ABOUT THE SPEAKER
Oscar Schwartz - Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction.

Why you should listen

Oscar Schwartz is an Australian writer and poet undertaking a PhD that asks whether a computer can write poetry. His research led to the development of a Turing test for poetry, which is available on a website he cofounded called bot or not.

More profile about the speaker
Oscar Schwartz | Speaker | TED.com
TEDxYouth@Sydney

Oscar Schwartz: Can a computer write poetry?

Oscar Schwartz: ¿Puede una máquina escribir poesía?

Filmed:
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Si lees un poema que te conmueve pero luego descubres que en realidad fue escrito por una máquina, ¿cambiaría eso en algo tu experiencia? ¿Pensarías que la máquina se ha expresado y que ha sido creativa, o sentirías que has sido víctima de un engaño barato? En esta charla, el escritor Oscar Schwartz examina por qué nuestra reacción es tan emocional a la idea de la poesía escrita por una máquina... y cómo esta reacción ayuda a entender lo que significa ser humanos.
- Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction. Full bio

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Tengo una pregunta.
00:12
I have a questionpregunta.
0
881
1230
00:15
Can a computercomputadora writeescribir poetrypoesía?
1
3422
1943
¿Puede una máquina escribir poesía?
00:18
This is a provocativeprovocativo questionpregunta.
2
6959
2077
Es una pregunta provocativa.
00:21
You think about it for a minuteminuto,
3
9715
1718
Lo pensamos un minuto,
00:23
and you suddenlyrepentinamente have a bunchmanojo
of other questionspreguntas like:
4
11457
2590
y de repente surgen muchas
otras preguntas como:
00:26
What is a computercomputadora?
5
14769
1381
¿Qué es una máquina?
00:28
What is poetrypoesía?
6
16710
1575
¿Qué es la poesía?
00:30
What is creativitycreatividad?
7
18707
1689
¿Qué es la creatividad?
00:33
But these are questionspreguntas
8
21650
1172
Pero estas son preguntas
00:34
that people spendgastar theirsu entiretodo
lifetimetoda la vida tryingmolesto to answerresponder,
9
22846
3070
que tratamos de responder
durante toda la vida
00:37
not in a singlesoltero TEDTED Talk.
10
25940
2224
no solo durante una charla TED.
00:40
So we're going to have to try
a differentdiferente approachenfoque.
11
28188
2445
Por eso lo intentaremos
desde otro enfoque.
00:42
So up here, we have two poemspoemas.
12
30657
2143
Aquí tenemos dos poemas.
00:45
One of them is writtenescrito by a humanhumano,
13
33839
2276
Uno escrito por un humano,
00:48
and the other one'suno writtenescrito by a computercomputadora.
14
36139
2102
y el otro por una máquina.
00:50
I'm going to askpedir you to tell me
whichcual one'suno whichcual.
15
38754
2410
Les pediré que me digan cuál es cuál.
00:53
Have a go:
16
41858
1156
Veamos:
00:55
PoemPoema 1: Little FlyMosca / ThyTu summer'sverano playjugar, /
My thoughtlessdesconsiderado handmano / Has brush'dcepillado away.
17
43038
4056
Poema 1: Mosquita / tu juego estival /
mi mano vil / arrasó cual vendaval.
¿No tenemos tú y yo / la misma identidad
/ tu arte no tiene / una misma humanidad?
00:59
Am I not / A flymosca like theeEl e? /
Or artart not thou / A man like me?
18
47118
3394
01:02
PoemPoema 2: We can feel / ActivistActivista
throughmediante your life'sla vida / morningMañana /
19
50536
3299
Poema 2: Nos sentimos / Activistas
Durante toda la vida / Amanecer
Paramos a ver, papa que odiamos el /
no toda la noche para comenzar una /
01:05
PausesPausas to see, popepapa I hateodio the / NonNo
all the night to startcomienzo a / great otherwisede otra manera (...)
20
53859
4247
por lo demás genial (...)
01:10
AlrightBien, time'sveces up.
21
58130
1359
Muy bien, tiempo.
