Título: Robots para saber cómo somos emisión 118 (25/03/2012) temporada 16

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1 Entrevista de Eduard Punset a Deb Roy, director del Grupo de Máquinas Cognitivas, MIT Media Lab de Estados Unidos. Puebla, México, 10 de noviembre del Vídeo del programa: Nuestro experimento fue como un microscopio que nos descubrió cosas invisibles del aprendizaje de la lengua. Deb Roy Mira que los hemos visto crecer, hacerse sabios, el, contestar demasiado a los mayores, yo qué sé, pero lo que no hemos estudiado o no habíamos estudiado nunca son los procesos concretos por los que un niño aprende, aprende su lenguaje, aprende su idioma, y todo ello con vistas a contar con un instrumento que le permita comunicarse más tarde con otros humanos, no? Deb Roy es el Director del Cognitive Machines Group del MIT y Deb, tú hiciste un experimento Tú hiciste un experimento que es único en el mundo. Cuando tuvisteis vuestro primer hijo, convenciste a tu mujer de instalar algo así como, qué? 14 micrófonos? en vuestra casa, le dijiste que instalarías 11 cámaras de vídeo para obtener 300 gigabytes de información diaria con la idea nos lo dijiste pero no te creíamos de que así realmente podrías estudiar a fondo el proceso de aprendizaje del lenguaje de un niño en su entorno familiar y quizás así, al fin y al cabo, podríamos enseñar a hablar a los robots o quién sabe, no? Antes de que me expliques los resultados del proceso del experimento, qué representó para ti a nivel personal analizar a tu hijo de esta manera y obtener cientos y cientos, millones de datos, sobre cómo se las apañó desde que tenía un año para aprender a hablar? Cómo te sentiste personalmente? 1

2 Sabes, a veces la gente cree que tuve que convencer a mi mujer. De hecho, este proyecto se remonta mucho más atrás, a cuando mi mujer y yo estudiábamos juntos en la universidad; ella participó en mi tesis doctoral. Mi proyecto se centraba en que los robots podrían aprender lenguas, por eso me interesaba mucho descubrir cómo aprenden los niños porque quería construir máquinas más inteligentes y construí un robot al que le podía enseñar mostrándole objetos y hablándole. Una noche cenando con Rupal en aquel entonces era mi novia, todavía no estábamos casados yo no paraba de jactarme de lo inteligente que era mi robot y le comentaba que aprendía como lo hace un niño. Ella se hartó de oírme alardear sobre mi robot y me dijo: si estás tan seguro, por qué no lo demuestras?. Así que reunimos a algunas madres y a sus bebés en un laboratorio y los grabamos. Les dijimos: Por favor, sed naturales. Les dimos algunos juguetes, hicimos que se sintieran a gusto y los grabamos en vídeo. Después, cogimos esas grabaciones y se las dimos a mi robot, de manera que oyó lo que oían los bebés, vio los mismos juguetes que habían visto los bebés y mi robot aprendió. Ésa fue mi tesis doctoral. Y el principio al que te aferraste durante todo el experimento es el principio del aprendizaje a través de la acción. Así es. Es aprender con la práctica, pero de dos formas distintas porque, como investigador, descubrí que una forma muy poderosa de aprender y de intentar explorar el proceso de aprendizaje de un niño es actuando, es decir, construyendo robots Esta es una forma. Así que se trata de tener un mecanismo, una especie de modelo mecánico que nos permita hacer muchas presuposiciones, plantear muchas ideas sobre los niños y construir una máquina. 2

3 Ahora, avancemos hasta hace siete años, cuando supimos que íbamos a ser padres por primera vez. Lo que me molestaba de mi experimento es que les habíamos pedido a esas madres y sus hijos que vinieran a nuestro laboratorio y les habíamos dicho que se comportaran con naturalidad, pero no creo que se pueda ser demasiado natural en un entorno como un laboratorio. En la época en la que esperábamos nuestro primer hijo, vimos que podíamos realizar esas grabaciones. Cinco años atrás, si volvemos al año 2000 o a 1995 hubiera sido imposible habida cuenta de la cantidad de información a recoger: 300 gigabytes al día hubiera sido demasiado. La tecnología ha avanzado tanto que se volvió posible y por eso mi mujer y yo dijimos: Vale, empecemos a planificarlo ahora, dado que nuestro hijo está a punto de nacer, grabémoslo y si no nos gusta, sencillamente desconectaremos las grabadoras. Así empezó todo. Reunisteis tantos datos que necesitasteis una caja de herramientas, verdad? Creo que la llamasteis análisis del movimiento, no? Sí, eso es. O como se diga. Y qué diablos hicisteis con todos esos datos? Veamos: si obtienes cantidades ingentes de grabaciones de audio y vídeo, son datos en estado puro y no se puede apretar un botón que te dé la respuesta a partir de todos esos datos. Siempre me había interesado por la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje 3

