6. Del cerebro al algoritmo: la verdad sobre la inteligencia humana y artificial

Bienvenidos a Y aquí entre nos, el podcast en donde la educación y la inteligencia artificial se juntan para conversar sin filtro, con humor y mucha curiosidad, porque el futuro de la educación se construye entre chips y pizarrones, y aquí se va a convertir en la única clase donde te va a encantar que te dejen tarea.

Muy bien.

Moni, ya te extrañaba muchísimo. La verdad es que muy emocionado de estar aquí en este episodio número 6.

Ya estamos en el 6.

En el 6. La verdad es que ha sido una travesía súper padre, de muchísimo aprendizaje. Mucha diversión, la verdad. De mucha diversión. Hemos aprendido de la importancia de la inteligencia artificial, de no olvidar las habilidades que nos hacen humanos. De enfocarnos realmente pues en cómo podemos ser personas más creativas, en cómo también tenemos que tomar ciertos momentos de pausa, en cuáles son las necesidades también de pues los chavos que están hoy en día en la escuela y están aprovechando y están ocupando diferentes herramientas de inteligencia artificial. Y justo en el último capítulo que tuvimos con Claudia Cecilia, al final les comentamos que queremos también escucharlos mucho, así que estuvimos pues leyendo todos sus comentarios de cuáles son sus intereses y qué fue lo que resultó de sus clases.

Fue increíble porque nos escribieron mucho o nos comentaban que la verdad es que ha sido súper interesante las diferentes perspectivas, ¿no? De papás, de adolescentes, jóvenes emprendedores, el qué es la creatividad y cómo se define, el qué es ser mentor o qué es ser maestro. Y ahora nos preguntaban mucho, bueno, pero ¿y qué es la inteligencia? ¿Y qué es la inteligencia artificial? Y ¿cómo funciona? Y creo que es súper importante retomar ese concepto, y tienen toda la razón, y por eso estamos acá. Y hoy vamos a hablar, increíble, porque vamos a hablar de la inteligencia humana más la inteligencia artificial para potenciar el aprendizaje. ¿Qué te parece?

Me encanta.

Oye, nada más antes de empezar Pues la tarea del episodio anterior, que esperemos que la hayan hecho, pues también dejó como mucha productividad, ¿no? Porque pues nos dejaron por ahí de tarea leer el libro de La Generación Ansiosa, en donde también se retomaron, bueno, yo sí lo leí, no sé si tú, pero luego después te voy a platicar varios conceptos que se retoman de lo que hemos platicado justamente, ¿no? Y también Claudia nos recomendaba a Nazaret Castellanos con esta parte de la neurociencia Y es increíble también aprender cómo siempre el aprendizaje también es a través de las emociones. Entonces, bueno, pues qué padre poder irnos enriqueciendo y alimentando de todos estos conceptos tan nuevos y tan interesantes para poder comprender lo que hoy vamos a aprender, que es la inteligencia en general.

Sí, sí, y a través de las emociones y de las conexiones, que eso es súper importante. Y como bien comentabas, Hemos platicado mucho como de lo valioso de las herramientas de la inteligencia artificial, de cómo podemos ser personas más productivas, de cómo podemos ayudar de mejor manera a las maestras y maestros, y en nuestro caso, como nos gusta llamarles a estas personas, mentoras. Pero no hemos desmenuzado aún cómo es que funciona la inteligencia artificial, cuál es el significado de la inteligencia, y creo que eso es algo importante, y ese es el objetivo del episodio del día de hoy, de conocer la importancia de la inteligencia tanto humana y cómo es que se puede complementar con la inteligencia artificial. Y aquí, ya para entrar en materia, Monique, quiero platicarte y queremos presentarles a una nueva persona. Hemos estado como hablando de muchísimas personas a lo largo de los diferentes episodios, y aquí quiero platicarles de una doctora que se llama la doctora Isabel Howe. Ella es la directora ejecutiva de la aceleradora para el aprendizaje de Stanford.

¿La del libro Love to Learn?

Ajá, justo.

Ah, pues sí, ya. Y está increíble también retomar personas actuales que nos están también hablando mucho de lo que está pasando y lo que necesitamos. Platícanos, por favor, urge.

Me encanta que ya conoces el libro. Para quienes no lo conozcan, ella también, además de ser directora de esta aceleradora en Stanford, También es autora de un libro que se llama Love to Learn, y ella justamente habla mucho de este balance que debe de haber entre lo que nos hace como humanos y la tecnología en la era de la educación con inteligencia artificial. Ella menciona en su libro que todas las personas nacemos siendo multimillonarias. ¿no? Pero no multimillonarias en el sentido de la parte económica, sino que en promedio todas las personas nacen con 100.000 millones de neuronas. En inglés, 100 billion neurons. Y esto genera que tengamos trillones de conexiones, ¿no? Entonces, creo que aquí es muy importante el poder nuevamente recordar de que creo que ahí nuevamente se valida de que todas las personas nacen siendo creativas, siendo inteligentes, siendo curiosas. Y aquí menciona pues mucho esta parte de la importancia de que un aprendizaje debe tener conexiones emocionales, pero también debe tener conexiones humanas. Aquí menciona—

Sin duda, lo hemos estado diciendo cada episodio. Me encanta cómo vuelves a resaltar.