01:11
HandsManos up if you think PoemPoema 1
was writtenescrito by a humanhumano.
22
59513
4096
Levanten la mano si piensan que
el Poema 1 fue escrito por un humano.
01:17
OK, mostmás of you.
23
65547
1490
Bien, la mayoría.
01:19
HandsManos up if you think PoemPoema 2
was writtenescrito by a humanhumano.
24
67061
3023
Levanten la mano si piensan que
el Poema 2 fue escrito por un humano.
01:23
Very bravevaliente of you,
25
71172
1190
Muy valiente de su parte,
01:24
because the first one was writtenescrito
by the humanhumano poetpoeta WilliamGuillermo BlakeBlake.
26
72855
4285
porque el primer poema fue escrito
por el poeta William Blake.
01:29
The secondsegundo one was writtenescrito by an algorithmalgoritmo
27
77784
2949
El segundo fue escrito por un algoritmo
01:32
that tooktomó all the languageidioma
from my FacebookFacebook feedalimentar on one day
28
80757
3692
que tomó las palabras
de mi Facebook un día
01:36
and then regeneratedregenerado it algorithmicallyalgorítmicamente,
29
84473
2763
y las organizó con un programa,
01:39
accordingconforme to methodsmétodos that I'll describedescribir
a little bitpoco laterluego on.
30
87260
3590
siguiendo los métodos que
describiré en unos momentos.
01:43
So let's try anotherotro testprueba.
31
91218
2404
Hagamos otra prueba.
De nuevo, no tendrán
mucho tiempo para leer esto,
01:46
Again, you haven'tno tiene got agessiglos to readleer this,
32
94398
2093
01:48
so just trustconfianza your gutintestino.
33
96515
1612
confíen en su instinto.
01:50
PoemPoema 1: A lionleón roarsruge and a dogperro barksladra.
It is interestinginteresante / and fascinatingfascinante
34
98151
4045
Poema 1: Ruge un león y ladra un perro.
Es interesante / y fascinante /
01:54
that a birdpájaro will flymosca and not / roarrugido
or barkladrar. EnthrallingFascinante storiescuentos about animalsanimales
35
102220
4303
que un ave vuele y no / ruja ni ladre.
Sueño historias apasionantes de animales
01:58
are in my dreamsSueños and I will singcanta them all
if I / am not exhaustedagotado or wearycansado.
36
106547
4060
y las cantaré a todas ellas
si no estoy cansado ni agotado.
02:02
PoemPoema 2: Oh! kangarooscanguros, sequinslentejuelas, chocolatechocolate
sodasgaseosas! / You are really beautifulhermosa!
37
110631
3985
Poema 2: ¡Oh, canguros, lentejuelas,
chocolate, refrescos! / ¡Hermosos!
Perlas, / armónicas, azufaifa, ¡aspirinas!
/ Las cosas siempre mencionadas (...)
02:06
PearlsPerlas, / harmonicasarmónicas, jujubesazufaifas, aspirinsaspirinas!
All / the stuffcosas they'veellos tienen always talkedhabló about (...)
38
114640
4358
02:11
AlrightBien, time'sveces up.
39
119022
1158
Muy bien, tiempo.
02:12
So if you think the first poempoema
was writtenescrito by a humanhumano,
40
120204
3137
Si piensan que el primer poema
fue escrito por un humano,
02:15
put your handmano up.
41
123365
1215
levanten la mano.
02:17
OK.
42
125687
1154
Bien.
02:18
And if you think the secondsegundo poempoema
was writtenescrito by a humanhumano,
43
126865
2675
Y si piensan que el segundo poema
fue escrito por un humano,
02:21
put your handmano up.
44
129564
1155
levanten la mano.
02:23
We have, more or lessMenos, a 50/50 splitdivisión here.
45
131779
3810
Tenemos, más o menos,
opiniones divididas.
02:28
It was much harderMás fuerte.
46
136157
1436
Fue mucho más difícil.
