Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

Danny Hillis: Volver al futuro (de 1994)

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Francisco Gnecco
00:15
Because I usually take the role
0
15260
3000
Generalmente trato
00:18
of trying to explain to people
1
18260
2000
de explicarle a la gente
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how wonderful the new technologies
2
20260
3000
lo maravilloso que van a ser
00:23
that are coming along are going to be,
3
23260
2000
las nuevas tecnologías que están surgiendo.
00:25
and I thought that, since I was among friends here,
4
25260
3000
Hay que mirar hacia atrás
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I would tell you what I really think
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4000
para entender lo que está ocurriendo.
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and try to look back and try to understand
6
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2000
Aquí entre amigos quiero contarles lo que pienso
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what is really going on here
7
34260
3000
de estos grandes avances tecnológicos,
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with these amazing jumps in technology
8
37260
5000
tan vertiginosos
00:42
that seem so fast that we can barely keep on top of it.
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42260
3000
que apenas podemos seguirles el ritmo.
00:45
So I'm going to start out
10
45260
2000
Empezaré mostrando
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by showing just one very boring technology slide.
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3000
una diapositiva sobre tecnología, muy aburrida.
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And then, so if you can just turn on the slide that's on.
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3000
Por favor, si pueden ponerla...
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This is just a random slide
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2000
Es un diagrama cualquiera
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that I picked out of my file.
14
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2000
que tomé de una carpeta mía.
01:00
What I want to show you is not so much the details of the slide,
15
60260
3000
No me interesa tanto mostrarles los detalles
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but the general form of it.
16
63260
2000
sino el aspecto general.
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This happens to be a slide of some analysis that we were doing
17
65260
3000
Se trata de un análisis que estuvimos haciendo
01:08
about the power of RISC microprocessors
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68260
3000
sobre la potencia de los microprocesadores RISC
01:11
versus the power of local area networks.
19
71260
3000
versus la potencia de las redes de área local.
01:14
And the interesting thing about it
20
74260
2000
Lo interesante de esto
01:16
is that this slide,
21
76260
2000
es que ésta,
01:18
like so many technology slides that we're used to,
22
78260
3000
como muchas otras que solemos ver,
01:21
is a sort of a straight line
23
81260
2000
es una especie de línea recta
01:23
on a semi-log curve.
24
83260
2000
en escala logarítmica.
01:25
In other words, every step here
25
85260
2000
En otras palabras, cada paso de aquí
01:27
represents an order of magnitude
26
87260
2000
representa un orden de magnitud
01:29
in performance scale.
27
89260
2000
en la escala de rendimiento.
01:31
And this is a new thing
28
91260
2000
Hablar de tecnología
01:33
that we talk about technology
29
93260
2000
con curvas semilogarítimicas
01:35
on semi-log curves.
30
95260
2000
es algo novedoso.
01:37
Something really weird is going on here.
31
97260
2000
Aquí ocurre algo extraño.
01:39
And that's basically what I'm going to be talking about.
32
99260
3000
Y de eso precisamente voy a hablar.
01:42
So, if you could bring up the lights.
33
102260
3000
Por favor, enciendan las luces.
01:47
If you could bring up the lights higher,
34
107260
2000
Necesitaría más intensidad
01:49
because I'm just going to use a piece of paper here.
35
109260
3000
porque escribiré sobre papel.
01:52
Now why do we draw technology curves
36
112260
2000
¿Por qué graficamos curvas tecnológicas
01:54
in semi-log curves?
37
114260
2000
en escalas logarítmicas?
01:56
Well the answer is, if I drew it on a normal curve
38
116260
3000
La respuesta es que si las dibujara en una curva normal
01:59
where, let's say, this is years,
39
119260
2000
en la que, digamos, estos son los años,
02:01
this is time of some sort,
40
121260
2000
o alguna unidad de tiempo,
02:03
and this is whatever measure of the technology
41
123260
3000
y esto sería cualquier medida de la tecnología
02:06
that I'm trying to graph,
42
126260
3000
que quisiera graficar,
02:09
the graphs look sort of silly.
43
129260
3000
el diagrama se vería algo ridículo.
02:12
They sort of go like this.
44
132260
3000
Sería algo así,
02:15
And they don't tell us much.
45
135260
3000
que no dice mucho.
02:18
Now if I graph, for instance,
46
138260
3000
Pero si grafico, por ejemplo,
02:21
some other technology, say transportation technology,
47
141260
2000
alguna otra tecnología, como el transporte,
02:23
on a semi-log curve,
48
143260
2000
en una curva semilogarítmica
02:25
it would look very stupid, it would look like a flat line.
49
145260
3000
sería muy tonto, veríamos una línea recta.
02:28
But when something like this happens,
50
148260
2000
Pero si ocurre algo como esto,
02:30
things are qualitatively changing.
51
150260
2000
se da un cambio cualitativo.
02:32
So if transportation technology
52
152260
2000
Si la tecnología del transporte
02:34
was moving along as fast as microprocessor technology,
53
154260
3000
avanzara tan rápido como la de microprocesadores,
02:37
then the day after tomorrow,
54
157260
2000
pasado mañana
02:39
I would be able to get in a taxi cab
55
159260
2000
podríamos tomar un taxi
02:41
and be in Tokyo in 30 seconds.
56
161260
2000
y estar en Tokio en 30 segundos.
02:43
It's not moving like that.
57
163260
2000
Pero no avanza a ese ritmo.