Algo muy interesante que ella menciona es que las niñas y los niños que tienen un apoyo maternal mucho más desarrollado demuestran al menos un 10% más en el desarrollo de la memoria y en el aprendizaje. También aquí menciona que el tener mejores amigos durante el kinder, durante la primaria, ¿no? En la primera infancia y también durante la primaria y secundaria y preparatoria, a lo largo de toda la educación, tienen una motivación académica mayor. Entonces aquí es muy importante el cómo es que como educadores nos debemos de enfocar en que realmente se fomenten estas conexiones humanas y estas amistades que son muy importantes. Y aquí menciona que el amor no es un elemento adicional en la educación, sino más bien tiene que ser una condicional, una condición educativa neurobiológica para poder fomentar un éxito en el aprendizaje en cualquier nivel educativo. Y por último, ahí ella menciona que en este mundo de la inteligencia artificial se deben de implementar las nuevas C's. Hemos platicado de las 4 C's: colaboración, pensamiento crítico, comunicación, creatividad. Y ella hace una propuesta de 4 nuevas Cs, que es el coaprendizaje, el coengagement, es decir, el involucramiento, el codiseño y la codificación. De esta manera, el objetivo es centrarnos en el aprendizaje, centrarnos en la parte humana, centrarnos en la equidad y centrarnos en la confianza.

No, pero es que nos vuelve a recordar de lo que hemos venido aprendiendo tanto, que a pesar de tanta tecnología y tanta inteligencia artificial, y tantos algoritmos, etcétera, no podemos dejar atrás todo lo que nos hace humanos.

Me encanta.

Hay que dejar de tareas este libro.

Sí, ahorita no hay que adelantar, no hay que spoilear la tarea, pero va a ser una de las tareas.

Es que está muy bueno, muy bien.

Sí, la verdad es que está increíble. Y por último, ella menciona que en una educación impulsada por inteligencia artificial El futuro le pertenece a aquellas personas que pueden trabajar efectivamente con la inteligencia artificial manteniendo conexiones humanas profundas.

Que es la colaboración de ambas, como siempre lo hemos venido hablando. Adolfo y yo nos preguntábamos cómo ponerle a este episodio y decíamos, primero lo que se nos vino a la mente fue inteligencia humana contra versus inteligencia artificial. Y justamente decíamos, no, no, no, es que no es contra. Aquí no hay qué es mejor o qué va a ganar o qué va, o sea, quién gana. Es colaboración. Y vamos a estar hablando mucho en este episodio sobre, pues, una no puede sin la otra, definitivamente. Y es este trabajo en equipo del que veníamos hablando desde el episodio 1.

Perfecto. Entonces, si te das cuenta, justamente con este preámbulo y con esta introducción introducción. Aquí es donde nos damos cuenta de la importancia de no perder pues estas conexiones humanas y darnos cuenta cómo son más que importantes. Y Moni, creo que con este preámbulo, si nos puedes platicar un poquito, creo que tú investigaste acerca un poco de como de la historia de la inteligencia y cómo, en qué momento, si quieres yo en su momento te interrumpiré para platicarte también de la historia de la inteligencia artificial, pero creo que antes de todo eso tenemos que entender la humana, qué es la inteligencia.