02:29
The answerresponder is,
47
137617
1712
La respuesta:
El primer poema fue generado
por un algoritmo llamado Racter,
02:31
the first poempoema was generatedgenerado
by an algorithmalgoritmo calledllamado RacterRacter,
48
139353
3483
02:34
that was createdcreado back in the 1970s,
49
142860
3002
creado en la década de 1970,
y el segundo poema fue escrito
por un tipo llamado Frank O'Hara,
02:37
and the secondsegundo poempoema was writtenescrito
by a guy calledllamado FrankFranco O'HaraO'Hara,
50
145886
3189
02:41
who happenssucede to be
one of my favoritefavorito humanhumano poetspoetas.
51
149099
2668
que da la casualidad que es
uno de mis poetas favoritos.
02:44
(LaughterRisa)
52
152631
3058
(Risas)
Lo que acabamos de hacer es
una prueba de Turing de poesía.
02:48
So what we'venosotros tenemos just donehecho now
is a TuringTuring testprueba for poetrypoesía.
53
156046
3228
02:52
The TuringTuring testprueba was first proposedpropuesto
by this guy, AlanAlan TuringTuring, in 1950,
54
160018
4547
Alan Turing fue el primero
en proponer este test en 1950,
02:56
in orderorden to answerresponder the questionpregunta,
55
164589
1564
para responder la pregunta:
02:58
can computersordenadores think?
56
166177
1637
¿Pueden pensar las máquinas?
03:00
AlanAlan TuringTuring believedcreído that if
a computercomputadora was ablepoder
57
168245
2770
Alan Turing creía que si una máquina
podía mantener una conversación
03:03
to have a to have a text-basedbasado en texto
conversationconversacion with a humanhumano,
58
171039
3078
basada en un material
escrito con un humano,
03:06
with suchtal proficiencycompetencia
suchtal that the humanhumano couldn'tno pudo tell
59
174141
2770
con un dominio tal
que el humano
no pudiera discernir
03:08
whethersi they are talkinghablando
to a computercomputadora or a humanhumano,
60
176935
2966
si estaba hablando con
una máquina o un humano,
03:11
then the computercomputadora can be said
to have intelligenceinteligencia.
61
179925
2856
se podría decir entonces que
la máquina tiene inteligencia.
Por eso en 2013, mi amigo
Benjamin Laird y yo,
03:15
So in 2013, my friendamigo
BenjaminBenjamín LairdTerrateniente and I,
62
183270
3295
03:18
we createdcreado a TuringTuring testprueba
for poetrypoesía onlineen línea.
63
186589
2988
creamos la prueba de Turing
para poesía en línea.
Se llama "Bot or not",
03:21
It's calledllamado botlarva del moscardón or not,
64
189601
1277
03:22
and you can go and playjugar it for yourselvesustedes mismos.
65
190902
2044
y cualquiera puede acceder
e intentar pasarla.
03:24
But basicallybásicamente, it's the gamejuego
we just playedjugó.
66
192970
2251
Pero, básicamente,
es el juego que jugamos.
03:27
You're presentedpresentado with a poempoema,
67
195245
1528
Se muestran dos poemas,
y sin que uno sepa cual fue escrito
por un humano o por una máquina,
03:28
you don't know whethersi it was writtenescrito
by a humanhumano or a computercomputadora
68
196797
3028
03:31
and you have to guessadivinar.
69
199849
1166
tiene que adivinar.
03:33
So thousandsmiles and thousandsmiles
of people have takentomado this testprueba onlineen línea,
70
201039
3191
Miles y miles de personas
han hecho la prueba en línea,
03:36
so we have resultsresultados.
71
204254
1449
así que tenemos resultados.
03:37
And what are the resultsresultados?
72
205727
1428
¿Cuáles son los resultados?
03:39
Well, TuringTuring said that if a computercomputadora
could fooltonto a humanhumano
73
207704
2879
Bueno, Turing decía que si una máquina
pudiera hacer creer a un humano
03:42
30 percentpor ciento of the time
that it was a humanhumano,
74
210607
3019
que es un otro ser humano
un 30 % de las veces
03:45
then it passespasa the TuringTuring testprueba
for intelligenceinteligencia.
75
213650
2397
pasaba la prueba de inteligencia
de Turing.
