ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

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Kevin Kelly | Speaker | TED.com
TEDSummit

Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution

Kevin Kelly: Cómo la inteligencia artificial puede conducir a una segunda Revolución Industrial

Filmed:
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"El verdadero camino de una gota de lluvia que cae en un valle es impredecible, pero la dirección general es inevitable", dice el visionario de la era digital Kevin Kelly; y la tecnología es básicamente lo mismo, dirigida por los patrones sorprendentes, pero inevitables. Él afirma que durante los próximos 20 años, nuestra tendencia a hacer las cosas más inteligentes tendrá un profundo impacto en prácticamente todo lo que hacemos, y explora tres tendencias en la inteligencia artificial que necesitamos comprender con el fin de adoptarla y controlar su desarrollo. En su opinión, "el producto de la inteligencia artificial más popular que todos usarán de ahora en 20 años aún no se ha inventado" y añade que esto significa que aún estamos a tiempo.
- Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio

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00:14
I'm going to talk a little bitpoco
about where technology'stecnología going.
0
2966
3817
Les hablaré un poco de la
dirección tecnológica actual.
00:19
And oftena menudo technologytecnología comesproviene to us,
1
7509
2671
A menudo, las nuevas
tendencias nos sorprenden,
00:22
we're surprisedsorprendido by what it bringstrae.
2
10566
1865
00:24
But there's actuallyactualmente
a largegrande aspectaspecto of technologytecnología
3
12455
3683
pero gran parte de ellas
es mucho más predecible,
00:28
that's much more predictableprevisible,
4
16162
1802
00:29
and that's because technologicaltecnológico systemssistemas
of all sortstipo have leaningsinclinaciones,
5
17988
4088
y eso se debe a que los sistemas
tecnológicos de todo tipo
tienen ciertas directrices,
necesidades y tendencias.
00:34
they have urgenciesurgencias,
6
22100
1175
00:35
they have tendenciestendencias.
7
23299
1561
00:36
And those tendenciestendencias are derivedderivado
from the very naturenaturaleza of the physicsfísica,
8
24884
4932
Estas tendencias derivan de
la naturaleza de la física,
00:41
chemistryquímica of wiresalambres
and switchesinterruptores and electronselectrones,
9
29840
3150
de la química de los cables,
interruptores y electrones,
00:45
and they will make reoccurringrecurrente
patternspatrones again and again.
10
33659
3602
que generan patrones recurrentes
una y otra vez,
00:49
And so those patternspatrones produceProduce
these tendenciestendencias, these leaningsinclinaciones.
11
37745
4874
patrones que producen estas tendencias;
algo parecido a la gravedad.
00:54
You can almostcasi think of it
as sortordenar of like gravitygravedad.
12
42643
2831
00:57
ImagineImagina raindropsgotas de lluvia fallingque cae into a valleyValle.
13
45498
2319
Imaginen unas gotas de agua
que caen por una valle;
00:59
The actualreal pathcamino of a raindropgota de agua
as it goesva down the valleyValle
14
47841
3088
el trayecto exacto de una gota
al caer es impredecible,
01:02
is unpredictableimpredecible.
15
50953
1169
ya que no sabemos hacia dónde se dirige
01:04
We cannotno poder see where it's going,
16
52651
1518
01:06
but the generalgeneral directiondirección
is very inevitableinevitable:
17
54193
2277
pero sí que sabemos su dirección:
inevitablemente hacia abajo.
01:08
it's downwardhacia abajo.
18
56494
1234
01:10
And so these baked-inhorneado en
tendenciestendencias and urgenciesurgencias
19
58377
4572
Del mismo modo,
estas tendencias y necesidades
innatas a los sistemas tecnológicos
01:14
in technologicaltecnológico systemssistemas
20
62973
1476
nos dan una pista en cuanto
a la dirección de las cosas.
01:17
give us a sensesentido of where things
are going at the largegrande formformar.
21
65051
3609
01:21
So in a largegrande sensesentido,
22
69149
1401
Por lo tanto, en general, yo diría
que los teléfonos eran inevitables,
01:22
I would say that telephonesteléfonos
were inevitableinevitable,
23
70574
3361
01:27
but the iPhoneiPhone was not.
24
75005
1342
pero no el iPhone.
01:29
The InternetInternet was inevitableinevitable,
25
77094
1478
Internet también, pero no Twitter.
01:31
but TwitterGorjeo was not.
26
79274
1286
01:33
So we have manymuchos ongoingen marcha
tendenciestendencias right now,
27
81036
3928
En este momento, hay muchas
tendencias emergentes
01:36
and I think one of the chiefjefe amongentre them
28
84988
2720
y creo que una de las más importantes
01:39
is this tendencytendencia to make things
smartermás inteligente and smartermás inteligente.
29
87732
3722
es la de hacer las cosas
cada vez más inteligentes.
01:44
I call it cognifyingcognitiva -- cognificationcognición --
30
92041
2212
Este proceso de "cognificación"
01:46
alsoademás knownconocido as artificialartificial
intelligenceinteligencia, or AIAI.