Sí, me parece bien. Sí, creo que aquí vamos complementando, igual como les decíamos, tanto de la humana como de la artificial. Pero antes de empezar con la humana y con lo que tenemos diferente y lo que nos hace humanos, creo que es importante también regresarnos al concepto de inteligencia, como nos ha gustado también definir desde la palabra en latín, etcétera. Entonces, también investigando, y justo me cae el veinte, que el concepto de inteligencia ha sido súper controversial a lo largo de los años. Ha sido muy difícil definirlo como tal porque se ha prestado a muchas teorías diferentes. Han habido a través de muchos años pues varias definiciones. Entonces, pues más o menos, este, les voy a dar rapidísimo una medio línea del tiempo, si lo podemos llamar así, de la evolución de cómo se ha entendido y cómo se ha comprendido a través de la historia el concepto de inteligencia como tal. Esto no quiere decir que alguno tiene la razón o no, simplemente es por la necesidad del contexto histórico, cómo se va definiendo y lo que se va descubriendo, y luego se va a ir complementando. Y luego, como lo hemos también venido diciendo, hoy en día, en la actualidad, con el futuro ya aquí a la vuelta de la esquina y con tanta tecnología, Sí o sí se tienen que retomar conceptos de hace un siglo. O sea, entonces no es que estén mal, sino que se tiene que ir complementando y haciendo como que más, o sea, ampliar el concepto, ¿no? Entonces, bueno, pues más o menos me voy a centrar a finales del siglo XIX con Francis Galton, o sea, por ahí de los años de, bueno, de 1880-1900. Un fun fact aquí: Francis Galton es primo de, bueno, fue primo de Charles Darwin, y él fue uno de los pioneros en estudiar la inteligencia. Él fue como que el que le dio ahí el, ah, pues hay que estudiar qué es esto, ¿no? Entonces él qué hace, mide los tiempos de reacción. O sea, acuérdate que antes era como muy concreta la manera de estudiar las cosas y los conceptos. Y entonces él asume que la inteligencia es heredada, entonces van contando los tiempos de reacción. Después aparece Charles Spearman en 1904, por ahí, y él propone la teoría del factor G, que es la inteligencia general. Entonces eso es conocido por ese concepto. Y bueno, él añade factores específicos para distintas habilidades. Después aparece Thorndike, que es más o menos en 1938, y Él propone habilidades mentales primarias que obviamente hoy las conocemos y las seguimos evaluando hasta la fecha, porque él obviamente rechaza la idea de un solo factor. Dice: no hay un solo factor, no es general, sino que hay factores o habilidades mentales, pues la verbal, la numérica, la espacial, la memoria, el razonamiento. Entonces creo que él todavía, y creo que lo comentábamos también con la parte de creatividad, se retoman muchas de estas habilidades para todo, ¿no? Luego aparece Raymond Cattell en 1963, bueno, más o menos, y luego luego aparece ahí Horn, y ellos tienen una teoría que también a la fecha se escucha mucho, este, de esas teorías, que es la teoría de la inteligencia fluida, y luego aparece la teoría de la inteligencia cristalizada, y vienen como muy juntas. Entonces, bueno, la inteligencia fluida es esta capacidad de resolver problemas nuevos sin conocimiento previo. Y la inteligencia cristalizada complementa esta teoría. Son ellos dos los que lo empiezan a estudiar, a descubrir, y le llaman así porque, porque con la cristalizada ya usas de los conocimientos adquiridos para implementar y descubrir nuevas cosas. Después, como hemos mencionado ya en episodios anteriores, este, aparece Howard Gardner, que pues ya es más para 1987, 90, por ahí. Con su teoría de las inteligencias múltiples, que lo hemos mencionado también mucho. Y bueno, él fundamenta la diferenciación y la personalización del aprendizaje. Y como lo hemos dicho, aquí él dice: ¿cómo creen que va a haber una sola medida de inteligencia o una sola forma de decir tú eres inteligente de este lado, tú no de este lado? Y él, a mí en lo personal, como lo hemos dicho, me gusta porque pues rescata el tenemos diferentes habilidades y todos tenemos inteligencia. Entonces eso creo que es importante. Y hoy en día en muchos colegios se implementa esa teoría y sigue súper vigente. Después aparece Robert Sternberg, en, ya, mil, o sea, más o menos igual, a la par de Howard Gardner, ¿ok? O sea, no es que sea mucho más. Y él habla de la teoría triárquica de la inteligencia, en donde dice que, bueno, es analítica, es creativa y es práctica. Y él nos dice que la inteligencia es esa capacidad de adaptarse, de moldear o de seleccionar entornos. Y bueno, después aparece la, ya más para los 2000, para los años 2000, la inteligencia emocional, que hoy en día también está súper de moda y súper válida. Y que antes no se veía, no se hablaba para nada de la inteligencia emocional, e incluso hoy hay varios estudios Ya hablaremos en otro episodio sobre eso, pero es increíble y es interesantísimo porque en un estudio, así rapidísimo te lo platico, Adolfo Ferrer Jaime Jaime Jaime, muchas personas con un coeficiente intelectual que pues con mayor de 100, ¿no?, que es sobresaliente, y les hacen una misma prueba a otro grupo con una inteligencia emocional. O sea, este grupo que te menciono son personas con situaciones emocionales muy complicadas y difíciles, ¿no? Por ejemplo, divorcios, muertes, alguna enfermedad, algún tema así importante emocional, pero que se sabe que tienen un coeficiente intelectual muy alto. Y en otro grupo, a lo mejor no tenían el coeficiente intelectual tan alto, sino promedio, pero sí se vio que estaban muy trabajadas emocionalmente. Y en la misma prueba salieron más altos los de la inteligencia emocional O sea, como inteligencia emocional más alta, él le daba la misma prueba. Entonces, hoy en día sí se le da muchísimo lugar a la inteligencia emocional. Entonces, bueno, creo que es muy importante. Y también, bueno, tenemos como una teoría de la inteligencia cultural y la contextual, o sea, es como también muy de la mano de la emocional. Entonces, bueno, aquí John Mayer introduce en este concepto y Peter Salovey, y este pues reconocen justamente el concepto de que que la cultura y el contexto van a influir en 100% en cómo se expresa la inteligencia. Y todo esto es la base de la inteligencia emocional que te mencionaba. Entonces, pues bueno, aquí—

Hablas como de todo este proceso de la inteligencia, pero nos puedes platicar un poquito de dónde viene la palabra inteligencia, Moni. Ajá, exacto.

Entonces, bueno, la palabra inteligencia Viene, a ver, ahora sí, como nos vamos otra vez al latín, ¿no? La palabra inteligencia viene del latín "e intelligere", que bueno, quiere decir "inter", quiere decir "entre", y "legere" quiere decir "escoger" o "seleccionar" o "leer". También en lo personal me encantó esta parte porque, ¿qué crees? Si lo unimos, ¿qué quiere decir? Leer entre líneas. Entonces, justamente, el ser inteligente y la inteligencia humana Pues es saber elegir entre. O sea, esto es lo que quisiera más, o sea, es lo que quiere decir textual en latín, saber elegir entre. O si lo decimos más común, es saber leer entre líneas. Entonces, basándonos en este concepto en latín, ¿qué significaría? O sea, ¿cuál sería el concepto más validado? Pues que la inteligencia humana no solo es procesar datos como la inteligencia artificial, artificiales, donde tú ahorita nos vas a platicar cómo se procesan esos datos, sino que lo que lo hace diferente es la capacidad de interpretar o decidir o de crear significado. Entonces, pues ahí está nuestra verdadera fuerza.

Ok, me encanta, me encanta, Moni.

Oye, pero a ver, entonces yo creo que partiendo del concepto de inteligencia y cómo ha evolucionado, pues sí sería importante, Adolfo Ferrer Jaime Jaime Jaime, que nos enseñes o nos Platiques, porfa, con peras y manzanas, porque ya ves que no todos entendemos muy bien ese lenguaje algorítmico. Enséñanos cómo funciona la inteligencia artificial.

