BOX SET: 6 Minute English - 'The Future' English mega-class! 30 minutes of new vocabulary!

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BBC Learning English


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00:06
Hello. I'm Rob and this is 6 Minute
0
6080
2240
Hola. Soy Rob y esto es 6 minutos de
00:08
English– the show that brings you an
1
8320
1680
inglés, el programa que te trae un
00:10
interesting topic, authentic listening
2
10000
2240
tema interesante, práctica auditiva auténtica
00:12
practice and some vocabulary to help
3
12240
2560
y algo de vocabulario para ayudarte a
00:14
you improve your language skills.
4
14800
1680
mejorar tus habilidades lingüísticas.
00:16
And hello, I'm Neil. Our topic today
5
16480
2400
Y hola, soy Neil. Nuestro tema de hoy
00:18
is transport. How do you think you'll
6
18880
2400
es el transporte. ¿Cómo crees que
00:21
be travelling to work in, say, 30
7
21280
2240
viajarás al trabajo dentro de, digamos, 30
00:23
years' time, Rob?
8
23520
1120
años, Rob?
00:24
Well, not only will homeworking
9
24640
1920
Bueno, no solo prevalecerá el trabajo a domicilio
00:26
be more prevalent – that means
10
26560
1600
(eso significa
00:28
‘common’ – but I hope I won't be
11
28160
1520
"común"), ¡sino que espero no estar
00:29
working in 30 years' time!
12
29680
1440
trabajando dentro de 30 años! ¡
00:31
Good answer! But if we look back
13
31840
2000
Buena respuesta! Pero si miramos hacia atrás
00:33
and see how transport has changed
14
33840
1920
y vemos cómo ha cambiado el transporte
00:35
in the last 30 years, it makes you
15
35760
1760
en los últimos 30 años, uno se
00:37
wonder what the future holds.
16
37520
1840
pregunta qué nos depara el futuro.
00:39
Yes, we've seen how air travel has
17
39360
2160
Sí, hemos visto cómo viajar en avión se ha
00:41
become commonplace for
18
41520
1120
convertido en algo habitual para
00:42
many people.
19
42640
960
mucha gente.
00:43
Commonplace means ‘not unusual’.
20
43600
1840
Lugar común significa 'no inusual'.
00:46
And there's been the development of
21
46000
1360
Y ha habido el desarrollo de los
00:47
high-speed train travel. But the main
22
47360
2080
viajes en tren de alta velocidad. Pero la
00:49
priority has been speed – going
23
49440
2080
prioridad principal ha sido la velocidad: ir
00:51
faster to make your journeys quicker.
24
51520
2240
más rápido para que sus viajes sean más rápidos.
00:53
That's true, and we'll be discussing
25
53760
1600
Eso es cierto, y pronto discutiremos
00:55
some ideas for making transport
26
55360
1680
algunas ideas para hacer que el transporte sea
00:57
even faster soon.
27
57040
1760
aún más rápido.
00:58
But let's not waste any time and
28
58800
1920
Pero no perdamos tiempo y
01:00
speed on to today's quiz question.
29
60720
2240
pasemos rápidamente a la pregunta del cuestionario de hoy.
01:02
Ah yes, time waits for no one, not
30
62960
2000
Ah, sí, el tiempo no espera a nadie, ni
01:04
even you, Neil.
31
64960
1200
siquiera a ti, Neil.
01:06
So, can you answer this question?
32
66160
2000
Entonces, ¿puedes responder a esta pregunta?
01:08
According to Guinness World Records,
33
68160
1920
Según Guinness World Records, ¿
01:10
in which country has the fastest
34
70080
2160
en qué país se
01:12
ever train been recorded?
35
72240
2000
ha registrado el tren más rápido de la historia? ¿
01:14
Is it in… a) China, b) Japan, or,
36
74240
3520
Está en... a) China, b) Japón o
01:17
c) France?
37
77760
960
c) Francia?
01:19
All these countries have fast
38
79760
1920
Todos estos países tienen
01:21
trains but I've heard that Chinese
39
81680
1520
trenes rápidos pero he oído que los
01:23
trains go particularly fast. So, I'm going
40
83200
2240
trenes chinos van particularmente rápido. Entonces, voy
01:25
to say a) China.
41
85440
1680
a decir a) China.
01:27
Well, you'll have to wait until the
42
87120
1680
Pues tendrás que esperar hasta el
01:28
end of the programme to see if
43
88800
1520
final del programa para ver si
01:30
you're right.
44
90320
1040
aciertas.
01:31
But let's talk more now about the
45
91360
1920
Pero hablemos más ahora sobre el
01:33
future of transport.
46
93280
1600
futuro del transporte.
01:34
One development we hear much
47
94880
1520
Un desarrollo del que escuchamos mucho
01:36
about is automation.
48
96400
1760
es la automatización.
01:38
Automation means ‘using
49
98160
1360
Automatización significa "usar
01:39
machines to do work that humans
50
99520
2000
máquinas para hacer el trabajo que
01:41
normally do’ and in terms of
51
101520
1760
normalmente hacen los humanos" y en términos de
01:43
transport this means driverless
52
103280
2080
transporte, esto significa vehículos sin conductor
01:45
vehicles.
53
105360
720
.
01:46
It won't be too long before we
54
106080
1520
No pasará mucho tiempo antes de que nos
01:47
become the passenger in a
55
107600
1200
convirtamos en el pasajero de un
01:48
driverless car.
56
108800
880
automóvil sin conductor. ¡
01:50
Scary! And the French train
57
110240
2160
Aterrador! Y la empresa francesa de ingeniería de trenes
01:52
engineering company, Alstom, is
58
112400
2000
, Alstom,
01:54
planning to test automated freight
59
114400
1760
planea probar trenes de carga automatizados a
01:56
trains later this year.
60
116160
1360
finales de este año.
01:57
The automated train prototype can
61
117520
2240
El prototipo de tren automatizado puede
01:59
travel for about 100 kilometres
62
119760
2000
viajar unos 100 kilómetros
02:01
without driver intervention.
63
121760
1840
sin la intervención del conductor.
02:03
A prototype is the first version of
64
123600
2320
Un prototipo es la primera versión de
02:05
something which can be tested
65
125920
1840
algo que se puede probar
02:07
before it is produced in large
66
127760
1520
antes de producirlo en grandes
02:09
quantities.
67
129280
720
cantidades.
02:10
Of course, some trains are already
68
130000
1840
Por supuesto, algunos trenes ya son
02:11
driven by computers but there's
69
131840
1920
conducidos por computadoras, pero existe
02:13
an exciting plan to develop a form
70
133760
2320
un plan emocionante para desarrollar una forma
02:16
of driverless vehicle that could
71
136080
1840
de vehículo sin conductor que pueda
02:17
move you around at 1,123
72
137920
4240
moverlo a 1.123
02:22
kilometres per hour.
73
142160
1440
kilómetros por hora.
02:23
Come on, Neil. That sounds a bit
74
143600
1440
Vamos, Neil. Eso suena un poco
02:25
far-fetched – like flying cars that
75
145040
2240
exagerado, como los autos voladores que
02:27
we see in sci-fi movies – it's
76
147280
1840
vemos en las películas de ciencia ficción, es
02:29
difficult to believe because
77
149120
1520
difícil de creer porque
02:30
it's unlikely to happen.
78
150640
1440
es poco probable que suceda.
02:32
Well, you say that but it's already
79
152080
1920
Bueno, dices eso, pero ya se
02:34
being tested in Nevada in the
80
154000
1440
está probando en Nevada,
02:35
USA and has a name – Hyperloop One.
81
155440
2880
EE. UU., y tiene un nombre: Hyperloop One. ¡
02:38
Tell me more!
82
158880
880
Dime más!
02:39
The idea is, you get loaded into
83
159760
2080
La idea es que lo carguen en
02:41
a pod then you're pushed through
84
161840
1840
una cápsula y luego lo empujen a través de
02:43
a metal tube at high speed, taking
85
163680
1920
un tubo de metal a alta velocidad,
02:45
you to your destination in minutes
86
165600
1920
llevándolo a su destino en minutos
02:47
rather than hours.
87
167520
1360
en lugar de horas.
02:48
Anita Sengupta is the lead systems
88
168880
2400
Anita Sengupta es la ingeniera principal de sistemas
02:51
engineer and says there's nothing
89
171280
1760
y dice que no tiene nada
02:53
scary about it…
90
173040
960
de aterrador...
02:54
The Hyperloop is a maglev train
91
174560
2240
El Hyperloop es un tren de levitación magnética
02:56
in a vacuum system – or in a vacuum
92
176800
2560
en un sistema de vacío, o en un
02:59
tube – and so you can also think of
93
179360
1680
tubo de vacío, por lo que también puede pensar en
03:01
it as an aircraft flying at 200,000 feet
94
181040
2320
él como un avión que vuela a 200,000 pies
03:03
so people don't have any issue flying
95
183360
1280
para que la gente no No tengo ningún problema para volar
03:04
in aeroplanes and people don't have
96
184640
1360
en aviones y la gente no tiene
03:06
any issue going in maglev trains.
97
186000
1360
ningún problema para viajar en trenes de levitación magnética.
03:07
This is simply combining the two
98
187360
1360
Esto es simplemente combinar los dos
03:08
and allows you to be more
99
188720
880
y le permite ser más
03:09
energy efficient.
100
189600
720
eficiente energéticamente.
03:11
So, Anita Sengupta explained the
101
191280
2720
Entonces, Anita Sengupta explicó el
03:14
type of technology the Hyperloop used.
102
194000
2720
tipo de tecnología que utilizó Hyperloop.
03:17
First she mentioned maglev – that's
103
197280
2240
Primero mencionó maglev, que es
03:19
a short way of saying magnetic levitation.
104
199520
3040
una forma abreviada de decir levitación magnética.
03:22
It's when trains travel on magnetic
105
202560
2000
Es cuando los trenes viajan sobre
03:24
track rather than conventional rails.
106
204560
2560
vías magnéticas en lugar de rieles convencionales.
03:27
And then she mentioned a vacuum
107
207120
1920
Y luego mencionó un
03:29
system - a vacuum is a space that
108
209040
2240
sistema de vacío: un vacío es un espacio del que se
03:31
has had all the air and any other
109
211280
1200
ha eliminado todo el aire y cualquier otro
03:32
gases removed from it.
110
212480
1520
gas.
03:34
So the tube these pods travel in have
111
214000
2240
Entonces, el tubo en el que viajan estas cápsulas
03:36
no air in so there's no resistance.
112
216240
1760
no tiene aire, por lo que no hay resistencia.
