Can AI Master the Art of Humor? | Bob Mankoff | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti
00:03
Whether you're thrilled by what AI can do for us
0
3934
2903
Si te entusiasma lo que la IA puede hacer por nosotros
00:06
or terrified by what AI is going to do to us,
1
6837
5172
o te aterroriza lo que la IA nos va a hacer,
si puede ser divertido, probablemente no sea lo más importante para ti.
00:12
whether it can be funny, is probably not top of mind for you.
2
12043
4170
00:16
It is for me.
3
16781
1134
Lo es para mí.
00:18
I don't care if it turns all of us into paperclips,
4
18516
4137
No me importa si eso nos convierte a todos en sujetapapeles,
00:22
as long as they're funny paper clips.
5
22686
2370
siempre y cuando sean sujetapapeles divertidos.
00:25
(Laughter)
6
25089
1034
(Risas)
00:26
And the fact that it makes stuff up, hallucinates,
7
26157
3737
Y el hecho de que invente cosas, alucina,
00:29
for me, that's not a bug, that's a feature.
8
29894
3069
para mí no es un error, es una funcionalidad.
00:33
My entire career was making stuff up.
9
33397
4038
Toda mi carrera fue inventarme cosas.
00:37
They're called cartoons.
10
37468
2035
Se denominan caricaturas.
00:40
This is probably the most famous one I hallucinated.
11
40304
4671
Esta es quizás la más famosa que aluciné.
[No, el jueves no va. ¿Qué tal nunca? ¿te viene bien nunca?]
00:46
There are a number of theories of humor that could explain this cartoon.
12
46410
3937
La explican varias teorías del humor.
00:50
There's the superiority theory.
13
50381
2636
Existe la teoría de la superioridad.
Tú eres la persona que está al teléfono, no la del otro lado.
00:53
You're the guy on the phone, not on the other end.
14
53050
4505
00:57
The incongruity theory.
15
57588
1602
La teoría de la incongruencia.
00:59
There's a mismatch between the politeness of the language
16
59223
4671
Hay un desajuste entre la cortesía del lenguaje
01:03
and the rudeness of the message.
17
63894
2136
y la grosería del mensaje.
01:06
And the benign violation theory of humor,
18
66063
2669
Y la teoría de la violación benigna del humor,
01:08
which is sort of a golden ratio theory of humor, if you will.
19
68766
5205
que es una especie de teoría de la proporción áurea del humor,
por así decirlo.
01:13
See, I got in that term
20
73971
1602
Verán, tengo ese término
01:15
(Laughter)
21
75606
1602
(Risas)
01:17
Which says, for something to be funny,
22
77908
1835
que dice que, para que algo sea gracioso,
01:19
it has to have just the right amount of wrong.
23
79777
5105
tiene que tener la cantidad justa de errores.
01:25
Now I didn’t use any theories to create that cartoon.
24
85349
3604
Ahora bien, no usé ninguna teoría para crear esa caricatura.
01:28
And I once said at a talk at Google,
25
88986
2536
Y una vez dije en una charla en Google
01:31
there is no algorithm for humor.
26
91555
2636
que no hay ningún algoritmo para el humor.
01:34
But now with the rapid pace of AI,
27
94225
3403
Pero ahora, con el rápido ritmo de la IA,
01:37
I have to wonder, could there be a bot Mankoff?
28
97661
4205
me pregunto si podría existir un robot Mankoff.
01:42
(Laughter)
29
102500
1835
(Risas)
[Cariño, no escuché. ¿Podrías repetir lo que dijiste desde que nos casamos?]
01:47
You might think my reflexive answer to this would be, how about never?
30
107705
4938
Podrían pensar que mi respuesta reflexiva a esto sería: ¿qué tal nunca?
01:55
But while I don't want to be replaced by a bot,
31
115446
3070
Pero si bien no quiero que me sustituya un bot,
01:58
I'm not above being helped by it.
32
118516
2268
no puedo evitar que me ayude.
02:01
Steve Jobs famously said
33
121652
1969
Steve Jobs dijo la famosa frase
02:03
that computers are a bicycle for the mind.