02:45
And there's nothing precedented
58
165260
2000
No hay precedentes
02:47
in the history of technology development
59
167260
2000
en la historia del desarrollo tecnológico
02:49
of this kind of self-feeding growth
60
169260
2000
de un crecimiento retroalimentado
02:51
where you go by orders of magnitude every few years.
61
171260
3000
que cada pocos años avance órdenes de magnitud.
02:54
Now the question that I'd like to ask is,
62
174260
3000
La cuestión que quiero plantear es...
02:57
if you look at these exponential curves,
63
177260
3000
Mirando estas curvas exponenciales,
03:00
they don't go on forever.
64
180260
3000
vemos que no siguen eternamente.
03:03
Things just can't possibly keep changing
65
183260
3000
No es posible sostener este cambio
03:06
as fast as they are.
66
186260
2000
tan rápido como va.
03:08
One of two things is going to happen.
67
188260
3000
Ocurrirá una de dos cosas.
03:11
Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this,
68
191260
4000
O bien se convertirá en una típica curva S como esta
03:15
until something totally different comes along,
69
195260
4000
hasta que surja algo totalmente diferente,
03:19
or maybe it's going to do this.
70
199260
2000
o quizá hará algo así.
03:21
That's about all it can do.
71
201260
2000
Eso es todo lo que puede pasar.
03:23
Now I'm an optimist,
72
203260
2000
Soy optimista,
03:25
so I sort of think it's probably going to do something like that.
73
205260
3000
por eso creo que quizá ocurrirá algo así.
03:28
If so, that means that what we're in the middle of right now
74
208260
3000
De ser así, ahora estaríamos en el medio
03:31
is a transition.
75
211260
2000
de una transición.
03:33
We're sort of on this line
76
213260
2000
En esta línea estamos
03:35
in a transition from the way the world used to be
77
215260
2000
en una transición de lo que solía ser el mundo,
03:37
to some new way that the world is.
78
217260
3000
a una nueva forma.
03:40
And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself,
79
220260
3000
Por eso lo que trato de preguntar, y preguntarme, es:
03:43
is what's this new way that the world is?
80
223260
3000
¿cuál es esa nueva forma que adopta el mundo?
03:46
What's that new state that the world is heading toward?
81
226260
3000
¿Hacia qué nuevo estado se dirige el mundo?
03:49
Because the transition seems very, very confusing
82
229260
3000
La transición parece muy, muy confusa
03:52
when we're right in the middle of it.
83
232260
2000
si estamos inmersos en ella.
03:54
Now when I was a kid growing up,
84
234260
3000
Recuerdo que de niño
03:57
the future was kind of the year 2000,
85
237260
3000
el futuro ocurría en el año 2000
04:00
and people used to talk about what would happen in the year 2000.
86
240260
4000
y la gente solía hablar de lo que ocurriría en el año 2000.
04:04
Now here's a conference
87
244260
2000
Esta es una conferencia
04:06
in which people talk about the future,
88
246260
2000
en la que la gente habla del futuro
04:08
and you notice that the future is still at about the year 2000.
89
248260
3000
y vemos que el futuro sigue siendo el año 2000.
04:11
It's about as far as we go out.
90
251260
2000
Eso es todo lo que vemos.
04:13
So in other words, the future has kind of been shrinking
91
253260
3000
En otras palabras, el futuro se ha encogido,
04:16
one year per year
92
256260
3000
año tras año,
04:19
for my whole lifetime.
93
259260
3000
a lo largo de mi vida.
04:22
Now I think that the reason
94
262260
2000
Pero creo que se debe
04:24
is because we all feel
95
264260
2000
a que sentimos
04:26
that something's happening there.
96
266260
2000
que algo está ocurriendo,
04:28
That transition is happening. We can all sense it.
97
268260
2000
que ocurre una transformación. Podemos sentirlo.
04:30
And we know that it just doesn't make too much sense
98
270260
2000
Y sabemos que no tiene mucho sentido
04:32
to think out 30, 50 years
99
272260
2000
pensar a 30 o 50 años
04:34
because everything's going to be so different
100
274260
3000
porque todo será tan diferente
04:37
that a simple extrapolation of what we're doing
101
277260
2000
que extrapolar lo que estamos haciendo hoy
04:39
just doesn't make any sense at all.
102
279260
3000
no tiene ningún sentido.
04:42
So what I would like to talk about
103
282260
2000
Por eso quiero hablarles
04:44
is what that could be,
104
284260
2000
de cómo podría ser,
04:46
what that transition could be that we're going through.
105
286260
3000
cómo podría ser esa transición que experimentamos.
04:49
Now in order to do that
106
289260
3000
Pero para hacer eso
04:52
I'm going to have to talk about a bunch of stuff
107
292260
2000
tendré que hablar un poco de cosas
04:54
that really has nothing to do
108
294260
2000
que no tienen mucho que ver
04:56
with technology and computers.
109
296260
2000
con tecnología e informática.
04:58
Because I think the only way to understand this
110
298260
2000
Porque creo que la única manera de entenderlo
05:00
is to really step back
111
300260
2000
es tomando distancia
05:02
and take a long time scale look at things.
112
302260
2000
y mirar las cosas a largo plazo.
05:04
So the time scale that I would like to look at this on
113
304260
3000
La escala de tiempo en la que me gustaría hacerlo
05:07
is the time scale of life on Earth.
114
307260
3000
es el tiempo de la vida en la Tierra.