03:38
And these technologies are more
113
218560
1520
Y estas tecnologías son más
03:40
efficient and they save energy.
114
220080
1840
eficientes y ahorran energía.
03:41
Which is a good thing.
115
221920
1120
Lo que es algo bueno.
03:43
This sounds like a great way to
116
223760
1360
Esto suena como una gran manera de
03:45
travel but will it take off?
117
225120
2080
viajar, pero ¿despegará?
03:47
Well, BBC technology correspondent
118
227200
2000
Bueno, el corresponsal de tecnología de la BBC,
03:49
Rory Cellan-Jones isn't so sure.
119
229200
2480
Rory Cellan-Jones, no está tan seguro.
03:51
He thinks it will be quite challenging
120
231680
2080
Piensa que será bastante difícil
03:53
to convince governments to allow
121
233760
1680
convencer a los gobiernos de que permitan la
03:55
long metal tubes to be built on or
122
235440
2160
construcción de largos tubos metálicos sobre o
03:57
below ground.
123
237600
880
bajo tierra.
03:58
But we have to try these new
124
238480
1600
Pero tenemos que probar estas nuevas
04:00
technologies, Rob.
125
240080
1120
tecnologías, Rob. ¡
04:01
If we didn't, we'd still be travelling
126
241200
2000
Si no lo hiciéramos, todavía estaríamos viajando
04:03
around on horse and cart!
127
243200
1440
en caballos y carretas!
04:05
A good point, Neil – and we wouldn't
128
245200
2000
Un buen punto, Neil, y no habríamos
04:07
have been able to travel at the great
129
247200
1920
podido viajar a las grandes
04:09
speeds mentioned in today's question.
130
249120
2560
velocidades mencionadas en la pregunta de hoy.
04:11
Now, earlier I asked you, according to
131
251680
1920
Ahora, antes te pregunté, según
04:13
Guinness World Records, in which
132
253600
1680
Guinness World Records, ¿en qué
04:15
country has the fastest ever train
133
255280
2400
país ha viajado el tren más rápido
04:17
travelled?
134
257680
880
? ¿
04:18
Is it in…a) China, b) Japan, or
135
258560
3440
Está en... a) China, b) Japón o
04:22
c) France?
136
262000
1280
c) Francia?
04:23
And I said a) China.
137
263280
1920
Y dije a) China.
04:26
And you were wrong, Neil.
138
266320
1680
Y estabas equivocado, Neil.
04:28
China does have some very
139
268000
1600
China tiene algunos
04:29
fast trains.
140
269600
1200
trenes muy rápidos.
04:30
But the fastest recorded train was a
141
270800
2080
Pero el tren más rápido registrado fue un
04:32
maglev from the Central Japan
142
272880
2160
maglev de Central Japan
04:35
Railway Company, which ran on a
143
275040
2000
Railway Company, que corrió en una
04:37
test track at a speed of 603
144
277040
2320
pista de prueba a una velocidad de 603
04:39
kilometres per hour.
145
279360
1120
kilómetros por hora. ¡
04:40
Now that would make my
146
280480
1200
Eso haría que mi
04:41
commute to work very quick!
147
281680
1280
viaje al trabajo fuera muy rápido!
04:43
OK, shall we recap some of the
148
283520
2000
Bien, ¿podemos recapitular algo del
04:45
vocabulary we've heard today?
149
285520
1600
vocabulario que hemos escuchado hoy?
04:47
Starting with commonplace.
150
287120
2000
Empezando por lo común.
04:49
Yes. Which means ‘not unusual or often seen’.
151
289120
3840
Sí. Lo que significa 'no inusual o visto a menudo'.
04:52
For example, 'free Wi-Fi in coffee shops
152
292960
2400
Por ejemplo, 'la conexión Wi-Fi gratuita en las cafeterías
04:55
is commonplace these days.'
153
295360
1520
es un lugar común en estos días'. ¡
04:56
And very useful it is too!
154
296880
1360
Y muy útil también!
04:58
Next we had automation, meaning
155
298800
2480
Luego teníamos la automatización, que significa
05:01
‘using a machine to do something
156
301280
1360
"usar una máquina para hacer algo
05:02
instead of a human.’
157
302640
1360
en lugar de un ser humano". "La
05:04
'Automation in the car making
158
304000
1680
automatización en la industria de fabricación de automóviles
05:05
industry has led to the loss of
159
305680
1600
ha provocado la pérdida de
05:07
hundreds of jobs.'
160
307280
1520
cientos de puestos de trabajo".
05:08
Of course, when you build a new car
161
308800
1840
Por supuesto, cuando construyes un auto nuevo,
05:10
you need to make a prototype – that's
162
310640
2320
necesitas hacer un prototipo; esa es
05:12
the first version of something which
163
312960
1920
la primera versión de algo que se
05:14
can be tested before it is produced in
164
314880
2000
puede probar antes de que se produzca en
05:16
large quantities.
165
316880
1280
grandes cantidades.
05:18
'The prototype of a new solar-powered
166
318160
2080
"El prototipo de una nueva bicicleta con energía solar
05:20
bike has been so successful that it's
167
320240
2160
ha tenido tanto éxito que
05:22
now going into mass-production.'
168
322400
1440
ahora se está produciendo en masa".
05:24
Come on, Rob, that sounds a bit
169
324560
1440
Vamos, Rob, eso suena un poco
05:26
far-fetched – and by that I mean ‘so
170
326000
2400
descabellado, y con eso quiero decir "tan
05:28
unbelievable it's unlikely to happen.’
171
328400
2480
increíble que es poco probable que suceda".
05:30
Well, something people once thought
172
330880
2160
Bueno, algo que la gente alguna vez pensó que era
05:33
far-fetched is now a reality and that's
173
333040
2960
descabellado ahora es una realidad y eso es
05:36
maglev – that's short for magnetic
174
336000
2320
maglev, que es la abreviatura de
05:38
levitation and is how some of the
175
338320
2240
levitación magnética y así viajan algunos de los
05:40
world's fastest trains travel.
176
340560
1760
trenes más rápidos del mundo.
05:42
Finally, we discussed the word vacuum.
177
342960
2560
Finalmente, discutimos la palabra vacío.
05:45
It's a space that has had all the air and
178
345520
2400
Es un espacio al que se le ha quitado todo el aire y
05:47
other gases removed from
179
347920
1280
otros gases
05:49
it – basically an empty space.
180
349200
2080
, básicamente un espacio vacío.
05:51
'The plan for Virgin's Hyperloop One
181
351280
2160
"El plan para el Hyperloop One de Virgin
05:53
is to make a maglev even faster by
182
353440
2480
es hacer un maglev aún más rápido
05:55
putting it in a vacuum tube.'
183
355920
2240
colocándolo en un tubo de vacío".
05:58
And that brings us to the end of
184
358160
1200
Y eso nos lleva al final de los
05:59
today’s 6 Minute English.
185
359360
1600
6 minutos de inglés de hoy.
06:00
Don’t forget to check out our You Tube,
186
360960
2240
No olvide visitar nuestras páginas de YouTube,
06:03
Facebook, Twitter and Instagram pages,
187
363200
2240
Facebook, Twitter e Instagram,
06:05
and we’ll see you next time. Goodbye.
188
365440
1680
y nos vemos la próxima vez. Adiós.
06:07
Bye
189
367120
500
Adiós
06:13
Hello. This is 6 Minute English from
190
373520
1840
Hola. Esto es 6 minutos de inglés de
06:15
BBC Learning English. I’m Neil.
191
375360
2080
BBC Learning English. Soy Neil.
06:17
And I’m Rob.
192
377440
880
Y yo soy Rob.
06:18
From the ancient Roman sea god, Neptune,
193
378320
2720
Desde el antiguo dios romano del mar, Neptuno,
06:21
to myths of mermaids, to modern Hollywood
194
381040
2640
hasta los mitos de las sirenas y
06:23
films like Finding Nemo, people throughout
195
383680
2640
las películas modernas de Hollywood como Buscando a Nemo, la gente a lo largo de la
06:26
history have been fascinated by the idea of
196
386320
2720
historia ha estado fascinada con la idea de
06:29
living underwater.
197
389040
1280
vivir bajo el agua.
06:30
In this programme, we’ll be hearing about
198
390880
1680
En este programa, escucharemos sobre
06:32
projects to create liveable underwater
199
392560
2480
proyectos para crear hábitats submarinos habitables
06:35
habitats and the challenges they face.
200
395040
2800
y los desafíos que enfrentan.
06:37
We’ll be finding out how realistic it is to
201
397840
2240
Descubriremos cuán realista es
06:40
believe that in a few years we could be
202
400080
2400
creer que en unos años podríamos estar
06:42
eating breakfast whilst watching fish
203
402480
2720
desayunando mientras vemos peces
06:45
swim outside the kitchen window, before
204
405200
2080
nadando afuera de la ventana de la cocina, antes de
06:47
heading off to work in an office under
205
407280
2000
irnos a trabajar a una oficina bajo
06:49
the ocean...
206
409280
880
el mar...
06:50
…and we’ll be learning some related
207
410160
1600
...y vamos a estar aprendiendo algo de
06:51
vocabulary as well.
208
411760
1360
vocabulario relacionado también.
06:53
But first, it’s time for our quiz question.
209
413120
3040
Pero primero, es hora de nuestra pregunta de prueba.
06:56
One of the first adventure stories to fire
210
416160
2480
Una de las primeras historias de aventuras que disparó la
06:58
the public’s imagination about the
211
418640
1840
imaginación del público sobre el
07:00
underwater world was the 1870 novel,
212
420480
3120
mundo submarino fue la novela de 1870
07:03
Twenty Thousand Leagues Under the Sea.
213
423600
2320
Veinte mil leguas de viaje submarino.
07:05
But who wrote this underwater classic?
214
425920
2800
Pero, ¿quién escribió este clásico submarino? ¿
07:08
Was it: a) H G Wells?, b) Arthur
215
428720
3280
Fue: a) H. G. Wells?, b) ¿Arthur
07:12
Conan Doyle?, or c) Jules Verne?
216
432000
2960
Conan Doyle?, o c) ¿Julio Verne?
07:16
I think I know this one, Neil. Wasn’t it,
217
436160
2000
Creo que conozco a este, Neil. ¿No fue,
07:18
a) H G Wells?
218
438160
1920
a) H. G. Wells?
07:20
OK, Rob, we’ll find out later if you’re right.
219
440080
2880
De acuerdo, Rob, nos enteraremos más tarde si tienes razón.
