José Antonio en otra vez, por favor.
José Antonio en otra vez, por favor.
Hola a todos, bienvenidos a DotCSV, tu canal de Inteligencia Artificial y todas estas cosas.
Madre mía, nunca voy a poder empezar un directo sin tener problemas.
O sea, nunca me acuerdo cómo es todo el proceso de conectarme al OBS, conectarme a YouTube,
le tengo que dar a Star Preview, Star Live.
Madre mía, es que no hay un ingeniero en la sala que me pueda ayudar,
pero es aquí un ingeniero informático.
¿Qué tal? Bienvenidos a todos a este tercer directo del canal, DotCSV.
Y nada, bueno, esto es un directo que le vengo debiendo,
porque dije que quería hacer un directo por semana, no, madre mía.
Dios me oiga.
No, no, un directo por cada mes, a mediados de cada mes,
pero como ya saben, he estado liado con todo el tema de la tesis, de finalizar el máster y todo esto,
lo cual ha sido bastante complicado tener en mayo un directo.
Y por el mismo motivo también me va a ser complicado tener un vídeo de noticias
como el que hemos ido teniendo en marzo, en abril.
Y bueno, pues nada, entonces quería hacer este directo ahora, a principios de mes,
para contar un poco qué noticias han habido así interesantes.
A ver, hay un par de noticias que hace falta que las comentemos,
porque han sido espectaculares y ya se pueden imaginar de qué hablo.
Google Duplex y también algún vídeo de Boston Dynamics
y bueno, algún paper que he encontrado que puede ser interesante comentar.
Y luego también el hecho de estar aquí con ustedes, interactuar un rato,
responder a vuestras preguntas, reírnos de los chistes que estaban haciendo en el chat,
que la verdad que alguno me ha hecho un poco de gracia.
Y nada, entonces damos por comienzo este tercer directo.
Si alguien ha estado por Twitter y ha visto el tweet que he puesto aquí, spameando,
de que estamos en directo, pues sí pueden hacerle el tweet mejor.
Pueden dejar likes aquí para saber que están todos juntos.
Vamos a intentar batir un récord hoy de la asistencia.
Ya sé que es viernes, noche de cancaneo, noche de fiesta, lujuria, alcohol, pero no.
Nosotros somos mejores que todos ellos que están ahí fuera
y vamos a estar hablando de inteligencia artificial, de ciencia, de futuro, de tecnología, de lo que surja.
Y ya está, ya acabo con la chapa y voy a empezar a leer un poquito aquí en el chat.
Ya saben que pueden dejar preguntas, comentarios en el chat y siempre que pueda,
porque la verdad que me cuesta bastante hacer esto de hablar y leer a la vez.
Soy humano, lo siento, pues intentaré leeros, ¿vale?
Voy a leer así un poquito y voy a saludar también a los nuevos que están por aquí.
Leo una laura que dice, matadme, el primer comentario que he leído, genial.
Juan Diego, José Antonio, Marcos Matilla, Netship, hola a todos, hola, hola, hola.
Minecraft, sube Minecraft, siempre está muy bien.
Hay eco, me lo he preguntado, ¿verdad? ¿Se oye bien?
¿Me pueden contar si todo correcto, todo guay?
Dice, debería de hacer un temario sobre la inteligencia artificial
para los que quisieran avanzar o relacionarse más con ello.
Me encantaría, la verdad que sí, ya lo comentaron en algún otro directo
que me gustaría poder sentarme y hacer un curso de inteligencia artificial
que pueda ser, que les pueda servir a los que se están iniciando y todo esto.
Pero es que es bastante complicado juntar horas para poder hacer este tipo de cursos.
Pero hoy les voy a comentar en el vídeo una cosa que ya comenté por Twitter
que creo que les puede interesar y que también en el futuro les puede servir
a todos los de habla hispana, pero no me quiero adelantar, que ya lo voy a contar luego.
A ver, y yo que me alegro, muy bien, hay un poquito de eco pero no es problema.
Maldito eco, también es que estoy solo en casa y a lo mejor la soledad de mi vida
hace que se escuche con eco. Voy a bajarlo un poco, el micrófono.
Bueno, a ver, vamos a empezar leyendo algunas preguntas de las que me habéis formulado por aquí.
Entonces, nada, eso, preguntas sobre inteligencia artificial, tecnología, ciencia,
lo que les parezca, y yo ya era un filtro así mental.
¿Qué función de activación recomiendas para problemas de regresión con redes?
Depende del problema, depende del problema que estés tratando.
No sé si han visto todos el último vídeo, el de redes neuronales parte 2, espero que sí, espero que sí.
Y bueno, ya saben que en ese vídeo tratamos el tema de las funciones de activación,
que son estas componentes que están dentro de las neuronas, dentro de una red neuronal,
y que entre otras muchas cosas nos sirve para poder hacer composición de neuronas
y nos sirve para generar redes cada vez más grandes, con mayor profundidad de capas,
que son capaces de aprender conceptos más abstractos, más complejos,
y todo se produce por esta interpretación geométrica que vimos en el vídeo,
pues si tú quieres hacer un problema de regresión, por ejemplo, un problema de clasificación,
pues tú necesitas un separador, una frontera, y en este caso la distorsión que genera estas neuronas
hacen que se genere una línea fronteriza que podemos utilizar para resolver estos problemas.
La función de activación nos permite añadir estas no linealidades, creo que se dice en español así,
dentro de nuestra red, pero claro, hay muchos tipos de funciones de activación
y depende mucho cuál tienes que seleccionar, depende mucho del tipo de problema que quieras resolver
por una cuestión de, pues por ejemplo, si quieres que tu red prediga probabilidades,
pues te va a interesar más tener un tipo de función de activación que, cuyo output se limita a 01,
como puede ser la sigmoide, aunque no exclusivamente la tienes que utilizar siempre para probabilidades,
o depende, pues, de otros conceptos del tipo de red que estés utilizando,
si por ejemplo estás con un problema de Natural Language Processing, de NLP,
estás trabajando con texto, consecuencias de texto, a lo mejor estás trabajando con una red neuronal recurrente,
y en ese caso, pues, existe un problema que es el gradiente desvanecente, Vanishing Gradient, que se dice en inglés,
y en ese caso, por ejemplo, para resolver ese problema, pues viene bien utilizar una ReLU porque su derivada es 01,
es decir, hay muchas consideraciones que cuando te vas acostumbrando a trabajar con redes neuronales,
pues vas descubriendo de cuál suele ser más apropiada.
Si no tienes idea, pues mi recomendación es, si tienes tiempo, pues, que vayas probando diferentes alternativas,
y la que mejor te funcione, pues, usas esa. Esa es mi respuesta.
¿Qué más tenemos? A ver...
Mexican look like Mexican. I hate Mexico. Vale, tenemos a Donald Trump aquí dentro del chat. A ver...
¿Existe algo sobre redes artificiales cuánticas? Creo que no. No es un concepto que me suene,
y de hecho es el típico concepto que si tuvieras como título de un artículo de alguna publicación,
pues tendrías que asustarte un poco porque está juntando dos palabras que suenan muy bien.
Inteligencia artificial, redes neuronales y además cuántica. Es como sospechoso, suele pasar.
Además, si le añades blockchain, pues ya termina de rematarlo. No, no me suena, la verdad.
Creo que haya algo. No me extrañaría que dentro de lo que es la computación cuántica,
pues ya se estén empezando a investigar posibles algoritmos, posibles implementaciones de redes neuronales.
No me extrañaría nada, de hecho seguramente lo haya, pero como tal no conozco el concepto.
¿Qué más tenemos?
Bueno, espérate. Yo no sé si Hans Holtz está trolleando, ¿no?
Pero por si acaso, como dice el capo, bloquear usuarios.
Vale. ¿Qué más?
¿Ya te leíste la física del futuro de Michio Kaku? De ser así, ¿qué te pareció? No lo he leído.
No recuerdo si fue alguna recomendación que me hicieron en comentarios, pero no lo he podido leer, la verdad.
Tengo muy poco tiempo para leer cosas. Tengo muy poco tiempo en general, la verdad que no sé.
Me organizo muy mal, yo creo. O también es cierto que sacarte un máster y a la vez tener el canal de YouTube
y otras cosas a la vez es muy complicado. Pero sí.
Si quiero ser autodidacta en Inteligencia Artificial y Machine Learning, ¿cómo recomiendas que empiece a aprender?
¿Qué cursos, libros, etc.? ¿Te recomendaría, si no tienes problemas con el inglés?
Creo que lo he dicho siempre en todos los directos, que te mires cursos online de web.
Que te mires cursos online de universidades de referencia.
En plan, hay cursos muy buenos online en vídeo de la Universidad de Stanford.
Hay cursos muy buenos del MIT. Que te vaya buscando buenos departamentos de Computer Science
y te vaya buscando si tienen cursos disponibles online.
Te digo, si no tienes problemas con el inglés, vas a encontrar un montón de recursos que te pueden servir
para prepararte por tu cuenta.
Y la otra cosa que recomiendo, que también lo recomendé en otro directo,
un poco es una mezcla entre lo que es el Machine Learning y Data Science, que al final y al cabo son dos mundos muy relacionados.
Pues recomiendo bastante el concepto este de Learning by Doing, que es aprende haciendo cosas.
Es decir, puede que no tengas ni idea de cómo trabajar en Data Science y todo esto,
pero si te dedicas a decir, voy a probar hacer una regresión lineal y te buscas un tutorial y lo haces, perfecto.
