En este vídeo se habla principalmente de como serán los ordenadores y la computación en el futuro. Se dice que la computación cuántica resolverá problemas difíciles y mejorará áreas como la medicina y la inteligencia artificial. Los ordenadores serán mucho más rápidos y podrán hacer cálculos y analizar datos de forma más precisa.
Pere Estupinyà se dirige a IBM Research (Nueva York) que es una red de laboratorios distribuida por todo el mundo y cuenta con más de 3.000 científicos investigando los límites de la robótica, la neurociencia y la IA. Allí entrevista a Dario Gil que es el vicepresidente y director global de la red de Nueva York IBM. En esta visita, Dario habla sobre el desarrollo de los ordenadores cuánticos. Según Dario Gil, estos ordenadores cuánticos permitirán procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos avanzados de forma más eficiente. También se entrevista con Daniela Rus, que es la directora del laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y también es ingeniera en robótica (MIT CSAIL).
Por otra parte, también habla con Gabriel Margolis (estudiante del doctorado del CSAIL) y con Antonio Torralba que es ingeniero de MIT.
La ecuación es I = n x c x t y se utiliza para explicar el impacto de la tecnología. La "I" hace referencia a el Impacto de la tecnología, la "n" a la cantidad de datos disponibles, la "c" a la capacidad de computación y por último la "t" que hace referencia a la calidad de los algoritmos o programas que procesan esos datos.
La tecnología cuántica usa QUBITS (bits cuánticos) que pueden estar en varios estados al mismo tiempo gracias a los entrelazamientos cuánticos, lo que permite a los ordenadores cuánticos realizar cálculos mucho más rápidos que los tradicionales. El primer ordenador cuántico se lanzó en mayo de 2016. Hoy en día, hay más de 30 ordenadores cuánticos en funcionamiento. Ya se venden en Alemania y Japón para usos experimentales y comerciales. El MIT ha desarrollado aplicaciones como el primer videojuego y el GPS.
La IA aprende de los datos y experiencia. Usa ejemplos para aprender (aprendizaje supervisado) o encuentra patrones por sí misma (aprendizaje no supervisado). Hay diferentes tipos de robots, como los que trabajan en fábricas, los robots humanoides o los que se mueven solos. Los robots han mejorado mucho, ahora pueden hacer cosas complicadas, como reconocer objetos y aprender por su cuenta. Un ejemplo es el robot perro, que aprende a moverse solo con IA. La IA se usa en muchos lugares, como en medicina (para ayudar a diagnosticar enfermedades), en coches autónomos (que se manejan solos), en fábricas (para hacer trabajos repetitivos) y en el hogar (para ayudar con tareas diarias).
Un reto futuro es que la IA necesita aprender a interactuar con el mundo real, usando sentidos como la vista, el oído y el tacto. Por ejemplo, la IA puede mirar una imagen de un coche y escuchar su sonido, para entender qué es un coche sin que alguien se lo diga. Antonio Torralba, un ingeniero, trabaja para que la IA aprenda a pensar por sí sola usando sensores que detectan luz, sonido y más. El futuro de la IA es prometedor, pero tiene que superar algunos desafíos, como entender mejor cómo funciona el mundo físico.
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