07:22
Now, one of the most ambitious designs
220
442960
2240
Ahora, uno de los diseños más ambiciosos
07:25
for an underwater city is Ocean Spiral,
221
445200
2960
para una ciudad submarina es Ocean Spiral,
07:28
a huge transparent globe attached
222
448160
2480
un enorme globo transparente adherido
07:30
to the seabed – the solid ground
223
450640
2160
al lecho marino, el suelo sólido
07:32
which lies deep below the sea level.
224
452800
2480
que se encuentra muy por debajo del nivel del mar.
07:35
The top of the globe stands above
225
455280
2080
La parte superior del globo se encuentra sobre
07:37
the surface of the ocean and
226
457360
1680
la superficie del océano y,
07:39
running through the centre is a tower
227
459040
2240
atravesando el centro, hay una torre
07:41
to add strength, and to provide space
228
461280
2240
para agregar fuerza y ​​proporcionar espacio
07:43
for homes, offices and even an
229
463520
2240
para hogares, oficinas e incluso un
07:45
amusement park for five thousand
230
465760
2320
parque de diversiones para cinco mil
07:48
underwater residents.
231
468080
1520
residentes submarinos.
07:49
Ocean Spiral has been dreamt up
232
469600
2080
Ocean Spiral ha sido ideado
07:51
by the Japanese Shimizu Corporation.
233
471680
2320
por la corporación japonesa Shimizu.
07:54
Here’s Shimizu engineer, Maksaki
234
474560
2080
Aquí está el ingeniero de Shimizu, Maksaki
07:56
Takeuchi, explaining to BBC World
235
476640
2560
Takeuchi, explicando al programa de BBC World
07:59
Service programme, CrowdScience,
236
479200
1840
Service, CrowdScience,
08:01
the motivation behind the idea:
237
481040
1840
la motivación detrás de la idea:
08:06
At the moment the world is facing a
238
486960
3120
En este momento, el mundo se enfrenta a
08:10
lot of serious problems regarding food,
239
490080
3200
muchos problemas serios relacionados con los alimentos, la
08:13
energy, water, natural resources...
240
493280
3520
energía, el agua, los recursos naturales...
08:16
however, we are trying to solve the
241
496800
2480
sin embargo, estamos tratando de resolver los
08:19
issues just by using our land.
242
499280
3680
problemas simplemente usando nuestra tierra.
08:22
Our idea is to connect the sea surface
243
502960
3600
Nuestra idea es conectar la superficie del mar
08:26
and the deep sea vertically and that way
244
506560
3680
y las profundidades del mar verticalmente y de esa manera
08:30
we believe that we can utilise the
245
510240
3440
creemos que podemos utilizar la
08:33
capability of the deep sea and that’s the
246
513680
3040
capacidad de las profundidades del mar y ese es el
08:36
purpose of this whole project.
247
516720
3120
propósito de todo este proyecto.
08:41
The effects of human activity on the
248
521200
2080
Los efectos de la actividad humana en la
08:43
land have led some to look to the oceans
249
523280
2720
tierra han llevado a algunos a mirar hacia los océanos en
08:46
for natural resources - naturally existing
250
526000
2720
busca de recursos naturales, cosas que existen naturalmente,
08:48
things such as minerals, oil, coal and
251
528720
2640
como minerales, petróleo, carbón y
08:51
other energy sources that can be
252
531360
1760
otras fuentes de energía que pueden ser
08:53
used by people.
253
533120
1040
utilizadas por las personas.
08:54
This search deep underwater is
254
534160
1760
Esta búsqueda en las profundidades del agua se lleva
08:55
happening vertically - at a ninety
255
535920
2400
a cabo verticalmente, en un
08:58
degree angle straight up or down
256
538320
1920
ángulo de noventa grados hacia arriba o hacia abajo
09:00
from the ground, as opposed to
257
540240
1440
desde el suelo, a diferencia de la
09:01
horizontally, or flat across the
258
541680
2160
horizontal o plana sobre la
09:03
Earth’s surface.
259
543840
1120
superficie de la Tierra.
09:04
But as yet, Shimizu Corporation’s plans
260
544960
2720
Pero hasta el momento, los planes de Shimizu Corporation
09:07
for an underwater city are still in the
261
547680
2400
para una ciudad submarina aún se encuentran en las
09:10
planning stages - no part of the project
262
550080
2560
etapas de planificación: aún no se ha construido ninguna parte del proyecto
09:12
has yet been built and the total cost
263
552640
2080
y se cree que el costo total
09:14
is thought to exceed 26 billion dollars.
264
554720
2865
supera los 26 mil millones de dólares.
09:17
In fact, the longest anyone has spent
265
557585
2000
De hecho, el tiempo más largo que alguien ha pasado
09:19
living under the sea is only 73 days.
266
559600
2960
viviendo bajo el mar es de solo 73 días.
09:22
That record was set by Roger Garcia,
267
562560
2480
Ese récord lo estableció Roger García,
09:25
ex-military diver and head of The
268
565040
2080
exbuzo militar y jefe de The
09:27
Aquarius, currently the world’s only
269
567120
2320
Aquarius, actualmente la única
09:29
underwater research station.
270
569440
2000
estación de investigación submarina del mundo.
09:31
Here’s Roger Garcia, explaining to
271
571440
1920
Aquí está Roger García, explicando al
09:33
BBC World Service programme,
272
573360
1600
programa de BBC World Service,
09:34
CrowdScience, what happens to the
273
574960
2080
CrowdScience, lo que le sucede al
09:37
human body after living underwater
274
577040
2320
cuerpo humano después de vivir bajo el agua
09:39
for so long:
275
579360
1226
durante tanto tiempo:
09:41
Perhaps a change in their voice, not
276
581017
2823
Quizás un cambio en su voz, no
09:43
much ‘cos we’re not very deep, that’s
277
583840
1920
mucho porque no estamos muy profundos, eso se debe a que
09:45
because the air becomes denser.
278
585760
2003
el aire se vuelve más denso. . Sin embargo
09:47
Physiologically, the most important thing
279
587763
2477
, fisiológicamente, lo más importante
09:50
though, is that since you are, in this case,
280
590240
4320
es que, dado que, en este caso, estás
09:54
at two and a half times atmospheric
281
594560
2240
a dos veces y media la
09:56
pressure you do take on more inner gas,
282
596800
3360
presión atmosférica, tomas más gas interno
10:00
and, in this case, inside The Aquarius we
283
600160
2880
y, en este caso, dentro del Aquarius
10:03
just breathe normal air - you’re gonna
284
603040
2400
solo respiramos aire normal: tú
10:05
take on more nitrogen and depending
285
605440
3040
tomará más nitrógeno y, dependiendo
10:08
on how long you stay in The Aquarius,
286
608480
2080
de cuánto tiempo permanezca en The Aquarius,
10:10
that’s going to incur some sort of
287
610560
1760
incurrirá en algún tipo de
10:12
decompressed obligation.
288
612320
2136
obligación de descompresión.
10:14
In addition to engineering challenges,
289
614703
2257
Además de los desafíos de ingeniería,
10:16
living underwater for long periods of
290
616960
1920
vivir bajo el agua durante largos períodos de
10:18
time also affects the human body.
291
618880
2720
tiempo también afecta al cuerpo humano.
10:21
One example is the bends – or
292
621600
2000
Un ejemplo son las curvas, o
10:23
decompression sickness, a serious
293
623600
2480
enfermedad por descompresión, un
10:26
medical disorder created by nitrogen
294
626080
2400
trastorno médico grave creado por
10:28
bubbles in the muscles when returning
295
628480
1920
burbujas de nitrógeno en los músculos cuando regresan
10:30
to the surface of the sea too quickly.
296
630400
2718
a la superficie del mar demasiado rápido.
10:33
The bends, and changes to the voice,
297
633118
2236
Las curvas y los cambios en la voz
10:35
are examples of how underwater living
298
635354
2326
son ejemplos de cómo la vida bajo el agua
10:37
changes the body
299
637680
1200
cambia el cuerpo
10:38
physiologically – relating
300
638880
1840
fisiológicamente, en relación
10:40
to how the bodies of living humans and
301
640720
2080
con el funcionamiento de los cuerpos de los humanos y los
10:42
animals function.
302
642800
1200
animales vivos.
10:44
As divers descend deep below the
303
644000
2000
A medida que los buzos descienden profundamente por debajo de la
10:46
ocean’s surface, there is an increase in
304
646000
2320
superficie del océano, hay un aumento en la
10:48
atmospheric pressure – the normal air
305
648320
2720
presión atmosférica, la presión normal del aire
10:51
pressure within the Earth’s atmosphere.
306
651040
2480
dentro de la atmósfera de la Tierra.
10:53
The deeper they dive, the higher
307
653520
1644
Cuanto más profundo se sumergen, mayor es
10:55
the pressure.
308
655164
1236
la presión. Las
10:56
Physiological reactions like the bends are
309
656400
2480
reacciones fisiológicas como las curvas son
10:58
caused by divers incorrectly readjusting
310
658880
2560
causadas por buzos que se reajustan incorrectamente
11:01
to normal atmospheric pressure.
311
661440
2240
a la presión atmosférica normal.
11:03
Well, Neil, with so many difficulties, it’s
312
663680
2560
Bueno, Neil, con tantas dificultades,
11:06
no surprise that H G Wells's fantasy of
313
666240
3120
no sorprende que la fantasía de H. G. Wells de
11:09
living under the sea is still science-fiction.
314
669360
3360
vivir bajo el mar siga siendo ciencia ficción.
11:12
Ah, but are you sure it was H G Wells,
315
672720
2560
Ah, pero ¿estás seguro de que fue H. G. Wells,
11:15
Rob?
316
675280
800
Rob?
11:16
In my quiz question I asked you who wrote
317
676080
2320
En mi pregunta de prueba te pregunté quién escribió
11:18
the classic underwater adventure Twenty
318
678400
2320
la clásica aventura submarina Veinte
11:20
Thousand Leagues Under the Sea.
319
680720
1840
mil leguas de viaje submarino.
11:22
Yes, and I said a) H G Wells.
320
682560
2800
Sí, y dije a) H G Wells. ¡
11:25
Which was… the wrong answer!
321
685360
2400
Cuál era… la respuesta incorrecta!
11:27
It was, in fact, c) Jules Verne, the
322
687760
2560
Era, de hecho, c) Julio Verne, el
11:30
French author who also wrote Around
323
690320
2080
autor francés que también escribió La vuelta
11:32
the World in Eighty Days.
324
692400
1680
al mundo en ochenta días.
