ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com
TED@BCG Paris

Blaise Agüera y Arcas: How computers are learning to be creative

Blaise Agüera y Arcas: Cómo las computadoras aprenden a ser creativas

Filmed:
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Estamos en el límite de una nueva frontera en el arte y la creatividad y que no es humana. Blaise Agüera y Arcas, científico principal en Google, trabaja con redes neuronales para el desarrollo de la percepción computacional y el aprendizaje distribuido. En esta demo cautivadora muestra cómo las redes neuronales entrenadas para reconocer imágenes se pueden ejecutar a la inversa, para generarlas. Los resultados, espectaculares collages (¡y poemas!) alucinantes que desafían la categorización. "La percepción y la creatividad están conectados muy íntimamente", dice Agüera y Arcas. "Cualquier criatura, cualquier ser capaz de percibir es también capaz de crear".
- Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

Coordino un equipo de Google que
trabaja en inteligencia artificial;
00:12
So, I leaddirigir a teamequipo at GoogleGoogle
that workstrabajos on machinemáquina intelligenceinteligencia;
0
800
3124
00:15
in other wordspalabras, the engineeringIngenieria disciplinedisciplina
of makingfabricación computersordenadores and devicesdispositivos
1
3948
4650
es decir, en la disciplina de ingeniería
para fabricar computadoras y dispositivos
capaces de hacer algunas cosas
que hacen los cerebros.
00:20
ablepoder to do some of the things
that brainssesos do.
2
8622
2419
00:23
And this makeshace us
interestedinteresado in realreal brainssesos
3
11439
3099
Y esto hace que nos interese
mucho el cerebro real,
la neurociencia
00:26
and neuroscienceneurociencia as well,
4
14562
1289
y, especialmente, nos interesan
las cosas que hace nuestro cerebro
00:27
and especiallyespecialmente interestedinteresado
in the things that our brainssesos do
5
15875
4172
00:32
that are still farlejos superiorsuperior
to the performanceactuación of computersordenadores.
6
20071
4042
que todavía son muy superiores
al rendimiento de las computadoras.
00:37
HistoricallyHistóricamente, one of those areasáreas
has been perceptionpercepción,
7
25209
3609
Históricamente, una de esas áreas
ha sido la percepción,
el proceso por el cual
las cosas que hay en el mundo,
00:40
the processproceso by whichcual things
out there in the worldmundo --
8
28842
3039
sonidos e imágenes,
00:43
soundssonidos and imagesimágenes --
9
31905
1584
00:45
can turngiro into conceptsconceptos in the mindmente.
10
33513
2178
pueden convertirse
en conceptos en la mente.
00:48
This is essentialesencial for our ownpropio brainssesos,
11
36235
2517
Esto es esencial
para nuestro propio cerebro,
00:50
and it's alsoademás prettybonita usefulútil on a computercomputadora.
12
38776
2464
y también es muy útil en una máquina.
00:53
The machinemáquina perceptionpercepción algorithmsAlgoritmos,
for exampleejemplo, that our teamequipo makeshace,
13
41636
3350
Nuestro equipo hace algoritmos
de percepción computacional
que permiten encontrar imágenes en Google
00:57
are what enablehabilitar your picturesimágenes
on GoogleGoogle PhotosFotos to becomevolverse searchablebuscable,
14
45010
3874
01:00
basedbasado on what's in them.
15
48908
1397
en función de lo que hay en ellas.
01:03
The flipdar la vuelta sidelado of perceptionpercepción is creativitycreatividad:
16
51594
3493
La otra cara de la percepción
es la creatividad:
convertir un concepto
en algo que hay en el mundo.
01:07
turningtorneado a conceptconcepto into something
out there into the worldmundo.
17
55111
3038
01:10
So over the pastpasado yearaño,
our work on machinemáquina perceptionpercepción
18
58173
3555
Así que en el último año, nuestro
trabajo en percepción computacional
01:13
has alsoademás unexpectedlyinesperadamente connectedconectado
with the worldmundo of machinemáquina creativitycreatividad
19
61752
4859
ha conectado de forma inesperada
con el mundo de la creatividad
01:18
and machinemáquina artart.
20
66635
1160
y el arte computacionales.
01:20
I think MichelangeloMichelangelo
had a penetratingpenetrante insightvisión
21
68556
3284
Creo que Miguel Ángel
tenía una visión aguda
01:23
into to this dualdoble relationshiprelación
betweenEntre perceptionpercepción and creativitycreatividad.
22
71864
3656
en esta doble relación
entre la percepción y la creatividad.
01:28
This is a famousfamoso quotecitar of his:
23
76023
2006
Esta es una de sus célebres citas:
01:30
"EveryCada blockbloquear of stonepiedra
has a statueestatua insidedentro of it,
24
78053
3323
"Cada bloque de piedra tiene
una estatua en su interior,
01:34
and the jobtrabajo of the sculptorescultor
is to discoverdescubrir it."
25
82036
3002
y el trabajo del escultor
es descubrirla".
01:38
So I think that what
MichelangeloMichelangelo was gettingconsiguiendo at
26
86029
3216
Pienso que Miguel Ángel quería decir
01:41
is that we createcrear by perceivingpercibiendo,
27
89269
3180
que creamos al percibir,
01:44
and that perceptionpercepción itselfsí mismo
is an actacto of imaginationimaginación
28
92473
3023
y que la propia percepción
es un acto de imaginación
01:47
and is the stuffcosas of creativitycreatividad.
29
95520
2461
y es la materia de la creatividad.
01:50
The organOrgano that does all the thinkingpensando
and perceivingpercibiendo and imaginingimaginando,
30
98691
3925
El órgano que crea todo el pensamiento,
la percepción y la imaginación,
por supuesto, es el cerebro.
01:54
of coursecurso, is the braincerebro.
31
102640
1588
01:57
And I'd like to beginempezar
with a briefbreve bitpoco of historyhistoria
32
105089
2545
Y me gustaría empezar
con un poquito de historia
sobre lo que sabemos del cerebro.
01:59
about what we know about brainssesos.
33
107658
2302
Porque a diferencia de, por ejemplo,
el corazón o los intestinos,
02:02
Because unlikediferente a, say,
the heartcorazón or the intestinesintestinos,
34
110496
2446
02:04
you really can't say very much
about a braincerebro by just looking at it,
35
112966
3144
realmente no se puede decir mucho
de un cerebro con solo mirarlo,
02:08
at leastmenos with the nakeddesnudo eyeojo.
36
116134
1412
al menos a simple vista.
Los primeros anatomistas
que exploraron cerebros dieron
02:09
The earlytemprano anatomistsanatomistas who lookedmirado at brainssesos
37
117983
2416
a las estructuras superficiales de esta
cosa todo tipo de nombres de fantasía,
02:12
gavedio the superficialsuperficial structuresestructuras
of this thing all kindsclases of fancifulimaginario namesnombres,
38
120423
3807
como hipocampo,
que significa "pequeño camarón".
