Do we see reality as it is? | Donald Hoffman | TED

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TED


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Traductor: Denise RQ Revisor: Sebastian Betti
00:12
I love a great mystery,
0
12835
2066
Me encantan los misterios
00:14
and I'm fascinated by the greatest unsolved mystery in science,
1
14901
4412
y estoy fascinado por el mayor enigma científico sin resolver,
00:19
perhaps because it's personal.
2
19313
1958
quizás porque es algo personal.
00:21
It's about who we are,
3
21681
1858
Se trata de quienes somos,
00:23
and I can't help but be curious.
4
23539
2117
y no puedo parar de pensar en ello.
00:26
The mystery is this:
5
26186
2089
El enigma es este:
00:28
What is the relationship between your brain
6
28275
3435
¿cuál es la relación entre el cerebro
00:31
and your conscious experiences,
7
31710
1511
y nuestra experiencia consciente,
00:33
such as your experience of the taste of chocolate
8
33221
2670
como la del sabor del chocolate
00:35
or the feeling of velvet?
9
35891
1774
o el tacto del terciopelo?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
38805
1584
Bueno, este enigma no es nuevo.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
40999
3599
En 1868, Thomas Huxley escribió:
00:44
"How it is that anything so remarkable as a state of consciousness comes about
12
44598
5294
¿Cómo puede ser que una cosa tan notable como un estado de conciencia surja
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
49892
3367
como consecuencia de una irritación del tejido nervioso?
00:53
is just as unaccountable
14
53259
2066
Es algo tan inexplicable
00:55
as the appearance of the genie when Aladdin rubbed his lamp."
15
55325
4053
como la aparición del genio cuando Aladino frotó la lámpara".
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
61268
2277
Huxley sabía que la actividad cerebral
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
63545
3274
y la experiencia consciente están correlacionadas,
01:06
but he didn't know why.
18
66819
2159
pero no sabía por qué.
01:08
To the science of his day, it was a mystery.
19
68978
3321
Para su época, era un misterio científico.
01:12
In the years since Huxley,
20
72299
2136
Desde Huxley,
01:14
science has learned a lot about brain activity,
21
74435
3366
la ciencia ha aprendido mucho más sobre la actividad cerebral,
01:17
but the relationship between brain activity
22
77801
2021
pero la relación entre esta actividad y la experiencia consciente
01:19
and conscious experiences is still a mystery.
23
79822
3088
sigue siendo un misterio.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
82910
3645
¿Por qué? ¿Por qué hemos avanzado tan poco?
01:26
Well, some experts think that we can't solve this problem
25
86555
4859
Bueno, algunos expertos piensan que no podemos resolver este problema
01:31
because we lack the necessary concepts and intelligence.
26
91414
3799
porque carecemos de los conceptos y la inteligencia necesarias.
01:35
We don't expect monkeys to solve problems in quantum mechanics,
27
95883
4069
No esperamos que los monos resuelvan problemas de mecánica cuántica,
01:39
and as it happens, we can't expect our species to solve this problem either.
28
99952
4165
y resulta que tampoco podemos pretender
que nuestra especie resuelve este problema.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
104527
3134
Pero yo no estoy de acuerdo. Soy más optimista.
01:47
I think we've simply made a false assumption.
30
107661
3042
Creo que nos basamos simplemente en una falsa premisa.
01:50
Once we fix it, we just might solve this problem.
31
110703
3506
Si cambiamos de hipótesis podríamos resolver este problema.
01:54
Today, I'd like tell you what that assumption is,
32
114209
2417
Hoy, me gustaría comentarles lo que eso supone,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
116626
2758
por qué es falsa, y cómo solucionarla.
01:59
Let's begin with a question:
34
119874
1694
Comencemos con una pregunta:
02:01
Do we see reality as it is?
35
121778
3088
¿vemos la realidad tal como es?
02:04
I open my eyes
36
124866
1695
Abro los ojos
02:06
and I have an experience that I describe as a red tomato a meter away.
37
126561
4937
y experimento algo que luego describo como un tomate rojo a 1 m de distancia.
02:12
As a result, I come to believe that in reality,
38
132606
3243
Como resultado, he llegado a creer que, en realidad,
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
135849
2642
hay un tomate rojo a un metro de distancia.
02:18
I then close my eyes, and my experience changes to a gray field,
40
138751
4864
Cierro los ojos y mi experiencia se traslada a un campo gris,
02:24
but is it still the case that in reality, there's a red tomato a meter away?
41
144425
5166
pero ¿es todavía de que en realidad hay un tomate rojo a 1 metro de distancia?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
150361
3552
Yo creo que sí, pero ¿y si estoy equivocado?
02:33
Could I be misinterpreting the nature of my perceptions?
43
153913
4598
¿Podría estar malinterpretando la naturaleza de mis percepciones?
02:39
We have misinterpreted our perceptions before.
44
159351
3200
Hemos malinterpretado estas percepciones antes.
02:42
We used to think the Earth is flat, because it looks that way.
45
162551
3459
Solíamos pensar que la Tierra era plana, porque se ve de esta manera.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
166707
2879
Pitágoras descubrió que estábamos equivocados.
02:49
Then we thought that the Earth is the unmoving center of the Universe,
47
169586
4012
También pensamos que la Tierra era el centro inmóvil del universo,
02:53
again because it looks that way.
48
173603
1903
de nuevo, porque se ve así.
02:56
Copernicus and Galileo discovered, again, that we were wrong.
49
176406
4906
Copérnico y Galileo descubrieron, de nuevo, que nos equivocamos.
