Algorithms - 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:03
Hello. This is 6 Minute English from
0
3149
7391
Hola. Esto es 6 minutos de inglés de
00:10
BBC Learning English. I'm Neil.
1
10540
2280
BBC Learning English. soy neil
00:12
And I'm Sam.
2
12820
1120
Y yo soy Sam.
00:13
What do shopping with a credit card,
3
13940
2130
¿Qué tienen en común comprar con tarjeta de crédito,
00:16
finding love through internet
4
16070
1290
encontrar el amor a través de citas por Internet
00:17
dating and waiting for the traffic
5
17360
2009
y esperar
00:19
lights to change have in common?
6
19369
2561
a que cambie el semáforo?
00:21
Hmmm, they all involve computers?
7
21930
2269
Hmmm, ¿todos involucran computadoras?
00:24
Good guess, Sam! But how exactly
8
24199
1871
¡Buena suposición, Sam! Pero, ¿cómo funcionan
00:26
do those computers work?
9
26070
2140
exactamente esas computadoras?
00:28
The answer is that they all
10
28210
1649
La respuesta es que todos
00:29
use algorithms - sets of
11
29859
2310
usan algoritmos, conjuntos de
00:32
mathematical instructions
12
32169
1401
instrucciones matemáticas
00:33
which find solutions to problems.
13
33570
2570
que encuentran soluciones a los problemas.
00:36
Although they are often hidden,
14
36140
2430
Aunque a menudo están ocultos, los
00:38
algorithms are all around us.
15
38570
1680
algoritmos nos rodean.
00:40
From mobile phone maps to
16
40250
1250
Desde mapas de teléfonos móviles hasta
00:41
home delivery pizza, they
17
41500
1720
pizza a domicilio,
00:43
play a big part of modern
18
43220
1730
juegan un papel importante en la
00:44
life. And they're the
19
44950
1490
vida moderna. Y son el
00:46
topic of this programme.
20
46440
1450
tema de este programa.
00:47
A simple way to think of
21
47890
1150
Una forma sencilla de pensar en los
00:49
algorithms is as recipes.
22
49040
2620
algoritmos es como recetas.
00:51
To make pancakes you mix flour,
23
51660
2460
Para hacer panqueques, mezclas harina,
00:54
eggs and milk, then melt
24
54120
1110
huevos y leche, luego derrites la
00:55
butter in a frying pan
25
55230
1390
mantequilla en una sartén
00:56
and so on. Computers do
26
56620
1760
y así sucesivamente. Las computadoras hacen
00:58
this in more a complicated
27
58380
1320
esto de una manera más complicada
00:59
way by repeating mathematical
28
59700
1970
repitiendo
01:01
equations over and over again.
29
61670
2419
ecuaciones matemáticas una y otra vez.
01:04
Equations are mathematical
30
64089
1481
Las ecuaciones son oraciones matemáticas que
01:05
sentences showing how two
31
65570
1430
muestran cómo dos
01:07
things are equal. They're
32
67000
1950
cosas son iguales. Son
01:08
similar to algorithms and
33
68950
1660
similares a los algoritmos y
01:10
the most famous scientific
34
70610
1340
la ecuación científica más famosa
01:11
equation of all, Einstein's
35
71950
2100
de todas, la
01:14
E=MC2, can be thought of as
36
74050
3430
E=MC2 de Einstein, se puede considerar como
01:17
a three-part algorithm.
37
77480
2330
un algoritmo de tres partes.
01:19
But before my brain gets
38
79810
1270
Pero antes de que mi cerebro se
01:21
squashed by all this maths,
39
81080
1440
aplaste con todas estas matemáticas,
01:22
I have a quiz question for
40
82520
1600
tengo una pregunta para
01:24
you, Sam. As you know,
41
84120
2180
ti, Sam. Como saben,
01:26
Einstein's famous equation
42
86300
1060
la famosa ecuación de Einstein
01:27
is E=MC2 - but what does the
43
87360
2880
es E=MC2, pero ¿qué significa la
01:30
'E' stand for? Is it:
44
90240
2290
'E'? ¿Es:
01:32
a) electricity? b) energy?
45
92530
2520
a) electricidad? b) energía?
01:35
or c) everything?
46
95050
1890
o c) todo?
01:36
I'm tempted to say 'E' is
47
96940
1480
Estoy tentado a decir que 'E' es
01:38
for 'everything' but I
48
98420
1000
para 'todo', pero
01:39
reckon I know the answer:
49
99420
2160
creo que sé la respuesta:
01:41
b - 'E' stands for 'energy'.