11:34
In this programme, we’ve been
325
694080
1280
En este programa, hemos
11:35
discussing the challenge of living
326
695360
1520
discutido el desafío de vivir
11:36
underwater, going down vertically – at
327
696880
2560
bajo el agua, descendiendo verticalmente, en
11:39
a 90 degree angle – to the seabed – the
328
699440
2640
un ángulo de 90 grados, hasta el lecho marino, la
11:42
solid ground hundreds of metres under
329
702080
1920
tierra firme a cientos de metros bajo
11:44
the sea.
330
704000
640
11:44
Ocean explorers search underwater
331
704640
2080
el mar. Los
exploradores del océano buscan bajo el agua
11:46
for natural resources – useful materials
332
706720
2800
recursos naturales: materiales útiles
11:49
like coal and oil.
333
709520
1360
como el carbón y el petróleo.
11:50
But they face many physiological
334
710880
1920
Pero enfrentan muchos
11:52
problems – problems relating to how
335
712800
2160
problemas fisiológicos, problemas relacionados con el
11:54
the human body functions, such as the
336
714960
2240
funcionamiento del cuerpo humano, como las
11:57
bends – a painful medical condition
337
717200
2640
curvas, una condición médica dolorosa
11:59
caused by returning too quickly to
338
719840
1920
causada por regresar demasiado rápido a la
12:01
atmospheric pressure – the Earth’s
339
721760
2000
presión atmosférica, la
12:03
usual air pressure.
340
723760
1280
presión de aire habitual de la Tierra.
12:05
That’s all for this programme, but we
341
725040
1520
Eso es todo por este programa, pero
12:06
hope you’ll be diving back into 6 Minute
342
726560
2320
esperamos que vuelvas a sumergirte en 6 Minute
12:08
English very soon.
343
728880
1200
English muy pronto. ¡
12:10
Bye for now!
344
730080
1027
Adiós por ahora! ¡
12:11
Bye!
345
731107
683
Adiós!
12:17
Hello and welcome to 6 Minute
346
737520
1680
Hola y bienvenidos a 6 Minute
12:19
English. I'm Dan and joining me
347
739200
1600
English. Soy Dan y hoy me acompaña
12:20
today is Neil. Hi, Neil.
348
740800
1360
Neil. Hola, Neil.
12:22
Hi Dan. What’s with the protective
349
742160
2320
hola ¿Qué pasa con el
12:24
gear and helmet?
350
744480
1120
equipo de protección y el casco?
12:25
I’m just getting ready for the inevitable
351
745600
2240
Me estoy preparando para el inevitable
12:27
rise of the machines. That’s the takeover
352
747840
2480
ascenso de las máquinas. Esa es la conquista
12:30
of the world by artificial intelligence, or
353
750320
3200
del mundo por parte de la inteligencia artificial, o
12:33
AI, which some people predict will happen.
354
753520
3760
IA, que algunas personas predicen que sucederá.
12:37
'Inevitable' means 'cannot be avoided or
355
757280
2480
'Inevitable' significa 'no se puede evitar o
12:39
stopped'. Rise of the machines? What do
356
759760
2560
detener'. ¿Rebelión de las máquinas? ¿Qué
12:42
you mean?
357
762320
720
quieres decir?
12:43
It’s our topic in this 6 Minute English.
358
763040
2480
Es nuestro tema en este inglés de 6 minutos.
12:45
We’ll be talking about that, giving you
359
765520
1920
Hablaremos de eso, brindándole
12:47
six related pieces of vocabulary and, of
360
767440
2560
seis piezas de vocabulario relacionadas y, por
12:50
course, our regular quiz question.
361
770000
2400
supuesto, nuestra pregunta de prueba habitual.
12:52
That’s the first thing you’ve said that
362
772400
1600
Eso es lo primero que has dicho que
12:54
makes any sense. What’s the question?
363
774000
2240
tiene algún sentido. ¿Cuál es la pregunta?
12:56
The word ‘robot’ as we use it today was first
364
776240
2880
La palabra 'robot', tal como la usamos hoy en día, se
12:59
used in a 1920’s Czech play ‘Rossum’s Universal
365
779120
4480
utilizó por primera vez en una obra de teatro checa de 1920 'Rossum's Universal
13:03
Robots’. But before this, what was its
366
783600
3440
Robots'. Pero antes de esto, ¿cuál era su
13:07
original meaning:
367
787040
1520
significado original:
13:08
a) forced labour, b) metal man, or
368
788560
3040
a) trabajo forzado, b) hombre de metal, o
13:11
c) heartless thing?
369
791600
2160
c) cosa sin corazón?
13:13
I will go for a) forced labour.
370
793760
2880
Iré por a) trabajos forzados.
13:17
We’ll find out if you were right or not
371
797200
2080
Descubriremos si tenías razón o no
13:19
later in the show.
372
799280
1360
más adelante en el programa. Está
13:20
OK Dan. Tell me what’s going on.
373
800640
2160
bien Dan. Dime qué está pasando.
13:22
I saw a news article written by BBC
374
802800
2480
Vi un artículo de noticias escrito por el
13:25
technology correspondent Rory
375
805280
1920
corresponsal de tecnología de la BBC, Rory
13:27
Cellan-Jones about the recent CES
376
807200
3120
Cellan-Jones, sobre la reciente
13:30
technology show in Las Vegas.
377
810320
2480
feria de tecnología CES en Las Vegas.
13:32
He interviewed David Hanson, founder
378
812800
2800
Entrevistó a David Hanson, fundador
13:35
of Hanson Robotics, who said it was his
379
815600
3120
de Hanson Robotics, quien dijo que su
13:38
ambition to achieve an AI that can beat
380
818720
3840
ambición era lograr una IA que pudiera vencer a los
13:42
humans at any intellectual task.
381
822560
3200
humanos en cualquier tarea intelectual. ¡
13:45
Surely, it’s a good thing! Better AI and
382
825760
2640
Sin duda, es algo bueno! Una mejor IA y
13:48
robotics could take over many of the
383
828400
2080
robótica podrían hacerse cargo de muchos de los
13:50
jobs that we don’t want to do, or that
384
830480
2240
trabajos que no queremos hacer, o que
13:52
are so important to get 100% right…
385
832720
2560
son tan importantes para hacerlo 100 % bien...
13:55
like air traffic control.
386
835280
1920
como el control del tráfico aéreo.
13:57
We’d never have another plane crash.
387
837200
1920
Nunca tendríamos otro accidente de avión.
13:59
It would be infallible because it
388
839120
1760
Sería infalible porque
14:00
would be so clever.
389
840880
1440
sería muy inteligente.
14:02
'Infallible' means 'never failing'.
390
842320
2320
'Infalible' significa 'nunca fallando'.
14:04
And that’s what bothers me.
391
844640
1600
Y eso es lo que me molesta. ¿
14:06
What happens when its intelligence
392
846240
1920
Qué sucede cuando su inteligencia
14:08
surpasses ours? Why should it do
393
848160
2480
supera a la nuestra? ¿Por qué debería hacer
14:10
what we want it to do?
394
850640
1600
lo que queremos que haga?
14:12
To surpass something is to do or
395
852240
1920
Superar algo es hacer o
14:14
be better than it. Dan, you’ve been
396
854160
1840
ser mejor que eso. Dan, has estado
14:16
watching too many movies.
397
856000
1440
viendo demasiadas películas.
14:17
Robots fighting humanity is a
398
857440
1760
Los robots que luchan contra la humanidad es un
14:19
popular theme. Guess what… humanity
399
859200
2960
tema popular. Adivina qué... la humanidad
14:22
often wins. And besides, we would
400
862160
2080
a menudo gana. Y además,
14:24
programme the computer to be
401
864240
1280
programaríamos la computadora para ser
14:25
benevolent.
402
865520
1120
benevolente.
14:26
'Benevolent' means 'kind and helpful'.
403
866640
2480
'Benevolente' significa 'amable y servicial'.
14:29
But that’s just it, once the intelligence
404
869120
2560
Pero eso es todo, una vez que la inteligencia
14:31
becomes sentient, or able to think for
405
871680
2640
se vuelve sensible, o capaz de pensar por
14:34
itself, who knows what it will do.
406
874320
2480
sí misma, quién sabe qué hará. Los
14:36
We humans are not exactly perfect,
407
876800
1840
humanos no somos exactamente perfectos,
14:38
you know. What happens if it decides
408
878640
2160
ya sabes. ¿Qué pasa si decide
14:40
that it is better than us and wants us
409
880800
2160
que es mejor que nosotros y quiere quitarnos de
14:42
out of the way?
410
882960
1120
en medio?
14:44
Don’t worry. Asimov thought of that.
411
884080
2800
No te preocupes. Asimov pensó en eso.
14:46
Isaac Asimov was an American
412
886880
1760
Isaac Asimov fue un
14:48
science fiction writer who, among
413
888640
2080
escritor estadounidense de ciencia ficción que, entre
14:50
other things, wrote about robots.
414
890720
1920
otras cosas, escribió sobre robots.
14:52
He came up with three laws that
415
892640
2000
Se le ocurrieron tres leyes que
14:54
every robot would have to follow to
416
894640
2160
todo robot tendría que seguir para
14:56
stop it from acting against humanity.
417
896800
2160
evitar que actúe contra la humanidad. ¡
14:58
So we’re safe!
418
898960
1440
Así que estamos a salvo!
15:00
I’m not so sure. A sentient robot could
419
900400
2800
No estoy muy seguro. Un robot sensible podría
15:03
make up its own mind about how to
420
903200
2000
decidir por sí mismo cómo
15:05
interpret the laws. For example, imagine
421
905200
3120
interpretar las leyes. Por ejemplo, imagina
15:08
if we created an AI system to protect
422
908320
2880
si creamos un sistema de IA para proteger a
15:11
all of humanity.
423
911200
1120
toda la humanidad. ¡
15:12
Well, that’s great! No more war.
424
912320
1920
Bueno, eso es genial! No más guerra.
15:14
No more murder. No more fighting.
425
914240
1920
No más asesinatos. No más peleas. ¿De
15:16
Do you really think that humans
426
916160
1600
verdad crees que los humanos
15:17
can stop fighting? What if the AI decides
427
917760
2880
pueden dejar de pelear? ¿Qué pasa si la IA decide
15:20
that the only way to stop us from hurting
428
920640
2240
que la única forma de evitar que nos hagamos daño a
15:22
ourselves and each other is to control
429
922880
3920
nosotros mismos y a los demás es controlar
15:26
everything we do, so it takes over to
430
926800
3040
todo lo que hacemos, por lo que toma el control para
15:29
protect us. Then we would lose our
431
929840
2880
protegernos? ¡Entonces perderíamos nuestra
15:32
freedom to a thing that we created
432
932720
2480
libertad ante una cosa que creamos
15:35
that is infallible and more intelligent
433
935200
2960
que es infalible y más inteligente
15:38
than we are! That’s the end, Neil!
