Laurence Moroney
Director de IA, Arm | Ex Líder de IA en Google | Autor Bestseller O'Reilly | Stanford AI | Senior Fellow, AI Fund
Profesor de UC Berkeley y Director de AUTOLab | Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería | Roboticista, Artista y Experto en IA y Robótica
Ken Goldberg es uno de los principales roboticistas del mundo, profesor de UC Berkeley y artista reconocido que ha dedicado tres décadas a enseñar a las máquinas a agarrar, manipular y trabajar junto a las personas. Recién elegido miembro de la Academia Nacional de Ingeniería, dirige el AUTOLab de Berkeley y cofundó Ambi Robotics, cuyos robots han clasificado más de 100 millones de paquetes. En el escenario, desmonta el exceso de expectativas sobre la IA.
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Ken Goldberg es un galardonado roboticista, artista y profesor de UC Berkeley cuyo trabajo se sitúa en el punto donde la ingeniería se encuentra con el arte y con las preguntas humanas que plantean las máquinas inteligentes. El conferencista en robótica Ken Goldberg dirige el prestigioso AUTOLab de Berkeley y fue elegido recientemente miembro de la Academia Nacional de Ingeniería, coronando una carrera que le ha valido más de diez patentes estadounidenses y más de 300 artículos científicos. Sus ideas trascienden el laboratorio: ha cautivado a audiencias en el Foro Económico Mundial, el Aspen Ideas Festival, TED y SXSW.
En el AUTOLab, Goldberg y sus estudiantes desarrollan métodos que combinan la geometría clásica y la planificación de movimientos con el aprendizaje profundo, creando robots capaces de tomar y manipular de forma fiable los objetos imprevisibles del mundo real. Sus robots han trabajado en quirófanos, líneas de montaje y campos de agricultura de precisión. Desarrolló el primer algoritmo completo para la alimentación de piezas en líneas de montaje, fue editor jefe fundador de la revista IEEE Transactions on Automation Science and Engineering y cofundó el Berkeley Center for New Media, la African Robotics Network y la empresa de clasificación de paquetes Ambi Robotics.
Goldberg se ha convertido en una de las voces más claras a la hora de explicar por qué los robots no han avanzado tan rápido como los chatbots de IA. La razón, sostiene, es una enorme brecha de datos: los grandes modelos de lenguaje actuales se entrenaron con el equivalente a unos 100,000 años de texto, mientras que los mayores conjuntos de datos de robots apenas representan un año de experiencia práctica. En Ambi Robotics, su enfoque permite que los robots en funcionamiento recopilen sus propios datos mientras realizan tareas útiles, y sus máquinas ya han clasificado más de 100 millones de paquetes. Defiende que la ingeniería de toda la vida, combinada con el aprendizaje automático, es el camino más seguro hacia robots capaces y confiables, y rechaza el temor de ciencia ficción a una futura “Singularidad” en favor de lo que llama “Multiplicidad”: diversos grupos de personas trabajando junto a diversos grupos de máquinas.
Como conferencista, Ken Goldberg ofrece a las audiencias algo poco común: una visión realista y a menudo ingeniosa de la automatización por parte de quien realmente la construye, unida a la mirada de un artista cuyas obras se han expuesto en la Bienal de Whitney y en decenas de muestras más. Ya sea desmitificando el futuro de la IA, revelando lo que los robots nos enseñan sobre ser humanos o mostrando dónde la automatización transformará a las industrias, deja a los líderes mejor preparados para distinguir el progreso real del exceso de expectativas. Conozca más en su página de profesor en UC Berkeley.
Los titulares advierten que la IA y los robots reemplazarán a conductores, médicos y abogados, y que la 'Singularidad' está cerca. A partir de su propia investigación y de un estudio global, Ken Goldberg ofrece una visión más realista y más útil. Presenta la 'Multiplicidad', su marco en el que diversos grupos de personas trabajan junto a diversos grupos de máquinas para resolver problemas que ninguno podría abordar por separado, y muestra a los líderes cómo la automatización puede ampliar la capacidad humana en lugar de eliminarla.
El aprendizaje profundo ha transformado la manera en que las máquinas perciben y actúan, pero los robots aún tienen dificultades con tareas que a un niño pequeño le resultan sencillas. Goldberg explica qué hacen posible hoy los métodos de aprendizaje modernos en la robótica, desde la preparación de pedidos en almacenes hasta la asistencia quirúrgica, y dónde se quedan cortos. Comparte lecciones del AUTOLab y de Ambi Robotics sobre cómo combinar el aprendizaje basado en datos con la ingeniería clásica para construir sistemas que funcionen de forma fiable fuera del laboratorio.
¿Qué deberían esperar realmente los líderes de la IA y la robótica en los próximos años? Goldberg corta el ruido con una evaluación lúcida de la trayectoria del campo, incluida su célebre 'brecha de datos de 100,000 años', que explica por qué los robots avanzan más despacio que los chatbots. Traza las implicaciones para la salud, la manufactura, la logística y otros sectores, y las decisiones estratégicas que enfrentan las organizaciones a medida que la automatización madura.
Tras décadas construyendo máquinas, Goldberg ha aprendido tanto sobre las personas como sobre los robots. En esta charla estimulante extrae lecciones sorprendentes sobre el sesgo humano, la empatía, la creatividad y la confianza a partir del esfuerzo por replicarlas en las máquinas. Combinando ciencia y arte, es una conferencia accesible y memorable para audiencias curiosas por la tecnología y por lo que esta revela sobre nuestra propia humanidad.
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