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La noche temática - Inteligencia artificial, ¿nuestra mejor amiga?
Dirigido por: Cecilia Fernández
La Noche Temática comenzó su andadura en La 2 de TVE en octubre de 1995. A lo largo de su trayectoria, el programa ha conseguido unos índices de audiencia muy por encima de la media de la cadena y una aceptación por parte del telespectador que se ha mantenido prácticamente inalterable en el transcurso de los años.
La Noche Temática utiliza un formato poco habitual en la programación de las televisiones generalistas. Un formato interesante y distinto, abordar un mismo asunto desde distintas ópticas en una combinación de documentales, apoyado en ocasiones con largometrajes. Un espacio abierto a todos los conocimientos, que explora todas las corrientes de ideas, abierto a la innovación y al cambio.
Los contenidos de los documentales de La Noche Temática facilitan una mirada a los acontecimientos que han marcado el último siglo y a los asuntos que marcan las tendencias del actual. El programa invita cada semana al telespectador a perfeccionar sus conocimientos, a analizar los más importantes acontecimientos de la historia, a profundizar en los temas sociales, a conocer a fondo personajes relevantes, a descubrir otros horizontes y a entender otras culturas.
El equipo del programa utiliza una gran parte de sus recursos e infraestructuras en la búsqueda de las mejores piezas documentales que existen en el mercado mundial para proponer al espectador tanto obras originales como obras de patrimonio, nuevos talentos y valores seguros, formas sorprendentes y formas clásicas.
Este contenido solo está disponible para España y Andorra por restricciones de derechos.
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01h 00 min
Transcripción completa
(Sintonía del programa)
La ventaja de nuestras herramientas es disponer de una lectura directa
de las emociones. El 90% de las cosas que nos impactan
solo son procesadas por el inconsciente.
Nuestros algoritmos y la inteligencia artificial permiten
almacenar toda esa información que los consumidores experimentan
segundo a segundo.
Registramos unos 90 puntos en el rostro
y analizamos unos 42 músculos.
Cuantificamos siete emociones:
la alegría, la sorpresa,
el miedo, la ira,
la tristeza, el asco y el desprecio.
Por ejemplo, aquí vemos un vacío entre las emociones
quinta y séptima.
Por el contrario, hacia el segundo 12,
hay un pico en la respuesta del cien por cien, muy fuerte.
Así que propondremos observa qué es lo que funciona y lo que no.
Nuestro objetivo es permitir crear contenidos más atractivos.
Que le gusten más al cliente final.
"Lo que yo os propongo es la alternancia genuina,
profunda, la renovación de nuestra vida política".
"Con nuevas caras, con nuevas formas,
porque yo confío en nuestro país".
-Gracias a la codificación facial pudimos identificar
quién era el candidato que despertaba más simpatías:
Mélenchon.
El candidato que provocaba más emociones negativas:
Marine Le Pen.
Y también, el candidato a la presidencia más convincente,
que era Macrón.
De forma que ya en marzo habíamos detectado
esas tendencias.
"Google ha sido siempre una entusiasta
de la inteligencia artificial".
"El aprendizaje automático se ha desarrollado rápidamente
en estos últimos años,
haciendo posible lo que hasta hace poco tiempo era imposible".
"Las máquinas aprenden de una forma diferente a la de los humanos".
Necesitan muchos ejemplos para entender lo que ven en una foto.
Por ejemplo, si quieres enseñar a un computador
a reconocer un gato en una foto,
debes mostrarle muchas fotos de gatos.
Después, el sistema intenta adivinar el contenido de nuevas imágenes.
Cada vez que comete un error,
confundiendo un gato con un perro,
ajusta un poco sus parámetros.
Y solo después de ver millones de ejemplos,
el sistema será capaz de diferenciar un gato de un perro.
Igual que haría un ser humano.
¿A qué hora es la reunión?
-"El próximo evento en tu agenda es a las 13.00 horas".
"Se llama Contexto".
¿Quién pintó esto?
-"La 'Mona Lisa' fue creada por Leonardo Da Vinci".
-Traduce esto.
-"Esto debería ser correcto, comprueba la traducción
en la imagen".
-¿Cuántas calorías contiene?
-"Una manzana contiene unas 95 calorías".
Cuanto más usas el asistente,
mejor funciona.
Aprende a adaptarse mejor a mis necesidades,
pero yo también puedo enseñarle cosas.
