Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

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2018-04-16 ・ TED


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Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

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Traductor: María Julia Galles de Rois Revisor: Francesca Salluzzi
00:14
We have all probably wondered
0
14349
2867
Todos probablemente nos hemos preguntado
00:17
how great minds achieved what they achieved, right?
1
17240
4176
cómo las grandes mentes lograron lo que lograron, ¿cierto?
00:21
And the more astonishing their achievements are,
2
21440
2656
Y cuanto más asombrosos son sus logros,
00:24
the more we call them geniuses,
3
24120
2536
más los llamamos genios,
00:26
perhaps aliens
4
26680
1536
quizás alienígenas
00:28
coming from a different planet,
5
28239
2097
que vienen de otro planeta,
00:30
definitely not someone like us.
6
30360
2656
definitivamente alguien que no es como nosotros.
00:33
But is that true?
7
33040
1776
Pero eso, ¿es cierto?
00:34
So let me start with an example.
8
34840
1800
Permítanme comenzar con un ejemplo.
00:37
You all know the story of Newton's apple, right? OK.
9
37440
3816
Todos conocen la historia de la manzana de Newton, ¿cierto? Bien.
00:41
Is that true? Probably not.
10
41280
2936
¿Es verdadera? Probablemente no.
00:44
Still, it's difficult to think that no apple at all was there.
11
44240
5216
Aun así, es difícil pensar que no hubiera ninguna manzana allí.
00:49
I mean some stepping stone, some specific conditions
12
49480
3616
Quiero decir, algún paso intermedio, unas condiciones específicas
00:53
that made universal gravitation not impossible to conceive.
13
53120
4016
que hicieran que la gravitación universal no fuera imposible de concebir.
00:57
And definitely this was not impossible,
14
57160
2376
Y esto definitivamente no fue imposible,
00:59
at least for Newton.
15
59560
1576
al menos para Newton.
01:01
It was possible,
16
61160
1256
Fue posible,
01:02
and for some reason, it was also there,
17
62440
3056
y por alguna razón, allí también estaba,
01:05
available at some point, easy to pick as an apple.
18
65520
3776
disponible en un momento determinado, fácil de agarrar como una manzana.
01:09
Here is the apple.
19
69320
1616
Aquí está la manzana.
01:10
And what about Einstein?
20
70960
2216
¿Y Einstein?
01:13
Was relativity theory another big leap in the history of ideas
21
73200
5296
¿Fue la teoría de la relatividad otro gran salto en la historia de las ideas
01:18
no one else could even conceive?
22
78520
2656
que nadie podría haber concebido?
01:21
Or rather, was it again something adjacent and possible,
23
81200
4456
¿O más bien, fue nuevamente algo adyacente y posible,
01:25
to Einstein of course,
24
85680
2096
para Einstein, por supuesto,
01:27
and he got there by small steps and his very peculiar scientific path?
25
87800
4216
y llegó allí paso a paso y por su muy peculiar camino científico?
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
92040
2456
Por supuesto no nos podemos imaginar ese camino,
01:34
but this doesn't mean that the path was not there.
27
94520
2480
pero eso no significa que la senda no estuviera allí.
01:38
So all of this seems very evocative,
28
98760
4856
Y todo esto parece muy evocador,
01:43
but I would say hardly concrete
29
103640
1536
pero diría poco concreto
01:45
if we really want to grasp the origin of great ideas
30
105200
3576
si realmente queremos entender el origen de las grandes ideas
01:48
and more generally the way in which the new enters our lives.
31
108800
4016
y más generalmente el modo en que lo nuevo entra a nuestras vidas.
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
112840
1976
Como físico, como científico,
01:54
I have learned that posing the right questions
33
114840
2176
aprendí que plantear las preguntas correctas
01:57
is half of the solution.
34
117040
2016
es la mitad de la solución.
01:59
But I think now we start having a great conceptual framework
35
119080
4736
Pero creo que estamos empezando a tener un gran marco conceptual
02:03
to conceive and address the right questions.
36
123840
3176
para concebir y encarar las preguntas correctas.
