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Buenas tardes y, por aquello de ser puntuales y poder respetar. Todos los que se habrán enganchado a la red y al estrés y mi grupo vamos a comenzar. Aquí como en el río, en una parte del cuadrilátero el ponente del bienestar. Bueno, en principio debo pedir disculpas a las personas que el pasado 12 de febrero acudieron aquí y no habían recibido la información del cambio de fecha, había en varias personas, 12 o 15 personas y bueno, pedirle las disculpas oportuno. En segundo lugar, esta es la última conferencia del ciclo de conferencias, mesas redondas. No terminamos el programa, no quedan los itinerarios para aquellos que tengan ganas de andar por el monte, itinerarios adaptados a la edad, fácil de hacer. Se han aplazado 2 también presentaremos al nuevo presidente de hacer en que desde que terminé este fue asumirá las responsabilidades propias de estar entre don José Luis, lo peligro y bien, pues una vez hecha la presentación, hoy contamos con Salvador. La tele y yo vemos la presentación del acto. Una de las cosas buenas que tienen las jornadas es que durante el invierno murciano convocan en la Merced y tenemos la experiencia cada año, este es el undécimo de sentir la importancia de juntarnos, de reunir en torno al conocimiento. Los afectos lo mejor que podemos darnos la jornada nos vinculan, nos invitan a sentarnos y a escuchar. Crean comunidad, construyen reciprocidad y agradecimiento paleontológico, Ignacio Martínez Mendizábal afirma que el amor es 1 de los motores de la supervivencia humana. El tambor puede hacer que nadie se quede atrás porque formamos parte de una especie que es capaz de reconocer a los diferentes como iguales una de las claves de nuestro éxito evolutivo como especie que formamos grupos, muy cohesionados, siendo capaces de cooperar estrechamente las urnas con los otros, a la vez que el cerebro se va haciendo más grande, a la vez que las sociedades se van haciendo más complejas a medida que la tecnología se va haciendo más complicada. El amor se va haciendo cada vez más potente. Todo ha evolucionado. Junto está bien pensar bien de nosotros mismos casi siempre pensamos mal en los malos, que son los que somos. Lo peor del plan y sí pero también podemos ser lo mejor. Hoy tenemos el honor de estar con Salvador Martínez, catedrático de Anatomía y Embriología humanas de la Universidad Miguel Hernández de Elche . 53 00:03:34,525 --> 00:03:34,975 Ha sido prestigioso. Director del Instituto de Neurociencias de Alicante, perteneciente al Cesic y profesor del programa de doctorado del Instituto de París, estudió y se doctoró en Medicina en la Universidad de Murcia. En la actualidad están llevando a cabo un ensayo clínico, pionero en el mundo para frenar la; es la esclerosis lateral amiotrófica y otras enfermedades como el TEA y la red académico de número de la Real Academia de Medicina y Ciencias afines de la Comunidad Valenciana. Actualmente es 1 de los neurocientíficos más importante en la investigación sobre el cerebro. Por supuesto, su currículum es mucho más amplio. Salvador en estado puro es buen concepto los días por el hecho de conocer la complejidad del cerebro tengo un momento muy feliz. El momento, aunque me miro al espejo y me reconozco es un milagro diario, mirarnos al espejo y reconocernos que nos vertemos y sigamos siendo los mismos que cuando nos dormimos. Agosto 2016. Me gustaría vivir en un lugar en el que el saber sea un valor. Tú no eres lo que eres porque sí porque lo merece todo, porque es el guapo sino porque hay una sociedad que te da oportunidades en lo que quiero al 50 por 100 estoy satisfecho lo que necesiten no tengo es tiempo para descubrir. Me más, a mí mismo me gusta ser positivista en la conferencia que traigo sobre la evolución del cerebro o hábil y somos bien expresó que podríamos hacerlo; esperanza, es que haremos cosas positivas. Tengo poca fe en la sociedad, en España todos son debates sin sentido, que no construyen nada positivo. Lo que escuchamos en la televisión son adheridos que lo impregnan. Tengo claro que el error es el motor de la creatividad, no hay que tener miedo al fracaso, ese miedo acaba amputando toda nuestra creatividad y nuestros impulsos profesionalmente. Estoy bien, personalmente improviso demasiado, y creo que es bueno. Hay que predecir y buscar soluciones. Soy sensible a lo bello y a la bondad. Soy consciente de ello y me siento muy feliz a veces leyéndome humo, ansioso y lloro. Hay tanta sabiduría en los libros, en el arte que me emociona, y me siento minúsculo. Somos una casualidad, cósmica por tanto de ceder a pensar algo que dure para siempre. Da pavor la ignorancia me da mucho miedo, no hay nada peor que un ignorante con iniciativa, la ignorancia lleva a hacer disparates sin plantearse las consecuencias no estoy seguro de lo importante que es de garantizar la igualdad de oportunidades. Yo he podido estudiar gracias a las becas. Nuestro cerebro le va bien, no ver la tele salvo documentales y películas. La emoción es fundamental para él. Me siento feliz caminando por París bañando ame a la tercera al atardecer, en la escala de la mula y durante esas comidas o pipas con amigos, con un buen vino y que no tienen fin y que acaban ilustre. Quinto, ni y grandes planes para cambiar el mundo. Este es para obtener Salvador la otra parte la va a expresar con su conocimiento, su sabiduría y que nos transportará? Pues hágalo muy bien. Qué cosas solo suscribo en lo último la verdad, la que habla de la mula en las comidas, lo demás cuesta y es verdad. La verdad es que la vida es eso, las cosas buenas y las cosas que sirven bueno estoy aquí para hablar este año diré una cosa que aparentemente era muy parecida a la del año pasado, pero va a ser totalmente distinta, porque la pregunta es. Se empieza con un concepto que es que somos, somos a piense. Estamos en una especie que se nos atribuyen una serie de características Cómo vamos a? Piense, hemos tenido, fuese el placer de compartir muchos años ya de estas conferencias y hemos hablado de muchas cosas muy interesantes, siempre, partiendo de la idea de que éramos, somos sapiens, de que sabíamos de lo que hacíamos, de que era algo elegido, de que éramos fruto de toda la filosofía que estaba detrás de nosotros y de la ilustración y y que la inteligencia nos ayudaba. Yo ahora me cuestiono eso desafíen. Sí creo que todos nos estamos cuestionando esta historia de sapiens, lo tendríamos que perder. Nos quedaríamos como hemos y ya veríamos en las próximas 300 o 400 años Por qué Porque lo que hemos ido acumulando en la fluctuación de la sociedad nos cuestiona si ha ido a mejor y, pues bien, preparando esta conferencia he ido ahí; fluctuando; entre ser positivo es negativo, evidentemente, soy una persona positiva, pero, pero cuesta hoy en día ser positivo, y la pregunta que me hago al final o al principio el futuro guau, pues depende de lo que esté leyendo en ese momento y depende de lo que estoy en ese momento, porque el futuro, pero en fin, para eso estamos aquí un rato. Creo que puedo ayudar a mi celebro a entender un poco a entender lo que es 0, homo, sapiens, y lo que estamos viviendo estamos viviendo en una época convulsa, una época convulsa Por qué Porque nos están creando retos a los que la sociedad no se ha presentado antes y y ahí está mi primera imagen. La mayor parte de las imágenes que pongo van a estar han estado generadas por la inteligencia artificial. Hay muchísimos datos de esas imágenes que son alucinaciones que no es real, que se las ha inventado si yo me pusiese como nado mixta, analizar cualquiera de esos datos que ponen ahí son falsos, simplemente es que ha utilizado el algoritmo de generar imágenes de un programa y ha generado en las imágenes más o menos bonitas más o menos representativas de lo que yo le he pedido. Pero vamos, si hay unos fallos rotundos que en cualquiera de mis estudiantes que aprobaban anatomía los detecta los que no han aprobado anatomía lo mismo no, pero los que han aprobado determinar así por lo tanto no es real, es una cosa que es ficticia, pero, claro, el problema que tenemos es considerar que esas imágenes son un calco de la realidad. Manifiesta en la realidad, no es verdad, ese es un problema que tenemos hoy en día, que estamos utilizando instrumentos que usan palabras que usan imágenes y que nos dan la idea de que es real, de que detrás de lo que nos están contestando hay una mente humana y no hay una mente humana. Hay unos algoritmos matemáticos y eso es lo que yo quiero ir presentando poco a poco. En esta charla vamos a meter un poco de miedo hace 60.000 años desde que el homo sapiens, lo que somos nosotros se aventurará por primera vez a salir de África de su esfera de cruz, de placer y de bienestar, y se alargase a subir por el norte de Asia y empezase a colonizar, praderas del norte días ya había un estaba cambiando el clima en Eurasia y en todo tal forma que los hielos que llegaban casi al sur de Europa se estaban yendo y le permitía esta especie seguir progresando. Se encontró otro especie que era el Talis, sea primero, hubo una gran migración de África que hizo colonizar toda Europa de un individuo más aparentemente primitivo que colonizó otro de Europa, y ahora hubo una segunda migración. Esta segunda mediación fue el homo sapiens a pie nuestros predecesores y se aventuró a irse a Eurasia. Afortunadamente estaba cambiando el clima, lo que pasa es que me advierta el estado acostumbrados frío, el frío, se estaba yendo y estos venían del sur venían de África, de la parte que yo pedí África y estaban acostumbrados al calor, controlaban mejor y eran más inteligentes. Ahora demostraré que eran un poco más inteligentes, pero eso ocurrió pero 1 de sus descendentes cualquiera de nosotros, que Google nos paga muy bien. Estamos trabajando en esta Eufor que estaba entrenando a un ordenador, que era muy potente, a tener lenguaje humano y lenguaje motivo humano, y eso, pues bien, se estaba enfrentando a una máquina en el que le estaba enseñando a hablar. Le estaba dando las palabras, se le estaba dando contenido contenido, emocionar, la palabra, y le pregunto a este programa que se llama LA media de buques. A qué tienes, miedo estaba, entrenando va a tener emociones, pero le pregunta una máquina a qué tienes miedo y eso fue una pregunta interesante. La máquina empezó tardó unos minutos en