50
101580
1860
b - 'E' significa 'energía'.
01:43
OK, Sam, we'll find out if
51
103440
1430
Bien, Sam, averiguaremos si
01:44
you're right later
52
104870
1000
tienes razón más adelante
01:45
in the programme.
53
105870
1000
en el programa.
01:46
With all this talk of
54
106870
1380
Con toda esta charla sobre
01:48
computers, you might think
55
108250
1000
computadoras, podrías pensar que los
01:49
algorithms are a new idea.
56
109250
1720
algoritmos son una idea nueva.
01:50
In fact, they've been
57
110970
1460
De hecho, han
01:52
around since Babylonian times,
58
112430
2070
existido desde la época babilónica, hace
01:54
around 4,000 years ago.
59
114500
2250
unos 4000 años.
01:56
And their use today can be
60
116750
1460
Y su uso hoy en día puede ser
01:58
controversial. Some algorithms
61
118210
1880
controvertido. Algunos algoritmos
02:00
used in internet search engines
62
120090
1830
utilizados en los motores de búsqueda de Internet
02:01
have been accused
63
121920
1000
han sido acusados
02:02
of racial prejudice.
64
122920
1260
de prejuicios raciales.
02:04
Ramesh Srinivasan is Professor
65
124180
2130
Ramesh Srinivasan es profesor
02:06
of Information Studies at the
66
126310
1669
de Estudios de la Información en la
02:07
University of California.
67
127979
1620
Universidad de California.
02:09
Here's what he said when asked
68
129599
1780
Esto es lo que dijo cuando se le preguntó
02:11
what the word 'algorithm'
69
131379
1480
qué significa realmente la palabra 'algoritmo'
02:12
actually means by BBC World
70
132859
2051
en el programa de BBC World
02:14
Service's programme, The Forum:
71
134910
3999
Service, The Forum:
02:18
My understanding of the term
72
138909
1851
Mi comprensión del término
02:20
'algorithm' is that it's not
73
140760
1099
'algoritmo' es que no es
02:21
necessarily the bogyman, or
74
141859
2280
necesariamente el bogyman,
02:24
its not necessarily something
75
144139
2020
o no es necesariamente algo
02:26
that is, you know, inscrutable
76
146159
1931
que es, ya sabes, inescrutable
02:28
or mysterious to all people -
77
148090
1659
o misterioso para todas las personas
02:29
it's the set of instructions
78
149749
2710
, es el conjunto de instrucciones
02:32
that you write in some
79
152459
1661
que escribes en alguna
02:34
mathematical form or in
80
154120
1659
forma matemática o en
02:35
some software code - so it's
81
155779
1501
algún código de software, por lo que es
02:37
the repeated set of
82
157280
1500
el conjunto repetido de
02:38
instructions that are
83
158780
1879
instrucciones que se
02:40
sequenced, that are used
84
160659
1861
secuencian, que se usan
02:42
and applied to answer a
85
162520
1340
y aplican para responder una
02:43
question or resolve a
86
163860
1219
pregunta o resolver un
02:45
problem - it's a simple as
87
165079
1561
problema. es tan simple como
02:46
that, actually.
88
166640
1590
eso, en realidad.
02:48
Some think that algorithms
89
168230
2500
Algunos piensan que los algoritmos
02:50
have been controversial,
90
170730
1269
han sido controvertidos,
02:51
but Professor Srinivasan
91
171999
1410
pero el profesor Srinivasan
02:53
says they are not necessarily
92
173409
1970
dice que no son necesariamente
02:55
the bogyman. The bogyman
93
175379
2220
el fantasma. El bogyman se
02:57
refers to something people
94
177599
1121
refiere a algo que la gente
02:58
call 'bad' or 'evil' to
95
178720
2140
llama "malo" o "malvado" para asustar
03:00
make other people afraid.
96
180860
2420
a otras personas.
03:03
Professor Srinivasan thinks
97
183280
1359
El profesor Srinivasan cree que los
03:04
algorithms are neither evil
98
184639
1860
algoritmos no son malvados
03:06
nor inscrutable - not
99
186499
2011
ni inescrutables, no
03:08
showing emotions or thoughts
100
188510
1780
muestran emociones ni pensamientos
03:10
and therefore very difficult
101
190290
1360
y, por lo tanto, son muy difíciles
03:11
to understand.
