Max Hawkins: I let algorithms randomize my life for two years | TED

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2021-03-13 ・ TED


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Max Hawkins: I let algorithms randomize my life for two years | TED

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TED


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Traductor: Tanya Laura Revisor: Penny Martínez
00:12
I used to love waking up at exactly 7:00am.
1
12836
3600
Me solía gustar levantarme justo a las 7 de la mañana.
00:17
When I lived in San Francisco,
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17356
1440
Cuando vivía en San Francisco,
00:18
I would wake up right at 7:00am
3
18836
1840
me levantaba a las 7
00:20
and immediately go to my favorite coffee shop.
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20716
2600
y me iba inmediatamente a mi cafetería favorita.
00:23
It was my favorite coffee shop, because it was the best coffee shop.
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23916
3560
Era mi cafetería favorita porque era la mejor cafetería.
00:27
I had done the research, it was five stars, it was great.
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27916
2800
La había investigado, tenía cinco estrellas y era genial.
00:30
And I would drink my coffee
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30756
1600
Allí me tomaba mi café
00:32
and get onto my bicycle and ride into work.
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32396
2680
y luego me subía a mi bici y me iba a al trabajo.
00:35
And I had optimized my schedule to be perfect.
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35116
4200
Y había optimizado mi horario a la perfección.
00:39
I was constantly, like, shaving off one or two seconds
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39676
3320
Constantemente lo mejoraba, ahorrándome uno o dos segundos
00:42
making it slightly faster
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42996
1320
y haciéndolo mas rápido
00:44
so I could get into work faster.
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44356
1840
para llegar antes al trabajo.
00:47
I was working as a software engineer at Google,
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47556
2640
Trabajaba como ingeniero de software en Google,
00:50
and in a lot of ways,
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y en muchos sentidos,
00:51
this was my dream job.
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51396
1560
era el trabajo de mis sueños.
00:53
It felt like this was the thing
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2400
Sentía que eso era
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that the rest of my life was leading up towards.
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56036
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a lo que me dirigía el resto de mi vida.
00:58
I'd always wanted to work in software
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1760
Siempre había querido trabajar en software
01:00
and I was finally doing it.
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60476
1880
y por fin lo estaba haciendo.
01:02
And I was living in San Francisco,
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62396
1680
Y vivía en San Francisco,
01:04
which is a city that I love,
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64076
1520
que es una ciudad que adoro,
01:05
surrounded by people who were like me.
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65636
2160
rodeado de gente como yo.
01:08
And every part of my life was perfectly tailored to my interests,
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68836
3840
Cada parte de mi vida estaba perfectamente adaptada a mis intereses,
01:12
the things that I wanted to do.
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72716
2640
a lo que quería hacer.
01:15
And I loved it.
25
75396
1160
Y me encantaba.
01:17
So one day I was at work and I started to read this paper,
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77196
3920
Un día estaba en el trabajo y empecé a leer un documento,
01:21
a computer science research paper about predictive analytics.
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81156
3360
un artículo de investigación informática sobre análisis predictivo.
01:24
And the gist of the paper was
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84876
3520
La esencia del artículo
01:28
that if you take someone's GPS trace,
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88436
1960
era que si usas el rastro del GPS de alguien,
01:30
like the listing of all the places that they've been in the past month or so,
30
90436
6160
como la lista de todos los lugares donde ha estado el último mes,
01:36
and you feed it into a machine-learning algorithm,
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96596
3640
y lo introduces en un algoritmo de aprendizaje automático,
01:40
you can predict with fairly high accuracy
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100276
2400
puedes predecir con bastante precisión
01:42
where they're going to be on the following day.
33
102716
2360
donde estará al día siguiente.
01:45
And I thought this was kind of cool.
34
105116
1720
Pensé que eso era genial.
01:46
And I was thinking, like,
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106876
1200
Y empecé a pensar:
01:48
what would happen if you put my GPS trace into the algorithm?
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108116
3920
¿que pasaría si pones mi rastro del GPS en el algoritmo?
01:52
What would come out the other end?
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112036
1640
¿cuál sería el resultado?
