Presentado por: Eduard Punset Dirigido por: Eduard Punset

El economista Eduard Punset presenta este espacio de divulgación científica. El contenido del programa abarca la medicina, la química, las Tecnologías de la Información y la Comunicación y todas aquellas disciplinas que puedan englobarse bajo el paradigma de la ciencia.

Según el propio Eduard Punset

"REDES nació en Madrid, y durante la primera temporada contábamos en el plató con la presencia de famosos artistas o empresarios acompañados de científicos. Aportaba dinamismo, pero nos dimos cuenta de que debíamos profundizar en el conocimiento científico si queríamos que los propios científicos se dieran cuenta de que sus investigaciones también importaban en la vida cotidiana de la gente, y que la gente descubriera hasta qué punto la utilización del método científico en lugar del dogmatismo iba a transformar sus vidas. La ciencia estaba transformando el mundo.

Estoy contento de que REDES fuera un programa pionero en la comprensión pública de la ciencia, en la utilización del primer plató virtual de la televisión en España, en el recurso a la animación 3D y de las videoconferencias. Al principio, éstas se entrecortaban a menudo y los desfases entre el discurso y la vocalización daban una apariencia de extraterrestres a los entrevistados.

REDES se trasladó en 1997 a Sant Cugat, desde donde todavía se coproduce entre TVE y el grupo de científicos y periodistas jóvenes que constituye la productora smartplanet. Este equipo ha logrado demostrar que ciencia y entretenimiento se pueden unir para que en este tercer milenio la ciencia, por fin, irrumpa en la cultura popular.

El blog de Eduard Punset: http://www.eduardpunset.es/

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Para todos los públicos Redes - Robots para saber cómo somos - Ver ahora
Transcripción completa

Subtitulado por Teletexto-iRTVE.

Los robots y la inteligencia artificial

pueden ser herramientas magníficas para conocer la naturaleza humana.

En este capítulo de "Redes"

Deb Roy, ingeniero informático del MIT, explica a Punset

cómo se valió de la tecnología para entender

cómo los bebés comienzan a hablar.

Después de plantar cámaras y micrófonos por su casa,

Roy grabó su vida familiar durante dos años

para ver la evolución de su hijo recién nacido

y analizar el contexto en el que aprendió a hablar.

El testimonio de otros investigadores como Luc Steels,

experto en robots y lenguaje,

Ramón López de Mántara,

director del Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC,

y Eric Horvitz, jefe del equipo de investigación de Microsoft,

se suman al de Deb Roy para explicarnos cómo la tecnología

puede servir para saber cómo somos.

Mira que los hemos visto crecer, hacerse sabios,

contestar demasiado a los mayores... ¡Yo qué sé!

Pero lo que no hemos estudiado nunca

son los procesos concretos por los que un niño aprende,

aprende su lenguaje, su idioma, y todo ello con vistas

a contar con un instrumento que le permita

comunicarse más tarde con otros humanos.

Deb Roy es el director del Cognitive Machines Group de MIT.

Deb, tú hiciste un experimento único en el mundo.

Cuando tuvisteis vuestro primer hijo,

convenciste a tu mujer para instalar algo así

como ¿14 micrófonos? en vuestra casa.

Le dijiste que instalarías 11 cámaras de vídeo

para obtener 300GB en formación diaria con la idea,

nos lo dijiste pero no te creíamos,

de que así podrías estudiar a fondo el proceso de aprendizaje

del lenguaje de un niño en su entorno familiar,

y quizás así, al fin y al cabo, podríamos

enseñar a hablar a los robots, ¿quién sabe?

Antes de que me expliques los resultados del experimento,

te voy a preguntar algo:

¿qué representó para ti, a nivel personal,

analizar a tu hijo así y obtener cientos y cientos,

millones de datos sobre cómo se las arregló

desde que tenía un año para aprender a hablar?

¿Cómo te sentiste personalmente?

A veces la gente cree que tuve que convencer a mi mujer.

De hecho, este proyecto se remonta mucho más atrás,

a cuando mi mujer y yo estudiábamos juntos en la universidad.