102
191650
1000
de entender.
03:12
Still, it can be difficult
103
192650
1669
Aún así, puede ser
03:14
to understand exactly what
104
194319
1301
difícil entender exactamente qué
03:15
algorithms are, especially
105
195620
1989
son los algoritmos, especialmente
03:17
when there are many different
106
197609
1330
cuando hay muchos
03:18
types of them. So, let's
107
198939
1651
tipos diferentes de ellos. Entonces,
03:20
take an example.
108
200590
1410
tomemos un ejemplo.
03:22
It's autumn and we want to
109
202000
1060
Es otoño y queremos
03:23
collect all the apples from
110
203060
1560
recoger todas las manzanas de
03:24
our orchard and divide them
111
204620
1239
nuestro huerto y dividirlas
03:25
into three groups - big, medium
112
205859
2310
en tres grupos: grandes, medianas
03:28
and small. One method is to
113
208169
2000
y pequeñas. Un método es
03:30
collect all the apples together
114
210169
1830
juntar todas las manzanas
03:31
and compare their sizes.
115
211999
1981
y comparar sus tamaños.
03:33
But doing this would take hours!
116
213980
1519
¡Pero hacer esto llevaría horas!
03:35
It's much easier to first
117
215499
1511
Es mucho más fácil
03:37
collect the apples from only
118
217010
1470
recolectar primero las manzanas de
03:38
one tree - divide those into
119
218480
2420
un solo árbol, dividirlas en
03:40
big, medium or small - and
120
220900
1989
grandes, medianas o pequeñas, y
03:42
then repeat the process for
121
222889
1481
luego repetir el proceso para
03:44
the other trees, one by one.
122
224370
2970
los otros árboles, uno por uno.
03:47
That's basically what
123
227340
1000
Eso es básicamente lo que
03:48
algorithms do - they find
124
228340
1390
hacen los algoritmos: encuentran
03:49
the most efficient way to
125
229730
1349
la forma más eficiente de
03:51
get things done, or in other
126
231079
1740
hacer las cosas o, en otras
03:52
words, get the best results
127
232819
1450
palabras, obtienen los mejores resultados
03:54
in the quickest time.
128
234269
2281
en el menor tiempo posible.
03:56
Mathematics professor Ian Stewart
129
236550
1299
El profesor de matemáticas Ian Stewart
03:57
agrees. Listen as he explains
130
237849
2230
está de acuerdo. Escuche mientras explica
04:00
how the algorithm called
131
240079
1580
cómo funciona el algoritmo llamado
04:01
'bubble sort' works to BBC
132
241659
2491
'clasificación de burbuja' en el programa de BBC
04:04
World Service's programme,
133
244150
1349
World Service,
04:05
The Forum:
134
245499
3030
The Forum:
04:08
Think of when your computer
135
248529
1100
Piense en cuando su computadora
04:09
is sorting emails by date and
136
249629
1881
está clasificando correos electrónicos por fecha y
04:11
maybe you've got 500 emails
137
251510
1349
tal vez tenga 500 correos electrónicos
04:12
and it sorts them by date in
138
252859
1371
y los clasifique por fecha en
04:14
a flash. Now it doesn't use
139
254230
1479
un instante. Ahora no usa
04:15
bubble sort, but it does
140
255709
1022
la ordenación por burbujas, pero sí
04:16
use a sorting method and if
141
256731
1819
usa un método de clasificación y
04:18
you tried to do that by
142
258550
1140
si intentara hacerlo a
04:19
hand it would take you a
143
259690
1509
mano, le llevaría
04:21
very long time, whatever
144
261199
1340
mucho tiempo, sin importar el
04:22
method you used.
145
262539
3641
método que usara.
04:26
Professor Stewart describes
146
266180
1000
El profesor Stewart describe
04:27
how algorithms sort emails.
147
267180
2100
cómo los algoritmos clasifican los correos electrónicos.
04:29
'To sort' is a verb meaning
148
269280
1729
'Ordenar' es un verbo que
04:31
to group together things
149
271009
1130
significa agrupar cosas
04:32
which share similarities.
150
272139
1821
que comparten similitudes.
04:33
Just like grouping the
151
273960
1000
Al igual que agrupar las
04:34
apples by size, sorting
152
274960
1910
manzanas por tamaño, clasificar
04:36
hundreds of emails by hand
153
276870
1729
cientos de correos electrónicos a mano
04:38
would take a long time.