Ahora voy a dar un paso más y voy a coger esta regresión lineal y vamos a hacer un clasificador con, yo que sé,
Support Vector Machines, que es otro algoritmo.
Ahora voy a dar un paso a Redes Neuronales.
Si tú vas alternando entre práctica y teoría, yo creo que va a ser una manera, o sea si lo haces de forma disciplinada,
va a ser una manera muy buena de aprender todos los conceptos que se aprenden en la universidad.
Porque es que al final y al cabo en la universidad es esto, es tener una rutina en la que tú estás aprendiendo teoría y aprendiendo práctica.
Entonces, a lo que iba con la parte práctica, pues hay una página muy buena que se llama Kaggle,
en la que hay competiciones de Data Science y la verdad que yo creo que es uno de los entornos que más favorecen
el querer aprender porque son retos muy interesantes, es decir, es una página en la que tú tienes muchos retos de Data Science,
hay un scoreboard, un ranking de la gente que participa y entonces tienes que resolver una tarea,
pero además con datos reales y una tarea real.
Pues por ejemplo Google, que creo que compró la plataforma esta a la que digo Kaggle, Google por ejemplo,
pues ahora está haciendo un reto que es de YouTube, análisis de vídeos y tienes que aplicar pues diferentes algoritmos y tal.
Es muy interesante porque puedes aprender tú haciendo, puede ver lo que hace otra gente
y yo creo que es una de las mejores maneras para aprender.
¿Qué más tenemos?
¿Copina del desarrollo de la inteligencia artificial en los países hispanohablantes?
Pues, a ver, hay una serie de países que son China, Estados Unidos, Canadá, Francia, dentro de la Unión Europea,
aunque el otro día un amigo me comentó que realmente UK es la que lidera dentro del entorno europeo,
que ya no son parte de Europa o sí, no sabemos todavía.
No parece que hayan países hispanohablantes que estén a la cabeza,
ni siquiera que estén dando esos pasos para adaptarse a esta revolución de la inteligencia artificial,
lo cual es una pena y es una cosa que la política de estos países debería empezar a integrar en sus agendas políticas,
porque es eso, es una revolución que va a redefinir un poco los equilibrios de poder en el mundo,
es decir, si de repente un país consigue liderar en cuanto a inteligencia artificial, consigue adaptar sus procesos productivos,
pues a lo mejor se vuelve mucho más competitivo y entonces podría convertirse en una nueva potencia.
Es muy importante que los países se lo tomen en serio y no parece que en los países hispanohablantes este pasando.
Si me veo un poco más al detalle, tengo que decir que, por ejemplo, en España inversión en este sentido no hay mucha
y por lo poco que puedo ver en diferentes grupos que estoy metido en Facebook de machine learning, inteligencia artificial,
no es ningún criterio al que se tengan que acoger, pero bueno, estoy como metido en diferentes grupos de diferentes países,
Argentina, Colombia, Chile y a mi parecer, que puede ser simplemente por la comunidad que se ha creado en ese grupo,
pero me parece que por ejemplo en Colombia, el grupo de Colombia, está bastante bien el nivel de cosas que comparten,
iniciativas y tal, lo veo bastante bien, o sea que no sé yo hasta qué punto los países latinoamericanos y de Centroamérica
pues están a lo mejor adoptando a esta nueva ola. La verdad que no conozco, si hay gente aquí de Latinoamérica
también pueden comentar un poco cómo es la situación en vuestros países.
Leo, ¿qué inteligencia artificial es mejor, IBM Watson o Alfa Cero?
Interesante pregunta, a ver, IBM Watson o Alfa Cero.
A ver, yo creo que es bastante diferente cada una de las cosas y alguna de ellas, o si, una de ellas es un poco difusa,
como para poder hacer una comparación real. ¿Qué pasa? A ver, IBM Watson es la inteligencia artificial
que tiene IBM implementada en sus productos y servicios. El problema con IBM Watson es que como tal
no está muy definido lo que es, al igual que pasa con Alfa Cero, es decir, son algoritmos que van evolucionando cada año,
al que se le van añadiendo nuevos módulos, nuevas funcionalidades, y Watson, Alfa Cero suelen ser los nombres
que se le dan a ese concepto de oferta de servicios cognitivos que tienen estas empresas, al menos la parte de Watson.
Alfa Cero, si es cierto que es más el nombre que se le ha dado al tipo de algoritmo este desarrollado por DeepMind,
que demostró que podía ganar al Go y que demostró que podía ganar al ajedrez contra Stockfish.
Yo creo que en este caso Alfa Cero sería algo más concreto, es un algoritmo con sus papers que puedes leer,
y en cambio Watson sigue siendo un nombre muy rimbombante que se le da a un cúmulo de servicios que IBM ofrece
y que son bastante cognitivos. Yo estuve trabajando en IBM, estuve haciendo prácticas,
y la experiencia que tuve era esa, que los productos que se llamaban cognitivos realmente era como una amalgama,
una mezcla de muchas cosas, y que realmente parecía más una cuestión de marketing tal y como se muestra,
que es lo típico que vemos en los anuncios de esta esfera, que se mueve y tal, y que te responde,
y que hay anuncios que dicen que están desarrollando un montón de cosas en medicina y en temas de banca y cosas así.
No sé, me parece que es un poco marketing y de hecho algunos investigadores han quejado en cuanto a Watson.
Pero claro, como digo, son herramientas que están evolucionando todavía, están en fase de crecimiento
y todavía no están consolidadas como para poder hacer una comparación real de ambos productos.
¿Qué tal son las salidas laborales y profesionales para un data scientist
o un experto en Inteligencia Artificial aunque sea autodidacta?
Yo creo que son buenas. Ahora mismo hay una escasez importante de profesionales que se dediquen a esto
y aunque seas autodidacta, si tú eres capaz de enseñar que tienes las capacidades que se requieren,
pues por ejemplo, si tú has participado en esta página que he comentado antes, la de Kaggle,
y tú puedes mostrar que has participado en tres competiciones y has quedado en un buen nivel,
bueno, tres competiciones, cinco, diez competiciones, o que has escrito artículos en Internet
que demuestran que tienes una serie de conocimientos y tal, yo creo que no vas a tener problemas
para que te puedas introducir en alguna empresa y trabajar de ello.
Obviamente si tienes un título que lo demuestres siempre es un punto a favor porque ya ese título lo avala,
pero también es cierto que conozco casos en los que teniendo un título aún así no tienes los conocimientos
que ese título refleja, ¿entienden? Entonces no sé, es bastante variable.
Yo creo que nos estamos moviendo hacia un futuro en el que el conocimiento se va a demostrar,
se va a tener que demostrar, y no en base a títulos ni nada, porque ahora mismo lo que viene siendo
la titulitis que se llama, hay mucha gente que tiene títulos universitarios, incluso títulos de máster
y hasta doctorados, empieza a haber una masificación en gente doctorada,
que obviamente han pasado por un proceso y han adquirido esos conocimientos,
pero eso no es un garante, no es un garante de que tengas el conocimiento que hace falta.
Entonces yo creo que es una buena forma, o sea yo creo que ahora mismo, por ejemplo, yo en mi situación,
me estoy terminando el máster de data science, y yo creo que podría tener una mayor elemento diferenciador
el decir, oye, yo tengo este canal de YouTube en el que me dedico a hacer tutoriales, hago videos,
me pongo enfrente de la cámara y demuestro mi conocimiento, yo creo que eso tiene una capacidad
diferenciadora mayor que decir, tengo un máster en que una cosa ayuda, pero la otra yo creo que favorece más.
Ya vuelvo, voy a soltar un kaggle, muy bien.
¿Es posible dar el salto de ingeniería de telecomunicaciones al mundo de la inteligencia artificial?
Yo no lo descarto, yo creo que sí, o sea si has estudiado una ingeniería significa que tienes al menos una base,
bueno, tienes una base sólida muy buena en cuanto a matemáticas, estadísticas posiblemente,
además también mencionas que es telecomunicaciones, así que habrá dado todo el tema de procesamiento de señales y todo esto,
y justo por esa parte, por la de procesamiento de señales, es una buena aproximación también al campo de la inteligencia artificial,
así que yo no creo que tengas problemas en ese sentido, José Antonio.
¿De dónde estoy haciendo el máster? Lo estoy estudiando en la Universidad de Helsinki, ahora mismo estoy en Helsinki,
motivo por el cual son las 11 de la noche y todavía es de día, y va a seguir siendo de día durante un rato más,
de hecho seguramente no os colozca, pero eso, la Universidad de Helsinki, que de hecho aprovecho para hacer un poco de spam,
me pueden seguir en Instagram, donde voy publicando historias en las partes de arriba del Instagram,
y la semana pasada publiqué justo algunos vídeos enseñando un poco cómo es la universidad por dentro,
porque la verdad que es muy guay, ya saben cómo es la educación en Finlandia, cómo se vende,
y lo que va a pasar es que este fin de semana también voy a estar trabajando en la tesis,
y mañana y pasado pasaré el día en la oficina, en la universidad,
con lo cual quiero aprovechar para hacer una story también y enseñar más partes de la universidad,
así que si me quieren seguir me buscan en Instagram,
y me siguen ahí, fin del spam, seguimos con las preguntas.
¿Un ingeniero con una buena base en matemáticas?
Sí, a ver, maldita sea, no se metan ahora con los ingenieros, no empezamos aquí una batalla.
