TED2017
Garry Kasparov: Don't fear intelligent machines. Work with them
Garry Kasparov: No temas a las máquinas inteligentes, trabaja con ellas
Filmed:
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Debemos enfrentar nuestros miedos si queremos sacar el máximo provecho de la tecnología, y debemos superar esos miedos si queremos sacar lo mejor de la humanidad, dice Garry Kasparov. Kasparov, uno de los jugadores de ajedrez más grandes de la historia, perdió un partido memorable con la supercomputadora Deep Blue de IBM en 1997. Ahora comparte su visión para un futuro en el que las máquinas inteligentes nos ayuden a convertir en realidad nuestros sueños más grandes.
Garry Kasparov - Grandmaster, analyst
Garry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy. Full bio
Garry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy. Full bio
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00:12
This story begins in 1985,
0
960
2976
Esta historia empieza en 1985,
00:15
when at age 22,
1
3960
1976
cuando a mis 22 años,
00:17
I became the World Chess Champion
2
5960
2376
gané el Campeonato Mundial de Ajedrez
00:20
after beating Anatoly Karpov.
3
8360
3200
tras vencer a Anatoli Kárpov.
00:24
Earlier that year,
4
12480
1256
A principios de ese año,
00:25
I played what is called
simultaneous exhibition
simultaneous exhibition
5
13760
3616
jugué lo que se llama
partidas simultáneas
partidas simultáneas
00:29
against 32 of the world's
best chess-playing machines
best chess-playing machines
6
17400
4296
contra 32 de las mejores
máquinas de ajedrez en el mundo
máquinas de ajedrez en el mundo
00:33
in Hamburg, Germany.
7
21720
1360
en Hamburgo, Alemania.
00:36
I won all the games,
8
24160
1200
Gané todas,
00:38
and then it was not considered
much of a surprise
much of a surprise
9
26560
3176
y no se consideró una gran sorpresa
00:41
that I could beat 32 computers
at the same time.
at the same time.
10
29760
4040
que pudiera ganarle a 32 computadoras
al mismo tiempo.
al mismo tiempo.
00:46
To me, that was the golden age.
11
34480
2576
Para mí, esa fue la edad de oro.
00:49
(Laughter)
12
37080
2096
(Risas)
00:51
Machines were weak,
13
39200
1520
Las máquinas eran débiles,
00:53
and my hair was strong.
14
41680
1336
y mi cabello era fuerte.
00:55
(Laughter)
15
43040
2200
(Risas)
00:58
Just 12 years later,
16
46720
2056
Doce años después,
01:00
I was fighting for my life
against just one computer
against just one computer
17
48800
4616
luchaba a muerte contra una computadora
01:05
in a match
18
53440
1200
en una partida
01:07
called by the cover of "Newsweek"
19
55360
2056
llamada en la portada de "Newsweek"
01:09
"The Brain's Last Stand."
20
57440
1776
"El último combate del cerebro".
01:11
No pressure.
21
59240
1216
Sin presión.
01:12
(Laughter)
22
60480
1520
(Risas)
01:15
From mythology to science fiction,
23
63040
2576
De la mitología a la ciencia ficción,
01:17
human versus machine
24
65640
2736
el humano contra la máquina
01:20
has been often portrayed
as a matter of life and death.
as a matter of life and death.
25
68400
2760
se ha retratado a menudo como
una cuestión de vida o muerte.
una cuestión de vida o muerte.
01:23
John Henry,
26
71960
1576
John Henry,
01:25
called the steel-driving man
27
73560
1696
llamado el "martillo de acero"
01:27
in the 19th century
African American folk legend,
African American folk legend,
28
75280
3776
en la leyenda popular de EE.UU.
del siglo XIX,
del siglo XIX,
01:31
was pitted in a race
29
79080
1376
se enfrentó en una carrera
01:32
against a steam-powered hammer
30
80480
2736
contra un "martillo de vapor"
01:35
bashing a tunnel through mountain rock.
31
83240
2360
perforando un túnel a través
de la roca en la montaña.
de la roca en la montaña.
