Neil Turok: 2008 TED Prize wish: An African Einstein

Neil Turok pide su deseo al recibir el Premio TED

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2008-03-21 ・ TED


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Neil Turok pide su deseo al recibir el Premio TED

64,736 views ・ 2008-03-21

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Traductor: Paulina Criollo Revisor: Veronica Vera
00:13
It was an incredible surprise to me
0
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Fue una sorpresa increíble para mí
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to find out that there was actually an organization that cared about both parts of my life.
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16160
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encontrar una organización que se preocupaba por las dos partes de mi vida.
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Because, basically,
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1000
Porque, básicamente,
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I work as a theoretical physicist.
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23160
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yo trabajo como un físico teórico.
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I develop and test models of the Big Bang,
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Desarrollo y evalúo modelos sobre el Big Bang
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using observational data.
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utilizando datos observables.
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And I've been moonlighting for the last five years
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Además, he estado ayudando los últimos cinco años
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helping with a project in Africa.
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3000
en un proyecto en África.
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And, I get a lot of flak for this at Cambridge.
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37160
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Por esto se hacen muchos comentarios sobre mí en Cambridge.
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People wonder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
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La gente se pregunta: "¿Cómo tienes tiempo para hacer esto?" y los comentarios siguen.
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And so it was simply astonishing to me
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Entonces, fue sencillamente sorprendente para mí
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to find an organization that actually appreciated both those sides.
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encontrar una organización que aprecie ambos lados de mis proyectos.
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So I thought I'd start off by just telling you a little bit about myself
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Así que voy a empezar a contarles un poco acerca de mi mismo
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and why I lead this schizophrenic life.
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y la razón por la que llevo esta vida esquizofrénica.
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Well, I was born in South Africa and my parents were imprisoned
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Bueno, yo nací en Sudáfrica y mis padres fueron puestos en prisión
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for resisting the racist regime.
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por resistirse al régimen racista.
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When they were released, we left and we went as refugees to Kenya and Tanzania.
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7000
Cuando ellos fueron liberados, partimos y fuimos como refugiados a Kenia y Tanzania.
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Both were very young countries then,
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2000
En aquellos tiempos, los dos países eran jóvenes
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and full of hope for the future.
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3000
y estaban llenos de esperanzas en el futuro
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We had an amazing childhood. We didn't have any money,
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Tuvimos una infancia maravillosa. No teníamos dinero,
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but we were outdoors most of the time.
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pero la mayoría del tiempo la pasábamos afuera.
01:23
We had fantastic friends and we saw the wonders of the world,
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Tuvimos amigos fantásticos y vimos las maravillas del mundo,
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like Kilimanjaro, Serengeti and the Olduvai Gorge.
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como el Kilimanjaro, Serengeti y el Cañón de Olduvai.
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Well, then we moved to London for high school.
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Después, nos mudamos a Londres para ingresar a la escuela superior.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
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Y después de eso, no hay mucho que decir al respecto.
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It was rather dull. But I came back to Africa
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4000
Fue más bien aburrido. Pero regresé a África
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at the age of 17, as a volunteer teacher
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a la edad de 17 años, como un profesor voluntario
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to Lesotho, which is a tiny country,
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en Lesotho, un país pequeñito
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surrounded at that time by apartheid South Africa.
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rodeado, en aquel tiempo, por el apartheid de Sudáfrica.
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Well, 80 percent of the men in Lesotho
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3000
Bueno, el ochenta por ciento de hombres en Lesotho
02:00
worked in the mines over the border,
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4000
trabajaba en las minas cerca de las fronteras
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in brutal conditions.
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en condiciones brutales.
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Nevertheless, I -- as I'm sure -- as a rather irritating young, white man
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6000
Sin embargo, yo -- estoy seguro -- en vez de ser recibido como aquel hombre blanco, joven e irritante
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coming into their village, I was welcomed with incredible hospitality and warmth.
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133160
6000
que llegaba a su pueblo; fui recibido con una calidez y hospitalidad increíbles.
02:19
But the kids were the best part.
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2000
Pero los niños eran la mejor parte.
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The kids were amazing: extremely eager and often very bright.
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141160
5000
Los niños eran increíbles: extremadamente inquietos y muy brillantes.
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And I'm just going to tell you one story,
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146160
2000
Y les voy a contar sólo una historia
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which got through to me.
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3000
que me ocurrió.
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I used to try to take the kids outside as often as possible,
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151160
2000
Yo solía sacar a los niños afuera tanto como fuera posible.
02:33
to try to connect the academic stuff with the real world.
39
153160
5000
para tratar de conectar las cosas académicas con el mundo real.
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And they weren't used to that.
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158160
3000
y ellos no estaban acostumbrados a eso.
02:41
But I took them outside one day and I said,
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161160
2000
Pero un día, los saqué afuera y les dije:
02:43
"I want you to estimate the height of the building."
42
163160
3000
"Quiero que calculen la altura de ese edificio"
02:46
And I expected them to put a ruler next to the wall,
43
166160
3000
Y yo esperaba que ellos pusieran un metro a lado de la pared
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size it up with a finger, and make an estimate of the height.
44
169160
5000
para medir y calcular la altura del edificio.
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But there was one little boy, very small for his age.
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4000
Pero había un niño pequeño, muy pequeño para su edad.
02:58
He was the son of one of the poorest families in the village.
46
178160
3000
El era el hijo de una de las familias más pobres del pueblo.
03:01
And he wasn't doing that. He was scribbling with chalk on the pavement.
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181160
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y el no estaba haciendo eso. El estaba anotando con una tiza en el pavimento.
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And so, I said -- I was annoyed -- I said, "What are you doing?
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186160
3000
Y entonces, dije --yo estaba enojado-- Dije: ¿Qué estás haciendo?
03:09
I want you to estimate the height of the building."
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2000
Quiero que calcules la altura del edificio"
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He said, "OK. I measured the height of a brick.
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El dijo: "Está bien. Medí la altura de un ladrillo.
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I counted the number of bricks and now I'm multiplying."