34
123654
3770
de que los ordenadores son una bicicleta para la mente.
02:07
If that's the case, what's AI, a rocket ship?
35
127424
2837
Si ese es el caso, ¿qué es la IA, un cohete espacial?
02:10
And at my age, you know what?
36
130294
1935
Y a mi edad, ¿sabes qué?
02:12
I'd settle for a walker.
37
132263
2202
Me conformaría con un andador.
02:14
(Laughter)
38
134498
2503
(Risas)
02:20
The fears of machines replacing humans are not new.
39
140004
6072
Los temores de que las máquinas reemplacen a los humanos no son nuevos.
02:26
This cartoon anticipates by five decades
40
146110
5372
Esta caricatura anticipa cinco décadas
02:31
what's now called the alignment problem,
41
151515
2970
lo que ahora se llama el problema de la alineación,
02:34
when the goals of machines and humans go horribly awry,
42
154485
5839
cuando los objetivos de las máquinas y los humanos salen terriblemente mal,
02:40
at least for one of the parties.
43
160324
2703
al menos para una de las partes.
02:43
Cartoons don't happen in a cultural vacuum.
44
163761
4504
Las caricaturas no ocurren en un vacío cultural.
02:48
They're part of the zeitgeist.
45
168299
2435
Son parte del espíritu de la época.
02:51
Here's a contemporaneous article
46
171569
4004
He aquí un artículo contemporáneo
02:55
about the guy who invented cybernetics,
47
175573
2402
sobre el tipo que inventó la cibernética,
02:58
Norbert Wiener,
48
178008
1268
Norbert Wiener,
02:59
who said thinking machines were putting us on the eve of destruction.
49
179310
5305
quien decía que las máquinas pensantes nos ponían en vísperas de la destrucción.
03:05
Now sadly and tragically,
50
185449
3470
Ahora, triste y trágicamente,
03:08
Norbert Wiener died,
51
188953
2302
Norbert Wiener murió,
03:11
but not by a thinking machine,
52
191288
1669
pero no por una máquina pensante,
03:12
but by an unthinking one, he was run over by a bus.
53
192957
3370
sino por una no pensante: lo atropelló un autobús.
03:16
(Laughter)
54
196327
2035
(Risas)
03:18
That's not true.
55
198362
1301
Eso no es cierto.
03:19
I made that up.
56
199697
1334
Me lo inventé.
03:21
(Laughter)
57
201031
1468
(Risas)
03:22
I hallucinated it because it's funny.
58
202533
4237
Lo aluciné porque es divertido.
03:26
(Laughter)
59
206804
1968
(Risas)
03:28
Here's a great update of that older cartoon.
60
208806
3770
He aquí una gran actualización de esa vieja caricatura.
03:33
"To think this all began with letting Autocomplete finish our sentence,"
61
213210
5172
«Pensar que todo esto empezó dejando que Autocompletar
terminara nuestra oración»,
03:38
which indeed it did.
62
218415
2102
y de hecho así fue.
03:40
So these fears are not new, not novel.
63
220517
5339
Por lo tanto, estos temores no son nuevos ni novedosos.
03:45
But now, in the immortal words of Nigel Tufnel of "Spinal Tap,"
64
225856
5839
En las inmortales palabras de Nigel Tufnel de «Spinal Tap»,
03:51
they go to 11.
65
231695
1769
están al 110 %.
03:55
They're cranked to the max.
66
235032
2169
Están al máximo.
03:57
And here is one of the maximum cranksters of all time,
67
237234
4438
Y aquí tenemos a uno de los más locos de todos los tiempos,
04:01
Elon Musk, saying,
68
241705
2303
Elon Musk, diciendo:
04:04
"AI is one of the biggest threats to humanity."
69
244041
3737
«La IA es una de las mayores amenazas para la humanidad».
04:07
But certainly not as big as Elon Musk.
70
247811
3404
Pero desde luego no tan amenazante como Elon Musk.