Sí, sí, sí hay una buena base en matemáticas,
al menos yo por lo que estudié en mi carrera en informática,
tuvimos varias asignaturas de matemáticas que es cierto que se dan en primero de carrera,
y a lo mejor te presentan elementos muy abstractos para lo que luego vas a ir aplicando en los siguientes años,
pero sí, sí, y además me acuerdo que fueron elementos que cuando estaba en primero de carrera no lo entendía,
no entendía para qué me lo estaban enseñando, y ahora son los mismos elementos que yo estoy enseñando en el vídeo,
en los vídeos que hago en el canal y que les voy explicando,
así que sí, yo creo que un ingeniero tiene la capacidad para poder entrar.
¿En qué universidad estudié?
Yo estudié en la Universidad de las Palmas de Gran Canaria, en la ULPGC que se llama,
y estudié un doble grado, estudié ingeniería informática,
y estudié administración y dirección de empresa simultáneamente, que era un plan de estudio que se ofertaba.
Canadá, ¿buena para trabajar en Machine Learning?
De los mejores sitios que hay actualmente, de los mejores sitios, sin duda.
A mí me encantaría irme a Canadá, excepto porque está muy lejos,
y bueno, a mi pareja no le apetece cruzar el charco, pero a mí me encantaría ir a Canadá,
porque ahora mismo es uno de los grandes sitios donde se está gestando todo lo nuevo respecto a Inteligencia Artificial.
El motivo es porque hay muchos investigadores importantes que salieron de la Universidad de Toronto.
Si no me equivoco, creo que Joshua Benjo, que trabaja en Google,
el otro, Jean LeCun también era de la Universidad de Toronto,
toda esta gente estudia al mismo tiempo, y en esa universidad en Toronto, y creo que también en Montreal,
hay bastante investigación de Inteligencia Artificial,
y también parece que Trudeau, si no me equivoco, que es el presidente,
también ha hecho una fuerte apuesta por la innovación y por la Inteligencia Artificial,
que no quiero ser redundante, pero es una revolución a la que todos los países se deberían de acoger.
Y yo creo que también la situación un poco de desequilibrio que hay en Estados Unidos con el presidente Rubio,
pues hace que muchos investigadores, todo el tema que hubo, esto del banning a la entrada de inmigrantes,
pues hizo que mucha gente dijera, oye, a lo mejor no nos vamos a Estados Unidos, nos vamos al país de al lado,
que también se hace investigación de calidad y no tenemos a un imbécil en la presidencia.
Entonces sí, sí es un país bastante interesante.
A ver...
¿Conozco personalmente algún gran referente investigador en Inteligencia Artificial?
No, la verdad que no. No, no he tenido el placer.
Bueno, o sea, yo tengo referentes de gente que está cerca de mí,
o por ejemplo mi supervisor en el proyecto de Master Thesis que estoy haciendo aquí.
Mi supervisor es un tío bastante interesante.
Y yo no sé si llega al nivel de referente que tú te estás pensando,
pero bueno, para mí, por ejemplo, es un referente.
Es un tío que está metido en muchos proyectos, del cual les voy a hablar ahora uno,
y tiene una capacidad de entender el proyecto, de presentarte las alternativas...
No sé, me parece un modelo a seguir, que al fin y al cabo es lo que viene siendo un referente.
En este caso he tenido suerte con mi supervisor.
¿Qué más?
Somos 77 personas, no creo que hoy vayamos a superar el récord de asistencia,
que creo que estaba en 110, 120, pero bueno...
Yo creo que el motivo es porque no ha abierto hoy Crocodile, sino...
estoy bebiendo agua, no tenemos la bebida energética, y por tanto pues...
pues el directo no funciona también.
Eh...
Andrew Ng, él es el referente, claro.
O sea, es uno de los grandes referentes.
¿Tienes proyectos en mente con la inteligencia artificial?
Tengo proyectos en mente, a ver, tengo ideas que me gustaría implementar en el canal, incluso.
A ver, les quiero comentar un poco así del canal, vamos a hablar.
Me gustaría en el futuro, y todo siempre es a futuro, y como no tengo tiempo luego no lo puedo implementar,
pero me gustaría que algunos de los vídeos que suba sean cosas más prácticas,
no como los tutoriales que estamos haciendo, que también me gustaría continuarlos,
sino algo del estilo de decir, pues mira, este proyecto,
vamos a hacer un... o sea, quiero hacer un juego, una inteligencia artificial,
que aprenda a jugar a este juego, entonces les enseño un poco así por encima,
sin entrar en detalles cómo está implementado,
explicar pues cómo he desarrollado ese proyecto, para que tengan un poco
una idea de lo que se puede hacer, cómo sería organizarlo,
y yo creo que es otra forma de aprender algunos conceptos teóricos de manera más interesante, por ejemplo.
Tenía pensado el... que además creo que este vídeo existe en inglés,
el jueguito este del explorador de Google Chrome, el del dinosaurio,
pues hacer una inteligencia artificial que con aprendizaje reforzado,
pues pueda aprender a jugarlo, tengo un proyecto que me gustaría hacer,
y que no sé qué tal puede salir, que si quieren ahora lo paso a explicar.
Tengo como diferentes ideas que sí me gustaría implementar en el canal,
pero claro, eso significa tener tiempo libre para poder,
uno, trabajar en esos proyectos, y dos, hacer los vídeos para documentarlo.
Pero bueno, todo llegará, chicos.
A ver, tema serio aquí, de situación geopolítica.
¿Qué opinas de CD Country?
CD Country, el gran meme de CD Ciencias.
Me parece espectacular como de un meme, o sea, si no saben de lo que estoy hablando,
estoy hablando de Martí, el chico que lleva el canal de CD Ciencias,
pues propuso en algún momento que iba a ser su propio país, que iba a ser CD Country.
Y a partir de ese momento se ha generado un movimiento en redes que no sé si está motivado por él mismo,
o por gente, o no sé cuánta gente detrás,
pero se han creado una serie de cuentas de partidos políticos.
Está el Partido Comunista de CD Country, han creado un mapa de lo que sería ese país.
Es un meme llevado al siguiente nivel.
Igual que los de La Vida Moderna tienen Moderdonia, o tenían Moderdonia,
Martí tiene CD Country, espectacular, espectacular.
Me voy a mudar a ese país.
¿Se resubirá el directo? Sí.
Sí.
Bueno, a ver, quería comentar también algunas noticias del mes de mayo en este directo,
entonces no sé cómo lo podemos hacer.
Voy a intentar hacerlo así.
A ver.
Vale. ¿Se me ve? ¿Se me oye?
Entiendo que ahora se me está viendo aquí todo en directo y fusionado.
Esto es el directo.
Vale. Voy a darle un momento.
Vale. Confírmeme primero que se está oyendo el vídeo.
Sí, no, no, sí, no, sí. A ver.
Hay un poco de delay, así que vamos a esperar.
A ver. Póngalo en el chat. ¿Se oye el vídeo?
¿Se oye? Sí, se escucha. Perfecto. Vale. Suficiente.
Con César Muñoz me vale.
Vale. Pues vamos a ver la primera de las noticias que ocurrieron en mayo
y que yo creo que fue una de las noticias más bestiales que hemos visto en mucho tiempo
en Inteligencia Artificial.
Disclaimer que se dice, ¿no? Ojo cuidado en español.
Esta noticia viene del evento de Google I.O. que se celebró este año.
Y presentaron un sistema que posiblemente todos conozcamos, pero aún así lo vamos a ver
porque nos vamos a regodear un poco en él.
Y que fue alucinante. Nos dejó a todos con la boca abierta.
Lo que vamos a ver ahora es como el Google Assistant, o bueno, es lo que decíamos antes.
Hablamos de Google Assistant, pero es una funcionalidad que se añadirá en el futuro a Google Assistant.
Va a tener una conversación telefónica de forma natural con otra persona
y efectivamente es una conversación natural.
Es decir, parece que está hablando exactamente otra persona, un ser humano.
Y de hecho la conversación se tiene en términos bastante fluidos
y es un salto hacia un futuro que ni se esperaba.
Alucinante por parte de Google que haya podido desarrollar un sistema de este tipo.
Dicho lo cual, no sabemos más información de la poca que han publicado.
No sabemos nada de hasta qué punto este sistema, esta demo que nos han enseñado,
es tan real como nos han enseñado.
Entonces por eso hay que tener un ojo cuidado.
Lo mantenemos en cuarentena hasta que se sepa más información.
Pero aun así, teniéndolo en cuarentena, si lo valoramos por lo que nos han enseñado
y nos creemos que es lo que es, es una auténtica pasada.
Vamos a ver el ejemplo.
En este caso sería la voz masculina, la inteligencia artificial.
Vale, ¿se oye con eco?
Confirmen ahora si se oye con eco o no.
¿Se oye con eco o no?
Vale, no se oye con eco.
¿Pero se oye el vídeo?
¿Qué es lo que se oye con eco, mi voz o el vídeo?
Joder.
Maldita sea, nunca me saldrá bien estas cosas.
Vale, ¿se oye con eco así ahora?
A ver, momento de tensión.
¿Sigo con eco ahora?
Maldita sea.
¿Ya se oye bien?
Por favor, confirmen esto, ¿se oye bien o no se oye bien?
Hola, hola, hola, 1, 2, 3, probando, 1, 2, 3, probando,
que entre el eco y el retardo que hay entre el vídeo y todo esto
es por el volumen de tus parlantes, no, está apagado todo el...
Está apagado y está el volumen bajado.
Un poco mejor, voy a bajar aquí el volumen.
A ver, a ver, a ver.
Tengo abierto el directo, sí.
Pero lo tengo abierto con el volumen bajo.