Por ejemplo, puedo decirle:
"Muy bien, Google, mi equipo de fútbol favorito es el Barcelona".
-"Bien, recordaré que has dicho: 'Mi equipo favorito es
el Barcelona'".
-Y a partir de ahora yo solo tengo que decir "mi equipo",
¿Cuándo será el próximo partido de mi equipo?
o algo parecido.
Las personas no necesitan aprender a interactuar con esta máquina.
Solo tienen que hablar con ella.
Dices: "Hola, Google, pídeme un taxi".
Y eso la hace verdaderamente accesible para todo el mundo.
Dime, Google, ¿cómo está el tráfico hasta mi casa?
-"Para volver a casa el tráfico es fluido,
28 minutos en coche".
-Vale, Google, recuérdame que llame a mamá
cuando llegue a casa.
-"Por supuesto, te lo recordaré en el móvil cuando llegues".
-Cuando funciona a un nivel humano,
como si fueran dos personas que interactúan,
esta tecnología se vuelve accesible para todos.
-"Yo veo el futuro con optimismo".
"La inteligencia artificial tiene un potencial enorme".
"Ahora está en sus comienzos,
pero creemos que puede ayudar a resolver
algunos de los grandes problemas del planeta".
Esta tecnología tiene la capacidad de descubrir patrones recurrentes
en conjuntos de datos complejos,
fuera del alcance de un simple humano.
Las implicaciones son enormes.
La inteligencia artificial ayudará a los científicos
a resolver los problemas más difíciles
en la medicina, los transportes,
en la astronomía, etcétera.
"Dublín es el Silicon Valley de Europa".
"Algunos llaman a este barrio Silicon Docks".
"Aquí encontramos a los líderes mundiales de la tecnología".
"En pocos minutos pasas de Google y sus 6000 empleados
a Facebook o Airbnb".
"Es un gran valor añadido para la ciudad".
"Y son unos socios extraordinarios para nuestra "smart city".
Es la moda del "big data".
Del internet de las cosas.
Del aprendizaje automático.
De la inteligencia artificial.
Pero lo que se necesita es recopilar datos.
Crear nuevas perspectivas y tomar decisiones en tiempo real.
Lo vemos en los transportes, la gestión de residuos,
los servicios de emergencia.
La verdadera ciudad inteligente es aquella que utiliza los datos
para tomar las decisiones correctas
en el momento adecuado para los ciudadanos.
Cada 20 segundos todos los autobuses nos comunican
dónde están y qué hacen, si están en un atasco o parados.
Nosotros podemos detectar el retraso de un autobús
y eso alerta a nuestros controladores.
Porque la circulación de los autobuses afecta a otros vehículos.
Hola, ¿qué tal va la mañana?
Parece que hay atascos.
-Sí, los datos indican que hay atascos aquí,
y se debe a la ralentización en esta vía.
-"Nuestro sistema es capaz de aprender
y de perfeccionarse solo".
"Funciona de forma automática la mayor parte del tiempo".
Podemos predecir lo que está apunto de suceder.
Observando todos esos vehículos podremos anticiparnos media hora
y decir: "¿Habrá retenciones aquí y aquí
si no hacemos nada?".
Podríamos usar todas esas fuentes de datos
para encontrar patrones recurrentes.
Eso nos permitiría decidir qué hacer a continuación.
Una vez que has invertido sensores colocando sensores
en toda la red de carreteras,
puedes recopilar datos.
Después, solo tú puedes tratarlos con la inteligencia artificial.
Para hacer predicciones y sugerencias.
"Nosotros integramos una cantidad enorme de datos
de fuentes diferentes".
"Ese es el principal desafío,
porque los datos son muy heterogéneos".
"Cada fuente nos muestra solo una parte del conjunto".
"Y es muy difícil comprender por qué se produce un atasco".
"Podemos detectar que tal ruta está atascada,
pero las razones precisas, a menudo permanecen ocultas".
Twitter nos permite relacionar un hecho
con los mensajes geolocalizados.
Por ejemplo, se ha celebrado un concierto,
70.000 espectadores están a punto de abandonar el lugar
y algunos tuitean que el tráfico es muy lento en la zona.
Twitter es muy útil para explicar las cosas.
Actualmente, la inteligencia artificial a menudo se reduce
a hacer predicciones.
Decimos: "Bien, esto es lo que sucederá".
Y luego dejamos que una persona decida qué hacer.
"Un avance sería proponer soluciones
en lugar de hacer simples predicciones".