01:38
John Henry's legend
is a part of a long historical narrative
is a part of a long historical narrative
32
86800
4200
La leyenda de John Henry es parte
de una larga narrativa histórica
de una larga narrativa histórica
01:43
pitting humanity versus technology.
33
91680
3080
que enfrenta a la humanidad
contra la tecnología.
contra la tecnología.
01:48
And this competitive rhetoric
is standard now.
is standard now.
34
96200
2880
Y esa retórica competitiva
ahora es algo común.
ahora es algo común.
01:51
We are in a race against the machines,
35
99560
1960
Estamos en una carrera
contra las máquinas,
contra las máquinas,
01:54
in a fight or even in a war.
36
102360
2080
en una lucha o incluso en una guerra.
01:57
Jobs are being killed off.
37
105880
1616
Los trabajos se están acabando.
01:59
People are being replaced
as if they had vanished from the Earth.
as if they had vanished from the Earth.
38
107520
3560
Se reemplaza a la gente como si
hubieran desaparecido de la Tierra.
hubieran desaparecido de la Tierra.
02:04
It's enough to think that the movies
like "The Terminator" or "The Matrix"
like "The Terminator" or "The Matrix"
39
112240
3496
Basta pensar que las películas
como "Terminador" o "Matrix",
como "Terminador" o "Matrix",
02:07
are nonfiction.
40
115760
1200
ya no son ficción.
02:11
There are very few instances of an arena
41
119640
4320
Hay muy pocas áreas
02:17
where the human body and mind
can compete on equal terms
can compete on equal terms
42
125360
4256
en las que el cuerpo humano y la mente
puedan competir de igual a igual
puedan competir de igual a igual
02:21
with a computer or a robot.
43
129639
1841
con una computadora o un robot.
02:24
Actually, I wish there were a few more.
44
132280
1858
En realidad, me gustaría
que hubiera unas cuantas más.
que hubiera unas cuantas más.
02:27
Instead,
45
135760
1200
En cambio,
02:29
it was my blessing and my curse
46
137840
4656
fue tanto mi bendición
como mi maldición
como mi maldición
02:34
to literally become the proverbial man
47
142520
2696
literalmente convertirme
en el hombre proverbial,
en el hombre proverbial,
02:37
in the man versus machine competition
48
145240
3096
en la lucha del hombre contra la máquina,
02:40
that everybody is still talking about.
49
148360
1880
de la que todavía hoy se sigue hablando.
02:45
In the most famous human-machine
competition since John Henry,
competition since John Henry,
50
153120
5016
En el combate hombre-máquina
más famoso desde la época de John Henry,
más famoso desde la época de John Henry,
02:50
I played two matches
51
158160
2576
jugué dos partidas
02:52
against the IBM supercomputer, Deep Blue.
52
160760
3440
contra Deep Blue,
la supercomputadora de IBM.
la supercomputadora de IBM.
02:59
Nobody remembers
that I won the first match --
that I won the first match --
53
167040
2176
Nadie recuerda que yo gané
la primer partida...
la primer partida...
03:01
(Laughter)
54
169240
2336
(Risas)
03:03
(Applause)
55
171600
3400
(Aplausos)
03:07
In Philadelphia, before losing the rematch
the following year in New York.
the following year in New York.
56
175920
4976
en Filadelfia, antes de perder la revancha
al año siguiente, en Nueva York.
al año siguiente, en Nueva York.
03:12
But I guess that's fair.
57
180920
1760
Pero supongo que eso es justo.
03:16
There is no day in history,
special calendar entry
special calendar entry
58
184320
5096
No hay día en la historia,
un día especial en el calendario,
un día especial en el calendario,
03:21
for all the people
who failed to climb Mt. Everest
who failed to climb Mt. Everest
59
189440
3496
para cada persona que no llegó
a la cima del Everest
a la cima del Everest
03:24
before Sir Edmund Hillary
and Tenzing Norgay
and Tenzing Norgay
60
192960
2736
antes de que llegaran
Sir Edmund Hillary y Tenzing Norgay.
03:27
made it to the top.
