# Expo «IA: Inteligencia Artificial», CCCB > [!noteinfo] > 17.03.2024 · Expo IA - Inteligencia Artificial al CCCB · [IA: Inteligencia artificial (CCCB)](https://www.cccb.org/es/exposiciones/ficha/ia-inteligencia-artificial/240941) · #expo #ai #video ![[files/IMG_5999.jpeg]] La inteligencia artificial (IA) está en todas partes y en ninguna a la vez. A veces es difícil de ver, pero tiene el potencial de abrirse camino en cada aspecto de nuestras vidas. Aunque la IA puede describirse de diferentes maneras, su objetivo es desarrollar máquinas que sean capaces de analizar situaciones complejas y reaccionar a ellas con diagnosis, pronósticos e incluso acciones con un altísimo grado de autonomía. A medida que la lA aumenta su capacidad de aprender por sí misma, surge la duda de si es únicamente una herramienta a nuestro alcance o, al contrario, un actor autónomo a nuestra sociedad. Y esta primera cuestión se ramifica en muchas otras, de tipo científico, filosófico, ético y político. ¿Cómo percibe el mundo la IA y cómo lo comprende? Supongamos que lo comprende de forma diferente de como lo hacemos los humanos. Si es así, ¿qué podemos aprender sobre el mundo en el cual vivimos gracias a la comprensión que tiene de él la lA? ¿Quién es el autor de un texto, una imagen o una melodía creada con IA? Si el resultado es híbrido, ¿puede ser que el autor sea también un híbrido humano-digital? ¿Qué responsabilidades tienen las personas que implementan sistemas de lA sobre su comportamiento? ¿Y las que los utilizan? ¿Podemos considerar la lA responsable de sus actos? ¿Quién delimita el margen de acción de la IA? ¿Lo hacemos los humanos? Si es así, ¿en qué marco de toma de decisión? ¿Se debe regular la IA? El recorrido de esta exposición incluye informaciones, ejemplos, análisis y experimentos destinados a avanzar hacia una respuesta articulada y colectiva de todas estas cuestiones. ### MÁQUINAS QUE PIENSAN ¿Es la lA realmente inteligente? Podemos decir, en todo caso, que aprende porque modifica su funcionamiento a partir de la experiencia adquirida, y que piensa porque procesa la información y actúa en consecuencia. Desde Babbage, Lovelace y Turing hasta la actualidad, los humanos hemos deseado crear máquinas que imiten nuestro cerebro. Estas máquinas han alcanzado hoy en día un grado muy alto de autosuficiencia. De forma sorprendente y fascinante, la invención de máquinas que piensan nos ofrece una mirada nueva sobre qué significa pensar y, en concreto, sobre qué quiere decir percibir, ordenar y comprender. Cuando los humanos y las máquinas cooperan, así como cuando compiten, se pone de manifiesto la forma de pensar de unos y otros. Detectar los espacios de confluencia y los márgenes de incomprensión entre el pensamiento humano y el maquinal es fundamental para poder hacer frente de manera inteligente a las crisis de la [[../../Fragmentarium/Contemporaneidad|contemporaneidad]]. ### EL SUEÑO DE LA IA La ambición humana de crear artificialmente un ente inteligente y autónomo no es nueva. La eclosión actual de la lA entronca con un deseo que ha estado presente desde siempre, con manifestaciones distintas, en civilizaciones humanas diversas: la curiosidad, la fascinación y el terror de crear, convocar o conjurar seres artificiales. Algunas de estos orígenes de la lA se pueden encontrar en campos como el sintoísmo, el judaísmo, la alquimia o la novela gótica, entre otros. La lA es una tecnología nueva, pero nuestros deseos y nuestros miedos siguen siendo, mayormente, los mismos. ## TRANSFORMACIÓN PERMANENTE ¿Es la lA realmente artificial? La ciencia y la filosofía contemporáneas ponen en duda la distinción entre lo natural y lo artificial. ¿Podemos hablar, por ejemplo, de vida artificial? La lA ofrece nuevas perspectivas a la ciencia y la cultura contemporáneas haciendo posibles nuevos avances científicos y requiriendo una nueva articulación social y legal. El arte es síntoma, banco de pruebas y espacio de crítica e inspiración de las transformaciones sociales. ¿Cuál es la situación presente