Vale, es aceptable, es soportable, se entiende, pero hay eco.
Maldita sea, maldito eco.
Se sigue oyendo por el volumen de tus parlantes.
Ya, es que me da que lo veas, no me está funcionando como debería.
A ver si, variando aquí un poco el volumen.
Vale, última prueba que voy a hacer y ya seguimos así.
A ver, a ver, a ver, última prueba, última prueba,
se me oye con eco, no se me oye con eco y seguimos como sea.
A ver, un, dos, tres, un, dos, tres.
Vale.
Vale, pues nada, seguimos como está.
Y no voy a poner vídeo, ¿vale?
Si pongo vídeo será sin volumen y nada.
El volumen bajo, ahí sí, ahí sí, ¿no?
¿Vale?
¿Está bien el volumen?
¿Así se escucha bien?
¿Vale?
Sí, perfecto.
Vale, ya está, ya está.
Que no cunda el pan rico, que no cunda el pan...
Estoy desarrollando una Inteligencia Artificial que me va a configurar el OBS de...
Para la próxima vez.
Bueno, a ver, estamos hablando del Google Duplex, ¿vale?
Que es este sistema que hemos visto en vídeo que todos conoceremos.
Es una pasada, ¿vale?
De lo poco que han podido ver y si no lo han visto les recomiendo que vayan, busquen el link
y ya luego lo comparto en Twitter si hace falta y que se lo vean.
Básicamente es coger tu móvil y decirle, perdona señora, ¿me puedes llamar a la peluquería
y pedirme cita para el viernes?
Pues, a ver, se escucha bajísimo.
Madre mía, chicos.
Vale, así.
Suban el volumen al máximo, a ver ahora.
Ahora a lo mejor les puede tardarse a los que tengan el volumen alto.
Tú dices, ¿puedo llamar a la peluquería? Y te dice, sí, un momento.
Entonces tú ya te vas a hacer tus cosas y el asistente coge y llama a la peluquería.
Y entonces empieza a tener una conversación con un ser humano.
Claro, como nosotros somos impredecibles y podemos salir y de repente decir,
espera un momento que estoy con otro cliente o sí, ¿para cuándo querría cita?
O un montón de alternativas y la Inteligencia Artificial es capaz de adaptarse a eso,
saber entender, o sea primero lo que...
Dentro de todo el sistema, primero tiene que coger y entender lo que la persona dice en audio.
Eso lo transcribe a texto.
A partir de transcribirlo a texto tiene que entender la semántica de lo que está diciendo
y a partir de ahí tomar una decisión.
Esa decisión va a servir para generar un nuevo texto
que a su vez se tiene que sintetizar en audio
y eso se le tiene que mandar de nuevo a la persona
de una manera que la latencia de todo este sistema sea muy baja
para que la conversación pueda ser natural.
Es una auténtica pasada.
Es una obra de ingeniería que si realmente funciona tal y como lo han enseñado
va a ser otro de esos grandes milestones, esos pilares,
esos logros conseguidos por la Inteligencia Artificial
que va a suponer un paso revolucionario
como van a ser los coches autónomos o avances en medicina o estas cosas, ¿vale?
O sea, planteense el hecho de tener asistentes
porque esto ahora mismo funciona de manera muy estrecha
para una tarea muy específica.
Pero si poco a poco estos sistemas se empiezan a dilatar
o si se empieza a ampliar el rango de actuación en los que pueden funcionar
podemos empezar a encontrarnos Inteligencias Artificiales
con las que podemos empezar a tener conversaciones de forma natural.
No estamos hablando todavía de superar el T de Turing.
Esto se ha escuchado mucho que decían, ya hemos superado el T de Turing
porque esta persona con la que la Inteligencia Artificial está hablando
no se da cuenta de que es una Inteligencia Artificial.
No es así tampoco.
No sabemos exactamente cómo ha sido ese entrenamiento
pero entiendo yo que esa Inteligencia Artificial ha sido la que llama la peluquería,
seguramente ha sido entrenada para esas actuaciones tan específicas,
para llamar a una peluquería y que pueda tener el vocabulario requerido
y habrá sido entrenada para una serie de interacciones
que se darían en ese tipo de conversación.
Entonces, si eso lo conseguimos dilatar
sí podríamos empezar a hablar de superar un T de Turing,
de tener una conversación, pero ahora mismo todavía eso no ha sucedido
y posiblemente todavía no suceda.
Pero yo, es que a mí me fascina mucho el tema de los chatbots
y de llegar a tener en un futuro una interfaz
con la que tú puedas hablar de forma natural
y esa interfaz sea una Inteligencia Artificial que estando conectada a Internet
tú puedas tener conversaciones y, yo qué sé,
echarte una tarde hablando sobre Inteligencia Artificial como estamos haciendo aquí
pero tú con tu propia Inteligencia Artificial del móvil
y hacerle preguntas y que te responda y que te recomiende cosas
y todo de manera natural.
Va a ser fin de la socialización, es maravilloso.
Vamos a estar todos en casa con un cacharro la mano hablando
y ya no habrá por qué interactuar entre humanos.
Es un sueño.
Bueno, entiendo que ya nos están quejando
y se estará escuchando bien, ¿no?
Puedes seguir poniendo preguntas en el chat,
para ir intercalando así un poco noticias y también preguntas.
Hoy no tengo mucho límite de tiempo,
así que a lo mejor nos pegamos aquí un par de horitas buenas.
Si ustedes se mantienen en línea,
a mí me sobra cuerda aquí para hablar.
A ver, autismo llevado al exponente.
Bueno, aún se escucha bajo pero...
Vale, se escucha bien.
Hagan preguntas en el chat para seguir respondiendo.
¿Crees que cuando madure más la Inteligencia Artificial
se deberían de crear ciclos formativos
para formar futuros técnicos?
Yo creo que actualmente ya se puede crear estas formaciones
basadas en aprender los conceptos de Machine Learning,
porque hace falta mucha gente preparada
que sea capaz de ayudar a las empresas a dar ese paso
a automatizar todos los procesos de las empresas.
Porque es que ahora mismo,
yo creo que cuando se habla de la revolución
de la Inteligencia Artificial,
ahora mismo está habiendo una revolución
pero que yo creo que todavía está muy a nivel académico.
Es decir, se están dando un montón de pasos
a nivel de avances científicos.
Entiéndeme la palabra científico
dentro de lo que es nuestro campo,
pues nuevos algoritmos, nuevas técnicas,
mejoras en los sistemas,
y poco a poco esos avances están empezando a pasar
a la parte comercial,
que sería la parte de empresas
e incluso también organizaciones estatales
y estas cosas.
Pero claro, lo que veo es que esta revolución
todavía no ha dado ese salto a decir
ya están las empresas adaptándose a esta era cognitiva.
Porque todavía yo creo que falta madurez
en las herramientas.
Y al igual que en el pasado, una revolución digital,
es decir, piensen cuando las empresas no estaban digitalizadas,
cuando no tenían páginas web,
no tenían portales de ventas online,
y no existían empresas que eran principalmente online,
como pueden ser Airbnb o Amazon.
Pues ese tipo de revolución es el que yo creo que todavía falta
por ocurrir en la Inteligencia Artificial,
en el Machine Learning.
Y para eso hace falta una cantidad de ingenieros brutales.
Y como no los hay ahora mismo,
es un campo en el que a un ingeniero de Machine Learning
se le paga bien, hay mucha demanda laboral
y hay poca oferta laboral,
hay poca gente trabajando en esto aún.
Con lo cual, si le gusta este campo,
denle paso adelante porque futuro hay, ¿vale?
Ese es mi consejo laboral del día.
Si quieres un futuro Python también.
Sí, sí.
A ver.
Vale, veo que muchos están preguntando por cómo iniciarse
en lo de la Inteligencia Artificial,
y entonces ahora sí les voy a contar lo que les iba a contar antes.
Mi supervisor de tesis,
aquí en la Universidad de Helsinki,
recientemente, en el mes de mayo,
sacó un curso online sobre Inteligencia Artificial.
Y es un curso online que he podido ojearlo
y está bastante, bastante bien.
Es una introducción a la Inteligencia Artificial
del concepto de Inteligencia Artificial,
un poco aspectos filosóficos,
luego empieza a ver un poco lo que es la historia de la Inteligencia Artificial,
modelos bastante simples,
y acaba con redes neuronales,
con redes neuronales convolucionales,
habla un poco sobre las redes generativas adversarias.
O sea, es un curso en texto bastante bien,
y bastante bien ilustrado, con ejercicios,
recomendado 100%.
Si lo quieren buscar, se llama Elements of AI,
Elements of Artificial Intelligence.
El problema para la audiencia de este canal
es que el curso ahora mismo está simplemente en...
solamente en inglés, ¿vale?
Si tienen problemas con el inglés, pues...
de momento está en inglés.
¿Qué pasa?
Yo le he pedido a mi supervisor,
que si él quiere,
yo me ofrezco para hacer una traducción al español de este curso.
Para eso se tiene que dar una cosa que es muy rara,
que es que yo tenga tiempo,
pero yo creo que a lo mejor para finales de este mes,
o para el mes de julio,
voy a encontrar un hueco para hacer esa traducción del curso.
Y en el momento en el que se haga,
pues lo comunicaré por redes sociales,
porque efectivamente quiero...
A ver, yo estoy aquí porque me gusta la AI,
me gusta hacer divulgación,
y también porque me gusta que la...
o sea, mi misión, por así decirlo,
es divulgar AI.