03:48
We have poemspoemas on the botlarva del moscardón or not databasebase de datos
76
216625
2438
Tenemos poemas en la base de "Bot or not"
03:51
that have fooledengañado 65 percentpor ciento
of humanhumano readerslectores into thinkingpensando
77
219087
2979
que han hecho pensar a
un 65 % de los lectores humanos
03:54
it was writtenescrito by a humanhumano.
78
222090
1395
que fueron escritos por un humano.
03:55
So, I think we have an answerresponder
to our questionpregunta.
79
223959
2817
Creo que tenemos una respuesta
a nuestra pregunta.
03:59
AccordingConforme to the logiclógica of the TuringTuring testprueba,
80
227546
2348
Según la lógica de la prueba de Turing,
04:01
can a computercomputadora writeescribir poetrypoesía?
81
229918
1928
¿puede una máquina escribir poesía?
04:03
Well, yes, absolutelyabsolutamente it can.
82
231870
2351
Bueno, sí, categóricamente.
04:07
But if you're feelingsensación
a little bitpoco uncomfortableincómodo
83
235782
2346
Pero si se sienten un poco incómodos
04:10
with this answerresponder, that's OK.
84
238152
1927
con la respuesta, está bien.
04:12
If you're havingteniendo a bunchmanojo
of gutintestino reactionsreacciones to it,
85
240103
2316
Si su respuesta es emocional, está bien
04:14
that's alsoademás OK because
this isn't the endfin of the storyhistoria.
86
242443
3205
porque no es el fin de la historia.
04:18
Let's playjugar our thirdtercero and finalfinal testprueba.
87
246594
2324
Hagamos una tercera y última prueba.
04:22
Again, you're going to have to readleer
88
250000
1750
De nuevo, tendrán que leer y decirme
04:23
and tell me whichcual you think is humanhumano.
89
251774
1909
qué poema piensan que fue
escrito por un humano.
04:25
PoemPoema 1: RegReg flagsbanderas the reasonrazón
for prettybonita flagsbanderas. / And ribbonscintas.
90
253707
3718
Poema 1: Banderas rojas, la razón
de hermosas banderas. / Y el blasón.
04:29
RibbonsCintas of flagsbanderas / And wearingvistiendo materialmaterial /
ReasonsRazones for wearingvistiendo materialmaterial. (...)
91
257449
4321
Blasones de banderas / Y materiales. /
Razones para lucir materiales. (...)
Poema 2: Un ciervo herido salta
más alto, / He oído al narciso. /
04:33
PoemPoema 2: A woundedherido deerciervo leapssaltos
highestmás alto, / I've heardoído the daffodilnarciso
92
261794
3918
04:37
I've heardoído the flagbandera to-dayhoy /
I've heardoído the huntercazador tell; /
93
265736
3446
He oído la bandera hoy /
He oído al cazador decir; /
04:41
'TisTis but the ecstasyéxtasis of deathmuerte, /
And then the brakefreno is almostcasi donehecho (...)
94
269206
3702
No es más que el éxtasis de la muerte /
Y luego es casi irrefrenable. (...)
04:44
OK, time is up.
95
272932
1599
Muy bien, tiempo.
04:46
So handsmanos up if you think PoemPoema 1
was writtenescrito by a humanhumano.
96
274555
3837
Levanten la mano si piensan que
el Poema 1 fue escrito por un humano.
Levanten la mano si piensan que
el Poema 2 fue escrito por un humano.
04:51
HandsManos up if you think PoemPoema 2
was writtenescrito by a humanhumano.
97
279973
3038
04:55
WhoaWhoa, that's a lot more people.
98
283035
2331
Guau, son muchos más.
04:58
So you'dtu hubieras be surprisedsorprendido to find that PoemPoema 1
99
286327
2968
Les sorprenderá saber que el Poema 1
05:01
was writtenescrito by the very
humanhumano poetpoeta GertrudeGertrudis SteinStein.
100
289319
3993
fue escrito por la mismísima
Gertrude Stein.
Y el Poema 2 fue generado
por un algoritmo llamado RKCP.
05:06
And PoemPoema 2 was generatedgenerado
by an algorithmalgoritmo calledllamado RKCPRKCP.
