Abundance is our future | Peter Diamandis

Peter Diamandis: Un futuro de abundancia

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2012-03-01 ・ TED


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Peter Diamandis: Un futuro de abundancia

497,202 views ・ 2012-03-01

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Maria Millet
00:15
(Applause)
0
15260
3000
(Aplausos)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
18260
3000
(Video) Locutor: Crecen las amenazas por la muerte de Bin Laden.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
21260
2000
Locutor 2: Hambruna en Somalia. Locutor 3: La policía arroja gas pimienta.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
23260
2000
Locutor 4: Carteles despiadados. Locutor 5: Cruceros mordaces.
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
25260
3000
Locutor 6: Decadencia social. Locutor 7: 65 muertos.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
28260
2000
Locutor 8: Alerta de tsunami. Locutor 9: Ciberataques.
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
30260
2000
Varios locutores: Guerra al narcotráfico. Destrucción masiva. Tornado.
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
32260
2000
Recesión. Bancarrota. Juicio final. Egipto. Siria.
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
34260
2000
Crisis. Muerte. Desastre.
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Oh, my God.
9
36260
3000
¡Oh, Dios mío!
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Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
39260
2000
Peter Diamandis: Estos son sólo algunos de los clips
00:41
I collected over the last six months --
11
41260
2000
que conseguí en los últimos seis meses.
00:43
could have easily been the last six days
12
43260
2000
Tranquilamente podrían ser de los últimos 6 días
00:45
or the last six years.
13
45260
2000
o de los últimos 6 años.
00:47
The point is that the news media
14
47260
2000
La idea es que los medios de prensa
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
49260
3000
prefieren brindarnos noticias negativas
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
52260
3000
porque nuestras mentes les prestan atención.
00:55
And there's a very good reason for that.
17
55260
2000
Y eso responde a una muy buena razón.
00:57
Every second of every day,
18
57260
2000
En cada segundo de cada día
00:59
our senses bring in way too much data
19
59260
2000
nuestros sentidos reciben muchísimos más datos
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
61260
3000
de los que probablemente el cerebro puede procesar.
01:04
And because nothing is more important to us
21
64260
2000
Y como nada nos importa más
01:06
than survival,
22
66260
2000
que sobrevivir,
01:08
the first stop of all of that data
23
68260
2000
la primera parada de todos esos datos
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
70260
2000
es un antiguo fragmento del lóbulo temporal
01:12
called the amygdala.
25
72260
2000
llamado amígdala.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
74260
3000
La amígdala es nuestro detector de alerta temprana,
01:17
our danger detector.
27
77260
2000
el detector de peligro.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
79260
3000
Ordena y registra toda la información
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
82260
3000
buscando algo en el entorno que pudiera hacernos daño.
01:25
So given a dozen news stories,
30
85260
2000
Por eso de una decena de historias
01:27
we will preferentially look
31
87260
2000
preferiremos mirar
01:29
at the negative news.
32
89260
2000
las negativas.
01:31
And that old newspaper saying,
33
91260
2000
Ese viejo refrán de la prensa:
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
93260
2000
"Si hay sangre, vende",
01:35
is very true.
35
95260
2000
es muy cierto.
01:37
So given all of our digital devices
36
97260
3000
Y dado que todos los dispositivos digitales
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
100260
2000
nos brindan noticias negativas
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
102260
3000
los 7 días de la semana, 24 horas al día,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
105260
2000
no es de extrañar que seamos pesimistas.
01:47
It's no wonder that people think
40
107260
2000
No sorprende que la gente piense
01:49
that the world is getting worse.
41
109260
4000
que el mundo va de mal en peor.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
113260
3000
Pero quizá no sea así.
01:56
Perhaps instead,
43
116260
2000
Tal vez, en cambio,
01:58
it's the distortions brought to us
44
118260
2000
lo que realmente sucede es que
02:00
of what's really going on.
45
120260
3000
recibimos distorsiones.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
123260
2000
Quizá el progreso enorme realizado
02:05
over the last century
47
125260
2000
en el último siglo
02:07
by a series of forces
48
127260
2000
por una serie de fuerzas
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
129260
3000
está acelerándose de tal forma
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
132260
3000
que tenemos el potencial para crear un mundo de abundancia
02:15
to create a world of abundance.