Entonces, si yo puedo colaborar traduciendo este curso
que ya está hecho, pues ahí sea.
Entonces, pueden esperar que este curso esté
de aquí a unos meses,
con lo cual si tienen problemas con el inglés,
pues pueden esperar y lo pueden hacer.
Y si no, pues recomiendo que lo vayan haciendo ya,
y la página es Elements of AI.
Si lo buscan, Elements of AI,
y para que aparezca bien,
pueden buscar Helsinki,
que es la universidad que lo está apoyando,
pues ahí podrían encontrar este curso.
Me dicen, ¿podrías dejar tus redes sociales en alguna parte?
No te tengo en YouTube, aquí arriba,
es mi Twitter y es mi Instagram.
Y mi Patreon también está por algún lado,
si lo quieren utilizar,
que no estaría mal utilizar el Patreon
para apoyar financieramente el canal.
Y eso, pero bueno,
los links están siempre en la cajita de descripción
también de todo el vídeo, ¿vale?
¿Se puede usar algoritmos voraces
para entrenar una inteligencia artificial?
No entiendo el concepto de algoritmos voraces.
Lo desconozco.
No sé exactamente qué es, la verdad.
Tu curso está genial. A ver,
o sea, no es mi curso, ¿eh?
No lo entiendan mal.
Es mi curso,
es un MOOC,
Massive Online Open Course,
que está hecho por la Universidad de Helsinki
y una empresa de aquí de Finlandia
que se llama Reactor.
No es mi curso.
Yo, si participara,
sería simplemente para hacer esta traducción.
¿Qué opinas de que Google establezca
7 principios éticos
para usar la inteligencia artificial?
No he leído esos principios éticos,
no los he leído,
pero es interesante.
Es interesante, aunque se está haciendo un poco
por todos los problemas que ha tenido Google
en cuanto al tema de la automatización de armas
haciendo uso de inteligencia artificial.
Para el que no conozca este tema,
se trata de un proyecto
o de varios proyectos que Google estaba trabajando
en los que estaban intentando aplicar
sus sistemas de inteligencia artificial
para favorecer o ayudar
a la creación de armas autónomas.
Entonces, lo que ha sucedido es que muchos trabajadores
dentro de la empresa se han movilizado
diciendo que ellos no quieren ser partícipes
o no quieren que su trabajo
se acabe traduciendo en armas autónomas,
porque el tema de las armas autónomas
es un tema delicado.
Entonces, en ese sentido,
yo escuché hace una semana que Google
había dado marcha atrás en cuanto
a lo de las armas autónomas,
aunque hoy he visto otro titular
que decía que no había dado marcha atrás.
Yo creo que hay bastante información
cruzada aquí y yo creo que es un tema
bastante sensacionalista como para
tener que dedicarle un buen tiempo
a informarnos bien,
así que tampoco quiero estar opinando.
Pero yo creo que lo que han sacado es un poco
eso, de cara al público,
de cara a la galería,
pues una serie de principios para decir
oye, si nosotros somos una empresa
que ahora mismo estamos liderando
la innovación en cuanto a Inteligencia Artificial
y tenemos una capacidad de impacto brutal,
pues vamos a establecer una serie de principios
que puedan ser un poco una guía
para nuestra misión corporativa.
O sea, como empresa, pues que los productos
que desarrollen basados en Inteligencia Artificial
se establezcan en un marco ético
que pueda ser evaluado por la gente,
que a lo mejor no empecemos a pensar
que Google está haciendo lo de
don't be evil,
pues se han pasado al grupo de los malos.
¿Qué más tenemos?
A ver...
Me están preguntando por el Selfish Ledger,
que es el tema este que...
lo he visto, pero no lo he podido...
no lo he mirado en profundidad.
Sé que hubo polémica en ese asunto también,
que era un vídeo interno de Google,
es que madre mía, está todo en Google,
era un vídeo interno de Google
que habían publicado como una especie de experimento,
dicen ellos, sociológico,
donde planteaban temas incómodos
en cuanto al tratamiento de datos,
y no lo he visto...
me acuerdo que dejé el vídeo a medias
porque no recuerdo por qué,
porque la verdad que era bastante interesante,
pero eso, ¿no?
es como que trataba el tema de la información
y cómo se puede manipular,
cómo se entiende la información
como una especie de organismo,
no me acuerdo exactamente.
Sé que hace poco, hace un par de días,
Oliver Naval, en Albany,
subió un vídeo tratando este tema,
así que si se quieren informar,
posiblemente ese vídeo esté bastante bien,
no recuerdo mal, creo que eran 23 minutos de vídeo,
yo no lo he visto todavía,
pero siendo de él,
pues es bastante interesante,
si les interesa el tema,
les recomiendo que lo vayan a ver.
Pero sí, me quiero informar sobre ese tema
porque es cierto que era bastante curioso.
Nos ibas a contar algo de Boston Dynamics,
sí, es que tenía una serie de vídeos
que les quería enseñar,
pero visto el problema que ha habido antes
con el audio, no me atrevo.
Sí, Boston Dynamics sacó un par de vídeos nuevos
durante el mes de mayo,
que también fue bastante interesante,
recomiendo que lo busquen,
si no, cuando acabe el directo,
pues lo pueden buscar,
o pueden abrir una pestaña ahora y buscarlo.
Pueden buscar en YouTube
la cuenta de Boston Dynamics
y ver los dos últimos vídeos
que subieron en mayo,
y hay dos vídeos,
uno de ellos es el robot Atlas,
que es el humanoide,
que ya hemos visto otras veces saltar
haciendo el flips y todo esto,
y que ahora ya se le muestra corriendo
en campo abierto,
y la verdad que es bastante impresionante.
Es bastante impresionante
cómo han conseguido crear este sistema,
este robot que tiene una dinámica tan potente,
o sea, tan potente no,
pero una dinámica,
un movimiento que le permite mantener el equilibrio,
le permite correr,
le permite realizar estas tareas,
y es bastante impresionante.
¿Qué pasa?
Que yo tenía entendido o creía
que los vídeos que estábamos viendo
en este tema,
del robot haciendo el backflip y todo esto,
no se conocía hasta qué punto
el movimiento estaba predefinido o no estaba predefinido, ¿vale?
Es decir, tú puedes tener un sistema,
como vimos en el vídeo de noticias del mes de abril,
si recuerdan, vimos que había un sistema,
habían desarrollado un sistema
en el que un monigote podía caminar con movimientos naturales,
y que esto se podía aplicar al tema de robótica,
pues yo no tenía muy claro hasta qué punto
Boston Dynamics había implementado
un sistema así de aprendizaje reforzado
que permitiera que el robot se pudiera mover
con esta soltura en diferentes entornos.
¿Qué pasa?
Que otro de los vídeos que sacaron
confirma que en estos otros vídeos de Atlas
el movimiento de los robots
estaba más predefinido de lo que se imaginaba,
que de hecho,
había una persona que controlaba estos movimientos
con un mando y tal.
Entonces, en ese sentido,
pues fue un poco de decir,
bueno, vale, no es tan avanzado
como a lo mejor yo me había hecho la idea,
pero el otro vídeo, el que estoy comentando ahora,
sí lo es, ¿por qué?
Porque se ve a la mascotita de Robot Dynamics,
al perrito,
cómo le han hecho,
le han definido una ruta,
la que se tiene que mover a través de la galería
donde ellos trabajan,
pero esa ruta el robot la realiza
adaptándose en cada momento
a las circunstancias que puedan ocurrir.
Por ejemplo, si te han dicho que camines
y des una vuelta a toda la oficina
y de repente te encuentras una madera en el suelo,
el robot pues sería capaz de coger y decir,
vale, voy a esquivar la madera, subo, bajo y tal.
O sea que ese sistema de Machine Learning
que se adapta a las situaciones,
ya lo están logrando o lo tienen implementado,
y es lo que se puede ver en ese segundo vídeo,
que yo creo que es el más interesante
de los dos que subieron, el del perro.
Y es bastante interesante.
La verdad que aún así,
los avances que logra esta empresa
son bastante alucinantes.
Cada vez que suben vídeo,
consiguen convertirse en Trending Topics.
Yo creo que tienen una campaña de marketing
bastante potente también,
pero es cierto que se lo están ganando,
porque están demostrando unos avances
que también no se esperaban ver
en el campo de la robótica
y se están viendo.
No sé, llegaremos a ver dentro de
no mucho un futuro distópico
como el de Detroit's Become Human.
No me acuerdo cómo se llama el videojuego este, pero...
Sí, sí.
¿Hablamos de Google Duplex?
Sí, ya hablamos un poquito de Google Duplex.
Ahí está, ¿ves?
El Spot Mini, que es el perrito,
sí que va solo por GPS, efectivamente.
Juan Francisco Navarrete dice,
me he perdido bastante.
Bueno, sí, sí.
Un 80% de problemas con micrófono
y un 20% de yo hablando.
No, no tanto.
Vale.
Vale, un minuto, 30 segundos,
pero voy a rellenarme el vaso con más agua.
Con suerte...
A ver.
Con suerte creo que se habrá visto en el directo
mis chanclas con calcetines.
Seguramente me lo confirma el chat.
Que ha habido un momento que casi me caigo.
¿Qué más tenemos, chicos?
¿Qué más, qué más?
Les quiero preguntar,
¿han visto el video de Redes Neuronales Parte 2?
¿Les ha gustado?
¿Ya han cogido expectativas
para la tercera parte que saldrá en 2019?
Sí, no, no, sí.
Pregunta, más preguntas.