03:01
Galileo then wondered if we might be misinterpreting our experiences
50
181312
4088
Entonces, Galileo se preguntó
de cuántas otras maneras podríamos malinterpretar nuestras experiencias.
03:05
in other ways.
51
185400
1508
03:06
He wrote: "I think that tastes, odors, colors, and so on
52
186908
5009
Escribió: "Creo que los gustos, olores, colores, etc.
03:11
reside in consciousness.
53
191917
2004
residen en la conciencia.
03:14
Hence if the living creature were removed, all these qualities would be annihilated."
54
194291
5752
Por lo tanto si se suprimiera la criatura viviente,
todas estas cualidades serían aniquiladas".
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
200955
1839
Esa es una afirmación sorprendente.
03:23
Could Galileo be right?
56
203184
1811
¿Estaba acaso Galileo en lo cierto?
03:24
Could we really be misinterpreting our experiences that badly?
57
204995
4598
¿Podemos realmente malinterpretar nuestras experiencias de tal manera?
03:29
What does modern science have to say about this?
58
209593
2561
¿Qué tiene que decir la ciencia moderna sobre esto?
03:32
Well, neuroscientists tell us that about a third of the brain's cortex
59
212704
5224
Los neurocientíficos nos dicen que un tercio de la corteza cerebral
03:37
is engaged in vision.
60
217928
1858
participa en la visión.
03:39
When you simply open your eyes and look about this room,
61
219786
3506
Con simplemente abrir los ojos y mirar a su alrededor en esta habitación,
03:43
billions of neurons and trillions of synapses are engaged.
62
223292
4272
miles de millones de neuronas y billones de sinapsis lo hacen posible.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
227564
1608
Esto es un poco sorprendente,
03:49
because to the extent that we think about vision at all,
64
229172
2641
porque si es que pensamos en el sentido de la visión como algo,
03:51
we think of it as like a camera.
65
231813
2837
pensamos en él como una cámara.
03:54
It just takes a picture of objective reality as it is.
66
234650
3940
Que solo toma imágenes de la realidad objetiva tal como es.
03:58
Now, there is a part of vision that's like a camera:
67
238590
3700
Ahora bien, si que hay una parte de la visión que es como una cámara,
04:02
the eye has a lens that focuses an image on the back of the eye
68
242290
4639
el ojo tiene una lente que enfoca una imagen en su parte posterior,
04:06
where there are 130 million photoreceptors,
69
246929
3390
donde hay 130 millones de fotorreceptores,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
250319
3900
por lo que el ojo es como una cámara de 130 megapíxeles.
04:14
But that doesn't explain the billions of neurons
71
254219
3483
Pero eso no explica los miles de millones de neuronas
04:17
and trillions of synapses that are engaged in vision.
72
257702
3622
y billones de sinapsis que participan en la visión.
04:21
What are these neurons up to?
73
261324
2299
¿A qué se dedican estas neuronas?
04:23
Well, neuroscientists tell us that they are creating, in real time,
74
263623
4207
Bueno, los neurocientíficos nos dicen que están creando, en tiempo real,
04:27
all the shapes, objects, colors, and motions that we see.
75
267830
4330
todas las formas, objetos, colores, y movimientos que vemos.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot of this room the way it is,
76
272160
3491
Parece que solo estamos tomando una instantánea de esta sala tal como es,
04:35
but in fact, we're constructing everything that we see.
77
275651
3575
sino que de hecho, estamos interpretando todo lo que vemos.
04:39
We don't construct the whole world at once.
78
279226
3181
No construimos todo el mundo a la vez.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
282407
2765
Construimos lo que necesitamos en este momento.
04:45
Now, there are many demonstrations that are quite compelling
80
285542
3367
Hay muchos ejemplos bastante convincentes
04:48
that we construct what we see.
81
288909
1811
de que construimos lo que vemos.
04:50
I'll just show you two.
82
290720
2043
Me limitaré a mostrarles solo dos.
04:52
In this example, you see some red discs with bits cut out of them,
83
292763
5766
En este ejemplo, verán unos discos rojos, en parte recortados,
04:58
but if I just rotate the disks a little bit,
84
298529
2941
pero con solo girarlos un poco,
05:01
suddenly, you see a 3D cube pop out of the screen.
85
301470
4737
de repente, un cubo en 3D se dibuja en la pantalla.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
306207
2833
La pantalla, por supuesto, es plana,
05:09
so the three-dimensional cube that you're experiencing
87
309040
2600
por lo que el cubo en 3D que están viendo
05:11
must be your construction.
88
311640
2977
debe de ser su interpretación.
05:15
In this next example,
89
315397
1913
En el siguiente ejemplo,
05:17
you see glowing blue bars with pretty sharp edges
90
317310
4224
unas barras azules y brillantes con bordes muy afilados
05:21
moving across a field of dots.
91
321534
3184
se mueven a través de un campo de puntos.
05:25
In fact, no dots move.
92
325708
3137
De hecho, no se mueve ningún punto.
05:28
All I'm doing from frame to frame is changing the colors of dots
93
328845
4621
Todo lo que estoy haciendo de un fotograma a otro,
es cambiar los colores de los puntos
05:33
from blue to black or black to blue.
94
333466
2461
de azul a negro o de negro a azul.
05:35
But when I do this quickly,
95
335927
1834
Al hacer lo mismo rápidamente,
05:37
your visual system creates the glowing blue bars
96
337761
3715
sus sistemas visuales crean estas barras azules brillantes
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
341476
2671
con bordes afilados y en movimiento.
