Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

Ray Kurzweil: Una universidad para la singularidad que viene

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2009-06-02 ・ TED


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Ray Kurzweil: Una universidad para la singularidad que viene

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TED


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Traductor: Jose Fernandez Calvo Revisor: Luis Puente Aceves
00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
13160
3000
La tecnología de información crece exponencialmente.
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
16160
4000
No es lineal. Y nuestra intuición es lineal.
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
20160
2000
Al caminar por la sabana hace mil años
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
22160
2000
predecíamos linealmente donde estaría un animal
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
24160
3000
y nos funcionaba bien; está programado en nuestro cerebro.
00:27
But the pace of exponential growth
5
27160
3000
Pero el ritmo de crecimiento exponencial es
00:30
is really what describes information technologies.
6
30160
3000
lo que realmente describe a las tecnologías de información.
00:33
And it's not just computation.
7
33160
3000
Y no sólo en la computación.
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
36160
2000
Hay una gran diferencia entre crecimiento lineal y exponencial.
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
38160
4000
Si doy 30 pasos lineales: uno, dos, tres, cuatro, cinco
00:42
I get to 30.
10
42160
2000
llego a 30.
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
44160
3000
Si doy 30 pasos exponenciales: 2, 4, 8, 16
00:47
I get to a billion.
12
47160
2000
llego a mil millones.
00:49
It makes a huge difference.
13
49160
2000
Es una enorme diferencia.
00:51
And that really describes information technology.
14
51160
2000
Esto describe realmente a la tecnología de información.
00:53
When I was a student at MIT,
15
53160
2000
Cuando era estudiante en MIT
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
55160
2000
compartíamos una computadora que ocupaba un edificio completo.
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
57160
3000
La computadora en su celular es un millón de veces mas barata
01:00
a million times smaller,
18
60160
2000
un millón de veces más pequeña
01:02
a thousand times more powerful.
19
62160
2000
y mil veces más poderosa.
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
64160
3000
Es un incremento de mil millones de veces la capacidad por dólar
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
67160
2000
que hemos visto desde que yo era estudiante.
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
69160
3000
Volveremos a verlo nuevamente en los próximos 25 años.
01:12
Information technology progresses
23
72160
2000
La tecnología de la información progresa
01:14
through a series of S-curves
24
74160
2000
en una serie de curvas con forma de "S"
01:16
where each one is a different paradigm.
25
76160
2000
donde cada una es un paradigma diferente.
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
78160
3000
La gente dice, "¿Qué va a pasar cuando termine la Ley de Moore?"
01:21
Which will happen around 2020.
27
81160
2000
Lo cual ocurrirá alrededor del 2020.
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
83160
2000
Pasaremos al siguiente paradigma.
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
85160
2000
La Ley de Moore no fue el primer paradigma que
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
87160
2000
introdujo el crecimiento exponencial a la computación.
01:29
The exponential growth of computing started
31
89160
2000
El crecimiento exponencial de la computación comenzó
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
91160
2000
décadas antes del nacimiento de Gordon Moore.
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
93160
4000
Y no sólo se aplica a la computación.
01:37
It's really any technology where we can measure
34
97160
2000
Aplica a cualquier tecnología donde podamos medir
01:39
the underlying information properties.
35
99160
3000
las propiedades subyacentes de la información.
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
102160
4000
Aquí tenemos 49 computadoras famosas. Las puse en un gráfico logarítmico.
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
106160
4000
La escala logarítmica oculta la escala del incremento.
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
110160
2000
Porque representa un incremento billonario
01:52
since the 1890 census.
39
112160
3000
desde el censo de 1890.
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
115160
2000
En la década de 1950 reducíamos los tubos de vacío
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
117160
3000
haciéndolos más pequeños. Al final topamos con un muro.
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
120160
2000
Ya no se podía reducir el tubo y mantener el vacío.
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
122160
3000
Ese fue el fin de los cada vez más pequeños tubos de vacío.
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
125160
3000
Pero no fue el fin del crecimiento exponencial de la computación.
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
128160
2000
Pasamos al cuarto paradigma, transistores,
02:10
and finally integrated circuits.
46
130160
2000
y finalmente a los circuitos integrados.
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
132160
2000
Cuando lleguen a su fin pasaremos al sexto paradigma
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
134160
4000
circuitos moleculares tridimensionales autoorganizados.