Si sacaban las preguntas, no...
No sigo.
A ver.
¿Qué tenemos aquí?
¿Alguien controla de Squiznet?
No, no sé lo que es.
No sé lo que es.
Pero le echaré un vistazo.
A ver.
Estoy leyendo, estoy leyendo.
Lo que hacen dos redes adversarias
no podría hacerlo una sola.
Lo que hacen dos redes adversarias
no podría hacerlo una sola.
A ver, en una red adversaria
lo que tenemos es un sistema
en el que tenemos un generador
y un discriminador, ¿vale?
Y el generador se encarga
de generar nuevo contenido
y el discriminador lo que haría
sería decir si ese contenido es
generado por la otra red
o si pertenece al dominio real
de datos que estamos tratando.
Entonces, mi forma de verlo,
o sea, no sé exactamente
el fundamento teórico
por el cual hace falta dos,
o sea, no te lo podría decir
con el formalismo correcto,
pero mi intuición sería que
si fuera una sola red,
en este caso la red generadora,
que es la que queremos que aprenda
a generar este contenido nuevo,
en este caso aprende a partir
de acceder al gradiente
de la red discriminadora,
que es la que tiene acceso a los datos.
Si todo esto lo colapsáramos
en una única red,
posiblemente lo que tendríamos
sería un sistema que haría
overfitting sobre el dataset,
es decir, acabaría generando
imágenes de tu dataset original.
Yo creo que ese es el principal
problema por el que tú no puedes
tener una red que diga, oye,
aprende de los datos.
Pero seguramente que puedes
encontrarte muchas charlas
de Ian Goodfellow,
que es el señor padre de esta arquitectura,
que es el que te va a decir si,
o sea, cuál es el fundamento
de por qué hace falta
que hayan dos redes.
¿Molaría un vídeo de Redes Neuronales
versus Convolutionales versus Recurrente?
Ya, sí, sí, me encantaría hacer.
O sea, la idea es,
cuando presente el vídeo
de Redes Neuronales Parte 3,
esa serie, la de aprendiendo
Inteligencia Artificial,
pues continuaremos con esa serie.
Y bueno,
en este video,
vamos a ver cómo hacer
esta serie de videos
de Redes Neuronales.
Y bueno,
en este video,
vamos a ver cómo hacer
la serie que, aprendiendo Inteligencia artificial,
pues continuaremos con Redes Convolutionales
y, después de eso,
pasaremos a Redes Recurrentes.
Quiero que conozcan
un poco de este tipo de redes más famosas
y, a la vez, ir haciendo
los tutoriales correspondientes y tal.
Pero claro, luego también
me gustaría intercalarlo
con otros conceptos
que también son básicos
dentro del tema de Deep Learning.
Quiero hablar un poco de la batalla
entre la regularización y el sobreajuste.
un poco más en profundidad las redes de activación, las funciones de activación
hay mucho que abarcar todavía y luego todavía si recuerdan dentro de toda esta
línea de vídeos que que estamos haciendo si nos retrocedemos al punto en
el que les contaba cuál eran los campos de la inteligencia artificial todavía no
nos hemos metido en un campo que es muy interesante que es el de aprendizaje
reforzado que también es otra parte que quiero que quiero empezar a hablar en el
canal entonces todavía nos queda bastante contenido que cubrir que irá
llegando me gustaría que fuera más rápido pero a la velocidad que va tampoco
está mal. Momento ideal para contar un par de
novedades que a lo mejor no están del todo informados y que yo creo que
también va a ser interesante de cara al mes de julio
el mes de julio la actividad del canal va a cambiar un poco debido a que me han
seleccionado para participar en en un deep learning camp
un campamento de verano vamos a llamarlo o córralo pero bueno de deep learning
básicamente me han seleccionado para ir a corea del sur a durante todo el mes
de julio a trabajar en un proyecto de investigación que yo propuse y bueno
o sea y era una
era una cosa que pues se aplicaba a nivel mundial hubo unas 500 o entre 500
600 aplicaciones y de ahí sólo han seleccionado 24 personas con lo cual es
me siento bastante afortunado de poder participar en esto y básicamente es eso
es vamos a la isla de jeju una isla que no conocía hasta que me han seleccionado
en esto en corea del sur y y estaremos trabajando durante un mes en un
proyecto de investigación como he dicho cada uno de los 24 seleccionados en un
proyecto diferente y son todos perfiles de gente de machine learning algunos he
podido ver que son ya post doctorados otro de gente de diferentes de
diferentes niveles pero yo creo que va a ser gente muy interesante con lo cual
lo que posiblemente haga pues serán vídeos de tipo blog contando un poco mi
experiencia como está haciendo la aventura de ir a corea del sur al culo
del mundo a trabajar en deep learning que es lo que voy aprendiendo les
contaré sobre el proyecto que que trabajaré y eso va a ser el contenido del
canal porque no podré estar haciendo otra cosa serán tipo blog que podrán
seguir pues a través del canal y también a través de los stories de
instagram que yo creo que es otra forma muy muy guay de poder compartir un poco
el día a día de lo que vaya haciendo así que si les interesa el tema pues
bienvenidos a verlo me pueden seguir en instagram y todas estas cosas
va a ser la leche ya lo digo además una de las cosas interesantes que uno de
los que patrocina en este esta competición bueno competición este
campamento es google y extensor flow corea y nos van a facilitar mil euros
para computación en la nube con google cloud con lo cual va a ser la hostia yo
nunca he tenido acceso a tantos a tantos recursos para para utilizar y muchas
gracias junior saludos compañero de la universidad
qué más qué más chicos
muchas gracias a ver no empiezan aquí ahora felicitarme por favor por favor
a ver
de hecho bueno les quería contar un poco del proyecto así de paso el que propuse
google google el proyecto que propuse en el que estaré trabajando lo pueden ver
un poco en que está basado en el vídeo de noticias de abril si recuerdan había
una de las noticias en las que yo les decía que había un sistema en el que
tú tienes una imagen de una persona tú tienes una pose tridimensional a imitar
entonces a partir de un sistema de inteligencia artificial
es capaz de generar una nueva imagen en el que esa persona está haciendo esa
pose vale si recuerdan cuando les presenté esa noticia que recomiendo que
la vean si se quieren enterar un poco del proyecto les dije al final está
atentos porque a lo mejor escuchamos hablar de esto en el futuro
efectivamente aquí estamos hablando del tema porque porque lo que propuesto es
coger este sistema que es bastante bastante interesante y utilizarlo para
hacer predicción de fotogramas en el futuro vale es decir si uno de los campos
que se trabaja una de las task tareas que se trabaja en machine learning es la
predicción de fotogramas en el futuro vale tú tienes un vídeo una secuencia de
imágenes pues analizas el contenido esas imágenes para sintetizar nuevos
fotogramas e intentar pues prolongar esa generar nueva una nueva secuencia de
vídeo en función de lo que ha visto en el pasado lo cual es súper interesante
porque esto lo puedes utilizar para obviamente para tema audiovisual pero
también lo puedes utilizar para predicción del contenido que va a ver
esos nuevos fotogramas pues por ejemplo una persona que está caminando que de
repente por sus movimientos tú puedes predecir que se va a tropezar y le puedes
avisar todo este campo bastante interesante entonces mi propuesta la que
propuse en este en este deep learning camp es coger este sistema y crear una
especie de ciclo vicioso en el que tú tienes un vídeo
coges estos fotogramas e intentas con otro artículo que encontré infieres
cuál es la pose tridimensional de la figura en ese fotograma vale
con lo cual lo que obtienes es una secuencia de poses tridimensionales que
luego con otro artículo estamos combinando varios sistemas
con esa secuencia de poses tridimensionales tú puedes hacer
forecasting puedes hacer una predicción a futuro de cuál van a ser las siguientes
poses con lo cual vas a obtener esa pose tridimensional que luego puede
llevarte al sistema original para sintetizar esa imagen de esa persona en
esa pose vale con lo cual está generando nuevos fotogramas con poses
con las poses que has predicho basándose en los fotogramas anteriores
qué pasa que ha generado un nuevo fotograma con lo cual ahora tienes un
nuevo fotograma que puedes mandar al mismo sistema para hacer otra nueva
predicción a futuro de otra nueva pose que puede convertir en un fotograma que
puede sintetizar con lo cual vas creando un círculo vicioso que quiero ver qué
ocurre ese va a ser el objetivo en el que voy a estar trabajando ver qué pasa
cuando generas este ciclo cuál es el tipo de vídeos que se genera
tengo la expectativa de que lo que salga sea un churro porque obviamente estos
sistemas son bastante inestables y ya estaba leyendo el paper en el que me
quiero basar el paper de sintetización de imágenes y hay un apartado que es
como discussion en el que hablan un poco de que el sistema todavía es un poco
inestable y todo esto yo creo que cuando genera este círculo vicioso este
ciclo vicioso pues lo que salga posiblemente sea un churro pero va a
merecer la pena y además como estoy trabajando o sea como va a ser un
trabajo que se va a hacer con gans es una oportunidad genial y por eso lo
propuse para este deep learning camp el contar con este apoyo de google
google como decía que no tan está estos recursos en la nube para poder hacer
este entrenamiento bastante rápido todo esto lo irán viendo en el canal así que
está atentos
a ver
dice junior no tienes habilitado el tema de mandar mensajes con propina y cómo
te invito un café entonces a través de patreon junior pero bueno yo sé que tú
eres un patreon del canal así que que no hace falta que me invitas un café pero
si lo tengo desactivado porque si se dan cuenta el canal no tiene monetización
el canal no tiene monetización y creo que no la va a tener porque youtube no
me lo activa no sé por qué en diciembre
llegué a este límite nuevo que pusieron de que había que tener 4000
horas y una serie de suscriptores y desde entonces el canal se mantiene en
revu y todavía no lo han activado y yo no sé si es que no me lo van a activar
porque ya en el pasado tu otro canal de youtube que sí por un tema de
yo con un amigo que nos pusimos a cliccarnos la publicidad nos desactivaron
la la publí pues por ese motivo yo no sé si ahora mismo este canal lo van
a activar oye si no me activan la monetización
pues mal para mí pero no pasa nada tampoco es algo determinante para para el
contenido de este canal si alguien se siente con la gratitud suficiente como
para decir quiero apoyar financieramente el canal está la opción del patrio
inhabilitada y ya en un futuro buscaré otras maneras de intentar rentabilizar
el esfuerzo que obviamente invierto en el canal para para que sea rentable
tampoco es que se gane mucho con publicidad en youtube así que
no quiero tu dinero youtube aunque si me lo activas mañana voy a
meter publicidad a casco porno
a ver
sí
sí
ña韓
A ver, ¿qué tenemos por aquí?