101
294100
5038
05:11
Now before we go on, let me describedescribir
very quicklycon rapidez and simplysimplemente,
102
299162
3319
Pero antes de continuar describiré,
simple y rápidamente,
05:14
how RKCPRKCP workstrabajos.
103
302505
1781
cómo funciona RKCP.
05:16
So RKCPRKCP is an algorithmalgoritmo
designeddiseñado by RayRayo KurzweilKurzweil,
104
304873
3850
El RKCP es un algoritmo
diseñado por Ray Kurzweil,
05:20
who'squien es a directordirector of engineeringIngenieria at GoogleGoogle
105
308747
2222
un director de ingeniería de Google
05:22
and a firmfirma believercreyente
in artificialartificial intelligenceinteligencia.
106
310993
2360
que cree firmemente
en la inteligencia artificial.
05:25
So, you give RKCPRKCP a sourcefuente texttexto,
107
313822
3991
Se le proporciona a RKCP un texto fuente,
05:29
it analyzesanálisis the sourcefuente texttexto in orderorden
to find out how it usesusos languageidioma,
108
317837
4469
El RKCP analiza el texto para detectar
cómo se usa el lenguaje,
05:34
and then it regeneratesregenera languageidioma
109
322330
1948
y luego vuelve a generar el lenguaje
05:36
that emulatesemula that first texttexto.
110
324302
2528
que emula al primer texto.
05:38
So in the poempoema we just saw before,
111
326854
2113
El poema que vimos antes,
05:40
PoemPoema 2, the one that you all
thought was humanhumano,
112
328991
2625
el Poema 2, el que todos
pensaron que era humano,
05:43
it was fedalimentado a bunchmanojo of poemspoemas
113
331640
1550
fue creado a base de muchos poemas
05:45
by a poetpoeta calledllamado EmilyEmily DickinsonDickinson
114
333214
2035
escritos por la poetisa Emily Dickinson;
05:47
it lookedmirado at the way she used languageidioma,
115
335273
2189
analizó la forma en que ella usaba
el lenguaje, aprendió el modelo,
05:49
learnedaprendido the modelmodelo,
116
337486
1165
05:50
and then it regeneratedregenerado a modelmodelo
accordingconforme to that samemismo structureestructura.
117
338675
4258
y luego volvió a generar un modelo
siguiendo la misma estructura.
05:56
But the importantimportante thing to know about RKCPRKCP
118
344732
2178
Pero lo importante a saber de RKCP
05:58
is that it doesn't know the meaningsentido
of the wordspalabras it's usingutilizando.
119
346934
2838
es que no conoce el significado
de las palabras que usa.
06:02
The languageidioma is just rawcrudo materialmaterial,
120
350359
2276
El lenguaje es solo materia prima,
06:04
it could be Chinesechino,
it could be in Swedishsueco,
121
352659
2160
podría ser chino, podría ser sueco,
06:06
it could be the collectedrecogido languageidioma
from your FacebookFacebook feedalimentar for one day.
122
354843
4179
podría ser todo lo escrito en su muro
de Facebook a lo largo del día.
06:11
It's just rawcrudo materialmaterial.
123
359046
1652
Un idioma no es más que materia
prima para la machina.
06:13
And neverthelesssin embargo, it's ablepoder
to createcrear a poempoema
124
361380
2697
Y, no obstante, es capaz
de crear un poema
06:16
that seemsparece more humanhumano
than GertrudeGertrudis Stein'sStein's poempoema,
125
364101
3327
que parece más humano que
el poema de Gertrude Stein,
06:19
and GertrudeGertrudis SteinStein is a humanhumano.
126
367452
2153
y Gertrude Stein es un ser humano.
06:22
So what we'venosotros tenemos donehecho here is,
more or lessMenos, a reversemarcha atrás TuringTuring testprueba.
127
370846
4072
Aquí hemos hecho, más o menos,
una prueba de Turing inversa.