05:13
So I think this picture makes sense
115
313260
2000
Creo que esta imagen tiene sentido
05:15
if you look at it a few billion years at a time.
116
315260
4000
si la miramos cada mil millones de años.
05:19
So if you go back
117
319260
2000
Así, nos remontamos
05:21
about two and a half billion years,
118
321260
2000
unos 2500 millones de años
05:23
the Earth was this big, sterile hunk of rock
119
323260
3000
cuando la Tierra era una gran roca estéril
05:26
with a lot of chemicals floating around on it.
120
326260
3000
con muchos químicos que flotaban a su alrededor.
05:29
And if you look at the way
121
329260
2000
Si vemos la manera
05:31
that the chemicals got organized,
122
331260
2000
en que se organizaron esos químicos
05:33
we begin to get a pretty good idea of how they do it.
123
333260
3000
nos damos una idea de cómo ocurrieron las cosas.
05:36
And I think that there's theories that are beginning to understand
124
336260
3000
Y creo que hay teorías para empezar a comprender
05:39
about how it started with RNA,
125
339260
2000
el origen con el ARN.
05:41
but I'm going to tell a sort of simple story of it,
126
341260
3000
Voy a contarles una versión simple de esto
05:44
which is that, at that time,
127
344260
2000
y es que, en ese momento,
05:46
there were little drops of oil floating around
128
346260
3000
había flotando unas gotitas de aceite
05:49
with all kinds of different recipes of chemicals in them.
129
349260
3000
con todo tipo de recetas químicas en su interior.
05:52
And some of those drops of oil
130
352260
2000
Algunas de esas gotas de aceite
05:54
had a particular combination of chemicals in them
131
354260
2000
contenían una combinación particular de químicos
05:56
which caused them to incorporate chemicals from the outside
132
356260
3000
que les hicieron incorporar materiales del el exterior
05:59
and grow the drops of oil.
133
359260
3000
y así las gotas crecieron
06:02
And those that were like that
134
362260
2000
y empezaron
06:04
started to split and divide.
135
364260
2000
a dividirse.
06:06
And those were the most primitive forms of cells in a sense,
136
366260
3000
En cierto sentido, esas fueron las formas celulares más primitivas;
06:09
those little drops of oil.
137
369260
2000
esas gotitas de aceite.
06:11
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now,
138
371260
3000
Pero esas gotas no estaban vivas, en el sentido actual,
06:14
because every one of them
139
374260
2000
porque cada una de ellas
06:16
was a little random recipe of chemicals.
140
376260
2000
contenía una receta aleatoria de químicos.
06:18
And every time it divided,
141
378260
2000
Y cada vez que se dividían
06:20
they got sort of unequal division
142
380260
3000
ocasionaban una distribución desigual
06:23
of the chemicals within them.
143
383260
2000
de los químicos que contenían.
06:25
And so every drop was a little bit different.
144
385260
3000
Por eso cada gotita era un poco diferente.
06:28
In fact, the drops that were different in a way
145
388260
2000
De hecho, las gotas que de algún modo se diferenciaban
06:30
that caused them to be better
146
390260
2000
siendo mejores a la hora
06:32
at incorporating chemicals around them,
147
392260
2000
de incorporar los químicos circundantes;
06:34
grew more and incorporated more chemicals and divided more.
148
394260
3000
crecían más, incorporaban más químicos y se dividían más.
06:37
So those tended to live longer,
149
397260
2000
Generalmente vivían más tiempo,
06:39
get expressed more.
150
399260
3000
estaban más representadas.
06:42
Now that's sort of just a very simple
151
402260
3000
Era una forma de vida,
06:45
chemical form of life,
152
405260
2000
vida química, muy simple,
06:47
but when things got interesting
153
407260
3000
pero las cosas se tornaron interesantes
06:50
was when these drops
154
410260
2000
cuando estas gotas
06:52
learned a trick about abstraction.
155
412260
3000
aprendieron el truco de la abstracción.
06:55
Somehow by ways that we don't quite understand,
156
415260
3000
De alguna forma que no entendemos muy bien
06:58
these little drops learned to write down information.
157
418260
3000
estas gotitas aprendieron a almacenar información.
07:01
They learned to record the information
158
421260
2000
Aprendieron a guardar información,
07:03
that was the recipe of the cell
159
423260
2000
que era la receta de la célula,
07:05
onto a particular kind of chemical
160
425260
2000
en un químico especial
07:07
called DNA.
161
427260
2000
llamado ADN.
07:09
So in other words, they worked out,
162
429260
2000
En otras palabras, elaboraron
07:11
in this mindless sort of evolutionary way,
163
431260
3000
en esta evolución sin sentido,
07:14
a form of writing that let them write down what they were,
164
434260
3000
un sistema de escritura que les permitió registrar qué eran
07:17
so that that way of writing it down could get copied.
165
437260
3000
para poder replicarse.
07:20
The amazing thing is that that way of writing
166
440260
3000
Lo increíble es que ese sistema de escritura
07:23
seems to have stayed steady
167
443260
2000
parece haber permanecido estable
07:25
since it evolved two and a half billion years ago.
168
445260
2000
desde que evolucionó hace 2500 millones de años.
07:27
In fact the recipe for us, our genes,
169
447260
3000
Nuestra receta, nuestros genes,
07:30
is exactly that same code and that same way of writing.
170
450260
3000
tienen exactamente el mismo código, ese mismo sistema de escritura.
07:33
In fact, every living creature is written
171
453260
3000
De hecho, cada ser viviente está expresado
07:36
in exactly the same set of letters and the same code.