02:16
like hippocampushipocampo, meaningsentido "little shrimpcamarón."
39
124254
2433
02:18
But of coursecurso that sortordenar of thing
doesn't tell us very much
40
126711
2764
Pero, por supuesto,
eso no nos dice mucho
02:21
about what's actuallyactualmente going on insidedentro.
41
129499
2318
de lo que realmente
sucede en el interior.
02:24
The first personpersona who, I think, really
developeddesarrollado some kindtipo of insightvisión
42
132780
3613
La primera persona que, creo,
desarrolló una visión
02:28
into what was going on in the braincerebro
43
136417
1930
de lo que ocurría en el cerebro
02:30
was the great SpanishEspañol neuroanatomistneuroanatomista,
SantiagoSantiago RamRAMón y CajalCajal,
44
138371
3920
fue el gran neuroanatomista español,
Santiago Ramón y Cajal,
02:34
in the 19thth centurysiglo,
45
142315
1544
en el siglo XIX,
02:35
who used microscopymicroscopía and specialespecial stainsmanchas
46
143883
3755
que usó la microscopía
y tinciones especiales
02:39
that could selectivelyselectivamente fillllenar in
or renderhacer in very highalto contrastcontraste
47
147662
4170
para poder marcar selectivamente
en un contraste muy alto
las células individuales en el cerebro,
02:43
the individualindividual cellsCélulas in the braincerebro,
48
151856
2008
02:45
in orderorden to startcomienzo to understandentender
theirsu morphologiesmorfologías.
49
153888
3154
para empezar a entender sus morfologías.
02:49
And these are the kindsclases of drawingsdibujos
that he madehecho of neuronsneuronas
50
157972
2891
Y estos son los tipos de dibujos
que hizo de las neuronas
en el siglo XIX.
02:52
in the 19thth centurysiglo.
51
160887
1209
02:54
This is from a birdpájaro braincerebro.
52
162120
1884
Esto es de un cerebro de un pájaro.
02:56
And you see this incredibleincreíble varietyvariedad
of differentdiferente sortstipo of cellsCélulas,
53
164028
3057
Y ya ven esta increíble variedad
de diferentes tipos de células,
02:59
even the cellularcelular theoryteoría itselfsí mismo
was quitebastante newnuevo at this pointpunto.
54
167109
3435
incluso la propia teoría celular
era bastante nueva en este momento.
Y estas estructuras,
03:02
And these structuresestructuras,
55
170568
1278
03:03
these cellsCélulas that have these arborizationsarborizaciones,
56
171870
2259
estas células que tienen
estas arborizaciones,
03:06
these branchesramas that can go
very, very long distancesdistancias --
57
174153
2608
estas ramas que pueden alcanzar
muy largas distancias,
esto era muy novedoso en esa época.
03:08
this was very novelnovela at the time.
58
176785
1616
03:10
They're reminiscentrecordativo, of coursecurso, of wiresalambres.
59
178779
2903
Nos recuerdan, por supuesto,
a los cables.
Eso podría haber sido obvio
para algunos en el siglo XIX;
03:13
That mightpodría have been obviousobvio
to some people in the 19thth centurysiglo;
60
181706
3457
03:17
the revolutionsrevoluciones of wiringalambrado and electricityelectricidad
were just gettingconsiguiendo underwayen marcha.
61
185187
4314
las revoluciones del cableado y de
la electricidad se estaban iniciando.
03:21
But in manymuchos waysformas,
62
189964
1178
Pero en muchos sentidos,
03:23
these microanatomicalmicroanatómico drawingsdibujos
of RamRAMón y Cajal'sCajal's, like this one,
63
191166
3313
los dibujos de microanatomía
de Ramón y Cajal, como éste,
03:26
they're still in some waysformas unsurpassedinsuperado.
64
194503
2332
todavía son,
en cierto modo, insuperables.
Un siglo más tarde todavía
03:28
We're still more than a centurysiglo laterluego,
65
196859
1854
03:30
tryingmolesto to finishterminar the jobtrabajo
that RamRAMón y CajalCajal startedempezado.
66
198737
2825
tratamos de terminar
el trabajo que empezó Ramón y Cajal.
Estos son los datos brutos
de nuestros colaboradores
03:33
These are rawcrudo datadatos from our collaboratorscolaboradores
67
201586
3134
del Instituto Max Planck
de Neurociencia.
03:36
at the MaxMax PlanckPlanck InstituteInstituto
of NeuroscienceNeurociencia.
68
204744
2881
Nuestros colaboradores
03:39
And what our collaboratorscolaboradores have donehecho
69
207649
1790
03:41
is to imageimagen little piecespiezas of braincerebro tissuetejido.
70
209463
5001
han tomado imágenes de
trozos de tejido cerebral.
03:46
The entiretodo samplemuestra here
is about one cubiccúbico millimetermilímetro in sizetamaño,
71
214488
3326
La muestra completa aquí
es de 1 mm cúbico de tamaño,
y les estoy mostrando
un trozo muy pequeño.
03:49
and I'm showingdemostración you a very,
very smallpequeña piecepieza of it here.
72
217838
2621
Esa barra de la izquierda es
de aproximadamente una micra.
03:52
That barbar on the left is about one micronmicrón.
73
220483
2346
03:54
The structuresestructuras you see are mitochondriamitocondria
74
222853
2409
Las estructuras visibles
son las mitocondrias
03:57
that are the sizetamaño of bacteriabacteria.
75
225286
2044
del tamaño de las bacterias.
03:59
And these are consecutiveconsecutivo slicesrodajas
76
227354
1551
Y estos son cortes consecutivos
04:00
throughmediante this very, very
tinyminúsculo blockbloquear of tissuetejido.
77
228929
3148
de este diminuto bloque de tejido.
04:04
Just for comparison'scomparación sakemotivo,
78
232101
2403
solo a efectos de comparación,
04:06
the diameterdiámetro of an averagepromedio strandhebra
of haircabello is about 100 micronsmicrones.
79
234528
3792
el diámetro de una hebra promedio
de pelo es de unas 100 micras.
Así que vemos algo mucho,
mucho más pequeño
04:10
So we're looking at something
much, much smallermenor
80
238344
2274
que una sola hebra de cabello.
04:12
than a singlesoltero strandhebra of haircabello.
81
240642
1398
04:14
And from these kindsclases of serialde serie
electronelectrón microscopymicroscopía slicesrodajas,
82
242064
4031
Y a partir de este tipo de rebanadas
de microscopía electrónica de serie,
04:18
one can startcomienzo to make reconstructionsreconstrucciones
in 3D of neuronsneuronas that look like these.
83
246119
5008
se pueden hacer reconstrucciones en 3D
de las neuronas con este aspecto.
Son casi del mismo estilo
que las de Ramón y Cajal.