01:54
So I was talking with my friend Kelly,
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114756
2200
Un día estaba con mi amiga Kelly,
01:56
and we were planning something to do after work that day.
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116996
3960
planeando algo que hacer ese día despues del trabajo.
02:00
And I got onto Yelp and found this really great bar
40
120996
2760
Me metí en Yelp y encontré un bar muy bueno
02:03
that had just opened up.
41
123756
1280
que acababa de abrir.
02:05
And I was about to suggest that we go to this bar
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125076
2280
Y estaba a punto de sugerir que fuéramos a ese bar
02:07
when I stopped.
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127396
1200
cuando paré.
02:10
And I started thinking about that algorithm again.
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130436
2840
Y empecé a pensar otra vez en el algoritmo.
02:13
And I started thinking, wait a second,
45
133916
2200
Pensé: “Espera un momento,
02:16
isn't this bar exactly where that algorithm would guess
46
136116
3600
¿no sería justo este el bar a donde el algoritmo
02:19
that I was going to go this evening?
47
139716
1840
predeciría que iba a ir esta noche?”
02:22
And that was kind of weird.
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142476
1480
Y era un poco raro.
02:24
Because I thought that I ...
49
144636
2600
Porque pensé:
02:27
where was I in that?
50
147276
1600
¿donde quedaba yo en todo eso?
02:30
I know that I was the one making the choice, right?
51
150996
2400
Sé que fui yo quien tomó la decisión.
02:33
But how did the computer know about that?
52
153396
3280
Pero ¿cómo lo sabía la computadora?
02:36
So that was a little disturbing.
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156716
1760
Así que era un poco perturbador.
02:38
And since I'm an engineer, whenever I have a problem like this,
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158916
4760
Y como soy ingeniero, cuando tengo un problema así,
02:43
my instinct is to fix it,
55
163716
2720
mi instinto es arreglarlo,
02:46
to make something that solves the problem.
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166476
2520
hacer algo que resuelva el problema.
02:49
And so I decided to make an app
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169596
2480
Así que decidí hacer una aplicación
02:52
that would help me choose where to go on this evening.
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172116
4160
que me ayudase a escoger a donde ir esa noche.
02:57
And so the way that it works
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1920
La aplicación funciona
02:59
is that the app looks at all the places
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2640
buscando en todos los lugares
03:02
that are on Google maps in the city of San Francisco,
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182516
2480
que están en los mapas de Google en San Francisco,
03:05
and then chooses one at random.
62
185036
1560
y luego escoge uno al azar.
03:07
And then it calls an Uber.
63
187276
1760
Después llama a un Uber,
03:09
And that car shows up at your location
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189436
4600
que aparece en tu ubicación
03:14
and takes you to that random place.
65
194036
2200
y te lleva a ese sitio aleatorio.
03:16
It tells the Uber driver where the random place is,
66
196276
3160
Le dice al conductor donde está ese sitio,
03:19
but tells you nothing.
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199476
1320
pero a ti no te dice nada.
03:20
And so it's a big surprise when you arrive.
68
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2920
Así que cuando llegas es una gran sorpresa.
03:23
(Laughter)
69
203716
1520
(Risas)
03:25
And so I texted Kelly and I said, "We should do this."
70
205236
3320
Entonces le envié un mensaje a Kelly, y le dije: “Hagamos esto”.
03:28
We met up and pressed the button.
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208956
2880
Quedamos y le di al botón.
03:31
And suddenly, miraculously,
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211876
2680
Y de repente, milagrosamente,
03:34
there was an Uber driver at my apartment door.
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214596
2640
había un Uber en la puerta de mi piso.
03:37
So we got in
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217236
1320
Así que entramos
03:38
and very quickly started heading to a part of San Francisco
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218556
4640
y rápidamente empezamos a ir a una parte de San Francisco
03:43
that neither of us really knew.
76
223236
1960
que ninguno de los dos conocía.
03:45
It was a part of town that we just had never been in before.
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225236
3360
Era una parte de la ciudad en la que no habíamos estado antes.