434
938160
2720
que nosotros! ¡Ese es el final, Neil!
15:40
I think that’s a little far-fetched, which
435
940880
2080
Creo que es un poco exagerado, lo que
15:42
means difficult to believe.
436
942960
1360
significa que es difícil de creer.
15:44
I’m sure others don’t think that way.
437
944320
1840
Estoy seguro de que otros no piensan de esa manera.
15:46
OK. Let’s hear what the Learning
438
946160
1920
DE ACUERDO. Escuchemos lo que
15:48
English team say when I ask them
439
948080
2240
dice el equipo de Learning English cuando les pregunto
15:50
if they are worried that AI and robots
440
950320
2480
si les preocupa que la IA y los robots
15:52
could take over the world.
441
952800
1810
puedan dominar el mundo.
15:55
Well, it’s possible, but unlikely.
442
955417
3143
Bueno, es posible, pero poco probable.
15:58
There will come a point where our
443
958560
1120
Llegará un punto en el que nuestra
15:59
technology will be limited – probably
444
959680
2160
tecnología será limitada, probablemente
16:01
before real AI is achieved.
445
961840
2340
antes de que se logre la IA real.
16:05
Never in a million years. First of all,
446
965120
2960
Ni en un millón de años. En primer lugar,
16:08
we’d programme them so that they
447
968080
1760
los programaríamos para que
16:09
couldn’t, and secondly we’d beat
448
969840
2400
no pudieran y, en segundo lugar,
16:12
them anyway. Haven’t you ever
449
972240
1760
los venceríamos de todos modos. ¿Nunca has
16:14
seen a movie?
450
974000
1709
visto una película?
16:16
I totally think it could happen.
451
976697
2183
Creo totalmente que podría pasar.
16:18
We only have to make a robot
452
978880
1680
Solo tenemos que hacer un robot
16:20
that’s smart enough to start
453
980560
1280
que sea lo suficientemente inteligente como para empezar a
16:21
thinking for itself. After that, who
454
981840
2240
pensar por sí mismo. Después de eso, quién
16:24
knows what it might do.
455
984080
1466
sabe lo que podría hacer. Hay
16:26
A mixed bag of opinions there, Dan.
456
986480
1920
una mezcla de opiniones allí, Dan.
16:28
It seems you aren’t alone.
457
988400
2160
Parece que no estás solo.
16:30
Nope. But I don’t exactly have
458
990560
1840
No. Pero tampoco tengo exactamente
16:32
an army of support either. I guess
459
992400
2480
un ejército de apoyo. Supongo que
16:34
we’ll just have to wait and see.
460
994880
1440
tendremos que esperar y ver.
16:36
Speak for yourself. I’ve waited
461
996320
1600
Habla por ti mismo. He esperado lo
16:37
long enough – for our quiz question
462
997920
1600
suficiente, por nuestra pregunta
16:39
that is.
463
999520
560
del cuestionario. ¡
16:40
Oh yeah! I asked you what the
464
1000080
1680
Oh sí! Le pregunté cuál era el
16:41
original meaning of the word ‘robot’
465
1001760
1920
significado original de la palabra 'robot'
16:43
was before it was used in its
466
1003680
2080
antes de que se usara en su
16:45
modern form:
467
1005760
1280
forma moderna:
16:47
a) forced labour, b) metal man, or
468
1007040
2960
a) trabajo forzado, b) hombre de metal, o
16:50
c) heartless thing?
469
1010000
1760
c) cosa sin corazón.
16:51
And I said a) forced labour.
470
1011760
1760
Y dije a) trabajo forzoso. ¡
16:53
And you were… right!
471
1013520
2240
Y tenías… razón! ¿
16:55
Shall we take a look at the
472
1015760
880
Echamos un vistazo al
16:56
vocabulary then?
473
1016640
1280
vocabulario entonces?
16:57
OK. First we had inevitable.
474
1017920
3040
DE ACUERDO. Primero tuvimos inevitable.
17:00
If something is inevitable then it
475
1020960
2000
Si algo es inevitable, entonces
17:02
cannot be avoided or stopped.
476
1022960
2400
no se puede evitar ni detener. ¿
17:05
Can you think of something
477
1025360
880
Puedes pensar en algo
17:06
inevitable, Neil?
478
1026240
1040
inevitable, Neil?
17:07
It is inevitable that one day the
479
1027280
2000
Es inevitable que un día el
17:09
Sun will stop burning. Then we had
480
1029280
2960
Sol deje de arder. Luego tuvimos
17:12
infallible, which means never failing.
481
1032240
2720
infalible, lo que significa nunca fallar.
17:14
Give us an example, Dan.
482
1034960
1360
Danos un ejemplo, Dan.
17:16
The vaccine for smallpox is infallible.
483
1036320
2560
La vacuna contra la viruela es infalible.
17:18
The natural spread of that disease
484
1038880
1600
La propagación natural de esa enfermedad se
17:20
has been completely stopped.
485
1040480
2000
ha detenido por completo.
17:22
After that was 'surpasses'.
486
1042480
2320
Después de eso fue 'supera'.
17:24
If something surpasses something
487
1044800
1920
Si algo supera a
17:26
else then it becomes better than it.
488
1046720
2560
otra cosa, entonces se vuelve mejor que eso.
17:29
Many parents across the world hope
489
1049280
1680
Muchos padres en todo el mundo esperan
17:30
that their children will surpass them
490
1050960
1680
que sus hijos los superen
17:32
in wealth, status or achievement.
491
1052640
2960
en riqueza, estatus o logros.
17:35
After that we heard benevolent, which
492
1055600
1760
Después de eso escuchamos benévolo, que
17:37
means kind and helpful. Name a person
493
1057360
2240
significa amable y servicial. Nombra a una persona
17:39
famous for being benevolent, Dan.
494
1059600
1877
famosa por ser benevolente, Dan.
17:41
Father Christmas is a benevolent
495
1061477
2363
Papá Noel es un
17:43
character.
496
1063840
1160
personaje benévolo.
17:45
After that we heard sentient.
497
1065000
2360
Después de eso escuchamos consciente.
17:47
If something is sentient, it is able
498
1067360
2160
Si algo es sensible, es capaz
17:49
to think for itself.
499
1069520
1360
de pensar por sí mismo.
17:50
Indeed. Many people wonder about
500
1070880
1520
En efecto. Muchas personas se preguntan acerca de
17:52
the possibility of sentient life on
501
1072400
2480
la posibilidad de vida sensible en
17:54
other planets. Finally, we heard
502
1074880
2160
otros planetas. Finalmente, escuchamos
17:57
far-fetched, which means difficult
503
1077040
1600
descabellado, lo que significa difícil
17:58
to believe. Like that far-fetched
504
1078640
2000
de creer. Como esa
18:00
story you told me the other day
505
1080640
1280
historia descabellada que me contaste el otro día
18:01
about being late because of a
506
1081920
1280
sobre llegar tarde por culpa de un
18:03
dragon, Dan.
507
1083200
880
dragón, Dan. ¡
18:04
I swear it was real! It had big sharp
508
1084080
2560
Te juro que era real! ¡Tenía dientes grandes y afilados
18:06
teeth and everything!
509
1086640
960
y todo!
18:07
Yeah, yeah, yeah. And that’s the end
510
1087600
1920
Si, si, si. Y ese es el final
18:09
of this 6 Minute English. Don’t forget
511
1089520
1840
de este inglés de 6 minutos. No olvide
18:11
to check out our Facebook, Twitter,
512
1091360
1600
visitar nuestras páginas de Facebook, Twitter
18:12
and YouTube pages.
513
1092960
1200
y YouTube. ¡
18:14
See you next time!
514
1094160
1120
Hasta la próxima! ¡
18:15
Bye!
515
1095280
560
18:15
Bye.
516
1095840
500
Adiós!
Adiós.
18:22
Hello. This is 6 Minute English
517
1102000
1600
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
18:23
from BBC Learning English.
518
1103600
1520
de BBC Learning English.
18:25
I’m Neil.
519
1105120
880
Soy Neil.
18:26
And I’m Sam.
520
1106000
1360
Y yo soy Sam. ¿
18:27
Are you feeling well, Sam?
521
1107360
1680
Te sientes bien, Sam? ¿
18:29
No headache or sore throat?
522
1109040
2160
No tienes dolor de cabeza ni de garganta?
18:31
No, I feel fine, thanks, Neil.
523
1111200
2560
No, me siento bien, gracias, Neil. ¿
18:33
Why do you ask?
524
1113760
1520
Por qué lo preguntas?
18:35
Well, I’ve been reading some
525
1115280
1360
Bueno, he estado leyendo algunas
18:36
inspirational stories about the
526
1116640
1760
historias inspiradoras sobre
18:38
doctors and nurses
527
1118400
1120
médicos y enfermeras que
18:39
fighting Covid. When I was a boy, I
528
1119520
2320
luchan contra el covid. Cuando era niño,
18:41
always dreamed of becoming a doctor.
529
1121840
2310
siempre soñé con ser médico.
18:44
Ah, I see. Have you ever been in
530
1124150
2570
Ah, ya veo. ¿Alguna vez has estado en el
18:46
hospital?
531
1126720
1280
hospital?
18:48
Yes, I have, and I remember the
532
1128000
2080
Sí, lo he hecho, y recuerdo los
18:50
nurse’s bedside manner – you
533
1130080
1520
modales de la enfermera junto a la cama, ya sabes
18:51
know, the kind and caring way
534
1131600
1840
, la forma amable y afectuosa en
18:53
that doctors and nurses
535
1133440
1280
que los médicos y las enfermeras
18:54
treat people who are ill.
536
1134720
1680
tratan a las personas enfermas.
18:56
Nowadays more and more of the
537
1136400
1680
Hoy en día, cada vez más los
18:58
jobs that humans do are being carried
538
1138080
2080
trabajos que realizan los humanos están siendo
19:00
out by machines. But I doubt that a
539
1140160
2720
realizados por máquinas. Pero dudo que la
19:02
doctor’s bedside manner could easily
540
1142880
2160
actitud de un médico junto a la cama pueda
19:05
be replaced by a robot.
541
1145040
2093
ser reemplazada fácilmente por un robot.