31
94783
2782
es también conocido como
inteligencia artificial o IA.
01:50
And I think that's going to be one
of the mostmás influentialinfluyente developmentsdesarrollos
32
98025
3746
Creo que esto será uno de los desarrollos
o tendencias más influyentes
01:53
and trendstendencias and directionsdirecciones and drivesunidades
in our societysociedad in the nextsiguiente 20 yearsaños.
33
101795
5575
en nuestra sociedad
en los próximos 20 años.
02:00
So, of coursecurso, it's alreadyya here.
34
108021
1985
Bueno, de hecho ya está aquí.
02:02
We alreadyya have AIAI,
35
110030
2204
Ya tenemos IA
02:04
and oftena menudo it workstrabajos in the backgroundfondo,
36
112258
2398
y ya actúa entre bastidores:
02:06
in the back officesoficinas of hospitalshospitales,
37
114680
1586
en los centros hospitalarios
02:08
where it's used to diagnosediagnosticar X-raysRayos X
better than a humanhumano doctordoctor.
38
116290
4686
para emitir un diagnóstico
más acertado que un humano
en un resultado de rayos UVA,
02:13
It's in legallegal officesoficinas,
39
121000
1726
en los bufetes de abogados
02:14
where it's used to go
throughmediante legallegal evidenceevidencia
40
122750
2368
para examinar las pruebas
forenses mejor que un humano.
02:17
better than a humanhumano paralawyerparalegal.
41
125142
1855
También para hacer volar el avión
que han tomado para venir aquí.
02:19
It's used to flymosca the planeavión
that you camevino here with.
42
127506
3656
Un piloto humano solo tiene
el control unos 7 u 8 minutos,
02:24
HumanHumano pilotspilotos only flewvoló it
sevensiete to eightocho minutesminutos,
43
132165
2381
02:26
the restdescanso of the time the AIAI was drivingconducción.
44
134570
1953
y el resto del tiempo
está autopilotado por IA.
02:28
And of coursecurso, in NetflixNetflix and AmazonAmazonas,
45
136547
2173
Desde luego que en Netflix y en Amazon
02:30
it's in the backgroundfondo,
makingfabricación those recommendationsrecomendaciones.
46
138744
2530
hay un algoritmo que hace sugerencias.
Contamos con esto hoy en día.
02:33
That's what we have todayhoy.
47
141298
1261
02:34
And we have an exampleejemplo, of coursecurso,
in a more front-facingafrontar aspectaspecto of it,
48
142583
4801
Y tenemos el ejemplo que coloca
a la IA por delante de nosotros:
02:39
with the winganar of the AlphaGoAlphaGo, who beatgolpear
the world'smundo greatestmejor Go championcampeón.
49
147408
6629
la victoria del AlphaGo contra
el mejor campeón del mundo de go.
Pero hay mucho más que esto.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Al jugar con un videojuego
juegas contra una IA.
02:50
If you playjugar a videovídeo gamejuego,
you're playingjugando againsten contra an AIAI.
51
158555
2642
02:53
But recentlyrecientemente, GoogleGoogle taughtenseñó theirsu AIAI
52
161221
4538
Pero recientemente, Google
acaba de enseñar a su IA
a aprender a jugar un videojuego.
02:57
to actuallyactualmente learnaprender how to playjugar videovídeo gamesjuegos.
53
165783
2412
Enseñar a una máquina a jugar
un videojuego no es algo nuevo,
03:00
Again, teachingenseñando videovídeo gamesjuegos
was alreadyya donehecho,
54
168686
2709
03:03
but learningaprendizaje how to playjugar
a videovídeo gamejuego is anotherotro steppaso.
55
171419
3897
pero enseñarle a aprender
a hacerlo es un paso más allá.
03:07
That's artificialartificial smartnesselegancia.
56
175340
1678
Se denomina inteligencia artificial.
Y esto hacemos:
03:10
What we're doing is takingtomando
this artificialartificial smartnesselegancia
57
178571
4522
adoptamos esta inteligencia
para hacerla cada vez más inteligente.
03:15
and we're makingfabricación it smartermás inteligente and smartermás inteligente.
58
183117
2423
Hay tres aspectos de esta tendencia
general que veo infravaloradas
03:18
There are threeTres aspectsaspectos
to this generalgeneral trendtendencia
59
186710
3895
03:22
that I think are underappreciatedsubestimado;
60
190629
1689
y creo que entenderíamos la IA mucho
mejor si llegáramos a comprenderlos.
03:24
I think we would understandentender
AIAI a lot better
61
192342
2277
03:26
if we understoodentendido these threeTres things.
62
194643
2301
03:28
I think these things alsoademás would
help us embraceabrazo AIAI,
63
196968
3283
Creo que estas cosas nos ayudarían
también a adoptar la IA
03:32
because it's only by embracingabrazando it
that we actuallyactualmente can steerdirigir it.