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5000
Conté el número de ladrillos y ahora los estoy multiplicando"
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Well -- (Laughter) -- I hadn't thought of that one.
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199160
5000
Bueno -- (Risas) --No había pensando en esa.
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And many experiences like this happened to me.
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4000
Y muchas experiencias como éstas me ocurrieron.
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Another one is that I met a miner. He was home on his three-month leave from the mines.
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208160
8000
Una más, en la cual conocí a un minero. El estaba en casa, con su licencia de tres meses de las minas.
03:36
Sitting next to him one day, he said, "There's only one thing that I really loved at school.
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6000
Un día, sentado al lado de él, me dijo: "Hay solo una cosa que realmente me gustó en la escuela"
03:42
And you know what it was? Shakespeare." And he recited some to me.
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7000
y ¿sabes cuál fue? Shakespeare." y me recitó un poco.
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And these and many similar experiences convinced me
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229160
4000
Estas y muchas otras experiencias similares me convencieron
03:53
that there are just tons of bright kids in Africa
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233160
4000
que hay millones de niños realmente brillantes en África.
03:57
-- inventive kids, intellectual kids --
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237160
4000
-- niños inventores, niños intelectuales--
04:01
and starved of opportunity.
60
241160
1000
y privados de oportunidades.
04:02
And if Africa is going to get fixed, it's by them, not by us.
61
242160
6000
Y si África va a ser arreglada, es por ellos, no por nosotros.
04:08
Well, after -- (Applause) -- that's the truth.
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248160
6000
Bueno, después --(Aplausos)-- esa es la verdad.
04:14
Well, after Lesotho, I traveled across Africa
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254160
3000
Bueno, después de Lesotho, viajé alrededor de África
04:17
before returning to England
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257160
2000
antes de regresar a Inglaterra
04:20
-- so gray and depressing, in comparison.
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260160
3000
tan gris y depresiva en comparación.
04:23
And I went to Cambridge. And there, I fell for theoretical physics.
66
263160
7000
Y fui a Cambridge. Allí, me interesaron las teorías físicas.
04:30
Well, I'm not going to explain this equation,
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270160
2000
Bueno, no voy a explicar esta ecuación
04:32
but theoretical physics is really an amazing subject.
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272160
4000
pero la física teórica es realmente una asignatura increíble.
04:36
We can write down all the laws of physics we know in one line.
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276160
6000
Podemos escribir todas las leyes de la física que sabemos en una sola línea
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And, admittedly, it's in a very shorthand notation.
70
282160
5000
y, la verdad es que es una pequeña anotación a mano.
04:47
And it contains 18 free parameters,
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287160
4000
Y contiene 18 parámetros libres.
04:51
OK, which we have to fit to the data.
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291160
3000
Bueno, la cual tenemos que ajustar a los datos.
04:54
So it's not the final story,
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294160
2000
Entonces no es la historia final
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but it's an incredibly powerful summary of everything we know
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296160
5000
pero es un increíble y poderoso resumen de todo lo que sabemos
05:01
about nature at the most basic level.
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301160
4000
acerca de la naturaleza en su nivel más básico.
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And apart from a few very important loose ends, which you've heard about here --
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305160
4000
Y aparte de algunas importantes cosas pendientes, los cuales ustedes ya habrán oído aquí --
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like dark energy and dark matter --
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309160
3000
como la energía negra y la materia negra
05:12
this equation describes,
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312160
2000
esta ecuación describe
05:14
seems to describe everything about the universe and what's in it.
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314160
5000
parece describir todo acerca del universo y lo que existe en él.
05:19
But there's one big puzzle remaining,
80
319160
2000
Pero hay un gran rompecabezas pendiente,
05:21
and this was most succinctly put to me by my primary school math teacher in
81
321160
5000
y esto me lo explicó de manera muy clara mi maestra de matemática de la escuela primaria
05:26
Tanzania, who's a wonderful Scottish lady
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326160
3000
en Tanzania, quien es una dama escocesa maravillosa
05:29
who I still stay in touch with.
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329160
3000
con la que aún estoy en contacto.
05:32
And she's now in her 80s.
84
332160
2000
y quien está ahora en sus ochenta años.
05:34
And when I try to explain my work to her, she waved away all the details, and she said,
85
334160
5000
Y cuando trato de explicarle mi trabajo, ella siempre deja de lado todos los detalles y me dice:
05:39
"Neil, there's only one question that really matters.
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339160
5000
¨Neil, hay una sola pregunta que realmente importa
05:44
What banged?" (Laughter)
87
344160
4000
¿Qué explotó? (Risas)
05:48
"Everyone talks about the Big Bang. What banged?"
88
348160
5000
¨Todo el mundo habla acerca de la Gran Explosión. ¿Qué fue lo que explotó?
05:53
And she's right. It's a question we've all been avoiding.
89
353160
5000
Y ella tiene razón. Es una pregunta que todos hemos estado evitando.
05:58
The standard explanation is that the universe somehow sprang into existence,
90
358160
5000
La explicación habitual es que el universo, de alguna forma empezó su existencia,
06:03
full of a strange kind of energy
91
363160
2000
lleno de una clase extraña de energía
06:05
-- inflationary energy -- which blew it up.
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365160
5000
-- energía inflacionaria -- la cual explotó.
06:10
But the puzzle of why the universe emerged in that peculiar state
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370160
4000
Pero el rompecabezas del por qué el universo emergió en tan peculiar estado
06:14
is completely unsolved.
94
374160
4000
está completamente sin resolver.
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Now, I worked on that theory for a while, with Stephen Hawking and others.
95
378160
4000
Yo trabajé en esa teoría por un tiempo, con Stephen Hawking y otras personas.
06:22
But then I began to explore another alternative.
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382160
3000
Pero luego empecé a explorar otra alternativa.
06:25
The alternative is that the Big Bang wasn't the beginning.
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385160
3000
La alternativa es que el Big Bang no fue el principio.
