Why people believe weird things | Michael Shermer

Michael Shermer habla sobre creer cosas extrañas

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2008-04-15 ・ TED


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Michael Shermer habla sobre creer cosas extrañas

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TED


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Traductor: sara garcia cespedes Revisor: Diego Leal
00:25
I'm Michael Shermer, director of the Skeptics Society,
0
25000
2532
Hola, soy Michael Shermer, director de la Skeptics Society,
00:27
publisher of "Skeptic" magazine.
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27556
1532
editora de la revista Skeptic.
00:29
We investigate claims of the paranormal,
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29112
1913
Investigamos alegatos de eventos paranormales, pseudociencias,
00:31
pseudo-science, fringe groups and cults, and claims of all kinds between,
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31049
3682
grupos marginales, cultos y todo lo que está en el medio.
00:34
science and pseudo-science and non-science and junk science,
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34755
2894
Ciencias, pseudociencias, ciencia basura,
00:37
voodoo science, pathological science, bad science, non-science,
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37673
3303
ciencia voodoo, ciencia patológica, mala ciencia, no ciencias
00:41
and plain old non-sense.
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41000
1887
y el conocido sin sentido.
00:42
And unless you've been on Mars recently,
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42911
1917
A menos que hayan estado en Marte últimamente
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you know there's a lot of that out there.
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44852
2018
sabrán que hay mucho de eso ahí afuera.
00:46
Some people call us debunkers, which is kind of a negative term.
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46894
3022
Alguna gente nos llama los refutadores lo cual es un término algo negativo,
00:49
But let's face it, there's a lot of bunk.
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49940
2108
pero aceptémoslo, hay un montón de basura.
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We are like the bunko squads of the police departments out there --
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3453
Somos como el escuadrón de calidad del departamento de policía refutando
00:55
well, we're sort of like the Ralph Naders of bad ideas,
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55549
3427
la basura, bueno, más o menos como los Ralph Naders de las malas ideas,
00:59
(Laughter)
13
59000
1230
(Risas)
01:00
trying to replace bad ideas with good ideas.
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60254
2722
tratando de reemplazar malas ideas por buenas ideas.
01:03
I'll show you an example of a bad idea.
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63000
1863
Les muestro un ejemplo de una mala idea.
01:04
I brought this with me,
16
64887
1158
Traje esto conmigo,
01:06
this was given to us by NBC Dateline to test.
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66069
3907
nos lo dió Dateline, de NBC, para probarlo.
01:10
It's produced by the Quadro Corporation of West Virginia.
18
70000
3286
Lo produce la Quadro Corporation de Virginia Occidental,
01:13
It's called the Quadro 2000 Dowser Rod.
19
73310
2910
se llama el Quadro 2000 Dowser Rod.
01:16
(Laughter)
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76244
1446
(Risas)
01:17
This was being sold to high-school administrators for $900 apiece.
21
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5262
Esto estaba siendo vendido a los directores de escuelas por 900 dólares cada uno.
01:23
It's a piece of plastic with a Radio Shack antenna attached to it.
22
83000
4327
Es un pedazo de plástico con una antena de Radioshack pegada.
01:27
You could dowse for all sorts of things,
23
87351
1966
Pueden hacer uno de estos para buscar todo tipo de cosas, pero este en especial
01:29
but this particular one was built to dowse for marijuana
24
89341
3393
se diseñó para buscar marihuana en los casilleros de los estudiantes.
01:32
in students' lockers.
25
92758
1218
01:34
(Laughter)
26
94000
2460
(Risas)
01:36
So the way it works is you go down the hallway,
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96484
3545
Así funciona, van caminando por el pasillo y ven si la antena
01:40
and you see if it tilts toward a particular locker,
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100053
2999
se mueve hacia un casillero en particular, y entonces abren el casillero.
01:43
and then you open the locker.
29
103076
1444
01:44
So it looks something like this.
30
104544
1577
Es algo así,
01:46
I'll show you.
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106145
1183
les muestro.
01:48
(Laughter)
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108809
1167
(Risas)
01:50
Well, it has kind of a right-leaning bias.