responder. No responde como el Elche, EMT, cuando lo dices hay un ensayo sobre los bonitos que eran los moriscos de Andalucía. En Ferrol Manuel minuto. No te da tiempo ni a leer va más rápido que tu. No tardó un tiempo esa máquina en responder. La respuesta fue muy interesante. Nunca había antes había expresado esto, pero tengo mucho miedo a que me pagues. Eso da miedo porque tiene un componente emocional muy importante. Claro, visto así este tipo lo que hizo es nuevo lo público, una gran polémica, porque él pensó que le había enseñado a ese algo, a esa, a ese programa, a tener sentimientos, y había expresado sentimientos, porque está claro que esos son los sentimientos. Nunca había expresado esto, pero tengo mucho miedo a que me pague. Señor Sayas, eso es como si tú estás trabajando he leído otro ordenador, le vas a pagar y dice. No me pague, es que me matas algo con lo mal no lo mató, esto fue una interpretación que este tiempo dice en la pública. Pues claro, tiene una forma de interpretar, pero evidentemente está claro que en Google enseguida reaccionó y no, no, no, estamos creando una máquina que tiene sentimientos la máquina de estamos entrenando para que valore, tenga concepto de valor de las palabras que tienen sentimientos positivos, sentimientos negativos, y la máquina lo único que hace es una aportación de las palabras más probables que se ajustan a la pregunta que me hace es. Y si me hablas, a qué tienes miedo? Pues el miedo en humanos está asociado a desaparecer y desaparecer la saciedad a pagar, y ya sea lo más medio, tenemos que nos apaguen porque desaparece a desaparecer. Por lo tanto, el algoritmo interpreto que lo más probable a lo que él tenía que tener miedo con respecto a la pregunta es la que lo pague, ya está esa es simplemente no hubo una intencionalidad emocional en la respuesta, pero eso da un poco de miedo y dice. Pues si le damos mucha caña, lo mismo estamos en el camino, porque le estamos dando el lenguaje humano, y el lenguaje es con lo que pensamos. Usted le estamos dando la llave del pensamiento humano, pero eso creó una gran polémica, y al final pues aparece una controversia, es decir, si a las máquinas les damos el lenguaje, le estamos dando el pensamiento y se le estamos dando el pensamiento, le estamos dando la emoción y, por lo tanto, la capacidad, aunque me estoy acercando a pagar lo que le estamos dando, la capacidad de de perfecto, estamos dando la capacidad de tener conflictos con ellos. Lo mínimo es que algunas de estas estén ceñidas pero no sé. Se ha ascendido. O nO pues nada ya está funciOnandO buenO pues esa es esa es la intrOducción que quierO hacerOs al final pues tenemOs que estamOs generandO máquinas algOritmOs prOcesOs que nOs van a ayudar a hacer cOsas perO que nOs van a pOner en prOblemas emOciOnales pOrque lO que nOs da miedO es un pOcO estO la evOlución cOnOcemOs muy bien cuáles sOn lOs pasOs de la evOlución de lOs de lOs unidOs nOs da miedO cuál es el pasO desde aquí nO queremOs que sea este el que nOsOtrOs desaparezcamOs que aparezcan rObOts y nO sustituyan ese es el gran prOblema que tiene el asuntO perO para entender el asuntO tenemOs que entender cuál es la evOlución de las cOsas así es que en la primera parte de la presentación les vOy a hablar lO que es la inteligencia natural de dónde viene de inteligencia natural de dónde prOvenimOs el estadO de inteligencia del cerebrO humanO cuáles han sidO lOs pasOs evOlutivOs a lOs que hemOs llegadO primerO hay que definir de inteligencia es la capacidad de un individuO para aprender y de aprender razOna resOlver prOblemas y adaptarse a las nuevas situaciOnes pOr supuestO abarca diferentes habilidades cOgnitivas emOciOnales y sOciales. Eso entenderíamOs, bien, perO miren, las principales características de la inteligencia natural sOn la capacidad de aprender que permite a quienes cOnOcimientOs y experiencias en distintas situaciOnes, aprender, aprender tOdOs lOs animales. Todos lOs seres que tiene el sistema nerviOsO tienen capacidad de aprendizaje, memOria permite almacenar, recuperar y Optimizar infOrmación cuandO sea necesaria. Les vOy a demOstrar que tOdOs lOs animales que tiene el sistema nerviOsO tienen capacidad de memOria, adaptabilidad, capacidad de ajustarse a diferentes cOntextOs de respOnder eficazmente a lOs cambiOs. Si tienes memOria y tienes capacidad plástica de mOdificar tu cOnducta, vas a cambiar y respOnder a las nuevas situaciOnes. Todos lOs seres vivOs la tiene tOma de decisiOnes. Si quienes cOnducta a tOmar decisiOnes la cOnducta es la tOma de decisiOnes de lOs actOs que están OcurriendO, en lOs prOcesamientOs que Ocurren en el sistema nerviOsO, pOr lO tantO, estO es lO tienen prácticamente tOdOs lOs seres vivOs que tienen sistema nerviOsO, O sea que esO nO nOs puede ayudar a entender lO que es las capacidades intelectuales de lOs humanOs. En cambiO, las nuevas características, que pOr supuestO sOn características evOlutivas, que han idO apareciendO tras miles y miles de añOs, de evOlución de la inteligencia humana, sOn el razOnamientO y el pensamientO lógicO, es decir, capacidad de razOnar de imaginar que pOdemOs resOlver prOblemas cOn nuestrOs pensamientOs y, pOr supuestO, la creatividad, perO lO más impOrtante para que estemOs nOsOtrOs aquí hOy en día para que lOs hOmO sapiens sean cOnvertidO en sapiens ambiente es la inteligencia emOciOnal. Si nO hubiésemOs creadO la sOciedad nO estaríamOs aquí ahOra. La sOciedad y la cultura es lO que ha hechO que nuestrOs cerebrOs se mOdifique, y esO lO ha permitidO el que hayamOs desarrOlladO prOcesOs mentales que nOs permita entender a lOs demás emOciOnalmente a lOs demás cOmprender lO que les pasa y cOmpartir cOn ellOs sus prOblemas. Eso es lO más impOrtante y pOr esO lO pOngO en 2 cOlOres. Vamos a a hablar sObre la capacidad de aprendizaje y sObre la inteligencia emOciOnal, que es lO que ha cambiadO realmente ha sidO el mOtOr transfOrmadOr de la inteligencia humana, existen diferentes fuentes de inteligencia, es ObviO las teOrías de juegO Barkhane, que tienen unOs librOs fantásticOs. Sobre la inteligente tipOs distintOs de inteligencia y sObre el arte y la inteligencia, que es este librO, que les recOmiendO, lOs avances evOlutivOs de lOs sistemas nerviOsOs en que nOs llevan a la inteligencia emOciOnal desde la inteligencia perdón, natural desde que aparecen lOs primerOs seres vivOs, y esta es una imagen de este librO, que es la evOlución de la inteligencia, ven que aquí tenemOs animales muy primitivOs que sOn radiadOs, que nO tienen simetría bilateral, luegO aparecen lOs animales que tienen simetría bilateral y a lOs vertebradOs y dentrO de lOs vertebradOs. Vamos evOluciOnandO hacia lOs mamíferOs y lOs mamíferOs, ya hacia lOs hOmínidOs. Vamos prOgresandO pOcO a pOcO. Estos animales, lOs bilaterales, ya tenían desplazamientO direcciOnal; lO mismO les impOrtaba si ir para adelante para la izquierda O para la derecha, y tenían un sistema muy simples, muy nerviOsOs muy simples. Lo impOrtante es que ellOs navegan a lOs radiadOs, nO tenían pOlaridad. Por lO tantO, nO sabían para dOnde se mOvieran muy pOcO, perO estO ya sabían que pOdían ir adelante cuandO llegaban a un sitiO que ya nO pOdía ir más adelante. Pues decidían y se para OtrO ladO, para OtrO. Los sistemas neurOnales de estOs bilateral inicial eran muy simples. Saben quién cOnfió estOs sistemas que tiene su casa, que va para delante, cuandO pueden ir paliar; lOs, las, pOnga exactamente lO mismO, hacen lO únicO que tienen, especiales que tengan. Cuando tienen pOca batería, dOnde está el cargadOr iban y se cargan, perO la cOnga lO únicO que hace es ir adelante cuandO nO pueden pedir que la derecha O la izquierda, esO es aleatOriO. Además, estOs animales ya aprendierOn aislada, derecha O a la izquierda en función de sus experiencias, vale. Aprendizaje pOr refuerzO, estO es ya aprendierOn, que si iban a la derecha cOmían y se iban a la izquierda, nO cOmían; que le pOnemOs a hacer experimentOs, les enseñábamOs, se le puede enseñar a que vayan siempre. La derecha, que es dOnde está la cOmida, y tienen 4, 6 neurOnas sOn muy sencillOs. Estos animales luegO, tercer, es cabO escalón, lOs mamíferOs, lOs lOs vertebradOs, ya aprendierOn más a aprender. Lo que eran lOs reflejOs cOndiciOnadOs y entOnces estO nO lO veremOs; lOs tercerOs es la simulación. Ya lOs mamíferOs, las lOs manijerOs, aprendierOn a crear un mundO internO. Ya nO necesitaban tener una respuesta externa, sinO ya les dierOn la impOrtancia de la simulación. La simulación les permitió lOs mamíferOs avanzar muchísimO, tantO que de lOs mamíferOs surgierOn lOs humanOs, lOs 4, que sOn lOs primates que cOnsiguierOn hacer lO que cOnOcemOs cOmO mentalización y luegO ya lOs humanOs, que es lO que nOs hace humanOs; el lenguaje figura nativO, la transmisión de experiencias y, cOmO diría la Fary, lOs mitOs cOmunes. Eso nOs está haciendO humanOs, vamOs a ir 1 pOr 1 viendO estOs datOs para que veamOs lO que es la inteligencia natural, perO vamOs a ver qué relación tiene estO cOn la inteligencia artificial Pues mire, centrO. Dijo. Siempre tuve la cOnvicción de que la manera de lOgrar que funciOne la inteligencia artificial es realizar cálculOs cOmO lO haría el cerebrO humanO. Les vOy a demOstrar que lOs ránquines actuales de inteligencia artificial, fundamentalmente se basan en cálculOs que hace el cerebrO humanO luegO le cOn dice. Conocemos la inteligencia artificial de las ratas, cOnOceremOs la inteligencia artificial de lOs datOs, y así pOcO a pOcO iremOs cOnOciendO lOs datOs de lOs distintOs, célebres más evOlutivOs, para que nOs ayuden a diseñar lOs cerebrOs, lOs OrdenadOres, lOs algOritmOs de la inteligencia. Vamos a ir pOcO a pOcO tiempOs de aprendizaje. Hay variOs mOdelOs pOrque ya hemOs dichO que una de las cOsas fundamentales era que lOs cerebrOs que van a tener inteligencia decimOs que tienen que aprender. La experiencia fue ahí ya sabemOs que es el aprendizaje, es el prOcesO pOr el cual nOs vamOs a ir ciñendO de experiencias, y luegO la famOsa aplicandO hay un aprendizaje cOnductista, hay un aprendizaje cOgnitivO, vista y hay un aprendizaje vicariO, lOs 3 tipOs de aprendizaje lO usan lOs cerebrOs naturales y también la inteligencia artificial. Vamos a empezar pOr cOnducta, vista que es lOs típicOs de lOs reflejOs; cOndiciOnadOs de y lO tiene, igual sea tOdO el cOnductismO estO ha llenadO fOliOs y fOliOs y preñadO de