“Internet, Machine Learning, Deep Learning y Big Data” La tecnología exponencial nos permite cambios disruptivos. ¿Me acompañas en un recorrido por el futuro que para algunos es ya presente?

1. “El conocimiento (junto al amor)
es de las pocas cosas que se
multiplica (y no se divide)
al compartirlo”…

2. Internet Research Fellow
Stanford University
Palo Alto (California, USA)
President of the Board
Internet Society (ISOC-ES)
Barcelona (Spain)
Digital Champion for Spain
European Commission
Brussels (Belgium)
THE MAKING OF…
PUBLIC SPEAKING
CONTACT:
mike@wiwiw.org

3. TENGO UN GRAN RETO

4. SOLO 5% VOCACIONES TIC EN LA UNIVERSIDAD
LA MITAD QUE HACE 15 AÑOS

5. « El 48% de las profesiones
de hoy, no existirán
en 20 años (2036)»
MIT Massachussets Institute of Technology

6. PASADO
PRESENTE
FUTURO

7. 1980’s He vivido esto...
Modem acústico a 300 bps
Hoy troncales a 300 Gbps FACTOR 1.000 millones

8. 2000’s este era mi entorno de trabajo
Milpitas
California
USA

9. Vint Cerf («padre» de Internet) TCP’74
Lee y Realiza Prólogo a la Tesis Doctoral

11. As an
International
Research Program

12. WHAT ARE WE DOING (SINCE 1994)?
Collecting the Stories of the Internet pioneers, on digital
audio format to preserve it for future generations to know.
Wouldn’t it be great to hear Edison or Bell voices today?
A perpetual archive devoted to internet pioneers worldwide
Vint Cerf
P.Mockapetris
Their voices, Text,
Videos, and Old
Pictures and Artifacts
are conveniently
archived and sorted.
Scientific Advisors,
& Mentors
Gordon Bell
Fred Baker

13. LISTENING THEIR OWN VOICES

14. 1969 BBN TEAM (Boston MA)

15. OPEN SINCE
DAY ONE
THEIR WORK WAS…

16. NO HAY NADA MÁS DIFÍCIL
QUE CERRAR UN SISTEMA ABIERTO

19. A FEW OF
THE 320+
INTERVIEWED
WHOSE WORK
WAS OPEN
VIP

20. 600+ páginas a todo color
19
INVESTIGACIÓN
AÑOS
5
ESCRITURA
3
MAQUETACIÓN

22. PRESENTE

24. IP HQ-TELEPRESENCE (by Cisco)
Cisco

26. 3D PRINTING

27. MODA

28. ¿IMPRIMIMOS UNA CASA?

29. NARICES
(exploración exacta 3D y fabricación sin moldes)

30. ¿SUBSTITUIMOS YA AL YESO?

31. ROBOHAND: 50€ROBOLEG: 100€

32. NEXT GENERATION BIONICS

33. ECG (400 US$)AFTER TAN LE

34. ECÓGRAFO PORTÁTIL

36. • Tragar (11mm * 31mm)
• 10 horas de ayuno
• 144.000 imágenes color
• Sustituye Colonoscopia [3.000€]
• Para esófago y estómago
• Producto Comercial [300€]

37. WEAR-TECH

39. IoT
that
matter

43. ECO-TECH
iPhone home remote

45. MI PRIMERA BOMBILLA CON DIRECCIÓN IP

47. INDUSTRIA DEL AUTOMOVIL
Conectado, Compartido, Sin-Conductor
DUTY RATE:
Taladro: 0,01%
Coche: 6 %

48. (COCHE) COMPARTIDO
¿Cuánto usa su coche un propietario medio?
Los coches están sin uso más del 90% de su tiempo

49. (COCHE) COMPARTIDO
QUÉ PASARÍA SI COMPARTIMOS ESE 90% ?

50. CONCEPTOSCONCEPTOS
Arthur Samuel, 1959 : subfield of computer science that
“gives computers the ability to learn without being explicitly programmed"

51. MACHINE LEARNING
Estudio de algoritmos que mejoran
automáticamente mediante la experiencia.

52. AI vs MACHINE LEARNING vs DEEP LEARNING

53. Si podemos copiarlo a nivel de hard & soft (será esencialmente idéntico al original)
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

54. MASSIVE PARALLEL CALCULATION
PATRON RECOGNITION

55. INGREDIENTS

56. HUMAN BRAIN
38.000 T cps
SUPER
COMPUTER
0,002%

57. ORDENADOR DISFRAZADO DE CÁMARA

58. LA INTUICIÓN SE CONCRETA
VENTA DE CÁMARAS DIGITALES [MILLONES]

60. ARTIFICIAL INTELLIGENCE

61. reducida: nos permite hacer muy bien una determinada tarea
(incluso mejor que el ser humano) SIRI
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

62. SUPRA-INTELIGENCIA
hayamos sido capaces de crear una máquina superior
al conjunto de cerebros humanos (singularidad)

63. A
L
G
O
R
I
T
H
M
S

65. DEEP LEARNING
Precios del hardware y desarrollo de GPUs domésticas;
Red neuronal con múltiples capas escondidas;
Aplicaciones de éxito de Deep Learning son:
computer vision y speech recognition

66. BETTER MACHINE LEARNING ALGORITHMS

67. APLICACIONES DE DEEP LEARNING
AUTOMATIC IMAGE COLORIZATION

68. APLICACIONES DE DEEP LEARNING
OBJECT DETECTION

69. APLICACIONES DE DEEP LEARNING
AUTOMATIC HANDWRITING GENERATION

70. CAPABLE ADVANCED MACHINES
sensing,
thinking,
reasoning & finding patterns,
predicting,
communicating &
acting faster than humans ever dreamed

71. E-LEARNING
vastly improved by deep learning is classification
Using machines to help classify and organize content,
would greatly reduce the cost of content development.
adaptive learning environments can allow for a completely
individualized pace.

73. BIG
DATA
90% DATOS del MUNDO CREADOS EN LOS 2 ÚLTIMOS AÑOS

74. CELEBRACIÓN AÑO NUEVO «POR PASOS»

75. HORA DE ACOSTARSE

77. MOVES

79. The intelligent man,
knows everything;
The wise man,
knows everybody.
supertramps.ws

80. NETWORK DENSITY
People with 2 or more common links with me.

82. 600+ páginas a todo color
19
INVESTIGACIÓN
AÑOS
5
ESCRITURA
3
MAQUETACIÓN