61
195720
1200
03:29
And in 1997, I was still
the world champion
the world champion
62
197960
3760
Y en 1997, yo todavía
era el campeón del mundo
era el campeón del mundo
03:36
when chess computers finally came of age.
63
204520
4200
cuando las computadoras de ajedrez
llegaron finalmente a la mayoría de edad.
llegaron finalmente a la mayoría de edad.
03:41
I was Mt. Everest,
64
209520
1976
Yo era el Everest,
03:43
and Deep Blue reached the summit.
65
211520
1600
y Deep Blue llegó a la cima.
03:46
I should say of course,
not that Deep Blue did it,
not that Deep Blue did it,
66
214600
4056
Debo decir, por supuesto,
que no lo hizo Deep Blue,
que no lo hizo Deep Blue,
03:50
but its human creators --
67
218680
2136
sino sus creadores humanos...
03:52
Anantharaman, Campbell, Hoane, Hsu.
68
220840
3336
Anantharaman, Campbell, Hoane, Hsu.
03:56
Hats off to them.
69
224200
1200
Me quito el sombrero ante ellos.
03:58
As always, machine's triumph
was a human triumph,
was a human triumph,
70
226840
4416
Como siempre, el triunfo de la máquina
fue un triunfo humano,
fue un triunfo humano,
04:03
something we tend to forget when humans
are surpassed by our own creations.
are surpassed by our own creations.
71
231280
4760
algo que solemos olvidar si las máquinas
superan a los humanos.
superan a los humanos.
04:10
Deep Blue was victorious,
72
238360
1440
Deep Blue tuvo la victoria,
04:13
but was it intelligent?
73
241400
1200
pero ¿era inteligente?
04:15
No, no it wasn't,
74
243360
1760
No, no lo era,
04:18
at least not in the way Alan Turing
and other founders of computer science
and other founders of computer science
75
246200
5056
al menos no como esperaban
Alan Turing y otros fundadores
Alan Turing y otros fundadores
04:23
had hoped.
76
251280
1200
de la informática.
04:25
It turned out that chess
could be crunched by brute force,
could be crunched by brute force,
77
253240
4776
Resultó que al ajedrez
se le podía ganar por fuerza bruta,
se le podía ganar por fuerza bruta,
04:30
once hardware got fast enough
78
258040
4256
con un hardware suficientemente rápido
04:34
and algorithms got smart enough.
79
262320
2960
y algoritmos suficientemente inteligentes.
04:38
Although by the definition of the output,
80
266760
3696
Aunque al ver el resultado que produjo,
04:42
grandmaster-level chess,
81
270480
3216
un ajedrez de nivel de gran maestro,
04:45
Deep Blue was intelligent.
82
273720
1280
Deep Blue era inteligente.
04:49
But even at the incredible speed,
83
277320
2400
Pero incluso con esa velocidad increíble,
04:52
200 million positions per second,
84
280560
3200
200 millones de posiciones por segundo,
04:57
Deep Blue's method
85
285360
1200
el método de Deep Blue
04:59
provided little of the dreamed-of insight
into the mysteries of human intelligence.
into the mysteries of human intelligence.
86
287360
6600
no permitió penetrar el misterio de
la inteligencia humana como soñamos.
la inteligencia humana como soñamos.
05:08
Soon,
87
296960
1816
Pronto,
05:10
machines will be taxi drivers
88
298800
2576
las máquinas serán taxistas,
05:13
and doctors and professors,
89
301400
2416
médicos y profesores,
05:15
but will they be "intelligent?"
90
303840
2600
pero ¿serán "inteligentes"?
05:19
I would rather leave these definitions
91
307840
2496
Dejaría estas definiciones
05:22
to the philosophers and to the dictionary.
92
310360
3560
a los filósofos y al diccionario.
05:27
What really matters is how we humans
93
315440
3880
Lo que realmente importa
es cómo, como humanos,
es cómo, como humanos,
05:32
feel about living and working
with these machines.
with these machines.
94
320320
3600
nos sentimos al vivir y trabajar
con estas máquinas.
con estas máquinas.