04:23
So these are sortordenar of in the samemismo
styleestilo as RamRAMón y CajalCajal.
84
251151
3157
Solo se iluminaron unas pocas neuronas,
04:26
Only a fewpocos neuronsneuronas litiluminado up,
85
254332
1492
04:27
because otherwisede otra manera we wouldn'tno lo haría
be ablepoder to see anything here.
86
255848
2781
porque, de lo contrario,
no se podría ver nada aquí.
Estaría tan lleno,
04:30
It would be so crowdedlleno de gente,
87
258653
1312
tan pleno de estructuras,
04:31
so fullcompleto of structureestructura,
88
259989
1330
04:33
of wiringalambrado all connectingconectando
one neuronneurona to anotherotro.
89
261343
2724
de cableado de todas las neuronas
conectadas una a otra.
Así Ramón y Cajal se adelantó
un poco a su tiempo,
04:37
So RamRAMón y CajalCajal was a little bitpoco
aheadadelante of his time,
90
265293
2804
y al progreso
en la comprensión del cerebro
04:40
and progressProgreso on understandingcomprensión the braincerebro
91
268121
2555
avanzando lentamente
a lo largo de las siguientes décadas.
04:42
proceededprocedido slowlydespacio
over the nextsiguiente fewpocos decadesdécadas.
92
270700
2271
Pero sabíamos que las neuronas
usan electricidad
04:45
But we knewsabía that neuronsneuronas used electricityelectricidad,
93
273455
2853
y por la Segunda Guerra Mundial,
la tecnología avanzó lo suficiente
04:48
and by WorldMundo WarGuerra IIII, our technologytecnología
was advancedavanzado enoughsuficiente
94
276332
2936
04:51
to startcomienzo doing realreal electricaleléctrico
experimentsexperimentos on livevivir neuronsneuronas
95
279292
2806
como para empezar a hacer experimentos
eléctricos reales con neuronas vivas
04:54
to better understandentender how they workedtrabajó.
96
282122
2106
para comprender mejor cómo funcionaban.
04:56
This was the very samemismo time
when computersordenadores were beingsiendo inventedinventado,
97
284631
4356
En ese mismo momento
se desarrollaban las computadoras
05:01
very much basedbasado on the ideaidea
of modelingmodelado the braincerebro --
98
289011
3100
con la idea de modelar el cerebro,
05:04
of "intelligentinteligente machinerymaquinaria,"
as AlanAlan TuringTuring calledllamado it,
99
292135
3085
de "máquinas inteligentes",
como decía Alan Turing,
05:07
one of the fatherspadres of computercomputadora scienceciencia.
100
295244
1991
uno de los padres de la informática.
05:09
WarrenMadriguera McCullochMcCulloch and WalterWalter PittsPitts
lookedmirado at RamRAMón y Cajal'sCajal's drawingdibujo
101
297923
4632
Warren McCulloch y Walter Pitts
miraron el dibujo de Ramón y Cajal
05:14
of visualvisual cortexcorteza,
102
302579
1317
de la corteza visual,
05:15
whichcual I'm showingdemostración here.
103
303920
1562
que muestro aquí.
05:17
This is the cortexcorteza that processesprocesos
imageryimágenes that comesproviene from the eyeojo.
104
305506
4442
Esta es la corteza que procesa
las imágenes que provienen del ojo.
Y para ellos, esto parecía
un diagrama de circuito.
05:22
And for them, this lookedmirado
like a circuitcircuito diagramdiagrama.
105
310424
3508
Y hay gran cantidad de detalles en el
diagrama de circuito de McCulloch y Pitts
05:26
So there are a lot of detailsdetalles
in McCullochMcCulloch and Pitts'sPitts circuitcircuito diagramdiagrama
106
314353
3835
05:30
that are not quitebastante right.
107
318212
1352
que no están del todo bien.
Pero esta idea básica de que
05:31
But this basicBASIC ideaidea
108
319588
1235
05:32
that visualvisual cortexcorteza workstrabajos like a seriesserie
of computationalcomputacional elementselementos
109
320847
3992
la corteza visual funciona como
una serie de elementos computacionales
que pasan una información de uno
al siguiente en cascada,
05:36
that passpasar informationinformación
one to the nextsiguiente in a cascadecascada,
110
324863
2746
05:39
is essentiallyesencialmente correctcorrecto.
111
327633
1602
es esencialmente correcta.
05:41
Let's talk for a momentmomento
112
329259
2350
Hablemos por un momento
05:43
about what a modelmodelo for processingtratamiento
visualvisual informationinformación would need to do.
113
331633
4032
de lo que tendría que hacer un modelo
para procesar la información visual.
05:48
The basicBASIC tasktarea of perceptionpercepción
114
336228
2741
La tarea básica de la percepción
05:50
is to take an imageimagen like this one and say,
115
338993
4194
es tomar una imagen como esta y decir:
05:55
"That's a birdpájaro,"
116
343211
1176
"Eso es un pájaro"
que es algo muy simple
de ver con nuestro cerebro.
05:56
whichcual is a very simplesencillo thing
for us to do with our brainssesos.
117
344411
2874
Pero todos Uds. deben entender
que para una computadora
05:59
But you should all understandentender
that for a computercomputadora,
118
347309
3421
06:02
this was prettybonita much impossibleimposible
just a fewpocos yearsaños agohace.
119
350754
3087
esto era prácticamente imposible
hace pocos años.
Con el paradigma
de la computación clásica
06:05
The classicalclásico computinginformática paradigmparadigma
120
353865
1916
06:07
is not one in whichcual
this tasktarea is easyfácil to do.
121
355805
2507
esta tarea no es fácil de hacer.
06:11
So what's going on betweenEntre the pixelspíxeles,
122
359366
2552
Entonces lo que pasa
entre los píxeles,
06:13
betweenEntre the imageimagen of the birdpájaro
and the wordpalabra "birdpájaro,"
123
361942
4028
entre la imagen del ave
y la palabra "pájaro"
es esencialmente un conjunto
de neuronas conectadas entre sí
06:17
is essentiallyesencialmente a setconjunto of neuronsneuronas
connectedconectado to eachcada other
124
365994
2814
en una red neuronal,
06:20
in a neuralneural networkred,
125
368832
1155
06:22
as I'm diagrammingdiagramación here.
126
370011
1223
como la que diagramo aquí.
06:23
This neuralneural networkred could be biologicalbiológico,
insidedentro our visualvisual corticescortezas,
127
371258
3272
Esta red neuronal podría ser biológica,
en nuestras cortezas visuales,
06:26
or, nowadayshoy en día, we startcomienzo
to have the capabilitycapacidad
128
374554
2162
o, en la actualidad, podemos
modelar este tipo de redes neuronales
en la computadora.
06:28
to modelmodelo suchtal neuralneural networksredes
on the computercomputadora.
129
376740
2454
06:31
And I'll showespectáculo you what
that actuallyactualmente looksmiradas like.