33
110000
3391
Bueno, tiene cierta tendencia de girar hacia la derecha
Esto es ciencia, así que haremos un experimento controlado,
01:53
Well, this is science, so we'll do a controlled experiment.
34
113415
2805
seguro que va para el otro lado.
01:56
It'll go this way for sure.
35
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1582
01:57
(Laughter)
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117850
3934
(Risas)
02:01
Sir, do you want to empty your pockets, please, sir?
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121808
2526
Señor, ¿podría vaciar sus bolsillos, por favor?
02:04
(Laughter)
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124358
1838
(Risas)
02:06
So the question was, can it actually find marijuana in students' lockers?
39
126220
3457
Entonces la pregunta era, ¿puedo encontrar marihuana en los casilleros de los
02:09
And the answer is, if you open enough of them, yes.
40
129701
2598
alumnos? Y la respuesta es, si abren suficientes casilleros, sí.
02:12
(Laughter)
41
132323
1023
(Risas)
02:13
(Applause)
42
133370
1606
(Aplausos)
02:15
But in science, we have to keep track of the misses, not just the hits.
43
135000
3381
Pero en ciencia debemos tener en cuenta los errores, no sólo los aciertos
02:18
And that's probably the key lesson to my short talk here:
44
138405
3266
Esa es probablemente la principal lección de mi corta charla aquí, es que
02:21
This is how psychics work, astrologers, tarot card readers and so on.
45
141695
3734
así funcionan todos estos psíquicos, astrólogos, lectores de cartas de tarot y
02:25
People remember the hits and forget the misses.
46
145453
2219
demás: La gente recuerda los aciertos y olvida los errores.
02:27
In science, we keep the whole database,
47
147696
1895
En ciencia, debemos mantener toda la base de datos
02:29
and look to see if the number of hits somehow stands out
48
149615
2661
y ver si el número de aciertos de alguna forma es mayor
02:32
from the total number you'd expect by chance.
49
152300
2213
al número total que usted esperaría por azar.
02:34
In this case, we tested it.
50
154537
1294
En este caso, hicimos pruebas.
02:35
We had two opaque boxes:
51
155855
1492
Teníamos dos cajas opacas,
02:37
one with government-approved THC marijuana, and one with nothing.
52
157371
3634
una con THC marihuana aprobada por el gobierno, y la otra vacía.
02:41
And it got it 50 percent of the time --
53
161029
1881
Funcionó el 50% de las veces,
02:42
(Laughter)
54
162934
1093
justo lo que esperarían lanzando una moneda.
02:44
which is exactly what you'd expect with a coin-flip model.
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164051
2925
02:47
So that's just a fun little example here of the sorts of things we do.
56
167000
3991
Ese es sólo un pequeño y divertido ejemplo del tipo de cosas que hacemos;
Skeptic es una publicación trimestral,
02:51
"Skeptic" is the quarterly publication. Each one has a particular theme.
57
171015
3468
cada una tiene un tema particular, como esta, es sobre el futuro de la inteligencia.
02:54
This one is on the future of intelligence.
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174507
2074
02:56
Are people getting smarter or dumber?
59
176605
1771
¿La gente se está volviendo más inteligente o más tonta?
02:58
I have an opinion of this myself because of the business I'm in,
60
178400
3048
Tengo una opinión propia al respecto, por el negocio en el que estoy.
03:01
but in fact, people, it turns out, are getting smarter.
61
181472
2667
Pero, de hecho, resulta que la gente se está volviendo más inteligente
Tres puntos de CI (IQ) por cada 10 años que pasan,
03:04
Three IQ points per 10 years, going up.
62
184163
2813
03:07
Sort of an interesting thing.
63
187000
1651
lo cual es una cosa interesante.
03:08
With science, don't think of skepticism as a thing, or science as a thing.
64
188675
3547
Con ciencia, no piensen en el escepticismo como una cosa o incluso en la
03:12
Are science and religion compatible?
65
192246
1730
ciencia como una cosa ¿Son la ciencia y la religión compatibles?