64
200275
3008
porque solo si la adoptamos
podemos controlarla,
03:35
We can actuallyactualmente steerdirigir the specificsdetalles específicos
by embracingabrazando the largermás grande trendtendencia.
65
203887
3157
controlar su desarrollo en detalle
si adoptamos sus tendencias en general.
03:39
So let me talk about
those threeTres differentdiferente aspectsaspectos.
66
207467
2979
Así que hablaré de estos tres aspectos.
03:42
The first one is: our ownpropio intelligenceinteligencia
has a very poorpobre understandingcomprensión
67
210470
3673
El primero es que la inteligencia humana
comprende muy mal qué es la inteligencia.
03:46
of what intelligenceinteligencia is.
68
214167
1490
03:48
We tendtender to think of intelligenceinteligencia
as a singlesoltero dimensiondimensión,
69
216110
3653
Pensamos en la inteligencia
como en algo unidimensional,
como en una nota que es
cada vez más fuerte.
03:51
that it's kindtipo of like a noteNota
that getsse pone loudermás fuerte and loudermás fuerte.
70
219787
2750
Algo que empieza midiendo
el cociente intelectual
03:54
It startsempieza like with IQIQ measurementmedición.
71
222561
2607
03:57
It startsempieza with maybe a simplesencillo
lowbajo IQIQ in a ratrata or mouseratón,
72
225192
4092
-- quizás el más bajo, como
el de una rata o un ratón,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzeechimpancé,
73
229308
2134
seguido por el de un chimpancé
y a lo mejor el de un tonto,
04:03
and then maybe there's more
in a stupidestúpido personpersona,
74
231887
2191
luego quizá por el de
una persona normal como yo,
04:06
and then maybe an averagepromedio
personpersona like myselfmí mismo,
75
234102
2096
y luego por el CI de un genio --
04:08
and then maybe a geniusgenio.
76
236222
1290
04:09
And this singlesoltero IQIQ intelligenceinteligencia
is gettingconsiguiendo greatermayor and greatermayor.
77
237536
4433
y que este único cociente
se vuelve cada vez más elevado.
Esto es totalmente falso y no es
lo que define la inteligencia,
04:14
That's completelycompletamente wrongincorrecto.
78
242516
1151
04:15
That's not what intelligenceinteligencia is --
not what humanhumano intelligenceinteligencia is, anywayde todas formas.
79
243691
3608
o por lo menos la inteligencia humana.
La inteligencia es más bien una
sinfonía con base en diversas notas
04:19
It's much more like a symphonysinfonía
of differentdiferente notesnotas,
80
247673
4506
donde cada una de estas notas
se toca con un instrumento cognitivo.
04:24
and eachcada of these notesnotas is playedjugó
on a differentdiferente instrumentinstrumento of cognitioncognición.
81
252203
3609
04:27
There are manymuchos typestipos
of intelligencesinteligencias in our ownpropio mindsmentes.
82
255836
3701
Tenemos varios tipos de inteligencias:
04:31
We have deductivedeductivo reasoningrazonamiento,
83
259561
3048
el razonamiento deductivo,
la inteligencia emocional y la espacial;
04:34
we have emotionalemocional intelligenceinteligencia,
84
262633
2221
04:36
we have spatialespacial intelligenceinteligencia;
85
264878
1393
hay quizá 100 tipos diferentes
de inteligencias, agrupadas,
04:38
we have maybe 100 differentdiferente typestipos
that are all groupedagrupado togetherjuntos,
86
266295
4021
y cuya fuerza varía en función
de cada individuo.
04:42
and they varyvariar in differentdiferente strengthsfortalezas
with differentdiferente people.
87
270340
3905
Y si miramos en el reino animal,
tienen otros tipos agrupados
04:46
And of coursecurso, if we go to animalsanimales,
they alsoademás have anotherotro basketcesta --
88
274269
4526
en otras sinfonías
de diversas inteligencias,
04:50
anotherotro symphonysinfonía of differentdiferente
kindsclases of intelligencesinteligencias,
89
278819
2541
y a veces se tocan con la ayuda
de los mismos instrumentos
04:53
and sometimesa veces those samemismo instrumentsinstrumentos
are the samemismo that we have.
90
281384
3566
que usamos los humanos.
04:56
They can think in the samemismo way,
but they maymayo have a differentdiferente arrangementarreglo,
91
284974
3561
Los animales pueden pensar de manera
similar pero organizarse diferentemente;
05:00
and maybe they're highermayor
in some casescasos than humanshumanos,
92
288559
2467
a veces más eficientemente
que los humanos,
05:03
like long-terma largo plazo memorymemoria in a squirrelardilla
is actuallyactualmente phenomenalfenomenal,
93
291050
2837
como en el caso de la fenomenal
memoria a largo plazo de la ardilla
05:05
so it can rememberrecuerda
where it buriedenterrado its nutsnueces.
94
293911
2287
que le ayuda a recordar
dónde enterró sus nueces,
05:08
But in other casescasos they maymayo be lowerinferior.