Me encanta. La verdad es que creo que sí es súper, súper importante el poder conocer como las bases de la inteligencia, con lo que nos acabas de platicar, cómo se relaciona con la parte de la inteligencia artificial. Y aquí me gustaría platicarte desde las bases, ¿no? Prácticamente cualquier sistema de tecnología, cualquier computadora, lo más básico, todo funciona a través del sistema binario. Todo funciona a través de unos y ceros. Entonces, en teoría, prácticamente todo lo que se refiere a uno es todo lo que está encendido. Y todo lo que se refiere a los ceros es lo que está apagado. El elemento más básico de cualquier computadora, de cualquier celular, de cualquier dispositivo electrónico son los transistores. Entonces, los transistores están hechos por el material, el componente por el cual están hechos es el silicio, porque el silicio es un material muy abundante. pero a su vez es un material que permite tener esas capacidades de encender, de apagar, de regular qué tanto encendido o qué tanto apagado puede estar un elemento. Entonces, lo más básico son los transistores. Y un conjunto de transistores conforman chips o conforman procesadores, ¿no? Por ejemplo, cuando ustedes están en una computadora pueden ver que tienen un procesador Intel o tienen un procesador de NVIDIA o tienen un procesador de AMD. Que son como los más populares hoy en día, o hoy en día que los iPhones tienen sus propios procesadores. Antes Apple, por ejemplo, tenía procesadores Intel, etcétera, pero ya tiene sus propios procesadores. Entonces, prácticamente, los transistores permiten tener como esta regulación de qué está encendido, qué está apagado, Y de esta manera las computadoras pueden tomar decisiones. Y de esta manera, para entender un poco cuándo inició la inteligencia artificial, aquí se considera que quien nombró por primera vez, o a quien se le conoce como el padre de la inteligencia artificial, es a Alan Turing. ¿OK? Seguramente habéis visto la película de Imitation Game.

Sí, exacto.

Si no lo han visto, también la tarea. La tarea también, se las estás spoileando, Iván. Pero bueno, brevemente, Alan Turing fue un matemático británico nacido en 1912. Él sentó muchas de las bases de la computación moderna y de la inteligencia artificial. Principalmente, el gobierno británico lo contrata durante la Segunda Guerra Mundial para poder ayudar a descifrar los códigos nazis.

OK, entonces pues en ese entonces es muy impresionante esa película, o sea creo que es muy real todo lo que— para entender sí se las recomendamos mucho.

A mí me mandó Adolfo Ferrer Jaime verla y la verdad es que sí, sí, muy fuerte como historia también de Alan Turing ya después platicaremos si tendremos un capítulo porque es hablar muchísimo de Alan Turing pero la película se los va a resumir muchísimo.

Pero para descifrar los códigos creo que es muy importante entender ¿Para qué? ¿De dónde surgió?

Exacto, entonces en ese entonces pues no se conocía la inteligencia artificial. En ese sentido pues Alan Turing era súper inteligente, ¿no? Y entonces empezó a hacer como este análisis de cómo es que se estaban comunicando en ese entonces los nazis y empezó como a escribir: a ver, día 1 dijeron esto, día 2 dijeron esto, día 3 dijeron esto, día 4 dijeron esto. Pero cada día decían cosas completamente diferentes y probablemente estaban diciendo lo mismo pero con un código diferente. Entonces, lo que hizo Alan Turing, que aquí es justamente el entender cómo es que funciona la inteligencia artificial, empezó a generar como una base de datos de códigos y de mensajes que estaban generando los nazis, y en ese sentido Alan Turing empezó a identificar ciertos patrones que se repetían. Entonces probablemente identificaba que cuando se referían a una palabra usaban el sonido A, cuando se referían a otra palabra usaban el sonido B, o un código parecido. Entonces Alan Turing, imaginémonos que en ese entonces Alan Turing era el cerebro, entonces hoy en día las computadoras funcionan como lo hizo Alan Turing, empiezan a identificar, bueno más bien, primero empiezan a juntar información, empiezan a juntar datos. Eso es como lo más importante para que un sistema de inteligencia artificial pueda funcionar de manera correcta. Entre más datos y entre más patrones tenga este sistema de inteligencia artificial, va a poder tomar mejores decisiones, va a poder encontrar patrones y va a poder identificar que estos patrones se refieren a cierta palabra, se refieren a cierto elemento, se refieren a cierto objeto. En ese sentido, pues, la manera en la cual Alan Turing pudo descifrar con prácticamente cómo se comunicaban los nazis, pues fue justamente descifrar y encontrar estos patrones para poder justamente saber cómo es que ellos se comunicaban. Entonces, prácticamente, después de todo esto, en 1950 Alan Turing publica un artículo que se llama Computer Machinery and Intelligence. En una revista que se llamaba la revista Mind, y ahí es en donde justamente se pregunta si realmente las máquinas pueden pensar. Su pregunta como importante era: ¿puede una máquina comportarse de tal forma que parezca inteligente para un humano? Y ahí es de donde viene justamente, y esa es la razón por la cual esa película que recomiendo se llama The Imitation Game, o El Juego de la Imitación, que también se refiere al Test de Turing. Prácticamente el test de Turing, imagínate que tú estás chateando por texto con dos entidades, ¿no? Una entidad es una persona humana y otra entidad es una computadora. Tú no sabes quién es quién, ¿no? Imagínate que estás detrás de cámara y estás escuchando algo y prácticamente hablan de la misma manera, se comunican de la misma manera, y tú no sabes quién es la computadora, quién es el humano. Y si después de tú hacer ciertas preguntas no logras distinguir a la máquina del humano, Turing decía en la práctica que podemos decir que esa máquina es inteligente. Entonces, prácticamente esto es como las bases de la definición de la inteligencia artificial. Y si entendemos, o sea, si identificabas, no pasaba la prueba.

Es como un chatbot. O sea, ahorita identificamos si nos están hablando ahí de cualquier empresa que te contesta un chatbot.

Que ahí es, al final ya les platicaremos un poquito como los 3 diferentes principales tipos de inteligencia artificial que por el momento se considera que aún las computadoras no piensan como humanos. Entonces, prácticamente, en resumen, imagínate que le estamos explicando a un niño Imaginemos que cuando estamos creando un sistema de inteligencia artificial es como si le estuviéramos enseñando a un niño de 4 o 5 años qué es una manzana, o qué es un perro, o qué es un gato, etcétera. ¿Qué harías tú para enseñarle a un niño qué es un perro, qué es un gato?