Lo que comentabas de predecir frames lo haces con CUDA, no he mirado en qué está implementado
este algoritmo que quiero hacer en el paper.
A ver, se supone que el Deep Learning Camp este, el trabajo de trabajo real empieza en
julio, pero es cierto que yo ya en junio debería estar empezando a preparar todo esto y estas
preguntas me las debería saber, pero obviamente no voy a empezar hasta que no termine con
la tesis.
Pero seguramente sí, obviamente habrá aceleración por GPU para trabajar en esto porque si no
sería imposible.
Así que sí, sí.
Me imagino que estará hecho, a ver, dice.
He oído que están tardando porque están investigando a quién se le da el Patreon
y a quién no.
O eso decía en el canal de Creator Insider, dicen cosas relevantes allí.
No sé, yo sé que hay gente que se ha quejado de que tardaba mucho, pero yo creo que ya
seis meses es pasarse porque, porque vale, cuando hicieron el cambio este de que hacía
falta tener una serie de horas y tal, la gente se quejaba y decía, bueno, vale, son el equivalente
a cuatro mil horas, son unos cincuenta dólares, vale, no pasa nada que me quita cincuenta
dólares, pero es que seis meses de trabajo para un creador de contenido, yo en mi caso
porque esto lo hago como un hobby y me gusta hacerlo porque es, pero hay gente que se quiere
dedicar a esto.
Hay gente de manera legítima que aunque sea su hobby quiere ganar dinero y no tiene sentido
de que a ti te diga YouTube, sí, espérate, te vamos a mantener seis meses en standby
sin que tengas ningún ingreso ni nada hasta que decidamos y son seis meses, pero yo no
sé cuánto tiempo me van a tardar.
Bueno, me empiezo a quedar sin voz, así que ese posiblemente sea el límite físico de
este streaming.
Somos más de setenta personas constantes durante el directo, no hemos superado esta
cifra mágica que superamos ya en algún otro directo, pero bueno, me alegra que haya tanta
gente que se pasa aquí a escuchar todo este rato.
A ver, estoy intentando leer.
A ver alguna otra pregunta, a ver si tenía alguna otra noticia que quisiera comentar
también.
Tenía que apuntar de qué quería hablar en el vídeo, Google Duplex, Boston Dynamics,
Elements of AI, Pregunta Video Parte 2, GEJU 2018.
Bueno, vayan haciendo las últimas preguntas que ya posiblemente vaya acabando.
Les quiero comentar un poco así el contenido que tengo en mente para estos días, estoy
como digo en los últimos coletazos para acabar la tesis, con lo cual estoy bastante ocupado,
pero aún así quiero tener un vídeo para este domingo que va a ser un vídeo bastante
normal en cuanto a la edición, o sea, va a ser posiblemente yo e internet, qué bonita
forma, no, va a ser simplemente como los vídeos de programando, pero no va a ser un vídeo
de programación, sino que va a ser un vídeo en el que yo creo que lo podría llamar como
Redes Neuronales Parte 2.5, va a ser un bonus track que vamos a añadir al vídeo de Redes
Neuronales Parte 2, en el que quiero que miremos una serie de demos online que hay en las que
puedes tú montarte Redes Neuronales y puedes ver cómo funcionan y puedes ir cambiando
las funciones de activación y yo creo que es bastante interesante que cojamos un rato
y los conceptos teóricos que vimos en el vídeo así de manera muy bonita y que pasas
por encima pues a hacer así una charla como entre tú y yo viendo diferentes demos y para
que puedan tener un mejor entendimiento de los conceptos que vimos en el vídeo, yo creo
que va a ser interesante, así que ese es el vídeo que pueden esperar para el domingo
y luego también quiero empezar ya a hacer los IA Notebooks de programando una inteligencia
artificial, que eso es un objetivo que tenemos pendiente que es programar desde cero una
inteligencia artificial, ya lo avisé no, ya lo avisé no, ya lo avisaré en el vídeo
cuando haga el vídeo de programando, pero programar una inteligencia artificial desde
cero no es lo que se suele hacer habitualmente cuando quieres trabajar con Redes Neuronales
y si ustedes quieren desde ya trabajar con Redes Neuronales pues pueden buscarse librerías,
pueden buscarse eso librerías o APIs que ya funcionan y pueden aplicarlo, una red neuronal
a día de hoy en código de programación es simplemente una línea de código, pero
lo que quiero hacer es que programemos desde cero esas Redes Neuronales para que aprendan
a aplicar esos conceptos teóricos y vean cómo funciona, es un ejercicio súper importante
que yo creo que todo el que se quiera dedicar a Machine Learning tiene que haber hecho en
algún momento una o varias veces para entender bien pues cómo son las funciones de activación,
que vean que este concepto de neuronas y redes que dibujamos en los diagramas realmente se
traduce a funciones que llaman a otras funciones y también mucho cálculo vectorial y con
matrices, pero todo esto quiero que lo vean y nada, o sea yo creo que va a ser un vídeo
bastante interesante para los que estén siguiendo la parte de programación del canal y nada,
luego quiero hacer una colaboración este mes con el canal que está aquí que es una
colaboración que tenemos pendiente desde hace tiempo y es un poco va a ser un poco
más de alto nivel, o sea hablando de un poco de temas filosóficos, de la inteligencia
artificial que suele ser el estilo de vídeos que a él le gusta hacer y nada y luego ya
creo que me voy para Corea del Sur, intentaré dejar algo preparado pero no sé si seré
capaz así que podrán esperar los vlogs y lo que vaya llegando al canal poco a poco.
Vamos a ver las últimas preguntas y vamos chapando por hoy.
Se podría ser una inteligencia artificial que aprendiese a hacer programas clásicos
si le explicas lo que quieres que haga?
Hay avances en eso, yo sé que hay un área de estudios que se está dedicando a eso,
a partir del uso de redes neuronales que sea capaz de sintetizar líneas de código que
sirvan para realizar una serie de tareas, un ejemplo lo vimos en uno de los videos de
Noticia que era el ejemplo de DeepMind que enseñaba a un robot no a generar imágenes
sino a generar las instrucciones que se traducían en el movimiento de un brazo robótico para
ser pinceladas en un canvas, en un lienzo, eso sería un ejemplo, también había alguna
otra de estas que salía por internet para crear interfaces de aplicaciones, es decir
que tú le dices oye quiero que me crees a partir de una imagen esta interfaz y te creaba
las líneas de código equivalentes a esa interfaz, eso también existe y luego también
está con las neural tutoring machines, creo que son, hay casos en los que también generas
líneas de código que desarrollan una lógica, son muy simples todavía, en plan realiza
una serie de operaciones matemáticas o realiza pequeños cálculos como si fuera una calculadora
pero que el propio sistema de inteligencia artificial aprende a crear el código que
genera esas operaciones y están habiendo avances en eso, eso es el comienzo de la era
en la que la inteligencia artificial empieza a autoprogramarse y empieza a ir a por la
humanidad y no destruye, ese es el comienzo, no pero seguramente cuando eso se desarrolle
un poco más y empiecen a salir noticias de una inteligencia artificial desarrolla código
que no se que, ya verán los titulares sensacionalistas que lo van a llevar por ese camino porque
es así y lo sabemos todos. Venga, última pregunta
¿Cómo te podemos pasar información, contenido para ayudarte al desarrollo de tu contenido?
Interesante, sería interesante si, yo creo que en la mejor manera si por ejemplo si estas
refiriéndote a contenido en cuanto a artículos y todo esto yo creo que la mejor forma es
Twitter, yo creo que en Twitter es el lugar donde ahora mismo tengo la mejor interacción
con todos ustedes porque es eso, o sea podemos mencionarnos, podemos compartir noticias, podemos
hacer hilos, yo creo que esa es una buena manera, si no también pueden acceder a través
de YouTube a mi correo, a mi email, que los emails que recibo los leo, no los respondo
a no ser que sea, que me pille justo en un momento con tiempo porque si ya me cuesta
responder a mis amigos, que si hay alguno por el chat lo puede decir, pues obviamente la cantidad
de mensajes que recibo por todas las redes sociales es más complicado, pero eso yo creo
que en Twitter es donde tengo la mayor capacidad de responder más rápido, entonces por ahí
pues podría ser una manera muy interesante y sería algo que les agradecería, compartir
noticias, todo esto, bueno ya han visto que los vídeos de noticias del canal en otras
ocasiones he comentado, tal persona publica, me ha pasado esta noticia por Twitter o tal
persona, o sea yo creo que eso sería la mejor manera, así que si lo quieren hacer, agradecido
estoy.