Ella participó en mi tesis doctoral.

Mi proyecto se centraba en que los robots

podrían aprender lenguas;

por eso me interesaba mucho descubrir cómo aprenden los niños

porque quería construir máquinas más inteligentes

y construir un robot al que pudiera enseñar

mostrándole objetos y hablándole.

Una noche, cenando con mi novia, aún no estábamos casados,

yo no paraba de jactarme de lo inteligente que era mi robot,

y le comentaba que aprendía como lo hace un niño.

Ella se hartó de oírme alardear y me dijo:

"¿Si estás tan seguro por qué no lo demuestras?"

Así que reunimos a algunas madres y a sus bebés

en un laboratorio y los grabamos.

Les pedimos que fueran naturales, les dimos algunos juguetes,

hicimos que se sintieran a gusto y los grabamos en vídeo.

Después, cogimos esas grabaciones y se las dimos a mi robot,

de manera que oyó lo que oían los bebés,

vio los mismos juguetes que habían visto los bebés

y mi robot aprendió.

Esa fue mi tesis doctoral.

Y el principio al que te aferras durante todo el experimento

es el principio del aprendizaje a través de la acción.

Así es, es aprender con la práctica pero de dos formas distintas

porque como investigador descubrí que una forma muy poderosa

de aprender y de intentar explorar el proceso de aprendizaje de un niño

es actuando, es decir, construyendo robots.

Ésta es una forma.

Así que se trata de tener un mecanismo,

una especie de modelo mecánico que nos permita

hacer muchas presuposiciones, plantear muchas ideas sobre los niños

y construir una máquina. Sí.

Ahora, avancemos hasta hace siete años,

cuando supimos que íbamos a ser padres por primera vez.

Lo que me molestaba de mi experimento

es que les habíamos pedido a esas madres y a sus hijos

que vinieran a nuestro laboratorio y que se comportaran con naturalidad,

pero no creo que se pueda ser demasiado natural

en un entorno como un laboratorio.

En la época en la que esperábamos nuestro primer hijo

vimos que podíamos realizar esas grabaciones.

Cinco años atrás, si volvemos al año 2000 o 1995,

hubiera sido imposible por la cantidad de información.

300GB al día hubiera sido demasiado.

La tecnología ha avanzado tanto que se volvió posible

y por eso mi mujer y yo dijimos:

"Vale, empecemos a planificarlo ahora dado que nuestro hijo

está a punto de nacer.

Grabémoslo y, si no nos gusta, desconectaremos las grabadoras".

Así empezó todo.

Vivimos rodeados de inteligencia artificial:

máquinas, robots, ordenadores que llevan a cabo tareas

para las que se requiere ser inteligente.

Desde el popular buscador Google,

capaz de resolver nuestras dudas y preguntas

a partir de un complejo algoritmo o conjunto de reglas

hasta los jugadores que se pelean contra nosotros

en los videojuegos.

Es más, la mayoría de aterrizajes y despegues, los más suaves,

no los lleva a cabo un piloto sino un robot.

El tipo de inteligencia artificial

que se está desarrollando y realizando en máquinas

tiene una característica muy distinta a la inteligencia humana

porque es una inteligencia concreta, específica, no general.

Es decir, sabe hacer muy bien una tarea delimitada y definida

como diagnosticar ciertas enfermedades,

jugar al ajedrez, jugar al fútbol también,

pero solamente saben hacer esto, no tienen la versatilidad

ni la flexibilidad de la inteligencia humana,

que tiene una característica mucho más general,

mucho más universal.

Los científicos tratan de conferir a las máquinas

aquellas competencias que esperamos encontrar en un sistema inteligente

como, por ejemplo, reconocer situaciones

y tomar decisiones bajo incertidumbre y dotarlas de sentido común.

Ésta es una de las características más genuinas y propias del ser humano

y que hace posible que tengamos una inteligencia versátil.

Los niños lo aprenden de forma natural,

acumulando experiencias,

relacionándose con el entorno y con otras personas,

cometiendo errores y aprendiendo de ellos.