154
278599
1861
llevaría mucho tiempo.
04:40
But using algorithms,
155
280460
1910
Pero al usar algoritmos, las
04:42
computers do it in a flash -
156
282370
1810
computadoras lo hacen en un abrir y cerrar de ojos,
04:44
very quickly or suddenly.
157
284180
1959
muy rápido o repentinamente.
04:46
That phrase - in a flash -
158
286139
1191
Esa frase, en un instante,
04:47
reminds me of
159
287330
1000
me recuerda
04:48
how Albert Einstein
160
288330
1130
cómo Albert Einstein
04:49
came up with his famous
161
289460
1190
ideó su famosa
04:50
equation, E=MC2.
162
290650
3609
ecuación, E=MC2.
04:54
And that reminds me of your
163
294259
1671
Y eso me recuerda a tu
04:55
quiz question. You asked
164
295930
1910
pregunta del cuestionario. Preguntaste
04:57
about the 'E' in E=MC2.
165
297840
3260
sobre la 'E' en E=MC2.
05:01
I said it stands for
166
301100
1390
Dije que significa
05:02
'energy'. So, was I right?
167
302490
1739
'energía'. Entonces, ¿tenía razón?
05:04
'Energy' is the correct answer.
168
304229
2641
'Energía' es la respuesta correcta.
05:06
Energy equals 'M' for mass,
169
306870
1849
La energía es igual a 'M' para la masa,
05:08
multiplied by the Constant
170
308719
1521
multiplicada por la constante
05:10
'C' which is the speed
171
310240
1459
'C', que es la velocidad
05:11
of light, squared.
172
311699
1201
de la luz, al cuadrado.
05:12
OK, let's recap the vocabulary
173
312900
2380
Bien, recapitulemos el vocabulario
05:15
from this programme, starting
174
315280
1780
de este programa, comenzando
05:17
with 'equation' - a mathematical
175
317060
2340
con 'ecuación': una
05:19
statement using symbols to
176
319400
1900
declaración matemática que usa símbolos para
05:21
show two equal things.
177
321300
1910
mostrar dos cosas iguales.
05:23
If something is called a 'bogyman',
178
323210
2120
Si a algo se le llama 'bogyman'
05:25
it's something considered
179
325330
1040
, es algo que se considera
05:26
bad and to be feared.
180
326370
1670
malo y temible.
05:28
'Inscrutable' people don't show
181
328040
1610
Las personas 'inscrutables' no muestran
05:29
their emotions so are very
182
329650
1620
sus emociones, por lo que es muy
05:31
difficult to get to know.
183
331270
2060
difícil llegar a conocerlas.
05:33
'Efficient' means working
184
333330
1000
'Eficiente' significa trabajar con
05:34
quickly and effectively
185
334330
1079
rapidez y eficacia
05:35
in an organised way.
186
335409
1470
de forma organizada.
05:36
The verb 'to sort' means
187
336879
1491
El verbo 'clasificar'
05:38
to group together things
188
338370
1269
significa agrupar cosas
05:39
which share similarities.
189
339639
1851
que comparten similitudes.
05:41
And finally, if something
190
341490
1060
Y finalmente, si algo
05:42
happens 'in a flash', it
191
342550
1721
sucede 'en un instante',
05:44
happens quickly or suddenly.
192
344271
1779
sucede de forma rápida o repentina.
05:46
That's all the time we have
193
346050
1359
Eso es todo el tiempo que tenemos
05:47
to discuss algorithms. And if
194
347409
2151
para discutir algoritmos. Y si
05:49
you're still not 100% sure
195
349560
1829
todavía no estás 100% seguro
05:51
about exactly what they are,
196
351389
1810
de cuáles son exactamente,
05:53
we hope at least you've
197
353199
1000
¡esperamos que al menos hayas
05:54
learned some useful vocabulary!
198
354199
1601
aprendido algo de vocabulario útil!
05:55
Join us again soon for more
199
355800
1300
Únase a nosotros nuevamente pronto para conocer más
05:57
trending topics, sensational
200
357100
1749
temas de actualidad,
05:58
science and useful vocabulary
201
358849
2120
ciencia sensacional y vocabulario útil
06:00
here at 6 Minute English from
202
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1531
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BBC Learning English.
203
362500
1610
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¡Adiós por ahora!
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Goodbye!
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2100
¡Adiós!

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