ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Mark Pagel: How language transformed humanity

Mark Pagel: Cómo el lenguaje transformó a la Humanidad

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El biólogo Mark Pagel comparte una teoría interesante acerca de por qué los seres humanos evolucionaron nuestro complejo sistema de lenguaje. Él sugiere que el lenguaje es una "tecnología social" que permitió a las tribus humanas primitivas acceder a una poderosa herramienta: la cooperación.
- Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio

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00:15
EachCada of you possessesposee
0
0
2000
Cada uno de ustedes posee
00:17
the mostmás powerfulpoderoso, dangerouspeligroso and subversivesubversivo traitrasgo
1
2000
3000
la característica más poderosa, peligrosa y subversiva
00:20
that naturalnatural selectionselección has ever devisedideado.
2
5000
3000
que la selección natural ha creado.
00:23
It's a piecepieza of neuralneural audioaudio technologytecnología
3
8000
3000
Es una tecnología auditiva neural
00:26
for rewiringvolver a cablear other people'sla gente mindsmentes.
4
11000
2000
para renovar la mente de otras personas.
00:28
I'm talkinghablando about your languageidioma, of coursecurso,
5
13000
3000
Estoy hablando del lenguaje, por supuesto,
00:31
because it allowspermite you to implantimplante a thought from your mindmente
6
16000
3000
porque te permite implantar un pensamiento de tu mente
00:34
directlydirectamente into someonealguien else'sde otra manera mindmente,
7
19000
3000
directamente en la mente de otra persona,
00:37
and they can attemptintento to do the samemismo to you,
8
22000
2000
y ellos pueden tratar de hacerte lo mismo,
00:39
withoutsin eitherya sea of you havingteniendo to performrealizar surgerycirugía.
9
24000
3000
sin tener que realizar una cirugía.
00:42
InsteadEn lugar, when you speakhablar,
10
27000
2000
Por el contrario, cuando hablan,
00:44
you're actuallyactualmente usingutilizando a formformar of telemetrytelemetría
11
29000
2000
están usando una forma de telemetría
00:46
not so differentdiferente
12
31000
2000
no muy diferente
00:48
from the remoteremoto controlcontrolar devicedispositivo for your televisiontelevisión.
13
33000
2000
de la del control remoto del televisor.
00:50
It's just that, whereasmientras that devicedispositivo
14
35000
2000
La única diferencia es que, mientras ese dispositivo
00:52
reliesconfía on pulsespulsos of infraredinfrarrojo lightligero,
15
37000
2000
depende de pulsos de luz infrarroja,
00:54
your languageidioma reliesconfía on pulsespulsos,
16
39000
3000
el lenguaje depende de pulsos
00:57
discretediscreto pulsespulsos, of soundsonar.
17
42000
2000
de sonido diferenciados.
00:59
And just as you use the remoteremoto controlcontrolar devicedispositivo
18
44000
3000
Y así como usan el control remoto
01:02
to alteralterar the internalinterno settingsajustes of your televisiontelevisión
19
47000
2000
para cambiar los ajustes internos del televisor
01:04
to suittraje your moodestado animico,
20
49000
2000
de acuerdo al estado de ánimo,
01:06
you use your languageidioma
21
51000
2000
así usan el lenguaje
01:08
to alteralterar the settingsajustes insidedentro someonealguien else'sde otra manera braincerebro
22
53000
2000
para modificar los ajustes dentro del cerebro de alguien
01:10
to suittraje your interestsintereses.
23
55000
2000
de acuerdo a sus intereses.
01:12
LanguagesIdiomas are genesgenes talkinghablando,
24
57000
2000
Los lenguajes son genes que hablan
01:14
gettingconsiguiendo things that they want.
25
59000
2000
y obtienen las cosas que quieren.
01:16
And just imagineimagina the sensesentido of wonderpreguntarse in a babybebé
26
61000
3000
Imaginen el asombro de un bebé
01:19
when it first discoversdescubre that, merelysimplemente by utteringprofiriendo a soundsonar,
27
64000
3000
cuando recién descubre que, con sólo emitir un sonido,
01:22
it can get objectsobjetos to movemovimiento acrossa través de a roomhabitación
28
67000
2000
puede mover objetos en una habitación
01:24
as if by magicmagia,
29
69000
2000
como por arte de magia,
01:26
and maybe even into its mouthboca.
30
71000
3000
y tal vez hasta en su boca.
01:29
Now language'slenguaje subversivesubversivo powerpoder
31
74000
2000
Ahora bien, el poder subversivo del lenguaje
01:31
has been recognizedReconocido throughouten todo the agessiglos
32
76000
2000
ha sido reconocido durante años
01:33
in censorshipcensura, in bookslibros you can't readleer,
33
78000
2000
en censuras, en libros que no se pueden leer,
01:35
phrasesfrases you can't use
34
80000
2000
en frases que no se pueden usar
01:37
and wordspalabras you can't say.
35
82000
2000
y palabras que no se pueden decir.
01:39
In facthecho, the TowerTorre of BabelBabel storyhistoria in the BibleBiblia
36
84000
3000
De hecho, la historia de la torre de Babel en la Biblia
01:42
is a fablefábula and warningadvertencia
37
87000
2000
es una fábula y advertencia
01:44
about the powerpoder of languageidioma.
38
89000
2000
acerca del poder del lenguaje.
01:46
AccordingConforme to that storyhistoria, earlytemprano humanshumanos developeddesarrollado the conceitpresunción
39
91000
3000
Según dicha historia, los seres humanos primitivos fueron tan vanidosos de pensar
01:49
that, by usingutilizando theirsu languageidioma to work togetherjuntos,
40
94000
2000
que, al usar el lenguaje para trabajar en conjunto,
01:51
they could buildconstruir a towertorre
41
96000
2000
podrían construir una torre
01:53
that would take them all the way to heavencielo.
42
98000
2000
que los llevaría hasta el cielo.
01:55
Now God, angeredenojado at this attemptintento to usurpusurpar his powerpoder,
43
100000
3000
Así Dios, furioso por este intento de usurpar su poder,
01:58
destroyeddestruido the towertorre,
44
103000
3000
destruyó la torre y,
02:01
and then to ensureasegurar
45
106000
2000
para asegurarse
02:03
that it would never be rebuiltreconstruido,
46
108000
2000
de que nunca se reconstruiría,
02:05
he scattereddispersado the people by givingdando them differentdiferente languagesidiomas --
47
110000
3000
dispersó a las personas dándoles diferentes idiomas...
02:08
confusedconfuso them by givingdando them differentdiferente languagesidiomas.
48
113000
3000
los confundió dándoles diferentes idiomas.
02:11
And this leadsconduce to the wonderfulmaravilloso ironyironía
49
116000
2000
Y esto lleva a la grandiosa ironía
02:13
that our languagesidiomas existexiste to preventevitar us from communicatingcomunicado.
50
118000
3000
de que nuestros idiomas existen para evitar que nos comuniquemos.