06:28
Perhaps the universe existed before the bang,
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388160
3000
Tal vez el universo existió antes de la explosión,
06:31
and the bang was just a violent event in a pre-existing universe.
99
391160
5000
y la explosión fue solo un evento violento en un universo que ya pre-existía.
06:36
Well, this possibility is actually suggested
100
396160
3000
Bueno, esta posibilidad es en realidad sugerida
06:39
by the latest theories, the unified theories,
101
399160
3000
por las teorías más recientes, las teorías unificadas
06:42
which try to explain all those 18 free parameters
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402160
3000
que tratan de explicar todos aquellos 18 parámetros libres
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in a single framework, which will hopefully predict all of them.
103
405160
7000
en una sola fórmula, la cual, esperamos, podría predecir todos ellos.
06:52
And I'll just share a cartoon of this idea here.
104
412160
3000
Y aquí solo compartiré un dibujo para esta idea.
06:55
It's all I can convey. According to these theories,
105
415160
3000
Es todo lo que puedo transmitir. De acuerdo con estas teorías,
06:58
there are extra dimensions of space, not just the three we're familiar with,
106
418160
3000
hay dimensiones extras en el espacio, no sólo las tres con las que estamos familiarizados
07:01
but at every point in the room there are more dimensions.
107
421160
4000
sino que en cada punto en la habitación, hay muchas más dimensiones
07:05
And in particular, there's one rather strange one,
108
425160
2000
y en particular, hay una mas bien extraña,
07:07
in the most elegant unified theories we have.
109
427160
3000
en la más elegantes de las teorías unificadas que tenemos.
07:10
The strange one looks likes this:
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430160
2000
La dimensión extraña se ve así:
07:12
that we live in a three-dimensional world.
111
432160
3000
que vivimos en un mundo tridimensional.
07:15
We live in one of these worlds, and I can only show it as a sheet,
112
435160
4000
Vivimos en uno de estos mundos, y sólo puedo mostrarlo como una hoja de papel
07:19
but it's really three-dimensional.
113
439160
3000
pero es realmente tridimensional
07:22
And a tiny distance away, there's another sheet,
114
442160
4000
Y a una pequeñísima distancia, hay otra hoja de papel
07:26
also three-dimensional, and they're separated by a gap.
115
446160
2000
también tridimensional, y están separadas por un vacío.
07:28
The gap is very tiny, and I've blown it up so you can see it.
116
448160
3000
El vacío es muy pequeño, y lo he ampliado para que puedan verlo.
07:31
But it's really a tiny fraction of the size of an atomic nucleus.
117
451160
5000
Pero en realidad es una pequeña fracción del núcleo de un átomo.
07:36
I won't go into the details of why we think the universe is like this,
118
456160
3000
No voy a entrar en detalles del por qué pensamos que el universo es así
07:39
but it comes out of the math and trying to explain the physics that we know.
119
459160
4000
pero llegan las matemáticas y tratamos de explicar la física que sabemos.
07:43
Well, I got interested in this because it seemed to me that it was an obvious question.
120
463160
4000
Bueno, me interesé en esto porque me pareció que era una pregunta obvia.
07:47
Which is, what happens if these two, three-dimensional worlds
121
467160
3000
La cual es ¿Qué ourriría si estos dos mundos tridimensionales
07:50
should actually collide?
122
470160
3000
realmente se chocaran?
07:54
And if they collide, it would look a lot like the Big Bang.
123
474160
3000
Y si se chocaran, podría parecerse mucho al Big Bang.
07:57
But it's slightly different than in the conventional picture.
124
477160
3000
Pero es ligeramente diferente que la imagen convencional.
08:00
The conventional picture of the Big Bang is a point.
125
480160
2000
La foto convencional del Big Bang es un punto
08:02
Everything comes out of a point;
126
482160
2000
Todo sale de un punto
08:04
you have infinite density. And all the equations break down.
127
484160
4000
tienes una densidad infinita. Y todas las ecuaciones se quiebran.
08:08
No hope of describing that.
128
488160
2000
No hay forma de describir aquello.
08:10
In this picture, you'll notice,
129
490160
2000
En esta foto, lo podrán notar.
08:12
the bang is extended. It's not a point.
130
492160
2000
la explosión se extiende. No es un punto.
08:14
The density of matter is finite, and we have a chance
131
494160
3000
La densidad de la materia es finita, y tenemos una oportunidad
08:17
of a consistent set of equations that can describe the whole process.
132
497160
5000
de un conjunto consistente de ecuaciones que pueden describir el proceso completamente.
08:22
So, to cut a long story short, we've explored this alternative.
133
502160
3000
Entonces acortando una larga historia, hemos explorado esta alternativa.
08:25
We've shown that it can fit
134
505160
2000
Hemos demostrado que pueden encajar
08:27
all of the data that we have about the formation of galaxies,
135
507160
4000
todos los datos que tenemos acerca de la formación de las galaxias,
08:31
the fluctuations in the microwave background.
136
511160
3000
las fluctuaciones en un fondo de microondas.
08:34
Furthermore, there's an experimental way
137
514160
2000
Además, hay una forma experimental
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to tell this theory, apart from the inflationary explanation that I told you before.
138
516160
7000
para contar esta teoría, aparte de la explicación inflacionaria que les comenté antes.
08:43
It involves gravitational waves.
139
523160
3000
Ésta implica ondas gravitacionales.
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And in this scenario, not only was the Big Bang not the beginning,
140
526160
3000
Y en este escenario, el Big Bang no sólo no fue el principio
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as you can see from the picture,
141
529160
3000
como pueden ver en la foto,
08:52
it can happen over and over again.
142
532160
2000
sino que puede ocurrir una y otra vez.
08:54
It may be that we live in an endless universe,
143
534160
3000
Puede ser que vivamos en un universo sin fin
08:57
both in space and in time.
144
537160
1000
tanto en espacio como en tiempo.
09:01
And there've been bangs in the past, and there will be bangs in the future.
145
541160
3000
Y han ocurrido explosiones en el pasado y habrán explosiones en el futuro.
09:04
And maybe we live in an endless universe.
