preparación interesante. La década del
2:37:011940, después el 35 y en la década del
2:37:0450, tuvo un gran temor por el holocausto
2:37:07nuclear.
2:37:09¿Cómo se solucionó eso? No se sabe muy
2:37:11bien, pero por lo menos los rectores
2:37:14eran las los gobiernos nacionales,
2:37:17naciones.
2:37:19E la inteligencia artificial puede
2:37:22destruir absolutamente todo. En química
2:37:25puede crear una tocina que los mande a
2:37:27todos en escorpión de obras.
2:37:30En armas puede eh obviamente con la
2:37:33ciberseguridad está totalmente afectada.
2:37:36¿Quién va a manejar la gestión de la
2:37:40inteligencia artificial? Y aquí todo lo
2:37:42que decía.
2:37:44Ahora los juegos de la inteligencia
2:37:46artificial no son los son pequeños
2:37:50grupos de ultraupillo
2:37:53pillo y trillonario.
2:37:56¿Cómo se va a manejar eso? Ese es el
2:37:58problema para no tener un holocausto con
2:38:01la existencia artificial.
2:38:04Allá atrás.
2:38:08Cecilia lo pregunta muy encontraron
2:38:11bacterias
2:38:17bacterias planeta
2:38:20y la segunda
2:38:23universo se expande hacia dónde por eso
2:38:30eh escucha sí no no se encontró nada de
2:38:34hecho Eso sieste encontrado algo
2:38:36cambiado para mí, para mí cuando
2:38:38encontremos vida en un lado. Yo le
2:38:42martes
2:38:44martes. Yo
2:38:46que la diferencia
2:38:49no hay nada confirmado tampoco al frente
2:38:51menos, pero la diferencia para mí es
2:38:53crucial. Si uno encuentra vida en el
2:38:55sistema solar puede pensar que el origen
2:38:57de la vida fue uno.
2:39:00Ahora yo lo que quiero saber es la vida
2:39:01se originó o se origina.
2:39:04Es algo que ocurre en otros lugares.
2:39:07Puede ser vida que no podemos ver.
2:39:09Sí,
2:39:11yo lo que creo que de
2:39:15Pero ahor vamos ver en principio que
2:39:19ahora de 10 dimensiones.
2:39:22No, no, no. Okay. No, a ver, entendió,
2:39:25¿no? Porque las líneas, o sea, claro que
2:39:27no es que no es que está en el lugar que
2:39:30si existen 10 dimensiones están
2:39:32compartilizadas
2:39:34y tenemos límites para cuán grandes son
2:39:36esas dimensiones.
2:39:39de atrás. No es que está en otro lado,
2:39:42no son no me
2:39:45lo deita había otras planetas, bueno, no
2:39:48se detectó todavía si no la podríamos
2:39:52ver
2:39:54no creo que sea que no se podría
2:39:56detectar en ninguno. Hay materia que no
2:39:58podemos ver. Entonces, la pregunta del
2:40:00principio es sí, pero bueno, que
2:40:02definimos vida, no sé, eso podría hay
2:40:04mucha materia pura que es materia que no
2:40:06podemos ver, pero podemos detectar,
2:40:08podemos percibirla de alguna manera, si
2:40:10no para nosotros no existe, ¿no? Eh,
2:40:13entonces si no pudiéramos detectarla de
2:40:15ninguna manera, ya no sería ya sería, no
2:40:20importa, ¿no? Si la podemos detectar de
2:40:23alguna manera no la pudiéramos ver si
2:40:24vieran la tele no lo sé.
2:40:28¿Cuál era la otra? Era
2:40:32a dónde y cuál sería la consecuencia.
2:40:35A todos lados en la respuesta lo puedo
2:40:37dar una manera más intuitiva. Que
2:40:40vivimos en un globo, en la superficie de
2:40:43un globo, que ese es nuestro universal.
2:40:45Y ahora inflamos del globo, todo se
2:40:47separa de todo, no es fican
2:40:52cierto o y entonces, ¿qué? Se expande
2:40:55para todos lados y qué
2:40:56sigue la consecuencia. Y consecuencia,
2:40:59hay una que está es muy triste, pero
2:41:03está bueno para visualizar, es que algún
2:41:05día no vamos a ver ningún spech porque
2:41:08hay un horizonte de eventos que es hasta
2:41:11dónde uno puede ver, aunque tuviéramos
2:41:13los telescopios y todo, ¿no? Hasta dónde
2:41:14uno puede ver, porque es el tiempo que
2:41:16le llegó a la luz, en el tiempo que
2:41:18tiene el universo
2:41:20llegar hasta nosotros la luz,
2:41:22eh, la luz,
2:41:24es la luz y la luz tiene una velocidad
2:41:26finita. Y entonces puedes ver luz hasta
2:41:29el lugar de donde se emitió al principio
2:41:32del universo, más allá no podés, pero
2:41:34existe más allá porque el universo es
2:41:37cuando se esté expandiendo nosotros, eso
2:41:39define un horizonte de tecnología,
2:41:40quiere decir a dónde acceso como se
2:41:42sigue expandiendo, las cosas te van
2:41:44yendo y cayendo. Por eso te conforme un
2:41:47día la astronomía va a ser
2:41:52como no vamos a dar ninguna evidencia,
2:41:54no vamos a dar nada, va a ser uno.