172
456260
2000
con exactamente el mismo conjunto de letras y el mismo código.
07:38
In fact, one of the things that I did
173
458260
2000
Y una de las cosas que hice
07:40
just for amusement purposes
174
460260
2000
sólo por diversión...
07:42
is we can now write things in this code.
175
462260
2000
Ahora podemos escribir cosas con este código.
07:44
And I've got here a little 100 micrograms of white powder,
176
464260
6000
Aquí tengo 100 microgramos de polvo blanco
07:50
which I try not to let the security people see at airports.
177
470260
4000
que trato de ocultar a la gente de seguridad del aeropuerto.
07:54
(Laughter)
178
474260
2000
(Risas)
07:56
But this has in it --
179
476260
2000
Pero contiene...
07:58
what I did is I took this code --
180
478260
2000
Tomé este código...
08:00
the code has standard letters that we use for symbolizing it --
181
480260
3000
El código tiene las letras comunes que solemos usar en esto...
08:03
and I wrote my business card onto a piece of DNA
182
483260
3000
y escribí mis datos personales en este fragmento de ADN
08:06
and amplified it 10 to the 22 times.
183
486260
3000
y lo amplifiqué 10 a la 22 veces.
08:09
So if anyone would like a hundred million copies of my business card,
184
489260
3000
Por eso si alguien quiere 100 millones de copias de mi tarjeta personal
08:12
I have plenty for everyone in the room,
185
492260
2000
tengo muchas para todos los presentes;
08:14
and, in fact, everyone in the world,
186
494260
2000
de hecho, para cada persona del mundo
08:16
and it's right here.
187
496260
3000
y está aquí.
08:19
(Laughter)
188
499260
5000
(Risas)
08:26
If I had really been a egotist,
189
506260
2000
Si fuera un ególatra
08:28
I would have put it into a virus and released it in the room.
190
508260
3000
lo habría puesto en un virus y lo habría esparcido por la sala.
08:31
(Laughter)
191
511260
5000
(Risas)
08:39
So what was the next step?
192
519260
2000
¿Cuál fue el siguiente paso?
08:41
Writing down the DNA was an interesting step.
193
521260
2000
Escribir el ADN fue un paso interesante.
08:43
And that caused these cells --
194
523260
2000
Esto hizo que estas células
08:45
that kept them happy for another billion years.
195
525260
2000
estuvieran felices otros mil millones de años.
08:47
But then there was another really interesting step
196
527260
2000
Pero luego ocurrió otro gran paso interesante
08:49
where things became completely different,
197
529260
3000
en el que las cosas se tornaron muy diferentes
08:52
which is these cells started exchanging and communicating information,
198
532260
3000
y fue que estas células empezaron a intercambiar y comunicar información
08:55
so that they began to get communities of cells.
199
535260
2000
formando así comunidades de células.
08:57
I don't know if you know this,
200
537260
2000
No sé si lo saben,
08:59
but bacteria can actually exchange DNA.
201
539260
2000
pero las bacterias pueden intercambiar ADN.
09:01
Now that's why, for instance,
202
541260
2000
De ese modo, por ejemplo,
09:03
antibiotic resistance has evolved.
203
543260
2000
evolucionó la resistencia a los antibióticos.
09:05
Some bacteria figured out how to stay away from penicillin,
204
545260
3000
Algunas bacterias encontraron la forma de evitar la penicilina
09:08
and it went around sort of creating its little DNA information
205
548260
3000
y se las apañaron para crear su pequeño ADN
09:11
with other bacteria,
206
551260
2000
con otras bacterias
09:13
and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin,
207
553260
3000
y ahora hay muchas resistentes a la penicilina
09:16
because bacteria communicate.
208
556260
2000
porque las bacterias se comunican.
09:18
Now what this communication allowed
209
558260
2000
Esta comunicación dio lugar
09:20
was communities to form
210
560260
2000
a que se formaran comunidades
09:22
that, in some sense, were in the same boat together;
211
562260
2000
que, en cierto modo, estaban juntas en eso;
09:24
they were synergistic.
212
564260
2000
y establecieron una sinergia.
09:26
So they survived
213
566260
2000
De ese modo sobrevivían
09:28
or they failed together,
214
568260
2000
o fallaban juntas,
09:30
which means that if a community was very successful,
215
570260
2000
o sea que si una comunidad era muy exitosa
09:32
all the individuals in that community
216
572260
2000
todos los individuos de esa comunidad
09:34
were repeated more
217
574260
2000
se replicaban más
09:36
and they were favored by evolution.
218
576260
3000
y eran favorecidos por la evolución.
09:39
Now the transition point happened
219
579260
2000
Y el punto de inflexión ocurrió
09:41
when these communities got so close
220
581260
2000
cuando estas comunidades se acercaron tanto
09:43
that, in fact, they got together
221
583260
2000
que, de hecho, se unieron
09:45
and decided to write down the whole recipe for the community
222
585260
3000
y decidieron escribir toda la receta de la comunidad
09:48
together on one string of DNA.
223
588260
3000
junta en una cadena de ADN.
09:51
And so the next stage that's interesting in life
224
591260
2000
La siguiente etapa interesante para la vida
09:53
took about another billion years.
225
593260
2000
llevó otros mil millones de años.
09:55
And at that stage,
226
595260
2000
Y en esa etapa
09:57
we have multi-cellular communities,
227
597260
2000
tenemos comunidades multicelulares,
09:59
communities of lots of different types of cells,
228
599260
2000
comunidades de muchos tipos de células diferentes
10:01
working together as a single organism.