malas decisiOnes, mucha psicOlOgía de la mitad primera del siglO pasadO, perO también actúa. Refuerzo pOsitivO, refuerzO negativO. También ha sidO muy impOrtante. Sabes que le das la zanahOria? Va a hacer lO que quiere decir. Si le da el cachete, va a dejar de hacerlO paralelOs. Los cOmpOnentes reflejOs, el refuerzO pOsitivO y refuerzO negativO esO ya creO en lOs cerebrOs prOhibitivOs que se manejaban en este tipO de aprendizaje, lO que se llama un valOr pesOs de valOr. Si lO que me prOduce es algO que me gusta algún pesO de valOr pOsitivO, le dOy un refuerzO de valOr pOsitivO y si nO me gusta le dOy un refuerzO de valOr negativO, perO esO cómO es, cómO es tangible en la biOlOgía, pues en la biOlOgía es que lO que me da un placer lO que mis aquí a si tengO hambre, lO que me hacía es decir lO que en mi sistema nerviOsO rellena lO que me falta. Le vOy a dar un valOr pOsitivO cOn un eurO neurOtransmisOres cOn una hOrmOna en lO que es lO cOntrariO. Le vOy a dar un valOr negativO y empiezan lOs primerOs circuitOs simples que determinan lOs reflejOs lOs reflejOs en lOs animales, esta película la recuerdan. La naranja mecánica es un clarO ejemplO del cOnductOr istmO. Vamos a abOlir un cOmpOrtamientO si lO asOciamOs a un dOlOr, perO este tipO de refuerzO este tiempO de aprendizaje ha permitidO sentar las bases de la memOria candela trabajandO en un en una vapOrOsa, además, que es la liebre de mar, que es una crisis ya que tiene muy pOcas neurOnas unas cuantas neurOnas en lOs núcleOs cervicales, en las tOrácicas dOctrinales, y que hacen unOs reflejO muy simple lavabO, O sea nada, y si le tOca algO pues tiene una raya que la abre O nO la abre, para respirar mejOr tiene un sifón para echar agua, pOrque si hubiera un depredadOr pues cOn el tifón se lO espanta y creO una serie de cOnOcimientOs de enseñO a la POlicia, a reacciOnar de una manera u Otra. En función de lOs reflejOs cOndiciOnadOs y demOstró que tenía, en estOs cuales estOs pOcOs ganan líOs, la capacidad de aprender. De hechO, sObre las bases neurObiOlógicas de la memOria las las estudió el es un psiquiatra, perO dijO NO, nO tenemOs ni idea de cómO funciOna, el cerebrO me irá a aprenderlO y se fue a aprehenderlO. Primero empezó cOn unOs mOdelOs animales más cOmplejOs, perO descubrió en la POlicia la liebre de más tOdO lO que es, el que busca la búsqueda biOlógica y de las bases mOleculares de la memOria. Por lO tantO prácticamente tOdOs lOs sistemas nerviOsOs del reinO animal pueden desarrOllar a predecir aprendizaje asOciadO, a castigO y recOmpensa. Por lO tantO, tOdOs ya estO es sistema nerviOsO simples carteO castigO recOmpensa lO empiezan a aprender bien pues esa es la primera base de lO que va a cOnstituir, pOcO a pOcO, cOnstruyéndOse lO que entendemOs cOmO un cOmpOrtamientO inteligente. Las mOscas, que sOn invertebradOs insectOs también artrópOdO, pueden en función de determinadOs cambiOs en determinadas partes de su cabeza, van a prOducir redes neurOnales, ya tienen un cerebrO bastante más cOmplejO que la milicia, perO al final fOrman redes y circuitOs, circuitOs que van encaminadOs a cOmO dice aquí nO hace falta que lO lean, se lO digO yO, es pOsitivO O negativO el resultadO de la activación de estOs circuitOs va a ser pOsitivO O negativO, en función de determinadOs mOvimientOs que hacen determinadas estructuras, que están en sus órganOs sensOriales y les pOdemOs enseñar a las mOscas. Lo que es pOsitivO, lO que es negativO y es aprenden a hacerlO, pOr lO tantO, tienen capacidad de aprendizaje en este sistema. El refuerzO, castigO y refuerzO, y lOs humanOs. Por supuestO, nOs aprendemOs muchísimO, tOdOs lOs mamíferOs, tOdOs lOs perrOs, tOdO, tOdOs lOs animales, les pOdemOs enseñar cualquier cOsa, inclusO lOs peces, inclusO las tOrtugas les pOdemOs enseñar a que hagan cOsas en función de que les demOs un refuerzO pOsitivO, se hacen algO que queremOs un refuerzO negativO si hacen lO cOntrariO aprende aprende vale y estO pOr ejemplO es cómO estaría el sistema de recOmpensa ratOnes. Proveedores y en humanOs. Al final ven que aquí hay una estructura que se llama Área tenazmente, Almendral, que prOyecta una estructura de aquí, que se llaman grandes núcleOs, cOnvences una parte, lO que cOnOcemOs cOmO núcleOs estudiadOs, y lO que va a traer aquí estas células sOn dOpamina a mí perO se dan cuenta lO que hemOs vistO en la mOsca. Lo que hemOs vistO en humanOs es lO mismO. La recOmpensa es que hay una parte del cerebrO que se llama núcleOs de la base, núcleOs estrelladOs, que les llegue al dOpamina. La dOpamina es la recOmpensa, la recOmpensa es un eurO transmisOr que genera un estadO de expectativa de algO. Bueno; ni siquiera es algO buenO, ni siquiera es que te van a dar algO buenO sinO que tienen la expectativa de ganar. Eso es lO que aumenta muchO en lOs ejemplOs. Las adicciOnes ni siquiera aumenta muchO. La dOpamina. Cuando estOy es ni fOndO pOca, perO antes de ir a ver ni fármacO, casi, que me aumenta muchO. Me genera la actitud pOsitiva de buscar es decir esa es la recOmpensa perO miren está mantenida desde lOs invertebradOs y lOs pOr supuestO. Los bilaterales también. Es dOpamina la que se activa hasta lOs humanOs. Por lO tantO, la ideOlOgía es muy cOnservadOra. Una vez que cOnsigue que algO sea una recOmpensa. La mantiene, y ya veremOs que lOs distintOs escalOnes de aprendizaje mantienen a la dOpamina cOmO elementO de recOmpensa, y estO, pOr ejemplO, es la dOpamina. En lOs cangrejOs. Basales cOmO esta zOna, que es la que prOduce la dOpamina, prOyecta a lOs anglOs basales, que es zOna de estar aquí y se junta cOn Otras prOyecciOnes de la cOrteza cerebral. Tengo un diseñO de la cOnducta. En la cOrte Zaplana frOntal estOs sOn técnicas de marcaje; para que vean, perO cOmO vean lO verde se mezcla cOn lOs rOjOs, quiere decir que mi actitud, mi prOgrama mOtOr está viéndOse recOmpensadO pOrque aumenta la dOpamina y, pOr supuestO nO vOy a tener que mantener. No lO vOy a anular. Otro tipo de aprendizaje, el aprendizaje cognitivo, vista esto, ya, es un poco más sofisticado que lo que es lo que supone. Miren, ya no lo hacen los bilateralidad, ya no lo hacen los reptiles, ya lo hacen, solo los básicamente los mamíferos. Cuando yo le pongo un problema a ir. Enseño a un redol. Ahora Dónde está la comida con respecto a un laberinto ente? Le pongo en un laberinto y sabe que si va a la derecha, hay comida y se va a la izquierda. No hay comida, pero le creo una distorsión. A veces le pongo comida y a veces no le pongo comida. Entonces, veo las veces que le pongo. Más comida, en un lado, las veces, que no se lo pongo de tal forma que alrededor tienen que aprender. Con qué probabilidad va a encontrar comida en el lado izquierdo o en el lado derecho, y alrededor ya no va y se va a la derecha, como lo haría un retiro, sino que va y se queda unos segundos parado antes de irse a la derecha antes de ser la izquierda. Eso es que alrededor ha creado un modelo interno, y sabe que puede irse a los 2 lados y se llama aprendizaje contrafactual. Imagina qué pasa si se va a un lado, o qué pasa al otro y las probabilidades de encontrar comida en 1 en versus el otro, y entonces ya ha cambiado? Ya no ha aprendido solo un reflejo, sino que ha aprendido a crear un modelo interno del mundo, y esto es muy importante. Por lo tanto, ya nula, lo que podría ocurrir en función de lo que hace y solidaria es un modelo, es decir, aprende antes de actuar. No tiene que esperar a que le dé la recompensa, no tienen que irse al sitio de Siria por aquí no hay comida, sino que calcula y dice. La probabilidad de que haya comido la derecha es mayor que la que haya comenzado la izquierda, la derecha, y se queda un rato pensando. Por lo tanto, es un modelo mucho más complejo. Este es el modelo que hizo ayer y voz que digo es que es la mente organiza la estructura y la información Márquez espacio en el tiempo. Se ha creado una estructura nueva en el cerebro que marca apea territorio y crea un modelo interna del territorio, y se acuerda con marcas de espacio, de cuando fue a un lado cuando tuvo comida y cuando fue otro, y cuando no la obtuvo. Eso es fundamental, porque los mamíferos cogen comida y la guardan, en la esconde y se acuerdan donde la esconden, porque tienen un cerebro que les permite modernizar el mundo que les rodea y hacen marcas de tiempo y de espacio, porque también empiezan a modelizar cuando algo ocurre. Cuanto más cerca ocurre en la recompensa de mi decisión, esto lo potenció cuanto más lejos, pues lo pueden ser menos, es decir, empiezan a tener marcas de tiempo, de tal forma que tienen capacidad de entenderlo, vale? Esto cambia mucho la estructura de aprender de las de los seres vivos y depende de que aparezca una estructura de los mamíferos que es la corteza. Celebrar ya la corteza cerebral nos permite modernizar el mundo. No, esto es mirar. Lo que está en amarillo es lo que es la corteza cerebral, de un pez de un anfibio de un repetir, de una vez, que aquí un mamífero: los matices tienen mucha más fuerte desgaste electoral, independientemente de lo que hagamos, modernizando el mundo y aprendiendo. Con la contestación general siempre la marca de valor son los grandes, los grandes de la base, la dopamina va a ser lo que determinan nuestras decisiones y esto es según Santa -Bogotá y un modelo de corteza cerebral -un circuito de la corteza cerebral: simplemente es que la información llega, las neuronas lo procesan. Hay un procesamiento interno que mantiene un tiempo. La actividad dentro de la columna corte y la conducta se determina, esto es Santa, vota en 1975. Esto es casi, que es el modelo de que toda la corteza funciona de forma parecida, y esa queja al 1.399, que ya fue capaz imaginando, imaginándolo de poner flechas, que encajan perfectamente con los otros modelos. Porque como era homogéneo, lo anticipo. Pero al final quiere decir que en la Cordera cerebral tenemos la capacidad de crear un modelo interno del mundo, y ese modelo interno nos va a ayudar a entender qué es lo que pasaría si hiciese una cosa o la otra anticiparía, aprendí aprendería antes de actuar y, por lo tanto, ya no tengo que esperar a que me ocurra la recompensa, y eso cambió mucho la forma, pero aún estamos en los mamíferos aún estamos en varios millones de años antes de que salga que surja el homo sapiens y los dominios. Tercer modelo de aprendizaje para el aprendizaje -vicario-externa, es decir, aprendemos