BOX SET: 6 Minute English - 'Technology 2' English mega-class! Thirty minutes of new vocabulary!

164,356 views ・ 2022-10-16

BBC Learning English


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00:05
Hello. This is 6 Minute English
0
5920
1760
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
00:07
from BBC Learning English.
1
7680
1440
de BBC Learning English.
00:09
I’m Sam.
2
9120
720
00:09
And I’m Neil.
3
9840
880
Soy Sam.
Y yo soy Neil.
00:10
On Saturday mornings I love going
4
10720
2000
Los sábados por la mañana me encanta ir
00:12
to watch football in the park.
5
12720
1920
a ver fútbol al parque.
00:14
The problem is when it’s cold and
6
14640
1760
El problema es cuando hace frío y
00:16
rainy - I look out the bedroom window
7
16400
2160
llueve: ¡miro por la ventana del dormitorio
00:18
and go straight back to bed!
8
18560
1760
y vuelvo directamente a la cama!
00:20
Well, instead of going to the park, why
9
20320
2000
Bueno, en lugar de ir al parque, ¿por qué
00:22
not bring the park to you? Imagine
10
22320
2400
no llevarte el parque a ti? Imagina
00:24
watching a live version of the
11
24720
1760
ver una versión en vivo del
00:26
football match at home in the warm,
12
26480
1760
partido de fútbol en casa en el calor,
00:28
with friends. Sound good, Sam?
13
28240
2240
con amigos. ¿Suena bien, Sam?
00:30
Sounds great! – but how can I be in
14
30480
2160
¡Suena genial! – pero ¿cómo puedo estar en
00:32
two places at once? Is there some
15
32640
2000
dos lugares a la vez? ¿Hay algún
00:34
amazing invention to do that?
16
34640
1840
invento increíble para hacer eso?
00:36
There might be, Sam - and it could
17
36480
1600
Podría haberlo, Sam, y podría
00:38
be happening sooner than you think,
18
38080
2080
estar sucediendo antes de lo que piensas,
00:40
thanks to developments in VR, or
19
40160
2320
gracias a los desarrollos en VR o
00:42
virtual reality. According to Facebook
20
42480
2000
realidad virtual. Según el
00:44
boss, Mark Zuckerberg, in the future
21
44480
2240
jefe de Facebook, Mark Zuckerberg, en el futuro
00:46
we’ll all spend much of our time
22
46720
1840
todos pasaremos gran parte de nuestro tiempo
00:48
living and working in the ‘metaverse’ – a
23
48560
2880
viviendo y trabajando en el "metaverso", una
00:51
series of virtual worlds.
24
51440
2400
serie de mundos virtuales.
00:53
Virtual reality is a topic we’ve discussed
25
53840
2480
La realidad virtual es un tema del que ya hemos
00:56
before at 6 Minute English. But when
26
56320
2720
hablado en 6 Minute English. Pero cuando
00:59
Facebook announced that it was
27
59040
1280
Facebook anunció que
01:00
hiring ten thousand new workers
28
60320
2000
contrataría a diez mil nuevos trabajadores
01:02
to develop VR for the ‘metaverse’, we
29
62320
2720
para desarrollar la realidad virtual para el 'metaverso',
01:05
thought it was time for another look.
30
65040
1760
pensamos que era hora de echar otro vistazo.
01:06
Is this programme, we’ll be hearing two
31
66800
1760
En este programa, escucharemos dos
01:08
different opinions on the ‘metaverse’
32
68560
1760
opiniones diferentes sobre el 'metaverso'
01:10
and how it might shape the future.
33
70320
2000
y cómo podría dar forma al futuro.
01:12
But first I have a question for you, Neil.
34
72320
3040
Pero primero tengo una pregunta para ti, Neil.
01:15
According to a 2021 survey by
35
75360
2480
Según una encuesta de 2021 realizada por
01:17
gaming company, Thrive Analytics, what
36
77840
2880
la empresa de juegos Thrive Analytics, ¿qué
01:20
percentage of people who try virtual
37
80720
2240
porcentaje de personas que prueban la
01:22
reality once want to try it again? Is it:
38
82960
3920
realidad virtual una vez quieren volver a intentarlo? ¿Es:
01:26
a) 9 percent?
39
86880
1920
a) 9 por ciento?
01:28
b) 49 percent? or,
40
88800
2240
b) 49 por ciento? o,
01:31
c) 79 percent?
41
91040
2160
c) 79 por ciento?
01:33
I guess with VR you either love it
42
93200
1840
Supongo que con la realidad virtual o la amas
01:35
or hate it, so I’ll say b) 49 percent of
43
95040
3120
o la odias, así que diré que b) el 49 por ciento de las
01:38
people want to try it again.
44
98160
1840
personas quieren volver a intentarlo.
01:40
OK, I’ll reveal the correct answer
45
100000
1840
OK, revelaré la respuesta correcta
01:41
later in the programme. But what
46
101840
1760
más adelante en el programa. Pero lo que
01:43
Neil said is true: people tend to either
47
103600
2400
dijo Neil es cierto: la gente tiende a
01:46
love virtual reality or hate it.
48
106000
2720
amar la realidad virtual o a odiarla.
01:48
Somebody who loves it is
49
108720
1440
Alguien a quien le encanta es
01:50
Emma Ridderstad, CEO of Warpin’, a
50
110160
2800
Emma Ridderstad, directora ejecutiva de Warpin', una
01:52
company which develops
51
112960
1280
empresa que desarrolla
01:54
VR technology.
52
114240
1200
tecnología VR.
01:55
Here she is telling BBC World
53
115440
1760
Aquí le cuenta
01:57
Service programme, Tech Tent, her
54
117200
1920
al programa Tech Tent de BBC World Service, su
01:59
vision of the future:
55
119120
1520
visión del futuro:
02:00
In ten years, everything that you
56
120640
1760
En diez años, todo lo que
02:02
do on your phone today, you will
57
122400
2160
hagas hoy en tu teléfono, lo
02:04
do in 3-D, through your classes
58
124560
2000
harás en 3-D, por ejemplo, a través de tus clases
02:06
for example. You will be able to do
59
126560
2480
. Podrás hacer
02:09
your shopping, you will be able to
60
129040
1920
tus compras, podrás
02:10
meet your friends, you will be able
61
130960
1680
encontrarte con tus amigos,
02:12
to work remotely with whomever
62
132640
2400
podrás trabajar a distancia con quien
02:15
you want, you will be able to share
63
135040
2480
quieras, podrás compartir
02:17
digital spaces, share music, share
64
137520
3920
espacios digitales, compartir música, compartir
02:21
art, share projects in digital spaces
65
141440
3200
arte, compartir proyectos en espacios digitales
02:24
between each other. And you will also
66
144640
2080
entre sí. Y
02:26
be able to integrate the digital objects
67
146720
2160
también podrá integrar los objetos digitales
02:28
in your physical world, making the
68
148880
2720
en su mundo físico, haciendo que el
02:31
world much more phygital than
69
151600
1840
mundo sea mucho más ficticio de lo que
02:33
is it today.
70
153440
1399
es hoy.
02:35
Virtual reality creates 3-D, or
71
155040
2720
La realidad virtual crea
02:37
three-dimensional experiences where
72
157760
2080
experiencias tridimensionales o tridimensionales donde los
02:39
objects have the three dimensions of
73
159840
2400
objetos tienen las tres dimensiones de
02:42
length, width and height. This makes
74
162240
2640
largo, ancho y alto. Esto los
02:44
them look lifelike and solid, not
75
164880
2400
hace parecer reales y sólidos, no
02:47
two-dimensional and flat.
76
167280
2560
bidimensionales y planos.
02:49
Emma says that in the future VR will
77
169840
2160
Emma dice que en el futuro la realidad virtual
02:52
mix digital objects and physical
78
172000
2000
combinará objetos digitales y objetos físicos
02:54
objects to create exciting new
79
174000
1920
para crear nuevas y emocionantes
02:55
experiences – like staying home to
80
175920
2400
experiencias, como quedarse en casa para
02:58
watch the same football match
81
178320
1440
ver el mismo partido de fútbol
02:59
that is simultaneously happening in
82
179760
1840
que se está desarrollando simultáneamente en
03:01
the park. She blends the words
83
181600
2400
el parque. Combina las palabras
03:04
‘physical’ and ‘digital’ to make a new
84
184000
2240
"físico" y "digital" para crear una nueva
03:06
word describing this
85
186240
1040
palabra que describa esta
03:07
combination: phygital.
86
187280
2480
combinación: phygital.
03:09
But while a ‘phygital’ future sounds
87
189760
1920
Pero mientras que un futuro 'phygital' suena
03:11
like paradise to some, others are
88
191680
2080
como un paraíso para algunos, otros son
03:13
more sceptical – they doubt that
89
193760
2080
más escépticos: dudan de que la
03:15
VR will come true or be useful.
90
195840
2480
realidad virtual se haga realidad o sea útil.
03:18
One such sceptic is technology
91
198320
2080
Uno de esos escépticos es el
03:20
innovator, Dr Nicola Millard. For one
92
200400
2720
innovador tecnológico, el Dr. Nicola Millard. Por un
03:23
thing, she doesn’t like wearing a
93
203120
1440
lado, no le gusta usar un
03:24
VR headset – the heavy helmet and
94
204560
2320
visor de realidad virtual (el pesado casco y las
03:26
glasses that create virtual reality
95
206880
2160
gafas que crean una realidad virtual
03:29
for the wearer – something she
96
209040
1760
para el usuario), algo que
03:30
explained to BBC World Service’s,
97
210800
2160
explicó a
03:32
Tech Tent:
98
212960
1189
Tech Tent de BBC World Service:
03:34
There are some basic things to
99
214480
1680
Hay algunas cosas básicas en las que
03:36
think about. So, how do we
100
216160
1600
pensar. Entonces, ¿cómo
03:37
access it? So, the reason, sort of,
101
217760
2400
accedemos a él? Entonces, la razón por la que
03:40
social networks took off was, we’ve
102
220160
2240
las redes sociales despegaron fue que
03:42
got mobile technologies that let
103
222400
1840
tenemos tecnologías móviles que
03:44
us use it. Now, obviously one of
104
224240
1840
nos permiten usarlas. Ahora, obviamente, una de
03:46
the barriers can be that VR or AR
105
226080
2640
las barreras puede ser que los auriculares VR o AR
03:48
headsets - so VR, I’ve always been
106
228720
2320
, por lo que siempre he sido un
03:51
slightly sceptical about. I’ve called
107
231040
2480
poco escéptico. Lo he
03:53
it ‘vomity reality’ for a while because,
108
233520
2240
llamado 'realidad del vómito' por un tiempo porque,
03:55
frankly, I usually need a bucket
109
235760
2960
francamente, generalmente necesito un balde en
03:58
somewhere close if you’ve got a
110
238720
1360
algún lugar cercano si tienes un
04:00
headset on me… and also, do I want
111
240080
1840
auricular conmigo... y también, ¿
04:01
to spend vast amounts of time in
112
241920
2000
quiero pasar una gran cantidad de tiempo en
04:03
those rather unwieldy headsets?