03:14
It's like, are science and plumbing compatible?
66
194000
2231
Es como preguntar si la ciencia y la plomería son compatibles.
03:16
They're just two different things.
67
196255
1634
Son, simplemente, cosas diferentes.
03:17
Science is not a thing. It's a verb.
68
197913
1739
La ciencia no es una cosa, es un verbo.
03:19
It's a way of thinking about things.
69
199676
1722
Es una forma de pensar acerca de las cosas,
03:21
It's a way of looking for natural explanations for all phenomena.
70
201422
3070
Es una forma de buscar una explicación natural a todos los fenómenos.
03:24
I mean, what's more likely:
71
204516
1350
Me refiero a, ¿qué es más probable?
03:25
that extraterrestrial intelligences or multi-dimensional beings
72
205890
3563
¿Que inteligencias extraterrestres o seres multidimensionales hayan viajado
03:29
travel across vast distances of interstellar space
73
209477
2390
la vastedad del espacio interestelar para dejar una marca en las cosechas
03:31
to leave a crop circle in Farmer Bob's field in Puckerbrush, Kansas
74
211891
3180
en el la granja de Bob en Puckerbrush, Kansas para promover Skeptic.com, nuestro sitio web?
03:35
to promote skeptic.com, our web page?
75
215095
1810
03:36
Or is it more likely that a reader of "Skeptic" did this with Photoshop?
76
216929
4478
¿o es más probable que un lector de Skeptic haya hecho esto con Photoshop?
03:41
And in all cases we have to ask --
77
221431
1650
En cualquier caso, tenemos que preguntar
03:43
(Laughter)
78
223105
1824
(Risas)
03:44
What's the more likely explanation?
79
224953
2023
cuál es la explicación más probable,
03:47
Before we say something is out of this world,
80
227000
2167
y antes de decir que algo es de fuera de este mundo,
03:49
we should first make sure that it's not in this world.
81
229191
2664
tenemos que asegurarnos de que no está en este mundo
03:51
What's more likely:
82
231879
1151
¿Qué es más probable?
03:53
that Arnold had extraterrestrial help in his run for the governorship,
83
233054
3326
¿Que Arnold haya tenido un poco de ayuda extraterrestre en las elecciones para
03:56
or that the "World Weekly News" makes stuff up?
84
236404
2498
gobernador, o que el World Weekly News invente cosas?
03:58
(Laughter)
85
238926
1389
(Risas)
04:00
The same theme is expressed nicely here in this Sidney Harris cartoon.
86
240339
4662
Y parte de eso, el mismo tema, se expresa muy bien
en esta caricatura de Sidney Harris.
04:05
For those of you in the back, it says here: "Then a miracle occurs.
87
245025
3215
Para aquellos en el fondo, dice: "Entonces sucede un milagro".
04:08
I think you need to be more explicit here in step two."
88
248264
2712
"Creo que deberías ser más explícito en el paso dos".
04:11
This single slide completely dismantles the intelligent design arguments.
89
251000
4496
Esta diapositiva, sola, desmantela completamente los argumentos sobre el
04:15
There's nothing more to it than that.
90
255520
1848
diseño inteligente. No es nada más que eso.
04:17
(Applause)
91
257392
1050
(Aplausos)
04:18
You can say a miracle occurs,
92
258466
1388
Pueden decir "Entonces un milagro sucede",
04:19
it's just that it doesn't explain anything or offer anything.
93
259878
2966
sólo que eso no explica nada,
04:22
There's nothing to test.
94
262868
1150
no ofrece nada, no hay nada para probar.
04:24
It's the end of the conversation for intelligent design creationists.
95
264042
3448
Es el fin de la conversación para los creacionistas de diseño inteligente.
04:27
And it's true, scientists sometimes throw terms out as linguistic place fillers --
96
267514
4886
Mientras que, es cierto, la ciencia a veces pone nombres tentativos
para llenar el espacio lingüistico, energía oscura o materia oscura, o algo así.
04:32
dark energy or dark matter, something like that --
97
272424
2348
04:34
until we figure out what it is, we'll call it this.