19:07
In this programme, we’ll be discussing
542
1147133
2067
En este programa, debatiremos
19:09
whether the revolution in artificial
543
1149200
1920
si la revolución de la
19:11
intelligence, often shortened to ‘AI’,
544
1151120
2560
inteligencia artificial, a menudo abreviada como "IA",
19:13
could replace human doctors
545
1153680
1600
podría reemplazar a los médicos
19:15
and nurses.
546
1155280
880
y enfermeras humanos.
19:16
We’ll be asking: can you imagine a
547
1156160
2000
Nos preguntaremos: ¿te imaginas un
19:18
future without doctors?
548
1158160
2000
futuro sin médicos?
19:20
In fact, machines are already doing
549
1160160
2320
De hecho, las máquinas ya están haciendo
19:22
some of the jobs traditionally done
550
1162480
1840
algunos de los trabajos que tradicionalmente realizan los
19:24
by doctors - scanning people’s
551
1164320
2160
médicos, por ejemplo, escanear los cuerpos de las personas
19:26
bodies to detect skin cancer,
552
1166480
2160
para detectar cáncer de piel
19:28
for example.
553
1168640
1360
.
19:30
Yes, that’s true, Sam, and it links to
554
1170000
1840
Sí, eso es cierto, Sam, y está vinculado a
19:31
my quiz question which is about
555
1171840
1760
mi pregunta del cuestionario que trata sobre la
19:33
human skin. It’s a well-known fact that
556
1173600
2800
piel humana. Es un hecho bien conocido que
19:36
skin is the human body’s largest
557
1176400
2160
la piel es el órgano más grande del cuerpo humano
19:38
organ – but how much skin does the
558
1178560
2320
, pero ¿cuánta piel tiene un
19:40
average adult have? Is it:
559
1180880
2000
adulto promedio? ¿Es:
19:42
a) 2 square metres?,
560
1182880
2240
a) 2 metros cuadrados?,
19:45
b) 3 square metres? or
561
1185120
2640
b) 3 metros cuadrados? o
19:47
c) 4 square metres?
562
1187760
2640
c) 4 metros cuadrados?
19:50
Of course our skin gets loose as
563
1190400
2000
Por supuesto, nuestra piel se suelta a medida que
19:52
we age but I can’t believe there’s
564
1192400
2240
envejecemos, ¡pero no puedo creer que haya
19:54
3 square metres of it!
565
1194640
2320
3 metros cuadrados!
19:56
I’ll say the answer is
566
1196960
1280
Diré que la respuesta es
19:58
a) 2 square metres.
567
1198240
2646
a) 2 metros cuadrados.
20:00
OK, we’ll find out if that’s correct later.
568
1200886
3194
Bien, veremos si eso es correcto más tarde.
20:04
Every year in the UK over 5 million
569
1204080
2560
Cada año en el Reino Unido, más de 5 millones de
20:06
people are treated for skin cancer.
570
1206640
2080
personas reciben tratamiento por cáncer de piel.
20:08
Catch it early and your chances
571
1208720
1600
Atrápelo temprano y sus posibilidades
20:10
of survival are increased.
572
1210320
2130
de supervivencia aumentan.
20:12
Usually a skin specialist, or
573
1212450
2430
Por lo general, un especialista de la piel, o un
20:14
dermatologist, will examine your skin
574
1214880
2880
dermatólogo, examinará su piel
20:17
using a handheld microscope.
575
1217760
2720
con un microscopio de mano.
20:20
But in 2017, a team of researchers
576
1220480
2800
Pero en 2017, un equipo de investigadores
20:23
at Stanford Medical School made
577
1223280
2240
de la Escuela de Medicina de Stanford hizo
20:25
an exciting announcement.
578
1225520
2000
un anuncio emocionante.
20:27
Here’s Oxford University researcher
579
1227520
2000
Aquí está el investigador de la Universidad de Oxford,
20:29
Daniel Susskind, telling BBC World
580
1229520
2160
Daniel Susskind, contándole al programa de Servicio Mundial de la BBC
20:31
Service programme, The Big Idea, what
581
1231680
2240
, La gran idea, lo que
20:33
the medics at Stanford had invented:
582
1233920
3069
los médicos de Stanford habían inventado:
20:36
A team of researchers at Stamford
583
1236989
2371
Un equipo de investigadores de Stamford
20:39
last year announced the development
584
1239360
1360
anunció el año pasado el desarrollo
20:40
of a system that, if you give it a photo
585
1240720
1520
de un sistema que, si le das una foto
20:42
of a freckle it can tell you as accurately
586
1242240
2480
de una peca puede decirle con tanta precisión
20:44
as twenty-one leading dermatologists
587
1244720
2560
como veintiún dermatólogos líderes
20:47
whether or not that freckle is cancerous.
588
1247280
2703
si esa peca es cancerosa o no.
20:51
The Stanford medical team had
589
1251183
1937
El equipo médico de Stanford había
20:53
invented an AI system to analyse
590
1253120
2960
inventado un sistema de inteligencia artificial para analizar las
20:56
freckles – small brown spots
591
1256080
2560
pecas, pequeñas manchas marrones que
20:58
found on people’s
592
1258640
880
se encuentran en la piel de las personas
20:59
skin, especially on pale skin.
593
1259520
3419
, especialmente en la piel pálida.
21:02
As it turned out, the AI programme was
594
1262939
2501
Al final resultó que, el programa de IA fue
21:05
better than human doctors at
595
1265440
1440
mejor que los médicos humanos para
21:06
telling whether a freckle was harmless
596
1266880
1840
decir si una peca era inofensiva
21:08
or cancerous – connected to some
597
1268720
1920
o cancerosa, conectada a algún
21:10
type of cancer.
598
1270640
1280
tipo de cáncer.
21:11
So, it seems that artificial intelligence
599
1271920
2160
Entonces, parece que la inteligencia artificial
21:14
is already replacing humans when
600
1274080
2160
ya está reemplazando a los humanos cuando
21:16
it comes to detecting
601
1276240
1520
se trata de detectar el
21:17
cancer – and doing
602
1277760
1600
cáncer, y está haciendo
21:19
a better job of it.
603
1279360
1840
un mejor trabajo al respecto.
21:21
But Daniel Susskind isn’t convinced.
604
1281200
2640
Pero Daniel Susskind no está convencido.
21:23
One reason is that AI systems still
605
1283840
2240
Una de las razones es que los sistemas de IA aún
21:26
need humans to programme
606
1286080
1440
necesitan humanos para
21:27
them – and as it turns out, knowing
607
1287520
2320
programarlos, y resulta que saber
21:29
exactly how doctors detect
608
1289840
1680
exactamente cómo los médicos detectan
21:31
illness remains
609
1291520
960
enfermedades sigue siendo
21:32
something of a mystery.
610
1292480
1760
un misterio.
21:34
Here’s Daniel Susskind again in
611
1294240
2000
Aquí está Daniel Susskind nuevamente en
21:36
conversation with BBC World
612
1296240
1600
una conversación con el programa del Servicio Mundial de la BBC
21:37
Service programme, The Big Idea:
613
1297840
2836
, La gran idea:
21:41
If you ask a doctor how it is they
614
1301697
2463
si le pregunta a un médico cómo es que
21:44
make a diagnosis, they might be
615
1304160
2480
hace un diagnóstico, es posible que pueda
21:46
able to point you to particularly
616
1306640
2240
indicarle
21:48
revealing parts of a reference book
617
1308880
1840
partes particularmente reveladoras de un libro de referencia
21:50
or give you a few rules of thumb,
618
1310720
1760
o darle algunas reglas. en resumen,
21:52
but ultimately they’d struggle…
619
1312480
1200
pero en última instancia tendrían dificultades...
21:53
they’d say again it requires
620
1313680
1440
dirían nuevamente que se requieren
21:55
things like creativity and judgment,
621
1315120
1680
cosas como creatividad y buen juicio,
21:56
and these things are very difficult to
622
1316800
2240
y estas cosas son muy difíciles de
21:59
articulate – and so traditionally it’s
623
1319040
1920
articular, y por lo tanto, tradicionalmente se
22:00
been thought very hard to
624
1320960
1040
ha pensado que es muy difícil
22:02
automate – if a human being can’t
625
1322000
1520
automatizarlas, si un ser humano no puede
22:03
explain how they do these special
626
1323520
1760
explique cómo hacen estas
22:05
things, where on earth do we begin
627
1325280
2160
cosas especiales, ¿dónde diablos empezamos a
22:07
in writing instructions for a
628
1327440
1200
escribir instrucciones para que las
22:08
machine to follow?
629
1328640
2800
siga una máquina?
22:12
Most doctors find it difficult to
630
1332000
2080
A la mayoría de los médicos les resulta difícil
22:14
explain how they make a
631
1334080
1440
explicar cómo hacen un
22:15
diagnosis – their judgement
632
1335520
1840
diagnóstico: su juicio
22:17
about what someone’s
633
1337360
1120
sobre cuál
22:18
particular sickness is, made by
634
1338480
1920
es la enfermedad particular de alguien, hecho al
22:20
examining them.
635
1340400
1123
examinarlo.
22:21
Diagnosing someone’s illness is
636
1341920
1920
Diagnosticar la enfermedad de alguien es
22:23
complicated but there are some
637
1343840
1760
complicado, pero hay algunas
22:25
rules of thumb. A rule of thumb is
638
1345600
3120
reglas generales. Una regla empírica es
22:28
a practical but approximate way
639
1348720
2800
una forma práctica pero aproximada
22:31
of doing something.
640
1351520
1440
de hacer algo.
22:32
For example, when cooking, a good
641
1352960
2080
Por ejemplo, al cocinar, una buena
22:35
rule of thumb is two portions of
642
1355040
1840
regla general es dos porciones de
22:36
water to one portion of rice.
643
1356880
2480
agua por una porción de arroz.
22:39
Exactly. And because identifying
644
1359360
2640
Exactamente. Y debido a que identificar
22:42
sickness is so difficult, Daniel
645
1362000
2560
la enfermedad es tan difícil, Daniel
22:44
says “where on earth do we
646
1364560
1840
dice "¿dónde diablos
22:46
begin writing instructions for a
647
1366400
1760
empezamos a escribir instrucciones para una
22:48
machine?” We use phrases like
648
1368160
2480
máquina?" Usamos frases como
22:50
where, how or what on earth to show
649
1370640
3360
dónde, cómo o qué diablos para mostrar
22:54
feelings like anger, surprise
650
1374000
2640
sentimientos como ira, sorpresa
22:56
or disbelief.
651
1376640
1360
o incredulidad.
22:58
I might show surprise by asking
652
1378000
1760
Podría mostrar sorpresa al preguntarle a
22:59
Sam, ‘how on earth did you know
653
1379760
1600
Sam: "¿Cómo diablos supiste
23:01
the answer to that?’