51
135260
3000
en las próximas tres décadas.
02:18
Now I'm not saying
52
138260
2000
No estoy diciendo
02:20
we don't have our set of problems --
53
140260
2000
que no tenemos nuestros buenos problemas:
02:22
climate crisis, species extinction,
54
142260
2000
el cambio climático, la extinción de especies,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
144260
3000
la escasez de agua y energía; sin dudas los tenemos.
02:27
And as humans, we are far better
56
147260
2000
Como seres humanos somos muy buenos
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at seeing the problems way in advance,
57
149260
3000
para avizorar los problemas
02:32
but ultimately we knock them down.
58
152260
4000
y, a la larga, acabamos con ellos.
02:36
So let's look
59
156260
2000
Analicemos entonces
02:38
at what this last century has been
60
158260
2000
lo ocurrido en el último siglo
02:40
to see where we're going.
61
160260
2000
para ver hacia dónde vamos.
02:42
Over the last hundred years,
62
162260
2000
En los últimos cien años,
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
164260
3000
el promedio de vida se ha más que duplicado,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
167260
3000
el ingreso promedio per cápita ajustado por inflación
02:50
around the world has tripled.
65
170260
2000
se ha triplicado en todo el mundo.
02:52
Childhood mortality
66
172260
2000
La mortalidad infantil
02:54
has come down a factor of 10.
67
174260
2000
se ha reducido 10 veces.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
176260
2000
Además, el costo de los alimentos, de la electricidad,
02:58
transportation, communication
69
178260
2000
del transporte y las comunicaciones,
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
180260
4000
ha caído de 10 a 1000 veces.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
184260
2000
Steve Pinker nos mostró
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
186260
3000
que estamos viviendo la época más pacífica de la historia
03:09
in human history.
73
189260
2000
de la humanidad.
03:11
And Charles Kenny
74
191260
2000
Y Charles Kenny
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
193260
3000
que la alfabetización mundial pasó del 25% a más del 80%
03:16
in the last 130 years.
76
196260
3000
en los últimos 130 años.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
199260
4000
Realmente estamos viviendo una época extraordinaria.
03:23
And many people forget this.
78
203260
2000
Mucha gente lo olvida.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
205260
3000
Y seguimos poniéndonos expectativas cada vez más altas.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
208260
3000
De hecho, redefinimos el significado de pobreza.
03:31
Think of this, in America today,
81
211260
2000
Piénsenlo, hoy en EE.UU.,
03:33
the majority of people under the poverty line
82
213260
3000
gran parte de las personas que viven bajo la línea de pobreza
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
216260
3000
tienen electricidad, agua, baños, refrigeradores,
03:39
television, mobile phones,
84
219260
2000
televisión, móviles,
03:41
air conditioning and cars.
85
221260
3000
aire acondicionado y coches.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
224260
3000
Los magnates barones del caucho del siglo pasado, los emperadores del planeta,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
227260
3000
jamás habrían soñado con tales lujos.
03:53
Underpinning much of this
88
233260
3000
Apoyando mucho de esto
03:56
is technology,
89
236260
2000
está la tecnología
03:58
and of late,
90
238260
2000
y, últimamente,
04:00
exponentially growing technologies.
91
240260
2000
su crecimiento exponencial.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
242260
2000
Mi buen amigo Ray Kurzweil
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
244260
3000
mostró que cualquier herramienta que deviene en tecnología de la información
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
247260
3000
salta en esta curva, la Ley de Moore,
04:10
and experiences price performance doubling
95
250260
2000
y duplica el rendimiento del precio
04:12
every 12 to 24 months.
96
252260
3000
en unos 12 a 24 meses.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
255260
2000
Por ese motivo el móvil que tienen en el bolsillo
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
257260
2000
es un millón de veces más barato y mil veces más rápido
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
259260
2000
que una supercomputadora de los años 70.
04:21
Now look at this curve.