98
274796
2460
Hasta que descubramos qué es lo llamaremos así.
04:37
It's the beginning of the causal chain for science.
99
277280
2701
Es el comienzo de la cadena causal para la ciencia.
para el creacionismo de diseño inteligente es el fin de la cadena.
04:40
For intelligent design creationists, it's the end of the chain.
100
280005
4075
Entonces, podemos preguntarnos esto, ¿qué es más probable?
04:44
So again, we can ask this: what's more likely?
101
284104
2172
04:46
Are UFOs alien spaceships, or perceptual cognitive mistakes, or even fakes?
102
286300
4391
¿Ovnis, platillos voladores, errores cognitivos perceptuales o incluso engaños?
04:50
This is a UFO shot from my house in Altadena, California,
103
290715
3261
Esta es la foto de un ovni desde mi casa en Altadena, California,
04:54
looking down over Pasadena.
104
294000
1976
mirando hacia Pasadena.
04:56
And if it looks a lot like a Buick hubcap, it's because it is.
105
296000
3521
Y si se ve muy parecido a un plato desechable, es porque eso es.
04:59
You don't even need Photoshop or high-tech equipment,
106
299545
2738
Ni siquiera necesitan Photoshop ni equipos de alta tecnología,
05:02
you don't need computers.
107
302307
1198
no necesitan computadoras.
05:03
This was shot with a throwaway Kodak Instamatic camera.
108
303529
3447
Esto fue tomado con una cámara Kodak desechable.
05:07
You just have somebody off on the side with a hubcap ready to go.
109
307000
3096
Alguien está al costado con el plato listo para tirarlo,
05:10
Camera's ready -- that's it.
110
310120
1898
la cámara está lista, ya está.
05:12
(Laughter)
111
312042
1437
(Risas)
05:13
So, although it's possible that most of these things are fake
112
313503
3473
Aunque es posible que la mayoría de estas cosas sean engaños,
05:17
or illusions or so on, and that some of them are real,
113
317000
3714
o ilusiones o algo así, y algunas sean reales,
05:20
it's more likely that all of them are fake, like the crop circles.
114
320738
3133
es más probable que todas sean falsas como las marcas en las cosechas.
05:23
On a more serious note, in all of science we're looking for a balance
115
323895
3381
En un plano más serio, en todas las ciencias buscamos balance
05:27
between data and theory.
116
327300
1676
entre datos y teoría.
05:29
In the case of Galileo, he had two problems
117
329000
3976
En el caso de Galileo, él tuvo dos problemas
05:33
when he turned his telescope to Saturn.
118
333000
2361
al mirar con el telescopio hacia Saturno.
05:35
First of all, there was no theory of planetary rings.
119
335385
3122
Primero, no había una teoría de anillos planetarios y,
05:38
Second of all, his data was grainy and fuzzy,
120
338531
2193
segundo, sus datos eran vagos y difusos.
05:40
and he couldn't quite make out what he was looking at.
121
340748
2528
No podía entender muy bien qué era lo que estaba mirando,
05:43
So he wrote that he had seen --
122
343300
1676
entonces escribió lo que vió:
05:45
"I have observed that the furthest planet has three bodies."
123
345000
3507
"He observado que el planeta más lejano tiene tres cuerpos".
05:48
And this is what he ended up concluding that he saw.
124
348531
2865
Esto es lo que terminó concluyendo.
05:51
So without a theory of planetary rings and with only grainy data,
125
351420
3556
Entonces, sin una teoría de anillos planetarios y sólo datos vagos,
05:55
you can't have a good theory.
126
355000
1918
no pueden tener una buena teoría.
05:56
It wasn't solved until 1655.
127
356942
1619
Esto no se resolvió sino hasta 1655.
05:58
This is Christiaan Huygens's book that catalogs all the mistakes
128
358585
3014
Esto es del libro de Christiaan Huygens, en donde catalogó todos los errores
06:01
people made trying to figure out what was going on with Saturn.