05:44
There are many more examples, but these are just two
98
344147
2670
Hay muchos más ejemplos,
pero estos son solo dos que ejemplifican que interpretamos todo lo que vemos.
05:46
that you construct what you see.
99
346817
2763
05:49
But neuroscientists go further.
100
349580
2375
Los neurocientíficos van más allá.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
353395
5101
Dicen que reconstruimos la realidad.
05:58
So, when I have an experience that I describe as a red tomato,
102
358496
4226
Así que, cuando percibo algo que describo como un tomate rojo,
06:02
that experience is actually an accurate reconstruction
103
362722
4133
esa experiencia es en realidad una reconstrucción exacta
06:06
of the properties of a real red tomato
104
366855
2115
de las propiedades de un tomate rojo de verdad
06:08
that would exist even if I weren't looking.
105
368970
3295
que existiría aunque yo no lo mirara.
06:13
Now, why would neuroscientists say that we don't just construct,
106
373595
3221
¿Por qué dicen los neurocientíficos que no nos limitamos a construir,
06:16
we reconstruct?
107
376816
1880
sino que reconstruimos?
06:18
Well, the standard argument given
108
378696
2531
Bueno, el típico argumento que se nos ofrece
06:21
is usually an evolutionary one.
109
381227
2554
suele ser evolutivo.
06:24
Those of our ancestors who saw more accurately
110
384941
2439
Los antepasados que tuvieron mejor visión que otros
06:27
had a competitive advantage compared to those who saw less accurately,
111
387380
4853
tuvieron una ventaja competitiva
06:32
and therefore they were more likely to pass on their genes.
112
392233
2756
y por lo tanto, más probabilidades de transmitir sus genes.
06:34
We are the offspring of those who saw more accurately,
113
394989
3391
Somos los descendientes de aquellos que vieron con mayor precisión,
06:38
and so we can be confident that, in the normal case,
114
398380
2769
y podemos estar seguros de que, en situaciones normales
06:41
our perceptions are accurate.
115
401149
2531
nuestras percepciones son exactas.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
403680
3695
Esto queda reflejado en los libros de texto estándar.
06:47
One textbook says, for example,
117
407375
1994
Un libro de texto dice, por ejemplo,
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
409369
1971
"Desde un punto de vista evolutivo,
06:51
vision is useful precisely because it is so accurate."
119
411340
4043
la visión es útil precisamente porque es tan precisa".
06:55
So the idea is that accurate perceptions are fitter perceptions.
120
415383
4798
La idea es que las percepciones precisas corresponden mejor con la realidad.
07:00
They give you a survival advantage.
121
420181
2144
Dan una ventaja en la supervivencia.
07:02
Now, is this correct?
122
422325
1915
Pero, ¿es esto correcto?
07:04
Is this the right interpretation of evolutionary theory?
123
424240
2659
¿Es esa una correcta interpretación de la teoría evolutiva?
07:06
Well, let's first look at a couple of examples in nature.
124
426899
3381
Veamos unos ejemplos en la naturaleza.
07:10
The Australian jewel beetle
125
430800
2438
El escarabajo bupréstido australiano
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
433238
3111
es moteado, brillante y de color marrón.
07:16
The female is flightless.
127
436349
2345
La hembra no puede volar.
07:18
The male flies, looking, of course, for a hot female.
128
438694
4017
El macho puede volar y, por supuesto, busca una hembra en celo.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
442711
3948
Cuando encuentra una, se enciende y se aparea.
07:26
There's another species in the outback,
130
446659
2471
Hay otra especie en los mismos confines,
07:29
Homo sapiens.
131
449130
1334
el Homo sapiens.
07:30
The male of this species has a massive brain
132
450464
3067
El macho de esta especie tiene un cerebro muy grande
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
453531
3948
y lo usa para cazar cerveza fría.
07:37
(Laughter)
134
457889
1279
(Risas)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
459168
2374
Y cuando la encuentra, se la bebe,
07:41
and sometimes throws the bottle into the outback.
136
461542
3390
y a veces arroja la botella por allí.
07:44
Now, as it happens, these bottles are dimpled, glossy,
137
464932
4248
Ahora resulta que estas botellas son moteadas, brillantes,
07:49
and just the right shade of brown to tickle the fancy of these beetles.
138
469180
4140
y justo el tono adecuado de marrón
como para encender la fantasía de estos escarabajos.
07:54
The males swarm all over the bottles trying to mate.
139
474772
3463
Los machos pululan por toda las botella intentando aparearse.
07:59
They lose all interest in the real females.
140
479582
2787
Pierden todo el interés en las hembras de verdad.
08:02
Classic case of the male leaving the female for the bottle.
141
482369
4203
Un clásico del macho que deja la pareja por la botella.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
486572
2947
(Risas) (Aplausos)
08:11
The species almost went extinct.
143
491402
2371
La especie casi se extinguió.
08:14
Australia had to change its bottles to save its beetles.
144
494443
4309
Australia tuvo que cambiar el color de sus botellas para salvar los escarabajos.
08:18
(Laughter)
145
498752
3000
(Risas)
08:21
Now, the males had successfully found females for thousands,
146
501752
4208
Los machos han encontrado hembras exitosamente
08:25
perhaps millions of years.
147
505960
2438
durante miles, quizás millones de años.
08:28
It looked like they saw reality as it is, but apparently not.
148
508398
4434
Parecía que veían la realidad tal y como es, pero resulta que no.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
512832
2857
La evolución les ha jugado una mala pasada.