05:38
When I first met Deep Blue
in 1996 in February,
in 1996 in February,
95
326160
5256
Cuando conocí a Deep Blue
en febrero de 1996,
en febrero de 1996,
05:43
I had been the world champion
for more than 10 years,
for more than 10 years,
96
331440
2600
ya había sido campeón mundial
durante más de 10 años,
durante más de 10 años,
05:48
and I had played 182
world championship games
world championship games
97
336080
4016
y había jugado 182 partidas
de campeonatos del mundo
de campeonatos del mundo
05:52
and hundreds of games against
other top players in other competitions.
other top players in other competitions.
98
340120
5096
y cientos de partidas contra otros
jugadores de alto nivel en otros torneos.
jugadores de alto nivel en otros torneos.
05:57
I knew what to expect from my opponents
99
345240
5056
Sabía qué esperar de mis oponentes
06:02
and what to expect from myself.
100
350320
1680
y qué esperar de mí mismo.
06:04
I was used to measure their moves
101
352680
5176
Estaba acostumbrado
a medir sus movimientos
a medir sus movimientos
06:09
and to gauge their emotional state
102
357880
3616
y su estado emocional,
06:13
by watching their body language
and looking into their eyes.
and looking into their eyes.
103
361520
3840
a ver su lenguaje corporal
y a mirarlos a los ojos.
y a mirarlos a los ojos.
06:17
And then I sat across
the chessboard from Deep Blue.
the chessboard from Deep Blue.
104
365880
4000
Y luego me senté frente al tablero
de ajedrez de Deep Blue.
de ajedrez de Deep Blue.
06:24
I immediately sensed something new,
105
372960
2856
De inmediato sentí algo nuevo,
06:27
something unsettling.
106
375840
1320
algo inquietante.
06:31
You might experience a similar feeling
107
379440
2800
Puede que sientan algo similar
06:35
the first time you ride
in a driverless car
in a driverless car
108
383320
2536
la primera vez que suban
a un auto sin conductor,
a un auto sin conductor,
06:37
or the first time your new computer
manager issues an order at work.
manager issues an order at work.
109
385880
4840
o la primera vez que un gerente de TI
emita una orden en el trabajo.
emita una orden en el trabajo.
06:45
But when I sat at that first game,
110
393800
3120
Pero en esa primera partida,
06:50
I couldn't be sure
111
398080
2136
no podía estar seguro
06:52
what is this thing capable of.
112
400240
3680
de qué era capaz esta cosa.
06:56
Technology can advance in leaps,
and IBM had invested heavily.
and IBM had invested heavily.
113
404920
3160
La tecnología avanza de a saltos,
e IBM había invertido mucho.
e IBM había invertido mucho.
07:00
I lost that game.
114
408680
1200
Perdí esa partida.
07:04
And I couldn't help wondering,
115
412320
1776
Y no pude evitar preguntarme,
07:06
might it be invincible?
116
414120
1560
¿será invencible?
07:08
Was my beloved game of chess over?
117
416600
2360
¿Mi amado ajedrez llegó a su fin?
07:12
These were human doubts, human fears,
118
420800
4136
Estas eran dudas humanas, temores humanos,
07:16
and the only thing I knew for sure
119
424960
1680
y lo único que sabía con certeza
07:19
was that my opponent Deep Blue
had no such worries at all.
had no such worries at all.
120
427400
2896
era que mi oponente Deep Blue
no tenía esas preocupaciones.
no tenía esas preocupaciones.
07:22
(Laughter)
121
430320
1760
(Risas)
07:25
I fought back
122
433920
1400
Batallé
07:28
after this devastating blow
123
436400
1680
tras ese golpe devastador
07:31
to win the first match,
124
439000
1200
para ganar la primera partida,
07:32
but the writing was on the wall.
125
440960
1640
pero la suerte estaba echada.
07:36
I eventually lost to the machine
126
444400
2136
Al final perdí contra la máquina
07:38
but I didn't suffer the fate of John Henry
127
446560
3056
pero no corrí la suerte de John Henry
07:41
who won but died
with his hammer in his hand.
with his hammer in his hand.
128
449640
3040
que ganó, pero murió
con el martillo en la mano.
con el martillo en la mano.