130
379834
2353
Y mostraré qué aspecto tienen.
06:34
So the pixelspíxeles you can think
about as a first layercapa of neuronsneuronas,
131
382211
3416
Así que los píxeles se puede pensar
como una primera capa de neuronas,
06:37
and that's, in facthecho,
how it workstrabajos in the eyeojo --
132
385651
2239
y así es, de hecho,
como funciona el ojo,
06:39
that's the neuronsneuronas in the retinaretina.
133
387914
1663
eso son las neuronas de la retina.
06:41
And those feedalimentar forwardadelante
134
389601
1500
Y después avanzan
06:43
into one layercapa after anotherotro layercapa,
after anotherotro layercapa of neuronsneuronas,
135
391125
3403
de una capa a la otra,
y luego a otra capa de neuronas,
06:46
all connectedconectado by synapsessinapsis
of differentdiferente weightspesas.
136
394552
3033
todas conectadas
por sinapsis de diferentes pesos.
El comportamiento de esta red
06:49
The behaviorcomportamiento of this networkred
137
397609
1335
06:50
is characterizedcaracterizada by the strengthsfortalezas
of all of those synapsessinapsis.
138
398968
3284
se caracteriza por las fortalezas
de todas esas sinapsis.
06:54
Those characterizecaracterizar the computationalcomputacional
propertiespropiedades of this networkred.
139
402276
3288
Estas caracterizan las propiedades
computacionales de esta red.
Y al final
06:57
And at the endfin of the day,
140
405588
1470
06:59
you have a neuronneurona
or a smallpequeña groupgrupo of neuronsneuronas
141
407082
2447
una neurona o un pequeño grupo de neuronas
07:01
that lightligero up, sayingdiciendo, "birdpájaro."
142
409553
1647
da la luz, diciendo, "pájaro".
07:03
Now I'm going to representrepresentar
those threeTres things --
143
411824
3132
Ahora voy a representar esas tres cosas:
07:06
the inputentrada pixelspíxeles and the synapsessinapsis
in the neuralneural networkred,
144
414980
4696
los píxeles de entrada,
las sinapsis en la red neuronal,
y el pájaro, la salida,
07:11
and birdpájaro, the outputsalida --
145
419700
1585
con tres variables: X, W e Y.
07:13
by threeTres variablesvariables: x, w and y.
146
421309
3057
07:16
There are maybe a millionmillón or so x'sx's --
147
424853
1811
Hay tal vez un millón o más de X,
un millón de píxeles en la imagen.
07:18
a millionmillón pixelspíxeles in that imageimagen.
148
426688
1953
Hay miles de millones o billones de W,
07:20
There are billionsmiles de millones or trillionstrillones of w'sw's,
149
428665
2446
que representan los pesos de todas
estas sinapsis en la red neuronal.
07:23
whichcual representrepresentar the weightspesas of all
these synapsessinapsis in the neuralneural networkred.
150
431135
3421
Y hay un número muy pequeño de Y,
07:26
And there's a very smallpequeña numbernúmero of y'sy,
151
434580
1875
07:28
of outputssalidas that that networkred has.
152
436479
1858
de salidas que tiene esa red.
07:30
"BirdPájaro" is only fourlas cuatro lettersletras, right?
153
438361
1749
"Pájaro" son solo seis letras, ¿verdad?
07:33
So let's pretendfingir that this
is just a simplesencillo formulafórmula,
154
441088
3426
Así que vamos a suponer
que esto es solo una fórmula simple,
X "x" W = Y.
07:36
x "x" w = y.
155
444538
2163
Pongo la multiplicación entre comillas
07:38
I'm puttingponiendo the timesveces in scaresusto quotescitas
156
446725
2036
07:40
because what's really
going on there, of coursecurso,
157
448785
2280
porque lo que realmente pasa allí,
por supuesto,
07:43
is a very complicatedComplicado seriesserie
of mathematicalmatemático operationsoperaciones.
158
451089
3046
es una serie muy complicada
de operaciones matemáticas.
07:47
That's one equationecuación.
159
455172
1221
Esa es una ecuación.
Hay tres variables.
07:48
There are threeTres variablesvariables.
160
456417
1672
Y todos sabemos que
si uno tiene una ecuación,
07:50
And we all know
that if you have one equationecuación,
161
458113
2726
07:52
you can solveresolver one variablevariable
by knowingconocimiento the other two things.
162
460863
3642
puede resolver una variable
conociendo las otras dos.
07:57
So the problemproblema of inferenceinferencia,
163
465158
3380
Así que el problema de la inferencia,
08:00
that is, figuringfigurando out
that the pictureimagen of a birdpájaro is a birdpájaro,
164
468562
2873
es decir, averiguar que la imagen
de un pájaro es un pájaro,
es este:
08:03
is this one:
165
471459
1274
08:04
it's where y is the unknowndesconocido
and w and x are knownconocido.
166
472757
3459
Y es la desconocida
y W y X las conocidas.
08:08
You know the neuralneural networkred,
you know the pixelspíxeles.
167
476240
2459
Se conoce la red neuronal,
y también los píxeles.
08:10
As you can see, that's actuallyactualmente
a relativelyrelativamente straightforwardsencillo problemproblema.
168
478723
3327
Como se puede ver, en realidad, es
un problema relativamente sencillo.
08:14
You multiplymultiplicar two timesveces threeTres
and you're donehecho.
169
482074
2186
Se multiplica dos veces tres y ya está.
Les voy a mostrar
una red neuronal artificial
08:16
I'll showespectáculo you an artificialartificial neuralneural networkred
170
484862
2123
que hemos construido recientemente,
haciendo exactamente eso.
08:19
that we'venosotros tenemos builtconstruido recentlyrecientemente,
doing exactlyexactamente that.
171
487009
2296
08:21
This is runningcorriendo in realreal time
on a mobilemóvil phoneteléfono,
172
489634
2860
Esto se ejecuta en tiempo real
en un teléfono móvil,
08:24
and that's, of coursecurso,
amazingasombroso in its ownpropio right,
173
492518
3313
y eso es, por supuesto,
sorprendente en sí mismo,
que los teléfonos móviles puedan hacer
08:27
that mobilemóvil phonesteléfonos can do so manymuchos
billionsmiles de millones and trillionstrillones of operationsoperaciones
174
495855
3468
tantos millones y billones
de operaciones por segundo.
08:31
perpor secondsegundo.
175
499347
1248
08:32
What you're looking at is a phoneteléfono
176
500619
1615
Lo que ven es un teléfono
08:34
looking at one after anotherotro
pictureimagen of a birdpájaro,
177
502258
3547
que analiza imágenes
de un pájaro una tras otra.
08:37
and actuallyactualmente not only sayingdiciendo,
"Yes, it's a birdpájaro,"
178
505829
2715
Y, de hecho, no solo dice:
"Sí, es un pájaro"
08:40
but identifyingidentificando the speciesespecies of birdpájaro
with a networkred of this sortordenar.