95
296222
1987
pero en otros casos, no tanto.
05:10
When we go to make machinesmáquinas,
96
298233
2730
Cuando hacemos máquinas,
las diseñamos de la misma manera,
05:12
we're going to engineeringeniero
them in the samemismo way,
97
300987
2196
dotando a algunas
05:15
where we'llbien make some of those typestipos
of smartnesselegancia much greatermayor than oursla nuestra,
98
303207
5010
con tipos de inteligencia mucho
más elevados que la nuestra,
y muchas otras con tipos muy por debajo
porque no les hace falta tal nivel.
05:20
and manymuchos of them won'tcostumbre be
anywhereen cualquier sitio nearcerca oursla nuestra,
99
308241
2571
05:22
because they're not needednecesario.
100
310836
1544
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Así que tomaremos estas cosas,
estos grupos artificiales,
05:26
these artificialartificial clustersracimos,
102
314631
2081
05:28
and we'llbien be addingagregando more varietiesvariedades
of artificialartificial cognitioncognición to our AIsAIs.
103
316736
5362
y le añadiremos más tipos de
cognición artificial a nuestra IA.
05:34
We're going to make them
very, very specificespecífico.
104
322507
4071
La haremos más y más específica.
05:38
So your calculatorcalculadora is smartermás inteligente
than you are in arithmeticaritmética alreadyya;
105
326602
6542
Por lo que su computador ya ofrece
mejores resultados aritméticos,
y el GPS es más listo
en la navegación espacial;
05:45
your GPSGPS is smartermás inteligente
than you are in spatialespacial navigationnavegación;
106
333168
3697
y Google, Bing, en la
memoria a largo plazo.
05:49
GoogleGoogle, BingBing, are smartermás inteligente
than you are in long-terma largo plazo memorymemoria.
107
337337
4258
05:54
And we're going to take, again,
these kindsclases of differentdiferente typestipos of thinkingpensando
108
342339
4530
Una vez más, tomaremos estos
diferentes tipos de pensamiento
05:58
and we'llbien put them into, like, a carcoche.
109
346893
1933
y los insertaremos
en un auto, por ejemplo.
06:00
The reasonrazón why we want to put them
in a carcoche so the carcoche drivesunidades,
110
348850
3057
La razón por la que queremos
añadirlos en la conducción
06:03
is because it's not drivingconducción like a humanhumano.
111
351931
2302
es porque un auto no conduce,
no piensa como nosotros.
06:06
It's not thinkingpensando like us.
112
354257
1396
06:07
That's the wholetodo featurecaracterística of it.
113
355677
1920
Este es su punto fuerte.
06:09
It's not beingsiendo distracteddistraído,
114
357621
1535
No se distrae.
06:11
it's not worryingpreocupante about whethersi
it left the stoveestufa on,
115
359180
2754
No le importa si dejó el horno en marcha
06:13
or whethersi it should have
majoredespecializó in financefinanciar.
116
361958
2138
o si debe graduarse en finanzas.
Solo conduce.
06:16
It's just drivingconducción.
117
364120
1153
(Risas)
06:17
(LaughterRisa)
118
365297
1142
06:18
Just drivingconducción, OK?
119
366463
1841
Solo hace esto, ¿sí?
06:20
And we actuallyactualmente mightpodría even
come to advertiseanunciar these
120
368328
2937
De hecho podemos llegar a darlas a conocer
06:23
as "consciousness-freelibre de consciencia."
121
371289
1545
como "libres de conciencia".
06:24
They're withoutsin consciousnessconciencia,
122
372858
1774
No tiene conciencia,
no se preocupa por otras cosas,
06:26
they're not concernedpreocupado about those things,
123
374656
2104
no se distrae.
06:28
they're not distracteddistraído.
124
376784
1156
En general, lo que estamos
tratando de hacer
06:29
So in generalgeneral, what we're tryingmolesto to do
125
377964
2966
06:32
is make as manymuchos differentdiferente
typestipos of thinkingpensando as we can.
126
380954
4500
es diversificar los diferentes tipos
de pensamiento lo máximo posible,
06:37
We're going to populatepoblar the spaceespacio
127
385804
2083
poblar este espacio
con todo tipo de pensamiento.
06:39
of all the differentdiferente possibleposible typestipos,
or speciesespecies, of thinkingpensando.
128
387911
4159
De hecho, ya existen algunos
retos muy difíciles
06:44
And there actuallyactualmente maymayo be some problemsproblemas
129
392094
2068
06:46
that are so difficultdifícil
in businessnegocio and scienceciencia
130
394186
2800
en el mundo de los negocios
o de la ciencia
06:49
that our ownpropio typetipo of humanhumano thinkingpensando
maymayo not be ablepoder to solveresolver them alonesolo.
131
397010
4042
que nuestro tipo de pensamiento
humano no podrá resolver solo.