08:35
A female is anything dimpled, glossy and brown,
150
515689
4736
Una hembra es cualquier cosa moteada, brillante y marrón.
08:40
the bigger the better.
151
520425
2276
Cuanto más grande mejor.
08:42
(Laughter)
152
522701
1834
(Risas)
08:44
Even when crawling all over the bottle, the male couldn't discover his mistake.
153
524535
4840
Incluso al estar en contacto con toda la botella
el macho no pudo descubrir su error.
08:49
Now, you might say, beetles, sure, they're very simple creatures,
154
529945
3645
Bueno, podrían decir, "Escarabajos, claro; son criaturas muy simples,
08:53
but surely not mammals.
155
533590
1858
pero seguramente los mamíferos no lo harían".
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
535448
2717
A los mamíferos no se les engaña tan fácilmente.
08:58
Well, I won't dwell on this, but you get the idea. (Laughter)
157
538165
6013
Bueno, no insistiré en esto, pero se hacen una idea.
(Risas)
09:04
So this raises an important technical question:
158
544178
3158
Así que esto plantea una importante cuestión técnica:
09:07
Does natural selection really favor seeing reality as it is?
159
547336
5991
¿Favorece realmente la selección natural
la posibilidad de ver la realidad tal como es?
09:13
Fortunately, we don't have to wave our hands and guess;
160
553877
3536
Afortunadamente, no tenemos que encogernos de hombros y adivinar;
09:17
evolution is a mathematically precise theory.
161
557413
3181
la evolución es una teoría matemática muy precisa.
09:20
We can use the equations of evolution to check this out.
162
560594
3553
Podemos usar las ecuaciones de la evolución para comprobarlo.
09:24
We can have various organisms in artificial worlds compete
163
564147
4153
Podemos hacer que varios organismos compitan en mundos artificiales
09:28
and see which survive and which thrive,
164
568300
1953
para ver quienes sobreviven y quienes prosperan,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
570253
3553
qué sistemas sensoriales se adaptan mejor.
09:33
A key notion in those equations is fitness.
166
573806
4085
Una noción clave en esos ecuaciones es la adaptabilidad.
09:37
Consider this steak:
167
577891
2695
Considere este filete:
09:41
What does this steak do for the fitness of an animal?
168
581956
2962
¿Qué hace este filete por la salud de un animal?
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat, it enhances fitness.
169
585438
6016
Bueno, para un león hambriento que busca comer, mejora su estado físico.
09:52
For a well-fed lion looking to mate, it doesn't enhance fitness.
170
592179
4594
Para un león bien alimentado que busca aparearse, no mejora su condición.
09:58
And for a rabbit in any state, it doesn't enhance fitness,
171
598053
3871
Y para un conejo en cualquier situación no mejora su condición física.
10:01
so fitness does depend on reality as it is, yes,
172
601924
4124
Así que las aptitudes dependen de la realidad tal y como es, claro que sí,
10:06
but also on the organism, its state and its action.
173
606048
4188
pero también del organismo, su estado y sus acciones.
10:10
Fitness is not the same thing as reality as it is,
174
610236
3553
Así que la adaptabilidad no es lo mismo que la realidad tal y como es,
10:13
and it's fitness, and not reality as it is,
175
613789
3483
y es esta adaptabilidad y no la realidad tal como es,
10:17
that figures centrally in the equations of evolution.
176
617272
4179
la que juega un papel importantísimo en las ecuaciones de evolución.
10:21
So, in my lab,
177
621451
3191
Así que, en mi laboratorio,
10:24
we have run hundreds of thousands of evolutionary game simulations
178
624642
3775
hemos simulado cientos de miles de juegos evolutivos
10:28
with lots of different randomly chosen worlds
179
628417
3065
con un montón de diversos mundos elegidos al azar
10:31
and organisms that compete for resources in those worlds.
180
631482
4179
y organismos que compiten por los recursos en esos mundos.
10:35
Some of the organisms see all of the reality,
181
635661
4319
Algunos de los organismos tienen acceso a toda la realidad,
10:39
others see just part of the reality,
182
639980
1889
otros solo a una parte,
10:41
and some see none of the reality,
183
641869
2105
y algunos no ven nada de la realidad,
10:43
only fitness.
184
643974
1766
solo disponen de la adaptabilidad.
10:46
Who wins?
185
646240
1580
¿Quién gana?
10:48
Well, I hate to break it to you, but perception of reality goes extinct.
186
648290
5965
Bueno, siento decirlo, pero la percepción de la realidad va perdiendo.
10:54
In almost every simulation,
187
654255
1909
En casi cada simulación,
10:56
organisms that see none of reality
188
656164
2182
los organismos que no tienen acceso a la realidad
10:58
but are just tuned to fitness
189
658346
2090
pero sí a la adaptabilidad, llevan a la extinción
11:00
drive to extinction all the organisms that perceive reality as it is.
190
660436
5224
de todos aquellos organismos que perciben la realidad tal y como es.
11:05
So the bottom line is, evolution does not favor veridical,
191
665660
4590
Así que la conclusión es que la evolución no favorece
la percepción concisa y cada vez más detallada.
11:10
or accurate perceptions.
192
670250
1656
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
671906
3762
Esas percepciones están desapareciendo.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
675668
2020
Eso es un tanto impresionante.
11:17
How can it be that not seeing the world accurately
195
677688
3682
¿Cómo puede ser que la imposibilidad de ver el mundo con precisión
11:21
gives us a survival advantage?