100
261260
2000
Ahora miren esta curva.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
263260
2000
Es la Ley de Moore durante los últimos cien años.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
265260
2000
Quiero que observen dos cosas en esta curva.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
267260
4000
Primero, lo suave que es...
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
271260
3000
en buenos y malos tiempos, en la guerra y en la paz,
04:34
recession, depression and boom time.
105
274260
3000
en recesión, en depresión y en auge.
04:37
This is the result of faster computers
106
277260
2000
Es la resultante de computadoras rápidas
04:39
being used to build faster computers.
107
279260
3000
usadas para construir computadoras más rápidas.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
282260
4000
No se detiene ante ninguno de los grandes desafíos.
04:46
And also, even though it's plotted
109
286260
2000
Y aunque esté graficada
04:48
on a log curve on the left,
110
288260
2000
en una ley a la izquierda,
04:50
it's curving upwards.
111
290260
2000
se curva va hacia arriba.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
292260
2000
La tasa de crecimiento de la tecnología
04:54
is itself getting faster.
113
294260
3000
es en sí cada vez más rápida.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
297260
3000
Y en esta curva, a horcajadas de la Ley de Moore,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
300260
3000
hay una serie de tecnologías extraordinariamente poderosas
05:03
available to all of us.
116
303260
2000
con las que hoy contamos.
05:05
Cloud computing,
117
305260
2000
La computación en la nube,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
307260
2000
que mis amigos de Autodesk llaman computación infinita,
05:09
sensors and networks; robotics;
119
309260
3000
sensores y redes, la robótica,
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
312260
3000
la impresión 3D y su capacidad de democratizar y distribuir
05:15
personalized production around the planet;
121
315260
2000
producción personalizada en todo el planeta,
05:17
synthetic biology;
122
317260
2000
la biología sintética,
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
319260
3000
los combustibles, las vacunas y los alimentos,
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
322260
3000
la medicina digital, los nanomateriales y la IA.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
325260
3000
Digo, ¿cuántos vieron la victoria en Jeopardy
05:28
by IBM's Watson?
126
328260
2000
de Watson, de IBM?
05:30
I mean, that was epic.
127
330260
3000
Fue épica.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
333260
2000
Busqué en los periódicos
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
335260
2000
el mejor titular que hubiera.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
337260
4000
Y me encantó éste: "Watson vence a oponentes humanos".
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
342260
2000
Jeopardy no es un juego fácil.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
344260
3000
Juega con los matices del lenguaje humano.
05:47
And imagine if you would
133
347260
2000
Imaginen esta inteligencia
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
349260
2000
artificial en la nube,
05:51
available to every person with a cellphone.
135
351260
3000
disponible para todos en el móvil.
05:54
Four years ago here at TED,
136
354260
2000
Hace 4 años, aquí en TED,
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
356260
2000
Ray Kurzweil y yo, lanzamos una nueva universidad
05:58
called Singularity University.
138
358260
2000
llamada Singularity University.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
360260
3000
Le enseñamos estas tecnologías a nuestros alumnos,
06:03
and particularly how they can be used
140
363260
2000
y, en particular, cómo pueden usarse
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
365260
3000
para resolver los grandes retos de la humanidad.
06:08
And every year we ask them
142
368260
2000
Y cada año les pedimos
06:10
to start a company or a product or a service
143
370260
3000
que lancen una empresa, o un producto o servicio,
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
373260
3000
que pueda afectar positivamente las vidas de mil millones de personas
06:16
within a decade.
145
376260
2000
en una década.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
378260
3000
Piensen en eso, el hecho de que un grupo de estudiantes
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
381260
3000
hoy pueda impactar la vida de mil millones de personas.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
384260
2000
Hace 30 años eso habría sonado absurdo.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
386260
3000
Hoy podemos señalar una decena de compañías
06:29
that have done just that.
150
389260
2000
que ya lo han hecho.
06:31
When I think about creating abundance,
151
391260
6000
Cuando pienso en crear abundancia,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
397260
3000
no significa crear vida lujosa para cada habitante del planeta;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
400260
3000
se trata de crear una vida de lo posible.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
403260
3000
Se trata de tomar eso que es escaso
06:46
and making it abundant.