y las perspectivas futuras del impacto de la lA en el cine, la literatura y la música? ¿Y ahora qué? ![[files/Expo iA marco y cele.jpeg]] ![[files/mano-flores.jpeg]] ## Supercomputación La supercomputación es el gran vector impulsor de la inteligencia artificial, una tecnología que ha tenido un ritmo de crecimiento agigantado en el último decenio, llegando a ser una herramienta poderosísima que nos permite comprender mejor el mundo que nos rodea, desde lo más minúsculo hasta lo más vasto, desde los fundamentos que hacen posible la vida hasta el universo. Esta instalación ofrece una pequeña muestra de cómo la supercomputación permite el uso de técnicas de lA para acelerar la investigación científica. El BSC-CNS pone a disposición de la investigación europea el supercomputador MareNostrum 5, que tiene la capacidad de realizar 314.000 billones de operaciones por segundo. Cuenta con más de 750 científicos y científicas, cuyo objetivo es facilitar el progreso en diversos ámbitos, con especial énfasis en las Ciencias de la Computación, de la Vida, de la Tierra y las Ingenierías. > [!Docs] > - [[../Artistas/Weidi Zhang|Weidi Zhang]] > - [[../../Themarium/The Machine/Future Of Life Institute|Future Of Life Institute]] ## Synthesizing Obama ¿Cómo puede la lA cambiar la *historia*? *Synthesizing Obama* combina el Deep Learning con la síntesis de imágenes para crear una sincronización labial precisa. Se ha entrenado una red neuronal con imágenes del expresidente estadounidense Barack Obama y se ha aprendido cómo cambia la forma de su boca al hablar. De esta forma, es posible adaptar la boca de Obama al audio de grabaciones antiguas, o incluso a un imitador, para producir un vídeo convincente de él dando un discurso. Utilizar la IA de esta manera se conoce como generar una *deep fake*. <iframe width="100%" height="400" src="https://www.youtube.com/embed/9Yq67CjDqvw?si=1iCczl_DJtgcAhzt" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe> <span class="caption">University of Washington. Graphics i Imaging Laboratory (2017)</span> ## Strike Tracker Project (Amnesty Decoders, 2018) De quina manera la lA dona suport a l'ajuda humanitaria? Amnesty Decoders és un projecte de proveiment participativ (crowdsourcing) en qué participen desenes de milers de voluntaris d'arreu del món per analitzar i organitzar grans volums de dades no estructurades com ara documents, imatges de satellit o missatges a les xarxes socials. Les dades generades creen les bases de recerques innovadores sobre els drets humans. Recentment, Amnistia Internacional ha comprovat que amb l'ús de dades obtingudes per proveiment participatiu es poden entrenar algorismes que tenen el potencial d'aportar una visio real a la recerca d'informació sobre drets humans. El projecte Strike Trackerva ser creat per Amnistia Internacional per determinar la cronologia de la batalla de Raqga, a Síria, el 2017, on centenars de civils van morir i milers van resultar ferits en atacs aeris que van deixar la ciutat totalment derruida. Voluntaris van analitzar les imatges per satèllit de Raqqa per identificar els canvis i assenyalar les dates en què els edificis van ser destruits. Aquestes proves obriran el camí cap a la justícia i la reparació. - [Syria: Thousands of digital activists to track how US-led air strikes destroyed Raqqa](https://www.amnesty.org/en/latest/press-release/2018/11/syria-thousands-of-digital-activists-to-track-how-us-led-air-strikes-destroyed-raqqa/) - [Strike Tracker](https://decoders.amnesty.org/projects/strike-tracker) ## Maqueta de la Máquina Analítica La Máquina Analítica es una máquina de computación diseñada el 1837 por el matemático Charles Babbage (1791 - 1871). Este primer ordenador a vapor, podía calcular cualquier fórmula matemática gracias a su unidad central de procesamiento y su función de memoria. La máquina sólo se construyó parcialmente en vida de Babbage, pero los escritos de la matemática Ada Lovelace contenían extensas descripciones. En 1843, Lovelace publicó información detallada sobre la