02:07
So let me drive you to the edge of what is known,
37
127040
3456
Entonces, déjenme conducirlos al límite de lo que es conocido,
02:10
or at least, what I know,
38
130520
2096
o por lo menos, de lo que yo sé,
02:12
and let me show you that what is known
39
132640
2056
y permítanme mostrarles que lo conocido
02:14
could be a powerful and fascinating starting point
40
134720
4576
puede ser un punto de partida poderoso y fascinante
02:19
to grasp the deep meaning of words like novelty, innovation,
41
139320
5096
para entender el significado profundo de palabras como novedad, innovación,
02:24
creativity perhaps.
42
144440
1560
quizás creatividad.
02:26
So we are discussing the "new,"
43
146880
3336
Entonces, estamos discutiendo lo "nuevo",
02:30
and of course, the science behind it.
44
150240
2656
y por supuesto, la ciencia detrás de ello.
02:32
The new can enter our lives in many different ways,
45
152920
2976
Lo nuevo puede entrar a nuestra vida de muchos modos distintos,
02:35
can be very personal,
46
155920
1696
puede ser muy personal,
02:37
like I meet a new person,
47
157640
1936
como conocer a una persona nueva,
02:39
I read a new book, or I listen to a new song.
48
159600
3296
leer un libro nuevo, o escuchar una canción nueva.
02:42
Or it could be global,
49
162920
1256
O podría ser global,
02:44
I mean, something we call innovation.
50
164200
2056
es decir, algo que llamamos innovación.
02:46
It could be a new theory, a new technology,
51
166280
2176
Podría ser una teoría o tecnología nueva,
02:48
but it could also be a new book if you're the writer,
52
168480
2576
pero también un nuevo libro, si son escritores,
02:51
or it could be a new song if you're the composer.
53
171080
2336
o una canción nueva, si son compositores.
02:53
In all of these global cases, the new is for everyone,
54
173440
4296
En todos estos casos globales, lo nuevo es para todos,
02:57
but experiencing the new can be also frightening,
55
177760
3816
pero experimentar lo nuevo puede ser también inquietante,
03:01
so the new can also frighten us.
56
181600
3736
lo nuevo puede atemorizarnos.
03:05
But still, experiencing the new means exploring a very peculiar space,
57
185360
4176
Pero aun así, experimentar lo nuevo implica explorar un espacio muy peculiar,
03:09
the space of what could be,
58
189560
2096
el espacio de lo que podría ser,
03:11
the space of the possible, the space of possibilities.
59
191680
3176
el espacio de lo posible, el espacio de las posibilidades.
03:14
It's a very weird space, so I'll try to get you through this space.
60
194880
3456
Es un espacio muy raro, por lo que trataré de guiarlos a través de él.
03:18
So it could be a physical space.
61
198360
2016
Podría ser un espacio físico.
03:20
So in this case, for instance,
62
200400
1616
Y en este caso, por ejemplo,
03:22
novelty could be climbing Machu Picchu for the first time,
63
202040
4056
la novedad podría ser escalar el Machu Picchu por primera vez,
03:26
as I did in 2016.
64
206120
1920
como lo hice en el 2016.
03:28
It could be a conceptual space,
65
208960
1816
Podría ser un espacio conceptual,
03:30
so acquiring new information, making sense of it, in a word, learning.
66
210800
4416
adquirir nueva información, encontrarle el sentido, en una palabra, aprender.
03:35
It could be a biological space.
67
215240
1936
Podría ser un espacio biológico.
03:37
I mean, think about the never-ending fight of viruses and bacteria
68
217200
4096
Es decir, piensen en la lucha incesante de los virus y las bacterias
03:41
with our immune system.
69
221320
1936
con nuestro sistema inmunológico.
03:43
And now comes the bad news.
70
223280
1736
Y ahora vienen las malas noticias.
03:45
We are very, very bad at grasping this space.
71
225040
3296
Somos muy, muy malos para entender este espacio.
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
228360
2016
Piénsenlo. Hagamos un experimento.
03:50
Try to think about all the possible things you could do in the next, say, 24 hours.
73
230400
6880
Intenten pensar en todas las cosas que podrían hacer en las próximas 24 horas.
03:58
Here the key word is "all."
74
238320
2656
Aquí la palabra clave es "todas".
04:01
Of course you can conceive a few options, like having a drink, writing a letter,
75
241000
4800
Sin duda pueden imaginar algunas opciones, como tomar una copa, escribir una carta,
04:06
also sleeping during this boring talk,
76
246840
3176
también dormir durante esta aburrida charla,
04:10
if you can.