¿El flujo de imágenes tiene detector de eventos?
-Sí.
-Podríamos usarlo para nuestro asistente.
Nuestro objetivo es ofrecer un asistente
que te ofrezca información relevante para tu viaje.
El concepto básico es el de un compañero que vele por ti.
Una especie de ángel de la guarda
que observe todos tus comportamientos
y que te aconseje solo cuando sea relevante para ti.
Ha detectado algo.
-"Me parece que te diriges al Campus de Bellfield, ¿es correcto?".
-Es correcto, sí.
-"Deberías entrar por el acceso de Stillorgan road".
"¿Está bien?".
-¿Puedes explicarme por qué?
-"A esta hora, los accesos internos están cerrados,
¿puedo sugerirte el mejor lugar para aparcar?".
-Sí, eso estaría bien.
Hay datos que proceden del automóvil y del conductor.
Por ejemplo, qué rutas he hecho en el pasado
y a dónde me dirijo ahora.
Pero otros muchos datos proceden del entorno,
como el tráfico, el clima,
o las redes sociales y públicas.
-¿Y esa cámara que tienes delante?
-Esta cámara nos permite detectar
en qué estado se encuentra el conductor.
Para incluirlo en nuestro modelo de inteligencia artificial.
Incluyendo el estado cognitivo del conductor,
se mejora la prevención de riesgos.
-Si eres capaz de detectar que alguien está preocupado,
el asistente puede comportarse de manera más proactiva
que cuando el conductor está concentrado.
(HABLAN EN FINLANDÉS)
"Llevamos más de diez años recogiendo datos".
"Aquí monitoreamos la frecuencia cardiaca,
la respiratoria, la saturación de oxígeno,
la presión arterial, los análisis".
"Intentamos crear algoritmos capaces de detectar diferentes enfermedades
y hasta ahora hemos usado la sepsis como modelo".
Al principio, el ordenador necesita saber
si un paciente ha sufrido septicemia o no,
así que nosotros le decimos:
"De acuerdo, este paciente la ha sufrido,
pero este otro no" y le pedimos que descubra
qué diferencias hay entre esos dos grupos.
"El ordenador intenta encontrar patrones
y aprende solo a detectar una septicemia".
"Gracias al aprendizaje automático,
esperamos conseguir una herramienta que tenga el mismo ojo clínico
que un médico experimentado
y que le diga a los médicos que tienen menos experiencia:
"Debería prestar atención a este bebé".
Con este modelo somos capaces de detectar
una septicemia 24 horas antes de que los médicos puedan diagnosticarlo
y pidan análisis de sangre para confirmar el diagnóstico.
"Nosotros recogemos toda la información de los pacientes".
"Su historial médico electrónico,
sus pruebas de imagen,
sus análisis clínicos".
"Hoy en día la cantidad de datos es tan grande,
que ningún ser humano podría manejarlo solo".
"Necesitamos su ayuda".
La inteligencia artificial debe convertirse en una herramienta
de uso cotidiano.
No solo para los investigadores,
sino también para los médicos, las enfermeras,
la administración del hospital.
Es hora de usarla eficazmente.
Este es un paciente de 60 años con traumatismo craneoencefálico grave.
No operado.
Tienen un drenaje externo para controlar la presión intracraneal.
La vía intravenosa está regulada en 15 centímetros.
Seguiremos así un día más.
Nosotros recogemos todos los datos, que son monitorizados,
sobre traumatismos craneales en Cuidados Intensivos,
incluidos los análisis del laboratorio,
el respirador, la presión arterial y la presión intracraneal,
la presión de prefusión cerebral,
la oxigenación cerebral...
Son centenares de miles de datos para un solo paciente.
Es imposible que un médico pueda tener en cuenta
todos esos datos para hacer un pronóstico objetivo y razonable.
Es ahí donde entra la inteligencia artificial,
que es capaz de combinar todos esos datos
para proporcionarnos solo un número,
un porcentaje que cualquier médico comprenderá.
Estas son todas las variables que al algoritmo tiene en cuenta.
Las sintetiza y nosotros podemos ver aquí
todas las predicciones en tiempo real
sobre el estado del paciente.
De momento, el modelo predice la probabilidad de supervivencia
en 30 días.
Es un primer paso.
Si vemos que la probabilidad de supervivencia disminuye,
entonces, sabemos que el estado del paciente ha empeorado.
Algo está a punto de pasarle.