113
243920
1440
esos auriculares bastante difíciles de manejar? ?
04:05
Now, I know they’re talking AR as
114
245360
1840
Ahora, sé que también están hablando de
04:07
well and obviously that does not
115
247200
1600
AR y, obviamente, eso no
04:08
necessarily need a headset, but I
116
248800
1680
necesariamente necesita un auricular, pero
04:10
think we’re seeing some quite
117
250480
1840
creo que también estamos viendo algunos
04:12
immersive environments coming
118
252320
1600
entornos bastante inmersivos
04:13
out at the moment as well.
119
253920
1600
en este momento.
04:15
Nicola called VR ‘vomity reality’
120
255520
3040
Nicola llamó a la realidad virtual "vomity reality"
04:18
because wearing a headset makes
121
258560
1600
porque usar un auricular la
04:20
her feel sick, maybe because it’s
122
260160
2320
hace sentir enferma, tal vez porque es
04:22
so unwieldy – difficult to move or
123
262480
2640
muy difícil de manejar, difícil de mover o
04:25
wear because it’s big and heavy.
124
265120
2080
usar porque es grande y pesado.
04:27
She also makes a difference
125
267200
1440
También hace una diferencia
04:28
between VR - virtual reality- and AR,
126
268640
3600
entre VR (realidad virtual) y AR,
04:32
which stands for augmented
127
272240
1600
que significa
04:33
reality – tech which adds to the
128
273840
2560
realidad aumentada, tecnología que se suma al
04:36
ordinary physical world by
129
276400
1440
mundo físico ordinario mediante la
04:37
projecting virtual words, pictures
130
277840
2400
proyección de palabras, imágenes
04:40
and characters, usually by wearing
131
280240
1840
y personajes virtuales, generalmente usando
04:42
glasses or with a mobile phone.
132
282080
2320
anteojos o con un teléfono móvil.
04:44
While virtual reality replaces what
133
284400
2000
Mientras que la realidad virtual reemplaza lo
04:46
you hear and see, augmented
134
286400
2000
que escuchas y ves, la realidad aumentada se
04:48
reality adds to it. Both VR and AR
135
288400
3920
suma. Tanto la realidad virtual como la
04:52
are immersive experiences – they
136
292320
2400
realidad aumentada son experiencias inmersivas:
04:54
stimulate your senses and surround
137
294720
1920
estimulan tus sentidos y
04:56
you so that you feel completely
138
296640
1600
te rodean para que te sientas completamente
04:58
involved in the experience.
139
298240
1680
involucrado en la experiencia.
04:59
In fact, the experience feels so real
140
299920
2480
De hecho, la experiencia se siente tan real
05:02
that people keep coming back
141
302400
1280
que la gente sigue regresando
05:03
for more.
142
303680
720
por más.
05:04
Right! In my question I asked
143
304400
2240
¡Derecha! En mi pregunta, le pregunté a
05:06
Neil how many people who try
144
306640
1600
Neil cuántas personas que prueban
05:08
VR for the first time want to try
145
308240
2000
la realidad virtual por primera vez quieren volver a
05:10
it again.
146
310240
800
intentarlo.
05:11
I guessed it was about half –
147
311040
1760
Supuse que era alrededor de la mitad, el
05:12
49 percent. Was I right?
148
312800
1840
49 por ciento. ¿Tenía razón?
05:14
You were… wrong, I’m afraid.
149
314640
2400
Estabas... equivocado, me temo.
05:17
The correct answer is much
150
317040
1440
La respuesta correcta es mucho
05:18
higher - 79 percent of people
151
318480
2560
más alta: el 79 por ciento de las personas
05:21
would give VR another try.
152
321040
2080
le daría otra oportunidad a la realidad virtual.
05:23
I suppose because the experience
153
323120
1680
Supongo que porque la experiencia
05:24
was so immersive – stimulating,
154
324800
2480
fue muy inmersiva: estimulante,
05:27
surrounding and realistic.
155
327280
2000
envolvente y realista.
05:29
Ok, A, let’s recap the other
156
329280
1680
Ok, A, recapitulemos el otro
05:30
vocabulary from this programme
157
330960
1600
vocabulario de este programa
05:32
on the ‘metaverse’, a kind of
158
332560
1840
sobre el 'metaverso', una especie de
05:34
augmented reality – reality which
159
334400
2720
realidad aumentada, una realidad que
05:37
is enhanced or added to
160
337120
1600
es mejorada o añadida
05:38
by technology.
161
338720
1280
por la tecnología.
05:40
3-D objects have three
162
340000
1280
Los objetos tridimensionales tienen tres
05:41
dimensions, making them
163
341280
1200
dimensiones, lo que los hace
05:42
appear real and solid.
164
342480
1840
parecer reales y sólidos.
05:44
Phygital is an invented word
165
344320
1760
Phygital es una palabra inventada
05:46
which combines the features of
166
346080
1680
que combina las características de
05:47
‘physical’ and ‘digital’ worlds.
167
347760
2240
los mundos 'físico' y 'digital'.
05:50
A sceptical person is doubtful
168
350000
2320
Una persona escéptica tiene dudas
05:52
about something.
169
352320
1040
sobre algo.
05:53
And finally, unwieldy means
170
353360
1760
Y finalmente, difícil de manejar significa
05:55
difficult to move or carry because
171
355120
1840
difícil de mover o transportar
05:56
it’s so big and heavy.
172
356960
1520
porque es muy grande y pesado.
05:58
That’s our six minutes up, in this
173
358480
2000
Esos son nuestros seis minutos arriba, en esta
06:00
reality anyway. See you in the
174
360480
2000
realidad de todos modos. ¡Nos vemos pronto en el
06:02
‘metaverse’ soon!
175
362480
1120
'metaverso'!
06:03
Goodbye!
176
363600
959
¡Adiós!
06:10
Hello. This is 6 Minute English
177
370320
1680
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
06:12
from BBC Learning English.
178
372000
1680
de BBC Learning English.
06:13
I’m Neil.
179
373680
800
Soy Neil.
06:14
And I’m Sam.
180
374480
1040
Y yo soy Sam.
06:15
What do shopping with a credit
181
375520
1520
¿Qué tienen en común comprar con
06:17
card, finding love through
182
377040
1680
tarjeta de crédito, encontrar el amor a través de
06:18
internet dating and waiting for
183
378720
1920
citas por Internet y esperar
06:20
the traffic lights to change
184
380640
1520
a que cambie el semáforo
06:22
have in common?
185
382160
1040
?
06:23
Hmmm, they all involve
186
383200
1920
Hmmm, ¿todos involucran
06:25
computers?
187
385120
800
06:25
Good guess, Sam! But how
188
385920
1520
computadoras?
¡Buena suposición, Sam! Pero, ¿cómo funcionan
06:27
exactly do those computers work?
189
387440
2400
exactamente esas computadoras?
06:29
The answer is that they all use
190
389840
2400
La respuesta es que todos usan
06:32
algorithms – sets of mathematical
191
392240
2480
algoritmos: conjuntos de
06:34
instructions which find solutions
192
394720
1920
instrucciones matemáticas que encuentran soluciones
06:36
to problems.
193
396640
1120
a los problemas.
06:37
Although they are often hidden,
194
397760
2000
Aunque a menudo están ocultos, los
06:39
algorithms are all around us.
195
399760
2080
algoritmos nos rodean.
06:41
From mobile phone maps to
196
401840
1520
Desde mapas de teléfonos móviles hasta
06:43
home delivery pizza, they play a
197
403360
2160
pizza a domicilio, juegan
06:45
big part of modern life. And
198
405520
2000
un papel importante en la vida moderna.
06:47
they’re the topic of this programme.
199
407520
2080
Y son el tema de este programa.
06:49
A simple way to think of algorithms
200
409600
2000
Una forma sencilla de pensar en los algoritmos
06:51
is as recipes. To make pancakes
201
411600
2880
es como recetas. Para hacer
06:54
you mix flour, eggs and milk, then
202
414480
2320
panqueques, mezclas harina, huevos y leche, luego
06:56
melt butter in a frying pan and
203
416800
1920
derrites la mantequilla en una sartén y
06:58
so on. Computers do this in more
204
418720
2080
así sucesivamente. Las computadoras hacen esto de
07:00
a complicated way by repeating
205
420800
2000
una manera más complicada repitiendo
07:02
mathematical equations over
206
422800
1840
ecuaciones matemáticas una
07:04
and over again.
207
424640
1360
y otra vez.
07:06
Equations are mathematical
208
426000
1440
Las ecuaciones son oraciones matemáticas que
07:07
sentences showing how two
209
427440
1520
muestran cómo dos
07:08
things are equal. They’re similar
210
428960
2160
cosas son iguales. Son similares
07:11
to algorithms and the most famous
211
431120
2080
a los algoritmos y la
07:13
scientific equation of all, Einstein's
212
433200
2720
ecuación científica más famosa de todas, la
07:15
E=MC2, can be thought of as a
213
435920
3520
E=MC2 de Einstein, se puede considerar como un
07:19
three-part algorithm.
214
439440
1920
algoritmo de tres partes.
07:21
But before my brain gets squashed
215
441360
2000
Pero antes de que mi cerebro se aplaste
07:23
by all this maths, I have a quiz
216
443360
1760
con todas estas matemáticas, tengo una
07:25
question for you, Sam. As you know,
217
445120
2400
pregunta para ti, Sam. Como sabes,
07:27
Einstein’s famous equation is
218
447520
1760
la famosa ecuación de Einstein es
07:29
E=MC2 - but what does the
219
449280
2880
E=MC2, pero ¿qué significa la
07:32
‘E’ stand for? Is it:
220
452160
1680
'E'? ¿Es:
07:33
a) electricity?
221
453840
1840
a) electricidad?
07:35
b) energy? or
222
455680
1360
b) energía? o
07:37
c) everything?
223
457040
1600
c) todo?