Los investigadores en inteligencia artificial

intentan mimetizar ese proceso.

Es lo que hacen estos futbolistas con circuitos y chips

en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial CESIC,

en Barcelona.

Aquí los investigadores intentan que los robots

tomen decisiones de forma autónoma, decisiones complejas

incluso para un ser humano como, por ejemplo,

si pasar la pelota o jugar individualmente.

Nosotros conseguimos que esta decisión

se tome en base a experiencias previas,

y cuando detectan que la situación presente

tiene similitudes con situaciones anteriores

y que alguna jugada funcionó en el pasado,

rehacen esta misma jugada en la situación presente.

No es muy diferente del fútbol humano en el que, en los entrenamientos,

se practican jugadas que luego se aplican en los partidos.

Uno de los ámbitos

en que la inteligencia artificial está más avanzada

es en los sistemas de razonamiento automático:

Máquinas que, a partir de unos datos,

son capaces de aplicar reglas de injerencia

para llegar a una conclusión.

Esto se puede aplicar, por ejemplo, al diagnóstico de enfermedades.

Puede que en el futuro, cuando vayamos al médico,

éste ya no sea de carne y hueso sino robots capaces de decirnos

qué enfermedad padecemos y qué tratamiento seguir.

No obstante, este futuro provoca cierta inquietud.

El avance de la tecnología nos ha dado miedo

durante cientos de años:

miedo a perder nuestro trabajos,

miedo a que las máquinas se rebelen contra nosotros

como nos ha enseñado la ciencia-ficción.

Para Eric Horvitz, al frente del equipo de investigación

en inteligencia artificial de Microsoft

la tecnología, en cambio, será la clave para mejorar el mundo.

La expectativa es que esos sistemas comporten

una riqueza increíble para la humanidad,

así como un valor de crecimiento espectacular para la sociedad,

la educación, la salud, la industria y el gobierno.

La tecnología suele conducir

a un nuevo tipo de riqueza para toda la sociedad,

que se reparte y se distribuye de diferentes maneras

entre las personas a lo largo del tiempo.

Creo que, a menudo, es la forma de poner en manos de la gente

tareas más creativas, tareas que pueden ser

más gratificantes de muchas maneras.

Reunisteis tantos datos

que necesitasteis una caja de herramientas,

creo que la llamasteis algo así como Análisis del Movimiento.

¿Y qué haces con eso?

Si obtienes cantidades ingentes de grabaciones de audio y vídeo,

son datos en estado puro y no se puede apretar un botón

que te dé la respuesta a partir de todos esos datos.

Siempre me había interesado por la minería de datos,

la inteligencia artificial, el aprendizaje de las máquinas...

La modelización cognitiva. La modelización cognitiva,

así que iniciamos un programa de investigación

para crear esa caja de herramientas.

Teníamos 90.000 horas de vídeo pero había algunos aspectos clave

que queríamos extraer de la grabación,

por ejemplo, cómo se organizan las actividades cotidianas en casa.

Por eso desarrollamos unas herramientas

para efectuar el análisis del movimiento

y averiguar dónde se encontraban las personas en la casa

y extraer sólo los datos relevantes desde el punto de vista

de la ubicación de los sujetos.

Y también pudisteis conseguir datos de los momentos

en que se producían nuevos discursos, ¿no?

Primero hicimos un sistema que podía escuchar las grabaciones

e identificar las partes que contenían discurso humano.

Luego desarrollamos otro sistema

que escuchaba las características de las voces

y decidía quién estaba hablando.

Era una identificación del hablante.

¿Y los bebés?

¿Aprenden por repetición de palabras o aprenden de otra forma?

Sí, eso fue lo primero en lo que nos centramos

después de transcribir el discurso.

Era un problema muy complicado porque transcribimos

ocho millones de palabras procedentes de los discursos,

por lo que también inventamos nuevas herramientas

para realizar las transcripciones del discurso

hasta cinco veces más rápido que antes

pero, a pesar de todo, necesitamos la colaboración humana,

personas que escucharan de forma muy eficiente y automatizada.