146
544160
4000
Y tal vez vivamos en un universo sin fin.
09:08
Well, making and testing models of the universe
147
548160
5000
Bueno, haciendo y probando los modelos del universo
09:13
is, for me, the best way I have of enjoying and appreciating the universe.
148
553160
7000
es, para mí, la mejor forma que tengo de disfrutar y apreciar el universo.
09:20
We need to make the best mathematical models we can,
149
560160
2000
Necesitamos hacer el mejor modelo matemático que podemos
09:22
the most consistent ones.
150
562160
2000
el más consistente.
09:24
And then we scrutinize them, logically and with data.
151
564160
4000
Y luego analizarlo lógicamente y con los datos
09:28
And we try to convince ourselves --
152
568160
3000
Y tratamos de convencernos a nosotros mismos--
09:31
we really try to convince ourselves they're wrong.
153
571160
2000
realmente tratamos de convencernos a nosotros mismos que ellos están equivocados.
09:33
That's progress: when we prove things wrong.
154
573160
3000
Eso es progreso: cuando probamos que las cosas están equivocadas.
09:36
And gradually, we hopefully move closer and closer to understanding the world.
155
576160
6000
Y gradualmente, esperamos acercarnos más y más para entender el mundo.
09:42
As I pursued my career, something was always gnawing away inside me.
156
582160
5000
Mientras seguía mi carrera, dentro mío había algo que siempre me preocupaba.
09:47
What about Africa?
157
587160
3000
¿Qué hay acerca de África?
09:50
What about those kids I'd left behind?
158
590160
5000
¿Qué hay acerca de los niños que dejé detrás?
09:55
Instead of developing, as we'd all hoped in the '60s,
159
595160
3000
En vez de desarrollo, como todos esperamos en los años 60.
09:58
things had gotten worse.
160
598160
2000
las cosas han empeorado.
10:00
Africa was gripped by poverty, disease and war.
161
600160
4000
Africa se llenó de pobreza, enfermedades y guerras.
10:04
This is very graphically shown by the Worldmapper website and project.
162
604160
6000
La página web Worldmapper y su proyecto nos muestra muy gráficamente
10:10
And so the idea is to represent each country
163
610160
3000
La idea es representar a cada país
10:13
on a map, but scale the area according to some quantity.
164
613160
6000
en un mapa, midiendo el área de acuerdo a alguna cantidad.
10:19
So here's just the standard area map of the world.
165
619160
2000
Aquí está el área standard del mapa del mundo.
10:21
By the way, Africa is very large.
166
621160
2000
Por cierto, África es muy grande.
10:23
And the next map now shows Africa's GDP in 1960,
167
623160
5000
Y el siguiente mapa nos muestra el Producto Bruto Interno en 1960.
10:28
around the time of independence for many African states.
168
628160
5000
en el tiempo de la independencia de muchos Estados Africanos.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here's a projection for 2015.
169
633160
10000
Ahora, esto es 1990 y luego 2002. Y aquí hay una proyección par el año 2015.
10:44
Big changes are happening in the world,
170
644160
1000
Grandes cambios están ocurriendo en el mundo,
10:45
but they're not helping Africa.
171
645160
3000
pero no están ayudando a África.
10:48
What about Africa's population? The population isn't out of proportion to its area,
172
648160
4000
¿Qué hay acerca de la población de África? La población no está fuera de proporción para su área
10:52
but Africa leads the world in deaths from often preventable causes:
173
652160
5000
pero África lidera al mundo en muertes por causas que se pueden evitar:
10:57
malnutrition, simple infections and birth complications.
174
657160
7000
desnutrición, simples infecciones y complicaciones en el parto.
11:04
Then there's HIV/AIDS. And then there are deaths from war.
175
664160
5000
Luego, está el HIV/SIDA. Y luego hay muertes por la guerra.
11:09
OK, currently there are 45,000 people a month dying in the Congo,
176
669160
5000
Bueno, actualmente 45.000 personas mueren por mes en el Congo,
11:14
as a consequence of the war
177
674160
2000
como consecuencia de la guerra
11:16
there over coltan and diamonds and other things.
178
676160
4000
por cobalto, diamantes y otras cosas.
11:20
It's still going on.
179
680160
4000
Y aún está ocurriendo.
11:24
What about Africa's capacity to do something about these problems?
180
684160
3000
¿Qué hay acerca de la capacidad de África para hacer algo por estos problemas?
11:27
Well, here's the number of physicians in Africa.
181
687160
5000
Bueno, aquí está el número de físicos en África.
11:32
Here's the number of people in higher education.
182
692160
5000
Aquí está el número de personas en educación superior.
11:37
And here -- most shocking to me --
183
697160
2000
Y aquí, -- lo mas impresionante para mi --
11:39
the number of scientific research papers coming out of Africa.
184
699160
4000
el número de investigaciones científicas que proceden de África.
11:43
It just doesn't exist scientifically.
185
703160
5000
Simplemente no existe científicamente.
11:48
And this was very eloquently argued at TED Africa:
186
708160
3000
Y esto fue muy elocuentemente debatido en TED África:
11:51
that all of the aid that's been given
187
711160
2000
que toda la ayuda que se ha dado
11:53
has completely failed to put Africa onto its own two feet.
188
713160
8000
ha fallado completamente en levantar África.
12:01
Well, the transition to democracy in South Africa in 1994
189
721160
3000
Bueno, la transición a la democracia en Sudáfrica en 1994
12:04
was literally a dream come true for many of us.
190
724160
4000
fue literalmente un sueño hecho realidad para muchos de nosotros.
12:08
My parents were both elected to the first parliament,
191
728160
3000
Mis padres fueron los dos elegidos para el primer parlamento,
12:11
alongside Nelson and Winnie Mandela. They were the only other couple.
192
731160
5000
junto a Nelson y Winnie Mandela. Ellos fueron la otra única pareja.
12:16
And in 2001, I took a research leave to visit them.