máquina, incluyendo álgebra, matemáticas, lógica e incluso filosofía. ### Sonet «The Rainbow», Ada Lovelace Ada Lovelace (1815 - 1852) influyó significativamente en los inicios de la informática, colaborando con Charles Babbage en un complejo sistema de numeración que sirvió de base a la Máquina Analítica. Aprendió matemáticas exclusivamente a través de la correspondencia escrita. De niña, escribió una carta a una amiga de su madre y antigua tutora en la que le preguntaba por la geometría del arco iris, una teoría que no se comprendía del todo en aquella época. Ada Lovelace, hija del poeta Lord Byron, escribió este soneto hacia el final de su vida (fecha desconocida). ## Películas **The Imitation Game (Desxifrant l'Enigma)** Dirigida per Morten Tyldum 2014 (Fragment de la pel·lícula) **Victoria (serie)** Dirigida per Lisa James Larsson 2016 (Fragment de la sèrie) ## La tradición ### Inquietante estrañeza La tradición de la novela gótica difumina la frontera entre los muertos y los vivos. Los temas sobre vida artificial en esta literatura influyeron en los psicólogos del siglo xx, como [[../../Themarium/Personæ/Sigmund Freud|Freud]], que definió el malestar que sienten los humanos al interactuar con objetos similares a ellos como "lo inquietante". En 1970, Masahiro Mori aplicó los escritos de [[../../Themarium/Personæ/Sigmund Freud|Freud]] a la tecnología, creando la teoría del "valle inquietante" (*Uncanny Valley*). > [!Cite] > Mite i codi són simplement dues cares de la mateixa moneda —DJ Spooky ### La alquimia La alquimia medieval fue la predecesora de la química moderna. Sus intereses eran, principalmente, convertir metales básicos como el plomo en oro, descubrir una cura universal para las enfermedades y alargar la vida. En el siglo xvi, los alquimistas escribieron sobre la posible creación artificial de vida humana. Llamaban *homúnculos* a unas figuras humanas de tamaño reducido. Se cree que algunos de los métodos utilizados para crear *homúnculos* sirvieron de inspiración para las novelas góticas, como por ejemplo *Frankenstein* de Mary Shelley. #alchemy Els alquimistes arabs consideraven que l'astrologia, la ciència, la medicina i la magia estaven estretament entrellaçades. Els interessava produir metalis i minerals, però també crear artificialment plantes, animals i, fins itot, persones. El tractat alquimista titulat *Kitab al-Sirr al-asrãr* (El secret dels secrets) conté una descripció detallada dels estris que són necessaris en un laboratori d'alquímia. Es va traduir al llati i va tenir influència en la ciência i l'alquímia europees. **Maimữ nafis fĩ al-kimiya'** Jabir ibn Hayyan i Abu Bakr Muhammad ibn Zakariyã' al-Razi Publicat c. 1683 ## Sangaku, santuari de Sumiyoshi (Membres de l'Escola Seki) 1851 ![[files/Sangaku.jpg]] ![[files/Sangaku detail.jpeg]] Als segles XVII i XVIII, els japonesos de diferents classes socials s'entretenien amb jocs matematics. Escrivien i resolien algorismes i problemes geomètrics en tauletes de fusta anomenades *sangaku*, que es dedicaven a santuaris i temples com a ofrenes religioses. *Sangaku* representa l'antiga percepció japonesa de les matematiquescom a coneixement sagrat, mereixedor d'ésser compartit amb les forces divines. ## Los sistemas numéricos ![[files/ábaco.jpeg]] ![[files/Sis num 01.jpeg]] ![[files/Sis num 02.jpeg]] Los números son el único sistema de signos con un significado universal: se pueden compartir e intercambiar en todo el mundo. El número cero permitió a los humanos contar más allá de sus diez dedos, y crear los números gigantes que necesitamos hoy en día. A partir de la década de 1670, el cero forma parte del sistema binario moderno que se utiliza en los ordenadores. Ese sistema fue creado por Gottfried Leibniz, que se inspiró en el *[[../../Fragmentarium/I Ching]]* chino. Según el *[[../../Fragmentarium/I Ching]]*, toda [[../../Vivarium/La materia no existe|materia]] puede representarse con ceros y unos. #i-ching ## Llull Llull desarrolló una modalidad de argumentación sistemática que permitía deducir complejos enunciados a partir de otros más simples y básicos: el *Ars Combinatoria* que, al ser un sistema de conocimiento basado en un soporte mecánico exterior al cerebro humano, es considerado un antecedente de la computación y, en concreto, de la IA. *Llull desenvolupà una modalitat d'argumentació sistematica que permetia deduir enunciats complexos a partir d'altres de més simples i basics: l'Ars Combinatoria que, en tant que sistema de coneixement basat en un suport mecanic exterior al cervell humà, és considerat un antecedent de la computació i, en particular, de la IA.