Mi hijo había aprendido muchas palabras

después de cumplir dos años, como cualquier niño normal,

pero lo más curioso es que sabíamos exactamente

dónde se pronunciaron por primera vez

cada una de las palabras que aprendió.

De modo que ahora podemos plantear una pregunta muy interesante:

¿Cuál es el papel del entorno?

La experiencia que vivió podría explicar porqué aprendió

unas palabras antes que otras.

Los ambientes en los que se desarrollan

las actividades de la familia fueron claves

para el aprendizaje del niño.

Ahora oiremos cómo el niño aprendió

a decir "water", "agua" en inglés,

y veremos los lugares donde más se usa la palabra.

Como es de esperar, gran parte de la acción se da en la cocina.

Realmente es fascinante porque quizá podáis ayudar

a los antropólogos y sociólogos a dilucidar

la relación entre genética y entorno.

Sí, sí.

¿Has detectado que el entorno en el contexto

desempeña un papel en el aprendizaje?

El entorno es importante,

pero una de las cosas que me interesaba mucho

es cuál es el papel del entorno no lingüístico.

Con las cámaras de vídeo pudimos ver lo que ocurría

alrededor de las palabras.

Pudimos ver el contexto.

Quizá tengas que disculparme si simplifico y soy algo impreciso

pero lo planteo como el juego del cu-cú

en el aprendizaje del lenguaje. ¿Conoces el juego del cu-cú?No.

Estoy seguro de que sí, vamos a jugar ahora.

Tú eres el bebé.Vale. Yo soy el padre y te digo:

Eduard, ¿dónde estoy? ¡Aquí estoy!

¡Cu-cú!

Y si tienes un año te reirás porque desaparezco

y vuelvo a aparecer. ¿Te suena el juego ahora?Es verdad.

Porque en cualquier parte del mundo se juega a este juego

y la razón es que no necesitas el lenguaje

para jugar al juego del cu-cú.

La clave es ésta:

cuando un niño juega al cu-cú sabe qué ocurre

y no necesita palabras.

Pero cuando juegan los adultos, hablan.

Dicen ¿dónde estoy? Oh, aquí, ¡sí!

Esta es la clave del aprendizaje del lenguaje en un niño,

pues la palabra "sí" o las palabras "dónde estoy" cobran significado

porque el bebé ya sabe que está ocurriendo.

La actividad es importante, el contexto es importante,

así que nuestro objetivo al recopilar todos esos datos

era averiguar si era realmente cierto que el contexto es el andamio

que permitía al bebé aprender a hablar.

Y llegamos a resultados fascinantes. ¿Por ejemplo?

Pues que el carácter único del contexto

en que se desarrolla la actividad es mucho más predictivo

que el número de veces que un bebé, nuestro hijo, escucha una palabra.

La actividad. La situación es mucho más predictiva

que la frecuencia con que aparece una palabra.

Es fantástico.

¿Hemos aprendido algo más con este experimento?

Por ejemplo, ¿hemos aprendido algo sobre las ventajas de combinar

las observaciones humanas con las ideas que tenemos

sobre los robots?

Sí.Nos has dado el ejemplo de cómo tu hijo aprendió a decir "agua",

era "gaga" o algo así, ¿no? De "gaga", "agua".

También es cierto que grabasteis seis meses.Sí.

Y después de ese tiempo es cuando se ven las ventajas

de tu experimento. Eso es.

Quiero decir que de repente puedes concentrar en unos minutos

la historia de un año o de seis meses.

Es una trayectoria que, literalmente, no puedes ver,

así que se puede pensar en todos estos datos y tecnología

como si fuera un microscopio que te permite ver cosas

que tienes delante de tus propias narices.Así es.

Pero que no puedes ver sin la tecnología.

Entonces, realmente la ciencia se basa cada vez más

en la técnica, en la tecnología, ¿no crees?