02:16
Even todayhoy,
51
121000
2000
Incluso hoy,
02:18
we know that there are wordspalabras we cannotno poder use,
52
123000
2000
sabemos que hay palabras que no podemos usar,
02:20
phrasesfrases we cannotno poder say,
53
125000
2000
frases que no podemos decir,
02:22
because if we do so,
54
127000
2000
porque si lo hacemos,
02:24
we mightpodría be accostedabordado, jailedencarcelado,
55
129000
3000
nos podrían increpar, encarcelar,
02:27
or even killeddelicado.
56
132000
2000
o incluso matar.
02:29
And all of this from a puffsoplo of airaire
57
134000
2000
Y todo esto a partir de un soplido
02:31
emanatingemanando from our mouthsbocas.
58
136000
2000
que proviene de nuestra boca.
02:33
Now all this fussescándalo about a singlesoltero one of our traitsrasgos
59
138000
3000
Todo este escándalo por uno solo de nuestros rasgos
02:36
tellsdice us there's something worthvalor explainingexplicando.
60
141000
2000
nos dice que hay algo que vale la pena explicar.
02:38
And that is how and why
61
143000
2000
Y esto es, ¿cómo y por qué
02:40
did this remarkablenotable traitrasgo evolveevolucionar,
62
145000
2000
evolucionó esta característica extraordinaria
02:42
and why did it evolveevolucionar
63
147000
2000
y por qué lo hizo
02:44
only in our speciesespecies?
64
149000
2000
solamente en nuestra especie?
02:46
Now it's a little bitpoco of a surprisesorpresa
65
151000
2000
Es un poco sorprendente
02:48
that to get an answerresponder to that questionpregunta,
66
153000
2000
que para llegar a una respuesta a esa pregunta,
02:50
we have to go to toolherramienta use
67
155000
2000
tengamos que usar una herramienta
02:52
in the chimpanzeeschimpancés.
68
157000
2000
de los chimpancés.
02:54
Now these chimpanzeeschimpancés are usingutilizando toolsherramientas,
69
159000
2000
Estos chimpancés están usando herramientas,
02:56
and we take that as a signfirmar of theirsu intelligenceinteligencia.
70
161000
3000
y a esto lo tomamos como un signo de inteligencia.
02:59
But if they really were intelligentinteligente,
71
164000
2000
Pero si de verdad fueran inteligentes,
03:01
why would they use a stickpalo to extractextraer termitestermitas from the groundsuelo
72
166000
3000
¿por qué usarían una rama para extraer termitas de la tierra,
03:04
rathermás bien than a shovelpala?
73
169000
2000
y no una pala?
03:06
And if they really were intelligentinteligente,
74
171000
3000
Y si de verdad fueran inteligentes,
03:09
why would they crackgrieta openabierto nutsnueces with a rockrock?
75
174000
2000
¿por qué abrirían nueces con una roca?
03:11
Why wouldn'tno lo haría they just go to a shoptienda and buycomprar a bagbolso of nutsnueces
76
176000
3000
¿Por qué simplemente no van a un negocio y compran una bolsa de nueces
03:14
that somebodyalguien elsemás had alreadyya crackedagrietado openabierto for them?
77
179000
3000
que alguien ya haya abierto?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
182000
2000
¿Por qué no? Si eso es lo que hacemos nosotros.
03:19
Now the reasonrazón the chimpanzeeschimpancés don't do that
79
184000
2000
Bien, la razón por la que los chimpancés no lo hacen
03:21
is that they lackausencia what psychologistspsicólogos and anthropologistsantropólogos call
80
186000
3000
es porque no tienen lo que los psicólogos y antropólogos llaman
03:24
socialsocial learningaprendizaje.
81
189000
2000
"aprendizaje social".
03:26
They seemparecer to lackausencia the abilitycapacidad
82
191000
2000
Parece ser que no tienen la capacidad
03:28
to learnaprender from othersotros
83
193000
2000
de aprender de los demás
03:30
by copyingproceso de copiar or imitatingimitando
84
195000
2000
copiando, imitando,
03:32
or simplysimplemente watchingacecho.
85
197000
2000
o simplemente mirando.
03:34
As a resultresultado,
86
199000
2000
Como resultado,
03:36
they can't improvemejorar on others'otros' ideasideas
87
201000
2000
no pueden mejorar las ideas de los demás
03:38
or learnaprender from others'otros' mistakeserrores --
88
203000
2000
ni aprender de los errores de otros;
03:40
benefitbeneficio from others'otros' wisdomsabiduría.
89
205000
2000
ni sacar provecho de la sabiduría de otros.
03:42
And so they just do the samemismo thing
90
207000
2000
Y por eso hacen lo mismo
03:44
over and over and over again.
91
209000
2000
una y otra vez.
03:46
In facthecho, we could go away for a millionmillón yearsaños and come back
92
211000
4000
En realidad, podríamos desaparecer por un millón de años y volver
03:50
and these chimpanzeeschimpancés would be doing the samemismo thing
93
215000
3000
y estos chimpancés estarían haciendo lo mismo
03:53
with the samemismo stickspalos for the termitestermitas
94
218000
2000
con las mismas ramas para las termitas
03:55
and the samemismo rocksrocas to crackgrieta openabierto the nutsnueces.
95
220000
3000
y las mismas rocas para abrir las nueces.
03:58
Now this maymayo soundsonar arrogantarrogante, or even fullcompleto of hubrisarrogancia.
96
223000
3000
Esto puede sonar arrogante, o incluso de un orgullo exagerado.
04:01
How do we know this?
97
226000
2000
¿Cómo lo sabemos?
04:03
Because this is exactlyexactamente what our ancestorsantepasados, the HomoHomo erectuserectus, did.
98
228000
3000
Porque esto es exactamente lo que hizo nuestro ancestro, el homo erectus.
04:06
These uprightvertical apessimios
99
231000
2000
Estos simios erguidos
04:08
evolvedevolucionado on the Africanafricano savannasabana
100
233000
2000
evolucionaron en la sabana africana
04:10
about two millionmillón yearsaños agohace,
101
235000
2000
hace dos millones de años,
04:12
and they madehecho these splendidespléndido handmano axesejes
102
237000
2000
e hicieron estas magníficas hachas
04:14
that fitajuste wonderfullymaravillosamente into your handsmanos.
103
239000
2000
que encajan perfectamente en nuestras manos.
04:16
But if we look at the fossilfósil recordgrabar,
104
241000
2000
Pero si miramos el registro de fósiles,
04:18
we see that they madehecho the samemismo handmano axehacha
105
243000
3000
podemos ver que ellos hicieron las mismas hachas
04:21
over and over and over again
106
246000
2000
una y otra y otra vez
04:23
for one millionmillón yearsaños.
107
248000
2000
durante un millón de años.
04:25
You can followseguir it throughmediante the fossilfósil recordgrabar.
108
250000
2000
Puede verse en el registro de fósiles.