¿Te podemos ayudar con la traducción de Elements of AI?
Pues no sabría decir la verdad, eso yo creo que sería una cuestión que tengo que hablar
con mi supervisor porque yo no sé hasta qué punto todo este tema de la traducción se
va a llevar con un contrato laboral porque al fin y al cabo es mi supervisor y yo estoy
trabajando para él en la universidad, entonces yo no sé hasta qué punto pues se puede hacer
de esa manera, pero traducción, si quieren ayudar con traducción, otra cosa que se puede
traducir que sería muy interesante serían los vídeos del canal, es un curro que te
cagas, yo lo he intentado y es un coñazo así que me sabe mal pedirlo, pero si alguien
se quiere animar a añadir subtítulos en otros idiomas a los vídeos yo creo que esa
función está habilitada.
Up to you, si se animan agradecido estoy también.
En el canal entrarás un poco a lo que es programación de GPU, no he hecho programación
de GPU pero si me gustaría echar un vistazo y si lo hago pues posiblemente en el canal
lo acabe también reflejando.
Una red neuronal puede tener un número de entradas variables, si, si puedes tener un
número de entrada variable, por ejemplo eso ocurre con las redes neuronales recurrentes,
cuando tienes una arquitectura tipo encoder decoder, ahí tú tienes un número variable
de entrada, porque por ejemplo si tú tienes una red neuronal que a la que le tienes que
administrar, suministrar de entrada texto, tú a priori, a lo mejor si ese texto viene
de forma online que se dice, o por ejemplo que sea de sintetización de audio, tú no
sabes cuántas palabras va a producir el usuario, que vale que tú puedes a lo mejor tratarlo
con una red neuronal y decir, cada frase pues cojo las 50 palabras y las introduzco, pero
también una alternativa a eso es utilizar redes neuronales recurrentes, que si te permiten
eso, una entrada y una salida variable.
Una otra pregunta, no te quejes Junior, mira, esto que dice Junior me gusta bastante, un
saludo a todos los del chat, muy buenos seguidores tiene este canal, y si, estoy ojeando así
un poco las conversaciones que están teniendo por encima en el chat y me parece muy guay,
o sea, creo que estamos creando una comunidad de gente bastante interesante y detecto, yo
sé que el canal de momento, muchos de los vídeos que estoy haciendo son introductorios
al tema de Machine Learning, Inteligencia Artificial, pero detecto aun así que hay
mucha gente que sabe bastante, que tiene un nivel bastante, incluso cosas que yo desconozco
todavía y que me parece increíble que, no sé, que se pasen por aquí, que quieran dedicar
un rato a estar en el canal y la verdad que quiero agradecer que estén por aquí porque
enriquecen un montón todo el contenido del canal, así que eso es muy guay, quería decirlo
así, en plan, agradecimiento a ustedes, y nada, pues, preguntan, si soy Patreon que
recibo, nada, mi gratitud absoluta, lo poco que he puesto en el canal que reciban los
Patreons es las portadas de los vídeos que han visto que tiene esta cabecera en la que
sale el nombre escrito, que yo sé que a alguna gente le puede hacer ilusión y a otra gente
no, pero con el tema de Patreon lo que me ocurre es que no me gustaría hacer un contenido
que sea exclusivo para Patreons, vale, o sea ya me cuesta bastante hacer contenido para
el canal y claro, yo sé que obviamente ustedes hacen un aporte económico y ese aporte económico
pues a lo mejor se quiere ver reflejado, pero yo quiero que el tema del Patreon sea algo
así como una donación que ustedes hacen por gratitud al esfuerzo que hago, entonces
sin esperar nada a cambio y tampoco sin ser nada que yo les pida, es decir, este canal
es gratuito y por eso quiero que todo el contenido que desarrolle siga siendo abierto para todas
las personas, tanto seas Patreon o no seas Patreon, entonces este momento es lo que hay.
No sé, no sé, tengo que plantear un poco si se puede hacer algún tipo a lo mejor de
recompensa en base a un grupo de Slack en el que puedan acceder, pero luego lo pienso
y digo, joder, me gustaría que estuvieran todos dentro de ese grupo, no sé, ya lo iremos
viendo.
Es como que yo voy diciendo un rato que voy a leer la última pregunta y nunca acabo,
es como, no me quiero despedir, siempre antes de hacer un directo es como bastante la tensión
y todo esto y tal, pero luego cuando empiezas es como que no quieres acabar.
Muchas gracias, estoy leyendo aquí cosas muy chulas en el chat, venga, última pregunta,
que sea buena, última pregunta, que sea buena, tiki taka, tiki taka, a ver.
Pregunta es de Kiel, estuvieron en una charla de Google Cloud y mencionaron el hardware
TPU, las TPUs, las Tensor Processor Units, que ha desarrollado Google, que si no me equivoco
están en la versión 2 ahora y que se pueden acceder a través de Google Cloud, no creo
que se puedan comprar, o sea, no creo que tú te las puedas comprar para instalartelas
en local, tampoco yo sé si eso es necesario, yo creo que ahora mismo la mejor alternativa
para hacer procesamiento es el procesamiento en la nube, porque es que estas TPUs, o sea
ahora haces una inversión y dentro de un año saldrán las TPUs v3 y si lo haces a
través de Google Cloud vas a tener siempre ese acceso, aun así el concepto de procesadores
que están orientados a tensores, no es exclusivo de Google, sino que creo que también en
Nvidia por ejemplo se han metido en este mercado, obviamente, y creo que también están sacando
pues sus propias tarjetas, sus propios chips, especializados en este sentido, si estas interesado
puedes mirartelo de esta marca de Nvidia, pero eso, no creo que sea necesario pasarte
a eso, también porque creo que no para todas las tareas de Machine Learning las TPUs son
mejores que las GPUs por ejemplo, porque por ejemplo para el tema de Computer Vision yo
creo que hay ciertas operaciones, ciertas componentes dentro del pipeline que implementa
los chips, las GPUs, que no están incluidos en las TPUs, que al fin y al cabo están optimizadas
para el procesamiento de tensores, no para el procesamiento de imágenes, que bueno con
imágenes puede ser un tensor, pero bueno, me entienden, que hay ciertas tareas en procesamiento
de imágenes que están más especializadas en las GPUs, eso me parece escuchar hace no
mucho en cuanto al tema, la última pregunta, dice Raskolnikov, que comento todos los nix
menos el suyo, vale Raskolnikov es que es muy complicado de leerlo, mi cerebro dice
saltalo, lee crimen y castigo, ya te lo agradeceré, pues me lo apunto, me lo apunto para el viaje
a Corea del Sur que van a ser 20 horas muy ricas y tendré que llevarme algo para leer.
Aquí son las 12 de la noche y no se si se ve fuera, que todavía hay luz y aquí ya
es menos oscura en Helsinki, el sol se ha puesto hace una hora o media hora, pero esa
luz va a mantenerse así hasta las 2 de la mañana y a las 2 de la mañana empieza a
subir el sol de nuevo, esto es Finlandia chicos, un lugar muy muy loco, nada, venga la última
pregunta, la última pregunta, Juan Francisco, que te has inventado de Google, que me lo
llevas diciendo un rato, nada Jesús, el directo ya se va acabando, saludo Targentina, bueno
chicos si no hay más preguntas yo creo que ya ha sido un directo largo, no se cuanto
llevamos, a ver si lo puedo ver en el OBS, ah bueno, ya no se si, ya no se ni pensar
en que el reloj existe, si a ver empezamos a las 9 y cuarto pues entonces llevamos casi
más de una hora y media, joder, pues nada chicos yo ya estoy para ir acabando, creo
que me voy a sentar ahora un ratito a ver un capitulo de Westworld que tengo pendiente,
más inteligencia artificial, esto es un no parar, y eso, si les ha gustado el vídeo
dejen likes, vamos por 81 likes, que yo creo que es la cantidad de gente que ha pasado
por el streaming, hydrates likes, no pasa nada, les queremos igualmente y nada, muchísimas
gracias por estar aquí, estoy saturado ya como pueden ver, ya no articulo palabras,
pero como digo, me encanta hacer estos directos, me encanta el buen rollito que hay en el chat,
gente muy guay, si quieren estar atentos y vivir un poco mejor esta odisea entre vídeo
y vídeo, les recomiendo que me sigan por otras redes sociales como twitter, arroba.csv,
lo tienen aquí arriba, lo pueden buscar, me pueden seguir en instagram, arroba.csv,
me pueden buscar, hoy he subido un vídeo de una mosca a cámara lenta grabado en 240
fotogramas por segundo en instagram, que es que debería de ir todo el mundo a verlo,
debería de ir todo el mundo a verlo, porque es que espectacular, y nada, y si no me quieren
seguir por ningún lado, pues allá ustedes, no, yo ya no sé que más, que más decir,
nada más, muchísimas gracias por estar aquí, y nos vemos en el siguiente vídeo, y ahora
como siempre digo, viene el momento incómodo en el que te has despedido, lo típico que
te despida de una persona y luego siguen caminando para el mismo sitio, y ya ese momento
es incómodo, pues el equivalente en youtube es el hecho de ponerte ahora a buscar el botón
de detener transmisión, pero, a ver, si, aquí, nos vemos en el siguiente vídeo, adiós.