07:38
I’m tempted to say ‘E’ is for
224
458640
1680
Estoy tentado a decir que 'E' es para
07:40
‘everything’ but I reckon I know
225
460320
1760
'todo', pero creo que sé
07:42
the answer: b – ‘E’ stands
226
462080
2320
la respuesta: b - 'E'
07:44
for ‘energy’.
227
464400
800
significa 'energía'.
07:45
OK, Sam, we’ll find out if you’re
228
465200
1600
Bien, Sam, averiguaremos si tienes
07:46
right later in the programme.
229
466800
2000
razón más adelante en el programa.
07:48
With all this talk of computers, you
230
468800
1680
Con toda esta charla sobre computadoras,
07:50
might think algorithms are a
231
470480
1440
podrías pensar que los algoritmos son una
07:51
new idea. In fact, they’ve been
232
471920
2320
idea nueva. De hecho, han
07:54
around since Babylonian times,
233
474240
2080
existido desde la época babilónica, hace
07:56
around 4,000 years ago.
234
476320
2000
unos 4000 años.
07:58
And their use today can be
235
478320
1520
Y su uso hoy en día puede ser
07:59
controversial. Some algorithms
236
479840
2080
controvertido. Algunos algoritmos
08:01
used in internet search engines
237
481920
1760
utilizados en los motores de búsqueda de Internet
08:03
have been accused of
238
483680
1040
han sido acusados ​​de
08:04
racial prejudice.
239
484720
1440
prejuicios raciales.
08:06
Ramesh Srinivasan is Professor
240
486160
2000
Ramesh Srinivasan es profesor
08:08
of Information Studies at the
241
488160
1600
de Estudios de la Información en la
08:09
University of California. Here’s what
242
489760
2400
Universidad de California. Esto es lo
08:12
he said when asked what the word
243
492160
1760
que dijo cuando se le preguntó qué
08:13
‘algorithm’ actually means by
244
493920
1760
significa realmente la palabra 'algoritmo' en el
08:15
BBC World Service’s programme,
245
495680
1840
programa de BBC World Service,
08:17
The Forum:
246
497520
1219
The Forum:
08:20
My understanding of the term
247
500560
2000
Mi entendimiento del término '
08:22
‘algorithm’ is that it’s not necessarily
248
502560
1840
algoritmo' es que no es necesariamente
08:24
the bogyman, or its not necessarily
249
504400
2640
el bogyman, o no es necesariamente
08:27
something that is, you know, inscrutable
250
507040
2800
algo que es, ya sabes, inescrutable
08:29
or mysterious to all people – it’s the
251
509840
2080
o misterioso para todas las personas: es el
08:31
set of instructions that you write in
252
511920
3760
conjunto de instrucciones que escribe en
08:35
some mathematical form or in
253
515680
1920
alguna forma matemática o en
08:37
some software code – so it’s the
254
517600
1680
algún código de software, por lo que es el
08:39
repeated set of instructions that
255
519280
2640
conjunto repetido de instrucciones que
08:41
are sequenced, that are used and
256
521920
2400
se secuencian, que se usan y
08:44
applied to answer a question or
257
524320
2080
aplican para responder una pregunta o
08:46
resolve a problem – it’s a simple
258
526400
1600
resolver un problema. es
08:48
as that, actually.
259
528000
1393
tan simple como eso, en realidad.
08:51
Some think that algorithms have
260
531200
1440
Algunos piensan que los algoritmos han
08:52
been controversial, but Professor
261
532640
1760
sido controvertidos, pero el profesor
08:54
Srinivasan says they are not
262
534400
2080
Srinivasan dice que no son
08:56
necessarily the bogyman. The
263
536480
2240
necesariamente el fantasma. El
08:58
bogyman refers to something
264
538720
1520
bogyman se refiere a algo que la
09:00
people call ‘bad’ or ‘evil’ to make
265
540240
2800
gente llama "malo" o "malvado" para asustar a
09:03
other people afraid.
266
543040
1520
otras personas.
09:04
Professor Srinivasan thinks
267
544560
1840
El profesor Srinivasan cree que los
09:06
algorithms are neither evil nor
268
546400
2320
algoritmos no son malvados ni
09:08
inscrutable – not showing emotions
269
548720
2640
inescrutables: no muestran emociones
09:11
or thoughts and therefore very
270
551360
1680
ni pensamientos y, por lo tanto, son muy
09:13
difficult to understand.
271
553040
1840
difíciles de entender.
09:14
Still, it can be difficult to understand
272
554880
1920
Aún así, puede ser difícil entender
09:16
exactly what algorithms are,
273
556800
1840
exactamente qué son los algoritmos,
09:18
especially when there are many
274
558640
1680
especialmente cuando hay muchos
09:20
different types of them. So, let’s
275
560320
2080
tipos diferentes de ellos. Entonces,
09:22
take an example.
276
562400
1200
tomemos un ejemplo.
09:23
It’s autumn and we want to
277
563600
1280
Es otoño y queremos
09:24
collect all the apples from our
278
564880
1680
recoger todas las manzanas de nuestro
09:26
orchard and divide them into
279
566560
1360
huerto y dividirlas en
09:27
three groups – big, medium
280
567920
2080
tres grupos: grandes, medianas
09:30
and small. One method is to
281
570000
2000
y pequeñas. Un método es
09:32
collect all the apples together
282
572000
1760
juntar todas las manzanas
09:33
and compare their sizes.
283
573760
1840
y comparar sus tamaños.
09:35
But doing this would take hours!
284
575600
1680
¡Pero hacer esto llevaría horas!
09:37
It’s much easier to first collect
285
577280
1840
Es mucho más fácil recolectar primero
09:39
the apples from only one tree -
286
579120
2240
las manzanas de un solo árbol,
09:41
divide those into big, medium
287
581360
2080
dividirlas en grandes, medianas
09:43
or small – and then repeat the
288
583440
2000
o pequeñas, y luego repetir el
09:45
process for the other trees,
289
585440
2000
proceso para los otros árboles,
09:47
one by one.
290
587440
1440
uno por uno.
09:48
That’s basically what algorithms
291
588880
1680
Eso es básicamente lo que
09:50
do – they find the most efficient
292
590560
1840
hacen los algoritmos: encuentran la forma más eficiente
09:52
way to get things done, or in other
293
592400
2080
de hacer las cosas o, en otras
09:54
words, get the best results in the
294
594480
1760
palabras, obtienen los mejores resultados en el
09:56
quickest time.
295
596240
1520
menor tiempo posible.
09:57
Mathematics professor Ian
296
597760
1520
El profesor de matemáticas Ian
09:59
Stewart agrees. Listen as he
297
599280
2080
Stewart está de acuerdo. Escuche mientras
10:01
explains how the algorithm called
298
601360
2240
explica cómo funciona el algoritmo llamado
10:03
‘bubble sort’ works to BBC World
299
603600
2480
'clasificación de burbujas' para el programa de BBC World
10:06
Service’s programme, The Forum:
300
606080
2266
Service, The Forum:
10:10
Think of when your computer is
301
610080
1440
Piense en cuando su computadora está
10:11
sorting emails by date and maybe
302
611520
2000
clasificando correos electrónicos por fecha y tal
10:13
you’ve got 500 emails and it sorts
303
613520
1760
vez tenga 500 correos electrónicos y los
10:15
them by date in a flash.
304
615280
1520
clasifique por fecha en un instante.
10:16
Now it doesn’t use bubble sort,
305
616800
1280
Ahora no usa la clasificación de burbujas,
10:18
but it does use a sorting method
306
618080
1920
pero sí usa un método de clasificación
10:20
and if you tried to do that by hand
307
620000
2320
y si intenta hacerlo a
10:22
it would take you a very long time,
308
622320
1520
mano, le llevará mucho tiempo,
10:23
whatever method you used.
309
623840
1982
independientemente del método que use.
10:27
Professor Stewart describes how
310
627520
1680
El profesor Stewart describe cómo los
10:29
algorithms sort emails. To sort is a
311
629200
2880
algoritmos clasifican los correos electrónicos. Ordenar es un
10:32
verb meaning to group together
312
632080
1520
verbo que significa agrupar
10:33
things which share similarities.
313
633600
2080
cosas que comparten similitudes.
10:35
Just like grouping the apples by
314
635680
1760
Al igual que agrupar las manzanas por
10:37
size, sorting hundreds of emails
315
637440
2320
tamaño, clasificar cientos de correos electrónicos
10:39
by hand would take a long time.
316
639760
2320
a mano llevaría mucho tiempo.
10:42
But using algorithms, computers
317
642080
2080
Pero al usar algoritmos, las computadoras lo
10:44
do it in a flash – very quickly or
318
644160
2720
hacen en un instante, muy rápido o
10:46
suddenly.
319
646880
880
repentinamente.
10:47
That phrase – in a flash – reminds
320
647760
1840
Esa frase, en un instante,
10:49
me of how Albert Einstein came up
321
649600
2160
me recuerda cómo Albert Einstein
10:51
with his famous equation, E=MC2.
322
651760
4080
ideó su famosa ecuación, E=MC2.
10:55
And that reminds me of your quiz
323
655840
2080
Y eso me recuerda a tu pregunta del
10:57
question. You asked about the ‘E’
324
657920
2720
cuestionario. Preguntaste sobre la 'E'
11:00
in E=MC2. I said it stands for ‘energy’.
325
660640
3840
en E=MC2. Dije que significa "energía".
11:04
So, was I right?
326
664480
1280
Entonces, ¿tenía razón?
11:05
‘Energy’ is the correct answer.
327
665760
2560
'Energía' es la respuesta correcta.
11:08
Energy equals ‘M’ for mass,
328
668320
2080
La energía es igual a 'M' para la masa,
11:10
multiplied by the Constant ‘C’ which
329
670400
2560
multiplicada por la constante 'C', que
11:12
is the speed of light, squared.
330
672960
2480
es la velocidad de la luz, al cuadrado.
11:15
OK, let’s recap the vocabulary from
331
675440
2240
Bien, recapitulemos el vocabulario de
11:17
this programme, starting with
332
677680
1520
este programa, comenzando con la
11:19
equation – a mathematical statement
333
679200
2640
ecuación: una declaración matemática que
11:21
using symbols to show two
334
681840
2000
usa símbolos para mostrar dos
11:23
equal things.
335
683840
1040
cosas iguales.
11:24
If something is called a bogyman,
336
684880
2000
Si algo se llama bogyman
11:26
it’s something considered bad
337
686880
1680
, es algo que se considera malo
11:28
and to be feared.
338
688560
1200
y temible.