229
601260
2000
trabajando juntas como un solo organismo.
10:03
And in fact, we're such a multi-cellular community.
230
603260
3000
De hecho, nosotros somos una comunidad multicelular.
10:06
We have lots of cells
231
606260
2000
Tenemos muchas células
10:08
that are not out for themselves anymore.
232
608260
2000
que ya no actúan solas.
10:10
Your skin cell is really useless
233
610260
3000
La célula de la piel no sirve
10:13
without a heart cell, muscle cell,
234
613260
2000
sin la del corazón, o la de los músculos,
10:15
a brain cell and so on.
235
615260
2000
o la del cerebro, etc.
10:17
So these communities began to evolve
236
617260
2000
Así, estas comunidades evolucionaron
10:19
so that the interesting level on which evolution was taking place
237
619260
3000
y se produjeron niveles más interesantes
10:22
was no longer a cell,
238
622260
2000
que el celular,
10:24
but a community which we call an organism.
239
624260
3000
algo que llamamos un organismo.
10:28
Now the next step that happened
240
628260
2000
El siguiente nivel ocurrió
10:30
is within these communities.
241
630260
2000
dentro de estas comunidades.
10:32
These communities of cells,
242
632260
2000
Éstas empezaron
10:34
again, began to abstract information.
243
634260
2000
a abstraer información
10:36
And they began building very special structures
244
636260
3000
y a construir estructuras muy especiales
10:39
that did nothing but process information within the community.
245
639260
3000
que no hacían más que procesar información en comunidad.
10:42
And those are the neural structures.
246
642260
2000
Son las estructuras neuronales.
10:44
So neurons are the information processing apparatus
247
644260
3000
Las neuronas son los aparatos que procesan la información
10:47
that those communities of cells built up.
248
647260
3000
que esas comunidades celulares construyeron.
10:50
And in fact, they began to get specialists in the community
249
650260
2000
De hecho, empezaron a especializarse dentro de la comunidad
10:52
and special structures
250
652260
2000
siendo las estructuras
10:54
that were responsible for recording,
251
654260
2000
responsables de registrar,
10:56
understanding, learning information.
252
656260
3000
comprender y transmitir la información.
10:59
And that was the brains and the nervous system
253
659260
2000
Esos fueron los cerebros y el sistema nervioso
11:01
of those communities.
254
661260
2000
de esas comunidades.
11:03
And that gave them an evolutionary advantage.
255
663260
2000
Y eso les dio una ventaja evolutiva.
11:05
Because at that point,
256
665260
3000
Porque en ese momento
11:08
an individual --
257
668260
3000
como individuos...
11:11
learning could happen
258
671260
2000
El aprendizaje estaba
11:13
within the time span of a single organism,
259
673260
2000
confinado a la duración de un organismo,
11:15
instead of over this evolutionary time span.
260
675260
3000
y no al período de tiempo evolutivo.
11:18
So an organism could, for instance,
261
678260
2000
Así, un organismo podía, por ejemplo,
11:20
learn not to eat a certain kind of fruit
262
680260
2000
aprender a no comer cierta fruta
11:22
because it tasted bad and it got sick last time it ate it.
263
682260
4000
porque sabía mal y se enfermó la última vez que la comió.
11:26
That could happen within the lifetime of a single organism,
264
686260
3000
Eso podía ocurrir durante la vida de un organismo
11:29
whereas before they'd built these special information processing structures,
265
689260
4000
dado que antes habían construido estas estructuras de procesamiento de información
11:33
that would have had to be learned evolutionarily
266
693260
2000
que por la evolución habrían aprendido
11:35
over hundreds of thousands of years
267
695260
3000
durante cientos de miles de años
11:38
by the individuals dying off that ate that kind of fruit.
268
698260
3000
por la muerte de individuos que comieron esa fruta
11:41
So that nervous system,
269
701260
2000
Por eso el hecho de que
11:43
the fact that they built these special information structures,
270
703260
3000
el sistema nervioso construyera esas estructuras de información
11:46
tremendously sped up the whole process of evolution.
271
706260
3000
aceleró enormemente el proceso evolutivo.
11:49
Because evolution could now happen within an individual.
272
709260
3000
Porque la evolución podría ahora ocurrir confinada a un individuo.
11:52
It could happen in learning time scales.
273
712260
3000
Podría suceder en el tiempo necesario para aprender.
11:55
But then what happened
274
715260
2000
Pero luego, claro,
11:57
was the individuals worked out,
275
717260
2000
los individuos descubrieron
11:59
of course, tricks of communicating.
276
719260
2000
el truco de la comunicación.
12:01
And for example,
277
721260
2000
Así, por ejemplo,
12:03
the most sophisticated version that we're aware of is human language.
278
723260
3000
la versión más refinada que conocemos es el lenguaje humano.
12:06
It's really a pretty amazing invention if you think about it.
279
726260
3000
Si lo pensamos, es una invención increíble.
12:09
Here I have a very complicated, messy,
280
729260
2000
Yo tengo una idea muy complicada
12:11
confused idea in my head.
281
731260
3000
una idea vaga, en la cabeza.
12:14
I'm sitting here making grunting sounds basically,
282
734260
3000
Estoy aquí sentado emitiendo unos gruñidos
12:17
and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head
283
737260
3000
y, con suerte, construyendo una idea similar, vaga y confusa, en sus cabezas
12:20
that bears some analogy to it.