196
681370
1820
nos de ventaja en la supervivencia?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
683190
2113
Es un poco contradictorio.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
685303
1835
Pero acuérdense del escarabajo joya.
11:27
The jewel beetle survived for thousands, perhaps millions of years,
199
687138
3761
Este bupréstido sobrevivió miles, tal vez millones de años,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
690899
2694
usando trucos baratos y atajos.
11:33
What the equations of evolution are telling us
201
693593
3177
Lo que nos están diciendo las ecuaciones de evolución
11:36
is that all organisms, including us, are in the same boat as the jewel beetle.
202
696770
5643
es que todos los organismos, incluidos nosotros,
estamos en el mismo barco que el escarabajo joya.
11:42
We do not see reality as it is.
203
702413
1930
No vemos la realidad tal como es.
11:44
We're shaped with tricks and hacks that keep us alive.
204
704343
4272
Funcionamos a base de trucos y atajos que nos mantienen con vida.
11:48
Still,
205
708615
2020
Aun así,
11:50
we need some help with our intuitions.
206
710635
2067
necesitamos un poco de ayuda con nuestras intuiciones.
11:52
How can not perceiving reality as it is be useful?
207
712702
4783
¿Cómo puede sernos útil la falta de percibir la realidad tal como es?
11:57
Well, fortunately, we have a very helpful metaphor:
208
717485
3669
Afortunadamente, tengo una metáfora muy útil para explicarlo:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
721154
2832
la interfaz del escritorio de su computadora.
12:03
Consider that blue icon for a TED Talk that you're writing.
210
723986
4133
Piensen en ese icono azul que representa la charla TED que están preparando.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
728119
4004
Ahora, el icono es azul y rectangular
12:12
and in the lower right corner of the desktop.
212
732123
2381
y situado en la esquina inferior derecha de su escritorio.
12:15
Does that mean that the text file itself in the computer is blue,
213
735324
4186
¿Quiere eso decir que el archivo de texto guardado en el equipo es de color azul,
12:20
rectangular, and in the lower right-hand corner of the computer?
214
740200
3755
rectangular, y está en abajo a la derecha de la computadora?
12:23
Of course not.
215
743955
1323
Por supuesto que no.
12:25
Anyone who thought that misinterprets the purpose of the interface.
216
745278
4709
Quien pensara que sí, malinterpretó el propósito de la interfaz.
12:29
It's not there to show you the reality of the computer.
217
749987
2768
No está ahí para mostrar la realidad de la computadora.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
752755
2925
De hecho, está ahí para ocultar esa realidad.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
755680
1875
No queremos saber sobre los diodos
12:37
and resistors and all the megabytes of software.
220
757555
2250
y las resistencias y todos los megabytes de software.
12:39
If you had to deal with that, you could never write your text file
221
759805
3131
Si tuvieran que lidiar con eso,
nunca escribirían un archivo de texto o editarían sus fotos.
12:42
or edit your photo.
222
762936
1475
12:44
So the idea is that evolution has given us an interface
223
764411
4717
Así que la idea es que la evolución nos ha dado una interfaz
12:49
that hides reality and guides adaptive behavior.
224
769128
4315
que oculta la realidad y gobierna la conducta adaptativa.
12:53
Space and time, as you perceive them right now,
225
773443
3018
El espacio y el tiempo, tal y como los perciben en este momento,
12:56
are your desktop.
226
776461
2174
son su escritorio.
12:58
Physical objects are simply icons in that desktop.
227
778635
4737
Los objetos físicos son simplemente iconos en ese escritorio.
13:04
There's an obvious objection.
228
784192
2221
Hay una objeción obvia.
13:06
Hoffman, if you think that train coming down the track at 200 MPH
229
786413
3948
Hoffman, si Ud. piensa que el tren que se le acerca a 320 km/h
13:10
is just an icon of your desktop,
230
790361
2461
es solo un icono del escritorio,
13:12
why don't you step in front of it?
231
792822
2125
¿por qué no saltas delante de él?
13:14
And after you're gone, and your theory with you,
232
794947
2293
Y después de que haya desaparecido, y su teoría también,
13:17
we'll know that there's more to that train than just an icon.
233
797240
3314
sabremos que este tren es algo más que un simple icono.
13:20
Well, I wouldn't step in front of that train
234
800554
2043
Bueno, no saltaría delante del tren
13:22
for the same reason
235
802597
1556
por la misma razón
13:24
that I wouldn't carelessly drag that icon to the trash can:
236
804153
4295
que no arrastraría alegremente ese icono y lo tiraría a la papelera;
13:28
not because I take the icon literally --
237
808448
3181
no porque crea que el icono es de verdad,
13:31
the file is not literally blue or rectangular --
238
811629
3005
que el archivo es realmente azul o rectangular,
13:34
but I do take it seriously.
239
814934
2326
sino porque me lo tomo en serio.
13:37
I could lose weeks of work.
240
817260
2031
Podría perder semanas de trabajo.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
819291
2554
Del mismo modo, la evolución nos ha moldeado
13:41
with perceptual symbols that are designed to keep us alive.
242
821845
4436
con símbolos perceptivos que están diseñados para mantenernos vivos.
13:46
We'd better take them seriously.
243
826811
2465
Más vale tomarlos en serio.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
829276
2205
Si ven una serpiente, no la toquen.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
832391
2759
Si ven un acantilado, no salten.
13:55
They're designed to keep us safe, and we should take them seriously.
246
835150
3576
Están diseñados para mantenernos seguros, y debemos tomarlos en serio.
13:58
That does not mean that we should take them literally.