Enseñárselos, ¿no? O sea, les enseñas muchas fotos y...

O vas por el parque y le dices: ese es un perro, ese es un perro, ese es un perro, ese es un perro, un poquito más grandes, unos más chiquitos, pero tienen como ciertas características. Entonces imagínate que le estamos enseñando a nuestro sistema de inteligencia artificial, lo estamos desarrollando desde cero, y queremos enseñarle que aprenda a descifrar manzanas y peras. Entonces lo que tienes que hacer es mostrarle muchísimas manzanas, manzanas rojas, verdes, grandes, pequeñas, y también muchas peras amarillas, verdes, chiquitas, literal, como manzanas y peras, le tenemos que estar explicando de manera literal. Y entonces cada vez que le decimos eso es una manzana, pues ya la inteligencia artificial va definiendo que eso es una manzana, eso es una pera, eso es una pera. Entonces entre más información y más datos, de esta manera la inteligencia artificial va a poder descifrar y te va a poder decir qué es una manzana, qué es una pera, ¿no? Entonces prácticamente en etapas le tenemos que generar muchos datos tenemos que poner como ejemplos y poder de esta manera que la inteligencia artificial pueda identificar ciertos patrones, como lo hizo Alan Turing cuando descifró los códigos nazis. Y prácticamente, obviamente, es un sistema de ir entrenando a la inteligencia artificial, ¿no? Obviamente, si nosotros sabemos y estudiamos un poquito más de la historia, por ejemplo, de OpenAI, pues OpenAI no nació de la noche a la mañana y listo, sino más bien antes de que lanzaran ya el sistema de inteligencia artificial de ChatGPT, pues hicieron toda esta compilación de datos, empezaron a decir esto es un libro, esto es un texto, esto es un artículo, así se hace una frase, así hablan los humanos, así entienden los humanos, ¿no? Entonces prácticamente eso es un poco pues la forma en la que funciona la inteligencia artificial.

Es muy impresionante, a mí de veras, ¿no? Cada día Entiendo más, pero al entender más entiendo menos. No sé cómo explicarlo, es muy, muy, muy genial.

Pero es súper importante entender que prácticamente todo está hecho unos y ceros. Uno, todo lo que esté encendido. Cero, todo lo que está apagado. Uno, lo que es positivo. Cero, lo que es negativo. Y de esta manera, pues, así es como va funcionando. Y todo pues está hecho gracias a los transistores, que en su mayoría están hechos de silicio. Y es la razón por la cual, por ejemplo, Silicon Valley se llama Silicon Valley, porque es el valle del silicio, gracias a este componente de los transistores. Y gracias a los transistores y al silicio, pues, es que funciona hoy en día cualquier sistema de programación, cualquier computadora, cualquier celular, y en este sentido la inteligencia artificial.

Es como también la base, ¿no? No, igual, me encanta.

Bien.

¿Qué está sonando? ¡Recreo! El recreo.

Ya extrañaba el recreo, Moni. Sí, ¿Que lo vas decir tú o yo?

No, creo que tú platícanos, Adolfo te toca una historia que hayas reído mucho, sea como una anécdota muy simpática pero también has sentido apenado por ahí cuéntanos algo así chistosa y apenas ajá qué te quieras morir de la pena pero no podías con las risa eso pasa seguido si soy simple pero—

No viene ninguna a la mente.

Sí, eres muy simple.

Bueno, creo que esta la compartimos. En mayo de... ¿Sí fue en mayo? No, en junio. En junio de... Ah, ya sé qué vas a decir. Del 2025. Y ahí fue justamente cuando hicimos la mayor conexión Moni y yo. Nos fuimos a Japón, nos fuimos a la World Expo. Fue un viaje increíble donde aprendimos muchísimo de tecnología, de cultura. De todo lo que Japón nos puede enseñar. Y justamente íbamos de regreso a Tokio y tomamos el tren bala de Osaka a Tokio.

Eran muchas horas.

Eran muchas horas. Y en eso pues llegamos con todos los niños, éramos un grupo de 32 personas entre niños y maestros, y era justamente en la parada donde nosotros tomamos el tren, pues era una parada muy transitada Entonces nos metemos al tren bala y casi no había lugar. Estaban todos los lugares como dispersos. Había uno por allá, otro por acá.

Y todos decíamos, o sea, nosotros como líderes del grupo decíamos: Sálvense quien pueda, siéntense donde haya lugar, porque no había lugares juntos. Siéntense todos, todos, todos. Entonces nos quedamos viendo que todo el mundo estuviera sentado.

Entonces nos dividíamos por equipos y entonces traíamos nuestra libretita y ahí anotábamos. Juanito está sentado en el A4, Pedrito está sentado en el B8, y así teníamos todo como el control para asegurar que todos estuvieran adentro y no nos pasara como a mi pobre angelito. Y en eso pues ya todos estaban sentados, Moni encontró lugar y yo no encontré lugar.

Yo me senté junto a un japonesito muy lindo ahí.

Entonces Moni se sentó junto a un japonesito muy lindo, y Moni y yo nos teníamos que sentar juntos porque teníamos que organizar ahí algunos detalles.

No, no, teníamos que ver una serie.

Eso es la verdad.

Que no te dé pena decirlo. Teníamos que ver una serie porque era el estreno. No les vamos a decir cuál, pero los que nos conocen saben perfecto cuál.

Quien sepa cuál serie se estrenó en junio va a saber cuál serie.

Y quien nos conozca a los dos va a saber cuál serie, porque también saben que lo compartimos. Póngannos ahí el que sepa, porque es una que todo el mundo ha visto, pero la estrenaron y nos urgía verla. Adolfo la había descargado una noche antes para verla.

Bueno, no pude descargarla porque en Japón no habían publicado esa serie y ya tuve que bajar un VPN y todo para que pudiera ver la serie.