284
740260
2000
que guarda cierta analogía con la mía.
12:22
But we're taking something very complicated,
285
742260
2000
Pero tomamos algo muy complicado
12:24
turning it into sound, sequences of sounds,
286
744260
3000
lo convertimos en sonido, en secuencias de sonido,
12:27
and producing something very complicated in your brain.
287
747260
4000
y producimos algo muy complicado en otro cerebro.
12:31
So this allows us now
288
751260
2000
Eso ahora nos permite
12:33
to begin to start functioning
289
753260
2000
empezar a funcionar
12:35
as a single organism.
290
755260
3000
como un organismo.
12:38
And so, in fact, what we've done
291
758260
3000
De hecho, como humanidad,
12:41
is we, humanity,
292
761260
2000
hemos empezado
12:43
have started abstracting out.
293
763260
2000
a realizar abstracciones.
12:45
We're going through the same levels
294
765260
2000
Ahora pasamos por períodos similares
12:47
that multi-cellular organisms have gone through --
295
767260
2000
a los organismos multicelulares;
12:49
abstracting out our methods of recording,
296
769260
3000
abstraemos nuestros métodos de registro,
12:52
presenting, processing information.
297
772260
2000
presentación y procesamiento de información.
12:54
So for example, the invention of language
298
774260
2000
Por ejemplo, la invención del lenguaje
12:56
was a tiny step in that direction.
299
776260
3000
fue un pequeño paso en esa dirección.
12:59
Telephony, computers,
300
779260
2000
La telefonía, la informática,
13:01
videotapes, CD-ROMs and so on
301
781260
3000
la cinta de video, el CD-ROM, etc.
13:04
are all our specialized mechanisms
302
784260
2000
son los mecanismos especializados
13:06
that we've now built within our society
303
786260
2000
que ahora construimos
13:08
for handling that information.
304
788260
2000
para manejar esa información.
13:10
And it all connects us together
305
790260
3000
Y eso nos congrega
13:13
into something
306
793260
2000
en algo
13:15
that is much bigger
307
795260
2000
mucho más grande,
13:17
and much faster
308
797260
2000
más rápido
13:19
and able to evolve
309
799260
2000
y capaz de evolucionar
13:21
than what we were before.
310
801260
2000
más de lo que hacíamos antes.
13:23
So now, evolution can take place
311
803260
2000
Ahora la evolución puede ocurrir
13:25
on a scale of microseconds.
312
805260
2000
en microsegundos.
13:27
And you saw Ty's little evolutionary example
313
807260
2000
Ya vieron el ejemplito evolutivo de Ty
13:29
where he sort of did a little bit of evolution
314
809260
2000
en el que produjo cierta evolución
13:31
on the Convolution program right before your eyes.
315
811260
3000
con el programa Convolución, ante nuestros ojos.
13:34
So now we've speeded up the time scales once again.
316
814260
3000
Y ahora hemos acelerado las escalas de tiempo otra vez.
13:37
So the first steps of the story that I told you about
317
817260
2000
Las primeras etapas de la historia que les contaba
13:39
took a billion years a piece.
318
819260
2000
llevaron mil millones de años cada una.
13:41
And the next steps,
319
821260
2000
Las siguientes etapas,
13:43
like nervous systems and brains,
320
823260
2000
el sistema nervioso y el cerebro,
13:45
took a few hundred million years.
321
825260
2000
llevó unos cientos de millones de años.
13:47
Then the next steps, like language and so on,
322
827260
3000
Las siguientes, el lenguaje etc.,
13:50
took less than a million years.
323
830260
2000
llevaron menos de un millón de años.
13:52
And these next steps, like electronics,
324
832260
2000
Y las siguientes, como la electrónica,
13:54
seem to be taking only a few decades.
325
834260
2000
parece llevar sólo unas décadas.
13:56
The process is feeding on itself
326
836260
2000
El proceso se retroalimenta;
13:58
and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it --
327
838260
3000
supongo que auto-catalítico es la palabra correcta para
14:01
when something reinforces its rate of change.
328
841260
3000
nombrar algo que acelera su propio ritmo de cambio.
14:04
The more it changes, the faster it changes.
329
844260
3000
Cuanto más cambia, más rápido lo hace.
14:07
And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve.
330
847260
3000
Y creo que es eso lo que observamos en esta explosión de la curva.
14:10
We're seeing this process feeding back on itself.
331
850260
3000
Vemos que el proceso se retroalimenta.
14:13
Now I design computers for a living,
332
853260
3000
Pero yo me gano la vida diseñando computadoras
14:16
and I know that the mechanisms
333
856260
2000
y sé que los mecanismos
14:18
that I use to design computers
334
858260
3000
que empleo para diseñarlas
14:21
would be impossible
335
861260
2000
no serían posibles
14:23
without recent advances in computers.
336
863260
2000
sin los avances informáticos recientes.
14:25
So right now, what I do
337
865260
2000
Pero ahora
14:27
is I design objects at such complexity
338
867260
3000
diseño objetos de tal complejidad
14:30
that it's really impossible for me to design them in the traditional sense.
339
870260
3000
que sería imposible para mí diseñarlos de manera convencional.
14:33
I don't know what every transistor in the connection machine does.
340
873260
4000
No sé que hace cada transistor en esa máquina de conexiones.
14:37
There are billions of them.
341
877260
2000
Hay miles de millones.