04:11
(Laughter)
71
251615
1502
(Risas)
04:13
(Applause and cheers)
72
253150
6006
(Aplausos y vítores)
04:19
People like Elon have a p(doom) number.
73
259156
3537
La gente como Elon tiene un número p(erdición).
04:22
That's the probability AI is going to wipe us out.
74
262726
3704
Es la probabilidad de que la IA acabe con nosotros.
04:28
I think p(doom) is p(dumb).
75
268065
2736
Creo que p (erdición) es p (endejón).
04:30
(Laughter)
76
270834
1268
(Risas)
04:32
I'm interested in p(funny),
77
272870
2269
Me interesa p (ayaso),
04:35
and I’ve been using the New Yorker caption contest
78
275139
3670
y he estado usando el concurso de leyendas de The New Yorker
04:38
to look into the probability of that.
79
278842
3204
para ver la probabilidad de que eso ocurra.
04:43
Every week since 2005,
80
283514
2736
Todas las semanas, desde 2005,
04:46
the New Yorker has presented a cartoon without a caption,
81
286250
3737
The New Yorker ha presentado una caricatura sin leyenda
04:50
and challenged its readers to come up with the winning caption
82
290020
4171
y ha retado a sus lectores a encontrar la leyenda ganadora
04:54
in the caption contest.
83
294224
1836
en el concurso de leyendas.
04:56
And for that,
84
296093
1134
Y por eso,
04:57
they get the glory of being in the New Yorker magazine,
85
297261
3837
reciben la gloria de salir en la revista The New Yorker,
05:01
a huge amount of money,
86
301131
2403
una enorme cantidad de dinero,
05:03
house in the Bahamas that Sam Bankman-Fried --
87
303534
4104
la casa en las Bahamas donde Sam Bankman-Fried...
05:07
Actually, it's just the glory.
88
307638
1968
en realidad, es solo la gloria.
05:12
On the page of the New Yorker,
89
312076
1534
En la página de The New Yorker
05:13
there's a contest you enter,
90
313644
2602
hay un concurso en el que puedes participar,
05:16
the finalists from a few weeks before,
91
316280
2502
los finalistas de unas semanas antes,
05:18
three finalists,
92
318816
1201
tres finalistas y una leyenda ganadora.
05:20
and a winning caption.
93
320050
1635
05:21
So it's staggered in that way.
94
321719
2535
Así que está escalonado en ese sentido.
05:24
Each one of these images are funny.
95
324254
3838
Cada una de estas imágenes es divertida.
05:28
They're incongruous.
96
328125
1301
Son incongruentes.
05:29
You'd certainly think they're humorous,
97
329460
2302
No cabe duda de que son graciosos,
05:31
but they're not funny in a way that you get.
98
331762
2402
pero no son graciosas de la forma en que te imaginas.
05:34
They're not mentally funny.
99
334198
1935
No son graciosas mentalmente.
05:36
To make it that,
100
336166
1168
Para que sea así, por supuesto,
05:37
of course, you need the right caption.
101
337368
3269
necesitas la leyenda correcta.
05:40
"Any happily married people here tonight?"
102
340671
2436
«¿Hay personas felizmente casadas aquí esta noche?»
05:43
(Laughter)
103
343140
1435
(Risas)
05:46
OK, but with up to 10,000 captions
104
346176
4605
Vale, pero con hasta 10 000 leyedas
05:50
every week,
105
350814
1335
cada semana,
05:52
how do you select that?
106
352182
1869
¿cómo las seleccionas?
05:54
Now from 2005 to early 2016,
107
354084
5239
Ahora, desde 2005 hasta principios de 2016,
05:59
that burden fell on me and my assistants,
108
359356
3837
recayó sobre mí equipo,
pero sobre todo sobre mis asistentes, la carga de seleccionar,
06:03
but mainly my assistants, to cull,
109
363227
2636
06:05
to try to cull the good captions
110
365896
2903
de tratar de separar las buenas leyendas de lo que,
06:08
from what we uncharitably call the “craptions.”