2:41:56mucho después de que se han
2:42:00dramático, pero principio uno espera que
2:42:02en algún momento el cielo sea
2:42:13funciona
2:42:14de respuestas
2:42:23un poco
2:42:25la tele Cuerdas viene a viene a a
2:42:29resolver un problema teórico que que las
2:42:33dos teorías que son los pilares más
2:42:35grandes de la física, que son la
2:42:37relativa general, Einstein, que lo
2:42:39escribe la gravedad y eso el efecto de
2:42:42la gravedad lo vemos en grandes con el
2:42:44cama para sentir efecto a la gravedad
2:42:46entonces en general eso mucho ácido por
2:42:51y la mecánica cuántica de deterior del
2:42:53mundo muy microscópico, muy muy
2:42:55pequeñito.
2:42:56eh son incompatibles. Esto es
2:42:58matemáticamente incompatible, no pueden
2:43:00ser ciertas las sin embargo, las dos
2:43:03funcionan las
2:43:05desarrollar tecnología, o sea, funcionan
2:43:07super.
2:43:09Entonces, ningún físico en mi opinión
2:43:14igual debería fue
2:43:17conflicto, ¿no? Porque todo lo que
2:43:18aprendimos a todo, la mitad lo mismo
2:43:21está mal. Bueno, es una lo que creemos,
2:43:25yo creo, pero es un concepto es que hay
2:43:27una teoría.
2:43:28Digo, es importante reafirmar que
2:43:30creéis.
2:43:38Que más aún lo creemos es que hay una
2:43:41teoría cuántica de la gravedad, ¿no?, a
2:43:44la que no tenemos acceso todavía porque
2:43:47no podemos resolver este problema
2:43:48matemático una manera.
2:43:51eh que no conocemos y que la gravedad
2:43:54como la conocemos es una aproximación
2:43:56clínica del topón. La teoría de cuerdas
2:44:00es la única
2:44:02eh o no me atrevo a Lidia. Lidia es una
2:44:06muy buena solución a ese problema. La
2:44:09teoría de cuerdas abarca las dos y las
2:44:11de su
2:44:13de hecho, la gravedad sale como
2:44:14emergente de una teoría cuántica y eso
2:44:17requiere que haya más dimensión. ¿Por
2:44:20qué no las observamos? Bueno, quizás sea
2:44:22porque esas dimensiones tan
2:44:23compactificadas, tan pequeñas, que no
2:44:26puedo decir que por ahí a menos la
2:44:28energía que uno necesita tener una
2:44:29dirección es inversamente proporcional a
2:44:32su tamaño. Es muy chiquita, necesitas
2:44:34tanta energía que no veríamos la energía
2:44:35perderte.
2:44:37Entonces la gente piensa, bueno, no se
2:44:38puede esa teoría, no es cierto, no se
2:44:40puede con nuestra tecnología, pero no es
2:44:42metafísica, es una teoría científica
2:44:45eh sol y que resuelve un problema super
2:44:47importante y eso ya es un logro gigante
2:44:50que matemáticamente lograr eso es es
2:44:52difícil.
2:44:54un colega tuyo hace unos años dijo,
2:44:57"Hasta acá llegue, porque si no me hasta
2:44:59acá llegar
2:45:04hasta acá llego porque si no mi colega
2:45:07de la comunidad científica van a decir
2:45:09que entro en en un tema esotérico.
2:45:14Cant
2:45:18un argentino
2:45:26que
2:45:34por eso es
2:45:40la no es es como un logro gigante y qué
2:45:46ayudísimo
2:45:50básicamente
2:45:54digo no por eso no sirve no es un gusto
2:46:09simple tanto los aparatos como la
2:46:12información inteligencia artificiales
2:46:14preexistentes.