04:27
Now if we make some guessesconjeturas about how long HomoHomo erectuserectus livedvivió,
109
252000
2000
Ahora bien, si hacemos algunas suposiciones sobre cuánto vivió el homo erectus,
04:29
what theirsu generationGeneracion time was,
110
254000
2000
cuánto pudo haber vivido su generación,
04:31
that's about 40,000 generationsgeneraciones
111
256000
3000
son unas 40.000 generaciones
04:34
of parentspadres to offspringdescendencia, and other individualsindividuos watchingacecho,
112
259000
3000
de parientes a hijos y otros individuos que miraban,
04:37
in whichcual that handmano axehacha didn't changecambio.
113
262000
2000
en las que el hacha no cambió.
04:39
It's not even clearclaro
114
264000
2000
Incluso no está claro
04:41
that our very closecerca geneticgenético relativesparientes, the NeanderthalsNeandertales,
115
266000
2000
que nuestros parientes más cercanos, los neandertales,
04:43
had socialsocial learningaprendizaje.
116
268000
2000
hayan tenido aprendizaje social.
04:45
Sure enoughsuficiente, theirsu toolsherramientas were more complicatedComplicado
117
270000
3000
Seguramente sus herramientas eran más complicadas
04:48
than those of HomoHomo erectuserectus,
118
273000
2000
que las del homo erectus,
04:50
but they too showedmostró very little changecambio
119
275000
2000
pero también mostraban muy poco cambio
04:52
over the 300,000 yearsaños or so
120
277000
3000
en los casi 300.000 años
04:55
that those speciesespecies, the NeanderthalsNeandertales,
121
280000
2000
que esa especie, los neandertales,
04:57
livedvivió in EurasiaEurasia.
122
282000
2000
vivió en Eurasia.
04:59
Okay, so what this tellsdice us
123
284000
2000
Entonces, lo que esto nos dice
05:01
is that, contrarycontrario to the oldantiguo adageadagio,
124
286000
3000
es que, al contrario del viejo dicho
05:04
"monkeymono see, monkeymono do,"
125
289000
3000
"lo que hace el mono hace la mona"
05:07
the surprisesorpresa really is
126
292000
2000
lo sorprendente es
05:09
that all of the other animalsanimales
127
294000
2000
que el resto de los animales
05:11
really cannotno poder do that -- at leastmenos not very much.
128
296000
3000
no pueden hacer eso; al menos no tanto.
05:14
And even this pictureimagen
129
299000
2000
E incluso esta imagen
05:16
has the suspicioussuspicaz taintmancha of beingsiendo riggedamañado about it --
130
301000
3000
tiene un dejo sospechoso de haber sido falsificada...
05:19
something from a BarnumBarnum & BaileyMuralla exterior circuscirco.
131
304000
2000
algo del circo Barnum & Bailey.
05:21
But by comparisoncomparación,
132
306000
2000
Pero comparando,
05:23
we can learnaprender.
133
308000
2000
podemos aprender.
05:25
We can learnaprender by watchingacecho other people
134
310000
3000
Podemos aprender observando a otras personas
05:28
and copyingproceso de copiar or imitatingimitando
135
313000
2000
y copiando o imitando
05:30
what they can do.
136
315000
2000
lo que pueden hacer.
05:32
We can then chooseescoger, from amongentre a rangedistancia of optionsopciones,
137
317000
3000
Luego podemos decidir, entre muchas opciones,
05:35
the bestmejor one.
138
320000
2000
la mejor.
05:37
We can benefitbeneficio from others'otros' ideasideas.
139
322000
2000
Podemos sacar provecho de las ideas de otros.
05:39
We can buildconstruir on theirsu wisdomsabiduría.
140
324000
2000
Podemos basarnos en su sabiduría.
05:41
And as a resultresultado, our ideasideas do accumulateacumular,
141
326000
3000
Y como resultado, nuestras ideas se acumulan,
05:44
and our technologytecnología progressesprogresa.
142
329000
4000
y nuestra tecnología evoluciona.
05:48
And this cumulativeacumulativo culturalcultural adaptationadaptación,
143
333000
5000
Y esta adaptación cultural acumulada,
05:53
as anthropologistsantropólogos call
144
338000
2000
como la llaman los antropólogos,
05:55
this accumulationacumulación of ideasideas,
145
340000
2000
esta acumulación de ideas,
05:57
is responsibleresponsable for everything around you
146
342000
2000
es responsable de todo lo que está a tu alrededor
05:59
in your bustlingbullicioso and teemingrebosante everydaycada día livesvive.
147
344000
2000
en tu alborotada vida diaria.
06:01
I mean the worldmundo has changedcambiado out of all proportionproporción
148
346000
2000
El mundo ha cambiado más alla de toda proporción
06:03
to what we would recognizereconocer
149
348000
2000
que podamos reconocer
06:05
even 1,000 or 2,000 yearsaños agohace.
150
350000
3000
incluso hace 1.000 o 2.000 años.
06:08
And all of this because of cumulativeacumulativo culturalcultural adaptationadaptación.
151
353000
3000
Y todo esto por la adaptación cultural acumulada.
06:11
The chairssillas you're sittingsentado in, the lightsluces in this auditoriumsala,
152
356000
2000
Las sillas en las que están sentados, las luces de este auditorio,
06:13
my microphonemicrófono, the iPadsiPads and iPodsiPods that you carryllevar around with you --
153
358000
3000
mi micrófono, los iPads y iPods que tienen
06:16
all are a resultresultado
154
361000
2000
son el resultado
06:18
of cumulativeacumulativo culturalcultural adaptationadaptación.
155
363000
2000
de la adaptación cultural acumulada.
06:20
Now to manymuchos commentatorscomentaristas,
156
365000
4000
Para muchos comentaristas,
06:24
cumulativeacumulativo culturalcultural adaptationadaptación, or socialsocial learningaprendizaje,
157
369000
3000
la adaptación cultural acumulada, o aprendizaje social,
06:27
is jobtrabajo donehecho, endfin of storyhistoria.
158
372000
3000
es un trabajo terminado, fin de la historia.
06:30
Our speciesespecies can make stuffcosas,
159
375000
3000
Nuestra especie puede crear cosas,
06:33
thereforepor lo tanto we prosperedprosperado in a way that no other speciesespecies has.
160
378000
3000
y por lo tanto prosperamos de una manera que ninguna otra especie lo ha hecho.
06:36
In facthecho, we can even make the "stuffcosas of life" --
161
381000
3000
De hecho, incluso podemos hacer las "cosas de la vida"...
06:39
as I just said, all the stuffcosas around us.
162
384000
2000
como recién dije, todo lo que nos rodea.