07:49
It turned out that the world of chess
129
457720
2536
Resultó que el mundo del ajedrez
07:52
still wanted to have
a human chess champion.
a human chess champion.
130
460280
3240
todavía quería tener un campeón humano.
07:56
And even today,
131
464920
1680
E incluso hoy,
08:00
when a free chess app
on the latest mobile phone
on the latest mobile phone
132
468080
3456
cuando una aplicación gratuita
de ajedrez en el último móvil
de ajedrez en el último móvil
08:03
is stronger than Deep Blue,
133
471560
2016
es más potente que Deep Blue,
08:05
people are still playing chess,
134
473600
1480
las personas siguen jugando ajedrez,
08:08
even more than ever before.
135
476680
2240
incluso más que antes.
08:11
Doomsayers predicted
that nobody would touch the game
that nobody would touch the game
136
479800
3216
Los alarmistas predijeron que
todos abandonarían el juego,
todos abandonarían el juego,
08:15
that could be conquered by the machine,
137
483040
2256
que podría ser conquistado
por las máquinas,
por las máquinas,
08:17
and they were wrong, proven wrong,
138
485320
2216
y estaban equivocados,
se puede ver claramente,
se puede ver claramente,
08:19
but doomsaying has always been
a popular pastime
a popular pastime
139
487560
3456
pero el alarmismo siempre ha sido
un pasatiempo popular
un pasatiempo popular
08:23
when it comes to technology.
140
491040
1360
en materia de tecnología.
08:26
What I learned from my own experience
141
494360
2736
De mi experiencia personal aprendí
08:29
is that we must face our fears
142
497120
4656
que debemos enfrentar los temores
08:33
if we want to get the most
out of our technology,
out of our technology,
143
501800
3720
si queremos aprovechar al máximo
nuestra tecnología,
nuestra tecnología,
08:38
and we must conquer those fears
144
506360
2376
y debemos superar esos temores
08:40
if we want to get the best
out of our humanity.
out of our humanity.
145
508760
5240
si queremos obtener lo mejor
que pueda dar nuestra humanidad.
que pueda dar nuestra humanidad.
08:48
While licking my wounds,
146
516120
1775
Mientras asimilaba la derrota,
08:49
I got a lot of inspiration
147
517919
1961
me inspiré mucho
08:53
from my battles against Deep Blue.
148
521080
2695
en las batallas contra Deep Blue.
08:55
As the old Russian saying goes,
if you can't beat them, join them.
if you can't beat them, join them.
149
523799
3121
Como dice el viejo refrán ruso,
si no puedes vencerlos, únete a ellos.
si no puedes vencerlos, únete a ellos.
09:00
Then I thought,
150
528880
1376
Entonces pensé,
09:02
what if I could play with a computer --
151
530280
2336
y si pudiera jugar con una computadora,
09:04
together with a computer at my side,
combining our strengths,
combining our strengths,
152
532640
3160
con una computadora a mi lado,
y combinar nuestras fortalezas,
y combinar nuestras fortalezas,
09:09
human intuition
plus machine's calculation,
plus machine's calculation,
153
537160
3776
la intuición humana
más el cálculo de la máquina,
más el cálculo de la máquina,
09:12
human strategy, machine tactics,
154
540960
2696
la estrategia humana,
la táctica de la máquina,
la táctica de la máquina,
09:15
human experience, machine's memory.
155
543680
2416
la experiencia humana,
la memoria de la máquina.
la memoria de la máquina.
09:18
Could it be the perfect game ever played?
156
546120
2200
¿Sería esa la partida
más perfecta de la historia?
más perfecta de la historia?
09:22
My idea came to life
157
550000
1680
Mi idea se hizo realidad
09:24
in 1998 under the name of Advanced Chess
158
552920
3376
en 1998, bajo el nombre
de "ajedrez avanzado",
de "ajedrez avanzado",
09:28
when I played this human-plus-machine
competition against another elite player.
competition against another elite player.
159
556320
5680
cuando jugué esta partida humano y máquina
contra otro jugador de élite.
contra otro jugador de élite.