11:29
Inscrutable people don’t show
339
689760
1760
Las personas inescrutables no muestran
11:31
their emotions so are very difficult
340
691520
2080
sus emociones, por lo que son muy difíciles
11:33
to get to know.
341
693600
1040
de conocer.
11:34
Efficient means working quickly
342
694640
1680
Eficiente significa trabajar con rapidez
11:36
and effectively in an
343
696320
1200
y eficacia de
11:37
organised way.
344
697520
1040
forma organizada.
11:38
The verb to sort means to group
345
698560
2080
El verbo ordenar significa
11:40
together things which
346
700640
1120
agrupar cosas que
11:41
share similarities.
347
701760
1360
comparten similitudes.
11:43
And finally, if something happens
348
703120
1840
Y finalmente, si algo sucede
11:44
in a flash, it happens quickly
349
704960
2080
en un instante, sucede rápidamente
11:47
or suddenly.
350
707040
960
o de repente.
11:48
That’s all the time we have to
351
708000
1360
Ese es todo el tiempo que tenemos para
11:49
discuss algorithms. And if
352
709360
1920
discutir algoritmos. Y si
11:51
you’re still not 100% sure about
353
711280
2240
todavía no estás 100% seguro de
11:53
exactly what they are, we hope
354
713520
1840
cuáles son exactamente, ¡esperamos que
11:55
at least you’ve learned some
355
715360
960
al menos hayas aprendido algo de
11:56
useful vocabulary!
356
716320
1200
vocabulario útil!
11:57
Join us again soon for more
357
717520
1360
Únase a nosotros nuevamente pronto para conocer más
11:58
trending topics, sensational
358
718880
1840
temas de actualidad,
12:00
science and useful vocabulary
359
720720
2080
ciencia sensacional y vocabulario útil
12:02
here at 6 Minute English from
360
722800
1440
aquí en 6 Minute English de
12:04
BBC Learning English.
361
724240
1520
BBC Learning English.
12:05
Bye for now!
362
725760
880
¡Adiós por ahora!
12:06
Goodbye!
363
726640
830
¡Adiós!
12:13
Hello. This is 6 Minute English
364
733200
1760
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
12:14
from BBC Learning English.
365
734960
1680
de BBC Learning English.
12:16
I’m Neil.
366
736640
960
Soy Neil.
12:17
And I’m Sam.
367
737600
1520
Y yo soy Sam.
12:19
In recent years, many people
368
739120
1520
En los últimos años, muchas personas
12:20
have wanted to find out more
369
740640
1600
han querido saber más
12:22
about where they come from.
370
742240
1760
sobre su procedencia.
12:24
Millions have tried to trace
371
744000
1360
Millones han tratado de rastrear
12:25
their family history and discover
372
745360
1920
su historia familiar y descubrir
12:27
how their ancestors lived
373
747280
1360
cómo vivían sus antepasados ​​hace
12:28
hundreds of years ago.
374
748640
1840
cientos de años.
12:30
The internet has made it much
375
750480
1680
Internet ha hecho que sea mucho
12:32
easier to find historical
376
752160
1680
más fácil encontrar
12:33
documents and records about
377
753840
1760
documentos históricos y registros sobre
12:35
your family history - and one of
378
755600
2000
su historia familiar, y uno de
12:37
the most useful documents for
379
757600
1840
los documentos más útiles para
12:39
doing this is the census.
380
759440
3120
hacerlo es el censo.
12:42
A census is an official count of all
381
762560
2480
Un censo es un recuento oficial de todas
12:45
the people living in a country.
382
765040
1920
las personas que viven en un país.
12:46
It collects information about a
383
766960
1600
Recopila información sobre
12:48
country’s population and is usually
384
768560
2160
la población de un país y generalmente lo
12:50
carried out by the government.
385
770720
2080
lleva a cabo el gobierno.
12:52
In Britain, a census has been
386
772800
1760
En Gran Bretaña, se ha
12:54
carried out every ten years
387
774560
1840
llevado a cabo un censo cada diez años
12:56
since 1801. In 2002, when
388
776400
4000
desde 1801. En 2002, cuando los
13:00
census records from a hundred
389
780400
1600
registros del censo de cien
13:02
years before became available
390
782000
2080
años antes estuvieron disponibles en
13:04
online, so many people rushed
391
784080
2320
línea, tanta gente corrió
13:06
to their computers to access
392
786400
1520
a sus computadoras para acceder a
13:07
them that the website crashed!
393
787920
2640
ellos que el sitio web colapsó.
13:10
But before we find out more
394
790560
1600
Pero antes de que descubramos más
13:12
about the census and its related
395
792160
1760
sobre el censo y su
13:13
vocabulary it’s time for a quiz
396
793920
1920
vocabulario relacionado, es hora de una
13:15
question, Sam. Someone who
397
795840
2240
pregunta de prueba, Sam. Alguien que
13:18
knows a lot about his family
398
798080
1680
sabe mucho sobre la
13:19
history is British actor, Danny
399
799760
2000
historia de su familia es el actor británico Danny
13:21
Dyer. When BBC television
400
801760
2480
Dyer. Cuando el programa de televisión de la
13:24
programme, Who Do You
401
804240
1120
BBC, ¿Quién te
13:25
Think You Are? researched
402
805360
1280
crees que eres? Investigaron
13:26
his family history they discovered
403
806640
2240
su historia familiar y descubrieron
13:28
that the actor was related to
404
808880
1440
que el actor estaba relacionado con
13:30
someone very famous – but
405
810320
2000
alguien muy famoso, pero ¿
13:32
who was it?
406
812320
1360
quién era?
13:33
A) King Edward III,
407
813680
2080
A) el rey Eduardo III,
13:35
B) William Shakespeare, or,
408
815760
2080
B) William Shakespeare o
13:37
C) Winston Churchill?
409
817840
2080
C) Winston Churchill?
13:39
Well, I know Danny Dyer usually
410
819920
2320
Bueno, sé que Danny Dyer suele
13:42
plays tough-guy characters so
411
822240
2400
interpretar personajes duros, así que
13:44
maybe it’s
412
824640
640
tal vez sea
13:45
C), war hero Winston Churchill?
413
825280
3600
C), ¿el héroe de guerra Winston Churchill?
13:48
OK, Sam, we’ll find out later if
414
828880
1920
Bien, Sam, lo averiguaremos más tarde si
13:50
that’s correct. Now, although
415
830800
2160
eso es correcto. Ahora, aunque
13:52
the first British census took
416
832960
1520
el primer censo británico tuvo
13:54
place in 1801, other censuses
417
834480
2560
lugar en 1801, otros censos
13:57
have a much longer history.
418
837040
2480
tienen una historia mucho más larga.
13:59
In fact, the bible story of Mary
419
839520
2080
De hecho, la historia bíblica de María
14:01
and Joseph travelling to
420
841600
1200
y José viajando a
14:02
Bethlehem is linked to a
421
842800
1440
Belén está vinculada a un
14:04
Roman census.
422
844240
2022
censo romano.
14:06
So, what was the original
423
846262
2298
Entonces, ¿cuál fue la
14:08
reason for counting people
424
848560
1840
razón original para contar a las personas
14:10
and what did governments
425
850400
1200
y qué
14:11
hope to achieve by doing so?
426
851600
2320
esperaban lograr los gobiernos al hacerlo?
14:13
Here’s Dr Kathrin Levitan, author
427
853920
2640
Aquí está la Dra. Kathrin Levitan, autora
14:16
of a book on the cultural history
428
856560
1760
de un libro sobre la historia cultural
14:18
of the census, speaking to
429
858320
1840
del censo, hablando con el
14:20
BBC World Service programme,
430
860160
1760
programa del Servicio Mundial de la BBC,
14:21
The Forum:
431
861920
1299
The Forum:
14:24
I think there were probably
432
864480
960
Creo que probablemente hubo
14:25
two most common reasons.
433
865440
2080
dos razones más comunes.
14:27
One was in order to figure out
434
867520
2000
Uno era para averiguar
14:29
who could fight in wars, so basically
435
869520
1760
quién podía pelear en las guerras, básicamente
14:31
military conscription and in order
436
871280
2160
el reclutamiento militar y
14:33
to find out who could fight in wars
437
873440
1840
para averiguar quién podía pelear en las guerras,
14:35
ancient governments like the
438
875280
1040
los gobiernos antiguos como el
14:36
Roman Empire had to find out how
439
876320
2480
Imperio Romano tenían que averiguar
14:38
many men of a certain age there were.
440
878800
2560
cuántos hombres de cierta edad había.
14:41
And I would say that the other thing
441
881360
1760
Y diría que la otra cosa para la
14:43
that censuses were most commonly
442
883120
2080
que se usaban más comúnmente los censos
14:45
used for was for purposes of taxation.
443
885200
2800
era para propósitos de impuestos.
14:48
According to Kathrin Levitan, ancient
444
888880
2400
Según Kathrin Levitan, los
14:51
censuses were used to figure out – or
445
891280
2400
censos antiguos se usaban para averiguar, o
14:53
understand, how many men were
446
893680
2000
comprender, cuántos hombres estaban
14:55
available to fight wars.
447
895680
2000
disponibles para luchar en las guerras.
14:57
The Roman Empire needed a strong
448
897680
2400
El Imperio Romano necesitaba un
15:00
army, and this depended on
449
900080
1840
ejército fuerte, y esto dependía del
15:01
conscription – forcing people to
450
901920
2560
servicio militar obligatorio, obligando a las personas a
15:04
become soldiers and join the army.
451
904480
2320
convertirse en soldados y unirse al ejército.
15:06
The other main reason for taking
452
906800
1600
La otra razón principal para realizar
15:08
a census was taxation – the
453
908400
2080
un censo fue la tributación: el
15:10
system of taxing people a certain
454
910480
2000
sistema de gravar a las personas con una cierta
15:12
amount of money to be paid to
455
912480
1600
cantidad de dinero que se pagará
15:14
the government for public services.
456
914080
2640
al gobierno por los servicios públicos.
15:16
Ancient and early modern censuses
457
916720
2240
Los censos antiguos y modernos tempranos
15:18
were large and difficult-to-organise
458
918960
2320
eran proyectos grandes y difíciles de
15:21
projects. They often involved
459
921280
2160
organizar. A menudo involucraban a
15:23
government officials going from
460
923440
1600
funcionarios del gobierno que iban de
15:25
house to house, asking questions
461
925040
2640
casa en casa y hacían preguntas
15:27
about the people who lived there.
462
927680
2400
sobre las personas que vivían allí.