* ## Iliada A la *llíada* d'Homer, un poema épic grec de fa més de 2.500 anys, trobem una de les referències més antigues a la IA en la descripció de les *Kourai Khryseai*, dues màquines auxiliars d'or forjades per Hefest, el déu del foc i de la teknè, la intel-ligència manual. Aquestes semblaven donzelles vives amb intel ligència, veu i vigor. El déu les feia servir de serventes al seu palau de l'Olimp. > "Hefest [...] pren un ceptre resistent i surt a fora ranquejant. El sostenen dues estatues d'or, semblants a joves vivents, posseint intel·ligencia de l'esperit i també veu i força; els deus immortals els hi havia ensenyat el que havien de fer i estan atentes sempre als costats del sobirà, sostenint-lo" > —Homer, la Illíada, Cant XVIII, verset 410 ## ¿CÓMO APRENDEN LAS MÁQUINAS? > [!cite] > «Substituir una funció humana que implica respecte, comprensió i amor entre persones per un sistema informatic és senzillament obscè" > «Sustituir una función humanoique implica respeto, comprension y amor entre personas por un sistema informatico es sencillamente obsceno» > «To substitute a computer system for a human function that involves interpersonal respect, understanding, and love is simply obscene» > > —Joseph Weizenbaum | | | | ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Aprendizaje automático | El aprendizaje automático permite que un sistema se reconfigure en función de los datos que almacena del exterior sin que sea necesario hacer una reprogramación explícita por parte de un humano. Un ejemplo de ello sería cuando las redes sociales nos ofrecen contenidos basados en nuestras búsquedas anteriores en la web, o cuando el teclado del móvil predice la palabra que estamos escribiendo. Existen diferentes tecnologías que pueden considerarse aprendizaje automático, pero hoy en día las más destacadas son las redes neuronales artificiales. | | Red neuronal artificial | *Una red neuronal artificial* es un programa informático configurado según la estructura del cerebro y del sistema nervioso humano. Imita el funcionamiento del cerebro, con neuronas que se conectan por sinápsis para transmitir información. | | Aprendizaje profundo | El *aprendizaje profundo* es un método específico que se utiliza para construir y entrenar redes neuronales artificiales. Funciona siguiendo un sistema de varias capas para obtener progresivamente características de alto nivel a partir de entradas sin procesar. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores pueden identificar límites, mientras que las capas superiores pueden identificar conceptos importantes para un ser humano como, por ejemplo, dígitos, letras o caras. | | Machine learning | HOW DO MACHINES LEARN? Machine learning allows a system to reconfigure itself based on the data it collects from the outside, without the need to be explicitly reprogrammed by a human. An example of this is when social networks offer us content based on our previous web searches, or when the mobile phone keyboard predicts the word we are typing. There are different technologies that can be considered as machine learning, but the most prominent at present are artificial neural networks. | | Artificial neural network | *An artificial neural network* is a computer programme modelled on the structure of the human brain and nervous system. It mimics the way a brain works, with neurons connected by synapses to transmit information. | | Deep learning | *Deep learnin*g is a specific