193
736160
4000
Y en el 2001, tomé una licencia en mi investigación para visitarlos
12:20
And while I was busy working -- I was working on these colliding worlds, in the day.
194
740160
7000
Y mientras estaba ocupado trabajando, yo estaba trabajando en estos mundos que pueden chocar.
12:27
But I learned that there was a desperate shortage of skills,
195
747160
3000
Y aprendí que había una apremiante escasez de habilidades,
12:30
especially mathematical skills, in industry, in government, in education.
196
750160
8000
especialmente matemáticas, en la industria, en el gobierno, en la educación.
12:38
The ability to make and test models has become essential,
197
758160
4000
La habilidad para hacer y probar modelos se ha vuelto esencial,
12:42
not only to every single area of science today,
198
762160
3000
no sólo en cada área de la ciencia de hoy en día,
12:45
but also to modern society itself.
199
765160
4000
sino también para la sociedad moderna en sí misma.
12:49
And if you don't have math, you're not going to enter the modern age.
200
769160
6000
Y si no tienes matemáticas, no vas a poder entrar en la era moderna.
12:55
So I had an idea. And the idea was very simple.
201
775160
3000
Entonces, tuve una idea. Y la idea era muy simple.
12:58
The idea was to set up an African Institute for Mathematical Sciences, or AIMS.
202
778160
6000
La idea fue establecer un Instituto Africano para las Ciencias Matemáticas o AIMS
13:04
And let's recruit students from the whole of Africa,
203
784160
4000
y reclutar estudiantes de toda África,
13:08
bring them together with lecturers from all over the world,
204
788160
4000
reunirlos con profesores de todo el mundo,
13:12
and we'll try to give them a fantastic education.
205
792160
5000
y tratar de darles una educación fantástica.
13:17
Well, as a Cambridge professor, I had many contacts.
206
797160
3000
Bueno, como profesor de Cambridge, yo tenía muchos contactos.
13:20
And to my astonishment, they backed me 100 percent.
207
800160
3000
Y para mi sorpresa, todos me apoyaron un 100%.
13:23
They said, "Go and do it,
208
803160
2000
Me dijeron: "Ve y hazlo,
13:25
and we'll come and lecture."
209
805160
4000
y nosotros iremos y daremos clases¨
13:29
And I knew it would be amazing fun to bring brilliant students
210
809160
4000
Y yo sabía que sería asombroso traer estudiantes brillantes
13:33
from these countries -- where they don't have any opportunities -- together
211
813160
4000
de estos países, donde ellos no tienen oportunidades,
13:37
with the best lecturers in the world --
212
817160
2000
y reunirlos con los mejores profesores del mundo.
13:39
who I knew would come, because of the interest in Africa --
213
819160
3000
quienes yo sabía que vendrían, por su interés en Africa.
13:42
and put them together and just let the sparks fly.
214
822160
7000
Y juntarlos y dejar las cosas surgir.
13:49
So we bought a derelict hotel near Cape Town.
215
829160
4000
Así que compramos un hotel abandonado cerca de Ciudad del Cabo.
13:53
It's an 80-room Art Deco hotel from the 1920s.
216
833160
3000
Es un hotel, estilo Art Decó, de los años 1920s, con 80 habitaciones.
13:56
The area was kind of seedy, so we got an 80-room hotel for 100,000 dollars.
217
836160
6000
La zona era un poco pobre, así que compramos un hotel de 80 habitaciones por 100.000 dólares.
14:02
It's a beautiful building. We decided we would refurbish it
218
842160
4000
Es un hermoso edificio, así que decidimos restaurarlo.
14:06
and then put out the word:
219
846160
2000
y luego hacer conocer nuestra idea:
14:08
we're going to start the best math institute in Africa
220
848160
4000
vamos a empezar el mejor instituto de matemáticas de África
14:12
in this hotel.
221
852160
1000
en este hotel.
14:13
Well, the new South Africa is a very exciting country.
222
853160
3000
Bueno, la nueva Sudáfrica es un país muy sorprendente.
14:16
And those of you who haven't been there, you should go.
223
856160
3000
Y para todos aquellos que no hayan estado allí, pues deberían ir.
14:19
It's very, very interesting what's happening.
224
859160
3000
Es muy, muy interesante lo que está ocurriendo allí.
14:22
And we recruited wonderful staff,
225
862160
3000
Y reclutamos un personal maravilloso,
14:25
highly motivated staff.
226
865160
2000
un staff muy motivado.
14:27
The other thing that's happened, which was good for us, is the Internet.
227
867160
4000
Otra cosa que ocurrió, que fue muy buena para nosotros, es Internet.
14:31
Even though the Internet is very expensive all over Africa,
228
871160
3000
Aunque Internet es muy caro en toda África
14:34
there are Internet cafes everywhere.
229
874160
2000
hay ciber-cafés en todos lados.
14:36
And bright young Africans are desperate to join the global community,
230
876160
5000
Y jóvenes africanos brillantes están desesperados por unirse a la comunidad global,
14:41
to be successful -- and they're very ambitious.
231
881160
3000
para ser exitosos -- y ellos son muy ambiciosos.
14:44
They want to be the next Einstein.
232
884160
4000
Ellos quieren ser el próximo Einstein.
14:50
And so when word came out that AIMS was opening,
233
890160
3000
Así que cuando se dio a conocer que el AIMS iba a abrir,
14:53
it spread very quickly via e-mail and our website.
234
893160
4000
el mensaje se difundió rápidamente a través de e-mails y nuestra página web.
14:57
And we got lots of applicants.
235
897160
2000
Y tuvimos muchos postulantes.
14:59
Well, we designed AIMS as a 24-hour learning environment,
236
899160
3000
Entonces, diseñamos el AIMS como un ambiente de aprendizaje de 24 horas
15:02
and it was fantastic to start a university from the beginning.
237
902160
4000
y fue fantástico empezar una universidad desde el principio.
15:06
You have to rethink, what is the university for?
238
906160
4000
Tu tienes que re-pensar, ¿para qué es la universidad?
15:10
And that's really exciting.