111
368832
3304
de manera poco caritativa, llamamos «craptions», leyenda de porquería.
06:12
(Laughter)
112
372169
2202
(Risas)
06:15
But then, in early 2016,
113
375672
4305
Pero luego, a principios de 2016,
06:20
for the benefit of all humanity,
114
380010
4505
para beneficio de toda la humanidad,
06:24
but mainly for me and my assistants,
115
384548
3570
pero principalmente para mi equipo,
pasamos al crowdsourcing.
06:28
we switched to crowdsourcing.
116
388152
2535
06:30
So now for every contest, you vote online,
117
390721
4337
Ahora, para cada concurso, se vota en línea
06:35
and a funniness score from over a million judgments
118
395058
4271
y todas las leyendas reciben una puntuación graciosa
06:39
is given for all the captions.
119
399363
3003
de más de un millón de juicios.
06:42
Now overall, I’m against mob rule,
120
402366
2636
En general, estoy en contra del gobierno de las masas.
06:45
but actually in this case,
121
405035
1735
pero en realidad en este caso,
06:46
the mob does a pretty good job.
122
406804
2602
las masas hacen un trabajo bastante bueno.
06:49
Usually, the finalist almost certainly almost all the time, really,
123
409406
4638
Por lo general, es casi seguro que el finalista casi siempre, en realidad,
06:54
the finalists come from the top 200 captions.
124
414077
4739
los finalistas provienen de las 200 mejores leyendas.
06:59
Well, this is popular, not only with the New Yorker,
125
419616
3337
Bueno, esto es popular, no solo entre los neoyorquinos,
07:02
but it's caught the eye of data scientists,
126
422986
3237
sino que también ha llamado la atención de los científicos de datos,
los investigadores de la creatividad, los científicos cognitivos
07:06
creativity researchers,
127
426223
1702
07:07
cognitive scientists,
128
427925
1601
y, por supuesto, la IA
07:09
and AI, of course, and everything adjacent to AI.
129
429526
4271
y todo lo relacionado con la IA.
07:14
So that's why I wasn't really surprised when --
130
434431
4371
Por eso no me sorprendió mucho cuando...
07:19
Oh, it's up there, thanks.
131
439369
1602
Oh, está ahí arriba, gracias.
07:21
I wasn't really surprised when Vincent Vanhoucke,
132
441638
3604
No me sorprendió mucho que Vincent Vanhoucke,
07:25
then the chief data scientist for Google's DeepMind,
133
445242
3971
entonces científico jefe de datos de DeepMind de Google
07:29
now their head of robotics,
134
449246
2369
y ahora su director de robótica,
07:31
sent me this email
135
451648
2803
me enviara este correo electrónico
07:34
indicating that winning the caption contest,
136
454485
4037
indicando que ganar el concurso de leyendas era, en cierto modo,
07:38
which was actually somewhat of the sine qua non of human creativity
137
458522
5172
la condición sine qua non de la creatividad
07:43
and intelligence.
138
463727
2436
y la inteligencia humanas.
07:49
And I was also flattered by that, of course,
139
469066
2702
Y eso también me halagó, por supuesto,
07:51
but I didn't think they had any chance at all of doing it.
140
471768
3571
pero no creía que tuvieran ninguna posibilidad de hacerlo.
07:55
And it turned out that was the case.
141
475906
3036
Y resultó que ese era el caso.
07:58
All of the AI juju circa 2016
142
478942
4772
Toda la inteligencia artificial que había alrededor de 2016
08:03
wasn't up to the task.
143
483747
2236
no estaba a la altura de las circunstancias.
08:06
It really couldn't even decode the image.
144
486016
2803
La verdad es que ni siquiera podía decodificar la imagen.
08:08
So for the sine qua non of the human mind,
145
488819
3704
Por lo tanto, para la mente humana,
08:12
DeepMind was non compos mentis and out of its depth.
146
492556
4338
DeepMind no era compos mentis y estaba fuera de su alcance.
08:16
But time and AI marched on,
147
496927
5439
Pero el tiempo y la IA avanzaron, la IA marchó
08:22
AI marching quadruple time.