247
838726
2691
Pero no quiere decir que haya que interpretarlos literalmente.
14:01
That's a logical error.
248
841417
2254
Eso es un error lógico.
14:03
Another objection: There's nothing really new here.
249
843671
3205
Otra objeción: no hay nada nuevo aquí.
14:06
Physicists have told us for a long time that the metal of that train looks solid
250
846876
3924
Los físicos nos dicen desde hace mucho tiempo
que el metal de ese tren tiene un aspecto sólido
14:10
but really it's mostly empty space with microscopic particles zipping around.
251
850800
4388
pero que en realidad es más bien un vacío rodeado por partículas microscópicas.
14:15
There's nothing new here.
252
855188
1488
No hay nada nuevo aquí.
14:16
Well, not exactly.
253
856676
2204
Bueno, no exactamente.
14:18
It's like saying, I know that that blue icon on the desktop
254
858880
4040
Es como decir, sé que ese icono azul en el escritorio
14:22
is not the reality of the computer,
255
862920
2299
no representa la realidad de la computadora,
14:25
but if I pull out my trusty magnifying glass and look really closely,
256
865219
3459
pero si saco mi fiel lupa y miro muy de cerca,
14:28
I see little pixels,
257
868678
1811
veo pequeños píxeles,
14:30
and that's the reality of the computer.
258
870489
2461
y esa es la realidad de la computadora.
14:32
Well, not really -- you're still on the desktop, and that's the point.
259
872950
3808
Bueno, no realmente; siguen en el escritorio, y de esto se trata.
14:36
Those microscopic particles are still in space and time:
260
876758
2996
Esas partículas microscópicas también están en el espacio y el tiempo:
14:39
they're still in the user interface.
261
879754
2391
y parte de la interfaz de usuario.
14:42
So I'm saying something far more radical than those physicists.
262
882145
3762
Así que estoy afirmando algo mucho más radical que esos físicos.
14:46
Finally, you might object,
263
886727
1473
Por último, objetarán:
14:48
look, we all see the train,
264
888200
2559
mire, todos vemos el tren,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
890759
3042
por lo tanto ninguno de nosotros construye el tren.
14:53
But remember this example.
266
893801
2090
Pero recuerden este ejemplo.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
895891
2716
En este ejemplo, todos vemos un cubo,
14:59
but the screen is flat,
268
899597
2093
pero la pantalla es plana,
15:01
so the cube that you see is the cube that you construct.
269
901690
2737
por lo cual, el cubo que ven es un cubo que construyen.
15:05
We all see a cube
270
905736
2043
Todos vemos un cubo
15:07
because we all, each one of us, constructs the cube that we see.
271
907779
4859
porque todos, cada uno de nosotros, interpretamos el cubo que vemos.
15:12
The same is true of the train.
272
912638
2060
Lo mismo es cierto para el tren.
15:14
We all see a train because we each see the train that we construct,
273
914698
4482
Todos vemos un tren porque cada uno de nosotros vemos el tren que construimos,
15:19
and the same is true of all physical objects.
274
919180
3553
y lo mismo es cierto de todos los objetos físicos.
Nos inclinamos a creer que la percepción es
15:24
We're inclined to think that perception is like a window on reality as it is.
275
924343
5053
como una ventana abierta hacia la realidad tal como es.
15:29
The theory of evolution is telling us that this is an incorrect interpretation
276
929396
5004
La teoría de la evolución nos está diciendo
que se trata de una interpretación incorrecta
15:34
of our perceptions.
277
934400
1465
de nuestras percepciones.
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
937095
3544
En cambio, la realidad es más bien como un escritorio 3D
15:40
that's designed to hide the complexity of the real world
279
940639
3297
diseñado para ocultar la complejidad del mundo real
15:43
and guide adaptive behavior.
280
943936
1866
y gobernar la conducta adaptativa.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
946282
2928
El espacio, tal y como lo perciben es su escritorio.
15:49
Physical objects are just the icons in that desktop.
282
949210
3026
Los objetos físicos son solo los iconos en ese escritorio.
15:53
We used to think that the Earth is flat because it looks that way.
283
953456
3670
Solíamos pensar que la Tierra es plana porque se ve de esa manera.
15:57
Then we thought that the Earth is the unmoving center of reality
284
957520
3134
Luego pensamos que la Tierra es el centro inmóvil de la realidad
16:00
because it looks that way.
285
960654
1724
porque se ve de esa manera.
16:02
We were wrong.
286
962378
1142
Nos equivocamos.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
963520
2670
Habíamos malinterpretado nuestras percepciones.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
966910
3409
Ahora creemos que el espacio-tiempo y los objetos
16:10
are the nature of reality as it is.
289
970319
2614
corresponden a la naturaleza de la realidad tal como es.
16:13
The theory of evolution is telling us that once again, we're wrong.
290
973453
3924
La teoría de la evolución nos está diciendo
que una vez más, estamos equivocados.
16:17
We're misinterpreting the content of our perceptual experiences.
291
977377
5039
Estamos malinterpretando el contenido de nuestras experiencias perceptivas.
16:22
There's something that exists when you don't look,
292
982416
2531
Hay algo que existe cuando no miramos,
16:24
but it's not spacetime and physical objects.
293
984947
3403
pero no es el espacio-tiempo y tampoco los objetos físicos.
16:28
It's as hard for us to let go of spacetime and objects
294
988350
3028
Es difícil renunciar al espacio-tiempo y a los objetos
16:31
as it is for the jewel beetle to let go of its bottle.