239
910160
2000
Y eso es muy emocionante.
15:12
So we designed it to have interactive teaching.
240
912160
3000
Entonces diseñamos un aprendizaje interactivo.
15:15
No droning on at the chalkboard.
241
915160
4000
No sólo escribir en el pizarrón.
15:19
We emphasize problem-solving, working in groups,
242
919160
4000
Nosotros pusimos énfasis en resolver problemas, en trabajar en grupos,
15:23
every student discovering and maximizing their own potential
243
923160
4000
cada estudiante descubre y maximiza su propio potencial,
15:27
and not chasing grades.
244
927160
3000
sin buscar calificaciones.
15:30
Everyone lives together in this hotel -- lecturers and students --
245
930160
2000
Todos viven juntos en este hotel, profesores y estudiantes
15:32
and it's not surprising at all to find an impromptu tutorial at 1 a.m.
246
932160
6000
y no es para nada sorprendente, encontrarlos en un improvisado seminario a la una de la mañana.
15:38
The students don't usually leave the computer lab till 2 or 3 a.m.
247
938160
4000
Por lo general, hasta las 2 o 3 de la mañana, los estudiantes no dejan el laboratorio de computadoras.
15:42
And then they're up again at eight in the morning.
248
942160
2000
Y luego están despiertos nuevamente a las ocho de la mañana.
15:44
Lectures, problem-solving and so on. It's an extraordinary place.
249
944160
7000
Clases, resolución de problemas, etc. Es un lugar extraordinario.
15:51
We especially emphasize areas of great relevance to Africa's development,
250
951160
5000
De manera especial enfatizamos en las áreas de gran relevancia para el desarrollo de África
15:56
because, in those areas, scientists working in Africa will have a competitive advantage.
251
956160
6000
porque en aquellas áreas, los científicos trabajando en África van a tener una ventaja competitiva.
16:02
They'll publish, be invited to conferences.
252
962160
2000
Van a publicar, ser invitados para conferencias.
16:04
They'll do well. They'll have successful careers.
253
964160
6000
Ellos lo harán bien, van a tener carreras exitosas.
16:10
And AIMS has done extremely well.
254
970160
2000
Y el AIMS ha funcionado extremadamente bien.
16:12
Here is a list of last year's graduates, graduated in June,
255
972160
4000
Aquí hay una lista de los graduados del año pasado, graduados en Junio,
16:16
and what they're currently doing -- 48 of them.
256
976160
3000
y lo que, actualmente, 48 de ellos están haciendo.
16:19
And where they are is indicated over here.
257
979160
4000
y el lugar donde ellos están, se indica aquí.
16:23
And where they've gone. So these are all postgraduate students.
258
983160
4000
Y los lugares donde fueron. Todos son estudiantes de post-grados.
16:27
And they've all gone on to master's and Ph.D. degrees in excellent places.
259
987160
7000
Y todos han ido a excelentes lugares para hacer sus maestrías y doctorados.
16:34
Five students can be educated at AIMS
260
994160
2000
Cinco estudiantes pueden ser educados en el AIMS
16:36
for the cost of educating one in the U.S. or Europe.
261
996160
4000
por el costo de educar una sola persona en Estados Unidos o Europa.
16:40
But more important, the pan-African student body
262
1000160
3000
Pero mucho más importante que eso, es el cuerpo de estudiantes pan-Africano
16:43
is a continual source of strength, pride and commitment to Africa.
263
1003160
6000
es una continua fuente de esfuerzo, orgullo y compromiso para África.
16:49
We illustrate AIMS' progress by coloring in the countries of Africa.
264
1009160
5000
Para graficar el progreso del AIMS, coloreamos los países de África.
16:54
So here you can see behind this list.
265
1014160
2000
Entonces, detrás de esta lista pueden ver.
16:56
When a county is colored yellow, we've received an application;
266
1016160
4000
Cuando un país es amarillo, nosotros recibimos una postulación
17:00
orange, we've accepted an application; and green,
267
1020160
5000
naranja: hemos aceptado una postulación y verde:
17:05
a student has graduated.
268
1025160
2000
un estudiante se ha graduado.
17:07
So here is where we were after the first graduation in 2004.
269
1027160
4000
Aquí es donde estuvimos después de la primera graduación en el 2004.
17:11
And we set ourselves a goal of turning the continent green.
270
1031160
4000
Y nos pusimos como meta convertir en verde al continente.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1035160
4000
Entonces ahí está el 2005, 2006, 2007, 2008.
17:19
(Applause)
272
1039160
10000
(Aplausos)
17:29
We're well on the way to achieving our initial goal.
273
1049160
4000
Estamos bien en la dirección para alcanzar nuestra meta inicial.
17:33
We had some of the students filmed at home before they came to AIMS.
274
1053160
4000
Nosotros filmamos algunos estudiantes en sus casas antes de que asistan al AIMS.
17:37
And I'll just show you one.
275
1057160
3000
Y aquí les muestro uno.
17:40
Tendai Mugwagwa: My name is Tendai Mugwagwa.
276
1060160
4000
Tendai Mugwagwa: Mi nombre es Tendai Mugwagwa.
17:44
I have a Bachelor of Science with an education degree.
277
1064160
3000
Tengo una licenciatura en Ciencia con un grado en Educación.
17:47
I will be attending AIMS.
278
1067160
2000
Estaré asistiendo al AIMS.
17:49
My understanding of the course is that it covers quite a lot.
279
1069160
4000
Entiendo que el curso cubre bastante.
17:53
You know, from physics to medicine,
280
1073160
4000
Desde física hasta medicina,
17:57
in particular, epidemiology and also mathematical modeling.
281
1077160
6000
en particular, epidemiología y también modelos matemáticos.
18:03
Neil Turok: So Tendai came to AIMS and did very well.
282
1083160
5000
Neil Turok: Entonces Tendai vino al AIMS y lo hizo muy bien.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1088160
4000
Y la dejaré que retome desde ahí.