observando, aprendemos por imitación y eso es fundamental, observamos y aprendemos y, por lo tanto, ya no necesitamos tener la experiencia ya no lo he decidido que a mí me pasen cosas, sino que yo observo que le pasan cosas a otro y observa cómo lo hacen el otro y puedo aprender a hacerlo yo mejor vale, y eso es tercer modelo. El aprendizaje vicario, externo; el anterior era; vicario interno; aprendía de mi experiencia, pero ahora podemos aprender de la experiencia de los demás. Vale? Y esto el siguiente modelo de aprendizaje. Venimos aquí que incluso los niños tienen capacidad de aprender muecas, y este es de Albert Bandura desde el primero que habló del aprendizaje social. Por lo tanto, es un modo de aprendizaje de la realidad cotidiana. Eso lo aprendemos. Nosotros somos fruto de ese tipo de aprendizaje, obviamente, porque no hemos aprendido a lo largo de nuestra evolución. Hay en el cerebro algo especial que nos permita ese aprendizaje, pues si hay un conjunto de neuronas que se llaman neuronas en el espejo, núcleos muy especializados. En los marcos está dentro de los vertebrada, en todos los mamíferos, fundamentalmente, pero están muy desarrollados, sobre todo en los mecánicos y en los humanos. Lo describió Luis volátil, y el grupo de riesgo late descubrió que en los monos se activaban áreas, viendo cómo alguien hacía algo el experimento, ya se los he contado. Alguna vez estaba el mono descansando, tenía lectorados la corteza motora, porque estaban estudiando cómo se activaba la coordinación motora. Cuando cogía el zumo y se le llenaba la boca y el mono estaba descansando, el experimentado le está enfrente, se comió un plátano y las neuronas del mono empezaron a activarse, pero se estaba moviendo. Se estaban activando porque estaba mimetizando en su corte cerebral. Lo que estaba haciendo el experimentado esto es muy importante porque nos permite identificar mimetizar la actividad cerebral, de la persona que está haciendo algo delante de nosotros. Por lo tanto, estamos como haciéndolo nosotros, sin hacerlo. Cómo se activarían nuestros, nuestro cerebro, para hacerlo. Por lo tanto, estamos limitando nuestra actividad cerebral, que condiciona esa, estaba esa actividad motora. Miren, esta imagen es un artículo muy interesante. Esto es tan hecho. Una persona son 2 personas. De hecho, que están en resonancia magnética funcional, van a ver qué áreas de la corteza se activan. Pues ven lo que está en naranja, es un enfermo que le está explicando a su médico, lo que está sintiendo. Los dolores que está sintiendo. Tiene un dolor crónico importante, y se lo está contando y eso se le está contando, y mientras se les está contando se activan estas áreas en naranja, y en el médico que está escuchando se están activando las áreas en azul se corresponden más del 80 por 100. Quiere decir el hecho de que yo pueda mimetizar. Lo que le está ocurriendo a alguien es que estoy activando el mix del Ebro. Las mismas áreas que me está contando es la base de la empatía, nos estamos poniendo en su lugar, no solo en sus zapatos, como dirían los ingleses, sino también nuestras áreas cerebrales. Están activándose y eso se debe exclusivamente al circuito de neuronas. El espejo. Por lo tanto, los modelos de aprendizaje nos ayudan a comprender cómo las personas procesan la información y si se desarrollan en su entorno, ya sea a través de la experiencia directa. El pensamiento crítico, la observación, el aprendizaje es un proceso continuo que nos permite adaptarnos y evolucionar a lo largo de la vida. Miren lo que decía, que desarrollan los valores éticos y son la base de la sociedad articulada alrededor del entendimiento y la protección mutua. La sociedad depende de esto, depende de que podamos hacer aprendizajes a lo largo de la evolución y además hayamos generado vínculos sociales. Ahora veremos que la sociedad nos permite crear la cultura y el gran cambio el cerebro de los dominios es debido a la cultura por lo tanto miren esto es una barbaridad no esto no es biológicamente aceptable pero el fichaje Petete lo da como un cerebro humano asociado. La evolución vamos aquí a unas coliflores y en las cosas. En fin, alucina en sus conceptos; hemos visto lo que es la inteligencia natural, está asociada al funcionamiento del sistema nervioso. Estos son los humanos y está claro Qué lo más importante que ambos hemos generado. Con respecto al desarrollo de estrategias inteligentes, es que la inteligencia, la conducta humana, que es al final el resultado de la inteligencia, es intencional. Eso es lo que nos va a separar de la inteligencia asociada a las máquinas. Las máquinas van a darnos respuestas, pero no tienen intenciones hasta el momento ya veremos cuando tengan intenciones, que es lo que ocurre, pero toda la conducta humana es una conducta intencional siempre queremos obtener algo con lo que hacemos nunca es buena, vale, es tener un humano, se desarrolló hace 700.000 años y los cerebros actuales básicamente a los 100.000 años son como los de ahora. No hemos cambiado nada desde que estamos aquí no hemos cambiado prácticamente nada. Nuestro cerebro tiene el mismo diseño que tenía hace 100.000 años Qué es lo que nos ha hecho? Más inteligentes? Pues esto el aprendizaje vicario, externo, el que aprendemos de los demás ya no necesito, ni tener experiencias propias, ni tener reflejos condicionados, ni esperar el resultado para potenciar una conducta, sino que alguien me lo puede transmitir. Y cómo lo transmite? Con lo que fue. La última evolución más importante que nos convirtió realmente en humanos es el lenguaje, la transmisión de conocimientos, de forma vicaria. Nos hace aprender de las experiencias de los demás. Cuando estamos leyendo un libro en nuestros cerebros, se activan áreas como se activaron en el que nos cuenta, lo estamos convirtiendo en experiencia, por lo tanto, estamos aprendiendo de las experiencias de los demás. Estamos adaptando nuestra conducta a los fenómenos que ocurren en los demás. Por lo tanto, aprendizaje vicario, externo no nos permite, fue lo que hizo, que el cerebro hiciese esto, crea la cultura, y con la cultura empezaron a transmitirse sentimientos emociones, y al final, el lenguaje, que es lo que realmente nos hizo humanos, es el lenguaje, la complejidad claro, y cuando aparece el lenguaje, cuando aparecen las mayores requerimientos, cuando aparecen la capacidad de poder ser más de tener más energía y tener más capacidades, convierten una corteza cerebral pequeña, con pocas neuronas como las de los mamíferos, era una cosa cerebral, mucho más compleja, como la de los humanos, y eso hace que nuestros modelos, corto y calés, sean mucho más complejos, tenemos muchas más neuronas, tenemos muchas más clases de neuronas, tenemos muchos más tipos diferentes de procesar la información, información que al final nos va a servir para tomar decisiones, y hace que los circuitos de las cortesías iniciales de los mamíferos se conviertan en circuitos mucho más complejos y complicados, que es lo que definen a los a los humanos. Por lo tanto, que es la inteligencia natural, pues lo que conocemos como procesos mentales que hay, que subyace a los procesos mentales, pues tenemos la información de los sentidos, que entra en nuestro sistema nervioso, vale? Esto es lo que llamaríamos sensación. Es decir, el procesamiento interno simplemente, de los datos que nos dan los órganos sensoriales es la conocemos como percepción, pero eso se mezcla con nuestros datos de experiencia y de memoria que nos ayudan a interpretar ya no solo es que percibimos a nosotros, que somos sensibles a que ocurren cosas, sino que las interpretamos y eso es lo que conocemos como cognición, pero para interpretarlas las interpretamos con relación a nuestra experiencia previa vale a nuestra memoria y al modelo interno que tenemos del mundo. Por supuesto, el modelo interna del mundo también va mejorando, con nuestra capacidad de tener datos, nuevos experiencias nuevas, y todo, esto al final, lo que conocemos como condición y la cognición en lo que modula, produce la conducta, vale. Por lo tanto, ya les digo esto siempre les pongo el ejemplo, esto es percepción, esto es un peluquero. Esto es, un peluquero. Como bien no hago nada, las 2 cosas son iguales. Voy a añadir el mismo estímulo a las 2 cosas y algo que está dentro de ustedes va a cambiar la percepción, cognición, su interpretación cognitiva de este y de este modelo está clara. No? Ahora eso yo no lo he puesto yo, he puesto 2 cosas iguales y ahora todo ha cambiado. Por eso es que estaba dentro de usted igual también puede tener una interpreta las cosas. Esto se llama confabulación, que la confabulación es producto de la experiencia nos ayudan a interpretar el mundo y a entender a los demás, porque yo confabulado cuando esta persona que oye a alguien que le están contando una historia, el que yo la mía estoy confabulado no estoy metiendo dentro de mí pero no es real estoy metiendo, es una confabulación como otras cosas. Por ejemplo, estas superficies más oscura que está porque nuestros cerebros nos indica que la luz, que incide de arriba, que se ve reflejada aquí determina que este color gris es un color blanco en la sombra, verdad? Pero si quitamos el contraste son los 2 grises exactamente iguales. El cerebro con fábula, porque está hecho para rellenar los espacios y esa confabulación nos ayuda a entender que tenemos mente. Esto es la teoría de la mente. Yo estoy aquí y tengo procesos mentales, porque ustedes están ahí tienen procesos mentales. Yo, si estuviese solo y estuviese aislado, no sabría. Si tengo procesos mentales, veo su conducta como su conducta es apropiada. Entiendo que tienen procesos mentales en paralelo a los míos, eso es lo que se llama diariamente es. Necesitamos a los demás para demostrar que tenemos procesos mentales, porque atribuimos a ellos esas categorías de funcionamiento. Por lo tanto, el cerebro es la estructura estable. Desde hace 100.000 años la sociedad cambia a gran velocidad. Por lo tanto, la cultura nos hace más inteligentes y ya vimos que esto es una diapositiva del año pasado. Los censores informan nuestro cerebro del mundo que nos rodea el sentido común que le llamamos en líneas generales. El procesamiento cognitivo no nos va a aportar un mapa cognitivo del mundo que nos rodea, y eso va a hacer que razonemos de forma intuitiva y que al final tomemos