06:27
So GertrudeGertrudis SteinStein, who'squien es a humanhumano,
is ablepoder to writeescribir a poempoema
128
375940
5179
Gertrude Stein, humana,
puede escribir un poema
06:33
that foolstontos a majoritymayoria
of humanhumano judgesjueces into thinkingpensando
129
381143
3738
que lleva a pensar a la mayoría
de los jueces humanos
06:36
that it was writtenescrito by a computercomputadora.
130
384905
1826
que fue escrito por una máquina.
06:39
ThereforePor lo tanto, accordingconforme to the logiclógica
of the reversemarcha atrás TuringTuring testprueba,
131
387176
4141
Por lo tanto, según la lógica
de la prueba de Turing inversa,
06:43
GertrudeGertrudis SteinStein is a computercomputadora.
132
391341
1916
Gertrude Stein es una máquina.
06:45
(LaughterRisa)
133
393281
1462
(Risas)
06:47
FeelingSensación confusedconfuso?
134
395358
1294
¿Están confundidos?
06:49
I think that's fairjusta enoughsuficiente.
135
397193
1515
Pienso que es normal.
06:51
So farlejos we'venosotros tenemos had humanshumanos
that writeescribir like humanshumanos,
136
399546
4116
Hasta ahora tuvimos humanos
que escribían como humanos,
06:55
we have computersordenadores that writeescribir
like computersordenadores,
137
403686
3111
tenemos máquinas que escriben
como máquinas,
06:58
we have computersordenadores that writeescribir like humanshumanos,
138
406821
3055
tenemos máquinas que
escriben como humanos,
07:01
but we alsoademás have,
perhapsquizás mostmás confusinglyconfusamente,
139
409900
3632
pero también tenemos,
quizá lo que más confunde,
07:05
humanshumanos that writeescribir like computersordenadores.
140
413556
2375
humanos que escriben como máquinas.
07:08
So what do we take from all of this?
141
416938
1766
¿Qué aprendemos de todo esto?
07:11
Do we take that WilliamGuillermo BlakeBlake
is somehowde algun modo more of a humanhumano
142
419611
3157
¿Que William Blake en cierta forma es
más humano que Gertrude Stein?
07:14
than GertrudeGertrudis SteinStein?
143
422792
1249
07:16
Or that GertrudeGertrudis SteinStein is more
of a computercomputadora than WilliamGuillermo BlakeBlake?
144
424065
3046
¿O que Gertrude Stein es
más autómata que William Blake?
07:19
(LaughterRisa)
145
427135
1552
(Risas)
07:20
These are questionspreguntas
I've been askingpreguntando myselfmí mismo
146
428711
2323
Son preguntas que me he hago
07:23
for around two yearsaños now,
147
431058
1465
desde hace dos años
07:24
and I don't have any answersrespuestas.
148
432547
2309
y no tengo respuestas.
07:26
But what I do have are a bunchmanojo of insightsideas
149
434880
2330
Pero tengo un montón de ideas
07:29
about our relationshiprelación with technologytecnología.
150
437234
2534
sobre nuestra relación con la tecnología.
07:32
So my first insightvisión is that,
for some reasonrazón,
151
440999
3609
Mi primera idea es
que, por alguna razón,
07:36
we associateasociar poetrypoesía with beingsiendo humanhumano.
152
444632
3111
asociamos la poesía con el ser humano.
07:40
So that when we askpedir,
"Can a computercomputadora writeescribir poetrypoesía?"
153
448197
3715
Por eso cuando nos preguntamos:
"¿Puede una máquina escribir poesía?"
07:43
we're alsoademás askingpreguntando,
154
451936
1193
también preguntamos:
07:45
"What does it mean to be humanhumano
155
453153
1798
"¿Qué significa ser humanos
07:46
and how do we put boundarieslímites
around this categorycategoría?
156
454975
3172
y cómo circunscribimos esta categoría?
07:50
How do we say who or what
can be partparte of this categorycategoría?"
157
458171
3658
¿Cómo decidimos quién o qué puede
pertenecer a esta categoría?"
07:54
This is an essentiallyesencialmente
philosophicalfilosófico questionpregunta, I believe,
158
462376
3351
Creo que es esencialmente
una cuestión filosófica,
que no podemos solucionar
con una prueba binaria,
07:57
and it can't be answeredcontestada
with a yes or no testprueba,
159
465751
2229
08:00
like the TuringTuring testprueba.