18:16
TM: My name is Tendai Mugwagwa
284
1096160
2000
TM: Mi nombre es Tendai Mugwagwa
18:18
and I was a student at AIMS in 2003 and 2004.
285
1098160
4000
y fui una estudiante del AIMS en el 2003 y 2004.
18:22
After leaving AIMS, I went on to do a master's in applied mathematics
286
1102160
5000
Después de terminar en el AIMS, fui a realizar un Master en Matemáticas Aplicadas
18:27
at the University of Cape Town in South Africa.
287
1107160
3000
en la universidad de Ciudad del Cabo, en Sudáfrica.
18:30
After that, I came to the Netherlands
288
1110160
2000
Después, vine a Holanda
18:32
where I'm now doing a Ph.D. in theoretical immunology.
289
1112160
3000
donde estoy realizando mi Doctorado en Inmunología Teórica.
18:35
Professor: Tendai is working very independently.
290
1115160
3000
Profesor: Tendai está trabajando de manera muy independiente.
18:38
She communicates well with the immunologists at the hospital.
291
1118160
4000
Ella se comunica muy bien con los inmunólogos del hospital
18:42
So all in all I have a very good Ph.D. student from South Africa.
292
1122160
4000
en resumen, tengo una muy buena estudiante de doctorado de Sudáfrica.
18:46
So I'm happy she's here.
293
1126160
3000
Así que estoy contento de que ella esté aquí.
18:49
NT: Another student in the first year of AIMS was Shehu.
294
1129160
4000
NT: Otro estudiante en el primer año del AIMS, fue Shehu.
18:53
And he's shown here with his favorite high school teacher.
295
1133160
5000
y aquí está con su profesor favorito del Colegio .
18:58
And then entering university in northern Nigeria.
296
1138160
6000
y luego entrando a la Universidad, en el Norte de Nigeria.
19:04
And after AIMS, Shehu wanted to do high-energy physics,
297
1144160
5000
Y después del AIMS, Shehu quería estudiar alta energía física
19:09
and he came to Cambridge.
298
1149160
2000
y vino a Cambridge.
19:11
He's about to finish his Ph.D.,
299
1151160
3000
El está por terminar su Doctorado.
19:14
and he was filmed recently with someone you all know.
300
1154160
4000
y hace poco, fue filmado con alguien que todos ustedes conocen.
19:18
Shehu: And from there we will be able to,
301
1158160
2000
Shehu: y desde allí vamos a poder
19:20
hopefully, make better predictions and then we compare it
302
1160160
3000
esperamos, hacer mejores predicciones y luego compararlas
19:23
to the graph and also make some predictions.
303
1163160
5000
con los gráficos y también hacer algunas predicciones.
19:28
Stephen Hawking: That is nice.
304
1168160
3000
Stephen Hawking: Eso es muy bueno.
19:31
NT: Here are the current students at AIMS. There are 53 of them
305
1171160
3000
NT: Aquí están los actuales estudiantes del AIMS. Hay 53
19:34
from 20 different countries, including 20 women.
306
1174160
4000
de 20 países diferentes, incluyendo 20 mujeres.
19:38
So now I'm going to get to my TED business.
307
1178160
3000
Entonces ahora si voy a hablar acerca de TED.
19:41
Well, we had a party. This is Africa --
308
1181160
3000
Bueno, tuvimos una fiesta. Esto es África --
19:44
we have good parties in Africa. And last month, they threw a surprise party for me.
309
1184160
4000
tenemos buenas fiestas en África. Y el mes pasado, hicieron una fiesta sorpresa para mi.
19:48
Here's somebody you've seen already.
310
1188160
2000
Aquí hay alguien que ya vieron.
19:50
(Applause)
311
1190160
24000
(Aplausos)
20:14
I want to point out a few other exceptional people in this picture.
312
1214160
4000
Quiero señalar en esta foto a otras personas excepcionales.
20:18
So, we were having a party,
313
1218160
1000
Entonces, tuvimos una fiesta,
20:19
as you can see they're completely eclipsing me at this point.
314
1219160
4000
como pueden ver, en este punto, ellos ya me eclipsan completamente.
20:23
This is Ezra. She's from Darfur.
315
1223160
3000
Esta es Ezra. Ella es de Darfur.
20:26
She's a physicist, and somehow stays smiling,
316
1226160
4000
Ella es Física y de alguna manera aún sonríe
20:30
in spite of everything going on back home.
317
1230160
2000
a pesar de todo lo que está ocurriendo en su hogar.
20:32
But she wants to continue in physics, and she's doing extremely well.
318
1232160
4000
Pero ella quiere continuar en física y lo está haciendo extremadamente bien.
20:36
This is Lydia. Lydia is the first ever woman
319
1236160
4000
Ella es Lydia. Lydia es la primera mujer
20:40
to graduate in mathematics in the Central African Republic.
320
1240160
3000
en graduarse en matemáticas en la República Central Africana.
20:43
And she's now at AIMS. (Applause)
321
1243160
5000
Y ella está ahora en el AIMS. (Aplausos)
20:49
So now let me get to our TED wish.
322
1249160
4000
Entonces ahora permítanme hablar sobre mi deseo en TED.
20:53
Well, it's not my TED wish; it's our wish, as you've already gathered.
323
1253160
5000
Bueno, no es mi deseo TED, es nuestro deseo, pues todos estamos reunidos.
20:58
And our wish has two parts:
324
1258160
3000
Y nuestro deseo tiene dos partes:
21:01
one is a dream and the other's a plan. OK.
325
1261160
5000
uno es un sueño y el otro es un plan.
21:06
Our TED dream is that the next Einstein will be African. (Applause)
326
1266160
16000
Nuestro sueño TED es que el próximo Einstein sea africano. (Aplausos)
21:25
In striving for the heights of creative genius,
327
1285160
1000
Luchando por lo más alto del genio creativo,
21:26
we want to give thousands of people the motivation,
328
1286160
5000
queremos darles a millones de personas, la motivación
21:31
the encouragement and the courage
329
1291160
2000
el estímulo y el coraje
21:33
to obtain the high-level skills they need to help Africa.