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
138160
3000
Pero lo que es aún más asombroso, más que esta
02:21
fantastic scale of progress,
50
141160
2000
fantástica escala de progresión
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
143160
2000
es observar lo predecible que es.
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
145160
2000
Pasó por las buenas y las malas
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
147160
3000
por la guerra y la paz, por épocas de crecimiento y recesión.
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
150160
4000
La Gran Depresión no hizo mella en su crecimiento exponencial.
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
154160
4000
Sucederá lo mismo durante la recesión económica que vivimos ahora.
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
158160
3000
El crecimiento exponencial en la capacidad de la tecnología de
02:41
will continue unabated.
57
161160
3000
información continuará sin desaceleración.
02:44
And I just updated these graphs.
58
164160
2000
Acabo de actualizar estos gráficos.
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
166160
3000
Porque los tenía hasta el 2002 en mi libro, "La Singularidad está Cerca."
02:49
So we updated them,
60
169160
2000
De modo que los actualizamos
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
171160
3000
hasta 2007 para que pudiera presentarlos aquí.
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
174160
2000
Y me dijeron: "Bueno, ¿no estás nervioso?
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
176160
4000
Tal vez el crecimiento no se mantuvo en esa progresión exponencial".
03:00
I was a little nervous
64
180160
2000
Estaba un poco nervioso
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
182160
2000
porque tal vez los datos estaban incorrectos.
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
184160
2000
pero he trabajado en ello durante 30 años,
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
186160
3000
y la progresión exponencial se ha mantenido.
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
189160
3000
Miren este gráfico. Podía comprarse un transistor por un dólar en 1968.
03:12
You can buy half a billion today,
69
192160
2000
Hoy pueden comprarse 500 millones.
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
194160
2000
Y son en realidad mejores, porque son más rápidos.
03:16
But look at how predictable this is.
71
196160
2000
Pero vean qué predecible es.
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
198160
3000
Yo diría que este conocimiento abarca datos anteriores.
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
201160
4000
He realizado predicciones de cara al futuro durante unos 30 años
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
205160
2000
y el costo de un ciclo de transistor, una
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
207160
2000
medida de desempeño en el precio de la electrónica,
03:29
comes down about every year.
76
209160
2000
disminuye aproximadamente cada año.
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
211160
2000
Equivale a un ritmo de deflación del 50 por ciento
03:33
And it's also true of other examples,
78
213160
2000
y ello también es cierto para otros ejemplos
03:35
like DNA data or brain data.
79
215160
2000
como para los datos del ADN o del cerebro.
03:37
But we more than make up for that.
80
217160
2000
Y más que compensamos eso.
03:39
We actually ship more than twice as much
81
219160
2000
En realidad despachamos más del doble
03:41
of every form of information technology.
82
221160
2000
de todo tipo de tecnologías de información.
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
223160
3000
Hemos tenido un crecimiento del 18 por ciento en dólares constantes
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
226160
3000
en todas las tecnologías de información en el último medio siglo
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
229160
4000
a pesar de que se puede conseguir el doble de ella cada año.
03:53
This is a completely different example.
86
233160
2000
Este es un ejemplo totalmente distinto.
03:55
This is not Moore's Law.
87
235160
2000
No es la Ley de Moore.
03:57
The amount of DNA data
88
237160
2000
La cantidad de datos del ADN
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
239160
2000
que hemos secuenciado se ha duplicado cada año.
04:01
The cost has come down by half every year.
90
241160
3000
Su costo se ha disminuido a la mitad cada año.
04:04
And this has been a smooth progression
91
244160
2000
Ha sido una progresión constante
04:06
since the beginning of the genome project.
92
246160
2000
desde el inicio del proyecto del genoma.
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
248160
2000
A la mitad del proyecto los escépticos dijeron
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
250160
3000
"Esto no va a funcionar. El proyecto del genoma está a medio camino
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
253160
2000
y han completado un uno por ciento del proyecto."
04:15
But that was really right on schedule.
96
255160
2000
Pero en realidad estaba en tiempo.
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
257160
2000
Porque al duplicar uno por ciento siete veces más
04:19
which is exactly what happened,
98
259160
2000
que es exactamente lo que sucedió
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
261160
3000
se tiene el 100 por ciento. Y el proyecto se terminó a tiempo.