Pero hizo todo, se tardó horas, una noche antes y estábamos emocionadísimos, vamos a ver la serie en el camino.

Y tenemos 3 horas de camino. Y a la verdad esa era la razón por la que queríamos estar juntos.

Bueno, ahora sí entonces.

Y entonces pues Moni estaba sola con un japonesito al lado y dos filas enfrente había un lugar vacío, ¿no? Entonces pues Yo le dije a Moni, oye Moni, ¿qué te parece si le decimos al japonesito que está al lado de ti si nos ayuda a moverse al lugar de enfrente? Porque era literal el mismo lugar donde estaba sentado, pero dos filas en medio. Entonces ya me acerco, le empiezo a hablar en inglés, pero me dice que no habla inglés. Y ya como que yo con señas le dije tan tan tan tan, así. Bueno, para quienes nos están escuchando, así.

O sea, la idea era párate y siéntate allá adelante para que yo me siente con mi amiga aquí.

Él se para súper lindo, claro, con mucho gusto, siéntate, adelante, todo. Se para y ya, nos sentamos juntos, empezamos a ver la serie y en eso como que nos dimos cuenta que el lugar donde le dijimos al japonés que se sentara no estaba lleno, no estaba ocupado.

Sí, seguía vacío.

Y en eso como que empezamos a voltear y el japonesito estaba, porque eso nos dimos cuenta ya cuando estábamos casi llegando, 3 horas después, Y el japonesito estaba parado en la mitad de los vagones.

Parado entre un vagón y otro porque ahí es donde se ponen las maletas a veces. Y ahí se quedó parado todo el camino con su maleta al lado así.

Y dormido además.

Ajá. Y nosotros captamos que entendió que lo quitó de su lugar como diciéndole ese es mi lugar, quítate. Y nunca nos entendió que había lugar, dos lugares adelante. Y en Japón son tan educados que se paró y se fue parado 3 horas de camino. Entonces aquí mi querido Adolfo no paró de reír y de la pena, y estaba rojo morado, y nos moríamos de risa, pero era de esa risa penosa, pero muy chistoso. Como te lo juro, pasaba un día y otro y seguíamos acordándonos del pobre japonés. Muy buena anécdota, bien por contar eso. Pues bueno, regresamos.

Pues bueno, prácticamente te queda claro cómo es que...

Sí, no, es muy impresionante. Y bueno, yo ahora que estuve también haciendo aquí un poco de research también para ver pues esta maravilla de la inteligencia artificial y cómo funciona que nos estás platicando, pero pues ya ves que yo soy aquí la que defiende, soy aquí la Pepito Grillo de lo humano. Y claro que estoy a favor de la tecnología y de la inteligencia artificial, y cada día me apasiona más, pero nunca voy a dejar de defender lo humano. Y entonces me metí también a leer cómo esta parte en donde pues, ¿qué le falta a la inteligencia artificial todavía? Y que no le va a llegar a la parte humana. Entonces me gustaría platicarte de un artículo, es un artículo que también les vamos a poner aquí en los recursos para que lo consulte el que quiera. Y justamente se llama Intelligence vs. Artificial Intelligence vs. Human Intelligence, y es un artículo de Maryville University. Y bueno, creo que me pareció bastante interesante lo que dice sobre— yo te voy a platicar lo que dice sobre la inteligencia humana, y ya el que quiera consultar más profundo, pues se los dejamos el recurso. Pero bueno, acá nos habla mucho de qué tiene la inteligencia humana Capacidades que la artificial todavía no tiene. No sabemos si algún día le va a llegar. Creo que tú ahorita nos vas a platicar de los tipos de inteligencia artificial que hay, y a lo mejor ahí nos vas a sorprender. Pero bueno, por lo pronto, ahorita la amplitud de las capacidades humanas no la tiene la artificial. Y, ¿a qué me refiero acá? Estas habilidades, por ejemplo, de percepción, de razonamiento, de resolución de problemas y de comprensión contextual. Todavía no la tiene la inteligencia artificial. O sea, esta parte en donde el humano tiene esta, bueno, obviamente el razonamiento pues ya lo sabemos, ¿no? Pero esta manera de, como decíamos, de saber leer entre líneas, de saber percibir y percibir también este contexto. O sea, sabes leer un contexto, o sea, tú vas a entrar y lees lo que está pasando y entonces ahí sabes si callarte, si hablar, si participar. Ya leíste que ahí pues medio mala vibra, ahí porque están enojados, entonces mejor te callas, te haces para atrás. La inteligencia artificial va a procesar datos y va a ir al grano, no le va a importar, ¿no? Luego, pues número 2, que hemos hablado mucho y vamos a seguir hablando por siempre sobre la creatividad, sobre las emociones y sobre la socialización. Esta parte pues es humanamente benditas, o sea, no, nada se le compara. Entonces tenemos este distintivo que nos permite crear, empatizar, esta parte de la empatía, creo que pues nunca le, nunca vamos a lograr que nadie nos supere, este, el conectar socialmente, esta parte del vínculo, de las conexiones humanas, que pues a todo el mundo creo que nos sirven y nos salvan todo el tiempo.

Y que son importantes, como lo habíamos al principio, totalmente, de la motivación, de Tanto en el aprendizaje como en la vida, pues es gracias a estas conexiones humanas.

Claro, exacto. Y obviamente de lo que hablábamos también de la inteligencia emocional, como te decía ahorita, hoy en día una persona altamente inteligente emocional es pues mucho más exitoso o se considera más inteligente que una persona con un coeficiente intelectual alto. O sea, claro, el que tiene el coeficiente intelectual es sabido que es muy inteligente y puede resolver muchísimos problemas y situaciones. Sin embargo, si no tiene inteligencia emocional, pues no es exitoso tanto como una persona altamente emocional, o sea, inteligente emocional.