148
502399
2202
cuadruplicando el tiempo.
08:24
Vincent gets back to me and says,
149
504635
2335
Vincent me responde y me dice que,
si bien es posible que la creatividad humana aún esté fuera de nuestro alcance,
08:27
while human creativity might still be out of reach,
150
507004
3670
08:30
we think we have understanding well in hand.
151
510707
3737
creemos que tenemos un buen entendimiento.
08:34
He sends me this ridiculous, uber-nerd example
152
514444
5873
Me envía este ejemplo ridículo y súper nerd
08:40
of explaining humor.
153
520350
1535
de cómo explicar el humor.
08:41
And I said, you know what?
154
521919
1401
Y le dije: ¿sabes qué?
08:43
Let me give you a cartoon I did in 1997
155
523820
3671
Permítanme darles una caricatura que hice en 1997
08:47
of this other watershed moment
156
527524
2669
sobre otro momento decisivo,
08:50
when IBM's DeepMind defeated Garry Kasparov,
157
530227
4304
cuando DeepMind de IBM derrotó a Garry Kasparov,
08:54
the world chess champion.
158
534565
2102
el campeón mundial de ajedrez.
08:56
And here's the cartoon I did then, and it says,
159
536700
4004
Y esta es la caricatura que hice entonces, y dice:
09:00
"No, I don't want to play chess.
160
540737
1569
«No, no quiero jugar al ajedrez.
09:02
I just want you to reheat the lasagna."
161
542306
2168
Solo quiero que recalientes la lasaña».
09:04
(Laughter)
162
544508
1835
(Risas)
09:07
I rate this explanation a solid B-minus.
163
547377
3671
Califico esta explicación como un sólido suficiente.
09:11
But so what if it was an A?
164
551748
2203
Pero, ¿y si fuera un sobresaliente?
09:13
Is there ever going to be a beautiful
165
553984
3036
¿Habrá alguna vez una hermosa antología de explicaciones de caricaturas
09:17
New Yorker cartoon anthology of explanations?
166
557020
5105
de The New Yorker?
09:22
I don't think so.
167
562693
1434
No lo creo.
09:24
But the idea that understanding humor
168
564127
4672
Pero la idea de que entender el humor
09:28
could be a stepping stone to creating it
169
568832
2870
podría ser un trampolín para crearlo
09:31
sort of made sense.
170
571735
1501
en cierto modo tenía sentido.
09:34
This paper I was involved in
171
574504
2403
Este artículo en el que
09:36
tried to look at compared to smart humans,
172
576940
3504
intenté verlo en comparación con humanos inteligentes.
qué harían las mejores IA en tres tareas,
09:40
what would the best AIs do on three tasks?
173
580477
3437
en comparación con los humanos inteligentes.
09:44
Could they,
174
584281
1601
¿Podrían, partiendo de leyendas de diferentes concursos,
09:45
from winning captions from different contests
175
585916
3003
09:48
match to the right image?
176
588919
1835
coincidir con la imagen correcta?
09:50
Could they, between two captions,
177
590787
1802
¿Podrían, entre dos leyendas,
09:52
one that won and the one that was pretty good,
178
592623
2168
una que ganó y otra que fue bastante buena,
09:54
pick the right one?
179
594791
1202
elegir la correcta?
09:56
And could they explain the humor?
180
596026
1602
¿Podrían explicar el humor?
09:57
Now for all of them, you know what?
181
597628
1835
Y ¿saben qué?
09:59
Yeah, humans were still ahead,
182
599463
3403
Sí, los humanos aún estamos por delante,
10:02
but AI is closing the gap.
183
602899
2770
pero la IA está achicando la brecha.
10:06
The most interesting thing about this paper for me
184
606436
2336
Lo más interesante de este artículo para mí es que
10:08
was it showed a pathway
185
608805
1635
mostraba una vía
10:10
for which you could create cartoon humor.
186
610474
3737
por la que se podía crear humor de caricaturas.
10:14
And that was how we trained the contest.