77
250040
1696
si pueden.
04:11
But not all of them.
78
251760
1656
Pero no todas ellas.
04:13
So think about an alien invasion, now, here, in Milan,
79
253440
3936
Piensen en una invasión alienígena, ahora, aquí, en Milán,
04:17
or me -- I stopped thinking for 15 minutes.
80
257400
3120
o en mí; he dejado de pensar por 15 minutos.
04:21
So it's very difficult to conceive this space,
81
261440
3136
Es muy difícil imaginar este espacio,
04:24
but actually we have an excuse.
82
264600
2176
pero en realidad tenemos una excusa.
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
266800
3496
No es tan fácil imaginar este espacio
04:30
because we are trying to conceive the occurrence of something brand new,
84
270320
3495
porque estamos tratando de imaginar un acontecimiento novedoso,
04:33
so something that never occurred before,
85
273839
1977
algo que nunca ocurrió antes,
04:35
so we don't have clues.
86
275840
1480
así que no tenemos pistas.
04:38
A typical solution could be
87
278040
2896
Una solución típica podría ser
04:40
looking at the future with the eyes of the past,
88
280960
3216
mirar al futuro con los ojos del pasado,
04:44
so relying on all the time series of past events
89
284200
3296
apoyándonos en las series cronológicas de eventos pasados
04:47
and hoping that this is enough to predict the future.
90
287520
3496
con la esperanza de que esto sea suficiente para predecir el futuro.
04:51
But we know this is not working.
91
291040
2176
Pero sabemos que esto no funciona.
04:53
For instance, this was the first attempt for weather forecasts, and it failed.
92
293240
5216
Por ejemplo, este fue el primer intento para predecir el tiempo, y falló.
04:58
And it failed because of the great complexity
93
298480
2416
Y falló por la gran complejidad
05:00
of the underlying phenomenon.
94
300920
1936
del fenómeno subyacente.
05:02
So now we know that predictions had to be based on modeling,
95
302880
5616
Y ahora sabemos que las predicciones deben basarse en el modelado,
05:08
which means creating a synthetic model of the system,
96
308520
3496
lo que significa crear un modelo sintético del sistema,
05:12
simulating this model and then projecting the system
97
312040
4136
simular este modelo, y luego proyectar el sistema
05:16
into the future through this model.
98
316200
2536
en el futuro a través de este modelo.
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
318760
2936
Y ahora podemos hacer esto en muchos casos
05:21
with the help of a lot of data.
100
321720
1880
con la ayuda de muchos datos.
05:25
Looking at the future with the eye of the past
101
325000
2896
Mirar al futuro con los ojos del pasado
05:27
could be misleading also for machines.
102
327920
2736
podría ser engañoso también para las máquinas.
05:30
Think about it.
103
330680
1216
Piensen en ello.
05:31
Now picture yourself for a second in the middle of the Australian Outback.
104
331920
4800
Ahora imagínense por un segundo en el medio del desierto australiano.
05:37
You stand there under the sun.
105
337440
2720
Están allí parados bajo el sol.
05:40
So you see something weird happening.
106
340840
2216
Y ven que pasa algo raro.
05:43
The car suddenly stops
107
343080
2736
El auto se detiene de repente
05:45
very, very far from a kangaroo crossing the street.
108
345840
3056
muy, muy lejos de un canguro que está cruzando la calle.
05:48
You look closer
109
348920
1456
Miran más de cerca
05:50
and you realize that the car has no driver.
110
350400
2416
y se dan cuenta de que el auto no tiene conductor.
05:52
It is not restarting, even after the kangaroo is not there anymore.
111
352840
4016
No vuelve a arrancar, incluso después de que el canguro ya no está allí.
05:56
So for some reasons,
112
356880
1896
Por alguna razón,
05:58
the algorithms driving the car cannot make sense
113
358800
2536
los algoritmos que conducen el auto no entienden
06:01
of this strange beast jumping here and there on the street.
114
361360
3680
a esta extraña bestia que salta de aquí para allá en la calle.
06:05
So it just stops.
115
365640
1200
Y por ende se detiene.
06:07
Now, I should tell you, this is a true story.
116
367720
2136
Debo decirles que esta es una historia real.