155
406260
2000
y volverlo abundante.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
408260
3000
Ya ven, la escasez es contextual
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
411260
5000
y la tecnología es una fuerza que libera recursos.
06:56
Let me give you an example.
158
416260
3000
Les pondré un ejemplo.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
419260
2000
Es una historia de Napoleón III
07:01
in the mid-1800s.
160
421260
2000
de mediados del 1800.
07:03
He's the dude on the left.
161
423260
3000
Él es el tipo de la izquierda.
07:06
He invited over to dinner
162
426260
2000
Invitó a cenar
07:08
the king of Siam.
163
428260
2000
el rey de Siam.
07:10
All of Napoleon's troops
164
430260
2000
Las tropas de Napoleón
07:12
were fed with silver utensils,
165
432260
3000
comieron con cubiertos de plata,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
435260
2000
y el mismo Napoleón, con cubiertos de oro.
07:17
But the King of Siam,
167
437260
2000
Pero el rey de Siam,
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
439260
2000
comió con cubiertos de aluminio.
07:21
You see, aluminum
169
441260
2000
Ya ven, el aluminio
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
443260
3000
era el metal más valioso del planeta;
07:26
worth more than gold and platinum.
171
446260
3000
valía más que el oro y el platino.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
449260
3000
Por esa razón la punta del Monumento a Washington
07:32
is made of aluminum.
173
452260
2000
es de aluminio.
07:34
You see, even though aluminum
174
454260
2000
Ya ven, aunque el aluminio
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
456260
3000
es el 8,3% de la masa de la Tierra,
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
459260
2000
no viene como metal puro.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
461260
3000
Está ligado por el oxígeno y los silicatos.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
464260
3000
Pero luego llegó la electrólisis
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
467260
3000
e hizo del aluminio algo tan barato
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
470260
3000
que lo usamos como si fuera descartable.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
473260
4000
Proyectemos esta analogía hacia el futuro.
07:57
We think about energy scarcity.
182
477260
2000
Pensemos en la escasez de energía.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
479260
2000
Damas y caballeros,
08:01
we are on a planet
184
481260
2000
estamos en un planeta
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
483260
3000
bañado por 5000 veces más energía de la que
08:06
than we use in a year.
186
486260
3000
usamos en un año.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
489260
2000
Llegan a la Tierra 16 teravatios de energía
08:11
every 88 minutes.
188
491260
4000
cada 88 minutos.
08:15
It's not about being scarce,
189
495260
2000
No se trata de escasez,
08:17
it's about accessibility.
190
497260
2000
sino de accesibilidad.
08:19
And there's good news here.
191
499260
2000
Y hay buenas noticias.
08:21
For the first time, this year
192
501260
2000
Este año, por primera vez,
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
503260
3000
el costo de la energía solar en India
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
506260
4000
es el 50% menos que el de la generada por diesel:
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
510260
3000
8,8 rupias versus 17 rupias.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
513260
2000
El costo de la energía solar cayó 50% el año pasado.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
515260
2000
El mes pasado, el MIT publicó un estudio
08:37
showing that by the end of this decade,
198
517260
2000
que muestra que a finales de la década,
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
519260
2000
en las partes soleadas de Estados Unidos,
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
521260
2000
la electricidad solar costará 6 centavos el kilovatio por hora
08:43
compared to 15 cents
201
523260
2000
comparado con los 15 centavos
08:45
as a national average.
202
525260
2000
de la media nacional.
08:47
And if we have abundant energy,
203
527260
3000
Y si tenemos abundancia de energía
08:50
we also have abundant water.
204
530260
3000
también tenemos abundancia de agua.
08:53
Now we talk about water wars.
205
533260
5000
Hablemos ahora de las guerras por el agua.
08:58
Do you remember
206
538260
2000
¿Recuerdan cuando
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
540260
2000
Carl Sagan apuntó la nave espacial Voyager
09:02
back towards the Earth,
208
542260
2000
hacia la Tierra,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
544260
2000
en 1990, después que pasó Saturno?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
546260
3000
Sacó una foto famosa. ¿Cómo se llamaba?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
549260
2000
"Un pálido punto azul".