187
614911
4138
Y así fue como preparamos el concurso.
10:19
For 660 --
188
619082
2570
Durante 660...
10:21
653 contests,
189
621685
3103
653 concursos,
10:24
the AI was trained, fine-tuned,
190
624821
2203
la IA fue entrenada y perfeccionada con base
10:27
on these examples which humans annotated.
191
627057
3604
en estos ejemplos que los humanos anotaban.
10:30
A description of the cartoon, explanation of the humor.
192
630694
3737
Descripción de la caricatura, explicación del humor.
10:34
OK, if you've used ChatGPT, you sort of get the idea now.
193
634431
4204
Vale, si has usado ChatGPT, ya entiendes la idea.
10:40
Put a number of examples like this.
194
640971
2469
Pon una serie de ejemplos como este.
10:43
Put it in the prompt window.
195
643874
2435
Escribe el prompt.
10:46
Rinse and repeat and you get new cartoons.
196
646877
3937
Repite el proceso y obtendrás nuevas caricaturas.
10:50
Well Jack Hessel, the chief author of the paper,
197
650847
4071
Bueno, Jack Hessel, el autor principal del artículo,
10:54
did something more sophisticated.
198
654951
2069
hizo algo más sofisticado.
10:57
And what he did was create 50 synthetic new cartoons
199
657054
3703
Creó 50 nuevas caricaturas sintéticas
11:00
generated from this old data
200
660791
3069
generadas a partir de estos datos antiguos
11:03
in which there were five options for captions.
201
663894
2435
en los que había cinco opciones para las leyendas.
11:06
I picked four of them,
202
666363
1868
Escogí cuatro de ellas
11:08
and I gave them to cartoonist Shannon Wheeler to draw up.
203
668265
5005
y se las di a la dibujante Shannon Wheeler para que las dibujara.
11:13
Here are the results.
204
673270
2536
Aquí están los resultados.
11:16
Now Shannon said, well, these are weird.
205
676273
4004
Shannon dijo: bueno, son raros.
11:20
They don't really seem like --
206
680310
2136
En realidad no parecen...
11:22
it's sort of an uncanny valley of cartoons.
207
682479
2736
es una especie de misterioso valle de caricaturas.
11:25
They're not quite there.
208
685215
1668
No están del todo bien.
11:26
But it is interesting.
209
686917
1434
Pero es interesante.
11:28
All of these are new cartoons that never appeared anywhere
210
688385
4905
Son caricaturas nuevas que nunca aparecieron en ninguna parte
11:33
that are an idea of human --
211
693323
3370
y que representan una idea de la creatividad humana,
11:36
of computer creativity.
212
696693
2703
de la informática.
11:40
And also when you look at it, what it is,
213
700130
2302
Y también cuando lo miras, lo que es, es una rareza
11:42
it's weirdness in, weirdness out.
214
702466
1768
por dentro, una rareza por fuera.
11:44
The caption contest cartoons are weird.
215
704267
2870
Las caricaturas del concurso de leyendas son raras.
11:48
But I do see this now as a tool for brainstorming for cartoonists,
216
708705
5539
Ahora lo veo como una herramienta
para que los dibujantes puedan intercambiar ideas,
11:54
in that we played this completely straight.
217
714277
3003
ya que lo hemos hecho con toda claridad.
11:57
Shannon wasn't able to manipulate the description of the picture
218
717314
3470
Shannon no pudo manipular la descripción de la imagen ni la leyenda.
12:00
or the caption.
219
720817
1168
12:02
Had he done that, it could have been better.
220
722018
2103
Si lo hubiera hecho, podría haber sido mejor.
12:04
Also, we could have asked it to make more.
221
724154
3470
Además, podríamos haberle pedido que hiciera más.
12:07
We could have put in the rankings for the humor.
222
727657
2536
Podríamos habernos puesto en la clasificación por el humor.
12:10
We could do all this to improve it.
223
730227
2135
Podríamos hacer todo esto para mejorarlo.
12:12
So quality comes out of quantity.
224
732395
4372
Así que la calidad viene de la cantidad.
