The interspecies Internet? An idea in progress...

¿Internet entre especies? Una idea en curso...

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2013-07-10 ・ TED


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The interspecies Internet? An idea in progress...

¿Internet entre especies? Una idea en curso...

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TED


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Traductor: Ciro Gomez Revisor: Sebastian Betti
00:12
Diana Reiss: You may think you're looking
0
12859
1953
Diana Reiss: Podrán pensar que están mirando
00:14
through a window at a dolphin spinning playfully,
1
14836
4082
por una ventana a un delfín que juega a dar giros,
00:18
but what you're actually looking through
2
18942
2134
pero lo que en realidad están viendo
00:21
is a two-way mirror at a dolphin
3
21100
2537
es un espejo doble en el que un delfín
00:23
looking at itself spinning playfully.
4
23661
3166
se mira mientras juega dando giros.
00:26
This is a dolphin that is self-aware.
5
26851
2099
Es un delfín con conciencia de sí mismo.
00:28
This dolphin has self-awareness.
6
28974
1598
Este delfín tiene autoconciencia.
00:30
It's a young dolphin named Bayley.
7
30596
2056
Es una delfín llamada Bayley.
00:32
I've been very interested in understanding the nature
8
32676
3024
Me ha interesado mucho entender la naturaleza
00:35
of the intelligence of dolphins for the past 30 years.
9
35724
3399
de la inteligencia de los delfines en los últimos 30 años.
00:39
How do we explore intelligence in this animal
10
39147
3160
¿Cómo exploramos la inteligencia en este animal
00:42
that's so different from us?
11
42331
1466
tan diferente de nosotros?
00:43
And what I've used is a very simple research tool,
12
43821
3036
Con una herramienta muy simple de investigación:
00:46
a mirror, and we've gained great information,
13
46881
2556
un espejo, y conseguimos mucha información,
00:49
reflections of these animal minds.
14
49461
3433
producto de la inteligencia de estos animales.
00:52
Dolphins aren't the only animals, the only non-human animals,
15
52918
3576
Los delfines no son los únicos animales, los únicos animales no humanos,
00:56
to show mirror self-recognition.
16
56518
2116
que muestran autoconciencia frente al espejo.
00:58
We used to think this was a uniquely human ability,
17
58658
2968
Solíamos pensar que esta era una capacidad exclusivamente humana,
01:01
but we learned that the great apes, our closest relatives,
18
61650
3277
pero aprendimos que los grandes simios, nuestros parientes más cercanos,
01:04
also show this ability.
19
64951
1561
también tienen esta habilidad.
01:06
Then we showed it in dolphins,
20
66536
1675
Luego lo observamos en delfines,
01:08
and then later in elephants.
21
68235
1988
y más tarde en elefantes.
01:10
We did this work in my lab with the dolphins and elephants,
22
70247
2810
Realizamos el trabajo en mi laboratorio con delfines y elefantes
y, recientemente, lo probamos en urracas.
01:13
and it's been recently shown in the magpie.
23
73081
2145
01:15
Now, it's interesting, because we've embraced
24
75250
2876
Es interesante porque hemos adoptado
01:18
this Darwinian view of a continuity in physical evolution,
25
78150
3998
este punto de vista darwiniano de continuidad en la evolución física,
01:22
this physical continuity.
26
82172
1568
esta continuidad física.
01:23
But we've been much more reticent, much slower
27
83764
3259
Pero hemos sido mucho más reticentes, más reacios
01:27
at recognizing this continuity in cognition,
28
87047
3912
a reconocer esta continuidad en la cognición,
01:30
in emotion, in consciousness in other animals.
29
90983
2960
en la emoción, en la conciencia en otros animales.
01:33
Other animals are conscious.
30
93967
2542
Otros animales son conscientes.
01:36
They're emotional. They're aware.
31
96533
3266
Son emocionales. Son conscientes.
01:39
There have been multitudes of studies with many species
32
99823
2861
Muchos estudios, en muchas especies
01:42
over the years that have given us exquisite evidence
33
102708
3547
a lo largo de los años nos han dado una evidencia muy rica
01:46
for thinking and consciousness in other animals,
34
106279
2847
del pensamiento y la conciencia en otros animales,
01:49
other animals that are quite different than we are in form.
35
109150
3567
otros animales muy diferentes a nosotros en su forma.
01:52
We are not alone.
36
112741
2669
No estamos solos.
01:55
We are not alone in these abilities.
37
115434
4106
No somos los únicos con estas capacidades.
01:59
And I hope, and one of my biggest dreams,
38
119564
3341
Y, espero, uno de mis más grandes sueños,
02:02
is that, with our growing awareness
39
122929
2747
es que, con nuestra conciencia creciente
02:05
about the consciousness of others
40
125700
1572
sobre la conciencia de otros animales
02:07
and our relationship with the rest of the animal world,
41
127296
2620
y nuestra relación con el resto del mundo animal,
02:09
that we'll give them the respect and protection
42
129940
2566
que les brindemos el respeto y la protección
02:12
that they deserve.
43
132530
857
que ellos merecen.
02:13
So that's a wish I'm throwing out here for everybody,
44
133411
2524
Por eso es un deseo que lanzo aquí para todos,
02:15
and I hope I can really engage you in this idea.
45
135959
3817
y espero poder hacerlos partícipes de esta idea.
02:19
Now, I want to return to dolphins,
46
139800
1619
Ahora, quiero volver a los delfines,
02:21
because these are the animals that I feel like
47
141443
2192
porque son animales con los que
02:23
I've been working up closely and personal with
48
143659
2521
he trabajado muy de cerca y en forma personal
02:26
for over 30 years.