14:39
Instead, what I do
342
879260
2000
En vez de eso,
14:41
and what the designers at Thinking Machines do
343
881260
3000
con los diseñadores de Thinking Machines,
14:44
is we think at some level of abstraction
344
884260
2000
pensamos un nivel de abstracción,
14:46
and then we hand it to the machine
345
886260
2000
lo ponemos en la máquina
14:48
and the machine takes it beyond what we could ever do,
346
888260
3000
y la máquina con eso hace algo que antes no se podía,
14:51
much farther and faster than we could ever do.
347
891260
3000
llega mucho más lejos y más rápido que nunca antes.
14:54
And in fact, sometimes it takes it by methods
348
894260
2000
De hecho, a veces emplea métodos
14:56
that we don't quite even understand.
349
896260
3000
que ni siquiera entendemos bien.
14:59
One method that's particularly interesting
350
899260
2000
Un método particularmente interesante,
15:01
that I've been using a lot lately
351
901260
3000
que he estado usando últimamente,
15:04
is evolution itself.
352
904260
2000
es la evolución misma.
15:06
So what we do
353
906260
2000
Colocamos
15:08
is we put inside the machine
354
908260
2000
dentro de la máquina
15:10
a process of evolution
355
910260
2000
un proceso evolutivo
15:12
that takes place on the microsecond time scale.
356
912260
2000
que opera en la escala de los microsegundos.
15:14
So for example,
357
914260
2000
Y, por ejemplo,
15:16
in the most extreme cases,
358
916260
2000
en los casos más extremos,
15:18
we can actually evolve a program
359
918260
2000
podemos evolucionar un programa
15:20
by starting out with random sequences of instructions.
360
920260
4000
a partir de una secuencia aleatoria de instrucciones.
15:24
Say, "Computer, would you please make
361
924260
2000
Le decimos: "por favor computadora, ¿puedes correr
15:26
a hundred million random sequences of instructions.
362
926260
3000
cien millones de secuencias de instrucciones al azar?
15:29
Now would you please run all of those random sequences of instructions,
363
929260
3000
¿Podrías ejecutar estas secuencias de instrucciones al azar,
15:32
run all of those programs,
364
932260
2000
ejecutar todos esos programas,
15:34
and pick out the ones that came closest to doing what I wanted."
365
934260
3000
y tomar aquellas que más se aproximen a lo que queremos hacer?"
15:37
So in other words, I define what I wanted.
366
937260
2000
En otras palabras, yo defino lo que quiero.
15:39
Let's say I want to sort numbers,
367
939260
2000
Digamos que quiero ordenar números,
15:41
as a simple example I've done it with.
368
941260
2000
para poner un ejemplo simple.
15:43
So find the programs that come closest to sorting numbers.
369
943260
3000
Así, encontramos los programas que más se acercan a ordenar números.
15:46
So of course, random sequences of instructions
370
946260
3000
Claro, es poco probable que unas secuencias aleatorias
15:49
are very unlikely to sort numbers,
371
949260
2000
de instrucciones, ordenen números,
15:51
so none of them will really do it.
372
951260
2000
así que ninguna de ellas lo logró.
15:53
But one of them, by luck,
373
953260
2000
Pero una, por suerte,
15:55
may put two numbers in the right order.
374
955260
2000
pudo ubicar dos números en el orden correcto.
15:57
And I say, "Computer,
375
957260
2000
Y dije: "computadora,
15:59
would you please now take the 10 percent
376
959260
3000
¿podrías tomar el 10% de esas
16:02
of those random sequences that did the best job.
377
962260
2000
secuencias aleatorias que mejor hicieron la tarea?
16:04
Save those. Kill off the rest.
378
964260
2000
Guardemos esas y eliminemos al resto.
16:06
And now let's reproduce
379
966260
2000
Y ahora reproduzcamos
16:08
the ones that sorted numbers the best.
380
968260
2000
las que mejor ordenaron los números.
16:10
And let's reproduce them by a process of recombination
381
970260
3000
Y volvamos a reproducirlas siguiendo un proceso de recombinación
16:13
analogous to sex."
382
973260
2000
análogo al sexo".
16:15
Take two programs and they produce children
383
975260
3000
Tomemos dos programas, que engendren hijos,
16:18
by exchanging their subroutines,
384
978260
2000
que intercambien subrutinas,
16:20
and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs.
385
980260
3000
y que los hijos hereden las propiedades de ambos programas.
16:23
So I've got now a new generation of programs
386
983260
3000
Así conseguimos una nueva generación de programas
16:26
that are produced by combinations
387
986260
2000
producto de las combinaciones
16:28
of the programs that did a little bit better job.
388
988260
2000
de programas que tuvieron un poco más de éxito.
16:30
Say, "Please repeat that process."
389
990260
2000
Y decimos: "Por favor, repite el proceso".
16:32
Score them again.
390
992260
2000
Califica de nuevo.
16:34
Introduce some mutations perhaps.
391
994260
2000
Introduce algunas mutaciones
16:36
And try that again and do that for another generation.
392
996260
3000
e intenta de nuevo y repítelo con otra generación.
16:39
Well every one of those generations just takes a few milliseconds.
393
999260
3000
Bueno, cada generación lleva unos pocos milisegundos.
16:42
So I can do the equivalent
394
1002260
2000
Así, puedo hacer el equivalente
16:44
of millions of years of evolution on that
395
1004260
2000
a millones de años de evolución
16:46
within the computer in a few minutes,
396
1006260
3000
en unos pocos minutos
16:49
or in the complicated cases, in a few hours.