129
361623
2962
que las personas hicieron tratando de entender qué pasaba cuando miraban a
06:04
It wasn't till Huygens had two things:
130
364609
1856
Saturno. No fue sino hasta que Huygens tuvo dos cosas:
06:06
He had a good theory of planetary rings and how the solar system operated,
131
366489
4486
Una buena teoría de anillos planetarios y de cómo operaba el sistema solar,
06:10
and he had better telescopic, more fine-grain data
132
370999
2863
y mejores telescopios, mejores datos.
06:13
in which he could figure out that as the Earth is going around faster --
133
373886
3543
Así pudo entender que lo que ocurría es que la Tierra iba más rápido,
06:17
according to Kepler's Laws -- than Saturn, then we catch up with it.
134
377453
3228
de acuerdo a las leyes de Kepler, que Saturno y después lo alcanzamos
06:20
And we see the angles of the rings at different angles, there.
135
380705
3271
y vemos los anillos en diferentes ángulos, ahí.
06:24
And that, in fact, turns out to be true.
136
384000
2220
Que es lo que de hecho resultó ser cierto.
06:26
The problem with having a theory is that it may be loaded with cognitive biases.
137
386244
5297
El problema con tener una teoría
es que su teoría puede estar cargada de sesgos cognitivos.
06:31
So one of the problems of explaining why people believe weird things
138
391565
3267
Entonces uno de los problemas explicando por qué las personas creen cosas
06:34
is that we have things, on a simple level,
139
394856
2068
extrañas es que tenemos cosas a un nivel más simple
06:36
and then I'll go to more serious ones.
140
396948
1828
y después ire a otras más serias
06:38
Like, we have a tendency to see faces.
141
398800
1876
como, tenemos una tendencia a ver caras.
06:40
This is the face on Mars.
142
400700
1776
Esta es la cara en Marte que era,
06:42
In 1976, where there was a whole movement to get NASA to photograph that area
143
402500
4512
en 1976, donde había todo un movimiento para que la NASA
tomara fotografías del área, porque la gente pensaba
06:47
because people thought this was monumental architecture made by Martians.
144
407036
3916
que era una monumental arquitectura hecha por marcianos.
06:50
Here's the close-up of it from 2001.
145
410976
2771
Bueno, resultó que, acá hay un acercamiento del 2001,
06:53
If you squint, you can still see the face.
146
413771
2460
si entrecierran los ojos todavía pueden ver la cara.
06:56
And when you're squinting,
147
416255
1302
Cuando entrecierran los ojos lo que están haciendo es
06:57
you're turning that from fine-grain to coarse-grain,
148
417581
3023
cambiando de alta calidad a baja calidad,
07:00
so you're reducing the quality of your data.
149
420628
2287
reduciendo así la calidad de los datos.
07:02
And if I didn't tell you what to look for, you'd still see the face,
150
422939
3229
Y si no les dijera qué buscar, todavía podrían ver la cara,
07:06
because we're programmed by evolution to see faces.
151
426192
2429
porque estamos programados por la evolución para reconocer rostros.
07:08
Faces are important for us socially.
152
428645
2151
Los rostros son importantes para nosotros a nivel social.
07:10
And of course, happy faces, faces of all kinds are easy to see.
153
430820
3468
Y claro, caras felices,
caras de todo tipo son fáciles de ver.
07:14
You see the happy face on Mars, there.
154
434312
1896
(Risas)
Pueden ver la cara feliz en Marte ahí.
07:16
(Laughter)
155
436232
1151
07:17
If astronomers were frogs, perhaps they'd see Kermit the Frog.
156
437407
2913
Si los astrónomos fuesen ranas quizás verían a la rana René,
07:20
Do you see him there? Little froggy legs.
157
440344
1953
la ven ahí,
07:22
Or if geologists were elephants?
158
442688
2195
con patitas de rana...
O si los geólogos fuesen elefantes...
07:25
Religious iconography.
159
445736
3240
Iconografía religiosa,
07:29
(Laughter)
160
449000
2801
(Risas)
07:31
Discovered by a Tennessee baker in 1996.