Sí, totalmente, creo que no solo es tecnología

sino que también hace falta creatividad

y personas que la interpreten.

Pero con las nuevas tecnologías podemos, literalmente,

ver cosas que no podíamos ver antes,

recordar cosas que no podíamos recordar antes

y hacer cálculos y observaciones que están más allá

de nuestra vista y oído y de nuestros sentidos.

A pesar de que llevamos 100.000 años hablando,

el origen y el porqué del lenguaje continúan siendo un misterio.

Ahora, la inteligencia artificial comienza a arrojar

algo de luz sobre este enigma y podría ayudarnos

a responder a una cuestión más profunda:

¿Cuál es la esencia del ser humano?

¿Por qué somos como somos?

Hasta hace poco, la biología se había centrado

en estudiar la evolución desde el punto de vista genético.

No obstante, en la actualidad

sabemos que en el caso de los seres humanos

también la evolución cultural juega un papel esencial.

¿Cómo es posible que seamos capaces de entendernos

aunque hablemos con errores, haya ruido

o digamos frases no gramaticales o inacabadas?

Y aún así nos entendemos, es un milagro.

Si construyes modelos de ordenador o robots que intenten esto

empiezas a entender algunas cosas.

Luc Steels es uno de los mayores expertos en el mundo

en robots y lenguaje.

Es el padre del robot "Aibo",

dirige el laboratorio de robótica de Sony en París,

y ahora es investigador y crea en el Instituto de Biología Evolutiva

de la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona.

Desde hace años, ahonda en los orígenes del lenguaje

trabajando con robots humanoides.

Mediante modelos robóticos, trata de hacer aproximaciones

a esa evolución cultural.

Sus descubrimientos pueden contener la clave para entender

cómo el cerebro desarrolló la capacidad

más importante y genuina que tenemos: el lenguaje.

Primero, frente a un espejo, enseña a los robots

a tomar propiocepción, la capacidad de saber la posición

de cada parte de sus cuerpos,

algo que los niños hacen de forma instintiva.

A continuación, sitúa a uno frente a otro

para que aprendan a comunicarse y generen su propio lenguaje.

Asocian aquello que aprenden nuevo a lo que tienen almacenado

y establecen relaciones entre redes.

Poco a poco, van generando un lenguaje

que tiene que ver con la acción, con el reconocimiento

y con la interacción.

Seguramente sea un primer paso para entender por qué hablamos.

Sólo cuando comienzas a construir

modelos concretos computacionales y operativos empiezas a entender

cuáles son los problemas reales.

Es entonces cuando puedes decir cuál es el cableado

que debe encargarse de esas funciones.

De otra forma, pero son las mismas funciones,

procesa la misma información.

Y eso mismo es aplicable al lenguaje.

No tenemos ninguna pista acerca de cómo se procesa

el lenguaje en el cerebro, no lo entendemos.

Tú hablas mucho de la comunicación en los medios sociales.

Si uno se fija en tu experimento por primera vez,

se preguntará cual es la relación con la comunicación

en los medios sociales. ¿A qué te refieres?

Si piensas en todo lo que hicimos en casa...

Fue como una especie de microscopio para estudiar

nuestras comunicaciones privadas.

Y pensamos: ¿por qué no transformarlo en un telescopio

y mirar el mundo en su conjunto?

No vamos a poner micrófonos ni cámaras en todas partes,

pero no lo necesitamos porque la gente habla públicamente

a través de los medios sociales:

Twitter, Facebook, Google Plus, los blogs...

Es una explosión, y se ha producido en los últimos cinco años.

Lo que realmente me ha abierto los ojos

en este trabajo que venimos desarrollando los dos últimos años

es que la forma de comunicarnos unos con otros

y de intercambiar experiencias está cambiando,

todo está cambiando y cambia a una velocidad increíble.

Lo que ocurre ahora es que hay toda una generación de niños

que han crecido con lo digital, y no lo ven como nuevo y emocionante

sino como algo normal. Algo corriente.

Como tener electricidad o agua saliendo del grifo.

