Johan Veerman

Transcripción

1. 0:16 Un poco la idea que quiero que quede clara dentro de todo es, imagínense si toda la información del mundo fuese computable.
2. 0:24 Esa es la gran idea detrás de todo esto.
3. 0:26 Y para eso hemos desarrollado WolframAlpha, que es esta página web que es libre y cualquiera la puede usar.
4. 0:33 Entonces, un poco lo primero que les quiero mencionar es, ¿qué cosa es WolframAlpha?
5. 0:37 Porque cuando uno ve una de estas páginas con un recuadro en blanco atrás, piensa que es un buscador, como los que ya existen.
6. 0:43 Pero no es un buscador en realidad, como se están dando cuenta ustedes.
7. 0:47 Probablemente se puede decir que es una especie de respondedor, si se quiere.
8. 0:51 Es un poco lo que se quería lograr cuando nosotros veíamos estas series de ciencia ficción en los 70s, 80s,
9. 0:58 y venía uno de los actores y le preguntaba a la computadora sobre algo, y la computadora respondía con esta voz sensual femenina y le daba la respuesta exacta.
10. 1:06 Pero nunca se logró hasta ahora.
11. 1:08 Y nunca se logró porque ahora tenemos la conjunción de dos factores.
12. 1:12 Uno de ellos es que es un buscador.
13. 1:13 Otro de ellos es obviamente el avance en la tecnología.
14. 1:14 Tenemos computadoras suficientemente potentes para lograr esto.
15. 1:17 Es más, dos de las supercomputadoras más potentes del mundo trabajan con otros miles de servidores,
16. 1:25 trabajan detrás de WolframAlpha.
17. 1:27 Aparte de eso, tenemos todo un completo ecosistema de desarrollo
18. 1:31 que es basado en un software creado por la empresa, por Wolfram Research, que tiene más de 20 años,
19. 1:35 que nos permite hacer un análisis de datos y también un análisis lingüístico.
20. 1:40 Esto se usa enteramente para todo.
21. 1:43 Todo el proceso de desarrollo de WolframAlpha.
22. 1:44 Entonces, son estos dos factores los que nos han permitido tener a WolframAlpha ahora con nosotros.
23. 1:51 Este es un proyecto que recién empieza, tiene un poco más de un año recién.
24. 1:56 Es un proyecto a muy largo plazo, de muy larga envergadura, como ustedes comprenderán,
25. 2:01 pues toda la data del mundo es bastante, pero tenemos hecho un buen inicio.
26. 2:04 Pero bueno, ¿por qué la necesidad?
27. 2:06 En primer lugar, porque necesitamos tener un mejor acceso a la información en Internet.
28. 2:11 En Internet de ahora, cuando adquieren una...
29. 2:13 Una respuesta tiene que buscar entre muchos links, entre muchas cosas,
30. 2:16 y filtrar entre mucho tiempo información.
31. 2:17 Esto nos mejora mucho el acceso, nos da una respuesta directa, puntual,
32. 2:21 como ustedes están viendo, de cualquier tipo de pregunta que le hagamos.
33. 2:25 En segundo lugar, necesitamos datos que sean, que hayan sido verificados.
34. 2:29 Nosotros tenemos toda una línea de producción donde la data que comenzamos a jalar
35. 2:32 de diferentes fuentes abiertas, cerradas, privadas o públicas también,
36. 2:38 pasa por una serie de curadores y expertos que también validan esta data.
37. 2:43 Y le dan un formato adecuado que hace la data computable finalmente, como le está viendo.
38. 2:47 Si no tenemos ese formato, no podemos hacer esta interrelación de toda la data que tenemos.
39. 2:52 Este es un poco el porqué ahora de Wolfram Alpha.
40. 2:56 Pero quizás lo más interesante para ustedes va a ser cómo funciona.
41. 3:00 Bueno, en primer lugar, quizás una de las partes más complejas es el procesador lingüístico que tenemos atrás.
42. 3:08 Uno le puede hacer una pregunta a Wolfram Alpha, por el momento solamente en inglés,
43. 3:12 pero próximamente va a estar en difusión.
44. 3:13 Va a estar disponible en todo tipo de idiomas, en el lenguaje que usamos naturalmente.
45. 3:17 Y detrás de eso hay un procesador lingüístico que trata de interpretar de manera objetiva y puntual
46. 3:22 lo que se le está preguntando.
47. 3:24 Eso es algo bastante ya complicado de hacer.