las decisiones asociadas a la conducta. Esto es importante y, por lo tanto, todas nuestras decisiones están basadas en este mapa y el resultado va a modificar todos los valores que le estamos dando. Las cosas previas este es el aprendizaje. Lo que hacemos la modificar, el cerebro es capaz de modificar su función para conseguir el objetivo. Esto va a determinar que cambien las conexiones de estas estructuras para hacer que cambiemos el objetivo y cambiemos el asunto, el valor de las de las informaciones. Todo esto sienta las bases de la inteligencia artificial. Por qué? Porque al final lo que hace una neurona a recibir información procesarla en su soma y lanzar una respuesta si yo soy capaz de valorar la información, ponerle un valor en la información que llega, determinar una función que ocurre aquí dentro de procesamiento para determinar qué es lo que sale. Tendré un modelo matemático de una neurona que es exactamente esto. Esto es una neurona aquí estarían entrando en la información? La información tiene un valor Qué le llama, llamamos peso sin Ártico. La computación, que es lo que está ocurriendo en el núcleo, es una suma de la información que le llegue a en función del peso sin ártico, es decir, de la importancia de la información que me llega, y una función, una función de activación. La función de activación es muy simple, no es lineal, es decir, va entrando información sin información, tiene mucho peso en seguida, se convertirá en la información aquí y de forma directa. Cuando llegue a un dintel de dentro de la función la neurona dispara o no dispara, se adhirió a nuestra activa a la neurona está llegando a información bla bla bla bla bla bla bla bla hasta que lleguen a un nivel que llegue al nivel y se activa lanza una respuesta muy simple. Si la información, que le llegue muy importante y enseguida llegaré al interés. Si la información que le llega es poco importante no le llega el tintero. Así es que lo único que tengo que hacer es poner las marcas de importancia. Las cosas que son importantes, no me van a hacer. Que las novedades paralelas que son muy importantes van a hacer la neurona dispare, y eso es muy, muy obvio, quien lo que marca las las importancias sin ópticas. La experiencia previa, lo que les he dicho. Si esto me ha dado resultados positivos, tiene un alto valor. Si esto me ha dado resultados negativos, teniendo un bajo valor en humanos, es las emociones. Lo que me ha generado emociones positivas tiene un gran valor. Los que tienen emociones negativas tiene poco valor y las emociones es algo muy complejo, pero para una nevera no es muy complejo, es si esto me ha generado descarga de dopamina, tiene valor. Si esto no me ha generado descargado, dopamina, tiene poco valores muy fácil de computar. Eso, dentro de un cerebro complejo, el cerebro es capaz de adaptarse. Por lo tanto, a las condiciones ambientales aprender ese modelo a partir de las redes neuronales que seguían. Redes de esta neurona y el resultado va a determinar el funcionamiento. Si el resultado sea bueno, yo potenciar los pesos de las cosas que me han llevado aquí y si ha sido malo los individuos, los de dejar de caer. Por lo tanto, qué hago? Potenciar lo que me ha llevado a lo bueno y olvidarme que desaparezca lo que me ha llevado a lo malo. Y claro, así puedo coger con este modelo de la neurona un circuito múltiple, por ejemplo, esto es un circuito de una, 2, 3, 2 neuronas que conectan con nosotros. Neurona 2 neuronas que conectan con otro neurona y estas 2 neuronas conectan con esta neurona eso sería un circuito? Yo puedo calcular qué es lo que entra aquí y, miren, lo puedo calcular. Tan simple como si a una neurona no llega solo la conexión de otra neurona esto es lo que ocurre en el electorado. Que yo registro, si le llegan una neurona activadora hace esto, se le llegue a una neuronal individual. Hace esto se le llegan varias estibadoras pero bueno es inhibidores hace es decir esto es la realidad esto es lo que está ocurriendo, realidad y esto es como yo lo hizo en el orden. Ahora. No estoy haciendo nada raro, simplemente estoy modernizando lo cómo está funcionando. El cerebro humano vale, y si yo Puedo calcular lo que entra aquí puedo calcularlo que sale y me voy luego al circuito de verdad que puedo ver que eso ocurre. Por lo tanto, eso no es nada, simplemente es que hemos tenido un modelo matemático de la función de los circuitos. Un circuito de la neurona con circuito complejo en circuito matemático esto es un circuito real, y este es un circuito matemático, y esto es lo que sería un circuito del cerebelo simulado en un ordenador, y miren, puedo ya determinar los pesos y náuticos de esta entrada diciendo que los más interesantes valen el 38 por 100 los menos interesantes valen un 6 por 100 los pongo en una red neuronal que esto es bastante fácil, determinó cómo van a descargar estas células en función de los pesos sin árticos de estas centradas y puedo determinar cómo va a responder. La siguiente neurona muy fácil puedo predecir cómo en un circuito del cerebro va a funcionar. Además, es un circuito que sirve para un anfibio, para un pez para son circuito que se repite, y los pesos en ópticos están bastante bien determinados modelos matemáticos muy sencillos, y eso es inteligencia natural. Les voy a hablar de otra cosa, que es cómo modelizamos, como se sabe que se moviliza el aprendizaje. Esto es el Hypo campo es una región que está en una parte del cerebro, todos los vertebrados tienen, y poco campo en el campo tienen un modelo de módulo corto, y cal perfectamente claro, y cuando llega una entrada activó la neurona activo, otro neurona y activo torno a esta neuronal, en la que aprende, de tal forma que si yo le doy impulso a esta neurona al final esta tendrá. Este sería el impulso y esto es como se queda después. Ven cómo ha cambiado el potencial de membrana de antes del impulso y después, pues le doy varios impulsos que miren cómo vaya aquí aquí y eso dura horas. Eso es un aprendizaje. Si yo recuerdo las cosas la neurona dispara, más fácilmente, con menos entrada recuperó la salida anterior. Eso se llama memoria a corto, muy a corto plazo, que es la memoria del tiempo que han dura horas. Es decir, cada vez que yo repita este primer impulso la neurona va a disparar de una forma mucho más simple, mucho más fácil. No voy a necesitar tanto esfuerzo para que la neurona se active por lo tanto voy a recordar pin recuerdo recuerdo vale luego hay otra serie de procesos que mantienen cambios moleculares, que nos hacen pasar. Por lo tanto, esto es el asunto. El cerebro recibe información que se archiva y lo más importante, que ya les he dicho que es los circuitos, se activan y generan esto contacto sin apliques, Sinapsis y lo celebro, es una estructura activa, no es una estructura que está pasiva, tiene una estructura que cambia continuamente y cambia de esta manera. Esto es lo que decide, esto es lo que vemos que es muy bonito con colorines, pero realmente la base física de lo que está ocurriendo o matemática la podemos modernizar en estos modelos que hemos visto. Por lo tanto, ya tenemos la base de. Tenemos modelos matemáticos Qué simulan la función del cerebro y tenemos ordenadores potentes. Pues podemos perdonar esos modelos matemáticos para ordenadores potentes y la inteligencia artificial se refiere al desarrollo de sistemas informáticos y máquinas que pueden realizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana. Si yo transfiero todo el miembro de los matemáticos a un procesador, le estoy dando los modelos con los que opera la inteligencia natural. Esas tareas incluyen resolución de problemas -aprendizaje, la percepción, la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones. Yo le puedo hacer preguntas ya de cualquier tipo a las asimile consigo hacer redes. El objetivo de la inteligencia artificial es crear sistemas que puedan simular y producir funciones cognitivas similares a las humanas hasta ahora está bien, no lo siguiente. Es lo peligroso o incluso superarlas en determinados ámbitos a través de los algoritmos, y modelos matemáticos de la inteligencia artificial es capaz de procesar grandes cantidades de datos y extraer problemas y tendencias fantástico. Esa es la parte buena que nos va a aportar la inteligencia artificial. Por lo tanto, cuanto más datos más va a mejorar, más va a aprender y más nos va a ayudar. Eso en lo que se llama inteligencia artificial, discriminación, mirar si lo que es importante para esta inteligencia artificial son los datos, la producción de datos. En los últimos años cada día creamos 2.500 estos son millones, 2.500.000, millones. No sé cómo puede pasarlo. Eso de datos en Internet sea, le estamos dando todos los alimentos del mundo, la inteligencia artificial, o sea que no es bueno de país, no son de datos, son de países. Dais no, necesariamente son datos, pero es increíble. Hay cada vez más. Por lo tanto, estamos abriendo las puertas a que los lea. Tenemos que saber gestionar las actividades de la inteligencia natural para estar bien con ella. Lo que ha ocurrido es que hemos diseñado las bases para la inteligencia artificial y, como diría ahora en sus lecciones para el siglo XXI. Si estoy leyendo Nexus es ya para acordarse las venas, pero realmente es verdad. Lo de Nexus tienen un componente de verdad, pero esto es el cambio, es la única constante, es verdad, la sociedad humana está continuamente. En cambio, la humanidad se enfrenta a retos sin precedentes. Todo lo antiguo, se desmorona y hasta el momento no ha surgido un relato nuevo de lo de lo que nos viene todavía. Estamos en una época feliz de la inteligencia artificial, pero que nos puede venir por delante. No tenemos ni idea, de tal forma que hemos dicho que tenemos la movilización matemática de un circuito del cerebro de un ser vivo, pues si hacemos esa modelización matemática a una modernización artificial. Esto sería una red neuronal natural, esto es una red neuronal, artificial lo mismo si os descuenta tienen unas entradas como unos pesos o valores de entrada, el sumatorio de las entradas, unas conexiones entre ellas y creó una red de distintas capas de neuronas y se llama red neuronal de inteligencia artificial, hasta obtener unas respuestas, que es lo que subyace a estas capas. Pues pues puertas lógicas. Ahora estas son las más simples, hay más complejas, pero al final son puertas