El ritmo acelerado, la rapidez con que todo cambia es alucinante,

pero también nos damos cuenta de que nadie del mundo industrial

entiende realmente cual va a ser el futuro

pero todos presienten que habrá grandes cambios.

Lo fundamental es que así es la naturaleza humana,

nos encanta hablar, compartir experiencias, conectarnos,

necesitamos conectarnos socialmente.

Y ahora tenemos todo ese ámbito tecnológico que nos permite

dar rienda suelta a nuestro instinto natural

de una forma totalmente distinta.

Es gracioso porque el sistema educativo

va a cambiar muchísimo por esto. Sí.

Recuerdo que cuando era pequeño lo inteligente era estar solo,

si salías con amigos te decían que perdías el tiempo,

tenías que estudiar tú solito. Había muy poco contexto social.

Actualmente, en cambio, sabemos que es la mejor manera

de matar nuestras neuronas nuevas.

Pienso que lo que dices lleva implícito el interrogante

¿cuál es la unidad organizativa correcta y más eficiente?

Si nos fijamos en lo que ocurre en un ángulo de 360 grados,

en general, debido a las redes estamos cada vez más conectados.

Los gobiernos, la industria, el mundo, en general,

está más interconectado.

Todo el mundo lo sabe, ¿no? Es verdad.

Porque hay redes en todas partes y lo que las hace funcionar

es el software y éste funciona a velocidad sobrehumana,

toma decisiones en microsegundos.

Por eso, los mercados financieros son operados por máquinas,

ningún ser humano puede negociar a la velocidad de las máquinas.

Creo que, debido a esa complejidad, se nos presentan enormes retos

en todos los ámbitos de la vida.

El optimista que llevo dentro dice que lo que ocurre en el software

es que cada vez que una parte se pone a funcionar,

se produce una especie de escape.

Cada parte del software cuando funciona,

aún cuando no haya sido creado para producir datos,

puede generar datos como subproducto.

Y lo que ocurre es que tenemos una nueva generación

de investigadores y jóvenes formados para captar

esos escapes de datos. Así es.

Todos esos sistemas que hemos construido tienen escapes

y, a medida que los captamos y aprendemos

a ver patrones en esos datos, nos adentramos en una nueva ciencia

para comprender la organización humana

que nos permitirá recuperar el control

de alguno de esos ámbitos en los que la complejidad

se ha convertido en una especie de muro,

en una especie de barrera.

Estamos acostumbrados a pensar

en los robots y en la inteligencia artificial

como herramientas que nos permitirán en un futuro no muy lejano

resolver problemas de toda índole y, ciertamente, lo harán.

Pero no pensábamos en estos avances tecnológicos

como en un espejo en el que mirarnos a nosotros mismos.

¿Qué otra cosa es lo que ha hecho Deb Roy

con su maravilloso experimento?

La tecnología se ha transformado en una manera

de profundizar en la naturaleza humana,

en una especie de microscopio que nos permite ver

lo que sucede realmente todos los días

delante de nuestra narices sin que nos demos cuenta.

Quienes hemos sido padres y abuelos podremos entenderlo mejor que nadie,

vemos a los niños crecer y les ofrecemos

un I+D gratis durante muchos años sin darnos cuenta

de que el entorno y el contexto juegan un papel fundamental

en el aprendizaje.

Y eso hoy no lo sabríamos sin el trabajo pionero de Deb Roy.

Yo siempre he soñado que en el espacio

había una pared de techo.

Y mi pregunta es: ¿por qué el espacio es infinito?

Subtitulación realizada por: Virginia Sander.

Redes - Robots para saber cómo somos

28:22 25 mar 2012

Redes emite el reportaje ""Robots para saber cómo somos"", donde el ingeniero informático y director del Grupo de Máquinas Cognitivas del Massachussets Institute of Technology (MIT) Media Lab, Deb Roy, explica cómo se valió de la tecnología para averiguar cómo comienzan a hablar los bebés.