654
1381360
1246
la respuesta a eso?" ¡Ja,
23:02
Ha ha! I guess you’re talking about
655
1382606
2114
ja! Supongo que estás hablando de
23:04
your quiz question, Neil? And
656
1384720
2080
tu pregunta del cuestionario, Neil. Y
23:06
you needn’t be so
657
1386800
880
no te
23:07
surprised – I’m naturally brainy!
658
1387680
2720
sorprendas tanto, ¡soy inteligente por naturaleza!
23:10
Of course you are. In my quiz
659
1390400
1760
Por supuesto que lo eres. En mi
23:12
question, I asked Sam how
660
1392160
1440
pregunta del cuestionario, le pregunté a Sam cuánta
23:13
much skin there is
661
1393600
1120
piel hay
23:14
on an adult human body.
662
1394720
2240
en un cuerpo humano adulto.
23:16
And I said it was a) 2 square
663
1396960
2320
Y dije que era a) 2
23:19
metres.
664
1399280
1123
metros cuadrados. ¡
23:20
Which was… the correct answer!
665
1400403
2477
Cuál era… la respuesta correcta!
23:22
With your brains, I think you’d make
666
1402880
1520
Con tu cerebro, creo que serías
23:24
a good doctor, Sam, and I’m sure
667
1404400
1840
un buen médico, Sam, y estoy seguro de que también
23:26
you’d have a good bedside
668
1406240
1360
tendrías buenos
23:27
manner too.
669
1407600
1440
modales junto a la cama.
23:29
You mean, the kind and caring way
670
1409040
2720
Te refieres a la forma amable y afectuosa en
23:31
that doctors and nurses treat
671
1411760
1440
que los médicos y las enfermeras tratan a
23:33
their patients.
672
1413200
1306
sus pacientes.
23:34
OK, let’s recap the rest of the
673
1414506
1974
Bien, recapitulemos el resto del
23:36
vocabulary, starting with freckle – a
674
1416480
2720
vocabulario, comenzando con pecas: una
23:39
small brown spot
675
1419200
1200
pequeña mancha marrón
23:40
on someone’s skin.
676
1420400
1280
en la piel de alguien.
23:41
Freckles are usually harmless, but
677
1421680
1680
Las pecas suelen ser inofensivas, pero
23:43
some skin spots can be
678
1423360
1360
algunas manchas en la piel pueden ser
23:44
cancerous – connected to cancer.
679
1424720
2640
cancerosas, relacionadas con el cáncer. El
23:47
A doctor’s diagnosis is their
680
1427360
1840
diagnóstico de un médico es su
23:49
judgement about what someone’s
681
1429200
1600
juicio sobre cuál
23:50
particular sickness
682
1430800
1200
23:52
or disease is.
683
1432000
1523
es la enfermedad o enfermedad particular de alguien.
23:53
A rule of thumb is a useful but
684
1433523
2157
Una regla general es una forma útil pero
23:55
approximate way of doing or
685
1435680
1680
aproximada de hacer o
23:57
measuring something.
686
1437360
1440
medir algo.
23:58
And finally, we use phrases
687
1438800
1680
Y finalmente, usamos frases
24:00
like, 'where on earth..?'
688
1440480
1789
como, '¿dónde diablos...?'
24:02
as a way to show emotions
689
1442269
1657
como una forma de mostrar emociones
24:03
like anger, surprise or disbelief.
690
1443926
2874
como la ira, la sorpresa o la incredulidad.
24:06
That’s all for this programme
691
1446800
1360
Eso es todo por este programa,
24:08
but join us for the next edition
692
1448160
1520
pero únase a nosotros para la próxima edición
24:09
of 6 Minute English
693
1449680
1280
de 6 minutos en inglés,
24:10
when we’ll discuss another
694
1450960
1200
donde discutiremos otro
24:12
trending topic
695
1452160
880
tema de moda
24:13
and the related vocabulary.
696
1453040
2216
y el vocabulario relacionado. ¿
24:15
Why on earth would you miss it?
697
1455256
2024
Por qué diablos te lo perderías? ¡
24:17
Goodbye for now!
698
1457280
1440
Adiós por ahora! ¡
24:18
Goodbye!
699
1458720
926
Adiós!
24:25
Hello. This is 6 Minute English
700
1465400
1842
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
24:27
from BBC Learning English.
701
1467242
1414
de BBC Learning English.
24:28
I’m Neil.
702
1468656
864
Soy Neil.
24:29
And I’m Rob.
703
1469520
717
Y yo soy Rob.
24:30
From the bubonic plague to
704
1470237
1853
Desde la peste bubónica hasta el
24:32
cholera and tuberculosis, disease
705
1472090
2916
cólera y la tuberculosis, las enfermedades
24:35
and pandemics have changed the
706
1475006
2036
y las pandemias han cambiado la
24:37
way cities have been built.
707
1477042
2074
forma en que se han construido las ciudades.
24:39
For example, buildings in 19th century Paris
708
1479116
3284
Por ejemplo, los edificios del siglo XIX en París
24:42
were designed with large, high-up windows
709
1482400
2696
se diseñaron con ventanas grandes y altas
24:45
to allow plenty of sunlight.
710
1485096
1728
para permitir la entrada de mucha luz solar. Se
24:46
They were supposed to stop
711
1486824
1466
suponía que iban a detener
24:48
the spread of tuberculosis.
712
1488290
2000
la propagación de la tuberculosis. El
24:50
Coronavirus has been no different.
713
1490290
2730
coronavirus no ha sido diferente.
24:53
In lockdown, cities from Rio to Barcelona
714
1493020
3835
Durante el confinamiento, las ciudades desde Río hasta Barcelona
24:56
were transformed as wildlife and birdsong
715
1496855
2697
se transformaron a medida que la vida silvestre y el canto de los pájaros
24:59
replaced the noise of taxi horns
716
1499552
2000
reemplazaron el ruido de las bocinas de los taxis
25:01
and traffic. And with no car pollution,
717
1501552
2403
y el tráfico. ¡Y sin la contaminación de los automóviles,
25:03
you could even see the stars at night!
718
1503955
3056
incluso podrías ver las estrellas por la noche!
25:07
In this programme, we’ll be asking if cities
719
1507011
2190
En este programa, preguntaremos si las ciudades
25:09
after lockdown will ever be the same
720
1509201
1926
después del cierre volverán a ser las mismas,
25:11
again – and if we want them to be.
721
1511127
1964
y si queremos que lo sean.
25:13
We’ll be hearing some ideas from
722
1513091
1853
Escucharemos algunas ideas de
25:14
different cities around the world.
723
1514944
2073
diferentes ciudades alrededor del mundo.
25:17
And, of course, we’ll be learning
724
1517017
1780
Y, por supuesto, aprenderemos
25:18
some new vocabulary along the way.
725
1518797
2257
vocabulario nuevo en el camino.
25:21
One of the cities most affected by
726
1521054
2000
Una de las ciudades más afectadas por el
25:23
Covid-19 was Mumbai in India –
727
1523054
2696
Covid-19 fue Mumbai en India,
25:25
but approximately how many people
728
1525750
1670
pero ¿cuántas personas aproximadamente
25:27
were affected? What’s the estimated
729
1527420
2404
se vieron afectadas? ¿Cuál es la
25:29
population of Mumbai?
730
1529824
1413
población estimada de Bombay?
25:31
That’s my quiz question for you today, Rob.
731
1531237
2367
Esa es mi pregunta de prueba para ti hoy, Rob. ¿
25:33
Is it: a) 15 million people,
732
1533604
3062
Es: a) 15 millones de personas,
25:36
b) 20 million people, or
733
1536666
1487
b) 20 millones de personas, o
25:38
c) 25 million people?
734
1538153
2330
c) 25 millones de personas?
25:40
I know Mumbai is an international
735
1540483
2957
Sé que Mumbai es una
25:43
mega-city, so I’ll say
736
1543440
2364
megaciudad internacional, así que diré
25:45
b) 20 million people.
737
1545804
2516
b) 20 millones de personas.
25:48
OK, Rob, we’ll find out later if
738
1548320
1920
De acuerdo, Rob, lo averiguaremos más tarde si
25:50
that’s right.
739
1550240
1200
eso es correcto.
25:51
Now, Beatriz Colomina is a professor
740
1551440
2640
Ahora, Beatriz Colomina es profesora
25:54
of architecture at Princeton University
741
1554080
2400
de arquitectura en la Universidad de Princeton
25:56
in the United States. She’s spent years
742
1556480
2560
en Estados Unidos. Ha pasado años
25:59
researching the relationship between
743
1559040
1760
investigando la relación entre las
26:00
cities and disease. Here she is talking
744
1560800
2800
ciudades y las enfermedades. Aquí ella está hablando
26:03
with Kavita Puri, presenter of BBC
745
1563600
2640
con Kavita Puri, presentadora del
26:06
World Service programme, The Inquiry:
746
1566240
2440
programa del Servicio Mundial de la BBC, The Inquiry:
26:09
Take tuberculosis. Unlike
747
1569010
2590
Take tuberculosis. A diferencia del
26:11
cholera, which
748
1571600
800
cólera, que
26:12
was eliminated in London by
749
1572400
1840
se eliminó en Londres al
26:14
re-designing the sewage system
750
1574240
1760
rediseñar el sistema de alcantarillado
26:16
in the 1850s, TB was airborne.
751
1576000
3920
en la década de 1850, la tuberculosis se transmitía por el aire.
26:19
It became a real problem with
752
1579920
2400
Se convirtió en un problema real con
26:22
the rise of the industrial cities, the
753
1582320
2640
el surgimiento de las ciudades industriales, las
26:24
metropolis, before an antibiotic
754
1584960
2960
metrópolis, antes de que un antibiótico
26:27
was effective.
755
1587920
1520
fuera efectivo.
26:29
One in seven people on the
756
1589440
1520
Una de cada siete personas en el
26:30
planet had TB, but in dense cities
757
1590960
2800
planeta tenía tuberculosis, pero en ciudades densas
26:33
like Paris, it was one in three. Closely
758
1593760
4000
como París, era una de cada tres.
26:37
packed tenements meant the disease
759
1597760
2240
Las viviendas apiñadas significaron que la enfermedad
26:40
spread like wildfire and architects
760
1600000
3120
se propagó como un reguero de pólvora y los arquitectos
26:43
and planning experts responded.
761
1603120
2480
y expertos en planificación respondieron.