Es ahí en donde tenemos que generar modelos educativos en donde exista un balance entre la inteligencia humana, la inteligencia emocional y la inteligencia artificial.

Claro, porque acá las preguntas son, ok, la máquina y la inteligencia artificial, y cada vez más, y va a hacerlo mucho mejor y más preciso y más rápido puede procesar, pero la pregunta es: ¿puede empatizar o puede crear arte auténtico? Como ha habido también esta discusión sobre el arte, ¿no? ¿Puede leer contextos humanos? Que eso creo que también es súper importante. Entonces, bueno, también otro de los puntos que menciona en el artículo es esta capacidad de adaptarse, la adaptabilidad y la conciencia del contexto. Los humanos pues podemos interpretar y podemos responder matrices culturales, emocionales, situacionales, y la inteligencia artificial pues no tiene esta profundidad contextual. Se lo tendrías que describir a lo mejor tal cual, con punto y coma, pero sabemos que con un pequeñito error acá en este sentido pues ya no nos entendió tal cual. Y sí hay hoy en día pues mucho rango de error con la inteligencia artificial. Probablemente en muy poco tiempo pues ya no se va a equivocar tanto, pero ahorita sí no podemos confiarnos.

Sí, y ahí es justamente la importancia, hablando ahorita de la inteligencia emocional, el no hacer que ChatGPT o Gemini o cualquier otro, este, se convierta en tu psicóloga o psicólogo.

Sí, claro, que mucha gente ya se está agarrando de ahí.

De lo que platicamos, de cómo es que funciona la inteligencia artificial. La inteligencia artificial funciona con ciertos patrones y probablemente tú que pasaste, no sé, que tuviste un choque automovilístico y le preguntas cómo poder superar el choque automovilístico, probablemente la inteligencia artificial va a poder darte una respuesta con base en lo que otras personas que han chocado, pero recordemos que cada persona es única e irrepetible y probablemente tú—

No, y como te decía Wikititas, sin conciencia del contexto, porque no es lo mismo un choque—

Claro, no conoces tu contexto, No conoce, probablemente sí, pero otros temas que has tenido, probablemente no conoce, pues no es como tu doctor o doctora que sabe todo tu historial clínico, ¿no? Entonces, no fiarnos por eso, y en ese mismo sentido, no hacer que sea tu psicóloga.

Que no lea entre líneas, como decíamos aquí, del significado, ¿no? Y bueno, también, ¿a qué hablábamos en este? Bueno, en este artículo también nos hablan y nos resaltan mucho esta parte en donde No son competencia, no estamos compitiendo entre una y otra. Por eso aquí ya les digo que decidimos quitar el versus, es complemento. Entonces hay que potenciar la inteligencia humana, que es maravillosa. El ser humano es único, pero hay que potenciar todo lo que tenemos como seres humanos con esta ayuda de la inteligencia artificial, que también es muy impresionante. Tampoco hay que tenerle miedo, tampoco hay que decir: no, pero hay que quitarla. Ahorita también está como mucho en la mesa en las escuelas, mucho esta parte de hay que quitar, quitar, quitar otra vez la tecnología, cuando hace algunos años era el boom, ¿no? Todo con tecnología y todo. Y ahorita sí, claro, hay que recuperar muchísimas habilidades que se han perdido, perdido de habilidades. Habilidades de los chavos y hay que recuperarlas, pero no hay que quitarlas, no significa eso. Hay que saber medirla y complementar a la parte humana con todo lo maravilloso que es la inteligencia artificial y la tecnología. Y bueno, obviamente los humanos siempre vamos a tener ventaja cuando se requiere un juicio profundo y los valores, la ética, eso, esa parte de la ética, del civismo, de todos estos valores, empatía, que ya hemos hablado de eso. Estos aspectos están fuera del alcance de la inteligencia artificial. O sea, yo creo que con eso también pues ahí te gano, ¿no? Te ganas. No es cierto.

Por el momento. Pero para ir concluyendo, Moni, me gustaría también compartirte 3, como la subdivisión más importante de cómo es que funcionan los diferentes tipos de inteligencia artificial, y principalmente hay 3 divisiones importantes: la inteligencia artificial especializada, o en inglés la artificial narrow intelligence, la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial general.

A ver, por ejemplo, ¿Alexa es una inteligencia artificial?

Alexa es una inteligencia artificial especializada. Artificial Narrow Intelligence.

Ah, mira, ya, así lo entiendo. O sea, Siri también.

Te desmenuzo cada una de las inteligencias artificiales. La primera, la inteligencia artificial especializada, prácticamente son aquellas inteligencias artificiales que están hechas para solo una cosa o una tarea muy en específico. Por ejemplo, Siri y Alex. Por ejemplo, ahorita si tú le preguntas algo a Siri, Hay ocasiones en donde te pregunta: ¿te gustaría que ocupe ChatGPT para que te conteste esto? Porque Siri, pues, únicamente, o Alexa, están especializadas únicamente para entender comandos, para poner música, para decir el clima.

Muy específica la orden y ya la tiene como ahí.

Pero si tú, por ejemplo, probablemente en algún momento ya se va a ir desarrollando, y en ese momento, cuando ya Siri te desarrolle libros, o cuando Alexa tú le digas: oye Alexa, quiero desarrollar mi próxima canción, Ahorita pues con Alexa no puedes crear una canción, no puedes escribir un libro, o no puedes escribir un correo. Siri y Alexa están programadas únicamente para una tarea en específico.

O sea, reciben órdenes, cumplen esa orden, y si es que la tienen programada. Si no, pues te dicen: "No te entiendo" o "Vuelve a decirlo diferente". Exacto. Ah, esa es específica entonces, ¿así se llama?