161
451825
2151
descubierta por un pastelero en Tennesee en 1996,
07:34
He charged five bucks a head to come see the nun bun
162
454000
2477
cobraba 5 dólares por cabeza para verla
07:36
till he got a cease-and-desist from Mother Teresa's lawyer.
163
456501
3713
hasta que recibió una orden del abogado de la madre Teresa.
07:40
Here's Our Lady of Guadalupe and Our Lady of Watsonville, just down the street,
164
460238
3738
Esta es la Virgen de Guadalupe y la Virgen de Watsonville, acá bajando la calle
07:44
or is it up the street from here?
165
464000
1604
o subiendo la calle desde acá.
07:45
Tree bark is particularly good because it's nice and grainy, branchy,
166
465628
3348
Las ramas de árboles con particularmente buenas porque son irregulares,
07:49
black-and-white splotchy and you can get the pattern-seeking --
167
469000
3000
en blanco y negro, borrosas y pueden buscar patrones;
07:52
humans are pattern-seeking animals.
168
472024
1952
los humanos somos animales buscadores de patrones.
07:54
Here's the Virgin Mary on the side of a glass window in Sao Paulo.
169
474000
3563
Aquí está la Virgen María en una ventana de vidrio en Sao Paulo.
07:57
Here's when the Virgin Mary made her appearance on a cheese sandwich --
170
477587
3414
Aquí la Virgen María hizo su aparicion en un sándwich de queso
que incluso pude sostener en un casino en las Vegas...
08:01
which I got to actually hold in a Las Vegas casino --
171
481025
2490
08:03
of course, this being America.
172
483539
1537
Claro, esto es Estados Unidos...
08:05
(Laughter)
173
485100
1525
(Risas)
08:06
This casino paid $28,500 on eBay for the cheese sandwich.
174
486649
4327
Este casino pagó 28.500 dólares en eBay por el sándwich de queso
08:11
(Laughter)
175
491000
1976
(Risas)
08:13
But who does it really look like? The Virgin Mary?
176
493000
2381
¿Pero realmente a quién se parece? ¿a la Virgen María?
08:15
(Laughter)
177
495405
1979
(Risas)
08:17
It has that sort of puckered lips, 1940s-era look.
178
497408
3865
Tiene esos labios de los años 40...
08:21
Virgin Mary in Clearwater, Florida.
179
501297
1679
La Virgen María en Clearwater, Florida.
08:23
I actually went to see this one.
180
503000
1976
Esta pude verla...
08:25
There was a lot of people there.
181
505000
1834
Hay un montón de personas, los creyentes que vienen,
08:26
The faithful come in their wheelchairs and crutches, and so on.
182
506858
4652
sillas de ruedas y muletas y así.
08:31
We went down and investigated.
183
511534
1861
Fuimos a investigar,
08:33
Just to give you a size, that's Dawkins, me and The Amazing Randi,
184
513419
3173
para darles idea del tamaño, ese es Dawkins, yo y el asombroso Randi
08:36
next to this two, two and a half story-sized image.
185
516616
2413
junto a esta imagen de dos, dos pisos y medio.
08:39
All these candles, thousands of candles people had lit in tribute to this.
186
519053
3502
Muchas velas, miles de velas que la gente deja de tributo.
08:42
So we walked around the backside, to see what was going on.
187
522579
2805
Entonces caminamos a la parte de atrás para ver qué estaba pasando aquí,
08:45
It turns out wherever there's a sprinkler head and a palm tree,
188
525408
3331
resulta que donde sea hay un rociador y una palmera
08:48
you get the effect.
189
528763
1213
se obtiene este efecto.
08:50
Here's the Virgin Mary on the backside, which they started to wipe off.
190
530000
3381
Aquí está la virgen María en la parte de atrás, la cual empezaron a limpiar...
08:53
I guess you can only have one miracle per building.
191
533405
2571
Parece que sólo pueden tener un milagro por edificio.
08:56
(Laughter)
192
536000
3333
(Risas)
08:59
So is it really a miracle of Mary, or is it a miracle of Marge?
193
539357
3679
Entonces, ¿realmente es el milagro de María o es el milagro de Marge?