15:30
But over time governments’ desire
463
930080
2160
Pero con el tiempo, el deseo de los gobiernos
15:32
to know about, and control, its
464
932240
1840
de conocer y controlar a sus
15:34
citizens gave rise to new
465
934080
1680
ciudadanos dio lugar a nuevas
15:35
technologies for counting people.
466
935760
2320
tecnologías para contar personas.
15:38
Here’s statistician and economist
467
938080
2160
Aquí está el estadístico y economista
15:40
Andrew Whitby explaining how
468
940240
1920
Andrew Whitby explicando cómo
15:42
this happened in the US to BBC
469
942160
2400
sucedió esto en los EE. UU. al programa
15:44
World Service programme,
470
944560
1360
del Servicio Mundial de la BBC,
15:45
The Forum:
471
945920
2000
The Forum:
15:47
The 1890 census of the United
472
947920
1760
El censo de 1890 de los Estados
15:49
States was the first in which some
473
949680
1520
Unidos fue el primero en el que se usó algún
15:51
kind of electro-mechanical process
474
951200
1760
tipo de proceso electromecánico
15:52
was used to count people… so
475
952960
1680
para contar personas... así que en
15:54
instead of armies of clerks reading
476
954640
2880
lugar de ejércitos de empleados
15:57
off census schedules and tabulating
477
957520
2480
leyendo los horarios del censo y tabulando
16:00
these things by hand, for the first
478
960000
1520
estas cosas a mano, por primera
16:01
time an individual census record
479
961520
1760
vez se perforaría un registro individual del censo
16:03
would be punched onto a card… so
480
963280
2080
en una tarjeta... de modo
16:05
that there were holes in this card
481
965360
1520
que había agujeros en esta tarjeta que
16:06
representing different characteristics
482
966880
1280
representaban diferentes características
16:08
of the person and then those cards
483
968160
1120
de la persona y luego esas tarjetas
16:09
could be fed through a machine.
484
969280
1985
podrían ser alimentadas a través de una máquina.
16:12
Old-fashioned censuses were managed
485
972080
2000
Los censos a la antigua eran administrados
16:14
by clerks – office workers whose job
486
974080
2640
por oficinistas cuyo trabajo
16:16
involved keeping records.
487
976720
2160
consistía en mantener registros.
16:18
Thousands of clerks would record
488
978880
1680
Miles de empleados registrarían
16:20
the information gathered in the
489
980560
1520
la información recopilada en el
16:22
census and tabulate it, in other words,
490
982080
3360
censo y la tabularían, es decir,
16:25
show the information in the form of
491
985440
2080
mostrarían la información en forma
16:27
a table with rows and columns.
492
987520
3280
de tabla con filas y columnas.
16:30
The US census of 1890 was the first
493
990800
2800
El censo de EE. UU. de 1890 fue el primero
16:33
to use machines, and many censuses
494
993600
2400
en utilizar máquinas, y muchos censos de
16:36
today are electronically updated to
495
996000
2320
hoy en día se actualizan electrónicamente para
16:38
record new trends and shifts in
496
998320
2000
registrar nuevas tendencias y cambios en las
16:40
populations as they happen.
497
1000320
2400
poblaciones a medida que ocurren.
16:42
In fact, so much personal
498
1002720
1920
De hecho, tanta
16:44
information is now freely available
499
1004640
2320
información personal ahora está disponible gratuitamente a
16:46
through social media and the
500
1006960
1280
través de las redes sociales e
16:48
internet that some people have
501
1008240
1920
Internet que algunas personas han
16:50
questioned the need for having
502
1010160
1760
cuestionado la necesidad de tener
16:51
a census at all.
503
1011920
1680
un censo.
16:53
Yes, it isn’t hard to find out about
504
1013600
2080
Sí, no es difícil encontrar información sobre
16:55
someone famous, like a TV star.
505
1015680
2640
alguien famoso, como una estrella de televisión.
16:58
Someone like Danny Dyer, you mean?
506
1018320
2400
¿Alguien como Danny Dyer, quieres decir?
17:00
Right. In my quiz question I asked
507
1020720
2000
Derecha. En mi pregunta del cuestionario, le pregunté a
17:02
Sam which historical figure TV
508
1022720
2400
Sam con qué personaje histórico
17:05
actor, Danny Dyer, was related to.
509
1025120
2720
estaba relacionado el actor de televisión Danny Dyer.
17:07
And I said it was
510
1027840
1120
Y dije que era
17:08
C) Winston Churchill. Was I right?
511
1028960
3200
C) Winston Churchill. ¿Tenía razón?
17:12
It was a good guess, Sam, but
512
1032160
1440
Fue una buena suposición, Sam, pero
17:13
the actual answer was
513
1033600
1120
la respuesta real fue
17:14
A) King Edward III. And no-one
514
1034720
2640
A) El rey Eduardo III. ¡Y nadie
17:17
was more surprised that he was
515
1037360
1440
estaba más sorprendido de que estuviera
17:18
related to royalty than the
516
1038800
1600
relacionado con la realeza que el
17:20
EastEnders actor himself!
517
1040400
2400
propio actor de EastEnders!
17:22
OK, Neil, let’s recap the
518
1042800
1520
Bien, Neil, recapitulemos el
17:24
vocabulary from this programme
519
1044320
1760
vocabulario de este programa
17:26
about the census - the official
520
1046080
2240
sobre el censo: el
17:28
counting of a nation’s population.
521
1048320
2480
recuento oficial de la población de una nación.
17:30
To figure something out means
522
1050800
1600
Descifrar algo
17:32
to understand it.
523
1052400
1760
significa comprenderlo.
17:34
The Romans used conscription
524
1054160
2000
Los romanos usaban el servicio militar obligatorio
17:36
to force men to join the army by law.
525
1056160
2960
para obligar a los hombres a unirse al ejército por ley.
17:39
Taxation is the government’s
526
1059120
1520
La tributación es el
17:40
system of taxing people to pay
527
1060640
2080
sistema del gobierno de gravar a las personas para pagar
17:42
for public services.
528
1062720
2000
los servicios públicos.
17:44
A clerk is an office worker whose
529
1064720
2240
Un empleado es un oficinista cuyo
17:46
job involves keeping records.
530
1066960
3120
trabajo consiste en mantener registros.
17:50
And tabulate means show
531
1070080
1680
Y tabular significa mostrar
17:51
information in the form of a table
532
1071760
1920
información en forma de tabla
17:53
with rows and columns.
533
1073680
2217
con filas y columnas.
17:55
That’s all for our six-minute look
534
1075897
2023
Eso es todo por nuestra mirada de seis minutos
17:57
at the census, but if we’ve whetted
535
1077920
1920
al censo, pero si le hemos abierto
17:59
your appetite for more why not
536
1079840
2000
el apetito por más, ¿por qué no
18:01
check out the whole episode – it’s
537
1081840
2080
echa un vistazo al episodio completo? Está
18:03
available now on the website of
538
1083920
1920
disponible ahora en el sitio web del
18:05
BBC World Service programme,
539
1085840
1760
programa BBC World Service,
18:07
The Forum.
540
1087600
1440
The Forum.
18:09
Bye for now!
541
1089040
1280
¡Adiós por ahora!
18:10
Bye bye.
542
1090320
890
Adiós.
18:17
Hello. This is 6 Minute English
543
1097040
1520
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
18:18
from BBC Learning English.
544
1098560
1440
de BBC Learning English.
18:20
I’m Neil.
545
1100000
720
18:20
And I’m Georgina.
546
1100720
1360
Soy Neil.
Y yo soy Georgina.
18:22
What do Homer, Ray Charles
547
1102080
1840
¿Qué tienen en común Homer, Ray Charles
18:23
and Jorge Borges all have in
548
1103920
1760
y Jorge Borges
18:25
common, Georgina?
549
1105680
1040
, Georgina?
18:26
Hmm, so that’s the ancient Greek
550
1106720
2400
Hmm, así que ese es el antiguo
18:29
poet, Homer; American singer,
551
1109120
2160
poeta griego, Homero; el cantante estadounidense
18:31
Ray Charles; and Argentine writer,
552
1111280
2400
Ray Charles; y el escritor argentino,
18:33
Jorge Luis Borges… I can’t see
553
1113680
2480
Jorge Luis Borges… No veo
18:36
much in common there, Neil.
554
1116160
1440
mucho en común ahí, Neil.
18:37
Well, the answer is that they
555
1117600
1360
Bueno, la respuesta es que
18:38
were all blind.
556
1118960
1280
todos estaban ciegos.
18:40
Ah! But that obviously didn’t hold
557
1120240
1760
¡Ay! Pero eso obviamente no
18:42
them back - I mean, they were
558
1122000
1280
los detuvo, quiero decir, ¡fueron
18:43
some of the greatest artists ever!
559
1123280
2160
algunos de los mejores artistas de todos los tiempos!
18:45
Right, but I wonder how easy they
560
1125440
1840
Cierto, pero me pregunto qué tan fácil
18:47
would find it living and working in
561
1127280
1600
les resultaría vivir y trabajar en
18:48
the modern world.
562
1128880
1040
el mundo moderno.
18:49
Blind people can use a guide dog
563
1129920
1680
Las personas ciegas pueden usar un perro guía
18:51
or a white cane to help them
564
1131600
1280
o un bastón blanco para ayudarlos a
18:52
move around.
565
1132880
1040
moverse.
18:53
Yes, but a white cane is hardly
566
1133920
2000
Sí, ¡pero un bastón blanco no es
18:55
advanced technology! Recently,
567
1135920
2240
tecnología avanzada! Recientemente,
18:58
smartphone apps have been
568
1138160
1440
se han inventado aplicaciones para teléfonos inteligentes
18:59
invented which dramatically
569
1139600
1520
que
19:01
improve the lives of blind people
570
1141120
1760
mejoran drásticamente la vida de las personas ciegas en
19:02
around the world.
571
1142880
1120
todo el mundo.
19:04
In this programme on blindness
572
1144000
1600
En este programa sobre la ceguera
19:05
in the digital age we’ll be looking
573
1145600
1920
en la era digital,
19:07
at some of these inventions, known
574
1147520
2080
veremos algunos de estos inventos, conocidos
19:09
collectively as assistive technology –
575
1149600
3040
colectivamente como tecnología de asistencia, es
19:12
that’s any software or equipment
576
1152640
2000
decir, cualquier software o equipo
19:14
that helps people work around their
577
1154640
1920
que ayude a las personas a solucionar sus
19:16
disabilities or challenges.
578
1156560
2080
discapacidades o desafíos.