¿Puede ser la hemorragia cerebral que aumenta
o que se extiende? ¿Debemos operarlo?
Funciona como una señal de alarma que nos dice que algo no va bien,
que debemos examinar al paciente e intervenir.
El algoritmo nunca decide solo.
No se usa para eso.
Su propósito es ofrecer una medida objetivo
del estado del paciente
para que el médico pueda decidir el tratamiento
con conocimiento de causa.
De momento, no podemos confiar ciegamente
en la inteligencia artificial.
Debemos analizar sus resultados.
Es uno de los proyectos más ambiciosos del mundo.
Un elemento clave de la medicina genómica
es lo que nos enseña sobre los mecanismos de las enfermedades.
Es un trampolín para diagnósticos mejores,
nuevos tratamientos.
Sin mejores conocimientos
no podremos mejorar los tratamientos y la salud.
Es por eso que el proyecto FinnGen
quiere recolectar el genoma de 500 000 personas.
Es decir, el 10 % de la población finlandesa.
El hospital se ha marcado el objetivo
de recoger el ADN de todos sus pacientes
para el biobanco.
Aún no lo hemos conseguido.
Pero esperamos obtener cientos de miles de muestras.
-En mi familia paterna hay muchas enfermedades
del corazón.
Quizá sería útil conocer cuáles son las causas reales.
En primer lugar, para mí,
si sé que que tengo un riesgo mayor,
tal vez haga más deporte o cuide más mi alimentación.
Por otra parte,
creo que mis datos podrían resultar aún más beneficiosos para otros.
Para mi familia,
o incluso para mis hijos en el futuro.
El elevado nivel de consentimiento
es consecuencia de un alto nivel de confianza.
Aquí pagamos muchos impuestos,
pero recibimos mucho a cambio.
El sistema de salud es casi gratuito.
Los costes para el paciente son mínimos.
Y además, en Finlandia, como en otros países nórdicos,
existe una larga tradición de confianza en el Gobierno
y en la investigación universitaria.
La idea de la medicina personalizada
es que dejaremos de pensar en valores promedio.
Muy pocos entre nosotros encajamos con los valores promedio.
Somos individuos con nuestra propia personalidad
y queremos ser tratados como tales.
Parda poder hacer el análisis clínico de un paciente
tenemos que compararlo con otros.
Y necesitamos un gran número de comparaciones.
No es suficiente tener diez personas como referencia.
Se necesitan cientos de miles.
Para hacer descubrimientos necesitamos grandes cantidades
de muestras de ADN.
Yo soy médico patólogo.
¿Sabe lo que piensa la gente de los patólogos?
Que pueden hacer de todo y comprenderlo todo,
pero siempre demasiado tarde.
Yo investigo el cáncer de ovarios.
Nosotros queremos comprender cómo el cáncer afecta al metabolismo...
y cómo responde el paciente a un tratamiento.
Es muy importante abordar esta enfermedad como un todo.
No solo lo que pasa en las células cancerosas,
sino también en el cuerpo como un todo.
Nosotros intentamos descubrir
cómo afecta la quimioterapia al hígado del paciente
y al resto de sus órganos.
Eso nos permitirá mejorar
las probabilidades de éxito del tratamiento.
La información genética se mantiene estable.
Pero el metabolismo cambia todo el tiempo.
Por eso es muy importante combinar los dos conjuntamente
con los datos del historial médico.
-Si un médico te prescribe un cambio de estilo de vida,
por ejemplo, hacer ejercicio o empezar una dieta,
nosotros seguimos lo que pasa en tu cuerpo
gracias a los biomarcadores.
Podemos medir cómo disminuyen los riesgos ante enfermedades crónicas,
como la diabetes, o un ataque cardíaco.
Estamos entrando en la era de la medicina personalizada.
-Es increíble lo que encuentras aquí en un día.
Empiezas por la mañana y encuentras todo lo que necesitas.
Es como ir al mercado a por verdura, pero compras productos electrónicos.
Puedes encontrar cualquier cosa.
Solo tienes que localizar la tienda correcta.
-Nuestro objeto conectado es un peluche
que comunica a los niños con sus padres
cuando estos están lejos.
Lo que aprendemos aquí es a simplificar el prototipo
para que sea lo más barato posible. Y lo más rápido y fácil
de fabricar.
Aquí el ritmo de trabajo es mucho más rápido que en Suiza.
Cada día hacemos una versión más sencilla
y barata de fabricar.
Abrimos la aplicación y podemos escanear un alimento,
como este tomate.