06:09
It happened a few months ago to Volvo's self-driving cars
117
369880
2696
Ocurrió hace unos meses con un auto Volvo sin conductor
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
372600
1936
en medio del desierto australiano.
06:14
(Laughter)
119
374560
1696
(Risas)
06:16
It is a general problem,
120
376280
1976
Es un problema general,
06:18
and I guess this will affect more and more in the near future
121
378280
2976
y creo que esto afectará más y más en el futuro cercano
06:21
artificial intelligence and machine learning.
122
381280
2560
a la inteligencia artificial y al aprendizaje de máquina.
06:24
It's also a very old problem, I would say 17th century,
123
384440
3976
Es también un problema muy antiguo, diría que del siglo XVII,
06:28
but I guess now we have new tools and new clues to start solving it.
124
388440
5136
pero creo que ahora tenemos nuevos medios y nuevas pistas para empezar a resolverlo.
06:33
So let me take a step back,
125
393600
2176
Déjenme dar un paso atrás,
06:35
five years back.
126
395800
2736
cinco años atrás.
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
398560
2976
Italia. Roma. Invierno.
06:41
So the winter of 2012 was very special in Rome.
128
401560
3576
El invierno del 2012 en Roma fue muy especial.
06:45
Rome witnessed one of the greatest snowfalls of its history.
129
405160
3560
Roma presenció una de las nevadas más intensas de su historia.
06:49
That winter was special also for me and my colleagues,
130
409520
3696
Ese invierno también fue especial para mí y mis colegas,
06:53
because we had an insight about the possible mathematical scheme --
131
413240
3496
porque teníamos una idea sobre un posible esquema matemático...
06:56
again, possible, possible mathematical scheme,
132
416760
2976
nuevamente, posible, un posible esquema matemático
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
419760
1840
para idear la ocurrencia de lo nuevo.
07:02
I remember that day because it was snowing,
134
422520
2416
Recuerdo ese día porque estaba nevando,
07:04
so due to the snowfall, we were blocked, stuck in my department,
135
424960
3776
y debido a la intensa nevada, estábamos bloqueados, atrapados en mi oficina,
07:08
and we couldn't go home,
136
428760
1416
y no podíamos irnos a casa,
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
430200
3056
por lo que tomamos otro café, nos relajamos
07:13
and we kept discussing.
138
433280
1776
y continuamos debatiendo.
07:15
But at some point -- maybe not that date, precisely --
139
435080
3696
Pero en algún momento determinado --quizá no precisamente en esa fecha--
07:18
at some point we made the connection
140
438800
2896
en algún momento determinado hicimos la conexión
07:21
between the problem of the new
141
441720
2976
entre el problema de lo nuevo
07:24
and a beautiful concept proposed years before
142
444720
2416
y el hermoso concepto propuesto unos años antes
07:27
by Stuart Kauffman,
143
447160
1776
por Stuart Kauffman,
07:28
the adjacent possible.
144
448960
2040
el adyacente posible.
07:31
So the adjacent possible consists of all those things.
145
451720
3056
El adyacente posible consiste en todas esas cosas.
07:34
It could be ideas, it could be molecules, it could be technological products
146
454800
3736
Podrían ser ideas, moléculas, productos tecnológicos
07:38
that are one step away
147
458560
2936
que están a un paso
07:41
from what actually exists,
148
461520
1736
de lo que ya existe,
07:43
and you can achieve them through incremental modifications
149
463280
3536
y pueden ser alcanzados a través de modificaciones paulatinas
07:46
and recombinations of the existing material.
150
466840
2560
y recombinaciones del material existente.
07:50
So for instance, if I speak about the space of my friends,
151
470520
3896
Así, por ejemplo, si hablo sobre el espacio de mis amigos,
07:54
my adjacent possible would be the set of all friends of my friends
152
474440
3976
mi adyacente posible sería el conjunto de todos los amigos de mis amigos
07:58
not already my friends.
153
478440
1400
que aún no son mis amigos.
08:00
I hope that's clear.
154
480240
1736
Espero que esté claro.
08:02
But now if I meet a new person,
155
482000
1816
Pero si conozco a una nueva persona,
08:03
say Briar,
156
483840
1696
digamos, a Briar,
08:05
all her friends would immediately enter my adjacent possible,
157
485560
4056
todos sus amigos entrarían inmediatamente en mi adyacente posible,
08:09
pushing its boundaries further.