06:41
But in facthecho, it turnsvueltas out
163
386000
2000
Pero en realidad, resulta
06:43
that some time around 200,000 yearsaños agohace,
164
388000
3000
que hace 200.000 años,
06:46
when our speciesespecies first arosesurgió
165
391000
2000
cuando surgió nuestra especie
06:48
and acquiredadquirido socialsocial learningaprendizaje,
166
393000
2000
y adquirió aprendizaje social,
06:50
that this was really the beginningcomenzando of our storyhistoria,
167
395000
2000
esto fue en realidad el comienzo de nuestra historia,
06:52
not the endfin of our storyhistoria.
168
397000
2000
y no el final.
06:54
Because our acquisitionadquisición of socialsocial learningaprendizaje
169
399000
3000
Porque nuestra adquisición de aprendizaje social
06:57
would createcrear a socialsocial and evolutionaryevolutivo dilemmadilema,
170
402000
3000
crearía un dilema social y evolutivo,
07:00
the resolutionresolución of whichcual, it's fairjusta to say,
171
405000
3000
cuya resolución, es justo decir,
07:03
would determinedeterminar not only the futurefuturo coursecurso of our psychologypsicología,
172
408000
4000
determinaría no sólo el curso futuro de nuestra psicología,
07:07
but the futurefuturo coursecurso of the entiretodo worldmundo.
173
412000
2000
sino también el del mundo entero.
07:09
And mostmás importantlyen tono rimbombante for this,
174
414000
3000
Y lo más importante de esto,
07:12
it'llva a tell us why we have languageidioma.
175
417000
3000
es que nos diría por qué tenemos un lenguaje.
07:15
And the reasonrazón that dilemmadilema arosesurgió
176
420000
2000
Y la razón por la que surgió ese dilema
07:17
is, it turnsvueltas out, that socialsocial learningaprendizaje is visualvisual theftrobo.
177
422000
3000
es que, resulta ser, que el aprendizaje social es un robo visual.
07:20
If I can learnaprender by watchingacecho you,
178
425000
3000
Si puedo aprender observándote,
07:23
I can stealrobar your bestmejor ideasideas,
179
428000
2000
puedo robarte tus mejores ideas,
07:25
and I can benefitbeneficio from your effortsesfuerzos,
180
430000
3000
y puedo beneficiarme de tus esfuerzos,
07:28
withoutsin havingteniendo to put in the time and energyenergía that you did
181
433000
2000
sin tener que dedicar el tiempo y la energía que pusiste
07:30
into developingdesarrollando them.
182
435000
2000
al desarrollarlas.
07:32
If I can watch whichcual lureseñuelo you use to catchcaptura a fishpescado,
183
437000
3000
Si puedo ver qué señuelo usaste para atrapar un pez,
07:35
or I can watch how you flakeescama your handmano axehacha
184
440000
2000
o ver cómo puliste tu hacha
07:37
to make it better,
185
442000
2000
para hacerla mejor,
07:39
or if I followseguir you secretlysecretamente to your mushroomseta patchparche,
186
444000
3000
o si te sigo a escondidas hasta tu huerta de hongos,
07:42
I can benefitbeneficio from your knowledgeconocimiento and wisdomsabiduría and skillshabilidades,
187
447000
3000
puedo beneficiarme de tu conocimiento, sabiduría y habilidades,
07:45
and maybe even catchcaptura that fishpescado
188
450000
2000
e incluso atrapar ese pez
07:47
before you do.
189
452000
2000
antes que tú.
07:49
SocialSocial learningaprendizaje really is visualvisual theftrobo.
190
454000
3000
El aprendizaje social es verdaderamente un robo visual.
07:52
And in any speciesespecies that acquiredadquirido it,
191
457000
2000
Y en cualquier especie que lo haya adquirido,
07:54
it would behooveincumbir you
192
459000
2000
te corresponde a ti
07:56
to hideesconder your bestmejor ideasideas,
193
461000
2000
esconder tus mejores ideas,
07:58
lestpara que no somebodyalguien stealrobar them from you.
194
463000
3000
para que nadie te las robe.
08:02
And so some time around 200,000 yearsaños agohace,
195
467000
3000
Entonces, hace unos 200.000 años
08:05
our speciesespecies confrontedconfrontado this crisiscrisis.
196
470000
3000
nuestra especie enfrentó esta crisis.
08:08
And we really had only two optionsopciones
197
473000
3000
Y teníamos sólo dos opciones
08:11
for dealingrelación comercial with the conflictsconflictos
198
476000
2000
para tratar los conflictos
08:13
that visualvisual theftrobo would bringtraer.
199
478000
2000
que el robo visual traería.
08:15
One of those optionsopciones
200
480000
2000
Una de esas opciones
08:17
was that we could have retreatedretirado
201
482000
3000
era que podíamos habernos refugiado
08:20
into smallpequeña familyfamilia groupsgrupos.
202
485000
2000
en pequeños grupos familiares.
08:22
Because then the benefitsbeneficios of our ideasideas and knowledgeconocimiento
203
487000
3000
Porque entonces, los beneficios de nuestras ideas y conocimiento
08:25
would flowfluir just to our relativesparientes.
204
490000
2000
circularían sólo entre nuestros parientes.
08:27
Had we chosenelegido this optionopción,
205
492000
2000
Si hubiéramos elegido esta opción,
08:29
sometimealgun tiempo around 200,000 yearsaños agohace,
206
494000
3000
hace unos 200.000 años,
08:32
we would probablyprobablemente still be livingvivo like the NeanderthalsNeandertales were
207
497000
3000
probablemente todavía estaríamos viviendo como los neandertales
08:35
when we first enteredingresó EuropeEuropa 40,000 yearsaños agohace.
208
500000
3000
cuando entramos a Europa hace 40.000 años.
08:38
And this is because in smallpequeña groupsgrupos
209
503000
2000
Y esto es porque en grupos pequeños
08:40
there are fewermenos ideasideas, there are fewermenos innovationsinnovaciones.
210
505000
3000
hay menos ideas, menos innovaciones.
08:43
And smallpequeña groupsgrupos are more pronepropenso to accidentsaccidentes and badmalo lucksuerte.
211
508000
3000
Y los grupos pequeños son más propensos a tener accidentes y mala suerte.
08:46
So if we'dmie chosenelegido that pathcamino,
212
511000
2000
Entonces, si hubiéramos elegido ese camino,
08:48
our evolutionaryevolutivo pathcamino would have led into the forestbosque --
213
513000
3000
nuestro recorrido evolutivo nos habría llevado al bosque...
08:51
and been a shortcorto one indeeden efecto.
214
516000
2000
y hubiera sido un recorrido corto.
08:53
The other optionopción we could chooseescoger
215
518000
2000
La otra opción que podíamos elegir
08:55
was to developdesarrollar the systemssistemas of communicationcomunicación
216
520000
3000
era desarrollar los sistemas de comunicación
08:58
that would allowpermitir us to sharecompartir ideasideas
217
523000
2000
que nos permitirían compartir ideas
09:00
and to cooperatecooperar amongstentre othersotros.
218
525000
3000
y cooperar con otros.