Roy, pone de manifiesto cómo la tecnología puede ser una magnífica herramienta para conocer la naturaleza humana, sirviéndose, como ejemplo, del experimento que realizó en su propio domicilio, donde colocó cámaras y micrófonos que registraron su vida familiar durante dos años, lo que le permitió, empíricamente, siguiendo los progresos de su hijo desde el mismo momento de su nacimiento, determinar cómo aflora el habla en los seres humanos.

La importancia, en ese mismo sentido, de la robótica y la inteligencia artificial, se recoge, en esta emisión de Redes, a través de los testimonios de otros investigadores como Luc Steels, experto en robots y lenguaje; Ramón López de Mántara, director del Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC; y Eric Horvitz, jefe del equipo de investigación de Microsoft.

 

Redes emite el reportaje ""Robots para saber cómo somos"", donde el ingeniero informático y director del Grupo de Máquinas Cognitivas del Massachussets Institute of Technology (MIT) Media Lab, Deb Roy, explica cómo se valió de la tecnología para averiguar cómo comienzan a hablar los bebés.

Roy, pone de manifiesto cómo la tecnología puede ser una magnífica herramienta para conocer la naturaleza humana, sirviéndose, como ejemplo, del experimento que realizó en su propio domicilio, donde colocó cámaras y micrófonos que registraron su vida familiar durante dos años, lo que le permitió, empíricamente, siguiendo los progresos de su hijo desde el mismo momento de su nacimiento, determinar cómo aflora el habla en los seres humanos.

La importancia, en ese mismo sentido, de la robótica y la inteligencia artificial, se recoge, en esta emisión de Redes, a través de los testimonios de otros investigadores como Luc Steels, experto en robots y lenguaje; Ramón López de Mántara, director del Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC; y Eric Horvitz, jefe del equipo de investigación de Microsoft.

 

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  1. Samuel

    Os felicito por el programa, la verdad es que el ser humano debe aprender muchas cosas a lo largo de su vida. Muchas de ellas más difíciles de entender de lo que a priori parece. Cualquiera que haya sido madre o padre sabrá la cantidad de cosas que aprende un bebé durante los primeros años de su vida. Conceptos tan complejos como el del "yo" cuando se ve en un espejo, el habla, andar, entender la gravedad de forma empírica, etc. Y el ser humano cada vez debe evolucionar hacia entender conceptos mucho más difíciles como interfaces de usuario, cómo funcionan tecnologías complejas y muy alejadas de sistemas tradicionales como es el caso de las criptomonedas, la tecnología en general, etc.

    20 ago 2018
  2. Adrián Gonzalvo

    Coincido con lo que expresa Jesús. Es de total vergüenza, el desprecio que muestran a la obra de un gran artista independiente, y la impunidad con la que se han salido con la suya.

    13 nov 2014
  3. Jesus D.

    Utilizáis música de Bosques de mi Mente, y habéis conseguido que cierre el proyecto. Gracias por hacerle perder la ilusión a un gran artista y a sus seguidores dejarnos sin su creatividad y obra. Gracias.

    17 jun 2014

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    Ciudadanos en red

    00:54 26 jun 2013

    00:54 26 jun 2013 En el futuro, la apariencia de las ciudades no se alejará mucho de su aspecto actual, pero sí que cambiará su funcionamiento: los recursos se utilizarán de un modo más eficiente y razonable, y en general serán más sostenibles de lo que son hoy. Convertir los núcleos urbanos en mejores sitios para vivir será posible gracias a la integración de las tecnologías digitales con las infraestructuras de la metrópolis. En este capítulo de Redes, el arquitecto y diseñador Carlo Ratti revela a Elsa Punset que esta transformación ya se ha puesto en marcha y explica de qué modo las nuevas tecnologías tienen el potencial de cambiar tanto las ciudades como las conductas de sus habitantes. Y además, pondremos a prueba los conocimientos de los ciudadanos en materia de sostenibilidad y veremos cómo mejorarlos

  • 2:05 23 jun 2013 En esta sección del programa Redes, Eduardo Punset responde a las preguntas de los jóvenes y los niños.En esta ocasión, la pregunta formulada por las dos jóvenes es:¿Porqué los gatos ronronean?