09:11
Because we live on a water planet.
212
551260
3000
Porque vivimos en un planeta de agua.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
554260
3000
Vivimos en un planeta cubierto en un 70% por agua.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
557260
2000
Sí, el 97,5% es agua salada,
09:19
two percent is ice,
215
559260
2000
el 2% es hielo,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
561260
3000
y peleamos por el 0,5% del agua del planeta,
09:24
but here too there is hope.
217
564260
2000
pero también aquí hay una esperanza.
09:26
And there is technology coming online,
218
566260
3000
Es una tecnología disponible
09:29
not 10, 20 years from now,
219
569260
2000
no en 10 ó 20 años,
09:31
right now.
220
571260
2000
sino ahora mismo.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
573260
3000
Viene la nanotecnología, los nanomateriales.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
576260
3000
En una conversación con Dean Kamen esta mañana,
09:39
one of the great DIY innovators,
223
579260
2000
uno de los innovadores del bricolaje...
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
581260
3000
me gustaría compartir con Uds., me dio permiso para hacerlo...
09:44
his technology called Slingshot
225
584260
2000
su tecnología llamada Slingshot
09:46
that many of you may have heard of,
226
586260
2000
-quizá ya la conozcan-
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
588260
2000
es del tamaño de un refrigerador pequeño.
09:50
It's able to generate
228
590260
2000
Es capaz de generar
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
592260
2000
mil litros de agua potable al día
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
594260
3000
de cualquier fuente -agua salada, agua contaminada, una letrina-
09:57
at less than two cents a liter.
231
597260
3000
por menos de 2 centavos el litro.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
602260
2000
El presidente de Coca-Cola acaba de acordar
10:04
to do a major test
233
604260
2000
que hará una prueba importante
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
606260
3000
de cientos de estas unidades en el mundo en desarrollo.
10:09
And if that pans out,
235
609260
2000
Si eso sale bien,
10:11
which I have every confidence it will,
236
611260
2000
y tengo plena confianza en que así será,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
613260
2000
Coca-Cola lo implementará mundialmente
10:15
to 206 countries
238
615260
2000
en 206 países
10:17
around the planet.
239
617260
2000
del planeta.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
619260
3000
Esta es una innovación potenciada por esta tecnología
10:22
that exists today.
241
622260
4000
que hoy existe.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
626260
2000
Y lo hemos visto en los móviles.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
628260
2000
Dios mío, vamos a llegar al 70% de penetración
10:30
of cellphones in the developing world
244
630260
2000
de los móviles en el mundo en desarrollo
10:32
by the end of 2013.
245
632260
2000
para finales de 2013.
10:34
Think about it,
246
634260
2000
Piénsenlo,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
636260
3000
ese guerrero masai tiene mejores comunicaciones móviles
10:39
has better mobile comm
248
639260
2000
en medio de Kenia
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
641260
3000
que el presidente Reagan hace 25 años.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
644260
2000
Y, de contar con un móvil inteligente con Google,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
646260
2000
tiene acceso a más conocimiento e información
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
648260
2000
que el presidente Clinton hace 15 años.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
650260
3000
Vive en un mundo de abundancia de información y comunicaciones
10:53
that no one could have ever predicted.
254
653260
3000
que nadie podría haber predicho jamás.
10:57
Better than that,
255
657260
2000
Mejor que eso,
10:59
the things that you and I
256
659260
2000
las cosas por las que Uds. y yo
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
661260
2000
hemos pagado decenas y cientos de miles de dólares
11:03
GPS, HD video and still images,
258
663260
3000
-GPS, video HD, imágenes,
11:06
libraries of books and music,
259
666260
3000
bibliotecas de libros y música,
11:09
medical diagnostic technology --
260
669260
2000
tecnología de diagnóstico médico-
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
671260
3000
ahora se desmaterializan y pierden valor de mercado
11:14
into your cellphone.
262
674260
3000
con los móviles.