158
489640
1520
empujando aún más los límites.
08:12
So if you really want to look from the mathematical point of view --
159
492160
3216
Y si quieren observarlo desde un punto de vista matemático
08:15
I'm sure you want --
160
495400
1400
--seguro que lo quieren--
08:18
you can actually look at this picture.
161
498200
1976
pueden mirar esta imagen.
08:20
So suppose now this is your universe.
162
500200
1896
Supongan que este es su universo.
08:22
I know I'm asking a lot.
163
502120
1256
Sé que pido mucho.
08:23
I mean, this is your universe. Now you are the red spot.
164
503400
2640
Es decir, este es su universo. Uds. son el punto rojo.
08:27
And the green spot is the adjacent possible for you,
165
507320
2616
Y el punto verde es su adyacente posible,
08:29
so something you've never touched before.
166
509960
2096
o sea, algo que nunca tocaron antes.
08:32
So you do your normal life.
167
512080
1336
Y hacen su vida normal.
08:33
You move. You move in the space.
168
513440
1656
Se mueven en el espacio.
08:35
You have a drink. You meet friends. You read a book.
169
515120
2656
Beben algo. Se encuentran con amigos. Leen un libro.
08:37
At some point, you end up on the green spot,
170
517800
2896
En un momento determinado, llegan al punto verde,
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
520720
2176
y conocen Briar por primera vez.
08:42
And what happens?
172
522920
1336
¿Y qué ocurre?
08:44
So what happens is there is a new part,
173
524280
2296
Lo que ocurre allí es que una parte nueva,
08:46
a brand new part of the space,
174
526600
2456
una nueva parte del espacio
08:49
becoming possible for you in this very moment,
175
529080
4256
se vuelve posible para ustedes en ese preciso momento,
08:53
even without any possibility for you to foresee this
176
533360
3856
incluso sin que tuvieran la posibilidad de preverlo
08:57
before touching that point.
177
537240
2056
antes de tocar ese punto.
08:59
And behind this there will be a huge set of points
178
539320
2696
Y detrás de esto habrá un enorme grupo de puntos
09:02
that could become possible at some later stages.
179
542040
3696
que podrían llegar a ser posibles en etapas posteriores.
09:05
So you see the space of the possible is very peculiar,
180
545760
2816
Pueden ver que el espacio de lo posible es muy peculiar,
09:08
because it's not predefined.
181
548600
2216
porque no está predefinido.
09:10
It's not something we can predefine.
182
550840
2296
No es algo que podamos predefinir.
09:13
It's something that gets continuously shaped and reshaped
183
553160
3376
Es algo que es continuamente formado y remodelado
09:16
by our actions and our choices.
184
556560
2600
por nuestras acciones y nuestras elecciones.
09:20
So we were so fascinated by these connections we made --
185
560120
3456
Por ende, nos sentimos fascinados por estas conexiones que hicimos
09:23
scientists are like this.
186
563600
1896
--los científicos somos así--.
09:25
And based on this,
187
565520
2296
Y basándonos en esto,
09:27
we conceived our mathematical formulation for the adjacent possible,
188
567840
3216
concebimos nuestra fórmula matemática para el adyacente posible,
09:31
20 years after the original Kauffman proposals.
189
571080
3456
20 años después de la propuesta original de Kauffman.
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
574560
2136
Nuestra teoría --este es un punto clave--
09:36
I mean, it's crucially based on a complex interplay
191
576720
3536
está basada fundamentalmente en una interacción compleja
09:40
between the way in which this space of possibilities expands
192
580280
4776
entre el modo en que este espacio de posibilidades se expande
09:45
and gets restructured,
193
585080
1536
y se reestructura,
09:46
and the way in which we explore it.
194
586640
2496
y el modo en que lo exploramos.
09:49
After the epiphany of 2012,
195
589160
3856
Después de la epifanía del 2012,
09:53
we got back to work, real work,
196
593040
1656
volvimos realmente a trabajar,
09:54
because we had to work out this theory,
197
594720
1896
pues debíamos trabajar en esta teoría,
09:56
and we came up with a certain number of predictions
198
596640
2416
y elaboramos un cierto número de predicciones
09:59
to be tested in real life.
199
599080
1256
para probar en la realidad.