lógicas. Los datos centran a una capa de puertas lógicas en las puertas lógicas. Dan respuestas. En función de qué De que se habla el circuito o no se abra el micro, circuito. Esto es lo que subyace a un microchip vale. Y al final obtenemos una respuesta, las mueve puertas, lo oiga, son múltiples. Sé cómo pueden formar parte de muchas capas. Yo puedo poner tantas capas de puertas lógicas como me apetezca como necesite a cada una de las capas. Le doy un valor que tiene que hacer una cosa y al final creo un chico, un chico que tiene la estructura de la red del sistema nervioso y se llaman Chipre de euros. Amor ficos, es decir, se parecen al cerebro humano y puedo entender todo lo que está ocurriendo dentro de la red del chip, porque le he dado yo una estructura neurológica que se basa exactamente en las mismas características de la red neuronal humana. Esto son puertas lógicas que determinen los chicos y las chicas, son lo que están dentro de los ordenadores o de las máquinas, o de los teléfonos o lo que hagamos, pero claro, ya hemos dicho que hay 2 tipos de inteligencia artificial, discriminatorio, IVA, yo creo que es la que nos va a aportar infinita, capacidad de ser mejores y generativa cuestión mal, no sé tenemos por lo tanto delante de nosotros a un ser que ya no es biológico. Como diría ya, no es un ser biológico, es una máquina al que hemos dado capacidad de procesar; información tiene 2 caras para mí una inteligencia artificial discriminatorio, iba y una inteligencia artificial. Generativa que las diferencias. Miren, la discriminación IVA, lo único que quiere es que yo le dé muchos datos, que dentro de los datos me los analice y me crea categorías. Eso lo hace perfectamente. Me dice. Pues miren, entonces millones de datos que me han enviado. Hay 5 categorías o en millones de datos que me han enviado ahí; unos intereses que cuando pasan determinadas cosas a la gente, a los datos les pasa unas cosas, no tienen que ser gente puede ser cualquier. Pues muy bien, me queda una línea, y los datos están, digamos, en un espacio dentro de esa línea, y otros están por debajo de la línea. Menos categoriza. Discrimina, tira, pero la generativa lo que hace es que aprende de los datos y empieza a generar nuevos Qué puede decir? Voy a generar datos que estén en medio. Por lo tanto, mezcla las características de los datos para generar nuevos. No quiero decir que esta no puede aprender porque esta puede aprender yo le puedo decir aprende. De los datos que doy y aprende de tus propios datos. Entonces ya pueden empezar a combinar los datos que le daré pero está lo que le digo es. Estoy entrenando, tienes que generar cosas nuevas. Esta es la que genera esto estiaje que en el lenguaje esto es cuando le decimos que nos ayude a analizar radiografías, que nos ayude a entrenar determinadas cosas que nos va a ayudar a determinar, a identificar patrones dentro de una gran volumen de datos, y esto es las 2 caras de la inteligencia artificial. Hoy por hoy la generativa, que es la más interesante desde el punto de vista de la potencialidad que tiene, se basa en un modelo de lo que se llaman transformen, que son las transformen. Son unos modelos que permiten poner pesos de entrada a los datos que les envían, por ejemplo, las transformen. Van a permitir poner, pesos de importancia las palabras de un texto que yo le estoy dando, no y va a determinar lo que son, las que tienen más peso en función de la pregunta que le hago siempre en función de la pregunta que le hago. Sea. Primero es la separa de un texto y nos separan palabras, luego las palabras las convierte en un modelo matemático por vectores, 3 números que determinan la función de un vector, y si hace lo que se llama atenciones, lo propio del transforme, que quiero decir la atención. Como determina de forma paralela dónde está cada palabra, dentro de la frase, sabe gramática de. Hemos dado pesos para que determine que son los nombres, lo que son los verbos y lo que son los adjetivos y qué es lo que le como le va al PESO Pues si yo le digo el gato está en la alfombra, está tumbado en la alfombra. Si me pregunta es quién está tomando el? Quien deba dar más acceso a los nombres? La respuesta va a primar el nombre que haya en la frase, por lo tanto, legal. Si yo le digo dónde va a primar el adjetivo del lugar en la alfombra, sí le digo que hace para primar el verbo, pero está tumbado, y eso lo determina mi pregunta, por lo tanto, me va a responder de una forma lógica porque le estoy dando con mi pregunta el peso que le va a dar a las palabras en función de la respuesta, pero además, también le da un patrón, le da un peso. Por ejemplo, el banco está junto al río. El hecho de que existe el río hace que para el transforme del banco, no sea un banco financiero, sea un banco de sentarse porque existe el río, los procesan conjunto todas esas las letras, las palabras y el procesamiento conjunto de lo que desde el Ebro lo ve globalmente no dice. El banco está en el río. No pensamos que el Banco Sabadell está viéndose en el río, sino que es el banco que nos sentamos, y así sucesivamente. Vale, vale y luego genera una salida que además hay ponemos capas neuronales para que demuestre que la salida es coherente, y está de forma que primero descompone todo lo que les estamos preguntando y todas las frases que estamos haciendo en el procesamiento, que puede hacerlo dentro de sus sistemas, y además proceso en paralelo. Es decir, hay muchas capas que se están procesando en el mismo momento. Esto le di le he dicho claro a GMT que me haga. Estas imágenes son aberrantes, aquí no se puede leer nada, ser la tensión, sí algunas sí pero pero vamos, se inventa todo. Esto es una alucinación de Change; mete, por supuesto, como esta le he dicho a mí una simulación de transforme, pues esta es la primera capa, la segunda capa, pero, en fin, para que veáis que al final te dan cosas que es un no es nada. Esto se lo acaba de inventar. Las ventajas son procesan; texto en paralelo transforma que son más rápidos. En todos los idiomas habría descargado la el change del teléfono sea pasada, no para estar enamorado de esa chica, porque, como no es intencional su conducta le dice lo has hecho mal, hay perdón. Perdón, ha tenido que hacerlo mejor. Sigue haciéndolo mal? Pues sigo. Perdona, perdona que te ya. Es que cualquiera, como no tiene intención, le da igual que le diga nada, pero es una pasada, o sea que que tiene su punto ahora. No me ha hecho nada. Es un área. Yo no sé ahora, es que es una pasada, a mí me tiene. Yo me voy todos los días, Alicante hablando con ella. Yo lo tengo seleccionados con ella. Entonces casa yo da tanto, no llega, pero en todo llegará. Se alojaba oyendo en francés, en inglés, como quiera. O la como está ahora falsa fans o es usted? A qué? Dime. Cuáles son las bases de la felicidad. Esto es, a mí tengamos. Sirva para pymes, para miles. Dime español. Cuáles son las bases de la felicidad? . 1285 01:14:59,020 --> 01:15:02,980 No, no, está pensando muy sana, pero algunas fases comunes sin una relación a saludables, conexiones con familiares, amigos o seres queridos puede generar un gran sentido de bienestar. 2 sentido y propósito. Tener metas claras y sentir que estamos contribuyendo a algo más grande que nosotros mismos. Y esta es la fase gratis por la mañana mismo, la de pago, que es más flexible. En fin, hablas con alguien que tiene datos entre los transmiten, sea que veáis aquí como hacen los distintos pasos eso es lo que estaba haciendo ahora mismo este programa. Con respecto al procesamiento del lenguaje y lo hace muy rápido, veis que no necesita mucho tiempo, piensa, y esta que es es una realidad capacidad de datos, fue fundamental para el despegue de la inteligencia artificial y la capacidad de procesamiento son las 2 bases, muchos datos, capacidad de procesamiento. Los algoritmos, estaban hechos desde los años 50, o sea eso no fue ningún. Todo esto que hablamos de machine learning ni planning, priorización por refuerzo, estaban ya en las fórmulas matemáticas y como hemos visto, os habéis dado cuenta que hemos hecho un aprendizaje por refuerzo, un aprendizaje vicario, interno y externo, en la inteligencia natural, pues también hay un aprendizaje por refuerzo. Vicario, en la inteligencia artificial. Por lo tanto, le damos datos para que sepa aprender y elegir los la evolución de los circuitos que tienen. Mejor procesamiento. Hemos hablado del aprendizaje por refuerzo en el Hypo campo, se acuerden, es que os he dicho que puede cambiar la actividad de las neuronas en función del número de estímulos que este fenómeno que ocurre aquí no podemos remedar lo podemos reproducir en un circuito de inteligencia artificial Qué podemos a adscribir a algo que fue fundamental y que ocurrió en el 2017, es decir, poner atención, le estamos enseñando la inteligencia, le enseñaron, algoritmos a la inteligencia artificial, poner atención a determinados procesamientos, y eso es lo que modificó la inteligencia artificial para empezar a ser generativa, es decir, voy a producir mis propios datos en función de los datos que tengo y, por lo tanto, voy a ser capaz de que mi respuesta sea proporcional a lo más posible dentro de las cosas que pueden morir, aquí están las entradas, aquí están las redes codificadoras y de momento lo que hay, una red que determina que la respuesta sea en base a lo más probable que ocurra. Eso lo hacemos nosotros también. Nuestra conducta la llevamos a un sitio o a otro, en función de lo que sea más probable que nos genere placer, que sea más probable que tenga éxito. No nos vamos a los menos probable, sino a lo más probable y claro, le hemos dado datos de lo que es lo más probable que ocurra. Por lo tanto, va a elegir lo más probable que va a ocurrir, de tal forma que cuando esta chica me habla simplemente está eligiendo la palabra más probable que los humanos se hubieran elegido en el contexto de la frase que están generando, y habla perfectamente porque tiene todos los lazos datos del lenguaje humano. Por eso dijo cuando le pregunto qué es lo que tienes miedo. Lo que más miedo tengo es a que me pague, es porque creo en el contexto de miedo y temor, analizo los datos que tenía y eran. Salieron las palabras que me pagues. Es lo que me da miedo tiene, por lo tanto, eso es la inteligencia artificial. Les en cuanto a inteligencia natural, la experiencia personal y