49
146204
1386
durante más de 30 años.
02:27
And these are real personalities.
50
147614
1825
Y son personalidades reales.
02:29
They are not persons, but they're personalities
51
149463
3077
No son personas, pero sí personalidades
02:32
in every sense of the word.
52
152564
1462
en todo el sentido de la palabra.
02:34
And you can't get more alien than the dolphin.
53
154050
3162
Y no podemos ser más diferentes del delfín.
02:37
They are very different from us in body form.
54
157236
2472
El cuerpo del delfín es muy diferente del nuestro.
02:39
They're radically different. They come from a radically different environment.
55
159732
3715
Son totalmente diferentes. Vienen de entornos radicalmente diferentes.
De hecho, nos separan 95 millones de años
02:43
In fact, we're separated by 95 million years
56
163471
3586
02:47
of divergent evolution.
57
167081
2122
de evolución divergente.
02:49
Look at this body.
58
169227
1876
Miren este cuerpo.
02:51
And in every sense of making a pun here,
59
171127
3666
Con toda la intención de un juego de palabras,
02:54
these are true non-terrestrials.
60
174817
4339
son verdaderos extra terrestres.
02:59
I wondered how we might interface with these animals.
61
179180
3424
Me pregunté cómo podríamos interactuar con estos animales.
03:02
In the 1980s, I developed an underwater keyboard.
62
182628
3298
En los años 80, desarrollé un teclado subacuático.
03:05
This was a custom-made touch-screen keyboard.
63
185950
2395
Era un teclado de pantalla táctil personalizado.
03:08
What I wanted to do was give the dolphins choice and control.
64
188369
2905
Quería darle opciones y control a los delfines.
03:11
These are big brains, highly social animals,
65
191298
2098
Tienen grandes cerebros, son animales altamente sociales,
03:13
and I thought, well, if we give them choice and control,
66
193420
3142
y pensé, bueno, si les damos opciones y control,
03:16
if they can hit a symbol on this keyboard --
67
196586
2048
si pueden golpear un símbolo en este teclado...
03:18
and by the way, it was interfaced by fiber optic cables
68
198658
2647
y, por cierto, estaba interconectado por cables de fibra óptica
03:21
from Hewlett-Packard with an Apple II computer.
69
201329
2846
de Hewlett-Packard con una computadora Apple II.
03:24
This seems prehistoric now,
70
204199
1863
Ahora parece algo prehistórico,
03:26
but this was where we were with technology.
71
206086
2173
pero esa era la tecnología que teníamos.
03:28
So the dolphins could hit a key, a symbol,
72
208283
2799
Los delfines podían golpear una tecla, un símbolo,
03:31
they heard a computer-generated whistle,
73
211106
2150
oían un silbido generado por computadora,
03:33
and they got an object or activity.
74
213280
1781
y obtenían un objeto o actividad.
03:35
Now here's a little video.
75
215085
1394
Este es un pequeño video.
03:36
This is Delphi and Pan, and you're going to see Delphi
76
216503
2794
Son Delphi y Pan, y verán a Delphi
03:39
hitting a key, he hears a computer-generated whistle -- (Whistle) --
77
219321
4125
pulsar un tecla, oír un silbido generado por computadora... (Silbido)
03:43
and gets a ball, so they can actually ask for things they want.
78
223470
3689
y obtener una pelota, así pueden pedir lo que quieren.
03:47
What was remarkable is, they explored this keyboard
79
227183
4115
Lo más notable es que exploraron este teclado
03:51
on their own. There was no intervention on our part.
80
231322
3323
por su cuenta, nosotros no intervenimos.
03:54
They explored the keyboard. They played around with it.
81
234669
2620
Exploraron el teclado. Jugaron con él.
Averiguaron cómo funcionaba.
03:57
They figured out how it worked.
82
237313
1535
03:58
And they started to quickly imitate the sounds
83
238872
2191
Y empezaron rápidamente a imitar los sonidos,
estaban oyendo sobre el teclado.
04:01
they were hearing on the keyboard.
84
241087
2725
04:03
They imitated on their own.
85
243836
1933
Los imitaron por su cuenta.
04:05
Beyond that, though, they started learning
86
245793
2147
Más allá de eso, sin embargo, empezaron a aprender
04:07
associations between the symbols, the sounds
87
247964
2736
relaciones entre símbolos, sonidos
04:10
and the objects.
88
250724
2301
y objetos.
04:13
What we saw was self-organized learning,
89
253049
3503
Vimos un aprendizaje autoorganizado,
04:16
and now I'm imagining, what can we do
90
256576
3375
y ahora imagino qué podemos hacer
04:19
with new technologies?
91
259975
1378
con las nuevas tecnologías.
04:21
How can we create interfaces, new windows into
92
261377
2911
¿Cómo crear interfaces, nuevas ventanas hacia
04:24
the minds of animals, with the technologies that exist today?
93
264312
4897
la mente animal, con las tecnologías que existen hoy?
04:29
So I was thinking about this, and then, one day,
94
269233
3063
Estaba pensando en esto y entonces, un día,
04:32
I got a call from Peter.
95
272320
3960
recibí una llamada de Peter.
04:38
Peter Gabriel: I make noises for a living.
96
278753
2000
Peter Gabriel: Hago ruido como medio de vida.
04:40
On a good day, it's music,
97
280777
1714
En un buen día, eso es música,
04:42
and I want to talk a little bit about
98
282515
1762
y quiero hablar un poco sobre
04:44
the most amazing music-making experience I ever had.