160
468004
1327
como la prueba de Turing.
08:01
I alsoademás believe that AlanAlan TuringTuring
understoodentendido this,
161
469805
3045
Creo que Alan Turing
también entendió esto,
08:04
and that when he devisedideado
his testprueba back in 1950,
162
472874
3305
y que cuando ideó su prueba
allá por los años 50,
08:08
he was doing it
as a philosophicalfilosófico provocationprovocación.
163
476203
2802
lo pensó como una provocación filosófica.
08:13
So my secondsegundo insightvisión is that,
when we take the TuringTuring testprueba for poetrypoesía,
164
481124
5541
Mi segunda idea es que, si aplicamos
la prueba de Turing a la poesía,
08:18
we're not really testingpruebas
the capacitycapacidad of the computersordenadores
165
486689
3460
en realidad no probamos
la capacidad de las máquinas
08:22
because poetry-generatinggeneración de poesía algorithmsAlgoritmos,
166
490173
2893
porque los algoritmos generadores
de poesía son bastante simples
08:25
they're prettybonita simplesencillo and have existedexistió,
more or lessMenos, sinceya que the 1950s.
167
493090
4563
y han existido, más o menos,
desde los años 50.
08:31
What we are doing with the TuringTuring
testprueba for poetrypoesía, rathermás bien,
168
499055
3118
En cambio, lo que hacemos con
la prueba de Turing en la poesía
08:34
is collectingcoleccionar opinionsopiniones about what
constitutesque constituye humannesshumanidad.
169
502197
4615
es recolectar opiniones sobre
el significado de lo humano.
08:40
So, what I've figuredfigurado out,
170
508313
2729
Yo descubrí que,
08:43
we'venosotros tenemos seenvisto this when earliermás temprano todayhoy,
171
511066
2972
lo hemos visto hoy más temprano,
08:46
we say that WilliamGuillermo BlakeBlake
is more of a humanhumano
172
514062
2478
decíamos que William Blake
es más humano
que Gertrude Stein.
08:48
than GertrudeGertrudis SteinStein.
173
516564
1565
08:50
Of coursecurso, this doesn't mean
that WilliamGuillermo BlakeBlake
174
518153
2462
Claro, esto no significa
que William Blake
08:52
was actuallyactualmente more humanhumano
175
520639
1828
sea en realidad más humano
08:54
or that GertrudeGertrudis SteinStein
was more of a computercomputadora.
176
522491
2327
ni que Gertrude Stein sea más autómata.
08:57
It simplysimplemente meansmedio that the categorycategoría
of the humanhumano is unstableinestable.
177
525533
4714
Significa simplemente que la categoría
de lo humano es inestable.
09:03
This has led me to understandentender
178
531450
2074
Esto me ha llevado a comprender
09:05
that the humanhumano is not a coldfrío, harddifícil facthecho.
179
533548
2763
que lo humano no es
un hecho rígido, frío.
09:08
RatherMás bien, it is something
that's constructedconstruido with our opinionsopiniones
180
536832
3132
Más bien, es algo
construido con opiniones
09:11
and something that changescambios over time.
181
539988
2855
y algo que cambia con el tiempo.
09:16
So my finalfinal insightvisión is that
the computercomputadora, more or lessMenos,
182
544671
4479
Y mi última idea es que la máquina
funciona más o menos como un espejo
09:21
workstrabajos like a mirrorespejo
that reflectsrefleja any ideaidea of a humanhumano
183
549174
4006
que refleja cualquier idea humana
que le mostramos.
09:25
that we showespectáculo it.
184
553204
1375
09:26
We showespectáculo it EmilyEmily DickinsonDickinson,
185
554958
1884
Le mostramos a Emily Dickinson
09:28
it givesda EmilyEmily DickinsonDickinson back to us.
186
556866
2321
y nos devuelve Emily Dickinson.
09:31
We showespectáculo it WilliamGuillermo BlakeBlake,
187
559768
1834
Le mostramos a William Blake
09:33
that's what it reflectsrefleja back to us.