09:35
But in this first experiment,
160
563280
1896
Pero en este primer experimento,
09:37
we both failed to combine
human and machine skills effectively.
human and machine skills effectively.
161
565200
6360
ambos fracasamos en la combinación
efectiva de elementos humano y máquina.
efectiva de elementos humano y máquina.
09:46
Advanced Chess found
its home on the internet,
its home on the internet,
162
574920
2240
El ajedrez avanzado encontró
su hogar en Internet.
su hogar en Internet.
09:50
and in 2005, a so-called
freestyle chess tournament
freestyle chess tournament
163
578160
4856
Y en 2005, un estilo llamado
torneo de ajedrez libre
torneo de ajedrez libre
09:55
produced a revelation.
164
583040
1360
produjo una revelación.
09:59
A team of grandmasters
and top machines participated,
and top machines participated,
165
587240
3536
Participaron un equipo de maestros
y máquinas de alto nivel,
y máquinas de alto nivel,
10:02
but the winners were not grandmasters,
166
590800
2736
pero los ganadores no fueron
ni grandes maestros,
ni grandes maestros,
10:05
not a supercomputer.
167
593560
1360
ni supercomputadoras.
10:07
The winners were a pair
of amateur American chess players
of amateur American chess players
168
595680
4336
Ganó un dúo de aficionados estadounidenses
10:12
operating three ordinary PCs
at the same time.
at the same time.
169
600040
3160
al mando de tres PC comunes en simultáneo.
10:17
Their skill of coaching their machines
170
605560
3016
El talento para acompañar a sus máquinas
10:20
effectively counteracted
the superior chess knowledge
the superior chess knowledge
171
608600
5776
contrarrestó con eficacia
el conocimiento superior de ajedrez
el conocimiento superior de ajedrez
de sus oponentes
que eran grandes maestros
que eran grandes maestros
10:26
of their grandmaster opponents
172
614400
1576
10:28
and much greater
computational power of others.
computational power of others.
173
616000
4160
y tenían mayor poder computacional.
10:33
And I reached this formulation.
174
621600
1960
Y llegué a esta formulación.
10:36
A weak human player plus a machine
175
624560
3376
Un jugador humano débil más una máquina
10:39
plus a better process is superior
176
627960
3256
más un mejor proceso, es superior
10:43
to a very powerful machine alone,
177
631240
2416
a una máquina muy potente sola,
10:45
but more remarkably,
is superior to a strong human player
is superior to a strong human player
178
633680
3896
pero aún más notable, es superior
a un jugador humano fuerte
a un jugador humano fuerte
10:49
plus machine
179
637600
1960
más una máquina
10:53
and an inferior process.
180
641120
2400
y un proceso inferior.
10:58
This convinced me that we would need
181
646360
2120
Esto me convenció de que necesitaríamos
11:02
better interfaces
to help us coach our machines
to help us coach our machines
182
650000
3680
mejores interfaces para
entrenar a nuestras máquinas
entrenar a nuestras máquinas
11:06
towards more useful intelligence.
183
654520
1720
hacia una inteligencia más útil.
11:10
Human plus machine isn't the future,
184
658320
3296
El humano más la máquina no es el futuro,
11:13
it's the present.
185
661640
1216
es el presente.
11:14
Everybody that's used online translation
186
662880
4136
Todos hemos usado herramientas
de traducción en línea
de traducción en línea
11:19
to get the gist of a news article
from a foreign newspaper,
from a foreign newspaper,
187
667040
4296
para entender la idea de
un artículo de la prensa extranjera,
un artículo de la prensa extranjera,
11:23
knowing its far from perfect.
188
671360
1640
a pesar de sus imperfecciones.
11:25
Then we use our human experience
189
673680
2096
Después usamos la experiencia humana
11:27
to make sense out of that,
190
675800
2096
para darle sentido a eso,
11:29
and then the machine
learns from our corrections.
learns from our corrections.
191
677920
2776
y luego la máquina aprende
de nuestras correcciones.
de nuestras correcciones.
11:32
This model is spreading and investing
in medical diagnosis, security analysis.
in medical diagnosis, security analysis.