99
284301
4115
la experiencia musical más increíble que he tenido.
04:48
I'm a farm boy. I grew up surrounded by animals,
100
288440
3192
Soy un chico de granja. Crecí rodeado de animales
04:51
and I would look in these eyes and wonder
101
291656
1975
y me gustaría ver estos ojos y preguntar:
04:53
what was going on there?
102
293655
1671
¿qué pasaba allí?
04:55
So as an adult, when I started to read about
103
295350
2244
De adulto, cuando empecé a leer sobre
04:57
the amazing breakthroughs with Penny Patterson and Koko,
104
297618
3245
los avances asombrosos con Penny Patterson y Koko,
05:00
with Sue Savage-Rumbaugh and Kanzi, Panbanisha,
105
300887
3210
con Sue Savage-Rumbaugh y Kanzi, Panbanisha,
05:04
Irene Pepperberg, Alex the parrot,
106
304121
2397
Irene Pepperberg, Alex el loro,
05:06
I got all excited.
107
306542
2444
me entusiasmé mucho.
05:09
What was amazing to me also
108
309010
1947
Me pareció sorprendente también
05:10
was they seemed a lot more adept
109
310981
3805
que parecían mucho más hábiles
05:14
at getting a handle on our language
110
314810
2940
para manejar nuestro lenguaje
05:17
than we were on getting a handle on theirs.
111
317774
4140
que nosotros para manejar el de ellos.
05:21
I work with a lot of musicians from around the world,
112
321938
3595
Trabajo con muchos músicos de todo el mundo,
05:25
and often we don't have any common language at all,
113
325557
2744
y a menudo no tenemos un lenguaje común en lo absoluto,
05:28
but we sit down behind our instruments,
114
328325
3663
pero nos sentamos detrás de nuestros instrumentos
05:32
and suddenly there's a way for us to connect and emote.
115
332012
3313
y, de repente, logramos un modo de conexión y emoción.
05:35
So I started cold-calling, and eventually got through
116
335349
2792
Por eso empecé a convencer, y finalmente lo logré,
05:38
to Sue Savage-Rumbaugh,
117
338165
2109
a Sue Savage-Rumbaugh,
05:40
and she invited me down.
118
340298
1875
y me invitó.
05:42
I went down, and the bonobos
119
342197
4358
Fui allí y los bonobos
05:46
had had access to percussion instruments,
120
346579
2747
habían tenido contacto con los instrumentos de percusión,
05:49
musical toys, but never before to a keyboard.
121
349350
3610
juguetes musicales, pero nunca antes con un teclado.
05:52
At first they did what infants do,
122
352984
1620
Al principio hicieron como los niños,
05:54
just bashed it with their fists,
123
354628
2007
golpeaban con los puños,
05:56
and then I asked, through Sue,
124
356659
2449
y luego pedí, a través de Sue,
05:59
if Panbanisha could try with one finger only.
125
359132
3949
si Panbanisha podría intentar solo con un dedo.
06:03
Sue Savage-Rumbaugh: Can you play a grooming song?
126
363105
5153
Sue Savage-Rumbaugh: ¿Puedes tocar una buena canción?
06:08
I want to hear a grooming song.
127
368282
1902
Quiero oír una buena canción.
06:10
Play a real quiet grooming song.
128
370208
4432
Toca una buena canción.
06:16
PG: So groom was the subject of the piece.
129
376808
3568
PG: Esa era la idea de esta canción.
06:20
(Music)
130
380400
4812
(Música)
06:37
So I'm just behind, jamming,
131
397895
3746
Yo estoy atrás, apretujado,
06:41
yeah, this is what we started with.
132
401665
4721
sí, con eso empezamos.
06:46
Sue's encouraging her to continue a little more.
133
406410
3493
Sue está animándola a seguir un poco más.
06:49
(Music)
134
409927
4901
(Música)
07:38
She discovers a note she likes,
135
458746
4882
Ella descubre una nota que le gusta,
07:43
finds the octave.
136
463652
3691
encuentra la octava.
07:47
She'd never sat at a keyboard before.
137
467367
4904
Nunca antes estuvo frente un teclado.
07:58
Nice triplets.
138
478178
4320
Buenos tercetos.
08:12
SSR: You did good. That was very good.
139
492709
3310
SSR: Muy bien. Eso estuvo muy bueno.
08:16
PG: She hit good.
140
496043
1391
PG: Tocó bien.
08:17
(Applause)
141
497458
5467
(Aplausos)
08:22
So that night, we began to dream,
142
502949
4221
Esa noche empezamos a soñar
08:27
and we thought, perhaps the most amazing tool
143
507194
2751
y pensamos que quizá la herramienta más sorprendente
08:29
that man's created is the Internet,
144
509969
2156
creada por el hombre es Internet,
08:32
and what would happen if we could somehow
145
512149
3784
y qué pasaría si pudiéramos de algún modo
08:35
find new interfaces,
146
515957
1872
encontrar nuevas interfaces,
08:37
visual-audio interfaces that would allow
147
517853
3579
interfaces audiovisuales que permitieran
08:41
these remarkable sentient beings
148
521456
2336
a estos seres extraordinariamente sensibles
08:43
that we share the planet with access?
149
523816
2562
compartir el acceso al planeta.