4 de las máquinas, la modelización cognitiva. Así que iniciamos un programa de investigación para crear esa caja de herramientas. Teníamos horas de vídeo pero había algunos aspectos clave que queríamos extraer de la grabación, por ejemplo cómo se organizan las actividades cotidianas en casa. Por eso desarrollamos unas herramientas para efectuar el análisis del movimiento y averiguar dónde se encontraban las personas en la casa y extraer sólo los datos relevantes desde el punto de vista de la ubicación de los sujetos. Y también pudisteis conseguir datos de los momentos en que producían nuevos discursos? Primero, hicimos un sistema que podía escuchar las grabaciones e identificar las partes que contenían discurso humano. Luego, desarrollamos otro sistema que escuchaba las características de las voces y decidía quién estaba hablando, era una identificación del hablante. Y los bebés, aprenden por repetición de palabras o aprenden de otra forma? Quiero decir Sí, eso fue lo primero en lo que nos centramos después de transcribir el discurso. Era un problema muy complicado porque transcribimos 8 millones de palabras procedentes de los discursos, por lo que también inventamos nuevas herramientas para realizar las transcripciones del discurso hasta cinco veces más rápido que antes pero, a pesar de todo, necesitamos la colaboración humana, personas que escucharan de un modo muy eficiente y automatizado. Mi hijo había aprendido muchas palabras después de cumplir dos años, como 4

5 cualquier niño que evoluciona con normalidad, pero lo más curioso es que sabíamos exactamente dónde se pronunciaron por primera vez cada una de las palabras que aprendió. De modo que ahora podemos plantear una pregunta muy interesante: cuál es el papel del entorno? La experiencia que vivió podría explicar por qué aprendió unas palabras antes que otras. Realmente es fascinante porque quizás podáis ayudar a los antropólogos y sociólogos a dilucidar la relación entre genética y entorno, no? Sí. Has detectado que el entorno o el contexto desempeñe un papel en el aprendizaje? El entorno es importante, pero una de las cosas que me interesaba mucho es: cuál es el papel del entorno no-lingüístico? Con las cámaras de vídeo pudimos ver lo que ocurría alrededor de las palabras, pudimos ver el contexto Quizás tengas que disculparme si simplifico y soy algo impreciso, pero lo planteo como el juego del cucú en el aprendizaje del lenguaje conoces el juego del cucú? No, no lo conozco. 5

6 Estoy seguro de que sí. Vamos a jugar ahora. Tú eres el bebé Vale. Y yo soy el padre y te digo: Eduard, Eduard, dónde estoy? Oh, aquí estoy! Cucú! Y si tienes un año, te reirás porque desaparezco y vuelvo a aparecer. Te suena el juego ahora, no? Sí, ahora sí. Porque en cualquier parte del mundo se juega a este juego y la razón es que no necesitas el lenguaje para jugar al juego del cucú. La clave es esta: cuando un niño juega al cucú sabe qué ocurre y no necesita palabras. Pero cuando juegan los adultos, hablan. Dicen: Dónde estoy?, Oh, aquí!, sí. Esta es la clave del aprendizaje del lenguaje en un niño pues la palabra sí! o las palabras dónde estoy? cobran significado porque el bebé ya sabe qué está ocurriendo, la actividad es importante, el contexto es importante. Así que nuestro objetivo al recopilar todos esos datos era averiguar si era realmente cierto que el contexto es el andamio que permitía al bebé aprender a hablar. Y llegamos a resultados muy fascinantes Por ejemplo? 6

7 Pues que el carácter único del contexto en que se desarrolla la actividad es mucho más predictivo que el número de veces que un bebé, nuestro hijo, escucha una palabra. La actividad. La situación es mucho más predictiva que la frecuencia con que aparece una palabra. Es fantástico. Y, hemos aprendido algo más con este experimento? Quiero decir, por ejemplo, sobre las ventajas de combinar las observaciones humanas con las ideas que tenemos sobre los robots, nos has dado el ejemplo de cómo tu hijo aprendió a decir agua. Sí. Era gaga? Gaga, de gaga a agua También es cierto que grabasteis seis meses, no? 7