188
561626
2285
y eso es lo que emula.
09:35
We showespectáculo it GertrudeGertrudis SteinStein,
189
563935
1839
Le mostramos a Gertrude Stein
09:37
what we get back is GertrudeGertrudis SteinStein.
190
565798
2470
y crea en base al estilo
de Gertrude Stein.
09:41
More than any other bitpoco of technologytecnología,
191
569083
2368
Más que cualquier otra tecnología,
09:43
the computercomputadora is a mirrorespejo that reflectsrefleja
any ideaidea of the humanhumano we teachenseñar it.
192
571475
5165
la máquina es un espejo que refleja
una idea del humano que le mostramos.
09:50
So I'm sure a lot of you have been hearingaudición
193
578061
2287
Estoy seguro de que muchos de Uds.
habrán oído mucho recientemente
09:52
a lot about artificialartificial
intelligenceinteligencia recentlyrecientemente.
194
580372
2862
sobre la inteligencia artificial.
09:56
And much of the conversationconversacion is,
195
584694
2830
Y el centro de la conversación
10:00
can we buildconstruir it?
196
588292
1189
es si podemos crearla.
10:02
Can we buildconstruir an intelligentinteligente computercomputadora?
197
590383
3135
¿Podemos crear una máquina inteligente?
10:05
Can we buildconstruir a creativecreativo computercomputadora?
198
593542
2763
¿Podemos crear una máquina creativa?
10:08
What we seemparecer to be askingpreguntando over and over
199
596329
2113
Parece que nos preguntamos sin cesar:
10:10
is can we buildconstruir a human-likehumano computercomputadora?
200
598466
2724
¿Podemos crear una máquina
semejante a un humano?
10:13
But what we'venosotros tenemos seenvisto just now
201
601961
1556
Pero hasta ahora hemos visto
10:15
is that the humanhumano
is not a scientificcientífico facthecho,
202
603541
3088
que lo humano no es un hecho científico,
10:18
that it's an ever-shiftingsiempre cambiante,
concatenatingconcatenar ideaidea
203
606653
3530
sino una idea armoniosa
y siempre cambiante
10:22
and one that changescambios over time.
204
610207
2531
que cambia con el tiempo.
10:24
So that when we beginempezar
to grappleluchar with the ideasideas
205
612762
3152
Cuando empecemos a debatir las ideas
10:27
of artificialartificial intelligenceinteligencia in the futurefuturo,
206
615938
2386
de una inteligencia artificial
en el futuro,
10:30
we shouldn'tno debería only be askingpreguntando ourselvesNosotros mismos,
207
618348
1905
no solo deberíamos preguntarnos:
10:32
"Can we buildconstruir it?"
208
620277
1368
"¿Podemos construirla?"
10:33
But we should alsoademás be askingpreguntando ourselvesNosotros mismos,
209
621669
1894
También deberíamos preguntarnos:
10:35
"What ideaidea of the humanhumano
do we want to have reflectedreflejado back to us?"
210
623587
3713
"¿Qué idea de lo humano desearíamos
ver reflejada en nosotros?"
10:39
This is an essentiallyesencialmente philosophicalfilosófico ideaidea,
211
627820
2693
Esta es una idea esencialmente filosófica
10:42
and it's one that can't be answeredcontestada
with softwaresoftware alonesolo,
212
630537
2997
que no puede responderse
solo con software,
10:45
but I think requiresrequiere a momentmomento
of species-widetoda la especie, existentialexistencial reflectionreflexión.
213
633558
4977
sino que requiere un momento de
reflexión existencial de la especie.
10:51
Thank you.
214
639040
1153
Gracias.
10:52
(ApplauseAplausos)
215
640217
2695
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Denise R Quivu

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ABOUT THE SPEAKER
Oscar Schwartz - Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction.

Why you should listen

Oscar Schwartz is an Australian writer and poet undertaking a PhD that asks whether a computer can write poetry. His research led to the development of a Turing test for poetry, which is available on a website he cofounded called bot or not.

More profile about the speaker
Oscar Schwartz | Speaker | TED.com