method used for building and training artificial neural networks. It uses multiple layers to progressively extract higher-level features from the raw input. For instance, in image processing, lower layers may identify edges, while higher layers may identify the concepts relevant to a human, such as digits or letters or faces. | ## El Go El antiguo juego de mesa go, uno de los juegos más complicados que jamás se han ideado, se ha considerado un reto para la lA. En marzo de 2016, un sistema llamado **AlphaGo**, creado por el laboratorio de IA DeepMind, jugó contra el jugador profesional de go **Lee Sedol** (18 veces campeón del mundo), una partida muy mediática seguida por millones de personas. Durante la partida, AlphaGo realizó una serie de movimientos originales y creativos que le levó a la victoria con el resultado de 4 a 1 y que transformó la concepción del juego. La jugada de Lee Sedol en el único partido que ganó —la 78— se llamó *«el toc de Déu»*. > [!cite] > «Creiem que només 1 humà d'entre 100.000 hauria trobat aquest moviment!» > > —David Silver, investigador en cap de DeepMind, sobre el moviment 78 Una vez conseguido que el sistema AlphaGo fuera el mejor jugador de go del mundo aprendiendo de los humanos, DeeMind da un paso más allá para conseguir que el sistema aprenda solo, conociendo sólo las reglas del juego. La nueva versión, AlphaZero, desarrolló un estilo propio de juego único y creativo, mostrando nuevas técnicas inéditas al conocimiento humano hasta ese momento. Con este programa, se quería construir sistemas aplicables para solucionar algunos de los problemas más complejos del mundo. Un ejemplo de esto es la aparición a finales de 2020 de AlphaFold, que utilizando el mismo tipo de algoritmo permitía predecir cómo se pliega una molécula de proteína en su forma final en función del código genético, marcando así un punto de inflexión en el campo de la biología computacional. ## Organ-Chips Los *órganos en chips* son sistemas de microingeniería del tamaño de una memoria de ordenador. Están revestidos de células humanas vivas que emulan la función de diversos órganos, como el pulmón, el intestino, el hígado, el riñón y el cerebro. Esta tecnología permite predecir mejor la seguridad y eficacia de los fármacos en los seres humanos, proporciona información sobre los mecanismos de las enfermedades y tiene el potencial de hacer avanzar la medicina personalizada. *Organ-Chips* are micro-engineered systems that are the size of a computer memory stick. They are lined with living human cells that emulate the function of a variety of organs, including lung, intestine, liver, kidney, and brain. This technology enables better prediction of drug safety and efficacy in humans, provides insights into mechanisms of disease, and has the potential to advance personalised medicine. ## El Genoma DESCIFRAR EL GENOMA. En 2003 se completó la cartografía de la secuencia del ADN humano, lo que se conoce como genoma. Gracias al Proyecto Genoma Humano, los investigadores empezaron a modificar permanentemente genes de células vivas, corrigiendo mutaciones responsables de enfermedades genéticas. Los últimos avances en este campo permiten rediseñar plantas, ratones, cultivos y, potencialmente, ## Olores El *Hibiscadelphus wilderianus* era un [[../../Fragmentarium/Árbol|árbol]] en flor que crecía en los campos de lava de Hawái. Se extinguió hacia 1912 debido a la ganadería colonial. El olor de sus flores se ha reconstruido analizando el ADN de una planta conservada para predecir las secuencias genéticas que codifican las enzimas productoras de fragancia. Aunque se conocen las moléculas del olor, su cantidad se ha perdido. Los fragmentos del olor se mezclan en la instalación: no hay un olor "exacto". Experimentar algo que nuestra propia especie ha destruido es, al mismo tiempo, asombroso y aterrador; un sublime tecnológico. → Sitúate bajo la campana para sentir el olor. --- [IA: Inteligencia artificial (CCCB)](https://www.cccb.org/es/exposiciones/ficha/ia-inteligencia-artificial/240941)