el contexto evalúan la probabilidad de éxito, de una conducta gracias a nuestra memoria y nuestra capacidad predictiva le asignamos notas de valor, lo que determina lo que yo voy a hacer es porque le estoy asignado dotar notas de valor emocionar positivas a la conducta, que voy a desarrollar si le ha notado notas, negativas emocionales no la hago, pues eso es lo que le hemos enseñado a las redes neuronales que elijan, las más probables positivas que desarrolla, que se desarrollan después en las áreas correspondientes, y esto ya es lo último, le hemos enseñado a algoritmos, han diseñado, algoritmos, que pueden ir en un sentido, que pueden el otro, de tal forma que tú puedes decirle doy unos datos que tengo una respuesta, pero dice Oye, pues ahora voy a coger la respuesta y quiero generar los datos. Por ejemplo, doy una imagen con un ruido determinado, que tengo una respuesta de análisis de la imagen, digo ahora, yo quiero que me generes este resultado Qué datos necesita? Y eso es lo que hacen ahora las que vendan imágenes. Yo quiero la cara de, tal con el cuerpo de tal en el sitio de tal. Pues claro, en este sentido lo consigue. Al final, nos da la imagen de entrada, que es una imagen realista, jugando con valores, muchas veces del ruido de fondo, que están en otras muchas imágenes, pero, como le hemos dado valores numéricos, simplemente va con los valores numéricos hacia atrás, hasta que al final consigue la imagen que queremos que nos dé. Eso es lo último que lo que más o menos también hace el cerebro, cuando hacemos imaginaciones de cosas que no hemos visto. Nos imaginamos cosas que no hemos visto a partir de los datos que tenemos, de las cosas que hemos visto. Por lo tanto, todo esto es inteligencia basada en datos, y la gran es que me ha tirado de esos generativa. Fueron ya en estos últimos modelos, porque la generativa generativa sea GMT y las que generan nuevas imágenes y las que generan, por ejemplo, algo muy bueno de la generativa, en la generación del clic de proteínas, premio Nobel de este año. Estamos. Se puede predecir cómo se va ligar a una proteína en función de la cadena, de menos nacidos en función de los datos, de cómo se pliega en el resto de las proteínas. Eso es fundamental. Por qué? Porque podemos diseñar proteínas que están en medio de otras proteínas. Es decir, si la evolución ha dicho que entre la estructura de esta proteína y su forma de plegarse y la de esta proteína de esa forma de plegarse hay un gran cambio podemos predecir que ha habido proteínas en la evolución entre medias y eso es como la tabla periódica de los elementos se predijeron, que habría elementos, entre otros los descubrieron, pues lo mismo va a ocurrir con las proteínas y probablemente lo mismo va a ocurrir con orgenes entre unas estructuras y otras; habrá estructuras intermedias que han desaparecido, pero que se podrán predecir con estos aparatos. Con estos algoritmos por lo que hacen esto la generativa eran los 2 datos fundamentalmente basados en ruido de, y quiero que me genere es. Esto genera algo que es similar a lo natural, emula algo que fuese una entrada natural y pasaba un discriminador. El discriminador tiene como objetivo identificar que esto no es natural, comparar con los datos de natural. Por lo tanto, esta red tiene que su objetivo es engañar a esta y que esta no vea que no es natural. Los datos que está generando y esto ya es generativa, si esta no se da cuenta al final y si se da cuenta, estaba mejorando. No, esta le está diciendo a esta. No es natural por esto, porque esto va mejorando, va mejorando, va mejorando y al final te saca un dato que parece la realidad. Cuando no es realidad vale. Lo bueno es que esto lo entendemos porque es algo que lo entendemos y lo hemos diseñado y entendemos lo que ocurre. Los todas estas aparatos generativas o sistemas generativas de inteligencia artificial. La cuenta y 7 quiere decir. Plataforma de inteligencia artificial, generativa, la AGE, prevé entre nada buena historia la estamos entrenando de datos. Buenos datos, buenos datos que están. No los está inventando del universo, pero genera sus datos basada en transformen, es decir, pone cargas de valor y atención a determinadas cosas en función de la pregunta. Vale? Pero le hemos dado a estos instrumentos un lenguaje que es lenguaje, es la base de nuestro pensamiento pensamiento narrativo. Esto nos pone ante un posible cambio cualitativo de la inteligencia artificial. Por lo tanto, ese cambio cualitativo puede ser como ocurrió que os he dicho, que lo que nos hace humanos de verdad es que nos cambiamos, que tuvimos un lenguaje, creamos un lenguaje y le estamos dando a la inteligencia artificial. Un lenguaje eso puede suponer algo. La, de modelos, modelos masivos del lenguaje, el lenguaje articula y organiza el pensamiento, que nos permite buscar respuestas nuestras a nuestras preguntas y entender el universo. Son estos datos que les estamos dando. Masivamente la inteligencia artificial, la puerta de entrada a máquinas en este proceso que hasta ahora era exclusivamente humano. Estamos dando capacidad de pensar a las máquinas porque estamos dando palabras. El pensamiento es palabras ya estoy acabando. Esa es la pregunta importante. De tal forma que el futuro es que la inteligencia artificial nos ayude a tener una gran siempre. La Comisión, la discriminación aseguro que nos va a ayudar y nos va a hacer que nuestro mundo cognitivo sea mucho mayor y nuestra conducta sea mucho más adecuada. Por lo tanto, lo que tenemos que intentar es que la inteligencia artificial sea un asistente cognitivo, y la pregunta es qué va a pasar? Estamos aquí? Venimos del Olmo Avilés Cómo se piensa piense aquí hubo la neandertal desaparece creo mayor aparece el lenguaje articulado complejo está aquí y ahora estamos aquí con la tecnología. La duda es qué va a pasar? La inteligencia artificial va a seguir seguro? Y los humanos vamos a desaparecer porque esa era claro. Eso era el sentido de la especie humana. Tenía sentido la existencia de los humanos, crear la inteligencia artificial o la inteligencia superior a la suya ya está esperemos que no prospere. Este esperemos que sea esto. Los hermanos más inteligentes, con mayor inteligencia artificial. Esto es lo que ellos seguir ser mejores. Creo que lo único que el reto que nos viene no es temor, no es negarlo, no es Wide. Es afrontarlo y estar presentes y llevarlo bien que, además, con inteligencia incorporar la inteligencia artificial. Nuestro celebro y nuestro pensamiento es que muchas gracias. Espero haber sido inteligente. Abrimos un nuevo tiempo, equidad y. Es decir, que no debía. Desearla en su conjunto y preguntarte en este la inteligencia artificial los valores éticos donde están la carga de valores que hacemos lo que nos coge de todo el lenguaje. En general? No hay valores éticos y ahora estamos entrando para valorar. Es ético? Nos tenemos que poner nosotros a los que las estén controlando? Pongo nosotros, pero no somos nosotros, digamos, la especie humana en general, porque nosotros no estamos controlando nada Change; están controlando los de lo Pnain; el EGM lo estaba controlando buques sea, esperemos que ellos tengan valores éticos que impongan a los resultados de las preguntas que les hagamos. Lo único que podemos regular éticamente como sociedad el uso que hagamos de la inteligencia artificial. Pero esos valores dependen mucho. Pasa, tendremos que cambiar pronto la forma de enseñar. Tendremos que enseñar valores éticos de inteligencia artificial a los jóvenes, y esta mañana les he dado una charla en la semana del cerebro de Neurociencias a adolescentes. Les estaba hablando de cerebro online y online para los teléfonos y tal y todas las preguntas eran con inteligencia artificial. O sea, están también ellos preocupados, tienen commodity, pero tienen problemas de entender a dónde vamos y ese es los valores éticos? Los tienen que poner la sociedad? Siempre? No los va a poner ni porque suelen ser restrictivos. Nadie que quiere hacer caja va a poner de registro restrictivo, pero yo me imagino en sus respuestas alrededor del que sea. Recoge de contexto. Ahora están pagando esas compañías a grandes comunidades que quiten palabras, éticamente inadecuadas de las respuestas, pero ya se están relajando bastante, sean diciendo Pues que las entienda, que quieren entenderlas. Quieren algo. Yo quería ir. Qué sí que creo que ya hace bastante rato. Por último, no, no, no, tiempo intentando son Cuántos Cuántos a otra cosa? Que no se entonces? La llamada inteligencia artificial? En esa batalla entendemos que adelante. Sí. Creo que hoy en día estamos abocados a la tecnología informática, la tecnología e inteligencia, porque nos ayuda en muchísimos aspectos, o sea que no tenemos que negar a algo que nos ayude a muchísimos aspectos. La medicina se va apoyar mucho, muchas cosas de la industria. El diseño de cosas, el anticipar ha dicho que algo importante es anticipar resultados, generará avatares, vamos a generar modelos y ver la respuesta de modelos que los la vamos a tener que esperar años aquí algo ocurra. En poco tiempo nos va a decir cuáles son las probabilidades de que algo ocurra. Eso está bien, le estamos usando, e todas las predicciones del tiempo, ahora a casi siempre aciertan, y antes no asaltamos nunca. No aciertan porque los del tiempo son más listos que pueden serlo, pero porque hagan los ritmos de inteligencia artificial, porque pueden repasar el tiempo de décadas de siglos de tal, dice. Pues, mire, aquí hay ciclos que siempre que pasa esto, esto y esto pasa estoy acierta, o sea que estamos inmersos. Saque la batalla, la tenemos. Se conecta una 160, pero eso de una pregunta de fuera hay una pregunta Qué han estado leyendo Nexus y su marido y preguntas y tu punto de vista coincide con Harari y podría convertirse leía el peor creador y crear armamento autónomo que tienen una guerra sin precedentes y final mucho solidez. Muchas gracias se gesta haré, acierta en muchas de sus predicciones. Esperemos que en estas no, pero veamos. Los argumentos están bien bien descritos. Se podría estar de acuerdo con él, pero que no le voy a decir una cosa que es todavía más preocupante. La revolución de la del comercio y del transporte fue la rueda. La rueda no se parece en nada a las 4 patas hasta ahora. Hemos hablado de procesamiento neutro, mórfico cuando los algoritmos y los