26:45
Some diseases, like cholera, could
762
1605600
2080
Algunas enfermedades, como el cólera, podrían
26:47
be prevented by redesigning cities
763
1607680
2400
prevenirse rediseñando las ciudades
26:50
to improve hygiene, like the waste
764
1610080
2240
para mejorar la higiene, como las
26:52
water sewers in 19th century London.
765
1612320
2880
alcantarillas de aguas residuales en el Londres del siglo XIX.
26:55
But the problem with tuberculosis, or
766
1615200
2320
Pero el problema con la tuberculosis, o
26:57
TB for short, was that the disease is
767
1617520
2960
TB para abreviar, era que la enfermedad se transmite
27:00
airborne – carried and spread in
768
1620480
2000
por el aire, se transporta y se propaga por
27:02
the air.
769
1622480
720
el aire.
27:03
Adding to the problem was the fact
770
1623200
1680
Al problema se sumó el hecho de
27:04
that antibiotics – medicines like
771
1624880
2480
que los antibióticos (medicamentos como la
27:07
penicillin that can destroy harmful
772
1627360
2080
penicilina que pueden destruir
27:09
bacteria or stop their growth – was
773
1629440
2560
bacterias dañinas o detener su crecimiento)
27:12
not discovered until 1928 – too late
774
1632000
3280
no se descubrieron hasta 1928, demasiado tarde
27:15
to save the thousands of people who
775
1635280
1840
para salvar a las miles de personas que
27:17
died in Mumbai, New York, Paris and
776
1637120
2240
murieron en Mumbai, Nueva York, París y
27:19
other cities during the 1800s.
777
1639360
2080
otras ciudades durante el 1800
27:21
Diseases like TB killed more and
778
1641440
2240
Enfermedades como la tuberculosis mataron a más y
27:23
more people as cities industrialised
779
1643680
2880
más personas a medida que las ciudades se industrializaban
27:26
and grew bigger and bigger, leading
780
1646560
1840
y crecían más y más, lo que llevó
27:28
to the creation of the
781
1648400
1360
a la creación de la
27:29
metropolis – the largest, busiest and
782
1649760
2640
metrópolis, la ciudad más grande, concurrida e
27:32
most important
783
1652400
880
importante
27:33
city in a country or region.
784
1653280
1680
de un país o región.
27:34
Many people crowded together in
785
1654960
1520
Mucha gente se amontonaba en las
27:36
large metropolises meaning that
786
1656480
1920
grandes metrópolis, lo que significa que la
27:38
disease could spread like wildfire – an
787
1658400
2560
enfermedad podría propagarse como un reguero de pólvora, una
27:40
idiom meaning spread quickly around
788
1660960
2000
expresión idiomática que significa propagarse rápidamente entre
27:42
many people.
789
1662960
1040
muchas personas.
27:44
Even today disease is shaping
790
1664000
1840
Incluso hoy en día, la enfermedad está dando forma a
27:45
our cities. In post-Covid Paris, new
791
1665840
3280
nuestras ciudades. En el París post-Covid, las nuevas
27:49
ideas for a ’15 minute city’ aim to
792
1669120
2720
ideas para una "ciudad de 15 minutos" tienen como objetivo
27:51
make all public services available
793
1671840
2000
hacer que todos los servicios públicos estén disponibles
27:53
within a fifteen minute walk to help
794
1673840
2160
a quince minutos a pie para ayudar a las
27:56
people working from home.
795
1676000
1680
personas que trabajan desde casa.
27:57
Other countries want to build
796
1677680
1440
Otros países quieren construir
27:59
better, more affordable housing
797
1679120
1680
viviendas mejores y más asequibles
28:00
outside the city centre.
798
1680800
1680
fuera del centro de la ciudad.
28:02
But according to Mumbai resident
799
1682480
1680
Pero según el
28:04
Dr Vaidehi Tandel, this won’t
800
1684160
2240
Dr. Vaidehi Tandel, residente de Mumbai, esto no
28:06
work – even if the housing on
801
1686400
2000
funcionará, incluso si la vivienda que se
28:08
offer is better.
802
1688400
1280
ofrece es mejor. ¿
28:09
But why? The reason is work.
803
1689680
3120
Pero por qué? El motivo es el trabajo.
28:12
When you shift them out, you’re
804
1692800
1360
Cuando los cambia,
28:14
moving them away from their
805
1694160
1280
los está alejando de sus
28:15
livelihoods and they’re not going to
806
1695440
1360
medios de subsistencia y no
28:16
be able to sustain themselves there
807
1696800
1680
podrán mantenerse allí
28:18
so, they will be coming back because
808
1698480
2400
, por lo que regresarán porque
28:20
their jobs are in the city and they
809
1700880
1680
sus trabajos están en la ciudad y no
28:22
cannot afford the commute from
810
1702560
2000
pueden pagar el viaje desde
28:24
further off places.
811
1704560
1200
más lejos. fuera de lugares
28:26
Dr Vaidehi Tandel there, talking on
812
1706400
2160
El Dr. Vaidehi Tandel allí, hablando en
28:28
the BBC World Service programme
813
1708560
1840
el programa The Inquiry del Servicio Mundial de la BBC. Intentar
28:30
The Inquiry.Trying to make cities less
814
1710400
2720
que las ciudades estén menos
28:33
crowded is one way to minimise the
815
1713120
2160
pobladas es una forma de minimizar los
28:35
risks from disease. But moving people
816
1715280
2480
riesgos de enfermedades. Pero alejar a la gente
28:37
away from the city centre means moving
817
1717760
2080
del centro de la ciudad significa
28:39
them away from their livelihood – their
818
1719840
1920
alejarlos de su medio de vida: su
28:41
job or other way of earning money to
819
1721760
1760
trabajo u otra forma de ganar dinero para
28:43
pay for food, housing and clothing.
820
1723520
2880
pagar la comida, la vivienda y la ropa.
28:46
Many people still want to live near
821
1726400
1600
Muchas personas todavía quieren vivir cerca de
28:48
their workplace in the city centre
822
1728000
2080
su lugar de trabajo en el centro de la ciudad
28:50
because they can’t afford to pay
823
1730080
1600
porque no pueden pagar
28:51
for the commute – the journey
824
1731680
1520
el viaje diario, el viaje
28:53
between their home and their
825
1733200
1360
entre su casa y su
28:54
place of work.
826
1734560
1440
lugar de trabajo. ¿
28:56
Which is real problem when you
827
1736000
1440
Cuál es el verdadero problema cuando
28:57
live in a city of… how many people
828
1737440
2400
vives en una ciudad de… cuántas personas
28:59
did you say live in Mumbai, Neil?
829
1739840
2000
dijiste que viven en Mumbai, Neil?
29:01
Ah yes, in our quiz question I asked
830
1741840
2320
Ah, sí, en nuestra pregunta de prueba
29:04
you what the estimated population
831
1744160
2000
te pregunté cuál es la población estimada
29:06
of Mumbai is.
832
1746160
1200
de Mumbai.
29:07
I said b) 20 million people.
833
1747360
2720
Dije b) 20 millones de personas. ¡
29:10
And you were absolutely right!
834
1750080
1760
Y tenías toda la razón!
29:11
Around 20 million people live in
835
1751840
1920
Alrededor de 20 millones de personas viven en
29:13
the Mumbai metropolis, making it
836
1753760
2000
la metrópolis de Mumbai, lo que
29:15
very difficult to socially distance.
837
1755760
2640
dificulta mucho el distanciamiento social.
29:18
In this programme, we’ve been
838
1758400
1360
En este programa, hemos estado
29:19
discussing the relationship between
839
1759760
1600
discutiendo la relación entre las
29:21
cities and disease. In the 1800s,
840
1761360
3040
ciudades y la enfermedad. En la década de 1800, la
29:24
tuberculous, or TB, killed thousands
841
1764400
3360
tuberculosis, o TB, mató a miles
29:27
because it was an airborne
842
1767760
1680
porque era una
29:29
disease – spread
843
1769440
1280
enfermedad transmitida por el aire: se propagaba
29:30
in the air, and hard to prevent.
844
1770720
2080
por el aire y era difícil de prevenir.
29:32
Antibiotics – medicinal chemicals
845
1772800
2400
Los antibióticos, sustancias químicas medicinales
29:35
like penicillin which can destroy
846
1775200
1920
como la penicilina, que pueden destruir
29:37
harmful germs, couldn’t help
847
1777120
2160
gérmenes dañinos, no pudieron ayudar
29:39
because they weren’t discovered
848
1779280
1360
porque no se descubrieron
29:40
until decades later.
849
1780640
1760
hasta décadas después.
29:42
So in metropolises – the largest and
850
1782400
2640
Entonces, en las metrópolis, las
29:45
most important cities, where people
851
1785040
1760
ciudades más grandes e importantes, donde las personas
29:46
live crowded close together, diseases
852
1786800
2960
viven hacinadas, las enfermedades
29:49
spread like wildfire – an idiom
853
1789760
2400
se propagan como la pólvora, una expresión idiomática que
29:52
meaning spread widely and quickly.
854
1792160
2400
significa propagarse amplia y rápidamente.
29:54
In Mumbai and other places, the
855
1794560
1840
En Mumbai y otros lugares, el
29:56
problem remains that many
856
1796400
1440
problema sigue siendo que muchas
29:57
people need the city for their
857
1797840
1440
personas necesitan la ciudad para su
29:59
livelihood – job or other way of
858
1799280
2240
sustento: trabajo u otra forma de
30:01
earning money.
859
1801520
960
ganar dinero.
30:02
So, they prefer to live in the city
860
1802480
1600
Por lo tanto, prefieren vivir en el
30:04
centre instead of paying for the
861
1804080
1600
centro de la ciudad en lugar de pagar el viaje
30:05
daily commute – a journey, often
862
1805680
2160
diario al trabajo, un viaje, a menudo
30:07
by train, bus or car, from your home
863
1807840
2240
en tren, autobús o automóvil, desde su hogar
30:10
to your workplace.
864
1810080
1600
hasta su lugar de trabajo.
30:11
That’s all we have time for in
865
1811680
1600
Eso es todo para lo que tenemos tiempo en
30:13
this programme, but remember you
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1813280
1440
este programa, pero recuerda que
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can find more useful vocabulary,
867
1814720
2000
puedes encontrar más vocabulario útil,
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trending topics and help with your
868
1816720
1760
temas de moda y ayuda con tu
30:18
language learning here at
869
1818480
1440
aprendizaje de idiomas aquí en
30:19
BBC Learning English.
870
1819920
1520
BBC Learning English. ¡
30:21
Bye for now!
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1821440
1050
Adiós por ahora! ¡
30:22
Bye bye!
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1822490
793
Adiós!
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