11:19
Probably the best part of it
263
679260
2000
Quizá lo mejor llegue
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
681260
3000
cuando surjan las aplicaciones en salud.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
684260
4000
El mes pasado, tuve el placer de anunciar con la Fundación Qualcomm
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
688260
4000
algo llamado el Premio X Qualcomm Tricorder, de 10 millones de dólares.
11:32
We're challenging teams around the world
267
692260
2000
Estamos desafiando a los equipos del mundo
11:34
to basically combine these technologies
268
694260
2000
para que combinen estas tecnologías
11:36
into a mobile device
269
696260
2000
en un dispositivo móvil
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
698260
2000
con el que hablan, y dado que tiene IA,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
700260
3000
pueden toser, pueden extraerse sangre del dedo.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
703260
2000
Para ganar tiene que hacer mejores diagnósticos
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
705260
4000
que un equipo médico certificado.
11:49
So literally, imagine this device
274
709260
3000
Imaginen este dispositivo
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
712260
3000
en medio del mundo en desarrollo en el que no hay médicos,
11:55
25 percent of the disease burden
276
715260
2000
donde la carga de morbilidad es del 25%
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
717260
3000
y hay 1,3% de trabajadores de la salud.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
720260
2000
Cuando este dispositivo secuencie un virus de ARN o ADN
12:02
that it doesn't recognize,
279
722260
2000
que no reconozca, llamará
12:04
it calls the CDC
280
724260
2000
al ente de salud
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
726260
3000
y, en primer lugar, evitará que ocurra la pandemia.
12:11
But here, here is the biggest force
282
731260
3000
Pero esta es la mayor fuerza
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
734260
2000
de producir un mundo de abundancia.
12:16
I call it the rising billion.
284
736260
3000
Lo llamo los mil millones en aumento.
12:19
So the white lines here are population.
285
739260
3000
Las líneas blancas de aquí son la población.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
742260
3000
Acabamos de pasar la marca de los 7 mil millones.
12:25
And by the way,
287
745260
2000
Por cierto,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
747260
2000
la mejor protección contra la explosión demográfica
12:29
is making the world educated
289
749260
2000
es dotar al mundo de educación
12:31
and healthy.
290
751260
3000
y salud.
12:34
In 2010,
291
754260
2000
En 2010, teníamos
12:36
we had just short of two billion people
292
756260
2000
menos de 2 mil millones de personas
12:38
online, connected.
293
758260
2000
en línea, conectadas.
12:40
By 2020,
294
760260
2000
Para 2020,
12:42
that's going from two billion to five billion
295
762260
2000
pasará de 2 mil millones a 5 mil millones
12:44
Internet users.
296
764260
2000
de usuarios de Internet.
12:46
Three billion new minds
297
766260
2000
Tres mil millones de mentes
12:48
who have never been heard from before
298
768260
2000
nunca antes oídas
12:50
are connecting to the global conversation.
299
770260
4000
que se suman a la conversación global.
12:54
What will these people want?
300
774260
2000
¿Qué querrán estas personas?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
776260
2000
¿Qué consumirán? ¿Qué deseos tendrán?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
778260
2000
Y en lugar de un colapso económico
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
780260
3000
tendremos la mayor inyección económica de la historia.
13:03
These people represent
304
783260
2000
Estas personas representan
13:05
tens of trillions of dollars
305
785260
2000
decenas de billones de dólares
13:07
injected into the global economy.
306
787260
3000
inyectados en la economía global.
13:10
And they will get healthier
307
790260
2000
Y gozarán de más salud
13:12
by using the Tricorder,
308
792260
2000
gracias al Tricorder,
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
794260
2000
de una mejor educación con la Academia Khan
13:16
and by literally being able to use
310
796260
3000
y debido al uso de las impresiones
13:19
3D printing and infinite computing
311
799260
3000
en 3D y a la computación en la nube
13:22
[become] more productive than ever before.
312
802260
3000
serán más productivos que nunca antes.
13:25
So what could three billion rising,
313
805260
3000
¿Qué nos pueden brindar 3000 millones más
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
808260
3000
de miembros de la humanidad, saludables
13:31
bring to us?
315
811260
2000
educados y productivos?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
813260
3000
¿Qué tal unas voces nunca antes oídas?