-¿Es de verdad?
Sí. Te lo puede comer incluso.
Solo tienes que poner el escáner así.
Y obtienes
información sobre este tomate.
Puedes ver su contenido en carbohidratos, proteínas y fibra.
Y lo más importante: su frescura.
Es muy útil.
Es el mismo algoritmo que usan los chinos para identificar rostros.
A partir de uno, de dos o de más millones de rostros.
Así es como se usa la inteligencia artificial
para el análisis espectral.
(HABLAN EN CHINO)
Estas inversiones son esenciales para nuestras empresas.
Sin la tecnología de inteligencia artificial,
todos sería más difícil.
No solo para Alibabá, sino también para otras empresas.
Por eso invertimos mucho dinero,
para mejorar la experiencia del cliente.
El algoritmo reconoce el contenido de la imagen
y dónde se encuentra el producto.
Después, extraemos sus características
y las comparamos con otros artículos disponibles.
Y le ofrecemos al cliente productos similares.
WeChat es sobre todo una red social.
Pero muchas personas también lo usan para comunicarse en el trabajo.
Dispone de muchos programas pequeños.
Realmente puedes hacer muchas cosas.
Las aplicaciones ofrecen todo tipo de servicios.
Normalmente, no llevamos dinero en efectivo encima.
Todo se paga con el móvil.
Cuando compramos en el supermercado de la esquina...,
todo el mundo paga con su móvil.
Si vas de viaje,
lo usas para reservar un hotel.
Por ejemplo, yo uso una aplicación
para reservar habitación por Internet.
Hoy en día,
no puedes prescindir de las aplicaciones
en la vida cotidiana.
Evidentemente, la aplicación guarda mis datos.
Si alquilo una bicicleta,
puede geolocalizarme.
Y como siempre pago con ella,
la aplicación conoce toda esa información.
Pero yo creo que es segura.
Así que, no me importa.
Gracias a los datos de los sensores del teléfono móvil,
sabemos lo que hace un usuario.
Sabemos si está caminando o corriendo.
Si lo geolocalizamos en un centro comercial,
podemos deducir que va de compras.
Si está en un parque, podría estar tomándose un descanso.
Si su teléfono móvil viaja mucho,
podría ser un hombre de negocios.
Recopilamos datos...
y los utilizamos para hacer deducciones.
Por ejemplo, Yum es una de las cadenas de comida rápida
más grandes de China.
Cuando quieren abrir un nuevo restaurante, estudian una zona.
Y, con los datos que tenemos, nosotros sabemos si la gente
que frecuenta esa zona encaja con su clientela habitual.
Si los dos grupos son similares,
entonces, puede ser un buen lugar para abrir un nuevo restaurante.
Entre el 10 y el 20% de los costes operativos...
se deben a los fraudes.
Si podemos eliminar ese problema,
los seguros se ahorrarán
decenas de millones de yuanes al año.
-Al principio, fui a un banco, pero...
me pedían mucha documentación.
Había un montón de trámites.
Era demasiado largo.
Habría tardado una semana o incluso un mes
en conseguir ese dinero.
Además, siempre te piden un avalista...
y no lo necesito.
Así puedo hacerlo yo solo.
Hago clic en la aplicación,
luego selecciono el crédito en línea,
busco los fondos disponibles...
y pido el préstamo.
Después, introduzco la cantidad que quiero.
Esto es el plazo de los préstamos.
De 6 a 12 meses.
Introduzco mi clave secreta...
y listo.
Recibiré una transferencia.
-Usamos la inteligencia artificial
para crear lo que llamamos un "modelo de acceso al crédito".
Elaboramos un perfil de cada usuario.
Para ello, usamos muchas descripciones de su comportamiento
extraídas de su historial.
Y, con su consentimiento,
añadimos sus datos personales.
Eso nos permite definir comportamientos previsibles
para los nuevos clientes.
Aplicando la inteligencia artificial
a toda esa información,
podemos estudiar esas relaciones muy complejas...
y definir patrones de conducta.
De esa forma, cuando aparece un nuevo usuario,
gracias a esos perfiles,
podemos calcular el riesgo de un nuevo cliente.
-Alipay tiene un programa para acumular puntos.
Se llama Crédito Sésamo.
Si lo usas todos los meses, tu puntuación aumenta.
Cuando compras, tu calificación mejora.
Yo creo que este sistema de puntuación...
es un buen sistema.