10:00
Of course, we need a testable framework
200
600360
2896
Por supuesto, necesitábamos un marco comprobable
10:03
to study innovation.
201
603280
1456
para estudiar la innovación.
10:04
So let me drive you across a few predictions we made.
202
604760
4056
Déjenme conducirlos por algunas predicciones que hicimos.
10:08
The first one concerns the pace of innovation,
203
608840
2896
La primera concierne al ritmo de la innovación,
10:11
so the rate at which you observe novelties in very different systems.
204
611760
4896
la frecuencia con que vemos novedades en sistemas muy diferentes.
10:16
So our theory predicts that the rate of innovation
205
616680
2496
Y nuestra teoría predice que el ritmo de innovación
10:19
should follow a universal curve,
206
619200
1936
debe seguir una curva universal,
10:21
like this one.
207
621160
1320
como esta.
10:23
This is the rate of innovation versus time in very different conditions.
208
623240
3640
Esta es la tasa de innovación versus el tiempo en condiciones muy diferentes.
10:27
And somehow, we predict that the rate of innovation
209
627720
2616
Y, de algún modo, predecimos que la tasa de innovación
10:30
should decrease steadily over time.
210
630360
2696
debe decrecer progresivamente con el tiempo.
10:33
So somehow, innovation is predicted to become more difficult
211
633080
3096
De algún modo, predice que la innovación se volverá más difícil
10:36
as your progress over time.
212
636200
1920
a medida que avanzamos en el tiempo.
10:38
It's neat. It's interesting. It's beautiful. We were happy.
213
638960
3536
Es prolijo. Es interesante. Es bello. Estábamos felices.
10:42
But the question is, is that true?
214
642520
2176
Pero la cuestión es: ¿es verdadero?
10:44
Of course we should check with reality.
215
644720
1880
Debíamos verificarla con la realidad.
10:47
So we went back to reality
216
647600
2376
Por lo que volvimos a la realidad
10:50
and we collected a lot of data, terabytes of data,
217
650000
3136
y recolectamos muchos datos, terabytes de datos,
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
653160
3336
siguiendo la innovación en Wikipedia, Twitter,
10:56
the way in which we write free software,
219
656520
2216
el modo en que escribimos software gratuito,
10:58
even the way we listen to music.
220
658760
1640
hasta el modo en que oímos música.
11:01
I cannot tell you, we were so amazed and pleased and thrilled
221
661160
3736
No puedo decirles lo maravillados, complacidos, y emocionados que estábamos
11:04
to discover that the same predictions we made in the theory
222
664920
3496
por haber descubierto que las mismas predicciones que hicimos en teoría
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
668440
2576
se encontraban en sistemas reales,
11:11
many different real systems.
224
671040
1536
en muchos sistemas diferentes.
11:12
We were so excited.
225
672600
1496
Estábamos muy emocionados.
11:14
Of course, apparently, we were on the right track,
226
674120
2816
Y, aparentemente, estábamos en el camino correcto,
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
676960
2496
y no podíamos detenernos,
11:19
so we didn't stop.
228
679480
1496
por lo que no nos detuvimos.
11:21
So we kept going on,
229
681000
2096
Por lo que continuamos,
11:23
and at some point we made another discovery
230
683120
2056
e hicimos otro descubrimiento
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
685200
3536
al que apodamos "novedades correlacionadas".
11:28
It's very simple.
232
688760
1256
Es muy simple.
11:30
So I guess we all experience this.
233
690040
1896
Imagino que todos experimentamos esto:
11:31
So you listen to "Suzanne" by Leonard Cohen,
234
691960
3560
están escuchando "Suzanne", por Leonard Cohen,
11:36
and this experience triggers your passion for Cohen
235
696440
3656
y esta experiencia desencadena su pasión por Cohen
11:40
so that you start frantically listening to his whole production.
236
700120
3816
de modo que empiezan a escuchar frenéticamente todas sus obras.
11:43
And then you realize that Fabrizio De André here
237
703960
2296
Y aquí se dan cuenta de que Fabrizio De André
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
706280
1976
grabó una versión italiana de "Suzanne",
11:48
and so on and so forth.
239
708280
2016
y así sucesivamente.