2:46:16Ahora hay multitud de situaciones que a
2:46:18nos tocaron con tocó donde por ejemplo
2:46:21en las dictaduras durante 20 30 40 años
2:46:24se producen datos últimamente datos en
2:46:27otra cantidad falsos
2:46:30o sejados
2:46:32y en otras situaciones continuamente se
2:46:35las fabricaciones de aparatos en otras
2:46:37cosas se
2:46:40hay modas en cienciaos trabajar en
2:46:43ciencia sabemos que hay modas y modas
2:46:45que presentan tema que se publica
2:46:48muchísimo y es lo que se Entonces no
2:46:52falla la inteligencia artificial tener
2:46:54que usar todo el pasado.
2:47:14Yo creo que no es ya no es tan cierto
2:47:18que que los sistemas de interpreta
2:47:21social lenguaje estén entrenados en
2:47:24datos poros. Sí.
2:47:26O sea, hay mucha inteligencia artificial
2:47:28de inteligencia,
2:47:31no tanto como si nosotros podemos datos,
2:47:33¿por qué no los pueden hacer ellos?
2:47:34formulación, texto que están sesados por
2:47:37lo anterior, pero más o menos porque si
2:47:39vos le das reglas, por ejemplo, yar
2:47:42mucho más que yo de esto, pero como alfa
2:47:45go, por ejemplo, fue lo entrenaron con
2:47:47datos, estaba cesado y después lo
2:47:49entrenaron con las rentas y es jugar
2:47:51contraigo misma y y así aprendió
2:47:54realmente la aí
2:48:02vista está.
2:48:05Pero claro, entonces ahora uno le da
2:48:07física, genera su propia de
2:48:09simulaciones, ya no es cierto y como
2:48:11tampoco es cierto que entonces se va a
2:48:13estancar porque ya no tenemos
2:48:15máscionarlo.
2:48:19pueden estar sesgados o no, pero ya no
2:48:21son sesgados a lo humano.
2:48:27A mí parece que el conocimiento, escucha
2:48:30eso me interesaba a mí, el conocimiento
2:48:33humano producido sea producción por se
2:48:38las dictaduras
2:48:40trabaj en identificar con la dictadura
2:48:43ellos igual sean eran siempre cómo
2:48:46coordinaban lación se teía cómo se
2:48:49despacio y después que se desar sobre
2:48:51eso gente que sabe todo y le parece mal
2:48:54y gente que sabe todo y le parece bien y
2:48:57eso es dificultad son usadas de las
2:49:00[carraspeo] redes neurales para
2:49:01problemas
2:49:03que dependen de cada individuo. Cada
2:49:04individuo genera su propio tiempo.
2:49:07Entonces, las redes sociales,
2:49:10que estamos discutiendo acá dejó aplicar
2:49:13mecanismos de primiento complejo
2:49:17para los temas fuera de los sistemas
2:49:25no es eso no es mal no es
2:49:28no es
2:49:30vos
2:49:32parece malo perdón
2:49:35y eso no lo es Sí. Entonces esta la
2:49:39complejidad para mí de ver como yo no
2:49:42entiendo nada de los neurales,
2:49:45intento entender un poco, pero veo que
2:49:47el tipo que graba conmigo tiene una
2:49:49capacidad de modernización de cosas,
2:49:51pero avanzar en eso podemos empezar a
2:49:53predecir un poco está pasando empiece a
2:49:55ver combinado la información y estoy
2:49:58hablando del GR pero com 1%
2:50:04cuando vos estás
2:50:08El sistema mundial de gobierno
2:50:11miles de personas que toman decisiones
2:50:13en todo momento en un momento
2:50:15inconsistente y a veces teras no y eso
2:50:19está en un sistema
2:50:23queamos estado general sistemas de
2:50:26capacidades.
2:50:32queidación
2:50:34de poder ustedes se quejan de que
2:50:39un sistema los que están usando su poder
2:50:44a ver
2:50:46estamos para fortalecer la democracia y
2:50:49que las personas vivan mejor porque
2:50:52ahora hacemos esa comisión conviste la
2:50:55Comisión Europea, quisimos dar la tramp
2:50:58la podias
2:51:08que por un lado tres temas basados el
2:51:10poder pudo
2:51:11y bas y los dos funcion
2:51:20se anima a destruir lo que tiene a su
2:51:23alrededor
2:51:50y quizás nos puede permitir
2:51:56mejor los tipos que son del mundo.
2:52:06Bueno, contexto.
2:52:26¿Cuántas
2:52:28contex?