09:03
(Laughter)
194
543060
1001
(Risas)
09:04
And now I'm going to finish up with another example of this,
195
544085
3603
Voy a terminar con otro ejemplo de esto
09:07
with auditory illusions.
196
547712
2777
con audio, ilusiones auditivas.
09:10
There's this film, "White Noise," with Michael Keaton,
197
550513
2526
Está esta película "Voces del Más Allá"
con Michael Keaton sobre los muertos hablándonos...
09:13
about the dead talking back to us.
198
553063
2534
09:15
By the way, the whole business of talking to the dead is not that big a deal.
199
555621
3665
Por cierto, este negocio de hablar con los muertos, no es tan complicado,
cualquiera puede hacerlo; pero resulta
09:19
Anybody can do it, turns out.
200
559310
1485
09:20
It's getting the dead to talk back that's the really hard part.
201
560819
3088
que lograr que los muertos respondan, esa es la parte difícil.
(Risas)
09:23
(Laughter)
202
563931
1098
En este caso, supuestamente estos mensajes están escondidos en fenómenos
09:25
In this case, supposedly, these messages are hidden in electronic phenomena.
203
565053
3782
09:28
There's a ReverseSpeech.com web page where I downloaded this stuff.
204
568859
3285
electrónicos. Está esta página, reversespeech.com, de donde bajé esto.
09:32
This is the most famous one of all of these.
205
572168
3151
Aquí está la versión normal, este es uno de los más famosos,
09:35
Here's the forward version of the very famous song.
206
575343
2801
esta es la versión normal de una canción muy famosa...
09:38
(Music with lyrics)
207
578168
1071
09:39
If there's a bustle in your hedgerow don't be alarmed now.
208
579263
5158
09:45
It's just a spring clean for the May Queen.
209
585089
3795
09:50
Yes, there are two paths you can go by, but in the long run,
210
590764
4987
09:56
There's still time to change the road you're on.
211
596870
3564
10:01
(Music ends)
212
601514
1580
10:03
Couldn't you just listen to that all day?
213
603733
2611
¿uno podría escuchar esto todo el día, cierto?
(Risas)
10:06
All right, here it is backwards,
214
606368
1607
Aquí está al revés.
10:07
and see if you can hear the hidden messages that are supposedly in there.
215
607999
4030
A ver si pueden entender el mensaje que está supuestamente ahí..
10:12
(Music with unintelligible lyrics)
216
612513
6778
10:26
(Lyrics) Satan!
217
626450
1294
10:27
(Unintelligible lyrics continue)
218
627768
6477
10:41
What did you get? Audience: Satan!
219
641934
1620
¿Qué entendieron?
10:43
Satan. OK, at least we got "Satan".
220
643578
1712
(Audiencia: Satán)
10:45
Now, I'll prime the auditory part of your brain
221
645314
2302
Shermer: ¿Satán? ok, por lo menos escuchamos Satán.
10:47
to tell you what you're supposed to hear, and then hear it again.
222
647640
3437
Ahora voy a preparar a la parte auditiva de su cerebro
para decirle qué se supone que escuche y lo escucharemos de nuevo.
10:51
(Music with lyrics)
223
651101
3801
11:17
(Music ends)
224
677673
1086
11:18
(Laughter)
225
678783
1207
(Risas)
11:20
(Applause)
226
680014
6389
(Aplausos)
11:26
You can't miss it when I tell you what's there.
227
686427
2549
No pueden dejar de escucharlo cuando les digo que está ahí.
11:29
(Laughter)
228
689000
3250
(Risas)
11:32
I'm going to just end with a positive, nice little story.
229
692274
4035
Déjenme terminar con una historia positiva...
Skeptics es una organización educacional sin fines de lucro,
11:36
The Skeptics is a nonprofit educational organization.
230
696333
2845
11:39
We're always looking for little good things that people do.
231
699202
2820
siempre buscamos cositas buenas que la gente hace.
11:42
And in England, there's a pop singer.
232
702046
2009
En Inglaterra hay una cantante de pop,
11:44
One of the top popular singers in England today, Katie Melua.