192
680720
4960
Este modelo se desarrolla en diagnóstico
médico y análisis de seguridad.
médico y análisis de seguridad.
11:38
The machine crunches data,
193
686440
2120
La máquina analiza los datos,
11:41
calculates probabilities,
194
689320
1736
calcula las probabilidades,
11:43
gets 80 percent of the way, 90 percent,
195
691080
3656
hace 80 % o 90 % del camino,
11:46
making it easier for analysis
196
694760
4376
lo que facilita el análisis
11:51
and decision-making of the human party.
197
699160
2600
y la toma de decisión humana.
11:54
But you are not going to send your kids
198
702280
4840
Pero uno no enviaría a sus hijos
12:00
to school in a self-driving car
with 90 percent accuracy,
with 90 percent accuracy,
199
708000
3560
a la escuela en un auto sin conductor
que tuviera un 90 % de exactitud,
que tuviera un 90 % de exactitud,
12:04
even with 99 percent.
200
712600
1600
ni uno con un 99 %.
12:07
So we need a leap forward
201
715560
2856
Por eso necesitamos un gran avance
12:10
to add a few more crucial decimal places.
202
718440
6160
para ganar algunos decimales cruciales.
12:19
Twenty years after
my match with Deep Blue,
my match with Deep Blue,
203
727160
4040
Veinte años después de
mi partida con Deep Blue,
mi partida con Deep Blue,
12:24
second match,
204
732200
1616
la segunda partida,
12:25
this sensational
"The Brain's Last Stand" headline
"The Brain's Last Stand" headline
205
733840
6296
la del titular sensacionalista,
"El último combate del cerebro",
"El último combate del cerebro",
12:32
has become commonplace
206
740160
1576
se ha vuelto algo común
12:33
as intelligent machines
207
741760
2536
conforme las máquinas inteligentes
12:36
move
208
744320
1200
incursionan
12:38
in every sector, seemingly every day.
209
746560
2200
en todos los sectores,
aparentemente a diario.
aparentemente a diario.
12:42
But unlike in the past,
210
750160
3096
Pero a diferencia del pasado,
12:45
when machines replaced
211
753280
1640
cuando las máquinas reemplazaban
12:48
farm animals, manual labor,
212
756480
2376
a los animales de granja,
al trabajo manual,
al trabajo manual,
12:50
now they are coming
after people with college degrees
after people with college degrees
213
758880
2496
ahora vienen a reemplazar
a personas con diplomas,
a personas con diplomas,
12:53
and political influence.
214
761400
1280
o personas con influencia política.
Como alguien que luchó
contra la máquina y perdió,
contra la máquina y perdió,
12:56
And as someone
who fought machines and lost,
who fought machines and lost,
215
764120
2096
12:58
I am here to tell you
this is excellent, excellent news.
this is excellent, excellent news.
216
766240
2640
vine a decirles que
es una noticia excelente.
es una noticia excelente.
13:03
Eventually, every profession
217
771000
2216
Un día, todas las profesiones
13:05
will have to feel these pressures
218
773240
2096
deberán enfrentar esta presión,
13:07
or else it will mean humanity
has ceased to make progress.
has ceased to make progress.
219
775360
5600
de lo contrario, la humanidad
habrá dejado de progresar.
habrá dejado de progresar.
13:14
We don't
220
782760
1200
No seremos nosotros
13:17
get to choose
221
785440
1720
quienes elijan,
13:20
when and where
technological progress stops.
technological progress stops.
222
788480
2720
cuándo y dónde se detendrá
el progreso tecnológico.
el progreso tecnológico.
13:25
We cannot
223
793160
1360
No podemos
13:27
slow down.
224
795960
1496
desacelerar.
13:29
In fact,
225
797480
1816
De hecho,
13:31
we have to speed up.
226
799320
1920
tenemos que acelerar.
13:36
Our technology excels at removing
227
804600
2640
Nuestra tecnología se destaca por quitar
13:41
difficulties and uncertainties
from our lives,
from our lives,
228
809200
3360
dificultades e incertidumbres
de nuestras vidas,
de nuestras vidas,
13:47
and so we must seek out
229
815000
2816
así que tenemos que ir en busca
13:49
ever more difficult,
230
817840
1856
de mayores desafíos,
13:51
ever more uncertain challenges.