13:36
What about giving the oppressed,
317
816260
2000
¿Qué tal si les damos a los oprimidos,
13:38
wherever they might be,
318
818260
2000
dondequiera que estén,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
820260
2000
una voz para ser escuchados y poder actuar
13:42
for the first time ever?
320
822260
3000
por primera vez?
13:45
What will these three billion people bring?
321
825260
3000
¿Qué aportarán estos 3000 millones?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
828260
3000
¿Y si son contribuciones que ni podemos predecir?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
831260
2000
Algo que aprendí con el Premio X
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is that small teams
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es que equipos pequeños,
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driven by their passion with a clear focus
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guiados por su pasión con un objetivo claro,
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can do extraordinary things,
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pueden hacer cosas extraordinarias;
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things that large corporations and governments
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cosas que antes sólo podían hacer
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could only do in the past.
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las grandes corporaciones y los gobiernos.
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Let me share and close with a story
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Voy a terminar compartiendo una historia
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that really got me excited.
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que realmente me entusiasmó.
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There is a program that some of you might have heard of.
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Hay un programa que quizá algunos ya conozcan.
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It's a game called Foldit.
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Se llama FoldIt.
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It came out of the University of Washington in Seattle.
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Surgió en la Universidad de Washington, en Seattle.
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And this is a game
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Es un juego
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where individuals can actually take a sequence of amino acids
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en el que las personas pueden tomar una secuencia de aminoácidos
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and figure out how the protein is going to fold.
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y averiguar la forma en que se plegará la proteína.
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And how it folds dictates its structure and its functionality.
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Los pliegues determinan la estructura y la funcionalidad.
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And it's very important for research in medicine.
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Es algo muy importante en la investigación médica.
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And up until now, it's been a supercomputer problem.
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Y, hasta ahora, era un problema de supercomputadoras.
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And this game has been played
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Han jugado con esto
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by university professors and so forth.
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profesores universitarios, entre otros.
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And it's literally, hundreds of thousands of people
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Luego cientos de miles de personas
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came online and started playing it.
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se sumaron y comenzaron a jugarlo.
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And it showed that, in fact, today,
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Y se ha demostrado que hoy
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the human pattern recognition machinery
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la maquinaria de reconocimiento de patrones humana
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is better at folding proteins than the best computers.
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es mejor plegando proteínas que las mejores computadoras.
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And when these individuals went and looked
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Y estas personas buscaron
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at who was the best protein folder in the world,
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a quien mejor plegaba proteínas en el mundo;
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it wasn't an MIT professor,
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y no enseñaba en el MIT,
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it wasn't a CalTech student,
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ni estudiaba en CalTech;
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it was a person from England, from Manchester,
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era una persona de Inglaterra, de Manchester,
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a woman who, during the day,
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una mujer que, durante el día,
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was an executive assistant at a rehab clinic
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era asistente ejecutiva en una clínica de rehabilitación
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and, at night, was the world's best protein folder.
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y, por las noches, era la mejor plegadora de proteínas del mundo.
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Ladies and gentlemen,
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Damas y caballeros,
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what gives me tremendous confidence
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lo que me da una confianza enorme
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in the future
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en el futuro
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is the fact that we are now more empowered as individuals
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es que hoy tenemos más poder como personas
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to take on the grand challenges of this planet.
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para asumir los grandes retos del planeta.
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We have the tools with this exponential technology.
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Tenemos las herramientas con esta tecnología exponencial.
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We have the passion of the DIY innovator.
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Tenemos la pasión del innovador del bricolaje.
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We have the capital of the techno-philanthropist.
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Tenemos el capital del tecnofilántropo.
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And we have three billion new minds
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Y tenemos 3000 millones de mentes nuevas
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coming online to work with us
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que se nos sumarán para trabajar
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to solve the grand challenges,
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en la solución de los grandes retos
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to do that which we must do.
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y hacer lo que debamos hacer.
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We are living into extraordinary decades ahead.
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Tenemos por delante unas décadas extraordinarias.
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Thank you.
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Gracias.
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(Applause)
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(Aplausos)
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