08:46
And Sue Savage-Rumbaugh got excited about that,
150
526402
3988
Y Sue Savage-Rumbaugh se entusiasmó con la idea,
08:50
called her friend Steve Woodruff,
151
530414
2097
llamó a su amigo Steve Woodruff,
08:52
and we began hustling all sorts of people
152
532535
3064
y empezamos a buscar todo tipo de personas
08:55
whose work related or was inspiring,
153
535623
3039
cuyo trabajo se relacionara o estuviera inspirado en eso,
08:58
which led us to Diana,
154
538686
2145
lo cual nos llevó a Diana
09:00
and led us to Neil.
155
540855
2963
y nos llevó a Neil.
09:03
Neil Gershenfeld: Thanks, Peter. PG: Thank you.
156
543842
2191
Neil Gershenfeld: Gracias, Peter. PG: Gracias.
(Aplausos)
09:06
(Applause)
157
546057
3585
09:09
NG: So Peter approached me.
158
549666
1648
NG: Peter se me acercó
09:11
I lost it when I saw that clip.
159
551338
2596
—me perdí al ver ese clip—
09:13
He approached me with a vision of doing these things
160
553958
3036
se acercó a mí con una visión de hacer estas cosas
09:17
not for people, for animals.
161
557018
1590
no para la gente, para los animales.
09:18
And then I was struck in the history of the Internet.
162
558632
2754
La historia de Internet me cautivó.
09:21
This is what the Internet looked like when it was born
163
561410
3879
Así era Internet en sus albores
09:25
and you can call that the Internet
164
565313
2509
podemos tildarla de Internet
09:27
of middle-aged white men,
165
567846
1604
de los blancos de mediana edad,
09:29
mostly middle-aged white men.
166
569474
996
en su mayoría blancos de mediana edad.
09:30
Vint Cerf: (Laughs)
167
570494
2053
Vint Cerf: (Risas)
09:32
(Laughter)
168
572571
3014
(Risas)
09:35
NG: Speaking as one.
169
575609
1598
NG: Me incluyo.
09:37
Then, when I first came to TED,
170
577231
3084
Luego, cuando llegué por primera vez a TED,
09:40
which was where I met Peter, I showed this.
171
580339
2102
y conocí a Peter, le mostré esto.
09:42
This is a $1 web server,
172
582465
2362
Esto es un servidor web de un dólar,
09:44
and at the time that was radical.
173
584851
2425
y en esa época eso era radical.
09:47
And the possibility of making a web server for a dollar
174
587300
3682
Y la posibilidad de crear un servidor web por un dólar
09:51
grew into what became known as the Internet of Things,
175
591006
3521
creció hasta convertirse en lo que se conoció como la Internet de las Cosas,
09:54
which is literally an industry now with tremendous implications
176
594551
3228
que es, literalmente, una industria con enormes consecuencias
09:57
for health care, energy efficiency.
177
597803
2453
para el cuidado de la salud, la eficiencia energética.
10:00
And we were happy with ourselves.
178
600280
1393
Y estábamos contentos con nosotros mismos.
10:01
And then when Peter showed me that,
179
601697
1667
Luego, cuando Peter me mostró eso,
10:03
I realized we had missed something,
180
603388
1667
me di cuenta de que habíamos olvidado algo,
al resto del planeta.
10:05
which is the rest of the planet.
181
605079
2003
10:07
So we started up this interspecies Internet project.
182
607106
2477
Así, empezamos este proyecto de Internet entre especies.
10:09
Now we started talking with TED
183
609607
1602
Empezamos a hablar con TED
10:11
about how you bring dolphins and great apes and elephants
184
611233
2715
de cómo traer delfines, grandes simios y elefantes
10:13
to TED, and we realized that wouldn't work.
185
613972
2551
a TED, y nos dimos cuenta de que no funcionaría.
10:16
So we're going to bring you to them.
186
616547
2050
Por eso los vamos a llevar hacia ellos.
10:18
So if we could switch to the audio from this computer,
187
618621
2572
Si pudiéramos pasar al audio de esta computadora,
10:21
we've been video conferencing with cognitive animals,
188
621217
3321
hicimos una videoconferencia con animales cognitivos,
10:24
and we're going to have each of them
189
624562
1188
y dejaremos que cada uno de ellos
10:25
just briefly introduce them.
190
625774
1711
se presente brevemente.
10:27
And so if we could also have this up, great.
191
627509
2096
Si podemos subir esto, genial.
10:29
So the first site we're going to meet
192
629629
1803
El primer lugar que conoceremos
10:31
is Cameron Park Zoo in Waco, with orangutans.
193
631456
3044
es el Zoo Cameron Park de Waco, con orangutanes.
10:34
In the daytime they live outside. It's nighttime there now.
194
634524
2810
Durante el día viven afuera. Ahora allí es de noche.
10:37
So can you please go ahead?
195
637358
3041
Por favor, ¿puedes continuar?
10:40
Terri Cox: Hi, I'm Terri Cox
196
640423
2635
Terri Cox: Hola, soy Terri Cox
10:43
with the Cameron Park Zoo in Waco, Texas,
197
643082
2406
del Zoo Cameron Park de Waco, Texas,
10:45
and with me I have KeraJaan and Mei,
198
645512
3667
y conmigo está Kera-Jaan y Mei,
10:49
two of our Bornean orangutans.
199
649203
2048
dos de los orangutanes de Borneo.
10:51
During the day, they have a beautiful, large outdoor habitat,
200
651275
5104
Durante el día, tienen un gran y hermoso hábitat al aire libre,
10:56
and at night, they come into this habitat,
201
656403
2668
y, de noche, entran en este hábitat,
10:59
into their night quarters,
202
659095
1692
en sus cuartos de noche,
11:00
where they can have a climate-controlled
203
660811
1905
donde tienen un entorno climatizado
11:02
and secure environment to sleep in.