09:03
ChoosingElegir this optionopción would mean
219
528000
2000
Elegir esta opción significaría
09:05
that a vastlyvastamente greatermayor fundfondo of accumulatedacumulado knowledgeconocimiento and wisdomsabiduría
220
530000
3000
que una mayor cantidad de conocimiento y sabiduría acumulada
09:08
would becomevolverse availabledisponible to any one individualindividual
221
533000
3000
estaría disponible para cualquier individuo
09:11
than would ever arisesurgir from withindentro an individualindividual familyfamilia
222
536000
3000
más que la que podría surgir dentro de una familia
09:14
or an individualindividual personpersona on theirsu ownpropio.
223
539000
3000
o una persona en sí misma.
09:18
Well, we choseElegir the secondsegundo optionopción,
224
543000
3000
Bien, elegimos la segunda opción,
09:21
and languageidioma is the resultresultado.
225
546000
3000
y el lenguaje es resultado de eso.
09:24
LanguageIdioma evolvedevolucionado to solveresolver the crisiscrisis
226
549000
2000
El lenguaje evolucionó para resolver la crisis
09:26
of visualvisual theftrobo.
227
551000
2000
del robo visual.
09:28
LanguageIdioma is a piecepieza of socialsocial technologytecnología
228
553000
3000
El lenguaje es una tecnología social
09:31
for enhancingmejorar the benefitsbeneficios of cooperationcooperación --
229
556000
3000
para mejorar los beneficios de la cooperación;
09:34
for reachingalcanzando agreementsacuerdos, for strikingsorprendentes dealsofertas
230
559000
3000
para llegar a acuerdos, cerrar tratos
09:37
and for coordinatingcoordinando our activitiesocupaciones.
231
562000
4000
y coordinar nuestras actividades.
09:41
And you can see that, in a developingdesarrollando societysociedad
232
566000
2000
Y pueden ver que, en una sociedad en desarrollo
09:43
that was beginningcomenzando to acquireadquirir languageidioma,
233
568000
2000
que comenzaba a adquirir lenguaje,
09:45
not havingteniendo languageidioma
234
570000
2000
no tenerlo
09:47
would be a like a birdpájaro withoutsin wingsalas.
235
572000
2000
sería como un pájaro sin alas.
09:49
Just as wingsalas openabierto up this sphereesfera of airaire
236
574000
3000
Asi como las alas abren esta esfera de aire
09:52
for birdsaves to exploitexplotar,
237
577000
2000
para que los pájaros la aprovechen,
09:54
languageidioma openedabrió up the sphereesfera of cooperationcooperación
238
579000
2000
el lenguaje abrió la esfera de cooperación
09:56
for humanshumanos to exploitexplotar.
239
581000
2000
para que la aprovechen los humanos.
09:58
And we take this utterlyabsolutamente for grantedconcedido,
240
583000
2000
Y damos esto completamente por sentado,
10:00
because we're a speciesespecies that is so at home with languageidioma,
241
585000
3000
porque somos una especie que se siente cómoda con el lenguaje.
10:03
but you have to realizedarse cuenta de
242
588000
2000
Pero deben entender
10:05
that even the simplestmás simple actshechos of exchangeintercambiar that we engagecontratar in
243
590000
3000
que hasta los actos de intercambio más simples en los que nos involucramos
10:08
are utterlyabsolutamente dependentdependiente uponsobre languageidioma.
244
593000
3000
son completamente dependientes del lenguaje.
10:11
And to see why, considerconsiderar two scenariosescenarios
245
596000
2000
Y para ver por qué, consideren dos perspectivas
10:13
from earlytemprano in our evolutionevolución.
246
598000
2000
de nuestra temprana evolución.
10:15
Let's imagineimagina that you are really good
247
600000
2000
Imaginemos que son muy buenos
10:17
at makingfabricación arrowheadspuntas de flecha,
248
602000
2000
haciendo puntas de flechas,
10:19
but you're hopelesssin esperanza at makingfabricación the woodende madera shaftsejes
249
604000
3000
pero no sirven para hacer el mango de madera
10:22
with the flightvuelo feathersplumas attachedadjunto.
250
607000
3000
con las plumas atadas.
10:25
Two other people you know are very good at makingfabricación the woodende madera shaftsejes,
251
610000
3000
Otras dos personas que ustedes conocen son muy buenos haciendo los mangos de madera,
10:28
but they're hopelesssin esperanza at makingfabricación the arrowheadspuntas de flecha.
252
613000
3000
pero no sirven para hacer las puntas de flechas.
10:31
So what you do is --
253
616000
2000
Entonces lo que hacen es
10:33
one of those people has not really acquiredadquirido languageidioma yettodavía.
254
618000
3000
-una de esas personas todavía no ha adquirido lenguaje.
10:36
And let's pretendfingir the other one is good at languageidioma skillshabilidades.
255
621000
2000
Y supongamos que la otra tiene habilidades para el lenguaje.
10:38
So what you do one day is you take a pilepila of arrowheadspuntas de flecha,
256
623000
3000
Entonces, lo que hacen un día es tomar un montón de puntas,
10:41
and you walkcaminar up to the one that can't speakhablar very well,
257
626000
2000
caminar hasta el que no puede hablar muy bien,
10:43
and you put the arrowheadspuntas de flecha down in frontfrente of him,
258
628000
2000
y ponerle las flechas en frente,
10:45
hopingesperando that he'llinfierno get the ideaidea that you want to tradecomercio your arrowheadspuntas de flecha
259
630000
3000
esperando que entienda la idea de que uno quiere intercambiar las puntas
10:48
for finishedterminado arrowsflechas.
260
633000
2000
por flechas terminadas.
10:50
But he looksmiradas at the pilepila of arrowheadspuntas de flecha, thinkspiensa they're a giftregalo,
261
635000
2000
Pero él mira la pila de puntas, piensa que son un regalo,
10:52
picksselecciones them up, smilessonrisas and walkscamina off.
262
637000
3000
las toma, sonríe y se va.
10:55
Now you pursueperseguir this guy, gesticulatinggesticulando.
263
640000
2000
Ahora sigamos a este hombre que hace gestos.
10:57
A scufflepelea ensuessigue and you get stabbedapuñalado
264
642000
2000
Se desata una pelea y es apuñalado
10:59
with one of your ownpropio arrowheadspuntas de flecha.
265
644000
3000
con una de sus puntas.
11:02
Okay, now replayrepetición this sceneescena now, and you're approachingque se acerca the one who has languageidioma.
266
647000
3000
Bien, ahora se repite la escena y nos acercamos al que tiene lenguaje.
11:05
You put down your arrowheadspuntas de flecha and say,
267
650000
2000
Deja tus puntas y dice:
11:07
"I'd like to tradecomercio these arrowheadspuntas de flecha for finishedterminado arrowsflechas. I'll splitdivisión you 50/50."
268
652000
3000
"Me gustaría intercambiar estas puntas por flechas terminadas. Dividimos 50 y 50".
11:10
The other one saysdice, "Fine. LooksMira good to me.