19:18
But first it’s time for my quiz
579
1158640
1680
Pero primero es hora de mi
19:20
question, Georgina. In 1842 a
580
1160320
2960
pregunta de prueba, Georgina. En 1842 se inventó una
19:23
technique of using fingers to feel
581
1163280
2240
técnica de usar los dedos para sentir
19:25
printed raised dots was invented
582
1165520
2240
puntos impresos en relieve
19:27
which allowed blind people to read.
583
1167760
2080
que permitía leer a las personas ciegas.
19:29
But who invented it? Was it:
584
1169840
2000
¿Pero quién lo inventó? ¿Fue:
19:31
a) Margaret Walker?,
585
1171840
2000
a) Margaret Walker?,
19:33
b) Louis Braille?, or
586
1173840
1760
b) Louis Braille?, o
19:35
c) Samuel Morse?
587
1175600
1360
c) Samuel Morse?
19:36
Hmm, I’ve heard of Morse code but
588
1176960
2560
Hmm, he oído hablar del código Morse, pero
19:39
that wouldn’t help blind people
589
1179520
1440
eso no ayudaría a las personas ciegas a
19:40
read, so I think it’s, b) Louis Braille.
590
1180960
2880
leer, así que creo que es, b) Louis Braille.
19:43
OK, Georgina, we’ll find out the
591
1183840
1600
Bien, Georgina, encontraremos la
19:45
answer at the end of the programme.
592
1185440
2160
respuesta al final del programa.
19:47
One remarkable feature of the latest
593
1187600
2080
Una característica notable de la última
19:49
assistive technology is its practicality.
594
1189680
3200
tecnología de asistencia es su practicidad.
19:52
Smartphone apps like ‘BeMyEyes’
595
1192880
2400
Las aplicaciones para teléfonos inteligentes como 'BeMyEyes'
19:55
allow blind users to find lost keys,
596
1195280
2480
permiten a los usuarios ciegos encontrar llaves perdidas,
19:57
cross busy roads and even colour
597
1197760
2080
cruzar calles transitadas e incluso
19:59
match their clothes.
598
1199840
1200
combinar el color de su ropa.
20:01
Brian Mwenda is CEO of a Kenyan
599
1201040
2640
Brian Mwenda es el director ejecutivo de una
20:03
company developing this kind of
600
1203680
1760
empresa de Kenia que desarrolla este tipo de
20:05
technology. Here he explains to
601
1205440
2400
tecnología. Aquí explica al
20:07
BBC World Service programme,
602
1207840
2000
programa del Servicio Mundial de la BBC,
20:09
Digital Planet, how his devices seek
603
1209840
2560
Digital Planet, cómo sus dispositivos
20:12
to enhance, not replace, the
604
1212400
2160
buscan mejorar, no reemplazar, el
20:14
traditional white cane:
605
1214560
1829
bastón blanco tradicional:
20:16
The device is very compatible with
606
1216880
1840
El dispositivo es muy compatible con
20:18
any kind of white cane. So, once you
607
1218720
2000
cualquier tipo de bastón blanco. Entonces, una vez que lo
20:20
clip it on to any white cane it
608
1220720
2160
sujetas a cualquier bastón blanco,
20:22
works perfectly to detect the
609
1222880
1360
funciona perfectamente para detectar los
20:24
obstacles in front of you, and it
610
1224240
1920
obstáculos frente a ti y se
20:26
relies on echo-location. So,
611
1226160
2080
basa en la ubicación del eco. Entonces, la
20:28
echo-location is the same technology
612
1228240
1840
ecolocalización es la misma tecnología que
20:30
used by bats and dolphins to detect
613
1230080
3520
usan los murciélagos y los delfines para detectar
20:33
prey and obstacles and all that. You
614
1233600
2560
presas, obstáculos y todo eso.
20:36
send out a sound pulse and then
615
1236160
1840
Envía un pulso de sonido y luego,
20:38
once it bounces off an obstacle, you
616
1238000
2000
una vez que rebota en un obstáculo,
20:40
can tell how far the obstacle is.
617
1240000
2320
puede saber qué tan lejos está el obstáculo.
20:42
When attached to a white cane, the
618
1242320
1840
Cuando está conectado a un bastón blanco, el
20:44
digital device - called ‘Sixth Sense’ -
619
1244160
2560
dispositivo digital, llamado "Sixth Sense",
20:46
can detect obstacles – objects which
620
1246720
2640
puede detectar obstáculos: objetos que
20:49
block your way, making it difficult for
621
1249360
2160
bloquean su camino y le
20:51
you to move forward.
622
1251520
1360
dificultan avanzar.
20:52
‘Sixth Sense’ works using echo-location,
623
1252880
3040
'Sixth Sense' funciona mediante la ecolocalización,
20:55
a kind of ultrasound like that used by
624
1255920
2640
una especie de ultrasonido como el que utilizan los
20:58
bats who send out sound waves
625
1258560
2000
murciélagos que envían ondas de sonido
21:00
which bounce off surrounding objects.
626
1260560
2560
que rebotan en los objetos circundantes.
21:03
The returning echoes show where these
627
1263120
2320
Los ecos que regresan muestran dónde
21:05
objects are located.
628
1265440
1840
se encuentran estos objetos.
21:07
Some of the assistive apps are so
629
1267280
1840
Algunas de las aplicaciones de asistencia son tan
21:09
smart they can even tell what kind of
630
1269120
2000
inteligentes que incluso pueden decir qué tipo de
21:11
object is coming up ahead – be it a
631
1271120
2240
objeto se acerca, ya sea un
21:13
friend, a shop door or a speeding car.
632
1273360
3040
amigo, la puerta de una tienda o un automóvil a toda velocidad.
21:16
I guess being able to move around
633
1276400
1600
Supongo que ser capaz de moverse con
21:18
confidently really boosts people’s
634
1278000
2000
confianza realmente aumenta la
21:20
independence.
635
1280000
1200
independencia de las personas.
21:21
Absolutely. And it’s challenging
636
1281200
1760
Absolutamente. Y también está desafiando los
21:22
stereotypes around blindness too.
637
1282960
2480
estereotipos sobre la ceguera.
21:25
Blogger, Fern Lulham, who is blind
638
1285440
2160
La bloguera Fern Lulham, que también es
21:27
herself, uses assistive apps every day.
639
1287600
3280
ciega, usa aplicaciones de asistencia todos los días.
21:30
Here she is talking to
640
1290880
1120
Aquí ella está hablando con
21:32
BBC World Service’s, Digital Planet:
641
1292000
2979
Digital Planet de BBC World Service:
21:35
I think the more that society sees
642
1295680
2160
Creo que cuanto más la sociedad ve a
21:37
blind people in the community, at work,
643
1297840
2640
las personas ciegas en la comunidad, en el trabajo,
21:40
in relationships it does help to tackle
644
1300480
2800
en las relaciones, ayuda a abordar
21:43
all of these stereotypes, it helps
645
1303280
1440
todos estos estereotipos, ayuda a las
21:44
people to see blind and
646
1304720
1600
personas ciegas y con
21:46
visually-impaired people in a whole
647
1306320
1200
discapacidad visual a ver. a las personas de una manera completamente
21:47
new way and it just normalises
648
1307520
2240
nueva y simplemente normaliza la
21:49
disability – that’s what we need, we
649
1309760
1520
discapacidad: eso es lo que necesitamos,
21:51
need to see people just getting on
650
1311280
1840
necesitamos ver a las personas seguir
21:53
with their life and doing it and then
651
1313120
1600
con su vida y hacerlo y entonces la
21:54
people won’t see it as such a big
652
1314720
1760
gente ya no lo verá como un gran
21:56
deal anymore, it’ll just be the ordinary.
653
1316480
2979
problema, simplemente ser lo ordinario.
22:00
Fern distinguishes between people
654
1320320
1680
Fern distingue entre las
22:02
who are blind, or unable to see, and
655
1322000
2480
personas ciegas o incapaces de ver y
22:04
those who are visually impaired –
656
1324480
2080
las personas con discapacidad visual:
22:06
experience a decreased ability to see.
657
1326560
3120
experimentan una disminución de la capacidad de ver.
22:09
Assistive tech helps blind people
658
1329680
2080
La tecnología de asistencia ayuda a las personas ciegas a
22:11
lead normal, independent lives within
659
1331760
2400
llevar una vida normal e independiente dentro de
22:14
their local communities. Fern hopes
660
1334160
2640
sus comunidades locales. Fern espera
22:16
that this will help normalise disability –
661
1336800
2640
que esto ayude a normalizar la discapacidad:
22:19
treat something as normal which has
662
1339440
2000
tratar algo como normal que
22:21
not been accepted as normal before…
663
1341440
2480
no ha sido aceptado como normal antes...
22:23
…so being blind doesn’t have to be a
664
1343920
2160
...para que ser ciego no tenga que ser un
22:26
big deal – an informal way to say
665
1346080
2240
gran problema: una forma informal de decir que
22:28
something is not a serious problem.
666
1348320
2800
algo no es un problema grave.
22:31
Just keep your eyes closed for a
667
1351120
1280
Solo mantén los ojos cerrados por un
22:32
minute and try moving around the
668
1352400
1440
minuto e intenta moverte por la
22:33
room. You’ll soon see how difficult
669
1353840
2320
habitación. Pronto verá lo difícil
22:36
it is… and how life changing this
670
1356160
1680
que es... y cómo esta tecnología puede cambiarle la vida
22:37
technology can be.
671
1357840
1600
.
22:39
Being able to read books must also
672
1359440
2240
Ser capaz de leer libros también debe
22:41
open up a world of imagination.
673
1361680
2320
abrir un mundo de imaginación.
22:44
So what was the answer to your
674
1364000
1280
Entonces, ¿cuál fue la respuesta a tu
22:45
quiz question, Neil?
675
1365280
1600
pregunta del cuestionario, Neil?
22:46
Ah yes. I asked Georgina who
676
1366880
1600
Ah, sí. Le pregunté a Georgina quién
22:48
invented the system of reading
677
1368480
1760
inventó el sistema de lectura
22:50
where fingertips are used to feel
678
1370240
1840
donde se usan las yemas de los dedos para sentir
22:52
patterns of printed raised dots.
679
1372080
2160
patrones de puntos impresos en relieve.
22:54
What did you say, Georgina?
680
1374240
1600
¿Qué dijiste, Georgina?
22:55
I thought it was, b) Louis Braille.
681
1375840
2880
Pensé que era, b) Louis Braille.