11:50
So somehow for some reason,
240
710320
1976
Entonces, por alguna razón,
11:52
the very notion of adjacent possible is already encoding the common belief
241
712320
3896
la noción del adyacente posible ya está codificando la creencia común
11:56
that one thing leads to another
242
716240
2560
de que una cosa conduce a la otra
11:59
in many different systems.
243
719720
1736
en muchos sistemas diferentes.
12:01
But the reason why we were thrilled
244
721480
2296
Pero la razón por la cual estábamos fascinados
12:03
is because actually we could give, for the first time,
245
723800
2524
es que por primera vez podíamos dar
12:06
a scientific substance to this intuition
246
726348
2068
un fundamento científico a esta intuición
12:08
and start making predictions
247
728440
1656
y empezar a hacer predicciones
12:10
about the way in which we experience the new.
248
730120
2416
sobre el modo en que experimentamos lo nuevo.
12:12
So novelties are correlated.
249
732560
2320
Por ende, las novedades están correlacionadas.
12:16
They are not occurring randomly.
250
736320
2056
No ocurren al azar.
12:18
And this is good news,
251
738400
1456
Y estas son buenas noticias,
12:19
because it implies that impossible missions
252
739880
4736
porque esto implica que las misiones imposibles
12:24
might not be so impossible after all,
253
744640
2376
podrían no ser tan imposibles después de todo,
12:27
if we are guided by our intuition,
254
747040
3096
si nos dejamos llevar por nuestra intuición,
12:30
somehow leading us to trigger a positive chain reaction.
255
750160
3760
guiándonos de algún modo a desencadenar una reacción en cadena positiva.
12:34
But there is a third consequence of the existence of the adjacent possible
256
754840
3496
Pero hay una tercera consecuencia de la existencia del adyacente posible
12:38
that we named "waves of novelties."
257
758360
3536
a la que llamamos "olas de novedades".
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
761920
2696
Para hacerlo simple, en la música,
12:44
without waves of novelties,
259
764640
1376
sin las olas de novedades,
12:46
we would still be listening all the time to Mozart or Beethoven,
260
766040
6056
todavía estaríamos escuchando todo el tiempo a Mozart o a Beethoven,
12:52
which is great,
261
772120
1496
lo que es genial,
12:53
but we don't do this all the time.
262
773640
1656
pero no lo hacemos todo el tiempo.
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
775320
5016
También escuchamos a los Pet Shop Boys, o a Justin Bieber --bueno, algunos--.
13:00
(Laughter)
264
780360
2176
(Risas)
13:02
So we could see very clearly all of these patterns
265
782560
3896
Por lo que pudimos ver muy claramente todos estos patrones
13:06
in the huge amounts of data we collected and analyzed.
266
786480
3736
en las enormes cantidades de datos que recolectamos y analizamos.
13:10
For instance, we discovered that popular hits in music
267
790240
3656
Por ejemplo, descubrimos que los éxitos populares en la música
13:13
are continuously born, you know that,
268
793920
1896
nacen continuamente, ya lo saben,
13:15
and then they disappear, still leaving room for evergreens.
269
795840
3440
y después desaparecen, dejando aún lugar para los clásicos.
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
800120
3096
Así, de algún modo, las olas de novedades van y vienen
13:23
while the tides always hold the classics.
271
803240
2576
mientras que las mareas siempre retienen los clásicos.
13:25
There is this coexistence between evergreens and new hits.
272
805840
3960
Hay una coexistencia entre los clásicos y los nuevos éxitos.
13:31
Not only our theory predicts these waves of novelties.
273
811920
2696
Nuestra teoría no solo predice estas olas de novedades.
13:34
This would be trivial.
274
814640
1456
Esto sería trivial.
13:36
But it also explains why they are there,
275
816120
2896
También explica por qué están allí,
13:39
and they are there for a specific reason,
276
819040
1976
y están allí por una razón específica,
13:41
because we as humans display different strategies
277
821040
3216
porque nosotros, como humanos, exhibimos distintas estrategias
13:44
in the space of the possible.
278
824280
1856
en el espacio de lo posible.
13:46
So some of us tend to retrace already known paths.
279
826160
5136
Así, algunos tendemos a seguir las huellas de las sendas ya conocidas.
13:51
So we say they exploit.
280
831320
2320
Y decimos que ellos explotan algo.
13:54
Some of us always launch into new adventures.