204
662740
1968
y seguro donde dormir.
11:04
We participate in the Apps for Apes program
205
664732
4371
Participamos en la Aplicación para Simios
11:09
Orangutan Outreach, and we use iPads
206
669127
3409
Orangutan Outreach, y usamos iPads
11:12
to help stimulate and enrich the animals,
207
672560
2165
para ayudar a estimular y a enriquecer a los animales,
11:14
and also help raise awareness
208
674749
1685
y también ayudar a crear conciencia
11:16
for these critically endangered animals.
209
676458
2413
para estos animales en peligro de extinción.
11:18
And they share 97 percent of our DNA
210
678895
4224
Comparten el 97 % de nuestro ADN,
11:23
and are incredibly intelligent,
211
683143
1784
son increíblemente inteligentes,
11:24
so it's so exciting to think of all the opportunities
212
684951
3487
y las posibilidades son tan emocionantes
11:28
that we have via technology and the Internet
213
688462
3012
que mediante Internet y la tecnología tenemos
11:31
to really enrich their lives and open up their world.
214
691498
3718
que enriquecer sus vidas y abrir su mundo.
11:35
We're really excited about the possibility
215
695240
2053
Estamos muy entusiasmados con la posibilidad
11:37
of an interspecies Internet,
216
697317
1826
de una Internet entre especies
11:39
and K.J. has been enjoying the conference very much.
217
699167
4329
y K-J ha estado disfrutando mucho la conferencia.
11:43
NG: That's great. When we were rehearsing last night,
218
703520
2524
NG: Eso es genial. Cuando ensayábamos ayer por la noche,
se divirtió al ver a los elefantes.
11:46
he had fun watching the elephants.
219
706068
1872
11:47
Next user group are the dolphins at the National Aquarium.
220
707964
3044
El siguiente grupo es el de delfines del Acuario Nacional.
11:51
Please go ahead.
221
711032
2470
Por favor, adelante.
11:53
Allison Ginsburg: Good evening.
222
713526
1125
Allison Ginsburg: Buenas noches.
11:54
Well, my name is Allison Ginsburg,
223
714675
1620
Bueno, mi nombre es Allison Ginsburg
y estamos en vivo desde Baltimore, en el Acuario Nacional.
11:56
and we're live in Baltimore at the National Aquarium.
224
716319
2822
Me acompañan tres de nuestros ocho delfines nariz de botella del Atlántico:
11:59
Joining me are three of our eight Atlantic bottlenose dolphins:
225
719165
3621
12:02
20-year-old Chesapeake, who was our first dolphin born here,
226
722810
3135
Chesapeake, de 20 años, nuestro primer delfín nacido aquí,
12:05
her four-year-old daughter Bayley,
227
725969
2688
su hija de cuatro años, Bayley,
12:08
and her half sister, 11-year-old Maya.
228
728681
3395
y su medio hermana de 11 años, Maya.
12:12
Now, here at the National Aquarium
229
732100
1620
Aquí en el Acuario Nacional
12:13
we are committed to excellence in animal care,
230
733744
2953
estamos comprometidos con la excelencia en el cuidado de los animales,
12:16
to research, and to conservation.
231
736721
2448
para su investigación y conservación.
12:19
The dolphins are pretty intrigued as to what's going on here tonight.
232
739193
3288
A los delfines les intriga bastante lo que está pasando aquí esta noche.
12:22
They're not really used to having cameras here
233
742505
2191
No están acostumbrados a ver cámaras
12:24
at 8 o'clock at night.
234
744720
1453
a las 20 horas.
12:26
In addition, we are very committed to doing
235
746197
2710
Además, estamos muy abocados
12:28
different types of research.
236
748931
1434
a diferentes tipos de investigaciones.
12:30
As Diana mentioned, our animals are involved
237
750389
2589
Como mencionaba Diana, nuestros animales participan
12:33
in many different research studies.
238
753002
3111
en muchas investigaciones.
12:46
NG: Those are for you.
239
766927
3365
NG: Eso es para ti.
12:50
Okay, that's great, thank you.
240
770316
1774
Bueno, genial, gracias.
12:52
And the third user group, in Thailand,
241
772114
3218
Y el tercer grupo, en Tailandia,
12:55
is Think Elephants. Go ahead, Josh.
242
775356
4329
es Think Elephants. Adelante Josh.
12:59
Josh Plotnik: Hi, my name is Josh Plotnik,
243
779709
2251
Josh Plotnik: Hola, me llamo Josh Plotnik
13:01
and I'm with Think Elephants International,
244
781984
2192
y estoy con Think Elephants International
13:04
and we're here in the Golden Triangle of Thailand
245
784200
2334
aquí en el Triángulo Dorado de Tailandia
13:06
with the Golden Triangle Asian Elephant Foundation elephants.
246
786558
3051
con elefantes de la fundación Triángulo Dorado del Elefante Asiático.
13:09
And we have 26 elephants here,
247
789633
2356
Aquí tenemos 26 elefantes
13:12
and our research is focused on the evolution of intelligence with elephants,
248
792013
4169
y nuestra investigación se centra en la evolución de la inteligencia en elefantes,
13:16
but our foundation Think Elephants is focused
249
796206
2339
pero nuestra fundación Think Elephants se centra
13:18
on bringing elephants into classrooms around the world
250
798569
3022
en llevar los elefantes a las aulas del mundo
13:21
virtually like this and showing people
251
801615
2180
en forma virtual, como aquí, y mostrar
13:23
how incredible these animals are.