179
508568
3411
sino que identifica las especies
de pájaros con una red de este tipo.
08:44
So in that pictureimagen,
180
512890
1826
Así que en ese cuadro,
la X y la W son conocidas,
y la Y es la desconocida.
08:46
the x and the w are knownconocido,
and the y is the unknowndesconocido.
181
514740
3802
Estoy pasando por alto
la parte más difícil, por supuesto,
08:50
I'm glossingglosando over the very
difficultdifícil partparte, of coursecurso,
182
518566
2508
08:53
whichcual is how on earthtierra
do we figurefigura out the w,
183
521098
3861
que es cómo demonios
podemos averiguar la W,
cómo puede el cerebro hacerlo.
08:56
the braincerebro that can do suchtal a thing?
184
524983
2187
¿Cómo podríamos llegar a aprender
un modelo de este tipo?
08:59
How would we ever learnaprender suchtal a modelmodelo?
185
527194
1834
09:01
So this processproceso of learningaprendizaje,
of solvingresolviendo for w,
186
529418
3233
Este proceso de aprendizaje
de despejar W,
09:04
if we were doing this
with the simplesencillo equationecuación
187
532675
2647
si lo hacemos con una simple ecuación
09:07
in whichcual we think about these as numbersnúmeros,
188
535346
2000
en la que pensamos en ellos como números,
09:09
we know exactlyexactamente how to do that: 6 = 2 x w,
189
537370
2687
sabemos exactamente
cómo hacer eso: 6 = 2 x W,
09:12
well, we dividedividir by two and we're donehecho.
190
540081
3312
así, se divide por dos y ya está.
09:16
The problemproblema is with this operatoroperador.
191
544001
2220
El problema estriba en este operador.
Por lo tanto, la división,
09:18
So, divisiondivisión --
192
546823
1151
09:19
we'venosotros tenemos used divisiondivisión because
it's the inverseinverso to multiplicationmultiplicación,
193
547998
3121
hemos usado la división
por ser la inversa de la multiplicación,
09:23
but as I've just said,
194
551143
1440
pero, como acabo de decir,
09:24
the multiplicationmultiplicación is a bitpoco of a liementira here.
195
552607
2449
la multiplicación tiene
algo de mentira aquí.
09:27
This is a very, very complicatedComplicado,
very non-linearno lineal operationoperación;
196
555080
3326
Esta es una operación muy complicada,
nada lineal;
09:30
it has no inverseinverso.
197
558430
1704
que no tiene inversa.
09:32
So we have to figurefigura out a way
to solveresolver the equationecuación
198
560158
3150
Así que tenemos que encontrar
una manera de resolver la ecuación
09:35
withoutsin a divisiondivisión operatoroperador.
199
563332
2024
sin un operador de división.
Y la manera de hacerlo
es bastante sencilla.
09:37
And the way to do that
is fairlybastante straightforwardsencillo.
200
565380
2343
09:39
You just say, let's playjugar
a little algebraálgebra tricktruco,
201
567747
2671
Vamos a aplicar
un pequeño truco de álgebra,
09:42
and movemovimiento the sixseis over
to the right-handmano derecha sidelado of the equationecuación.
202
570442
2906
y a mover el 6 hacia
el lado derecho de la ecuación.
09:45
Now, we're still usingutilizando multiplicationmultiplicación.
203
573372
1826
Ahora, todavía usamos la multiplicación.
09:47
And that zerocero -- let's think
about it as an errorerror.
204
575675
3580
Y el cero... pensémoslo como un error.
Es decir, si hemos resuelto la W
de la manera correcta,
09:51
In other wordspalabras, if we'venosotros tenemos solvedresuelto
for w the right way,
205
579279
2515
luego el error será el cero.
09:53
then the errorerror will be zerocero.
206
581818
1656
09:55
And if we haven'tno tiene gottenconseguido it quitebastante right,
207
583498
1938
Y si no lo hacemos del todo bien,
09:57
the errorerror will be greatermayor than zerocero.
208
585460
1749
el error será mayor que cero.
Así que ahora solo podemos hacer
conjeturas para minimizar el error,
09:59
So now we can just take guessesconjeturas
to minimizeminimizar the errorerror,
209
587233
3366
y en eso las computadoras son muy buenas.
10:02
and that's the sortordenar of thing
computersordenadores are very good at.
210
590623
2687
Así que ya hemos hecho
una aproximación inicial:
10:05
So you've takentomado an initialinicial guessadivinar:
211
593334
1593
10:06
what if w = 0?
212
594951
1156
¿Y si W = 0?
10:08
Well, then the errorerror is 6.
213
596131
1240
Entonces el error es 6.
10:09
What if w = 1? The errorerror is 4.
214
597395
1446
¿Qué pasa si W = 1?
El error es 4.
10:10
And then the computercomputadora can
sortordenar of playjugar MarcoMarco PoloPolo,
215
598865
2367
Y luego, la computadora puede correr
una especie de Marco Polo,
10:13
and drivemanejar down the errorerror closecerca to zerocero.
216
601256
2367
y reducir el error cercano a cero.
10:15
As it does that, it's gettingconsiguiendo
successivesucesivo approximationsaproximaciones to w.
217
603647
3374
A medida que lo hace, se logra
aproximaciones sucesivas a W.
10:19
TypicallyTípicamente, it never quitebastante getsse pone there,
but after about a dozendocena stepspasos,
218
607045
3656
Por lo general, nunca llega allí,
pero tras una docena de pasos,
10:22
we're up to w = 2.999,
whichcual is closecerca enoughsuficiente.
219
610725
4624
estamos en W = 2.999,
que es lo suficientemente aproximado.
10:28
And this is the learningaprendizaje processproceso.
220
616302
1814
Y este es el proceso de aprendizaje.
10:30
So rememberrecuerda that what's been going on here
221
618140
2730
Así que recuerden que
10:32
is that we'venosotros tenemos been takingtomando
a lot of knownconocido x'sx's and knownconocido y'sy
222
620894
4378
hemos tomado muchas X e Y conocidas
10:37
and solvingresolviendo for the w in the middlemedio
throughmediante an iterativeiterativo processproceso.
223
625296
3454
para resolver la W por medio
de un proceso iterativo.
10:40
It's exactlyexactamente the samemismo way
that we do our ownpropio learningaprendizaje.
224
628774
3556
De la misma manera como
lo hacemos en nuestro propio aprendizaje.
10:44
We have manymuchos, manymuchos imagesimágenes as babiescriaturas
225
632354
2230
Tenemos muchas, muchas imágenes de bebés
10:46
and we get told, "This is a birdpájaro;
this is not a birdpájaro."
226
634608
2633
y nos dicen: "Esto es un pájaro,
esto no es un pájaro".