2:53:01sobrevive
2:53:04sobrevive sobrevive toma para tienda
2:53:07como líder
2:53:09el mundo
2:53:13en 2019 un barco 3 meses para mal para
2:53:17entender el sistema educativo americano
2:53:19hoy lo ahora estuviera serviendo
2:53:21con las manos mayas
2:53:26herramientas pronto
2:53:29ahora el problema que tiene los que
2:53:32está justamente
2:53:36del sur podemos entrar que no es mal,
2:53:38pero no como uy emperadinos no no saco
2:53:43si yo investig y me digo que no
2:53:45encuentro nada lo que diga
2:53:49argentina esta argentina [carraspeo] que
2:53:51estoy viviendo. No me argentina que no
2:53:53sé qué vive.
2:53:56Digo ella cuando le preguntaron muy
2:53:58bueno dijiste, dijiste por ahora no
2:54:01entró nadie.
2:54:05Las personas que están dirigiendo el
2:54:06conectores dicen, "Tenés que tener
2:54:10tenés que encontrar tenés que tener una
2:54:12empresa y si no lo encontras te vas por
2:54:141000 platitas. Mi platita cómo estás
2:54:17usando mi platita para no encontrarla.
2:54:19Bueno, eso pasa en Gas. Yo no encontré
2:54:22un frasco.
2:54:31esencia no me digas que no que
2:54:35me oro
2:54:38entonces no llegaba ter lugar que es yo
2:54:42siempre fue
2:54:45si no naturalizamos es un cono natural
2:54:48porque justo hablábamos del poder, justo
2:54:51hablábamos de la grana herramienta de
2:54:54poder que son personas están manejando.
2:54:58Dile grupos económicos.
2:54:59Bueno, ¿qué razón representan grupos
2:55:01económicos? Y él se lo pone. Yo lo que
2:55:04conozco, quizás vos ciencias sociales.
2:55:08Eh, yo a mí me regaló mi familia cuando
2:55:10terminé, meé con algo que me abrió
2:55:13bastante la cabeza, que es el pensador,
2:55:16el filósofo chino Juky, que habla de la
2:55:19cosmotécnica, el pensado distinto. Él
2:55:23dice, "Todo se pensó desde Occidente,
2:55:26desde Europa.
2:55:28Estamos pensados así y pensados así.
2:55:32probablemente no tengamos otra salida
2:55:33que est el que propone, bueno, casi una
2:55:37cosa diría que parte de lo local eh
2:55:42bueno, precisamente lo chino. Sí, es
2:55:45interesante escucharlo. Es un hombre
2:55:46bastante joven, eh, y habla de encontrar
2:55:50en la naturaleza, en el arte. Y cuando
2:55:53uno mira las contribuciones que tiene el
2:55:56arte a la mayoría de los desarrollos más
2:55:59importantes, yo tengo campo nuclear
2:56:03uso precisamente para sensibilizar el
2:56:06campo de la importancia de la impresión
2:56:08destructiva, una película que el
2:56:10promedio de seguramente dio en su
2:56:12versión original que es el síndrome de
2:56:14China. No sé si se acuerdan
2:56:17el que era de la planta y una muy joven
2:56:2612 días antes de que una nuclear
2:56:30no el accidente
2:56:32lo predigieron con una película.
2:56:35Y ahora me entero, porque yo no soy de
2:56:37lo que siguió la saga del Señor de los
2:56:39Anillos, que para ti es lo ojo, ¿por qué
2:56:44no?
2:56:47Y es la con la que estamos nos están
2:56:49captivando en el mundo. Entonces, la
2:56:53pregunta es, ¿quizá tengamos que mirar
2:56:55en las cuestiones básicas, no? Y
2:56:57pensaros desde las locarías, ¿sí? Porque
2:57:01casualmente la Argentina tuvo siempre
2:57:04cuestiones de autonomía que le dieron
2:57:06ese carácter
2:57:09irente.
2:57:10Sí, que nos ha costado mucho. Está está
2:57:14costando con las sanciones de la FIFA,
2:57:16¿no? Poner una banderita de Marvin, ¿no?
2:57:19Entonces digo, creo que quizás un poco
2:57:22tenemos que entender primero que los
2:57:25sistemas complejos son tan complejos que
2:57:27los físicos más importantes que hemos
2:57:29dado en la Argentina son algunos que
2:57:31hacen esas cuentas en WF y hacen tuvimos
2:57:35algunos tristes representantes del
2:57:37sistema nuclear que terminaron con
2:57:39acusación de corrupciones.
2:57:42¿Cómo que no cambiar nada? Pero si ser
2:57:45sin seramos tener 10 nucleares
2:57:50perdón. Yo entiendo que ser
2:57:56agarra. ¿Qué podemos hacer ahora? una
2:57:58herramienta absolutamente novedosa,
2:58:01poderosa. ¿Cuál es herramienta?
