# Geoffrey Hinton dijo en 2016 que había que dejar de formar radiólogos ya, que en cinco años el aprendizaje profundo lo haría mejor, y añadió que podían ser diez Página: https://flyvolo.ai/es/changes/ev-20161124-radiologist-4 Fecha: 2016-11-24 · Etapa: Pronóstico ¿Puede este registro mover un juicio sobre una tarea? no Ocupación: https://flyvolo.ai/es/careers/radiologist ## Alcance La grabación de la propia frase, publicada por el organizador del congreso, de 84 segundos. Léase lo que dijo de verdad y no la versión que circula, porque difieren de una forma que importa: la forma que se repite es cinco años, y la grabación sigue con una concesión que las reproducciones se dejan — podrían ser diez años, pero ya tenemos radiólogos de sobra. Enmarcó además la afirmación como una predicción sobre capacidad, que el aprendizaje profundo lo haría mejor que los radiólogos porque podía acumular más experiencia, no como una afirmación sobre hospitales, empleo o regulación. Dos límites sobre esta ficha en sí. Las palabras de aquí se leyeron de los subtítulos automáticos del vídeo, que son una transcripción de máquina, cotejada con el audio en las frases citadas pero no transcrita profesionalmente. Y una predicción nunca es evidencia sobre el trabajo: esta ficha no mueve nada en esta página, y está al lado de las fichas de lo que sí ocurrió — un recuento de autorizaciones de un regulador y una década de cifras de plazas de formación — que es donde el lector puede hacer la cuenta por sí mismo. ## Fuente - Creative Destruction Lab — Geoff Hinton: On Radiology, recorded at the 2016 Machine Learning and Market for Intelligence Conference, Toronto — https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ (fuente primaria) ## Qué significa esto La predicción más famosa sobre la IA y una ocupación concreta tiene una grabación, una fecha y un horizonte, y las tres son ya comprobables. Dijo que se dejara de formar radiólogos, dio cinco años y, en la frase que los relatos se dejan, admitió que podían ser diez. Las dos fechas han pasado o pasan este año, y los demás registros de esta página son lo que ocurrió en medio. ## Lo que todavía no demuestra Establece lo que dijo, y nada sobre la radiología. Una previsión no es evidencia sobre el trabajo, y por eso este registro no mueve ningún juicio de esta página. Tampoco establece que se equivocara del modo en que se suele decir ahora: su afirmación iba de capacidad (que el aprendizaje profundo leería mejor porque podía ver más casos) y no de a cuántos radiólogos emplearían los hospitales, y esas dos cosas pueden separarse. Lo que la grabación sí zanja es la redacción, y la mayor parte de la discusión sobre esta predicción se ha llevado sin ella. ## Cómo comprobarlo por tu cuenta Mira tú mismo los ochenta y cuatro segundos, y después compáralos con cualquier artículo que hayas leído sobre esta predicción. Cuenta cuántos mencionan el plazo alternativo de diez años. Ese recuento es un dato sobre cómo viajan las afirmaciones, y vale más que una opinión más sobre radiología. Más: https://flyvolo.ai/llms.txt