252
803819
2109
lo increíbles que son estos animales.
13:25
So we're able to bring the camera right up to the elephant,
253
805952
2135
Así que podemos llevar la cámara hasta el elefante,
13:28
put food into the elephant's mouth,
254
808111
2194
poner comida en su boca,
13:30
show people what's going on inside their mouths,
255
810329
2422
mostrar lo que está pasando dentro de la boca
13:32
and show everyone around the world
256
812775
2112
y mostrarle a todo el mundo
13:34
how incredible these animals really are.
257
814911
2880
lo increíbles que son estos animales.
13:37
NG: Okay, that's great. Thanks Josh.
258
817815
2480
NG: Bien, genial. Gracias Josh.
13:40
And once again, we've been building great relationships
259
820319
1968
Y, una vez más, hemos estado construyendo buenas relaciones
13:42
among them just since we've been rehearsing.
260
822311
2432
entre ellos desde los ensayos.
13:44
So at that point, if we can go back to the other computer,
261
824767
2762
Por eso, si podemos volver a la otra computadora,
13:47
we were starting to think about how you integrate
262
827553
2334
en la que empezamos a pensar cómo integrar
13:49
the rest of the biomass of the planet into the Internet,
263
829911
2825
el resto de la biomasa del planeta a Internet,
13:52
and we went to the best possible person
264
832760
2583
al pensar en la mejor persona para esto
13:55
I can think of, which is Vint Cerf,
265
835367
2639
pensamos en Vint Cerf,
13:58
who is one of the founders who gave us the Internet. Vint?
266
838030
3022
uno de los fundadores de Internet. ¿Vint?
14:01
VC: Thank you, Neil.
267
841076
2344
VC: Gracias, Neil.
14:03
(Applause)
268
843444
3562
(Aplausos)
14:07
A long time ago in a galaxy — oops, wrong script.
269
847030
5056
Hace mucho tiempo en una galaxia... ¡epa, guion equivocado!
14:12
Forty years ago, Bob Kahn and I
270
852110
2446
Hace 40 años, Bob Kahn y yo
14:14
did the design of the Internet.
271
854580
1575
diseñamos Internet.
14:16
Thirty years ago, we turned it on.
272
856179
2739
Hace 30 años, la encendimos.
14:18
Just last year, we turned on the production Internet.
273
858942
3061
Hace apenas un año, pusimos Internet en producción.
14:22
You've been using the experimental version
274
862027
2099
Habíamos estado usando la versión experimental
14:24
for the last 30 years.
275
864150
1452
durante los últimos 30 años.
14:25
The production version, it uses IP version 6.
276
865626
3330
La versión de producción usa IP versión 6.
14:28
It has 3.4 times 10 to the 38th possible terminations.
277
868980
4976
Tiene 3,4 por 10 a la 38 nodos posibles.
14:33
That's a number only that Congress can appreciate.
278
873980
3133
Ese es un número que solo el Congreso puede apreciar.
14:37
But it leads to what is coming next.
279
877137
4077
Pero nos lleva a lo que sigue.
14:41
When Bob and I did this design,
280
881238
2638
Cuando hicimos el diseño con Bob
14:43
we thought we were building a system to connect computers together.
281
883900
3482
pensamos construir un sistema para conectar computadoras.
14:47
What we very quickly discovered
282
887406
1811
Pero rápidamente descubrimos
14:49
is that this was a system for connecting people together.
283
889241
3159
que era un sistema para conectar personas.
14:52
And what you've seen tonight
284
892424
2444
Y lo que hemos visto esta noche
14:54
tells you that we should not restrict this network
285
894892
3918
nos dice que no debemos restringir esta red
14:58
to one species,
286
898834
2158
a una especie,
15:01
that these other intelligent, sentient species
287
901016
3817
que estas otras especies inteligentes, que sienten,
15:04
should be part of the system too.
288
904857
2449
también deberían ser parte del sistema.
15:07
This is the system as it looks today, by the way.
289
907330
2334
Por cierto, este es el aspecto actual del sistema.
15:09
This is what the Internet looks like to a computer
290
909688
3171
Así es hoy Internet para una computadora
15:12
that's trying to figure out where the traffic
291
912883
2246
que trata de averiguar dónde se supone
15:15
is supposed to go.
292
915153
1625
que va el tráfico.
15:16
This is generated by a program
293
916802
2601
La vista es generada por un programa
15:19
that's looking at the connectivity of the Internet,
294
919427
2725
que analiza la conectividad de Internet,
15:22
and how all the various networks are connected together.
295
922176
2813
y la forma de conexión existente entre las distintas redes.
15:25
There are about 400,000 networks, interconnected,
296
925013
3341
Hay unas 400 000 redes, interconectadas,
15:28
run independently by 400,000 different operating agencies,
297
928378
5115
administradas en forma independiente por 400 000 agencias distintas
15:33
and the only reason this works
298
933517
1429
y la única razón por la que esto funciona
15:34
is that they all use the same standard TCP/IP protocols.
299
934970
3801
es que todas usan los mismos protocolos TCP/IP.
15:38
Well, you know where this is headed.
300
938795
2331
Bueno, ya saben a dónde va esto.