10:49
And over time, throughmediante iterationiteración,
227
637714
2098
Y con el tiempo, a través de iteración,
10:51
we solveresolver for w, we solveresolver
for those neuralneural connectionsconexiones.
228
639836
2928
resolvemos W, lo resolvemos
para esas conexiones neuronales.
10:55
So now, we'venosotros tenemos heldretenida
x and w fixedfijo to solveresolver for y;
229
643460
4086
Así que ahora ya tenemos despejada la X,
y la W para resolver Y;
10:59
that's everydaycada día, fastrápido perceptionpercepción.
230
647570
1847
eso todos los días, percepción rápida.
11:01
We figurefigura out how we can solveresolver for w,
231
649441
1763
Entendemos cómo podemos resolver W,
11:03
that's learningaprendizaje, whichcual is a lot harderMás fuerte,
232
651228
1903
esto es aprendizaje,
que es mucho más difícil,
11:05
because we need to do errorerror minimizationminimización,
233
653155
1985
porque tenemos que minimizar errores,
11:07
usingutilizando a lot of trainingformación examplesejemplos.
234
655164
1687
usando mucho ejemplos
para el entrenamiento.
11:08
And about a yearaño agohace,
AlexAlex MordvintsevMordvintsev, on our teamequipo,
235
656875
3187
Y hace un año, Alex Mordvintsev,
de nuestro equipo,
11:12
decideddecidido to experimentexperimentar
with what happenssucede if we try solvingresolviendo for x,
236
660086
3550
decidió experimentar
qué sucede si intentamos resolver X,
11:15
givendado a knownconocido w and a knownconocido y.
237
663660
2037
con una W e Y conocidas.
11:18
In other wordspalabras,
238
666124
1151
En otras palabras,
11:19
you know that it's a birdpájaro,
239
667299
1352
se sabe que es un pájaro,
11:20
and you alreadyya have your neuralneural networkred
that you've trainedentrenado on birdsaves,
240
668675
3303
y se cuenta con una red neuronal
entrenada en aves,
11:24
but what is the pictureimagen of a birdpájaro?
241
672002
2344
pero ¿y la imagen de un pájaro?
11:27
It turnsvueltas out that by usingutilizando exactlyexactamente
the samemismo error-minimizationminimización de errores procedureprocedimiento,
242
675034
5024
Usando el mismo procedimiento
de minimización de errores,
11:32
one can do that with the networkred
trainedentrenado to recognizereconocer birdsaves,
243
680082
3430
uno puede hacer eso con la red entrenada
para reconocer aves,
11:35
and the resultresultado turnsvueltas out to be ...
244
683536
3388
y el resultado es...
11:42
a pictureimagen of birdsaves.
245
690400
1305
una imagen de aves.
11:44
So this is a pictureimagen of birdsaves
generatedgenerado entirelyenteramente by a neuralneural networkred
246
692814
3737
Esta es una imagen de aves generada
en su totalidad por una red neuronal
11:48
that was trainedentrenado to recognizereconocer birdsaves,
247
696575
1826
entrenada para reconocer aves,
11:50
just by solvingresolviendo for x
rathermás bien than solvingresolviendo for y,
248
698425
3538
simplemente resolviendo X,
en lugar de resolver Y,
11:53
and doing that iterativelyiterativamente.
249
701987
1288
haciéndolo de forma iterativa.
11:55
Here'sAquí está anotherotro fundivertido exampleejemplo.
250
703732
1847
He aquí otro ejemplo divertido.
11:57
This was a work madehecho
by MikeMicro TykaTyka in our groupgrupo,
251
705603
3437
Este fue un trabajo realizado
por Mike Tyka en nuestro grupo,
12:01
whichcual he callsllamadas "AnimalAnimal ParadeDesfile."
252
709064
2308
llamado "animal del desfile".
12:03
It remindsrecuerda me a little bitpoco
of WilliamGuillermo Kentridge'sKentridge's artworksilustraciones,
253
711396
2876
Me recuerda algo a las obras
de arte de William Kentridge,
12:06
in whichcual he makeshace sketchesbocetos, rubsfrota them out,
254
714296
2489
donde él hace bocetos, los borra,
12:08
makeshace sketchesbocetos, rubsfrota them out,
255
716809
1460
hace bocetos, los borra
12:10
and createscrea a moviepelícula this way.
256
718293
1398
y crea una película de esta manera.
12:11
In this casecaso,
257
719715
1151
En este caso, Mike
12:12
what MikeMicro is doing is varyingvariar y
over the spaceespacio of differentdiferente animalsanimales,
258
720890
3277
varía Y sobre el espacio
de diferentes animales,
12:16
in a networkred designeddiseñado
to recognizereconocer and distinguishdistinguir
259
724191
2382
en una red diseñada
para reconocer y distinguir
12:18
differentdiferente animalsanimales from eachcada other.
260
726597
1810
animales diferentes unos de otros.
12:20
And you get this strangeextraño, Escher-likeEscher-como
morphmorfo from one animalanimal to anotherotro.
261
728431
3751
Y se obtiene esta extraña metamorfosis
de un animal a la Escher.
12:26
Here he and AlexAlex togetherjuntos
have triedintentó reducingreduciendo
262
734221
4614
Aquí él y Alex han intentado reducir
12:30
the y'sy to a spaceespacio of only two dimensionsdimensiones,
263
738859
2759
las Y a un espacio
de solo dos dimensiones,
12:33
therebyde este modo makingfabricación a mapmapa
out of the spaceespacio of all things
264
741642
3438
logrando un mapa
fuera del espacio de todas las cosas
12:37
recognizedReconocido by this networkred.
265
745104
1719
reconocido por esta red.
12:38
Doing this kindtipo of synthesissíntesis
266
746847
2023
Realizar este tipo de síntesis
12:40
or generationGeneracion of imageryimágenes
over that entiretodo surfacesuperficie,
267
748894
2382
o la generación de las imágenes
sobre toda la superficie,
12:43
varyingvariar y over the surfacesuperficie,
you make a kindtipo of mapmapa --
268
751300
2846
variando Y sobre la superficie,
se hace una especie de mapa,
12:46
a visualvisual mapmapa of all the things
the networkred knowssabe how to recognizereconocer.
269
754170
3141
un mapa visual de todas las cosas
que la red sabe reconocer.
12:49
The animalsanimales are all here;
"armadilloarmadillo" is right in that spotlugar.
270
757335
2865
Los animales están todos aquí;
el armadillo está justo aquí.
12:52
You can do this with other kindsclases
of networksredes as well.
271
760919
2479
Se puede hacer esto
con otros tipos de redes.
12:55
This is a networkred designeddiseñado
to recognizereconocer facescaras,
272
763422
2874
Esta es una red diseñada
para reconocer caras,
12:58
to distinguishdistinguir one facecara from anotherotro.
273
766320
2000
para distinguir una cara de otra.