8 Sí, sí. Y después de este tiempo ahí es donde se ven las ventajas de tu experimento Quiero decir, de repente puedes concentrar en unos cuantos minutos la historia de un año o seis meses. Es una trayectoria que, literalmente, no puedes ver así que se puede pensar en todos estos datos y tecnología como si fuera un microscopio que te permite ver cosas que tienes delante de tus narices, pero que no puedes ver sin la tecnología. Entonces, realmente, la ciencia se basa cada vez más en la técnica, en la tecnología. Lo crees así? Totalmente. Creo que no sólo es tecnología, también hace falta creatividad y personas que la interpreten, pero con las nuevas tecnologías podemos, literalmente, ver cosas que no podíamos ver antes, recordar cosas que no podíamos recordar antes y hacer cálculos y observaciones que están más allá de nuestra vista y oído y de nuestros sentidos. Tú hablas mucho de la comunicación en los medios sociales. 8

9 Sí. Si uno se fija en tu experimento por primera vez, se preguntará cuál es la relación con la comunicación en los medios sociales, a qué te refieres exactamente? Si piensas en todo lo que hicimos en casa, fue como una especie de microscopio para estudiar nuestras comunicaciones privadas. Y pensamos por qué no transformarlo en un telescopio y mirar el mundo en su conjunto? No vamos a poner micrófonos y cámaras en todas partes, pero no lo necesitamos porque la gente habla públicamente a través de los medios sociales: Twitter, Facebook, Google +, los blogs Es una explosión y se ha producido en los últimos cinco años. Lo que realmente me ha abierto los ojos en este trabajo que venimos desarrollando los dos últimos años es que la forma de comunicarse unos con otros y de intercambiar experiencias está cambiando. Todo está cambiando y cambia a una velocidad increíble. Lo que ocurre ahora es que hay toda una generación de niños que han crecido con lo digital, y no lo ven como algo nuevo y emocionante sino como algo tan normal. De la vida corriente. Sí, como tener electricidad o agua que sale del grifo. El ritmo acelerado, la rapidez con la que todo cambia es alucinante. Pero también nos damos cuenta de que nadie del mundo de la industria entiende realmente cuál va a ser el futuro, pero todos presienten que serán grandes 9

10 cambios. Lo fundamental es que así es la naturaleza humana: nos encanta hablar, compartir experiencias, conectarnos, necesitamos conectarnos socialmente y ahora tenemos todo ese ámbito tecnológico que nos permite dar rienda suelta a nuestro instinto natural de una forma totalmente distinta. Es gracioso porque el sistema educativo va a cambiar muchísimo por esto Quiero decir, recuerdo que cuando era pequeño, lo inteligente era estar solo, quiero decir, si salías con amigos, te decían que perdías el tiempo. Tenías que estudiar tú solo, había poco contexto social. Actualmente, sabemos que es la mejor manera de matar nuestras neuronas nuevas. Pienso que tu pregunta lleva implícito el interrogante: cuál es la unidad organizativa correcta y más eficiente? Sí. Si nos fijamos en lo que ocurre en un ángulo de 360 grados, en general, debido a las redes, veremos que estamos cada vez más conectados, los gobiernos, la industria, en general, el mundo está más interconectado, todo el mundo lo sabe, no? Es verdad. 10

11 Porque hay redes en todas partes. Lo que hace funcionar esas redes es el software y el software funciona a velocidad sobrehumana, toma decisiones en micro segundos. Por eso nuestros mercados financieros son operados por máquinas, ningún ser humano puede negociar a la velocidad a la que lo hacen las máquinas Creo que debido a esa complejidad se nos presentan enormes retos en todos los ámbitos de la vida, pero el optimista que llevo dentro dice que lo que ocurre con el software es que cada vez que una parte se pone a funcionar, se produce una especie de escape. Cada parte del software cuando funciona, aun cuando no haya sido creado para producir datos, puede generar datos como subproducto. Y lo que ocurre es que tenemos una nueva generación de investigadores y jóvenes formados para captar esos escapes de datos. Así es. Todos esos sistemas que hemos construido tienen escapes y a medida que los captamos y aprendemos a ver patrones en esos datos, creo que nos adentramos en un nuevo tipo de ciencia para comprender la organización humana que nos permitirá recuperar el control de alguno de esos ámbitos en los que la complejidad se ha convertido en una especie de muro, en una especie de barrera. 11

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