04:24
Communication technologies:
100
264160
2000
Tecnologías de la comunicación:
04:26
50 different ways to measure this,
101
266160
2000
50 modos distintos de medirlas.
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
268160
3000
La cantidad de bits movilizados, el tamaño de la internet...
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
271160
2000
Ha progresado a un paso exponencial.
04:33
This is deeply democratizing.
104
273160
2000
Esto es profundamente democratizante.
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
275160
3000
Escribí, hace más de 20 años en "La Era de las Máquinas Inteligentes",
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
278160
3000
cuando la Unión Soviética era fuerte, que ésta sería arrasada
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
281160
4000
por el crecimiento en la comunicación descentralizada.
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
285160
3000
Y tendremos mucha computación a medida que avanza el siglo XXI
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
288160
4000
para hacer cosas como simular regiones del cerebro humano.
04:52
But where will we get the software?
110
292160
2000
¿Pero dónde conseguiremos el software?
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
294160
3000
Algunos críticos dicen: "Oh, el software está atascado en el lodo."
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
297160
2000
Pero estamos aprendiendo más y más sobre el cerebro humano.
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
299160
3000
La resolución espacial de la tomografía cerebral se duplica cada año.
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
302160
3000
La información que obtenemos del cerebro se duplica cada año.
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
305160
3000
Y demostramos que en realidad podemos transformar los datos
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
308160
3000
en modelos funcionales y simulaciones de regiones del cerebro.
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
311160
2000
Hay 20 regiones del cerebro que han sido modeladas
05:13
simulated and tested:
118
313160
2000
simuladas y probadas:
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
315160
3000
la corteza auditiva, regiones de la corteza visual
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
318160
2000
el cerebelo donde se forman las habilidades
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
320160
4000
partes de la corteza cerebral donde llevamos a cabo el pensamiento racional.
05:24
And all of this has fueled
122
324160
2000
Y todo esto ha alimentado
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
326160
3000
un incremento, muy constante y predecible, de la productividad.
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
329160
2000
Hemos pasado de 30 dolares a 130 dólares
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
331160
4000
en dólares constantes el valor promedio de una hora de trabajo humano
05:35
fueled by this information technology.
126
335160
3000
impulsado por las tecnologías de información.
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
338160
3000
Y todos estamos preocupados por la energía y el medio ambiente.
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
341160
2000
Bueno esta es una gráfica logarítmica.
05:43
This represents a smooth doubling,
129
343160
2000
Representa la duplicación constante
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
345160
4000
cada dos años, del aumento de energía solar que estamos creando.
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
349160
2000
Particularmente ahora a medida que aplicamos nanotecnología
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
351160
3000
una forma de tecnología de información, a los paneles solares.
05:54
And we're only eight doublings away
133
354160
2000
Y estamos a sólo ocho duplicaciones de
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
356160
2000
satisfacer todas nuestras necesidades energéticas.
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
358160
4000
Hay 10 mil veces más luz solar de la que necesitamos.
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
362160
5000
Finalmente nos fusionaremos con esta tecnología. Ya se encuentra muy cerca de nosotros.
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
367160
3000
Antes estaba al otro lado del campus. Ahora cabe en nuestros bolsillos.
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
370160
3000
Lo que ocupaba un edificio ahora cabe en nuestros bolsillos.
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
373160
3000
Lo que hoy cabe en el bolsillo cabrá en una célula sanguínea en 25 años.
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
376160
4000
Y comenzaremos a influir profundamente
06:20
our health and our intelligence,
141
380160
2000
en nuestra salud y nuestra inteligencia
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
382160
4000
a medida que nos acercamos más y más a esta tecnología.
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
386160
3000
Basado en ello anunciamos aquí en TED
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
389160
3000
en la verdadera tradición de TED, la Universidad de la Singularidad.
06:32
It's a new university
145
392160
2000
Es una nueva universidad
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
394160
2000
fundada por Peter Diamandis, quien está aquí
06:36
and myself.
147
396160
2000
en el público y por mí.
06:38
It's backed by NASA and Google,
148
398160
2000
Cuenta con el apoyo de NASA y Google
06:40
and other leaders in the high-tech and science community.
149
400160
4000
y de otros líderes de la comunidad científica de la alta tecnología.