15:41
The Internet of Things tell us
301
941150
2267
La Internet de las Cosas nos dice
15:43
that a lot of computer-enabled appliances and devices
302
943441
4272
que una gran cantidad de aparatos y dispositivos informáticos
15:47
are going to become part of this system too:
303
947737
2432
también formarán parte de este sistema:
15:50
appliances that you use around the house,
304
950193
2249
aparatos de uso doméstico,
15:52
that you use in your office,
305
952466
1895
de uso en la oficina,
15:54
that you carry around with yourself or in the car.
306
954385
2601
aparatos que uno lleva en el auto.
15:57
That's the Internet of Things that's coming.
307
957010
2343
Esa es la Internet de las Cosas que viene.
15:59
Now, what's important about what these people are doing
308
959377
2778
Pero lo importante de lo que hace esta gente
16:02
is that they're beginning to learn
309
962179
2327
es que están empezando a aprender
16:04
how to communicate with species
310
964530
3226
cómo comunicarse con especies
16:07
that are not us
311
967780
1318
distintas a nosotros
16:09
but share a common sensory environment.
312
969122
3079
pero que comparten un entorno sensorial común.
16:12
We're beginning to explore what it means
313
972225
2200
Estamos empezando a explorar qué significa
16:14
to communicate with something
314
974449
1540
comunicarse con un ser
16:16
that isn't just another person.
315
976013
2338
que no es simplemente otra persona.
16:18
Well, you can see what's coming next.
316
978375
2702
Bueno, pueden ver lo que se viene.
16:21
All kinds of possible sentient beings
317
981101
2904
Todo tipo de seres sensibles
16:24
may be interconnected through this system,
318
984029
2000
pueden interconectarse mediante este sistema,
y no veo la hora de hacer estos experimentos.
16:26
and I can't wait to see these experiments unfold.
319
986053
3093
16:29
What happens after that?
320
989170
1991
¿Qué pasará después de eso?
16:31
Well, let's see.
321
991185
2706
Bueno, veamos.
16:33
There are machines that need to talk to machines
322
993915
3161
Hay máquinas que necesitan hablar con otras máquinas
16:37
and that we need to talk to, and so as time goes on,
323
997100
3234
con las que nosotros tenemos que hablar, por eso conforme pase el tiempo
16:40
we're going to have to learn
324
1000358
1795
tendremos que aprender
16:42
how to communicate with computers
325
1002177
1744
a comunicarnos con las computadoras
16:43
and how to get computers to communicate with us
326
1003945
2475
y a que las computadoras se comuniquen con nosotros
16:46
in the way that we're accustomed to,
327
1006444
1795
en la forma en que estamos acostumbrados,
16:48
not with keyboards, not with mice,
328
1008263
2839
no con teclados, ni con ratones,
16:51
but with speech and gestures
329
1011126
2040
sino con la voz y los gestos
16:53
and all the natural human language that we're accustomed to.
330
1013190
2960
y todo el lenguaje natural humano al que estamos acostumbrados.
16:56
So we'll need something like C3PO
331
1016174
2113
Necesitaremos algo como C3PO
16:58
to become a translator between ourselves
332
1018311
3424
que haga de traductor entre nosotros
17:01
and some of the other machines we live with.
333
1021759
2118
y algunas otras máquinas con las que viviremos.
17:03
Now, there is a project that's underway
334
1023901
2352
Y existe un proyecto en marcha
17:06
called the interplanetary Internet.
335
1026277
1798
llamado Internet interplanetaria.
17:08
It's in operation between Earth and Mars.
336
1028099
2700
Está en funcionamiento entre la Tierra y Marte.
17:10
It's operating on the International Space Station.
337
1030823
2998
Se opera desde la Estación Espacial Internacional.
17:13
It's part of the spacecraft that's in orbit around the Sun
338
1033845
3667
Es parte de la nave espacial que está en órbita alrededor del Sol
17:17
that's rendezvoused with two planets.
339
1037536
1798
que se encontró con dos planetas.
17:19
So the interplanetary system is on its way,
340
1039358
2240
El sistema interplanetario está en su camino,
17:21
but there's a last project,
341
1041623
1683
pero hay un último proyecto,
17:23
which the Defense Advanced Research Projects Agency,
342
1043329
2773
que DARPA, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa,
17:26
which funded the original ARPANET,
343
1046126
1935
que financió la ARPANET original,
17:28
funded the Internet, funded the interplanetary architecture,
344
1048086
3465
financió Internet, financió la arquitectura interplanetaria,
17:31
is now funding a project to design a spacecraft
345
1051576
3311
ahora financia un proyecto para diseñar una nave espacial
17:34
to get to the nearest star in 100 years' time.
346
1054911
4138
para llegar a la estrella más cercana, en 100 años.
17:39
What that means is that what we're learning
347
1059073
2579
Eso significa que lo que estamos aprendiendo
17:41
with these interactions with other species
348
1061676
2148
de la interacción con otras especies
17:43
will teach us, ultimately,
349
1063848
2115
nos enseñará, en definitiva,
17:45
how we might interact with an alien from another world.
350
1065987
3969
a interactuar con un alienígena.
17:49
I can hardly wait.
351
1069980
2626
No veo la hora de hacerlo.
17:52
(Applause)
352
1072630
7177
(Aplausos)
17:59
June Cohen: So first of all, thank you,
353
1079831
954
June Cohen: En primer lugar, gracias,
18:00
and I would like to acknowledge that four people
354
1080809
2534
me gustaría reconocer a estas cuatro personas
18:03
who could talk to us for full four days
355
1083367
1889
que hablaron con nosotros 4 días completos
18:05
actually managed to stay to four minutes each,
356
1085280
2191
que pudieran estar cuatro minutos cada uno,
18:07
and we thank you for that.