48. 3:26 Y como ustedes saben, interpretar el lenguaje de una manera objetiva y puntual es muy complicado
49. 3:31 si es que han visto cualquier político que habla en televisión.
50. 3:34 Entonces, bueno, y eso es lo que hace Wolfram Alpha inicialmente.
51. 3:38 Luego que hace ese procesamiento, que sabe a qué se refiere, lo que hace es extraer la data
52. 3:43 de estos literalmente billones y billones y billones de líneas de datos que tenemos,
53. 3:47 extrae los datos que son adecuados para responder esto,
54. 3:50 y después tenemos un conjunto de decenas de miles, si no ya más de 100.000,
55. 3:54 fórmulas, ecuaciones, quizás englobando la mayor parte del conocimiento humano
56. 3:58 y otras que hemos desarrollado internamente para interrelacionar toda esta data
57. 4:01 y poder dar ese tipo de respuestas.
58. 4:03 Y bueno, y por último, lo que hace Wolfram Alpha es darle un formato adecuado para presentarlos
59. 4:10 de manera que sean como...
60. 4:13 como gráficos, o bueno, o tablas, estadísticas, qué sé yo.
61. 4:18 Lo que sea un poco más adecuado para la gente que se lo pregunta.
62. 4:22 Eso es un poco cómo funciona Wolfram Alpha desde el comienzo hasta el fin.
63. 4:27 Bueno, pero esto solamente es el primer paso.
64. 4:29 ¿Qué cosa queremos un poco con Wolfram Alpha de aquí a un tiempo, de aquí a unos años?
65. 4:35 Obviamente va a ser mucho más interactivo en el tiempo.
66. 4:37 Uno va a poder hacer clic en las diferentes respuestas y va a poder hacer links a otras.
67. 4:43 Links a otras cosas más.
68. 4:45 Quizás va a ser mucho más interactivo en que uno puede cambiar valores interactuando con la página.
69. 4:50 Pero más allá de eso, lo que queremos es democratizar un poco la manera como se hace investigación.
70. 4:55 Imaginen que en un momento uno podría agarrar y preguntarle a Wolfram Alpha algo como
71. 5:00 ¿qué pasa si yo mezclo tal molécula con esta de acá a una cierta presión, temperatura, etc.?
72. 5:07 Y Wolfram Alpha simplemente le respuesta en un par de segundos.
73. 5:10 O sea, ¿qué es lo que pasa?
74. 5:11 Nos estamos evitando un poco saber la jerarquía.
75. 5:13 Para empezar, de esa disciplina.
76. 5:15 Y saber programar de una manera sofisticada computacionalmente.
77. 5:19 Entonces, lo que estamos haciendo es un poco democratizando cómo se puede hacer investigación.
78. 5:22 Obviamente uno siempre va a tener que saber una serie de cosas para poder interpretar los resultados.
79. 5:25 Porque si no, no van a tener sentido para nosotros.
80. 5:27 Pero esa es una de las cosas a las que apuntamos en Wolfram Alpha.
81. 5:33 Otra de las cosas es interrelacionar nuestra enorme base de datos que sigue cada vez aumentando
82. 5:40 con otras bases de datos que ya sean de países.
83. 5:43 O de empresas que quieran interrelacionar y tener un mayor acceso a la información.
84. 5:48 Bueno, a nuestros algoritmos de información.
85. 5:50 Y bueno, eso es un poco lo que les quería hablar de Wolfram Alpha.
86. 5:54 Yo los invito un poco a que vean esto por ustedes mismos.
87. 5:57 Que entren a www.wolframalpha.com
88. 6:00 Ahí pueden ustedes jugar, pueden hacer las preguntas que quieran.
89. 6:04 Y bueno, ya están usándolo esto en otros países.
90. 6:06 Desde colegios hasta universidades.
91. 6:08 Un poco hasta para hacer tareas.
92. 6:10 Porque si se dan cuenta, en algunos casos incluso para resolver...
93. 6:15 Incluso uno puede poner a estas show steps, por ejemplo, y lo muestra paso por paso.
94. 6:19 Entonces, eso no le va a causar mucha gracia quizás a unos profesores de matemáticas.
95. 6:23 Pero es una manera, digamos, que tenemos para hacer la información de acceso a todo el mundo.
96. 6:29 Y bueno, sobre todo a los chicos que están aprendiendo estas cosas.
97. 6:33 Todas estas herramientas de tecnología en los colegios, en universidades, etc.
98. 6:36 Bueno, creo que eso es todo lo que tenía por decirles.
99. 6:38 Y ojalá que les haya gustado.
100. 6:41 Gracias.

Transcripción automática. Puede equivocarse, sobre todo con nombres propios.