06:44
And our goal was to assemble the leaders,
150
404160
3000
Nuestro objetivo era reunir a los líderes
06:47
both teachers and students,
151
407160
2000
tanto a maestros como estudiantes
06:49
in these exponentially growing information technologies,
152
409160
2000
de estas tecnologías de información crecientes
06:51
and their application.
153
411160
2000
y de su aplicación.
06:53
But Larry Page made an impassioned speech
154
413160
2000
Pero Larry Page hizo un discurso apasionado
06:55
at our organizing meeting,
155
415160
2000
en nuestra reunión de organización
06:57
saying we should devote this study
156
417160
5000
donde dijo que deberíamos dedicar los estudios
07:02
to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
157
422160
4000
a atender algunos de los mayores retos que enfrenta la humanidad
07:06
And if we did that, then Google would back this.
158
426160
2000
y que si lo hacíamos, entonces Google los apoyaría.
07:08
And so that's what we've done.
159
428160
2000
Y eso es lo que hemos hecho.
07:10
The last third of the nine-week intensive summer session
160
430160
4000
El último tercio de las sesiones intensivas de verano de nueve semanas
07:14
will be devoted to a group project to address
161
434160
2000
serán dedicadas a un proyecto en grupo para atender
07:16
some major challenge of humanity.
162
436160
2000
uno de los mayores desafíos de la humanidad.
07:18
Like for example, applying the Internet,
163
438160
2000
Como por ejemplo, utilizar la internet
07:20
which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
164
440160
5000
que ahora es ubicua, en áreas rurales de China o África
07:25
to bringing health information
165
445160
2000
para llevar información sobre salud
07:27
to developing areas of the world.
166
447160
3000
a las áreas en desarrollo del mundo.
07:30
And these projects will continue past these sessions,
167
450160
3000
Los proyectos continuarán más allá de las sesiones
07:33
using collaborative interactive communication.
168
453160
3000
utilizando comunicación colaborativa interactiva.
07:36
All the intellectual property that is created and taught
169
456160
4000
Toda la propiedad intelectual que se cree y enseñe
07:40
will be online and available,
170
460160
2000
estará en línea y disponible
07:42
and developed online in a collaborative fashion.
171
462160
3000
y será desarrollada en línea de manera colaborativa.
07:45
Here is our founding meeting.
172
465160
2000
Esta es nuestra reunión inicial.
07:47
But this is being announced today.
173
467160
2000
Pero esto lo anunciamos hoy.
07:49
It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
174
469160
3000
Su sede permanente se ubicará en Silicon Valley
07:52
at the NASA Ames research center.
175
472160
2000
en el Centro de Investigación Ames de la NASA.
07:54
There are different programs for graduate students,
176
474160
2000
Hay distintos programas para estudiantes de posgrado
07:56
for executives at different companies.
177
476160
3000
para ejecutivos de distintas compañìas.
07:59
The first six tracks here -- artificial intelligence,
178
479160
2000
Las seis primeras líneas son: inteligencia artificial
08:01
advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
179
481160
3000
tecnologías avanzadas de computación, biotecnología, nanotecnología
08:04
are the different core areas of information technology.
180
484160
4000
que son las distintas áreas básicas de la tecnología de información.
08:08
Then we are going to apply them to the other areas,
181
488160
2000
Después vamos a aplicarlas a las otras áreas
08:10
like energy, ecology,
182
490160
3000
como energía, ecología
08:13
policy law and ethics, entrepreneurship,
183
493160
2000
política legislativa y ética, a emprendedores
08:15
so that people can bring these new technologies to the world.
184
495160
4000
para que las personas puedan llevar estas nuevas tecnologías al mundo.
08:19
So we're very appreciative of the support we've gotten
185
499160
5000
De modo que estamos muy agradecidos por el apoyo que hemos recibido
08:24
from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
186
504160
2000
tanto de los líderes intelectuales, líderes de la alta tecnología
08:26
particularly Google and NASA.
187
506160
2000
en particular de Google y NASA.
08:28
This is an exciting new venture.
188
508160
2000
Esta es una emocionante nueva empresa.
08:30
And we invite you to participate. Thank you very much.
189
510160
3000
Y los invitamos a participar. Muchas gracias.
08:33
(Applause)
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513160
3000
(Aplausos)
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