  • El ordenador del futuro

    El ordenador del futuro

    27:52 23 jun 2013

    27:52 23 jun 2013 Cada dos años, aproximadamente, se dobla la potencia de los ordenadores. Sin duda, la capacidad de computación avanza a pasos agigantados, pero en un futuro no muy lejano, esta alcanzará un límite que no podremos rebasar con la tecnología que utilizamos actualmente.En este capítulo de Redes, el físico Juan Ignacio Cirac habla con Eduard Punset del desarrollo de los ordenadores del futuro, los cuales, para vencer las limitaciones futuras de la computación clásica, aprovecharán las leyes de la física de lo más pequeño: la mecánica cuántica.Y la Mirada de Elsa aborda la multitarea, una práctica que el cerebro práctica a menudo y, a veces, con exceso. ¿Somos buenos haciendo varias cosas a la vez?

  • La multitarea

    La multitarea

    6:25 23 jun 2013

    6:25 23 jun 2013 "La Mirada de Elsa" abordará la multitarea, una práctica que el cerebro práctica a menudo y, a veces, con exceso. ¿Somos buenos haciendo varias cosas a la vez?

  • El ordenador del futuro

    El ordenador del futuro

    00:49 19 jun 2013

    00:49 19 jun 2013 Cada dos años, aproximadamente, se dobla la potencia de los ordenadores. Sin duda, la capacidad de computación avanza a pasos agigantados, pero en un futuro no muy lejano, esta alcanzará un límite que no podremos rebasar con la tecnología que utilizamos actualmente. En este capítulo de Redes, el físico Juan Ignacio Cirac habla con Eduard Punset del desarrollo de los ordenadores del futuro, los cuales, para vencer las limitaciones futuras de la computación clásica, aprovecharán las leyes de la física de lo más pequeño: la mecánica cuántica. Y la Mirada de Elsa abordará la multitarea, una práctica que el cerebro práctica a menudo y, a veces, con exceso. ¿Somos buenos haciendo varias cosas a la vez?

  • 28:27 16 jun 2013 El neurocientífico Sebastian Seung afronta un reto titánico:desentrañar el patrón de conexiones que hay entre los 100.000 millones de neuronas de nuestro cerebro.Es el llamado conectoma humano y en él podrían residir aspectos de nuestra mente que todavía no podemos comprender. 

  • 2:01 16 jun 2013 En esta sección del programa Redes, Eduardo Punset responde a las preguntas de los jóvenes y los niños.En esta ocasión, la pregunta formulada por las dos jóvenes es:¿Todos los animales tienen cerebro?

  • La capacidad plástica

    La capacidad plástica

    9:16 16 jun 2013

    9:16 16 jun 2013 En la "Mirada de Elsa", veremos cómo podemos aprovechar la enorme capacidad plástica de nuestro cerebro para cambiar nuestros comportamientos más rígidos y rutinarios.

  • 28:27 16 jun 2013 El neurocientífico Sebastian Seung afronta un reto titánico:desentrañar el patrón de conexiones que hay entre los 100.000 millones de neuronas de nuestro cerebro.Es el llamado conectoma humano y en él podrían residir aspectos de nuestra mente que todavía no podemos comprender. 

  • 00:49 14 jun 2013  El neurocientífico Sebastian Seung afronta un reto titánico: desentrañar el patrón de conexiones que hay entre los 100.000 millones de neuronas de nuestro cerebro. Es el llamado conectoma humano y en él podrían residir aspectos de nuestra mente que todavía no logramos comprender, tales como el lugar donde residen los recuerdos. En este capítulo de Redes, Seung explica a Eduard Punset los detalles de su investigación y cómo su trabajo puede contribuir a entender mejor el cerebro y a combatir ciertas enfermedades mentales. Y en la Mirada de Elsa, veremos cómo podemos aprovechar la enorme capacidad plástica de nuestro cerebro para cambiar nuestros comportamientos más rígidos y rutinarios.

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