13:00
And here, we're puttingponiendo
in a y that saysdice, "me,"
274
768344
3249
Y aquí ponemos en Y una que dice "yo",
13:03
my ownpropio facecara parametersparámetros.
275
771617
1575
mis propios parámetros cara.
13:05
And when this thing solvesresuelve for x,
276
773216
1706
Y cuando esto resuelve X,
13:06
it generatesgenera this rathermás bien crazyloca,
277
774946
2618
genera esta imagen de mí,
13:09
kindtipo of cubistcubista, surrealsurrealista,
psychedelicpsicodélico pictureimagen of me
278
777588
4428
alocada, tipo cubista, psicodélica,
como un cuadro surrealista,
13:14
from multiplemúltiple pointspuntos of viewver at onceuna vez.
279
782040
1806
desde múltiples puntos de vista a la vez.
13:15
The reasonrazón it looksmiradas like
multiplemúltiple pointspuntos of viewver at onceuna vez
280
783870
2734
Aparecen múltiples puntos
de vista a la vez
13:18
is because that networkred is designeddiseñado
to get rideliminar of the ambiguityambigüedad
281
786628
3687
porque la red está diseñada
para descartar la ambigüedad
13:22
of a facecara beingsiendo in one posepose
or anotherotro posepose,
282
790339
2476
de una cara en una postura u otra,
13:24
beingsiendo lookedmirado at with one kindtipo of lightingiluminación,
anotherotro kindtipo of lightingiluminación.
283
792839
3376
con un tipo de luz, u otro.
13:28
So when you do
this sortordenar of reconstructionreconstrucción,
284
796239
2085
Al hacer este tipo de reconstrucción,
13:30
if you don't use some sortordenar of guideguía imageimagen
285
798348
2304
si no se usa alguna imagen de guía
13:32
or guideguía statisticsestadística,
286
800676
1211
o estadísticas de guía,
13:33
then you'lltu vas a get a sortordenar of confusionConfusión
of differentdiferente pointspuntos of viewver,
287
801911
3765
entonces se obtiene una confusión
de diferentes puntos de vista,
13:37
because it's ambiguousambiguo.
288
805700
1368
porque es ambigua.
13:39
This is what happenssucede if AlexAlex usesusos
his ownpropio facecara as a guideguía imageimagen
289
807786
4223
Esto es lo que sucede si Alex usa
su propia cara imagen como guía
13:44
duringdurante that optimizationmejoramiento processproceso
to reconstructreconstruir my ownpropio facecara.
290
812033
3321
durante ese proceso de optimización
para reconstruir mi propia cara.
13:48
So you can see it's not perfectPerfecto.
291
816284
2328
Así se puede ver que no es perfecto.
13:50
There's still quitebastante a lot of work to do
292
818636
1874
Todavía hay mucho trabajo por hacer
13:52
on how we optimizeoptimizar
that optimizationmejoramiento processproceso.
293
820534
2453
sobre cómo mejorar
el proceso de optimización.
13:55
But you startcomienzo to get something
more like a coherentcoherente facecara,
294
823011
2827
Pero ya se empieza a ver algo
más parecido a una cara coherente,
13:57
renderedprestado usingutilizando my ownpropio facecara as a guideguía.
295
825862
2014
usando mi propia cara como guía.
14:00
You don't have to startcomienzo
with a blankblanco canvaslona
296
828892
2501
No tiene que comenzar
con un lienzo en blanco
14:03
or with whiteblanco noiseruido.
297
831417
1156
o con ruido blanco.
14:04
When you're solvingresolviendo for x,
298
832597
1304
Cuando se está resolviendo X,
14:05
you can beginempezar with an x,
that is itselfsí mismo alreadyya some other imageimagen.
299
833925
3889
se puede comenzar con una X,
que en sí es ya una imagen.
14:09
That's what this little demonstrationdemostración is.
300
837838
2556
En eso consiste
esta pequeña demostración.
14:12
This is a networkred
that is designeddiseñado to categorizeclasificar por categorías
301
840418
4122
Esta es una red diseñada para categorizar
14:16
all sortstipo of differentdiferente objectsobjetos --
man-madeartificial structuresestructuras, animalsanimales ...
302
844564
3119
todo objeto, estructuras
hechas por humanos, animales...
14:19
Here we're startingcomenzando
with just a pictureimagen of cloudsnubes,
303
847707
2593
Aquí empezamos
con una imagen de las nubes,
14:22
and as we optimizeoptimizar,
304
850324
1671
y la optimizamos,
14:24
basicallybásicamente, this networkred is figuringfigurando out
what it seesve in the cloudsnubes.
305
852019
4486
básicamente, esta red averigua
qué se ve en las nubes.
14:28
And the more time
you spendgastar looking at this,
306
856931
2320
Y cuanto más tiempo uno pasa mirando,
14:31
the more things you alsoademás
will see in the cloudsnubes.
307
859275
2753
más cosas también se verán
en las nubes.
14:35
You could alsoademás use the facecara networkred
to hallucinatealucinar into this,
308
863004
3375
También es posible usar la red
para alucinar,
14:38
and you get some prettybonita crazyloca stuffcosas.
309
866403
1812
obteniendo cosas bastante locas.
14:40
(LaughterRisa)
310
868239
1150
(Risas)
14:42
Or, MikeMicro has donehecho some other experimentsexperimentos
311
870401
2744
O, Mike ha hecho otros experimentos
14:45
in whichcual he takes that cloudnube imageimagen,
312
873169
3905
donde se detiene la imagen de la nube,
14:49
hallucinatesalucina, zoomszooms, hallucinatesalucina,
zoomszooms hallucinatesalucina, zoomszooms.
313
877098
3507
la alucina, la amplía,
la alucina, la amplía...
14:52
And in this way,
314
880629
1151
Y de esta manera,
14:53
you can get a sortordenar of fuguefuga stateestado
of the networkred, I supposesuponer,
315
881804
3675
se obtiene una especie
de estado de fuga de la red, supongo,
14:57
or a sortordenar of freegratis associationasociación,
316
885503
3680
o una especie de asociación libre,
15:01
in whichcual the networkred
is eatingcomiendo its ownpropio tailcola.
317
889207
2227
en el que la red se come su propia cola.
15:03
So everycada imageimagen is now the basisbase for,
318
891458
3421
Así que cada imagen es ahora la base para
15:06
"What do I think I see nextsiguiente?
319
894903
1421
"¿Qué pienso que veré ahora?
15:08
What do I think I see nextsiguiente?
What do I think I see nextsiguiente?"
320
896348
2803
¿Qué pienso que veré ahora?
¿Qué pienso que veré ahora?"
15:11
I showedmostró this for the first time in publicpúblico
321
899487
2936
Mostré esto por primera vez en público
15:14
to a groupgrupo at a lectureconferencia in SeattleSeattle
calledllamado "HigherMayor EducationEducación" --
322
902447
5437
a un grupo en una conferencia en
Seattle llamada "Educación Superior",
15:19
this was right after
marijuanamarijuana was legalizedlegalizado.