06:53
We maymayo need a two-stepdos pasos programprograma,
132
401076
1992
Hará falta un plan en dos fases
para inventar nuevas formas de pensar
06:55
whichcual is to inventinventar newnuevo kindsclases of thinkingpensando
133
403092
4203
para ayudar a resolver esos
problemas realmente grandes,
06:59
that we can work alongsidejunto a of to solveresolver
these really largegrande problemsproblemas,
134
407692
3734
07:03
say, like darkoscuro energyenergía or quantumcuántico gravitygravedad.
135
411450
2918
como la energía oscura
o la gravedad cuántica.
Estamos construyendo
inteligencias alienígenas,
07:08
What we're doing
is makingfabricación alienextraterrestre intelligencesinteligencias.
136
416496
2646
07:11
You mightpodría even think of this
as, sortordenar of, artificialartificial aliensextranjeros
137
419166
4069
podemos verlas como una especie
de alienígenas artificiales
07:15
in some sensessentido.
138
423259
1207
de alguna manera,
07:16
And they're going to help
us think differentdiferente,
139
424490
2300
que nos ayudarán a pensar de otra forma,
07:18
because thinkingpensando differentdiferente
is the enginemotor of creationcreación
140
426814
3632
de una manera diferente.
Serán el motor de la creatividad,
de la riqueza y la nueva economía.
07:22
and wealthriqueza and newnuevo economyeconomía.
141
430470
1867
La segunda consecuencia de todo esto
07:25
The secondsegundo aspectaspecto of this
is that we are going to use AIAI
142
433835
4923
es que prácticamente usaremos la IA
07:30
to basicallybásicamente make a secondsegundo
IndustrialIndustrial RevolutionRevolución.
143
438782
2950
básicamente para hacer
una segunda revolución industrial.
07:34
The first IndustrialIndustrial RevolutionRevolución
was basedbasado on the facthecho
144
442135
2773
La primera revolución industrial se basó
en la invención de la fuerza artificial.
07:36
that we inventedinventado something
I would call artificialartificial powerpoder.
145
444932
3462
07:40
PreviousAnterior to that,
146
448879
1150
Antes de que esto sucediera,
durante la revolución agrícola,
07:42
duringdurante the AgriculturalAgrícola RevolutionRevolución,
147
450053
2034
07:44
everything that was madehecho
had to be madehecho with humanhumano musclemúsculo
148
452111
3702
todo lo que se fabricaba
era a base de fuerza manual,
humana o animal.
07:47
or animalanimal powerpoder.
149
455837
1307
07:49
That was the only way
to get anything donehecho.
150
457565
2063
Era la única manera de hacer las cosas.
07:51
The great innovationinnovación duringdurante
the IndustrialIndustrial RevolutionRevolución was,
151
459652
2945
La gran innovación de
la revolución industrial
fue aprovechar la energía del vapor
y los combustibles fósiles,
07:54
we harnessedenjaezado steamvapor powerpoder, fossilfósil fuelscombustibles,
152
462621
3109
07:57
to make this artificialartificial powerpoder
that we could use
153
465754
3856
para producir esta fuerza artificial
y usarla para hacer lo que queríamos.
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
08:03
So todayhoy when you drivemanejar down the highwayautopista,
155
471327
2772
Hoy, mientras uno conduce
por la autopista,
a través de un botón, está
al mando de 250 caballos,
08:06
you are, with a flickpelícula of the switchcambiar,
commandingdominante 250 horsescaballos --
156
474571
4525
la fuerza de 250 caballos,
08:11
250 horsepowercaballo de fuerza --
157
479120
1572
08:12
whichcual we can use to buildconstruir skyscrapersrascacielos,
to buildconstruir citiesciudades, to buildconstruir roadscarreteras,
158
480716
4692
poder que usamos para construir
rascacielos, ciudades, carreteras,
08:17
to make factoriessuerte that would churnbatir out
lineslíneas of chairssillas or refrigeratorsrefrigeradores
159
485432
5789
en fábricas que producirán
en cadena sillas y neveras,
más allá de nuestra propia fuerza.
08:23
way beyondmás allá our ownpropio powerpoder.
160
491245
1654
08:24
And that artificialartificial powerpoder can alsoademás
be distributedrepartido on wiresalambres on a gridcuadrícula
161
492923
6111
Y esta fuerza artificial
también puede distribuirse
por una red de cableado
08:31
to everycada home, factoryfábrica, farmsteadalquería,
162
499058
3199
a cada casa, fábrica, granja,
y comprada por cada uno de nosotros,
simplemente enchufando algo.
08:34
and anybodynadie could buycomprar
that artificialartificial powerpoder,
163
502281
4191
08:38
just by pluggingtaponamiento something in.
164
506496
1472
08:39
So this was a sourcefuente
of innovationinnovación as well,
165
507992
2439
También supuso una fuente de innovación
08:42
because a farmeragricultor could take
a manualmanual handmano pumpbomba,
166
510455
3418
porque un agricultor podría
agregarle a una bomba manual
08:45
and they could addañadir this artificialartificial
powerpoder, this electricityelectricidad,
167
513897
2916
esta fuerza artificial, la electricidad,
08:48
and he'del habria have an electriceléctrico pumpbomba.