03:49
And when the driver told us we had reached our destination,
78
229676
2840
Cuando el conductor nos dijo que habíamos llegado,
pensamos que era una broma.
03:52
we thought it must have been a joke.
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232556
1840
03:55
We showed up in front of this austere brick building
80
235356
3360
Aparecimos frente a un austero edificio de ladrillos
03:58
with a wrought iron fence in front of it,
81
238716
2840
con una valla de hierro forjado delante,
04:01
and a sign that said the words
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241556
2320
y un letrero que decía:
04:03
San Francisco General Hospital, Psychiatric Emergency Center.
83
243876
3320
“Hospital de San Francisco, Emergencias Psiquiátricas”.
04:07
(Laughter)
84
247236
3320
(Risas)
04:10
Which, maybe that's pretty appropriate,
85
250596
2040
Lo cual, tal vez fuera bastante apropiado,
04:12
I don't know.
86
252676
1200
no lo sé.
04:13
(Laughter)
87
253916
1360
(Risas)
04:15
But we thought it was funny.
88
255316
1440
Pero creímos que era gracioso.
04:17
But it was also exhilarating
89
257596
2360
Y también era estimulante,
04:19
because here we were,
90
259996
1160
porque ahí estábamos,
04:21
in this place that we never would have gone to otherwise,
91
261196
3720
en ese lugar al que de otra manera nunca habríamos ido,
04:24
doing something really different on a Friday night.
92
264916
2400
y haciendo algo muy diferente un viernes noche.
04:27
(Laughter)
93
267636
1480
(Risas)
04:29
And I was hooked,
94
269116
1680
Y me enganché,
04:30
I started using this app
95
270836
3480
empecé a usar la aplicación
04:34
to go to all different places in San Francisco.
96
274316
2200
para ir a diferentes sitios de San Francisco.
04:36
I went to museums randomly,
97
276556
1840
Fui a museos al azar,
04:38
random grocery stores, random bars, random bowling alleys,
98
278436
3360
a supermercados, a bares, a boleras
04:41
random florists.
99
281836
1400
y a floristas al azar.
04:43
And I started discovering
100
283276
1200
Y empecé a descubrir
04:44
that there was an entire side to San Francisco
101
284516
2240
que había toda una zona de San Francisco
04:46
that I had been ignoring because of my preference.
102
286756
2960
que había ignorado debido a mis preferencias.
04:52
And then I started thinking,
103
292596
1960
Y empecé a pensar:
04:54
how else can I apply this concept to my life?
104
294556
2840
“¿De qué otra manera puedo aplicar ese concepto a mi vida?”
Así que empecé a hacer otros experimentos que usaban el azar.
04:58
And so I started building other experiments that involved randomness.
105
298156
3240
05:01
I made a random YouTube video generator,
106
301436
1880
Hice un generador de vídeos de Youtube al azar,
05:03
a random schedule generator,
107
303316
1800
un generador de horarios al azar,
05:05
a random diet club
108
305156
1440
y un club de dieta al azar
05:06
that would randomly eliminate a food from my diet each week.
109
306636
4080
que eliminaba aleatoriamente un alimento de mi dieta cada semana.
05:10
(Laughter)
110
310756
1280
(Risas)
05:13
And it's cumulative, so eventually you just can't eat.
111
313156
3040
Y es acumulativo, así que al final no puedes comer nada.
05:16
(Laughter)
112
316236
1480
(Risas)
05:18
Random tattoo generator,
113
318196
2280
Un generador de tatuajes al azar,
05:20
a random Spotify playlist,
114
320516
2160
una lista de reproducción de Spotify al azar,
05:22
random podcast,
115
322716
1520
un podcast al azar,
05:24
a printer that prints out random suggestions of things to do.
116
324236
3520
una impresora que imprime sugerencias aleatorias de cosas que hacer.
05:27
(Laughter)
117
327796
2080
(Risas)
05:29
A random Facebook event generator.
118
329916
1920
Y un generador de eventos de Facebook al azar,
05:31
And the way that this one works
119
331836
1520
que funciona así,
05:33
is that in a city like Vienna on a given day,
120
333356
2800
en una ciudad como Viena un día cualquiera,
05:36
there are hundreds of Facebook events --
121
336196
1880
hay cientos de eventos de Facebook,
05:38
public Facebook events -- that are going on.