330
1293160
5000
para obtener el alto nivel de habilidades que se necesitan para ayudar a África.
21:38
Among them will be not only brilliant scientists --
331
1298160
3000
Entre ellos, no sólo habrá científicos brillantes --
21:41
I'm sure of that from what we've seen at AIMS --
332
1301160
3000
Estoy seguro de eso por lo que hemos visto en el AIMS --
21:44
they'll also be the African Gates, Brins and Pages of the future.
333
1304160
6000
Ellos también serán los Gates, Brings y Pages africanos del futuro.
21:50
Well, I said we also have a plan. And our plan is quite simple.
334
1310160
4000
Bueno, ije que también tenemos un plan. Y nuestro plan es muy simple.
21:54
AIMS is now a proven model.
335
1314160
2000
El AIMS es ahora un modelo probado.
21:56
And what we need to do is to replicate it.
336
1316160
4000
Y lo que necesitamos hacer es repetirlo.
22:00
We want to roll out 15 AIMS centers in the next five years, all over Africa.
337
1320160
4000
En los próximos cinco años, queremos extender 15 centros AIMS por toda África.
22:04
Each will have a pan-African student body,
338
1324160
5000
Cada uno tendrá un cuerpo de estudiantes pan-Africano,
22:09
but specialize in a different area of science.
339
1329160
2000
pero especializado en un área de ciencia diferente.
22:11
We want to use science to overcome the national and cultural barriers,
340
1331160
5000
Queremos utilizar la ciencia para superar las barreras nacionales y culturales
22:16
as it does at AIMS.
341
1336160
1000
como se hace en el AIMS.
22:17
And we want to add elements to the curriculum.
342
1337160
2000
Y queremos añadir elementos a los curriculums.
22:19
We want to add entrepreneurship and policy skills.
343
1339160
5000
Queremos añadir habilidades políticas y de iniciativa empresarial.
22:24
The expanded AIMS will be a coherent pan-African institution,
344
1344160
3000
El AIMS expandido será una coherente institución pan-Africana,
22:27
and its graduates will form a powerful network,
345
1347160
4000
y sus graduados formarán una poderosa red,
22:31
working together for peace and progress across the continent.
346
1351160
6000
trabajando juntos por la paz y el progreso alrededor del continente.
22:37
Over the last year,
347
1357160
2000
Durante el último año,
22:39
we've been visiting sites in Africa,
348
1359160
2000
hemos estado visitando lugares en África,
22:41
looking at potential sites for new AIMS centers.
349
1361160
3000
mirando posibles lugares para nuevos centros AIMS.
22:44
And here are the ones we've selected.
350
1364160
2000
Y aquí están los que hemos seleccionado.
22:46
And each of these centers has a strong local team,
351
1366160
4000
Y cada uno de estos centros tiene un fuerte equipo local,
22:50
each is in a beautiful place, an interesting place,
352
1370160
2000
cada uno está en lugares hermosos, en lugares interesantes,
22:52
which international lecturers will be happy to visit.
353
1372160
3000
los cuales, los profesores internacionales, estarán felices de visitar.
22:55
And our partners across Africa are extremely enthusiastic about this.
354
1375160
5000
Y nuestros socios alrededor de África están sumamente entusiasmados con esto.
23:00
Everyone wants an AIMS center in their country.
355
1380160
4000
Todos quieren un centro AIMS en sus países.
23:04
And last November,
356
1384160
2000
Y en noviembre pasado,
23:06
the conference of all the African ministers of science and technology,
357
1386160
4000
la conferencia de todos los ministros africanos de ciencia y tecnología,
23:10
held in Mombasa, called for a comprehensive plan to roll out AIMS.
358
1390160
5000
que se realizó en Mombasa, pidieron un plan integral para extender el AIMS.
23:15
So we have political support right across the continent.
359
1395160
3000
Entonces tenemos apoyo político alrededor del continente.
23:18
It won't be easy.
360
1398160
3000
No va a ser fácil.
23:21
At every site there will be huge challenges.
361
1401160
2000
En cada lugar habrá grandes desafíos.
23:23
Local scientists must play leading roles
362
1403160
3000
Los científicos locales deben jugar un rol de liderazgo
23:26
and governments must be persuaded to buy in.
363
1406160
4000
y los gobiernos deben ser persuadidos para involucrarse.
23:30
Conditions are very difficult,
364
1410160
2000
Las condiciones son muy difíciles
23:32
but we cannot afford to compromise on those principles which made AIMS work.
365
1412160
7000
pero no podemos permitirnos comprometer aquellos principios que hicieron que AIMS funcione.
23:39
And we summarize them this way:
366
1419160
2000
Y los resumimos de esta forma:
23:41
the institutes have got to be relevant, innovative,
367
1421160
3000
los institutos deben ser relevantes, innovadores
23:44
cost-effective and high quality. Why?
368
1424160
2000
rentables y de gran calidad. ¿Por qué?
23:46
Because we want Africa to be rich.
369
1426160
3000
Porque queremos que África sea rica.
23:49
Easy to remember the basic rules we need.
370
1429160
7000
Es fácil recordar las reglas básicas que necesitamos.
23:56
So, just in ending, let me say the only people who can fix Africa
371
1436160
3000
Sólo para terminar, déjenme decir que las únicas personas que pueden ayudar a África
23:59
are talented young Africans.
372
1439160
3000
son los talentosos jóvenes africanos.
24:02
By unlocking and nurturing their creative potential,
373
1442160
3000
Facilitando y cultivando su potencial creativo,
24:05
we can create a step change in Africa's future.
374
1445160
4000
podemos crear un cambio significativo en el futuro de África.
24:09
Over time, they will contribute to African development
375
1449160
4000
A través del tiempo, ellos contribuirán al desarrollo africano
24:13
and to science in ways we can only imagine.
376
1453160
3000
y de la ciencia en formas que solo podemos imaginar.
24:16
Thank you.
377
1456160
2000
Gracias.
24:18
(Applause)
378
1458160
21000
(Aplausos)
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