323
907908
2437
esto fue justo después de que
la marihuana fuera legalizada.
15:22
(LaughterRisa)
324
910369
2415
(Risas)
15:26
So I'd like to finishterminar up quicklycon rapidez
325
914627
2104
Así que me gustaría
terminar rápidamente
15:28
by just notingobservando that this technologytecnología
is not constrainedconstreñido.
326
916755
4255
con solo señalar
que esta tecnología no está limitada.
15:33
I've shownmostrado you purelypuramente visualvisual examplesejemplos
because they're really fundivertido to look at.
327
921034
3665
He mostrado ejemplos puramente visuales
porque son muy divertidos.
15:36
It's not a purelypuramente visualvisual technologytecnología.
328
924723
2451
Pero no es una tecnología
puramente visual.
15:39
Our artistartista collaboratorcolaborador, RossRoss GoodwinGoodwin,
329
927198
1993
Nuestro artista colaborador,
Ross Goodwin,
15:41
has donehecho experimentsexperimentos involvinginvolucrando
a cameracámara that takes a pictureimagen,
330
929215
3671
tiene experimentos que implican
a una cámara tomando una foto,
15:44
and then a computercomputadora in his backpackmochila
writesescribe a poempoema usingutilizando neuralneural networksredes,
331
932910
4234
y luego una computadora en su mochila,
escribe un poema usando redes neuronales,
15:49
basedbasado on the contentscontenido of the imageimagen.
332
937168
1944
basado en el contenido de la imagen.
15:51
And that poetrypoesía neuralneural networkred
has been trainedentrenado
333
939136
2947
Y que la red neuronal de poesía
ha sido entrenada
15:54
on a largegrande corpuscuerpo of 20th-centurysiglo x poetrypoesía.
334
942107
2234
en un gran corpus de poesía del siglo XX.
15:56
And the poetrypoesía is, you know,
335
944365
1499
Y la poesía es, ya saben,
15:57
I think, kindtipo of not badmalo, actuallyactualmente.
336
945888
1914
creo que no está tan mal, en realidad.
15:59
(LaughterRisa)
337
947826
1384
(Risas)
16:01
In closingclausura,
338
949234
1159
Para concluir,
16:02
I think that perpor MichelangeloMichelangelo,
339
950417
2132
creo que Miguel Ángel
16:04
I think he was right;
340
952573
1234
tenía razón;
16:05
perceptionpercepción and creativitycreatividad
are very intimatelyíntimamente connectedconectado.
341
953831
3436
la percepción y la creatividad
están conectadas muy íntimamente.
16:09
What we'venosotros tenemos just seenvisto are neuralneural networksredes
342
957611
2634
Acabamos de ver redes neuronales
16:12
that are entirelyenteramente trainedentrenado to discriminatediscriminar,
343
960269
2303
totalmente capacitadas para discriminar,
16:14
or to recognizereconocer differentdiferente
things in the worldmundo,
344
962596
2242
o para reconocer
cosas diferentes en el mundo,
16:16
ablepoder to be runcorrer in reversemarcha atrás, to generategenerar.
345
964862
3161
que pueden ejecutarse a la inversa,
para generar nuevas cosas.
16:20
One of the things that suggestssugiere to me
346
968047
1783
Algo que me sugiere esto
16:21
is not only that
MichelangeloMichelangelo really did see
347
969854
2398
no es solo que Miguel Ángel
realmente vio
16:24
the sculptureescultura in the blocksbloques of stonepiedra,
348
972276
2452
la escultura en los bloques de piedra,
16:26
but that any creaturecriatura,
any beingsiendo, any alienextraterrestre
349
974752
3638
sino que cualquier criatura,
cualquier ser, cualquier alienígena
16:30
that is ablepoder to do
perceptualperceptivo actshechos of that sortordenar
350
978414
3657
que es capaz de percibir
actos de ese tipo
16:34
is alsoademás ablepoder to createcrear
351
982095
1375
también es capaz de crear
16:35
because it's exactlyexactamente the samemismo
machinerymaquinaria that's used in bothambos casescasos.
352
983494
3224
porque en ambos casos
se usa la misma maquinaria.
16:38
Alsotambién, I think that perceptionpercepción
and creativitycreatividad are by no meansmedio
353
986742
4532
Además, creo que la percepción
y la creatividad no son absolutamente
16:43
uniquelysingularmente humanhumano.
354
991298
1210
únicamente humanas.
16:44
We startcomienzo to have computercomputadora modelsmodelos
that can do exactlyexactamente these sortstipo of things.
355
992532
3708
Ya tenemos modelos computacionales
que pueden hacer exactamente estas cosas.
16:48
And that oughtdebería to be unsurprisingno sorprendente;
the braincerebro is computationalcomputacional.
356
996264
3328
Y que no debería ser sorprendente;
el cerebro es computacional.
16:51
And finallyfinalmente,
357
999616
1657
Y, finalmente,
16:53
computinginformática beganempezó as an exerciseejercicio
in designingdiseño intelligentinteligente machinerymaquinaria.
358
1001297
4668
la computación empezó como un ejercicio
de diseño de máquinas inteligentes.
16:57
It was very much modeledmodelado after the ideaidea
359
1005989
2462
Fue modelada siguiendo la idea
17:00
of how could we make machinesmáquinas intelligentinteligente.
360
1008475
3013
de cómo podríamos hacer
máquinas inteligentes.
17:03
And we finallyfinalmente are startingcomenzando to fulfillcumplir now
361
1011512
2162
Y, finalmente, se están
empezando a cumplir
17:05
some of the promisespromesas
of those earlytemprano pioneerspioneros,
362
1013698
2406
algunas de las promesas
de aquellos pioneros,
17:08
of TuringTuring and vonvon NeumannNeumann
363
1016128
1713
como Turing, von Neumann
17:09
and McCullochMcCulloch and PittsPitts.
364
1017865
2265
McCulloch y Pitts.
17:12
And I think that computinginformática
is not just about accountingcontabilidad
365
1020154
4098
Y creo que la informática
no es solo contabilidad
17:16
or playingjugando CandyCaramelo CrushAplastar or something.
366
1024276
2147
o jugar al Candy Crush y esas cosas.
Desde el principio, se diseñó
siguiendo el modelo de nuestra mente.
17:18
From the beginningcomenzando,
we modeledmodelado them after our mindsmentes.
367
1026447
2578
17:21
And they give us bothambos the abilitycapacidad
to understandentender our ownpropio mindsmentes better
368
1029049
3269
Y eso nos da la capacidad de comprender
mejor nuestra propia mente
17:24
and to extendampliar them.
369
1032342
1529
y de ampliarla.
17:26
Thank you very much.
370
1034627
1167
Muchas gracias.
17:27
(ApplauseAplausos)
371
1035818
5939
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com