122
338116
2080
eventos públicos, a los que va la gente.
05:40
So it would choose one at random and say,
123
340196
2000
Así que elige uno al azar y te dice:
05:42
this is your plan for tonight.
124
342196
1480
“Este es tu plan para esta noche”.
05:43
And so I ended up showing --
125
343716
1360
Y yo acababa yendo.
05:45
(Laughter)
126
345116
6280
(Risas)
05:51
And so I'd show up at events like Joe's birthday,
127
351436
3480
Y así aparecía en eventos como el cumpleaños de Joe,
05:54
the eighth grade band recital, chess club, truck drivers school.
128
354956
3720
el recital de la banda de 2º de la ESO
el del club de ajedrez o el de la escuela de camioneros.
05:59
And it was really interesting
129
359636
1400
Y era muy interesante,
06:01
because these were communities that I knew nothing about
130
361036
3120
porque había comunidades de las que no sabía nada,
06:04
but were having amazing events
131
364196
2200
pero que hacían eventos increíbles
06:06
to talk about things that they cared about.
132
366396
2080
para hablar de lo que les importaba.
06:08
And there I was.
133
368516
2720
Y ahí estaba yo.
06:12
After a while,
134
372876
1160
Después de un tiempo,
06:14
I had the opportunity to transition my work into freelance,
135
374036
2800
tuve la oportunidad de cambiar mi trabajo a autónomo,
06:16
which gave me a lot more flexibility about where I lived.
136
376876
3920
lo que me dio más flexibilidad sobre donde vivir.
06:21
And so I decided,
137
381236
1480
Así que decidí,
06:22
you know, what if I could let the computer decide
138
382716
3240
¿sabes qué?, ¿y si dejo que la computadora decida
06:25
what part of the world I lived in?
139
385956
1880
en qué parte del mundo viviré?
06:27
And so I wrote a program that figured out
140
387876
2320
Así que escribí un programa que descubría
06:30
every city that it was possible for me to live in,
141
390236
2360
las ciudades en las que podía vivir
06:32
given my budget,
142
392596
1160
dado mi presupuesto,
06:33
and then chose one at random.
143
393796
1760
y luego escogía una al azar.
06:35
And I started living this way
144
395996
1920
Y empecé a vivir de esa forma,
06:37
and it sent me all over the world.
145
397916
2000
lo cual me llevó por todo el mundo.
06:40
Taipei, Taiwan,
146
400236
1480
Taipei, Taiwán,
06:41
Mumbai, India, Dubai.
147
401716
2480
Mumbai, India, Dubai.
06:44
Even places that for an American are really off the beaten path,
148
404596
3120
Incluso lugares que para un americano están fuera de lo común,
06:47
like Essen, Germany and Gortina, Slovenia.
149
407716
4560
como Essen, Alemania y Gortina, Eslovenia.
06:53
And every time I would go to a new city,
150
413036
2200
Y cada vez que iba a un lugar nuevo,
06:55
I would do the same sort of stuff I was doing in San Francisco,
151
415236
3000
hacía lo mismo que solía hacer en San Francisco,
06:58
go to random events, meet random people.
152
418236
2320
ir a eventos aleatorios y conocer a gente al azar.
07:00
And I'd live there for two to three months
153
420596
2160
Vivía allí unos dos o tres meses
07:02
and then ask the computer again for the next location.
154
422796
2520
y le preguntaba a la computadora por el siguiente lugar.
07:05
I did this for two years.
155
425356
1520
Hice eso unos dos años.
07:09
Paradoxically, giving up control to this machine
156
429716
5800
Paradójicamente, cederle el control a esa máquina
07:15
actually made me feel more free than when I was making choices,
157
435516
3680
en realidad me hizo sentir más libre que cuando tomaba decisiones,
07:19
because I discovered that ...
158
439196
1840
porque descubrí
07:22
My preference had blinded me from the complexity
159
442516
3240
que mis preferencias me habían cegado de la complejidad
07:25
and the richness of the world.