22:58
Which was…of course the correct
682
1378720
1600
¡Cuál era… por supuesto la
23:00
answer! Well done, Georgina – Louise
683
1380320
2560
respuesta correcta! Bien hecho, Georgina: Louise
23:02
Braille the inventor of a reading
684
1382880
1600
Braille, la inventora de un
23:04
system which is known worldwide
685
1384480
1760
sistema de lectura conocido en todo el mundo
23:06
simply as braille.
686
1386240
1680
simplemente como braille.
23:07
I suppose braille is an early example
687
1387920
2160
Supongo que el braille es un ejemplo temprano
23:10
of assistive technology – systems
688
1390080
2480
de tecnología de asistencia: sistemas
23:12
and equipment that assist people
689
1392560
1600
y equipos que ayudan a las personas
23:14
with disabilities to perform everyday
690
1394160
2160
con discapacidad a realizar
23:16
functions. Let’s recap the rest of
691
1396320
2400
funciones cotidianas. Recapitulemos el resto
23:18
the vocabulary, Neil.
692
1398720
1760
del vocabulario, Neil.
23:20
OK. An obstacle is an object that
693
1400480
2240
ESTÁ BIEN. Un obstáculo es un objeto que
23:22
is in your way and blocks your
694
1402720
2000
se interpone en su camino y bloquea su
23:24
movement.
695
1404720
1120
movimiento.
23:25
Some assisted technology works
696
1405840
1680
Algunas tecnologías asistidas funcionan
23:27
using echo-location – a system of
697
1407520
2560
mediante ecolocalización, un sistema de
23:30
ultrasound detection used by bats.
698
1410080
3120
detección por ultrasonidos utilizado por los murciélagos.
23:33
Being blind is different from being
699
1413200
1760
Ser ciego es diferente de tener una
23:34
visually impaired - having a
700
1414960
1840
discapacidad visual: tener una
23:36
decreased ability to see, whether
701
1416800
1920
capacidad reducida para ver, ya sea que lo
23:38
disabling or not.
702
1418720
1626
incapacite o no.
23:40
And finally, the hope is that
703
1420346
1654
Y finalmente, la esperanza es que
23:42
assistive phone apps can help
704
1422000
1760
las aplicaciones de asistencia telefónica puedan ayudar a
23:43
normalise disability – change the
705
1423760
2160
normalizar la discapacidad: cambiar la
23:45
perception of something into
706
1425920
1440
percepción de algo para que
23:47
being accepted as normal…
707
1427360
2080
se acepte como normal...
23:49
..so that disability is no longer a
708
1429440
2080
para que la discapacidad ya no sea un
23:51
big deal – not a big problem.
709
1431520
2240
gran problema, no un gran problema.
23:53
That’s all for this programme but
710
1433760
1360
Eso es todo por este programa, pero
23:55
join us again soon at 6 Minute English…
711
1435120
2800
únase a nosotros pronto en 6 Minute English…
23:57
…and remember you can find many
712
1437920
1360
…y recuerde que puede encontrar muchos
23:59
more 6 Minute topics and useful
713
1439280
1920
más temas de 6 Minute y
24:01
vocabulary archived on
714
1441200
1440
vocabulario útil archivados en
24:02
bbclearningenglish.com.
715
1442640
2240
bbclearningenglish.com.
24:04
Don’t forget we also have an app
716
1444880
1680
No olvide que también tenemos una aplicación
24:06
you can download for free from
717
1446560
1600
que puede descargar de forma gratuita desde
24:08
the app stores. And of course we
718
1448160
2160
las tiendas de aplicaciones. Y, por supuesto,
24:10
are all over social media, so come
719
1450320
2240
estamos en todas las redes sociales, así que
24:12
on over and say hi.
720
1452560
1360
ven y saluda.
24:13
Bye for now!
721
1453920
800
¡Adiós por ahora!
24:14
Bye!
722
1454720
830
¡Adiós!
24:21
Welcome to 6 Minute English, where
723
1461280
1520
Bienvenido a 6 Minute English, donde
24:22
we bring you an intelligent topic
724
1462800
1600
te traemos un tema inteligente
24:24
and six related items of vocabulary.
725
1464400
2480
y seis elementos de vocabulario relacionados.
24:26
I’m Neil.
726
1466880
640
Soy Neil.
24:27
And I’m Tim. And today we’re talking
727
1467520
2560
Y yo soy Tim. Y hoy estamos hablando
24:30
about AI – or Artificial Intelligence.
728
1470080
3840
de IA, o Inteligencia Artificial.
24:33
Artificial Intelligence is the ability of
729
1473920
2480
La inteligencia artificial es la capacidad de las
24:36
machines to copy human intelligent
730
1476400
2560
máquinas para copiar el comportamiento inteligente humano
24:38
behaviour – for example, an
731
1478960
1920
; por ejemplo, una
24:40
intelligent machine can learn
732
1480880
1440
máquina inteligente puede aprender
24:42
from its own mistakes, and make
733
1482320
1600
de sus propios errores y tomar
24:43
decisions based on what’s happened
734
1483920
2000
decisiones basadas en lo que sucedió
24:45
in the past.
735
1485920
880
en el pasado.
24:46
There’s a lot of talk about AI these
736
1486800
2000
Se habla mucho sobre la IA en estos
24:48
days, Neil, but it’s still just science
737
1488800
2160
días, Neil, pero sigue siendo solo ciencia
24:50
fiction, isn’t it?
738
1490960
1360
ficción, ¿no es así?
24:52
That’s not true – AI is everywhere.
739
1492320
2640
Eso no es cierto: la IA está en todas partes.
24:54
Machine thinking is in our homes,
740
1494960
2160
El pensamiento automático está en nuestros hogares,
24:57
offices, schools and hospitals.
741
1497120
2480
oficinas, escuelas y hospitales.
24:59
Computer algorithms are helping
742
1499600
1680
Los algoritmos informáticos nos están ayudando
25:01
us drive our cars. They’re diagnosing
743
1501280
2560
a conducir nuestros automóviles. Están diagnosticando
25:03
what’s wrong with us in hospitals.
744
1503840
2160
lo que nos pasa en los hospitales.
25:06
They’re marking student essays…
745
1506000
1840
Están corrigiendo los ensayos de los estudiantes...
25:07
They’re telling us what to read on
746
1507840
1520
Nos están diciendo qué leer en
25:09
our smartphones…
747
1509360
960
nuestros teléfonos inteligentes...
25:10
Well, that really does sound like
748
1510320
1680
Bueno, eso realmente suena como
25:12
science fiction – but it’s
749
1512000
1760
ciencia ficción, pero ¿ya está
25:13
happening already, you say, Neil?
750
1513760
1840
sucediendo, dices, Neil?
25:15
It’s definitely happening, Tim.
751
1515600
2245
Definitivamente está sucediendo, Tim.
25:17
And an algorithm, by the way, is
752
1517845
1435
Y un algoritmo, dicho sea de paso, es
25:19
a set of steps a computer follows
753
1519280
2320
un conjunto de pasos que sigue una computadora
25:21
in order to solve a problem.
754
1521600
1680
para resolver un problema.
25:23
So can you tell me what was the
755
1523280
2080
Entonces, ¿puede decirme cuál era el
25:25
name of the computer which
756
1525360
1920
nombre de la computadora que
25:27
famously beat world chess
757
1527280
1600
derrotó al famoso campeón mundial de ajedrez
25:28
champion Garry Kasparov
758
1528880
1600
Garry Kasparov
25:30
using algorithms in 1997?
759
1530480
2800
usando algoritmos en 1997?
25:33
Was it…
760
1533280
400
25:33
a) Hal, b) Alpha 60,
761
1533680
3120
¿Fue...
a) Hal, b) Alpha 60
25:36
or, c) Deep Blue?
762
1536800
1840
o c) Deep Blue?
25:38
I’ll say Deep Blue.
763
1538640
2800
Diré Deep Blue.
25:41
Although I’m just guessing.
764
1541440
1200
Aunque solo estoy suponiendo.
25:42
Was it an educated guess, Tim?
765
1542640
1920
¿Fue una conjetura educada, Tim?
25:44
I know a bit about chess…
766
1544560
1520
Sé un poco de ajedrez...
25:46
An educated guess is based
767
1546080
1920
Una conjetura fundamentada se basa
25:48
on knowledge and experience
768
1548000
1600
en el conocimiento y la experiencia
25:49
and is therefore likely to be correct.
769
1549600
2080
y, por lo tanto, es probable que sea correcta.
25:51
Well, we’ll find out later on how
770
1551680
1760
¡Bueno, más adelante descubriremos cuán
25:53
educated your guess was in
771
1553440
1440
educada fue tu suposición en
25:54
this case, Tim!
772
1554880
880
este caso, Tim!
25:55
Indeed. But getting back to AI
773
1555760
2400
En efecto. Pero volviendo a la IA
25:58
and what machines can do – are
774
1558160
2480
y lo que pueden hacer las máquinas, ¿
26:00
they any good at solving real-life
775
1560640
2720
son buenas para resolver
26:03
problems? Computers think in zeros
776
1563360
2640
problemas de la vida real? Las computadoras piensan en ceros
26:06
and ones don’t they? That sounds
777
1566000
1760
y unos, ¿no? ¡Eso suena
26:07
like a pretty limited language when
778
1567760
1600
como un lenguaje bastante limitado cuando
26:09
it comes to life experience!
779
1569360
1760
se trata de experiencia de vida!
26:11
You would be surprised to what
780
1571120
1520
Te sorprendería lo
26:12
those zeroes and ones can do, Tim.
781
1572640
2240
que pueden hacer esos ceros y unos, Tim.
26:14
Although you’re right that AI does
782
1574880
1920
Aunque tienes razón en que la IA
26:16
have its limitations at the moment.
783
1576800
1920
tiene sus limitaciones en este momento.
26:18
And if something has limitations
784
1578720
1760
Y si algo tiene limitaciones,
26:20
there’s a limit on what it can do or
785
1580480
1920
hay un límite en lo que puede hacer o en
26:22
how good it can be.
786
1582400
1280
lo bueno que puede ser.
26:23
OK – well now might be a good time
787
1583680
2640
Bien, ahora podría ser un buen momento
26:26
to listen to Zoubin Bharhramani,
788
1586320
2160
para escuchar a Zoubin Bharhramani,
26:28
Professor of Information Engineering
789
1588480
1920
profesor de Ingeniería de la Información
26:30
at the University of Cambridge and
790
1590400
2240
en la Universidad de Cambridge y
26:32
deputy director of the Leverhulme Centre
791
1592640
2880
subdirector del Centro Leverhulme
26:35
for the Future of Intelligence.