269
655000
2000
El otro dice: "Bien, me parece justo.
11:12
We'llBien do that."
270
657000
3000
Hagámoslo".
11:15
Now the jobtrabajo is donehecho.
271
660000
3000
Ahora el trabajo se termina.
11:18
OnceUna vez we have languageidioma,
272
663000
2000
Una vez que tenemos lenguaje,
11:20
we can put our ideasideas togetherjuntos and cooperatecooperar
273
665000
2000
podemos juntar nuestras ideas y cooperar
11:22
to have a prosperityprosperidad
274
667000
2000
para tener una prosperidad
11:24
that we couldn'tno pudo have before we acquiredadquirido it.
275
669000
3000
que no podíamos tener antes de adquirirlo.
11:27
And this is why our speciesespecies
276
672000
2000
Por eso nuestra especie
11:29
has prosperedprosperado around the worldmundo
277
674000
2000
ha prosperado en el mundo
11:31
while the restdescanso of the animalsanimales
278
676000
2000
mientras que el resto de los animales
11:33
sitsentar behinddetrás barsbarras in zooszoológicos, languishinglanguideciendo.
279
678000
3000
se sienta tras las rejas en zoológicos, languideciendo.
11:36
That's why we buildconstruir spaceespacio shuttleslanzaderas and cathedralscatedrales
280
681000
3000
Por eso construimos transbordadores y catedrales
11:39
while the restdescanso of the worldmundo stickspalos stickspalos into the groundsuelo
281
684000
2000
mientras que el resto del mundo utiliza ramas
11:41
to extractextraer termitestermitas.
282
686000
2000
para extraer termitas.
11:43
All right, if this viewver of languageidioma
283
688000
3000
Bien, si esta idea sobre el lenguaje
11:46
and its valuevalor
284
691000
2000
y su valor
11:48
in solvingresolviendo the crisiscrisis of visualvisual theftrobo is truecierto,
285
693000
3000
al resolver la crisis del robo visual es cierta,
11:51
any speciesespecies that acquiresadquiere it
286
696000
2000
cualquier especie que lo adquiera
11:53
should showespectáculo an explosionexplosión of creativitycreatividad and prosperityprosperidad.
287
698000
3000
debería demostrar un estallido de creatividad y prosperidad.
11:56
And this is exactlyexactamente what the archeologicalarqueológico recordgrabar showsmuestra.
288
701000
3000
Y esto es exactamente lo que muestra el registro arqueológico.
11:59
If you look at our ancestorsantepasados,
289
704000
2000
Si observan a nuestros ancestros,
12:01
the NeanderthalsNeandertales and the HomoHomo erectuserectus, our immediateinmediato ancestorsantepasados,
290
706000
3000
los neandertales y el homo erectus, nuestros ancestros inmediatos,
12:04
they're confinedconfinado to smallpequeña regionsregiones of the worldmundo.
291
709000
3000
están limitados a pequeñas regiones del mundo.
12:07
But when our speciesespecies arosesurgió
292
712000
2000
Pero cuando surgió nuestra especie
12:09
about 200,000 yearsaños agohace,
293
714000
2000
hace unos 200.000 años,
12:11
sometimealgun tiempo after that we quicklycon rapidez walkedcaminado out of AfricaÁfrica
294
716000
3000
un tiempo después de que saliéramos de África
12:14
and spreaduntado around the entiretodo worldmundo,
295
719000
3000
y nos esparciéramos por todo el mundo,
12:17
occupyingocupando nearlycasi everycada habitathabitat on EarthTierra.
296
722000
3000
ocupando casi todo el hábitat sobre la Tierra.
12:20
Now whereasmientras other speciesespecies are confinedconfinado
297
725000
3000
Mientras otras especies están confinadas
12:23
to placeslugares that theirsu genesgenes adaptadaptar them to,
298
728000
3000
a lugares a los que sus genes las adaptan,
12:26
with socialsocial learningaprendizaje and languageidioma,
299
731000
2000
con aprendizaje social y lenguaje,
12:28
we could transformtransformar the environmentambiente
300
733000
2000
nosotros podemos transformar el medio ambiente
12:30
to suittraje our needsnecesariamente.
301
735000
2000
para favorecer nuestras necesidades.
12:32
And so we prosperedprosperado in a way
302
737000
2000
Entonces prosperamos de una manera
12:34
that no other animalanimal has.
303
739000
2000
que ningún otro animal ha hecho.
12:36
LanguageIdioma really is
304
741000
3000
El lenguaje es verdaderamente
12:39
the mostmás potentpotente traitrasgo that has ever evolvedevolucionado.
305
744000
3000
la característica más importante que ha evolucionado.
12:42
It is the mostmás valuablevalioso traitrasgo we have
306
747000
3000
Es la característica más valiosa que tenemos
12:45
for convertingmudado newnuevo landstierras and resourcesrecursos
307
750000
3000
para convertir nuevas tierras y recursos
12:48
into more people and theirsu genesgenes
308
753000
3000
en más gente y sus genes
12:51
that naturalnatural selectionselección has ever devisedideado.
309
756000
2000
que la selección natural jamás haya ideado.
12:53
LanguageIdioma really is
310
758000
2000
El lenguaje realmente es
12:55
the voicevoz of our genesgenes.
311
760000
2000
la voz de nuestros genes.
12:57
Now havingteniendo evolvedevolucionado languageidioma, thoughaunque,
312
762000
2000
Al evolucionar el lenguaje,
12:59
we did something peculiarpeculiar,
313
764000
2000
hicimos algo extraño,
13:01
even bizarreextraño.
314
766000
2000
incluso estrafalario.
13:03
As we spreaduntado out around the worldmundo,
315
768000
2000
Mientras nos esparcíamos por el mundo,
13:05
we developeddesarrollado thousandsmiles of differentdiferente languagesidiomas.
316
770000
3000
desarrollamos miles de lenguajes diferentes.
13:08
CurrentlyActualmente, there are about sevensiete or 8,000
317
773000
2000
Actualmente, hay cerca de 7 u 8 mil
13:10
differentdiferente languagesidiomas spokenhablado on EarthTierra.
318
775000
3000
lenguas diferentes en el mundo.
13:13
Now you mightpodría say, well, this is just naturalnatural.
319
778000
2000
Pero dirán, bueno, esto es natural.
13:15
As we divergedivergir, our languagesidiomas are naturallynaturalmente going to divergedivergir.
320
780000
3000
Así como nos separamos, nuestros lenguajes naturalmente harán lo mismo.
13:18
But the realreal puzzlerompecabezas and ironyironía
321
783000
2000
Pero el verdadero misterio e ironía
13:20
is that the greatestmejor densitydensidad of differentdiferente languagesidiomas on EarthTierra
322
785000
3000
es que la mayor densidad de lenguas diferentes de la Tierra
13:23
is foundencontró where people are mostmás tightlyestrechamente packedlleno togetherjuntos.
323
788000
4000
se encuentra donde la gente está más concentrada.