2:58:07realizar realizar
2:58:14para
2:58:17eso
2:58:19me parece
2:58:21mucho
2:58:23no claro está claro que siempre que se
2:58:27algo estáendo un interés esto de eso
2:58:31estaba jurídico claro
2:58:34político poder nacional
2:58:37de representa en caso mi ley
2:58:42la ley la ley
2:58:44muy bien
2:58:56por
2:59:09vivo.
2:59:44organicidad
2:59:57práctica
3:00:06que fuera el opositor
3:00:09y el opositor, era el enemigo.
3:00:13Fuimos delegando
3:00:16en las élites
3:00:18muchísimas cosas para que resolviera los
3:00:22problemas que no iban a resolver.
3:00:25Entonces es como yo a veces hago para no
3:00:28con la edad media
3:00:30como que estamos teniendo un retorno a
3:00:34una etapa en donde
3:00:37[resoplido]
3:00:37se conquistaba,
3:00:40no se democratizaba, se confrontaba.
3:00:44Estamos pasando por eso. Se conquista.
3:00:46¿Qué es Piter Piel?
3:00:50¿Qué es com
3:00:53la élite? que llega finalmente, no usa
3:00:57instrumentos
3:00:59físicos
3:01:00humanos,
3:01:02sino no usa excleto para llegar al
3:01:04poder, sino que llega al poder.
3:01:08Tiene utiliza hoy la tecnología como un
3:01:13elemento dominante. Mientras los que
3:01:17pertenecemos un partido, pertenecemos a
3:01:19otro, nos miramos mal.
3:01:23Deberíamos de unificar un montón de
3:01:25criterios, los unos y los otros, porque
3:01:29si no la élite nos va a convertir en
3:01:32servidor.
3:01:35Esto es lo que yo confuso y es lo que de
3:01:37pronto desde la política nos está
3:01:40viendo. ¿Por qué? Porque la política que
3:01:43pusieron ignorantes.
3:01:47¿Qué es esto de la contracultura?
3:01:51Es un retorno a la Edad Media en donde
3:01:55el saber estaba circunscritto en un
3:01:58lugar muy pequeño.
3:02:01No puede haber democratización del saber
3:02:03para dominar. Esto para mí es simple y
3:02:06está pasando y no nos estamos dando
3:02:10cuenta desde donde nos tenemos que dar
3:02:12cuenta. Es la podcast.
3:02:15Esto para mí es fundamental. Y entonces
3:02:18el reclamo luego del imperativo y la
3:02:22exigencia tiene que surgir de la
3:02:25sociedad para que la política que lo
3:02:28represente, que es parte se convierta en
3:02:31el instrumento adecuado para que esto se
3:02:34extermine. Digo, esto me parece es
3:02:37esencial verlo, pero no lo estamos
3:02:40viendo y no como no lo vemos no lo
3:02:44practicamos.
3:02:55Bueno, está muy bienar
3:03:01visitar a mi amiga
3:03:05en el rescate de esta casa de la
3:03:07política hacemos precisamente de la
3:03:09herramienta que nos va a permitir
3:03:11cambiar la realidad y también quiero
3:03:15todos los que participamos, porque yo
3:03:18vengo trabajando, yo soy la presidente
3:03:20de la Fundación Democrática, democracia
3:03:22de esta casa y venimos trabajando este
3:03:25tema de la inteligencia artificial desde
3:03:28un ángulo
3:03:30eh que tiene dos premisas. Primero que
3:03:33la inteligencia artificial no es que se
3:03:35cayeron unos alígenas de una de una nave
3:03:38y tenemos esta cosa mágica de la
3:03:40inteligencia artificial. producto humano
3:03:43que bueno tendremos la inteligencia
3:03:47generativa puede avanzar un poco. El
3:03:50sentido es algo que crearon los humanos
3:03:52y no ante ayer lo dijo este hombre que
3:03:56estuvo maravilloso como escribió todos
3:03:58ustedes. Y la otra cosa que yo veo
3:04:04evito, esta debe ser como la vigésima
3:04:07conferencia la que voy, eh, y esta tiene
3:04:10un enfoque científico y es la única que
3:04:14yo veo con como con esperanza porque
3:04:18estaban conectados
3:04:20hacer preguntas
3:04:22preguntas
3:04:34la
3:04:36esta casa tenemos es que la inteligencia
3:04:39artificial puede llegar a ser para la
3:04:41Argentina un antiguo técnico a
3:04:44desarrollar y creo que iniciar hoy es
3:04:49inicial para eso fabuloso lo que sea
3:04:53un exto para costumar

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