160
445796
1520
y la riqueza del mundo.
07:28
And following the computer gave me the courage
161
448156
2280
Y seguir a la computadora me dio el valor
07:30
to live outside of my comfort zone,
162
450436
2240
de vivir fuera de mi zona de confort,
07:32
to discover parts of the human experience that I ignored
163
452716
2880
de descubrir partes de la experiencia humana que ignoraba
07:35
because they were too different
164
455636
1480
porque eran demasiado diferentes
07:37
or not for me.
165
457156
1120
o no para mí.
07:42
I ended up in Mumbai, India for a while,
166
462076
3480
Terminé en Mumbai, India, por un tiempo,
07:45
and I was going to a lot of Facebook events when I was there.
167
465556
4120
y fui a muchos eventos de Facebook cuando estuve allí.
07:51
And one day, the computer sent me to this yoga class
168
471076
2960
Un día, la computadora me envió a una clase de yoga,
07:54
and I'm really bad at yoga,
169
474076
3160
y soy muy malo haciendo yoga,
07:57
but I went anyway.
170
477276
1320
pero fui de todos modos.
08:00
I found myself descending into a downward dog
171
480996
3120
Y estaba haciendo la postura del perro boca abajo
08:04
when I had a revelation.
172
484156
2640
cuando tuve una revelación.
08:08
Because I was thinking about, you know,
173
488396
2400
Porque estaba pensando
08:10
this random stuff is really freeing,
174
490836
2560
que vivir al azar es realmente liberador,
08:13
it's sort of putting me outside of my bubble, my comfort zone.
175
493436
3920
al sacarme de mi burbuja, de mi zona de confort.
08:17
But really how random is it?
176
497396
2440
Pero ¿realmente es tan aleatorio?
08:20
Because this was not my first yoga event in Mumbai.
177
500436
3560
Porque ese no era mi primer evento de yoga en Mumbai.
08:24
In fact, it was my third that week.
178
504436
2120
De hecho, era el tercero esa semana.
08:26
(Laughter)
179
506596
2800
(Risas)
08:30
And if you think about it,
180
510316
1280
Y si lo piensan,
08:31
it's not surprising that you see patterns like this.
181
511596
2560
no es sorprendente ver patrones como ese.
08:34
Because I was choosing randomly
182
514956
2200
Porque estaba eligiendo al azar
08:37
from a list of things that was decidedly not random.
183
517156
3120
de una lista de cosas que decididamente no eran aleatorias.
08:41
The list of Facebook events that are happening in a city
184
521196
2640
La lista de eventos de Facebook que había en una ciudad
08:43
is very influenced by the things that are going on in a city like that.
185
523876
3360
está muy influenciada por lo que pasa en una ciudad como esa.
08:47
And if you think about it, every time you make a choice,
186
527676
4040
Y si lo piensan, cada vez que eligen algo,
08:51
you're not just making it on your own.
187
531756
1960
no lo están haciendo por su cuenta.
08:53
You're selecting from a list,
188
533716
2240
Están seleccionando de una lista,
08:55
a menu of choices
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535996
1960
de un menú de opciones
08:57
that was designed by someone or something else.
190
537996
2520
que fue diseñado por alguien o por algo.
09:01
And whatever freedom that you have in that choice
191
541036
3400
Y cualquier libertad que tengan en esa elección
09:04
is necessarily constrained by social structures, customs and history
192
544436
5680
está limitada por estructuras sociales, costumbres e historia
09:10
that provide the context for that selection.
193
550156
2520
que proporcionan el contexto de esa selección.
09:15
So initially, I thought of this as a way of getting outside of my bubble.
194
555436
4040
Así que al principio pensé en eso como una forma de salir de mi burbuja.
09:19
As, you know, transcending myself, my preference.
195
559516
4080
Como trascender de mí mismo y de mis preferencias.
09:24
But eventually I started to think about it differently.
196
564876
2640
Pero al final empecé a pensar de forma diferente.
09:27
I started to think about it as a way of taking a photograph.