295
991378
3483
como lo es para el escarabajo joya dejar su botella.
16:34
Why? Because we're blind to our own blindnesses.
296
994861
4418
¿Por qué? Porque no nos damos cuenta de nuestra propia ceguera.
16:40
But we have an advantage over the jewel beetle:
297
1000409
2347
Pero tenemos una ventaja sobre el escarabajo joya:
16:42
our science and technology.
298
1002756
1788
nuestra ciencia y tecnología.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
1004544
2391
Al mirar a través de la lente de un telescopio
16:46
we discovered that the Earth is not the unmoving center of reality,
300
1006935
4636
descubrimos que la Tierra no es el centro inmóvil de la realidad,
16:51
and by peering through the lens of the theory of evolution
301
1011571
2878
al mirar a través de la lente de la teoría de la evolución
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1014449
2322
descubrimos que el espacio-tiempo y los objetos
16:56
are not the nature of reality.
303
1016771
2368
no son la naturaleza de la realidad.
16:59
When I have a perceptual experience that I describe as a red tomato,
304
1019139
4285
Cuando percibo a través de la experiencia lo que describo como un tomate rojo,
17:03
I am interacting with reality,
305
1023424
2937
estoy interactuando con la realidad,
17:06
but that reality is not a red tomato and is nothing like a red tomato.
306
1026361
5210
pero esa realidad no es un tomate rojo y no se parece en nada a un tomate rojo.
17:11
Similarly, when I have an experience that I describe as a lion or a steak,
307
1031571
5401
Del mismo modo, cuando interpreto lo que describo como un león o un bistec,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1036972
1848
estoy interactuando con la realidad,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1038820
3158
pero esa realidad no es un león o un bistec.
17:21
And here's the kicker:
310
1041978
2020
Y aquí viene lo bueno:
17:23
When I have a perceptual experience that I describe as a brain, or neurons,
311
1043998
4690
cuando percibo algo que describo como un cerebro, o neuronas,
17:28
I am interacting with reality,
312
1048688
2090
estoy interactuando con la realidad,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1050778
3529
pero esa realidad no es un cerebro o neuronas
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1054307
3498
y no se parece en nada a un cerebro o neuronas.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1057805
4779
Y esa realidad, sea lo que sea,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1062584
3611
es la verdadera fuente de causa y efecto en el mundo;
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1066195
4032
no es el cerebro, no son las neuronas.
17:50
Brains and neurons have no causal powers.
318
1070227
2600
Los cerebros y las neuronas no tienen poderes causales.
17:52
They cause none of our perceptual experiences,
319
1072827
2601
No causan ninguna de nuestras experiencias perceptivas,
17:55
and none of our behavior.
320
1075428
1788
y ninguno de nuestros comportamientos.
17:57
Brains and neurons are a species-specific set of symbols, a hack.
321
1077216
5376
Los cerebros y las neuronas son
un conjunto de símbolos específicos para las especies, atajos.
18:02
What does this mean for the mystery of consciousness?
322
1082592
2681
¿Qué significa esto para el enigma de la conciencia?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1085923
3993
Bueno, abre nuevas posibilidades.
18:09
For instance,
324
1089916
1695
Por ejemplo,
18:11
perhaps reality is some vast machine that causes our conscious experiences.
325
1091611
6979
quizás la realidad es una máquina inmensa
y es la causa de todas nuestras experiencias conscientes.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1098590
3670
De hecho lo dudo, pero vale la pena explorar.
18:22
Perhaps reality is some vast, interacting network of conscious agents,
327
1102260
5349
Tal realidad es una red inmensa e interactiva de agentes conscientes,
18:27
simple and complex, that cause each other's conscious experiences.
328
1107609
5573
simple y compleja, la causa de todas las experiencias conscientes.
18:33
Actually, this isn't as crazy an idea as it seems,
329
1113182
3250
En realidad, esta idea no es tan alocada como parece,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1116432
1620
y actualmente la estoy barajando.
18:38
But here's the point:
331
1118592
2066
Pero aquí está el quid de la cuestión:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1120658
3321
Solo una vez que hayamos renunciado a la suposición enorme, pero enormemente falsa,
18:43
but massively false assumption about the nature of reality,
333
1123979
3924
acerca de la naturaleza de la realidad,
18:47
it opens up new ways to think about life's greatest mystery.
334
1127903
4388
podremos encontrar nuevas maneras de pensar el mayor misterio de la vida.
18:53
I bet that reality will end up turning out to be more fascinating
335
1133251
4609
Apuesto a que la realidad acabará siendo más fascinante y sorprendente
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1137860
3974
de lo que nunca hemos imaginado.
19:01
The theory of evolution presents us with the ultimate dare:
337
1141834
4388
La teoría de la evolución nos plantea el último reto:
19:06
Dare to recognize that perception is not about seeing truth,
338
1146222
5142
atrévete a reconocer que la percepción no trata de buscar la verdad,
19:11
it's about having kids.
339
1151364
4096
se trata de tener niños.
19:15
And by the way, even this TED is just in your head.
340
1155460
4740
Y, por cierto, incluso este TED está solo en su cabeza.
Muchas gracias.
19:20
Thank you very much.
341
1160200
2044
(Aplausos)
19:22
(Applause)
342
1162244
3388
19:32
Chris Anderson: If that's really you there, thank you.
343
1172786
3435
Chris Anderson: Si ese eres realmente tú, gracias.
19:36
So there's so much from this.
344
1176221
2931
Así que hay mucho que hablar de esto.