792
1595520
2000
para el Futuro de la Inteligencia.
26:37
He’s talking about what limitations
793
1597520
2240
Está hablando de las limitaciones que
26:39
AI has at the moment.
794
1599760
2240
tiene la IA en este momento.
26:43
I think it’s very interesting how many
795
1603280
2880
Creo que es muy interesante cuántas
26:46
of the things that we take for granted –
796
1606160
2160
de las cosas que damos por sentado,
26:48
we humans take for granted – as being
797
1608320
2000
los humanos damos por sentado, como
26:50
sort of things we don’t even think about
798
1610320
1600
cosas en las que ni siquiera pensamos,
26:51
like how do we walk, how do we reach,
799
1611920
2320
como cómo caminamos, cómo alcanzamos,
26:54
how do we recognize our mother. You
800
1614240
3120
cómo reconocemos nuestro madre. Ya
26:57
know, all these things. When you start
801
1617360
2480
sabes, todas estas cosas. Cuando comienzas
26:59
to think how to implement them on a
802
1619840
1840
a pensar cómo implementarlos en una
27:01
computer, you realize that it’s those
803
1621680
3120
computadora, te das cuenta de que son esas
27:04
things that are incredibly difficult to get
804
1624800
4400
cosas que son increíblemente difíciles de lograr que las
27:09
computers to do, and that’s where the
805
1629200
2960
computadoras hagan, y ahí es donde se encuentra la
27:12
current cutting edge of research is.
806
1632160
2899
investigación de vanguardia actual.
27:16
If we take something for granted we
807
1636320
1440
Si damos algo por sentado,
27:17
don’t realise how important something is.
808
1637760
2400
no nos damos cuenta de lo importante que es algo.
27:20
You sometimes take me for granted, I
809
1640160
2080
A veces me das por sentado,
27:22
think, Neil.
810
1642240
1200
creo, Neil.
27:23
No – I never take you for granted, Tim!
811
1643440
1920
No, ¡nunca te doy por sentado, Tim!
27:25
You’re far too important for that!
812
1645360
2320
¡Eres demasiado importante para eso!
27:27
Good to hear! So things we take for
813
1647680
2800
¡Es bueno escuchar! Entonces, las cosas que damos por
27:30
granted are doing every day tasks like
814
1650480
3280
sentadas son hacer tareas cotidianas como
27:33
walking, picking something up, or
815
1653760
2160
caminar, recoger algo o
27:35
recognizing somebody. We implement –
816
1655920
3040
reconocer a alguien. Implementamos,
27:38
or perform – these things without
817
1658960
2240
o realizamos, estas cosas sin
27:41
thinking – Whereas it’s cutting edge
818
1661200
2640
pensar, mientras que es una
27:43
research to try and program a
819
1663840
1760
investigación de vanguardia intentar programar una
27:45
machine to do them.
820
1665600
1200
máquina para que las haga.
27:46
Cutting edge means very new and
821
1666800
2000
Vanguardia significa muy nuevo y
27:48
advanced. It’s interesting isn't it, that
822
1668800
2000
avanzado. Es interesante, ¿no?, que hace
27:50
over ten years ago a computer beat
823
1670800
2160
más de diez años una computadora venció a
27:52
a chess grand master – but the
824
1672960
1680
un gran maestro de ajedrez, pero a la
27:54
same computer would find it incredibly
825
1674640
2240
misma computadora le resultaría increíblemente
27:56
difficult to pick up a chess piece.
826
1676880
2000
difícil recoger una pieza de ajedrez.
27:58
I know. It’s very strange. But now
827
1678880
2400
Lo sé. Es muy extraño. Pero ahora
28:01
you’ve reminded me that we need
828
1681280
1520
me has recordado que necesitamos
28:02
the answer to today’s question.
829
1682800
2080
la respuesta a la pregunta de hoy.
28:04
Which was: What was the name
830
1684880
1840
Que era: ¿Cuál era el nombre
28:06
of the computer which famously
831
1686720
1600
de la computadora que
28:08
beat world chess champion
832
1688320
1760
derrotó al famoso campeón mundial de ajedrez
28:10
Garry Kasparov in 1997? Now, you
833
1690080
2800
Garry Kasparov en 1997? Ahora,
28:12
said Deep Blue, Tim, and … that was
834
1692880
2400
dijiste Deep Blue, Tim, y... ¡esa fue
28:15
the right answer!
835
1695280
1200
la respuesta correcta!
28:16
You see, my educated guess was
836
1696480
2320
¡Mira, mi suposición educada se
28:18
based on knowledge and experience!
837
1698800
2160
basó en el conocimiento y la experiencia!
28:20
Or maybe you were just lucky. So, the
838
1700960
3680
O tal vez solo tuviste suerte. Entonces, la
28:24
IBM supercomputer Deep Blue played
839
1704640
2320
supercomputadora de IBM Deep Blue jugó
28:26
against US world chess champion
840
1706960
2000
contra el campeón mundial de ajedrez estadounidense
28:28
Garry Kasparov in two chess matches.
841
1708960
2400
Garry Kasparov en dos partidas de ajedrez.
28:31
The first match was played in
842
1711360
1360
El primer partido se jugó en
28:32
Philadelphia in 1996 and was
843
1712720
2080
Filadelfia en 1996 y lo
28:34
won by Kasparov. The second was
844
1714800
2080
ganó Kasparov. El segundo se
28:36
played in New York City in 1997
845
1716880
2320
jugó en la ciudad de Nueva York en 1997
28:39
and won by Deep Blue. The 1997
846
1719200
3120
y lo ganó Deep Blue. El
28:42
match was the first defeat of a
847
1722320
1600
partido de 1997 fue la primera derrota de un
28:43
reigning world chess champion
848
1723920
1600
actual campeón mundial de ajedrez
28:45
by a computer under
849
1725520
1360
por una computadora en
28:46
tournament conditions.
850
1726880
1680
condiciones de torneo.
28:48
Let’s go through the words we
851
1728560
1520
Repasemos las palabras que
28:50
learned today. First up was
852
1730080
2320
aprendimos hoy. Primero fue la
28:52
‘artificial intelligence’ or AI – the
853
1732400
3200
"inteligencia artificial" o IA: la
28:55
ability of machines to copy human
854
1735600
2400
capacidad de las máquinas para copiar el
28:58
intelligent behaviour.
855
1738000
1200
comportamiento inteligente humano.
28:59
“There are AI programs that can
856
1739200
1840
“Hay programas de IA que pueden
29:01
write poetry.”
857
1741040
1280
escribir poesía”.
29:02
Do you have any examples you
858
1742320
1600
¿Tienes algún ejemplo que
29:03
can recite?
859
1743920
1040
puedas recitar?
29:04
Afraid I don’t! Number two – an
860
1744960
2080
¡Me temo que no! Número dos: un
29:07
algorithm is a set of steps a
861
1747040
1840
algoritmo es un conjunto de pasos
29:08
computer follows in order to
862
1748880
1520
que sigue una computadora para
29:10
solve a problem. For example,
863
1750400
1760
resolver un problema. Por ejemplo,
29:12
“Google changes its search
864
1752160
1680
"Google cambia su
29:13
algorithm hundreds of times
865
1753840
1760
algoritmo de búsqueda cientos de
29:15
every year.”
866
1755600
880
veces al año".
29:16
The adjective is algorithmic – for
867
1756480
2560
El adjetivo es algorítmico; por
29:19
example, “Google has made many
868
1759040
2240
ejemplo, "Google ha realizado muchos
29:21
algorithmic changes.”
869
1761280
1760
cambios algorítmicos".
29:23
Number three – if something has
870
1763040
2000
Número tres: si algo tiene
29:25
‘limitations’ – there’s a limit on
871
1765040
1680
"limitaciones", hay un límite en
29:26
what it can do or how good it
872
1766720
1520
lo que puede hacer o en lo bueno que
29:28
can be. “Our show has certain
873
1768240
2400
puede ser. “Nuestro programa tiene ciertas
29:30
limitations – for example, it’s only
874
1770640
2320
limitaciones; por ejemplo, ¡solo
29:32
six minutes long!”
875
1772960
1040
dura seis minutos!”.
29:34
That’s right – there’s only time to
876
1774000
1760
Así es, solo hay tiempo para
29:35
present six vocabulary items.
877
1775760
2400
presentar seis elementos de vocabulario.
29:38
Short but sweet!
878
1778160
1120
¡Corto pero dulce!
29:39
And very intelligent, too. OK, the
879
1779280
2640
Y muy inteligente, además. Bien, el
29:41
next item is ‘take something for
880
1781920
1760
siguiente elemento es "dar algo por
29:43
granted’ – which is when we don’t
881
1783680
1760
sentado", que es cuando no nos
29:45
realise how important something is.
882
1785440
1920
damos cuenta de lo importante que es algo.
29:47
“We take our smart phones for granted
883
1787360
2160
"Damos por sentado nuestros teléfonos inteligentes en
29:49
these days – but before 1995 hardly
884
1789520
3200
estos días, pero antes de 1995 casi
29:52
anyone owned one.”
885
1792720
1520
nadie tenía uno".
29:54
Number five – ‘to implement’ – means
886
1794240
2480
El número cinco, "implementar",
29:56
to perform a task, or take action.
887
1796720
2080
significa realizar una tarea o tomar medidas.
29:58
“Neil implemented some changes
888
1798800
1760
“Neil implementó algunos cambios
30:00
to the show.”
889
1800560
880
en el programa”.
30:01
The final item is ‘cutting edge’ – new
890
1801440
2480
El elemento final es "vanguardista", nuevo
30:03
and advanced – “This software is
891
1803920
2000
y avanzado: "Este software es
30:05
cutting edge.”
892
1805920
880
vanguardista".
30:06
“The software uses cutting edge
893
1806800
2000
“El software utiliza
30:08
technology.”
894
1808800
1280
tecnología de punta”.
30:10
OK – that’s all we have time for on
895
1810080
1840
OK, eso es todo para lo que tenemos tiempo en
30:11
today’s cutting edge show. But please
896
1811920
2640
el programa de vanguardia de hoy. Pero
30:14
check out our Instagram, Twitter,
897
1814560
1840
consulte nuestras páginas de Instagram, Twitter,
30:16
Facebook and YouTube pages.
898
1816400
1840
Facebook y YouTube.
30:18
Bye-bye!
899
1818240
560
30:18
Goodbye!
900
1818800
903
¡Adiós!
¡Adiós!
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