168
516837
1497
y conseguir así una bomba eléctrica.
08:50
And you multiplymultiplicar that by thousandsmiles
or tensdecenas of thousandsmiles of timesveces,
169
518358
3318
Y si eso se multiplica por miles,
o decenas de miles de veces,
08:53
and that formulafórmula was what broughttrajo us
the IndustrialIndustrial RevolutionRevolución.
170
521700
3159
uno tiene una fórmula para implementar
la revolución industrial.
08:56
All the things that we see,
all this progressProgreso that we now enjoydisfrutar,
171
524883
3585
Todo lo que vemos, el progreso
del que ahora disfrutamos,
09:00
has come from the facthecho
that we'venosotros tenemos donehecho that.
172
528492
2063
deriva de sus aplicaciones.
Y ahora estamos haciendo
lo mismo con la IA.
09:02
We're going to do
the samemismo thing now with AIAI.
173
530579
2348
09:04
We're going to distributedistribuir that on a gridcuadrícula,
174
532951
2075
La distribuiremos a través de una red,
09:07
and now you can take that electriceléctrico pumpbomba.
175
535050
2374
para tomar esta bomba eléctrica,
09:09
You can addañadir some artificialartificial intelligenceinteligencia,
176
537448
2968
añadirle la inteligencia artificial,
y tener así una bomba inteligente.
09:12
and now you have a smartinteligente pumpbomba.
177
540440
1481
Y esto, multiplicado
por millones de veces,
09:13
And that, multipliedmultiplicado by a millionmillón timesveces,
178
541945
1928
09:15
is going to be this secondsegundo
IndustrialIndustrial RevolutionRevolución.
179
543897
2363
será la segunda revolución industrial.
09:18
So now the carcoche is going down the highwayautopista,
180
546284
2382
Aquel auto en la autopista
09:20
it's 250 horsepowercaballo de fuerza,
but in additionadición, it's 250 mindsmentes.
181
548690
4294
tendrá la fuerza de 250 caballos
pero, además, 250 cerebros.
09:25
That's the auto-drivenauto impulsado carcoche.
182
553008
1769
Es el auto autónomo,
09:26
It's like a newnuevo commoditymercancía;
183
554801
1389
un nuevo producto, con nuevo servicios.
09:28
it's a newnuevo utilityutilidad.
184
556214
1303
09:29
The AIAI is going to flowfluir
acrossa través de the gridcuadrícula -- the cloudnube --
185
557541
3041
La IA estará presente en la red, la nube,
09:32
in the samemismo way electricityelectricidad did.
186
560606
1567
fluirá cómo la electricidad.
09:34
So everything that we had electrifiedelectrificado,
187
562197
2380
Así que todo lo que hemos
electrificado tendrá cognificación.
09:36
we're now going to cognifyconocer.
188
564601
1723
09:38
And I owedeber it to JeffJeff, then,
189
566693
1385
Y entonces, se lo debo a Jeff,
09:40
that the formulafórmula
for the nextsiguiente 10,000 start-upsnuevas empresas
190
568102
3732
esto de que la fórmula para
las siguientes 10 000 startups
09:43
is very, very simplesencillo,
191
571858
1162
es muy, muy simple y consiste
en tomar la 'x' y añadirle IA.
09:45
whichcual is to take x and addañadir AIAI.
192
573044
3167
Esta es la fórmula y esto
es lo que vamos a hacer,
09:49
That is the formulafórmula,
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
y así haremos la segunda
revolución industrial.
09:51
And that is the way
in whichcual we're going to make
194
579936
3306
09:55
this secondsegundo IndustrialIndustrial RevolutionRevolución.
195
583266
1858
09:57
And by the way -- right now, this minuteminuto,
196
585148
2154
Y, por cierto, ahora mismo
es posible ir a Google
09:59
you can logIniciar sesión on to GoogleGoogle
197
587326
1169
10:00
and you can purchasecompra
AIAI for sixseis centscentavos, 100 hitsgolpes.
198
588519
3882
y comprar IA por seis centavos;
cien resultados.
10:04
That's availabledisponible right now.
199
592758
1604
La IA está disponible en el acto.
10:06
So the thirdtercero aspectaspecto of this
200
594386
2286
El tercer aspecto es que
al tomar la IA y darle forma
10:09
is that when we take this AIAI
and embodyencarnar it,
201
597315
2678
10:12
we get robotsrobots.
202
600017
1173
obtenemos robots.
10:13
And robotsrobots are going to be botsbots,
203
601214
1703
Estos robots se convertirán en 'bots'
10:14
they're going to be doing manymuchos
of the tasksTareas that we have alreadyya donehecho.
204
602941
3328
y harán la mayoría de las tareas
que como humanos ya hicimos.