357
1087495
1359
les agradecemos por eso.
18:08
I have so many questions,
358
1088878
1255
Tengo muchas preguntas,
18:10
but maybe a few practical things that the audience might want to know.
359
1090157
3334
haré algunas bien prácticas que quizá la audiencia quiera saber.
Están lanzando la idea aquí en TED... PG: Hoy.
18:13
You're launching this idea here at TED — PG: Today.
360
1093515
2502
18:16
JC: Today. This is the first time you're talking about it.
361
1096041
1172
JC: Hoy. Esta es la primera vez que están hablando de esto.
18:17
Tell me a little bit about where you're going to take the idea.
362
1097237
3000
Cuéntenme un poco hacia dónde está yendo esta idea.
¿Qué sigue?
18:20
What's next?
363
1100261
1009
18:21
PG: I think we want to engage as many people
364
1101294
3264
PG: Queremos animar a tanta gente
18:24
here as possible in helping us
365
1104582
2036
como sea posible a que nos ayude
18:26
think of smart interfaces that will make all this possible.
366
1106642
4325
a pensar interfaces inteligentes que permitan hacer esto realidad.
18:30
NG: And just mechanically,
367
1110991
1342
NG: Desde la mecánica
18:32
there's a 501(c)(3) and web infrastructure
368
1112357
2481
hay una infraestructura web 501(c)(3)
18:34
and all of that, but it's not quite ready to turn on,
369
1114862
1999
y todo eso, pero no está totalmente lista para ser activada,
18:36
so we'll roll that out, and contact us
370
1116885
2008
vamos a ponerla en funcionamiento, contáctennos
18:38
if you want the information on it.
371
1118917
1620
si quieren información sobre esto.
18:40
The idea is this will be -- much like the Internet functions
372
1120561
3083
La idea es que funcione como Internet,
18:43
as a network of networks,
373
1123668
981
como una red de redes,
18:44
which is Vint's core contribution,
374
1124673
1620
la contribución principal de Vint,
18:46
this will be a wrapper around all of these initiatives,
375
1126317
2241
esta será la envolvente en torno a todas estas iniciativas,
18:48
that are wonderful individually, to link them globally.
376
1128582
2771
que son maravillosas en lo individual; vincularlas a escala mundial.
18:51
JC: Right, and do you have a web address
377
1131377
1540
JC: Bien, ¿hay alguna dirección web
18:52
that we might look for yet?
378
1132941
1020
que podamos ir viendo?
18:53
NG: Shortly. JC: Shortly. We will come back to you on that.
379
1133985
2762
NG: En breve. JC: En breve. Volveremos a consultarles.
18:56
And very quickly, just to clarify.
380
1136771
3253
Y, muy rápidamente, solo para aclarar.
19:00
Some people might have looked at the video that you showed
381
1140048
2183
Algunas personas mirando el video que mostraron
19:02
and thought, well, that's just a webcam.
382
1142255
1484
pensarán, bueno, es solo una cámara web.
19:03
What's special about it?
383
1143763
1047
¿Qué tiene de especial?
19:04
If you could talk for just a moment
384
1144834
1667
¿Podrían hablar un poco
19:06
about how you want to go past that?
385
1146525
1717
de los aportes de esta tecnología?
19:08
NG: So this is scalable video infrastructure,
386
1148266
3493
NG: Es una infraestructura de video escalable,
19:11
not for a few to a few but many to many,
387
1151783
2389
no de pocos a pocos, sino de muchos a muchos;
19:14
so that it scales to symmetrical video sharing
388
1154196
2986
es decir, escala para compartir video en forma simétrica
19:17
and content sharing across these sites around the planet.
389
1157206
3114
y para compartir contenido en estos sitios de todo el mundo.
19:20
So there's a lot of back-end signal processing,
390
1160344
2664
Hay mucho procesamiento de señales subyacente,
19:23
not for one to many, but for many to many.
391
1163032
2594
no de uno a muchos, sino de muchos a muchos.
19:25
JC: Right, and then on a practical level,
392
1165650
1528
JC: Bien y, en la práctica,
19:27
which technologies are you looking at first?
393
1167202
1687
¿qué tecnologías están analizando primero?
19:28
I know you mentioned that a keyboard is a really key part of this.
394
1168913
3326
Sé que mencionaste que el teclado es una parte esencial en esto.
19:32
DR: We're trying to develop an interactive touch screen for dolphins.
395
1172263
3012
DR: Estamos tratando de desarrollar una pantalla táctil interactiva para los delfines.
19:35
This is sort of a continuation of some of the earlier work,
396
1175299
2810
Es como una continuación del trabajo previo,
y hoy conseguimos el capital inicial para eso,
19:38
and we just got our first seed money today towards that,
397
1178133
2856
19:41
so it's our first project.
398
1181013
1349
así que es nuestro primer proyecto.
19:42
JC: Before the talk, even. DR: Yeah.
399
1182386
1715
JC: Antes de la charla, incluso. DR: Eso es.
19:44
JC: Wow. Well done.
400
1184125
1327
JC: ¡Guau, bien hecho!
19:45
All right, well thank you all so much for joining us.
401
1185476
2477
De acuerdo, bien, gracias a todos por estar con nosotros.
19:47
It's such a delight to have you on the stage.
402
1187977
2111
Es un placer tenerlos en el escenario.
19:50
DR: Thank you. VC: Thank you.
403
1190112
1381
DR: Gracias. VC: Gracias.
19:51
(Applause)
404
1191517
5137
(Aplausos)
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