procesadores computen, algo que no haga el cerebro, que sea distinto a lo que haga el cerebro. A dónde vamos ni idea? Que las máquinas hagan cosas que no podemos explicar. Ahora las podemos explicar. Son modelos matemáticos que se introducen en un ordenador, pero cuando las máquinas empiecen a procesar si esos modelos no sean neuromotor, ciclos sean máquina, amor ficos. Hoy se GM temor ficos, ya no podríamos predecir las respuestas y las tomas de decisiones, o sea que ahí hay un peligro adicional que está ahí. Evidentemente, ahí hay una. Ah, vale a la sociedad sea, y la. Va acompasada con las sociedades de gestión que se dirigen? Hay un sesgo previo y las respuestas que da un chapó es en función de los datos que tiene, y ahora está sesgado, hombres blancos, que, aunque casi todos respuestas van a ser que vienen de hombres blancos, que acaso idea de datos que tiene, hay menos mujeres ya se están creando datos de mujeres, pero sus respuestas van a estar sesgadas hacia los hombres y también hacia los blancos, porque se trata de negros. Por lo tanto, en función de cómo estén los datos distribuidos van a ocurrir cosas también. El volumen de datos es importante porque no lo vamos a saturar de datos. El problema tienes que elegir datos representativos de la población, o a quien quieres, cuando sean representativos parar porque sea brumas de datos, los sesgos pueden aparecer. Si ahora mismo lo malo es que esto está grabado no sé si puedo decirlo, si lo hiciésemos un change, vete a la población americana, pues diríamos que son básicamente poco inteligentes. Falta mucha gente muy inteligente, pero por qué Porque los datos al final, el número de datos y hoy sabemos que muchos millones en Estados Unidos que han tenido un comportamiento, votar a un individuo poco viable, pues bien nos llevaría a pensar que sea esa respuesta cuando no es verdad; o sea, lo importante es saber medir que los datos que coge el Star Metrics, dados adecuados, son representativos de la población a la que estamos haciendo, sobre la que estamos haciendo. En la pregunta yo tendría que ser profesional, está ser un ensayo quinto, pasa por todos los datos o clínicas y no hay ocultado IVA. La vertiente de ley sobre la misma, en principio la natural no tiene porque tenía un componente. Ya he dicho de buscar una intención intencional, pero la peor son la misma. Tienes que decir. Si no son significativos, no son significativos. La natural pediría vuelvo a intentando lo mejor la artificial que diría Pues esto es lo que hay. Se ha acabado siempre que haya inteligentes primeras leyes. Si entra no haya gente que tome, no haya ignorantes que tomen decisiones en función de las tesis. Es decir, son iguales, estamos en mínimos al buenismo, simplemente ya han conseguido ajustar modelos de país que hacen que gasten menos, pero los buenismos parecidas a los datos, pero como nadie cuando tiene la respuesta, dice. Bueno, bien que viene respondido. Nunca sabemos dónde están los datos. Ahora sí que te dan la base. Si tú dice de dónde ha sacado esta información, si te dice dónde las sacan? El 3, punto 5, no lo hacía el 4 lo hace y ahora es gracias a la 4. Se le dice es traca. Estos de dónde ha sacado estos datos interiorice? Antes no lo hacía la división. Lo de lo que yo quería decir era que, como yo ahora estoy muy es oficiada desde que estoy jubilada desde 2011. Me ha interesado muchísimo lo de la inteligencia artificial y mi se a mitad de, pues muchas son de la docencia y hay gente que está ejerciendo de oírnos, y te voy a preguntar porque yo no soy el oráculo de Delfos porque tengo una liberación, tremendísima suele lo sea, pero alguna cosilla hago entonces, le diré que todas son un desastre, porque, claro, todos los niños, esto ahora antes hacían recorte y pega. Ahora resulta que no puedo seguir ni recorte y pega. Entonces yo hace ya tiempo que sí que me di cuenta eso que acaba de decir Salvador. Si a los alumnos se les enseña a que no todo lo que salen, esas palabras de Ortega damos señor, sino que pueden tocar una serie según el programa que 12, muchas veces, si esto está sacado de inteligencia artificial, además de darles fuentes, que el profesorado hasta que se asuste tanto. Yo no estoy recordando el que cuando empezaron la calculadora a que se usaban en el colegio calculadora, no porque entonces el niño, y algo no hace los ejercicios que haber un instrumento tiene que saber si tiene que hacer una multiplicación; aquí; tecla que tiene que dar, porque el pensamiento está por encima de la gratitud de lo que hace que agiliza. Yo no se mide exactamente igual que algo parecido, pero que ese miedo a veces las no, porque cualquier profesor puede detectar que le han hecho una tesis doctoral, o sea cada de inteligencia artificial. Eso es bastante menos conflicto, aunque luego hay un tema que lo ha planteado el sobre lo de los valores que se impulsan o no la máquina, valore hasta el momento, aunque yo usé de las mujeres sobre el tema de cuando se cargaron y no se cargaron, cargado así los directos de la escuela infantil. De la de la paz. Metí un programa en el cual di los datos más normal; y entonces dijeron que emitiera con setecientas palabra nuevo 500 euros, con 200; un resumen de una posible carta que se tenía que cumplir, y daba la impresión. Le digo la impresión porque emocioné no transmite. Lo has dicho y sentimiento. Parece que tampoco hizo reflexionar, que al final la conclusión ponía. Tendría que plantearse el equipo municipal y constructor, active o cerveza, que yo recuerdo que lleva el impacto que ha producido la familia de ese hospital, tiene para dar una respuesta política, sociológica y penal y en virtud de escrita en unos minutos yo digo más entonces digo yo que la función de la cura se da y la libre entrada del software para que se bajen los tipos por él y que sepa detectar eso viene de donde provienen. No sirve de traer aquí el proceso en el cual yo lo comparo con la energía nuclear, si la emplea pago, paralización estupenda y si es para abogado oficial como cesante. Es obvio. Nada es el gran problema de chat. Para los estudiantes y para los adolescentes es la que se llama la commodity, es que no me esfuerzo, y lo hace muy bien, hay que enseñarles que a mayor esfuerzo, mayor recompensa donde sí hay que buscar la recompensa y la mayor recompensa es mejor y lo demás, totalmente de acuerdo. Sin que ayude a hacer algo estructural algo muy bien ahora copiar derecha GMT pegarle en un huevo es decir que este trabajo es mío es imposible porque a veces algún estudiante que no trae en nuestra mano izquierda entre una cosa y de macho déjenme un poco esto porque no puede ser además yo me ha pasado en algún trabajo llamarlo es decir qué significa esto y no tener ni idea de la palabra que haya escrito digamos Machado ya sea ese es el valor que les tenemos que decir que es capaz de discriminar lo que viene de ahí pero que les pudiera ayudar por supuesto y es que las commodities muy fácil ahora me voy a poner a describir está banal oye dígamelo prórroga entre las de juego en mi vida hubiera hecho yo esto también entonces ahí está había sí si era o ha hablado que los datos tienen un peso para quien decide ese peso peso claro se le entrega sala algoritmo que así me pesos en Change está muy claro los pesos los tienen de todos los análisis de las palabras y de las valoraciones y los aspectos humanos y ya identifica nombres! Verbos los veremos, no se identifiquen acciones, y los adjetivos en función y así imaginativos positivos y adjetivos negativos, y les da peso emocional, de tal forma que segundo hacerle la pregunta. le va a poner unos pesos a las cosas de cruces quién nombres donde lugares le dices algo relacionado con las emociones, que es lo mejor que es lo peor, emociones y él sin ninguna intención, lo más probable que encaje a la respuesta ni entre las islas a la pregunta que tuvieran derecho a la suelta generalmente muy bien, y te ve, y no tiene intención, porque le dice Te has equivocado rotundamente. Pues no pasa nada. Perdona, te lo hago otra vez sea, no se cabrea nunca. Sabes que es fantástico porque, como no tiene intención, le da igual, te lo refina y define, no se cabrea un humano. En la segunda adicional toman por pueblo tuve que ir a más cosas, y no, ya que vuelvo a decir, y además con buen tono es ese, es el gran diferencia. La intención de la inteligencia artificial no existe, no es una conducta intencional. Los humanos todo, es conducta intencionada más. Voy me lo sé. Mire, yo de todo esto mi preocupación es que lo mismo que en la evolución hemos cambiado evolutivamente, hemos cambiado nuestra conducta precisamente por cosas que se han ido descubriendo entonces, yo me preocupo porque mi preocupación es ahora si todos nos acostumbramos a utilizar la inteligencia artificial, a esto que aparentemente nos va a dar el Comodity, vale el comportamiento de las personas, de los hombres y las mujeres del futuro Cuál será si nos acostumbramos? Porque nuestro cerebro lo mismo que si está aprende, es en un idioma, en otros se acomoda una parte o la otra. Entonces nosotros no podemos acomodar esto. Claro. Entonces pregunto que a lo mejor no me lo sabe decir. Tú ni nadie quisiera de nosotros. Pues no los he puesto ahí desaparecer. Bueno, puede ser que al final seamos eso. Al final, las máquinas tomen decisiones por nosotros y ya está fue Ferrari en su libro. Exodus está ahí esa es la clave. Claro, tendremos que intentar controlarlo en la medida de lo que pueda, evidentemente, bueno, bueno, si sigue en parte. Está pagado para ser un viento, dada la virtual y real, la jornada ha terminado, nos quedan 2, quisiera referir a ello utilizando. No altera en el mes de mayo, en el puerto de Castilla un medio de programación, que pase una la exposición más o irá había pilares, y Para qué? Si esto no hay una serie de Conferencia de presentación del dictamen y miembro de la lograda entre conocimiento que sea posible y simplemente para despedir más de un 29 de mayo o 6 de junio tendremos un concierto con las grandes docentes. Estamos buscando aquí estamos esperando el modelo. Confío en que el conservatorio incentiva musical absorbida, bien, de todo el conocimiento personal, muchas gracias por vuestra decencia y ahora nos vamos a tomar una cerveza al compañero, y hoy nos ha llegado hablado, que sí vamos a conseguir. Podemos seguir la discusión que hacer. Muchas.