231
819720
4080
aún más inciertos.
14:00
Machines have
232
828200
1200
Las máquinas
14:03
calculations.
233
831880
1816
hacen cálculos.
14:05
We have understanding.
234
833720
1576
Nosotros comprendemos las cosas.
14:07
Machines have instructions.
235
835320
2040
Las máquinas reciben instrucciones.
14:10
We have purpose.
236
838840
1856
Nosotros tenemos propósito.
14:12
Machines have
237
840720
2280
Las máquinas tienen
14:17
objectivity.
238
845080
1216
objetividad.
14:18
We have passion.
239
846320
1200
Nosotros tenemos pasión.
14:20
We should not worry
about what our machines can do today.
about what our machines can do today.
240
848600
5976
No deberíamos temer a lo que
pueden hacer las máquinas hoy.
pueden hacer las máquinas hoy.
14:26
Instead, we should worry
about what they still cannot do today,
about what they still cannot do today,
241
854600
4576
En cambio, deberíamos preocuparnos
por lo que todavía no pueden hacer,
por lo que todavía no pueden hacer,
14:31
because we will need the help
of the new, intelligent machines
of the new, intelligent machines
242
859200
5496
porque vamos a necesitar la ayuda
de nuevas máquinas inteligentes
de nuevas máquinas inteligentes
14:36
to turn our grandest dreams into reality.
243
864720
4080
para hacer realidad nuestros
más grandes sueños.
más grandes sueños.
14:42
And if we fail,
244
870000
1320
Y si fracasamos,
14:44
if we fail, it's not because our machines
are too intelligent,
are too intelligent,
245
872240
4656
si fallamos, no será porque nuestras
máquinas sean muy inteligentes,
máquinas sean muy inteligentes,
14:48
or not intelligent enough.
246
876920
1400
o no lo suficientemente inteligentes.
14:51
If we fail, it's because
we grew complacent
we grew complacent
247
879200
3080
Si no lo logramos, será porque
nos dejamos llevar
nos dejamos llevar
14:55
and limited our ambitions.
248
883680
1560
y limitamos nuestras ambiciones.
14:58
Our humanity is not defined by any skill,
249
886520
3040
Ninguna habilidad
define nuestra humanidad,
define nuestra humanidad,
15:03
like swinging a hammer
or even playing chess.
or even playing chess.
250
891280
2680
ni martillar, ni siquiera
jugar al ajedrez.
jugar al ajedrez.
15:06
There's one thing only a human can do.
251
894560
3016
La humanidad solo puede hacer una cosa.
15:09
That's dream.
252
897600
1200
Soñar.
15:12
So let us dream big.
253
900120
2536
Soñemos en grande.
15:14
Thank you.
254
902680
1216
Gracias.
15:15
(Applause)
255
903920
3887
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Garry Kasparov - Grandmaster, analystGarry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy.
Why you should listen
Garry Kasparov became the youngest world champion ever at 22 in 1985 and spent twenty years as the world's top-rated player. His legendary matches against the IBM supercomputer Deep Blue in 1996 and 1997 made him a central figure in artificial intelligence and the evolution of the human-machine relationship. He retired from chess in 2005 to become a leader of the Russian pro-democracy movement against the rising dictatorship of Vladimir Putin. He is the chairman of the New York-based Human Rights Foundation and has become a powerful voice for individual freedom worldwide. As a Senior Visiting Fellow at the Oxford Martin School, Kasparov specializes in interdisciplinary collaboration and, as he puts it, "how our technology can make us more human." He is a member of the executive board of the Foundation for Responsible Robotics.
Kasparov's latest book is Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins, which details his legendary matches against Deep Blue and shares his optimistic insights into our human plus machine future. His 2015 book Winter Is Coming detailed the rise of Putin's Russia as well as Kasparov's persecution and self-exile, and it serves chilling warnings of reactionary forces gathering in the West.
Garry Kasparov | Speaker | TED.com