19:39
I mean, first of all, some people may just be profoundly depressed
345
1179152
3269
Me refiero, en primer lugar, algunos podrían deprimirse profundamente
19:42
at the thought that, if evolution does not favor reality,
346
1182421
5549
ante la idea de que, si la evolución no favorece a la realidad;
19:47
I mean, doesn't that to some extent undermine all our endeavors here,
347
1187970
3330
quiero decir, hasta cierto punto, ¿no está socavando nuestros esfuerzos,
19:51
all our ability to think that we can think the truth,
348
1191300
2684
toda nuestra capacidad de pensar que podemos pensar la verdad,
19:53
possibly even including your own theory, if you go there?
349
1193984
3506
incluso incluyendo posiblemente su propia teoría, si llegamos a esto?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not stop us from a successful science.
350
1197490
4454
Donald Hoffman: Bueno, esto no nos impide practicar la ciencia con éxito.
20:01
What we have is one theory that turned out to be false,
351
1201944
2812
Lo que tenemos es una teoría que resultó ser falsa,
20:04
that perception is like reality and reality is like our perceptions.
352
1204756
4459
que la percepción es como la realidad y la realidad como nuestras percepciones.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1209215
1685
Esta teoría resulta ser falsa.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1210900
1418
Está bien, descártala.
20:12
That doesn't stop us from now postulating all sorts of other theories
355
1212318
3254
Eso no nos impide postular todo tipo de otras teorías
20:15
about the nature of reality,
356
1215572
1358
acerca de la naturaleza de la realidad,
20:16
so it's actually progress to recognize that one of our theories was false.
357
1216930
3605
por lo que reconocer que una de nuestras teorías era falsa es señal de progreso.
20:20
So science continues as normal. There's no problem here.
358
1220535
2658
Así que la ciencia continúa. No hay problema aquí.
20:23
CA: So you think it's possible -- (Laughter) --
359
1223193
2601
CA: ¿Así que piensas que es posible...
20:25
This is cool, but what you're saying I think is it's possible that evolution
360
1225794
4110
(Risas)
Esto es genial, pero lo que creo que estás diciendo
es que es posible que la evolución nos puede llevar a la razón.
20:29
can still get you to reason.
361
1229904
2647
20:32
DH: Yes. Now that's a very, very good point.
362
1232551
2313
DH: Sí. Esto es una observación muy buena.
20:34
The evolutionary game simulations that I showed were specifically about perception,
363
1234864
4527
Las simulaciones de juegos evolutivos que mostré
eran específicamente sobre la percepción,
20:39
and they do show that our perceptions have been shaped
364
1239391
2578
y muestran que nuestras percepciones han sido diseñadas no para mostrarnos
20:41
not to show us reality as it is,
365
1241969
1880
la realidad tal como es,
20:43
but that does not mean the same thing about our logic or mathematics.
366
1243849
4273
pero eso no significa que ocurre lo mismo con nuestra lógica o las matemáticas.
20:48
We haven't done these simulations, but my bet is that we'll find
367
1248122
3622
No hemos hecho estos tipos de simulaciones pero mi apuesta es que encontraremos
20:51
that there are some selection pressures for our logic and our mathematics
368
1251744
3622
que hay algunas presiones de selección para que nuestra lógica y las matemáticas
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1255366
2206
se encaminen hacia la verdad.
20:57
I mean, if you're like me, math and logic is not easy.
370
1257572
2647
Quiero decir, si son como yo, la lógica y las matemáticas no son fáciles.
21:00
We don't get it all right, but at least the selection pressures are not
371
1260219
3351
No acertamos siempre, pero al menos las presiones de selección
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1263570
2338
no se distancian de manera uniforme de la verdadera matemática y la lógica.
21:05
So I think that we'll find that we have to look at each cognitive faculty
373
1265908
3320
Así que tenemos que analizar cada facultad cognitiva una por una
21:09
one at a time and see what evolution does to it.
374
1269228
2624
para ver como actuó la evolución.
21:11
What's true about perception may not be true about math and logic.
375
1271852
3761
Lo que es cierto para la percepción
puede no aplicarse para las matemáticas y la lógica.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1275613
3994
CA: Quiero decir, lo que propones es una interpretación moderna
21:19
interpretation of the world:
377
1279607
2391
de la interpretación del mundo de George Berkeley;
21:21
consciousness causes matter, not the other way around.
378
1281998
2949
que la conciencia crea a la materia, no al revés.
21:24
DH: Well, it's slightly different than Berkeley.
379
1284947
2392
DH: Bueno, es un poco diferente a la teoría de Berkeley.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist, and he thought that the ultimate
380
1287339
3362
Berkeley era un deísta y pensaba
21:30
nature of reality is God and so forth,
381
1290701
2039
que la naturaleza de la realidad era en última instancia Dios;
21:32
and I don't need to go where Berkeley's going,
382
1292740
3110
y yo no quiero seguir esta pauta,
21:35
so it's quite a bit different from Berkeley.
383
1295850
2695
por lo que mi teoría es un poco diferente de la de Berkeley.
21:39
I call this conscious realism. It's actually a very different approach.
384
1299725
3510
Yo llamo a esto realismo consciente. En realidad, es un enfoque muy diferente.
21:43
CA: Don, I could literally talk with you for hours, and I hope to do that.
385
1303235
3590
CA: Don, podría hablar contigo durante horas, y espero poder hacerlo.
21:46
Thanks so much for that. DH: Thank you. (Applause)
386
1306825
2473
Muchas gracias por eso. DH: Gracias. (Aplausos)
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