12:16
You can get an awful lot of quantity here.
225
736767
2035
Puedes conseguir una enorme cantidad aquí.
12:18
You can have a human being in the loop to do this.
226
738835
3737
Puedes hacer que un ser humano esté al tanto de esto.
12:23
But ...
227
743974
1168
Pero...
12:26
I would not go so far
228
746777
3536
No iría tan lejos como
12:30
to give AI a true human sense of humor.
229
750347
4671
para darle a la IA un verdadero sentido del humor humano.
12:35
A human sense of humor is not about making a joke or getting it.
230
755585
5072
El sentido del humor humano no consiste en hacer una broma o entenderla.
12:40
It's rooted in our vulnerability.
231
760690
3804
Tiene sus raíces en nuestra vulnerabilidad.
12:45
It's the blessing we get for the curse of mortality.
232
765462
6139
Es la bendición que recibimos por la maldición de la mortalidad.
12:52
Mark Twain said the true source of humor
233
772402
3737
Mark Twain dijo que la verdadera fuente del humor
12:56
is not joy but sorrow.
234
776173
3036
no es la alegría sino la tristeza.
13:00
If we gave AI the thousand natural shocks
235
780610
5472
Si diéramos a la IA los mil choques naturales
13:06
that flesh is heir to,
236
786116
4004
que la carne hereda,
13:10
that would be cruel.
237
790120
1568
eso sería cruel.
13:12
If we did that,
238
792856
1935
De hacerlo,
13:14
it might very well want to wipe us out.
239
794791
2770
es muy posible que quiera aniquilarnos.
13:17
And if they did, all I ask is that they take Elon first.
240
797594
5706
Y si lo hicieron, todo lo que pido es que se lleven a Elon primero.
13:23
(Laughter)
241
803333
2503
(Risas)
13:26
Thank you.
242
806236
1168
Gracias.
13:27
(Applause)
243
807437
4905
(Aplausos)
13:32
Now, I think, if I'm not mistaken,
244
812375
3537
Ahora, si no me equivoco,
13:35
we had a caption contest here, right?
245
815946
2869
pienso que tuvimos un concurso de leyendas aquí, ¿verdad?
13:38
It's on the next slide
246
818849
1501
En la siguiente diapositiva tuve
13:40
that I had to decide from U of M people.
247
820383
4271
que decidir entre la gente de la U. de Michigan.
13:44
And this was the image we created for the contest.
248
824654
4872
Y esta fue la imagen que creamos para el concurso.
13:49
It's that image.
249
829559
1735
Es esa imagen.
13:51
And the one I picked up
250
831328
2936
Y la que cogí
13:54
by Kavya Davuluri was this one.
251
834297
5406
de Kavya Davuluri fue esta.
13:59
"Above all, I asked the class of 3000 not to forget your humanity."
252
839703
5238
«Por encima de todo, pedí a la clase de 3000 personas
que no olvidaran su humanidad».
14:04
(Laughter)
253
844975
1167
(Risas)
14:06
Now what I will say is, that is really close to a good caption.
254
846176
4638
Diré que se acerca mucho a una buena leyenda.
14:10
(Laughter)
255
850847
1668
(Risas)
14:13
Mark Twain said the difference between the right word and the wrong word
256
853383
3770
Mark Twain dijo que la diferencia entre la palabra correcta y la incorrecta
14:17
is the difference between the lightning and the lightning bug.
257
857187
3704
es la diferencia entre el relámpago y la luciérnaga.
14:22
That caption should be
258
862225
1468
La leyenda debería ser:
14:23
"Above all, I ask that the class of 3000 to not forget my humanity."
259
863727
6439
«Por encima de todo, pido a la clase de 3000 personas
que no olviden mi humanidad».
14:30
(Laughter)
260
870166
1168
(Risas)
14:31
Now you have a joke.
261
871368
1167
Ahora tienes un chiste.
14:32
Thank you very much.
262
872569
1168
Muchas gracias.
14:33
(Applause)
263
873770
1135
(Aplausos)
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