397
1009260
2000
o, en casos complicados, en pocas horas.
16:51
At the end of that, I end up with programs
398
1011260
3000
Al final, terminamos con programas
16:54
that are absolutely perfect at sorting numbers.
399
1014260
2000
que ordenan números de modo absolutamente perfecto.
16:56
In fact, they are programs that are much more efficient
400
1016260
3000
De hecho, son programas mucho más eficientes
16:59
than programs I could have ever written by hand.
401
1019260
2000
que los que yo podría haber escrito a mano.
17:01
Now if I look at those programs,
402
1021260
2000
Si miro esos programas
17:03
I can't tell you how they work.
403
1023260
2000
no puedo decir cómo funcionan.
17:05
I've tried looking at them and telling you how they work.
404
1025260
2000
He intentado analizarlos para ver cómo funcionan.
17:07
They're obscure, weird programs.
405
1027260
2000
Son programas oscuros, extraños.
17:09
But they do the job.
406
1029260
2000
Pero cumplen el cometido.
17:11
And in fact, I know, I'm very confident that they do the job
407
1031260
3000
De hecho, lo sé, tengo la seguridad de que logran el objetivo
17:14
because they come from a line
408
1034260
2000
porque vienen de un linaje
17:16
of hundreds of thousands of programs that did the job.
409
1036260
2000
de cientos de miles de programas que lo lograron.
17:18
In fact, their life depended on doing the job.
410
1038260
3000
De hecho, sus vidas dependían de lograrlo.
17:21
(Laughter)
411
1041260
4000
(Risas)
17:26
I was riding in a 747
412
1046260
2000
Una vez iba en un 747
17:28
with Marvin Minsky once,
413
1048260
2000
con Marvin Minsky
17:30
and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this.
414
1050260
3000
y saca una tarjeta y me dice: "Mira esto.
17:33
It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts
415
1053260
4000
Dice: 'Este avión tiene cientos de miles de partecitas
17:37
working together to make you a safe flight.'
416
1057260
4000
que trabajan juntas para ofrecer un vuelo seguro'.
17:41
Doesn't that make you feel confident?"
417
1061260
2000
¿No te hace sentir tranquilo?"
17:43
(Laughter)
418
1063260
2000
(Risas)
17:45
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well
419
1065260
3000
Sabemos que los procesos de ingeniería no funcionan muy bien
17:48
when it gets complicated.
420
1068260
2000
cuando se tornan complicados.
17:50
So we're beginning to depend on computers
421
1070260
2000
Por eso empezamos a depender de las computadoras
17:52
to do a process that's very different than engineering.
422
1072260
4000
para hacer procesos de diseño bien diferentes.
17:56
And it lets us produce things of much more complexity
423
1076260
3000
Y eso nos permite producir cosas mucho más complejas
17:59
than normal engineering lets us produce.
424
1079260
2000
que las que produce la ingeniería normal.
18:01
And yet, we don't quite understand the options of it.
425
1081260
3000
Sin embargo, no entendemos del todo las opciones que hay.
18:04
So in a sense, it's getting ahead of us.
426
1084260
2000
En ese sentido, va delante de nosotros.
18:06
We're now using those programs
427
1086260
2000
Ahora usamos esos programas
18:08
to make much faster computers
428
1088260
2000
para hacer computadoras mucho más rápidas
18:10
so that we'll be able to run this process much faster.
429
1090260
3000
y así poder ejecutar estos programas mucho más rápidamente.
18:13
So it's feeding back on itself.
430
1093260
3000
O sea, se retroalimenta.
18:16
The thing is becoming faster
431
1096260
2000
La cosa va cada vez más rápido
18:18
and that's why I think it seems so confusing.
432
1098260
2000
y por eso creo que parece tan confusa.
18:20
Because all of these technologies are feeding back on themselves.
433
1100260
3000
Porque todas estas tecnologías se retroalimentan.
18:23
We're taking off.
434
1103260
2000
Estamos despegando.
18:25
And what we are is we're at a point in time
435
1105260
3000
Y estamos en un momento
18:28
which is analogous to when single-celled organisms
436
1108260
2000
análogo al de los organismos unicelulares
18:30
were turning into multi-celled organisms.
437
1110260
3000
cuando se volvieron multicelulares.
18:33
So we're the amoebas
438
1113260
2000
Somos las amebas
18:35
and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating.
439
1115260
3000
y no podemos entender qué diablos estamos creando.
18:38
We're right at that point of transition.
440
1118260
2000
Estamos en el punto de inflexión.
18:40
But I think that there really is something coming along after us.
441
1120260
3000
Pero creo que algo viene detrás de nosotros.
18:43
I think it's very haughty of us
442
1123260
2000
Creo que sería muy arrogante de nuestra parte
18:45
to think that we're the end product of evolution.
443
1125260
3000
pensar que somos el producto final de la evolución.
18:48
And I think all of us here
444
1128260
2000
Y creo que todos nosotros
18:50
are a part of producing
445
1130260
2000
somos parte de la creación
18:52
whatever that next thing is.
446
1132260
2000
de lo que sea que venga.
18:54
So lunch is coming along,
447
1134260
2000
Pero ahora viene el almuerzo
18:56
and I think I will stop at that point,
448
1136260
2000
y creo que pararé aquí
18:58
before I get selected out.
449
1138260
2000
antes de que me eliminen.
19:00
(Applause)
450
1140260
3000
(Aplausos)
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