281
834360
2856
Algunos nos lanzamos a nuevas aventuras.
13:57
We say they explore.
282
837240
1696
Por lo que decimos que exploran.
13:58
And what we discovered is all the systems we investigated
283
838960
3296
Y lo que descubrimos es que todos los sistemas que investigamos
14:02
are right at the edge between these two strategies,
284
842280
3176
están justo en el límite entre estas dos estrategias,
14:05
something like 80 percent exploiting, 20 percent exploring,
285
845480
3536
algo así como un 80 % de explotación, un 20 % de exploración,
14:09
something like blade runners of innovation.
286
849040
2680
algo así como los 'blade runners' de la innovación.
14:12
So it seems that the wise balance, you could also say a conservative balance,
287
852720
5216
Y parece que el balance sabio, o también podríamos decir un balance conservador,
14:17
between past and future, between exploitation and exploration,
288
857960
4976
entre el pasado y el futuro, entre la explotación y la exploración,
14:22
is already in place and perhaps needed in our system.
289
862960
3416
ya está preparado y quizá sea necesario en nuestro sistema.
14:26
But again the good news is now we have scientific tools
290
866400
3616
Y las buenas noticias son que ahora tenemos las herramientas científicas
14:30
to investigate this equilibrium,
291
870040
1736
para investigar este equilibrio,
14:31
perhaps pushing it further in the near future.
292
871800
3280
quizás empujándolo aún más en el futuro próximo.
14:37
So as you can imagine,
293
877360
2256
Entonces, como se pueden imaginar,
14:39
I was really fascinated by all this.
294
879640
4160
todo esto me fascinó realmente.
14:44
Our mathematical scheme is already providing cues and hints
295
884920
3136
Nuestro esquema matemático ya nos está dando claves y pistas
14:48
to investigate the space of possibilities
296
888080
2056
para investigar el espacio de posibilidades
14:50
and the way in which all of us create it and explore it.
297
890160
4016
y el modo en que todos lo creamos y lo exploramos.
14:54
But there is more.
298
894200
1336
Pero hay más.
14:55
This, I guess, is a starting point of something that has the potential
299
895560
3376
Creo que este es el punto de partida de algo que tiene el potencial
14:58
to become a wonderful journey for a scientific investigation of the new,
300
898960
4616
de convertirse en un viaje maravilloso para investigar científicamente lo nuevo,
15:03
but also I would say a personal investigation of the new.
301
903600
3280
pero también diría en una investigación personal de lo nuevo.
15:09
And I guess this can have a lot of consequences
302
909320
2896
Y creo que esto puede tener muchas consecuencias
15:12
and a huge impact in key activities
303
912240
2136
y un gran impacto en actividades claves
15:14
like learning, education, research, business.
304
914400
5320
como el aprendizaje, la educación, la investigación, los negocios.
15:20
So for instance, if you think about artificial intelligence,
305
920680
2896
Por ejemplo, si pensamos en la inteligencia artificial,
15:23
I am sure -- I mean, artificial intelligence,
306
923600
2136
estoy seguro, la inteligencia artificial,
15:25
we need to rely in the near future
307
925760
1816
en un futuro cercano deberemos confiar
15:27
more and more on the structure of the adjacent possible,
308
927600
3816
más y más en la estructura del adyacente posible,
15:31
to restructure it, to change it,
309
931440
1936
para reestructurarla, para cambiarla,
15:33
but also to cope with the unknowns of the future.
310
933400
2320
y también para afrontar las incógnitas futuras.
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
936400
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Así mismo, tenemos muchas herramientas,
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new tools now, to investigate how creativity works
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herramientas nuevas para investigar cómo funciona la creatividad
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and what triggers innovation.
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y lo que genera la innovación.
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And the aim of all this is to raise a generation of people
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Y el objetivo de todo esto es formar a una generación de gente
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able to come up with new ideas to face the challenges in front of us.
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capaz de generar nuevas ideas para encarar los desafíos futuros.
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We all know.
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Todos lo sabemos.
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I think it's a long way to go,
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Creo que hay un largo camino por recorrer,
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but the questions, and the tools,
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pero las preguntas y las herramientas
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are now there, adjacent and possible.
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ahora están ahí, adyacentes y posibles.
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Thank you.
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Gracias.
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(Applause)
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4880
(Aplausos)
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