233
704079
3745
una cantante muy popular hoy en Inglaterra, Katie Melua.
11:47
And she wrote a beautiful song.
234
707848
1528
Ella escribió una hermosa canción que
11:49
It was in the top five in 2005, called, "Nine Million Bicycles in Beijing."
235
709400
5576
estuvo en el top 5 en el 2005 llamada "Nine Millon Bicycles in Beijing" (nueve
11:55
It's a love story -- she's sort of the Norah Jones of the UK --
236
715000
3096
millones de bicicletas en Beijing). Es una historia de amor, ella es como la Norah
11:58
about how she much loves her guy,
237
718120
1621
Jones de Reino Unido. Es sobre cuánto ama a su novio,
11:59
and compared to nine million bicycles, and so forth.
238
719765
2476
y lo compara con nueve millones de bicicletas y así...
12:02
And she has this one passage here.
239
722265
2225
Y tiene este pasaje
12:04
(Music)
240
724514
1036
12:05
(Lyrics) We are 12 billion light-years from the edge
241
725574
5771
Bueno, eso es bonito.
Por lo menos estuvo cerca.
12:11
That's a guess,
242
731369
2325
12:13
No one can ever say it's true,
243
733718
3711
En Estados Unidos sería estamos a 6000 años luz del borde
12:17
But I know that I will always be with you.
244
737453
4603
(Risas)
Pero mi amigo Simon Singh, físico de partículas que ahora se dedica
12:22
Michael Shermer: Well, that's nice. At least she got it close.
245
742731
2965
a la divulgación científica, escribió el libro "el Big Bang",
12:25
In America it'd be, "We're 6,000 light years from the edge."
246
745720
2923
usa cada oportunidad que tiene para promover la buena ciencia.
12:28
(Laughter)
247
748667
1036
Entonces escribió un artículo acerca de la canción de Katie en The Guardian
12:29
But my friend, Simon Singh, the particle physicist now turned science educator,
248
749727
3769
diciendo, mm, bueno, sabemos exactamente a cuánto estamos del borde
12:33
who wrote the book "The Big Bang," and so on,
249
753520
2127
Son 13.7 mil millones de años-luz, no es una suposición,
12:35
uses every chance he gets to promote good science.
250
755671
2405
lo sabemos dentro de margenes de error bien definidos.
12:38
And so he wrote an op-ed piece in "The Guardian" about Katie's song,
251
758100
3286
Entonces podemos decirlo, aunque sin certeza absoluta, es bastante cercano
12:41
in which he said, well, we know exactly how far from the edge.
252
761410
5036
a ser verdad. Y para crédito suyo, Katie llamó un poco después de la aparición
12:46
You know, it's 13.7 billion light years, and it's not a guess.
253
766470
3818
del artículo. Dijo: "Estoy muy avergonzada,
12:50
We know within precise error bars how close it is.
254
770312
4264
era miembro del club de astronomía, debí de haberlo sabido".
12:54
So we can say, although not absolutely true, it's pretty close to being true.
255
774600
3810
Grabó de nuevo la canción,
12:58
And, to his credit, Katie called him up after this op-ed piece came out, and said,
256
778434
4739
entonces voy a terminar con la nueva versión.
(Aplausos)
13:03
"I'm so embarrassed. I was in the astronomy club.
257
783197
2371
¿Acaso no es esto genial?
13:05
I should've known better."
258
785592
1278
13:06
And she re-cut the song.
259
786894
1222
(Aplausos)
13:08
So I will end with the new version.
260
788140
1848
13:10
(Music with lyrics)
261
790012
1264
13:11
We are 13.7 billion light years
262
791300
2421
13:13
from the edge of the observable universe.
263
793745
3491
13:17
That's a good estimate with well-defined error bars.
264
797260
3769
13:21
And with the available information,
265
801053
3152
13:24
I predict that I will always be with you.
266
804229
4343
13:28
(Laughter)
267
808596
1157
13:29
How cool is that?
268
809777
1168
13:30
(Applause)
269
810969
2031
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