197
567556
2920
Pensé en ello como una forma de hacer una fotografía.
09:31
When I was in a place like Mumbai,
198
571916
1680
Cuando estaba en un lugar como Mumbai,
09:33
it was more likely that I would show up at a yoga event.
199
573596
3200
lo más probable era que asistiese a un evento de yoga.
09:36
But if I was in Vienna,
200
576836
1200
Pero si estaba en Viena,
09:38
maybe a music event would be more likely.
201
578076
2560
quizá lo más probable fuera un evento musical.
09:41
Every time that I was choosing randomly in a city,
202
581756
3400
Cada vez que elegía al azar en una ciudad,
09:45
what I was doing was making an inquiry, asking,
203
585196
4360
lo que hacía era una consulta, diciendo:
09:49
"Mumbai, tell me what you're about."
204
589596
3480
“Mumbai, dime de qué vas”.
09:53
And then the answer would tell me something about the structure of that city
205
593076
3600
Y la respuesta me decía algo sobre la estructura de esa ciudad,
09:56
and my relationship to it
206
596716
1200
de mi relación con ella
09:57
and its relationship with the rest of the world.
207
597916
3000
y de su relación con el resto del mundo.
10:02
And so I ...
208
602436
1360
Y bueno,
10:05
I had, like, a really tidy ending for this previously.
209
605436
3840
ahora tenía un final muy bien ordenado para esto con anterioridad.
10:10
And as I was coming up here, I decided to scrap it, because ...
210
610036
3240
Pero mientras venía hacia aquí, decidí desecharlo,
10:16
You know, I think that, like, a problem with TED Talks often
211
616116
4840
porque creo que un problema de las charlas TED es que a menudo
10:20
is that they wrap up in a tidy bow
212
620996
3360
terminan con un final feliz
10:24
and then you can go away without really thinking about it.
213
624356
4960
y luego pueden irse sin darle muchas vueltas.
10:29
You can sort of just --
214
629356
1200
Pueden simplemente
10:30
It feels like everything is OK at the end.
215
630556
3160
sentir que al final todo está bien.
10:33
And I think ...
216
633716
2040
Y pienso que,
10:37
In the world that we're living in,
217
637116
2720
en el mundo en el que vivimos
10:39
there are a lot of real problems.
218
639876
2840
hay muchos problemas reales.
10:43
And I think that these questions of algorithmic control
219
643076
5560
Y creo que esas preguntas de control algorítmico
10:48
play a lot into them.
220
648676
1360
tienen mucho que ver con ellos.
10:51
We're talking right now about the role
221
651436
2160
Estoy hablando del papel
10:53
that Facebook had in the American election.
222
653636
2600
que tuvo Facebook en las elecciones estadounidenses.
10:57
There are a lot of questions
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657716
1320
Hay muchas preguntas
10:59
about the ways that these algorithms are controlling our lives.
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659076
4840
sobre cómo esos algoritmos controlan nuestras vidas.
11:04
And so, I don't know,
225
664956
1200
Así que, no sé.
11:06
I don't know what I'm saying
226
666196
2680
No sé lo que estoy diciendo
11:08
and I don't have, like, a very clear conclusion.
227
668916
3000
y no tengo una conclusión muy clara.
11:13
But I would just encourage you to try to be experimental
228
673316
4120
Pero tan solo los animaría a que intenten experimentar
11:17
when it comes to interacting with these algorithms.
229
677476
3560
cuando se trata de interactuar con esos algoritmos.
11:21
Because if you just do the defaults,
230
681516
4160
Porque si hacen solo lo predeterminado,
11:25
follow your preference,
231
685716
2120
siguen sus preferencias,
11:27
go in the direction that everything else is going,
232
687836
4560
y van en la misma dirección que todo lo demás,
11:32
it's really easy to get caught in a place where you can be controlled.
233
692436
3400
pueden quedar fácilmente atrapados en un lugar donde les pueden controlar.
11:36
And I think that's it.
234
696356
2560
Y creo que eso es todo.
11:38
Thank you.
235
698956
1160
Gracias.
11:40
(Applause)
236
700116
4160
(Aplausos)
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