Dependiendo de mi historial, calcula mi puntuación,
combinando diferentes criterios como la solvencia.
Y yo también puedo consultar la puntuación de otros.
Eso me permite saber si son de fiar.
Es un sistema muy bueno.
-Si tu puntuación es muy baja,
quedarás excluido de muchos servicios de comercio electrónico.
E incluso en la vida real...
se te negarán oportunidades comerciales.
Tu vida diaria será más difícil.
Algunas personas...
pensarán que, si tu puntuación no es lo bastante alta,
no merece la pena ser tu amigo.
Incluso, existen páginas de citas...
que muestran tu crédito de Sésamo.
Si tu puntuación es baja,
las personas piensan que no eres de fiar...
y se niegan a conocerte.
-Hay una cámara allí. -Las hay por todas partes.
-Mira, hay una pantalla.
-Esto es una invasión de la privacidad.
-La verdad es que resulta un poco extraño.
El Gobierno tiene los rostros de toda la gente y puede reconocerla.
-Hacen el reconocimiento automáticamente.
Es increíble.
-Sí, porque tienen que buscar en una base de datos gigantesca.
-El Gobierno chino dispone de muchísimos macrodatos,
como los rostros o los datos personales,
y se siente orgulloso de contribuir al gran desarrollo
de la inteligencia artificial...
ofreciendo esos macrodatos a empresas nuevas, como la nuestra.
Este es el sistema que hemos desarrollado para la Policía.
Tenemos una cámara en las gafas
para identificar personas entre la multitud.
Si estás en las bases de datos de la Policía
porque eres un delincuente buscado o una persona desaparecida,
en cuanto aparezcas,
la máquina vibrará...
y la Policía sabrá que ha visto a un individuo fichado.
(HABLA EN CHINO)
En todos los espacios públicos,
el sistema identificará ciertos patrones de comportamiento.
Por ejemplo, a personas corriendo o peleándose.
La cámara puede incluso trabajar combinando imagen y sonido.
Si el sistema detecta un sonido concreto,
como un disparo, o a alguien pidiendo ayuda,
el sistema orientará automáticamente
la cámara en esa dirección.
Eso nos permitirá saber qué está pasando.
(Risas)
(HABLA EN CHINO)
Toda la ciudad será como un videojuego.
En un videojuego, todo lo que haces se graba...
y el sistema comprende tus actos.
En el futuro, la ciudad comprenderá la conducta de sus ciudadanos.
Cuando alguien cometa un delito,
se le detendrá en tiempo real y no después de cometerlo.
-Cada vez que participaba en ciertas actividades,
notaba que mi teléfono móvil se calentaba...
y que mi sistema de geolocalización se activaba solo.
De hecho, estoy bajo vigilancia.
Ahora intento evitar verme con mis amigos...
para no causarles problemas... de ningún tipo.
Las autoridades conocen todas mis actividades
y mis movimientos gracias a las cámaras.
Yo creo que estamos viviendo la situación descrita
por George Orwell en su novela "1984".
Con la diferencia de que esta es una versión 2.0 incluso mejorada.
Anteriormente, el Gobierno
vigilaba a personas consideradas sospechosas.
Ahora, ha puesto bajo vigilancia y control...
a toda la población.
Esto va a limitar la libertad de muchas personas.
Cuando ya no puedas coger un avión
o te prohíban hacer pagos electrónicos,
tu vida estará por completo...
bajo el control del Gobierno.
Yo creo que es mucho peor que antes.
Cuando no existían todas esas tecnologías,
era menos terrible.
Tradicionalmente,
el pueblo chino ha considerado natural...
que el Gobierno tenga el poder de gestionar
y que él deba obedecer.
Es por esa razón que, en el pasado, los chinos
rara vez reivindicaban sus derechos individuales.
De momento, la población china permanece indiferente.
La inteligencia artificial está creando un enorme mercado a su alrededor, clave para muchos sectores de la economía como en transporte, banca, seguros, justicia. En el campo de la salud, los finlandeses la están empleando para crear tratamientos personalizados y evaluar a pacientes en coma.
Contenido disponible hasta el 15 de diciembre de 2019.
La inteligencia artificial está creando un enorme mercado a su alrededor, clave para muchos sectores de la economía como en transporte, banca, seguros, justicia. En el campo de la salud, los finlandeses la están empleando para crear tratamientos personalizados y evaluar a pacientes en coma.
Contenido disponible hasta el 15 de diciembre de 2019.
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