13:27
If we go to the islandisla of PapuaPapuasia NewNuevo GuineaGuinea,
324
792000
2000
Si vamos a la isla de Papúa Nueva Guinea,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
794000
3000
podemos encontrar entre 800 y 1.000
13:32
distinctdistinto humanhumano languagesidiomas,
326
797000
2000
lenguajes humanos distintos,
13:34
differentdiferente humanhumano languagesidiomas,
327
799000
2000
diferentes,
13:36
spokenhablado on that islandisla alonesolo.
328
801000
2000
que se hablan sólo en esa isla.
13:38
There are placeslugares on that islandisla
329
803000
2000
Hay lugares en esa isla
13:40
where you can encounterencuentro a newnuevo languageidioma
330
805000
2000
donde se puede encontrar una lengua nueva
13:42
everycada two or threeTres milesmillas.
331
807000
2000
cada 3 ó 4 kilómetros.
13:44
Now, incredibleincreíble as this soundssonidos,
332
809000
2000
Aunque parezca mentira,
13:46
I onceuna vez metreunió a Papuanpapú man, and I askedpreguntó him if this could possiblyposiblemente be truecierto.
333
811000
3000
una vez conocí a un hombre papú, y le pregunté si esto podía ser cierto.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
814000
2000
Y me dijo "Ah, no.
13:51
They're farlejos closercerca togetherjuntos than that."
335
816000
3000
Están mucho más cerca que eso".
13:54
And it's truecierto; there are placeslugares on that islandisla
336
819000
2000
Y es verdad. Hay lugares en esa isla
13:56
where you can encounterencuentro a newnuevo languageidioma in underdebajo a milemilla.
337
821000
3000
donde pueden encontrar un nuevo lenguaje en menos de un kilómetro.
13:59
And this is alsoademás truecierto of some remoteremoto oceanicoceánico islandsislas.
338
824000
3000
Y esto también es cierto en algunas islas oceánicas remotas.
14:03
And so it seemsparece that we use our languageidioma,
339
828000
2000
Entonces parece que usamos nuestro lenguaje,
14:05
not just to cooperatecooperar,
340
830000
2000
no sólo para cooperar,
14:07
but to drawdibujar ringsanillos around our cooperativecooperativa groupsgrupos
341
832000
3000
sino para dibujar círculos alrededor de nuestros grupos cooperativos
14:10
and to establishestablecer identitiesidentidades,
342
835000
2000
y para establecer identidades,
14:12
and perhapsquizás to protectproteger our knowledgeconocimiento and wisdomsabiduría and skillshabilidades
343
837000
3000
y, tal vez, para proteger nuestro conocimiento, sabiduría y habilidades
14:15
from eavesdroppingescuchas from outsidefuera de.
344
840000
3000
de intrusos.
14:18
And we know this
345
843000
2000
Y sabemos esto
14:20
because when we studyestudiar differentdiferente languageidioma groupsgrupos
346
845000
2000
porque, cuando estudiamos diferentes grupos de lenguajes
14:22
and associateasociar them with theirsu culturesculturas,
347
847000
2000
y los asociamos con sus culturas,
14:24
we see that differentdiferente languagesidiomas
348
849000
2000
vemos que éstos
14:26
slowlento the flowfluir of ideasideas betweenEntre groupsgrupos.
349
851000
3000
disminuyen el flujo de ideas entre los grupos.
14:29
They slowlento the flowfluir of technologiestecnologías.
350
854000
3000
Disminuyen el movimiento de las tecnologías.
14:32
And they even slowlento the flowfluir of genesgenes.
351
857000
3000
E incluso la circulación de los genes.
14:35
Now I can't speakhablar for you,
352
860000
2000
Ahora bien, no puedo hablar por ustedes,
14:37
but it seemsparece to be the casecaso
353
862000
2000
pero parece ser
14:39
that we don't have sexsexo with people we can't talk to.
354
864000
3000
que no tenemos sexo con gente con la que no podemos hablar.
14:43
(LaughterRisa)
355
868000
2000
(Risas)
14:45
Now we have to countermostrador that, thoughaunque,
356
870000
2000
Sin embargo, tenemos que refutar,
14:47
againsten contra the evidenceevidencia we'venosotros tenemos heardoído
357
872000
2000
en contra de la evidencia que escuchamos,
14:49
that we mightpodría have had some rathermás bien distastefuldesagradable geneticgenético dalliancesdalliances
358
874000
3000
que podríamos haber tenido algunos coqueteos genéticos desagradables
14:52
with the NeanderthalsNeandertales and the DenisovansDenisovans.
359
877000
2000
con los neandertales y los denisovan.
14:54
(LaughterRisa)
360
879000
2000
(Risas)
14:56
Okay, this tendencytendencia we have,
361
881000
2000
Bien, esta tendencia que tenemos,
14:58
this seeminglyaparentemente naturalnatural tendencytendencia we have,
362
883000
2000
esta tendencia aparentemente natural,
15:00
towardshacia isolationaislamiento, towardshacia keepingacuerdo to ourselvesNosotros mismos,
363
885000
3000
hacia el aislamiento, a no ser sociables,
15:03
crasheschoques headcabeza first into our modernmoderno worldmundo.
364
888000
3000
nos estrella de cabeza en nuestro mundo moderno.
15:06
This remarkablenotable imageimagen
365
891000
2000
Esta imagen asombrosa
15:08
is not a mapmapa of the worldmundo.
366
893000
2000
no es un mapa del mundo.
15:10
In facthecho, it's a mapmapa of FacebookFacebook friendshipamistad linkscampo de golf.
367
895000
4000
En realidad, es un mapa de redes de amistad en Facebook.
15:14
And when you plottrama those friendshipamistad linkscampo de golf
368
899000
2000
Y cuando trazan esas redes de amistad
15:16
by theirsu latitudelatitud and longitudelongitud,
369
901000
2000
por su latitud y longitud,
15:18
it literallyliteralmente drawssorteos a mapmapa of the worldmundo.
370
903000
3000
dibujan literalmente un mapa del mundo.
15:21
Our modernmoderno worldmundo is communicatingcomunicado
371
906000
2000
Nuestro mundo moderno se comunica
15:23
with itselfsí mismo and with eachcada other
372
908000
2000
consigo mismo y con el resto
15:25
more than it has
373
910000
2000
más de lo ocurrido
15:27
at any time in its pastpasado.
374
912000
2000
en cualquier momento del pasado.
15:29
And that communicationcomunicación, that connectivityconectividad around the worldmundo,
375
914000
3000
Y esa comunicación, esa conectividad alrededor del mundo,
15:32
that globalizationglobalización
376
917000
2000
esa globalización
15:34
now raisesplantea a burdencarga.
377
919000
3000
ahora genera un problema.