Un trabajo consiste en tareas,
10:20
A jobtrabajo is just a bunchmanojo of tasksTareas,
205
608357
1528
10:21
so they're going to redefineredefinir our jobstrabajos
206
609909
1762
y estos bots redefinirán
la naturaleza de este trabajo,
10:23
because they're going to do
some of those tasksTareas.
207
611695
2259
ya que realizarán algunas de estas tareas,
10:25
But they're alsoademás going to curatecura
wholetodo newnuevo categoriescategorías,
208
613978
3197
pero a la vez también se encargarán
de nuevas categorías de tareas,
10:29
a wholetodo newnuevo slewmontón of tasksTareas
209
617199
2247
que ni sabíamos que queríamos
hacerlas hasta ahora.
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
210
619470
2457
10:33
They're going to actuallyactualmente
engenderengendrar newnuevo kindsclases of jobstrabajos,
211
621951
3637
De hecho, crearán nuevos trabajos,
nuevas tareas que querremos realizar,
10:37
newnuevo kindsclases of tasksTareas that we want donehecho,
212
625612
2271
10:39
just as automationautomatización madehecho up
a wholetodo bunchmanojo of newnuevo things
213
627907
3405
del mismo modo que la automatización
se encargó de nuevas operaciones
10:43
that we didn't know we needednecesario before,
214
631336
1834
que ni supimos que las necesitábamos
y de las cuales no podemos prescindir.
10:45
and now we can't livevivir withoutsin them.
215
633194
1956
10:47
So they're going to produceProduce
even more jobstrabajos than they take away,
216
635174
3956
Así que más bien crearán nuevos
puestos de trabajo que quitarlos
10:51
but it's importantimportante that a lot of the tasksTareas
that we're going to give them
217
639154
3434
pero es importante que gran parte
de las tareas que les asignemos
10:54
are tasksTareas that can be defineddefinido
in termscondiciones of efficiencyeficiencia or productivityproductividad.
218
642612
4572
sean definidas respecto
a su eficiencia o productividad.
10:59
If you can specifyespecificar a tasktarea,
219
647676
1828
Si podemos detallar una tarea,
sea manual o conceptual,
11:01
eitherya sea manualmanual or conceptualconceptual,
220
649528
2235
11:03
that can be specifiedespecificado in termscondiciones
of efficiencyeficiencia or productivityproductividad,
221
651787
4780
entonces podemos definir
su eficiencia o productividad
y asignarla a los bots.
11:08
that goesva to the botsbots.
222
656591
1777
La productividad es para los robots.
11:10
ProductivityProductividad is for robotsrobots.
223
658758
2178
Nosotros básicamente somos
buenos en perder el tiempo.
11:12
What we're really good at
is basicallybásicamente wastingdebilitante time.
224
660960
3070
11:16
(LaughterRisa)
225
664054
1028
(Risas)
11:17
We're really good at things
that are inefficientineficiente.
226
665106
2316
Somos muy buenos en cosas ineficientes.
11:19
ScienceCiencia is inherentlyinherentemente inefficientineficiente.
227
667446
3025
La ciencia es
instrínsecamente ineficiente.
11:22
It runscarreras on that facthecho that you have
one failurefracaso after anotherotro.
228
670816
2906
Se basa en el hecho de que
hay que fallar una y otra vez,
11:25
It runscarreras on the facthecho that you make testspruebas
and experimentsexperimentos that don't work,
229
673746
3424
que hay que hacer pruebas
y experimentos que no funcionan,
o de lo contrario uno no está aprendiendo.
11:29
otherwisede otra manera you're not learningaprendizaje.
230
677194
1442
11:30
It runscarreras on the facthecho
231
678660
1162
Se basa en el hecho de que
no es tan eficiente.
11:31
that there is not
a lot of efficiencyeficiencia in it.
232
679846
2083
11:33
InnovationInnovación by definitiondefinición is inefficientineficiente,
233
681953
2779
La innovación, por definición, no es
eficiente, porque se hacen prototipos,
11:36
because you make prototypesprototipos,
234
684756
1391
11:38
because you try stuffcosas that failsfalla,
that doesn't work.
235
686171
2707
porque hay que probar cosas
que fracasan, que no funcionan.
11:40
ExplorationExploración is inherentlyinherentemente inefficiencyineficacia.
236
688902
3112
La exploración es
instrínsecamente ineficiente.
El arte no es eficiente.
11:44
ArtArt is not efficienteficiente.
237
692038
1531
Tampoco las relaciones humanas.
11:45
HumanHumano relationshipsrelaciones are not efficienteficiente.
238
693593
2127
Estos son los tipos de cosas
que nos interesan
11:47
These are all the kindsclases of things
we're going to gravitategravitar to,
239
695744
2940
11:50
because they're not efficienteficiente.
240
698708
1475
porque no son eficientes.
11:52
EfficiencyEficiencia is for robotsrobots.
241
700207
2315
La eficiencia es para los robots.