Inteligencia artificial especializada.

Especializada, perdón, ok, súper.

Que por lo general la dicen un poco más en inglés: artificial narrow intelligence. Otro ejemplo, por ejemplo, podría ser... Narrow dijimos, ok, perfecto. Podría ser, por ejemplo, los autopilotos de los Teslas o de estos nuevos autos autónomos que se llaman Waymos, ¿no? Porque ellos únicamente manejan, pero no pueden escribir un ensayo, no pueden resolverte la vida, ¿no? Únicamente funcionan y tienen una tarea en específico. Ya, perfecto. Esa es la primera. Por otro lado, la más usada actualmente, la inteligencia artificial generativa, que ya lo conocen, es prácticamente aquella IA que genera contenido nuevo, texto, imágenes, audio, etcétera.

Ya tengo una tocaya, una inteligencia artificial se llama Moni.

¿Y qué hace?

Es como ChatGPT. ¿Ah, sí? No, ojalá. No, pero se mete a ti, Moni, que ya te resuelve, te resuelve. Sí, no, no sé, pero es generativa y es como ChatGPT.

Pero bueno, entonces ejemplos: ChatGPT, Midjourney, este, Copilot, etcétera, va. Y por último, la inteligencia artificial general, artificial general intelligence, que es el tipo de inteligencia artificial que muchas personas dicen que todavía no existe. Ahí tengo mis dudas.

Yo oí el otro día a Adolfo Ferrer hablar de esa y me dio pánico.

Entonces yo estoy seguro que ya existe, pero no la han sacado.

Exacto, es lo que te iba a decir. Yo creo que ya existe porque yo te digo, yo escuché una entrevista de él, o no sé dónde, en cuál de sus redes lo puso, y hasta ellos tienen miedo. A mí me dio esa percepción. No la podemos usar todavía, no está afuera, no nada, pero sí escuché algo como de público. Como de justo estas habilidades que ahorita yo decía de razonamiento y de emociones y todo, parece que esta inteligencia artificial general, ¿verdad? Sí la tiene, o sea, tiene muchas de esas habilidades. Y qué miedo, porque yo ahí sí me pregunté, me detuve y dije: Dios mío, ¿qué va a hacer?

Sí, es aquella prácticamente, en resumen, es aquella inteligencia artificial que funciona y se adapta como un ser humano. Capaz de aprender, razonar. Creo que los ejemplos que podríamos dar son únicamente los ejemplos de películas de ciencia ficción como Jarvis de Iron Man, Data de Star Trek. Entonces, prácticamente es una inteligencia artificial que entiende el mundo, que se comporta como humano.

Pues ya pronto veremos y ya platicaremos de eso. Yo creo que viene con todo, pero Insisto, no creo que le llegue tampoco nunca al humano. ¿Tú qué crees?

Yo creo que no va a llegar, pero sí lo va a imitar.

Pero también en lo que decíamos ahorita de la ética, los valores, de leer entre líneas, el poder interpretar el contexto, en todo eso, ¿tú crees que va a ser capaz de tanto?

Pues, tristemente, pero sí. ¿Qué piensas?

Híjole. Pues sí está impresionante, es muy impresionante.

Están impresionantes los nuevos, por ejemplo, ya para el próximo mes, para el próximo año ya puedes preordenar este robot de esta empresa noruega, de un robot que te puede hacer todas las tareas de tu casa.

De la casa, ¿verdad?

Eso también está impresionante. Está impresionante. También los robotitos de Disney Imagineering, y además están tan impresionantes, prácticamente todos están Es tipo como de robots, están impulsados por los chips de NVIDIA, entonces vienen cosas increíbles, padres, interesantes, pero para eso existe IAKI Entrenos, para estar informados, prepararnos y que estemos listos para poder surfear la ola que viene.

Maravilla. Pues la tarea, la tarea, Moni.

Creo que fuimos dejando varias cosas, pero hay que resumir, ¿te parece? Me encanta resumir. Entonces bueno, les recomendamos mucho el libro de Love to Learn de la doctora Isabel Howe. La verdad es que es súper linda esa señora, tiene ahí algunos podcasts, algunos—

Se los dejamos el recurso para que nada más den clic, ¿qué te parece?

Me encanta. Bueno, luego dijimos la película de Imitation Game, para que conozcan un poquito un poquito más de— que ya es una película, creo que es como del 2016.

No sé si está en Netflix o estaba en Prime.

Yo la acabo de ver.

O sea, ¿de qué está esta? OK. Y bueno, también les vamos a dejar el artículo de Artificial Intelligence versus Human Intelligence para que lo lean completito, porque creo que también vale mucho la pena. Y, ¿qué más les dejamos de tarea?

Y nada más.

Y que se diviertan mucho.

Y que se diviertan mucho.

Y que exploren más.

Porque ya viene el cierre de año. Y vienen cosas padrísimas, vamos a seguir con todo y aquí entre nos para el próximo año que se vienen cosas de padres. ¡Ahora es más! Se vienen para el próximo año, ya tenemos ahí algunos invitados que estoy seguro van a aprender muchísimo de ellos.

Y nuevos proyectos, muy bien.

Así que pues bueno, todavía siguen este episodio y otro episodio más antes de que termine el año y para que hagamos un— vamos a tener que hacer un "y a darlo con todo" para 2026.

Seguro. Pues esto es Y Aquí Entrenos.

Gracias por escucharnos y síganos comentando qué les gustaría seguir aprendiendo y nosotros esa es nuestra tarea.

Muchas gracias. Gracias Adolfo, aprendí muchísimo.

A ti. Tengan buen cierre de año. Ya podemos decir ahora... Este, feliz cierre de año, casi.

Feliz cierre de año. Todavía no. Va.

Gracias.