También aprenderemos a trabajar
con estas inteligencias
11:55
We're alsoademás going to learnaprender
that we're going to work with these AIsAIs
242
703338
4123
11:59
because they think differentlydiferentemente than us.
243
707485
1997
porque piensan diferente.
Cuando Deep Blue venció al mejor
campeón del mundo de ajedrez,
12:02
When DeepProfundo BlueAzul beatgolpear
the world'smundo bestmejor chessajedrez championcampeón,
244
710005
4314
la gente pensó que era
el final de este deporte.
12:06
people thought it was the endfin of chessajedrez.
245
714343
1929
12:08
But actuallyactualmente, it turnsvueltas out that todayhoy,
the bestmejor chessajedrez championcampeón in the worldmundo
246
716296
4402
Pero de hecho, resulta que hoy,
el mejor campeón del mundo
de ajedrez no es una IA.
12:12
is not an AIAI.
247
720722
1557
Y tampoco es un humano,
12:14
And it's not a humanhumano.
248
722906
1181
12:16
It's the teamequipo of a humanhumano and an AIAI.
249
724111
2715
sino un equipo formado
por una IA y un humano.
12:18
The bestmejor medicalmédico diagnosticiandiagnostico
is not a doctordoctor, it's not an AIAI,
250
726850
4000
El mejor que da un diagnóstico
no es ni un médico ni una IA,
12:22
it's the teamequipo.
251
730874
1176
sino un equipo conjunto.
12:24
We're going to be workingtrabajando with these AIsAIs,
252
732074
2149
Trabajaremos con estas inteligencias
artificiales en el futuro,
12:26
and I think you'lltu vas a be paidpagado in the futurefuturo
253
734247
1995
y creo que se nos va a pagar
12:28
by how well you work with these botsbots.
254
736266
2391
en función de la calidad de nuestra
colaboración con estos bots.
12:31
So that's the thirdtercero thing,
is that they're differentdiferente,
255
739026
4257
Estos son los tres aspectos:
son diferentes;
12:35
they're utilityutilidad
256
743307
1165
son servicios y también algo con
lo que debemos colaborar, no competir.
12:36
and they are going to be something
we work with rathermás bien than againsten contra.
257
744496
3816
12:40
We're workingtrabajando with these
rathermás bien than againsten contra them.
258
748336
2639
Trabajaremos con ellos, no contra ellos.
12:42
So, the futurefuturo:
259
750999
1477
Así que, ¿dónde nos lleva
esto en el futuro?
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
12:45
I think that 25 yearsaños from now,
they'llellos van a look back
261
753944
3567
Creo que dentro de 25 años,
miraremos hacia atrás,
12:49
and look at our understandingcomprensión
of AIAI and say,
262
757535
3125
y al ver lo que comprendíamos
de la IA, diremos:
12:52
"You didn't have AIAI. In facthecho,
you didn't even have the InternetInternet yettodavía,
263
760684
3300
"No teníamos IA en aquel
entonces, y tampoco Internet,
12:56
comparedcomparado to what we're going
to have 25 yearsaños from now."
264
764008
2741
si lo comparamos con
lo que tendremos en 25 años".
No hay expertos en IA en este momento.
12:59
There are no AIAI expertsexpertos right now.
265
767849
3047
Atrae mucho dinero, se gastan
miles de millones de dólares en esto,
13:02
There's a lot of moneydinero going to it,
266
770920
1699
13:04
there are billionsmiles de millones of dollarsdólares
beingsiendo spentgastado on it;
267
772643
2268
13:06
it's a hugeenorme businessnegocio,
268
774935
2164
es un negocio enorme.
Pero no tenemos expertos, si lo comparamos
con lo que tendremos dentro de 20 años,
13:09
but there are no expertsexpertos, comparedcomparado
to what we'llbien know 20 yearsaños from now.
269
777123
4272
así que estamos al principio de todo.
13:14
So we are just at the beginningcomenzando
of the beginningcomenzando,
270
782064
2885
13:16
we're in the first hourhora of all this.
271
784973
2163
esta es la primera hora de esta época.
13:19
We're in the first hourhora of the InternetInternet.
272
787160
1935
En la primera hora de Internet,
13:21
We're in the first hourhora of what's comingviniendo.
273
789119
2040
de todo lo que queda por llegar.
El producto inteligente más popular
en 20 años, el que todos usaremos,
13:23
The mostmás popularpopular AIAI productproducto
in 20 yearsaños from now,
274
791183
4153
13:27
that everybodytodos usesusos,
275
795360
1444
aún no se ha inventado.
13:29
has not been inventedinventado yettodavía.
276
797499
1544
Y esto significa que aún están a tiempo.
13:32
That meansmedio that you're not latetarde.
277
800464
2467
Gracias.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
(Risas)
13:36
(LaughterRisa)
279
804859
1026
(Aplausos)
13:37
(ApplauseAplausos)
280
805909
2757
Translated by Denise R Quivu
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

More profile about the speaker
Kevin Kelly | Speaker | TED.com