15:37
Because these differentdiferente languagesidiomas
378
922000
2000
Porque estos distintos lenguajes
15:39
imposeimponer a barrierbarrera, as we'venosotros tenemos just seenvisto,
379
924000
2000
imponen una barrera, como hemos visto,
15:41
to the transfertransferir of goodsbienes and ideasideas
380
926000
2000
a la transferencia de bienes e ideas,
15:43
and technologiestecnologías and wisdomsabiduría.
381
928000
2000
tecnologías y sabiduría.
15:45
And they imposeimponer a barrierbarrera to cooperationcooperación.
382
930000
3000
E imponen una barrera a la cooperación.
15:48
And nowhereen ninguna parte do we see that more clearlyclaramente
383
933000
3000
Y en ningún lugar vemos eso más claramente
15:51
than in the Europeaneuropeo UnionUnión,
384
936000
2000
que en la Unión Europea,
15:53
whosecuyo 27 membermiembro countriespaíses
385
938000
3000
cuyos 27 países miembros
15:56
speakhablar 23 officialoficial languagesidiomas.
386
941000
3000
hablan 23 idiomas oficiales.
15:59
The Europeaneuropeo UnionUnión
387
944000
2000
La Unión Europea
16:01
is now spendinggasto over one billionmil millones euroseuros annuallyanualmente
388
946000
4000
está gastando más de mil millones de euros anuales
16:05
translatingtraductorio amongentre theirsu 23 officialoficial languagesidiomas.
389
950000
3000
para traducir entre sus 23 lenguas oficiales.
16:08
That's something on the orderorden
390
953000
2000
Eso es cerca de
16:10
of 1.45 billionmil millones U.S. dollarsdólares
391
955000
2000
1.450 millones de dólares estadounidenses
16:12
on translationtraducción costscostos alonesolo.
392
957000
3000
en costos de traducción solamente.
16:15
Now think of the absurdityabsurdo of this situationsituación.
393
960000
2000
Ahora, piensen en lo absurdo de esta situación.
16:17
If 27 individualsindividuos
394
962000
2000
Si 27 personas
16:19
from those 27 membermiembro statesestados
395
964000
2000
de esos 27 estados miembros
16:21
satsab around tablemesa, speakingHablando theirsu 23 languagesidiomas,
396
966000
3000
se sentaran alrededor de una mesa, hablando sus 23 lenguas,
16:24
some very simplesencillo mathematicsmatemáticas will tell you
397
969000
2000
una simple ecuación matemática diría
16:26
that you need an armyEjército of 253 translatorstraductores
398
971000
4000
que hace falta un ejército de 253 traductores
16:30
to anticipateprever all the pairwisepairwise possibilitiesposibilidades.
399
975000
4000
para anticipar todas las posibilidades de a pares.
16:34
The Europeaneuropeo UnionUnión employsemplea a permanentpermanente staffpersonal
400
979000
3000
La Unión Europea emplea un personal permanente
16:37
of about 2,500 translatorstraductores.
401
982000
2000
de cerca de 2.500 traductores.
16:39
And in 2007 alonesolo --
402
984000
2000
Y sólo en el 2007
16:41
and I'm sure there are more recentreciente figuresfiguras --
403
986000
2000
-y estoy seguro de que hay datos más recientes-
16:43
something on the orderorden of 1.3 millionmillón pagespáginas
404
988000
3000
cerca de 1,3 millones de páginas
16:46
were translatedtraducido into EnglishInglés alonesolo.
405
991000
3000
fueron traducidas sólo al inglés.
16:49
And so if languageidioma really is
406
994000
3000
Entonces, si el lenguaje de verdad es
16:52
the solutionsolución to the crisiscrisis of visualvisual theftrobo,
407
997000
3000
la solución para la crisis del robo visual,
16:55
if languageidioma really is
408
1000000
2000
si de verdad es
16:57
the conduitconducto of our cooperationcooperación,
409
1002000
2000
el conducto de nuestra cooperación,
16:59
the technologytecnología that our speciesespecies derivedderivado
410
1004000
3000
la tecnología que nuestra especie obtuvo
17:02
to promotepromover the freegratis flowfluir and exchangeintercambiar of ideasideas,
411
1007000
4000
para promover la libre circulación e intercambio de ideas,
17:06
in our modernmoderno worldmundo,
412
1011000
2000
en nuestro mundo moderno,
17:08
we confrontconfrontar a questionpregunta.
413
1013000
2000
nos enfrentamos a una pregunta.
17:10
And that questionpregunta is whethersi
414
1015000
2000
Y esa pregunta es si,
17:12
in this modernmoderno, globalizedglobalizado worldmundo
415
1017000
2000
en este mundo moderno y globalizado
17:14
we can really affordpermitirse to have all these differentdiferente languagesidiomas.
416
1019000
3000
podemos permitirnos tener tantas lenguas diferentes.
17:17
To put it this way, naturenaturaleza knowssabe no other circumstancecircunstancia
417
1022000
3000
En otras palabras, la naturaleza no conoce otra circunstancia
17:20
in whichcual functionallyfuncionalmente equivalentequivalente traitsrasgos coexistcoexistir.
418
1025000
5000
en la que características funcionales equivalentes coexistan.
17:25
One of them always drivesunidades the other extinctextinto.
419
1030000
3000
Una de ellas siempre extingue a la otra.
17:28
And we see this in the inexorableinexorable marchmarzo
420
1033000
2000
Y vemos esto en la marcha inexorable
17:30
towardshacia standardizationnormalización.
421
1035000
2000
hacia la uniformidad.
17:32
There are lots and lots of waysformas of measuringmedición things --
422
1037000
3000
Hay miles y miles de formas de medir las cosas,
17:35
weighingpeso them and measuringmedición theirsu lengthlongitud --
423
1040000
2000
de pesarlas y medir su longitud,
17:37
but the metricmétrico systemsistema is winningvictorioso.
424
1042000
2000
pero el sistema métrico está ganando.
17:39
There are lots and lots of waysformas of measuringmedición time,
425
1044000
3000
Hay miles y miles de formas de medir el tiempo,
17:42
but a really bizarreextraño basebase 60 systemsistema
426
1047000
3000
pero un bizarro sistema en base a 60
17:45
knownconocido as hourshoras and minutesminutos and secondssegundos
427
1050000
2000
conocido como horas, minutos y segundos
17:47
is nearlycasi universaluniversal around the worldmundo.
428
1052000
3000
es casi universal en todo el mundo.
17:50
There are manymuchos, manymuchos waysformas
429
1055000
2000
Hay muchas maneras
17:52
of imprintingimpresión CDsCD or DVDsDVDs,
430
1057000
2000
de grabar CD's o DVD's,
17:54
but those are all beingsiendo standardizedestandarizado as well.
431
1059000
3000
pero esas también están siendo estandarizadas.
17:57
And you can probablyprobablemente think of manymuchos, manymuchos more
432
1062000
3000
Y probablemente puedan pensar de muchas, muchas más
18:00
in your ownpropio everydaycada día livesvive.
433
1065000
2000
en sus vidas diarias.
18:02
And so our modernmoderno worldmundo now
434
1067000
3000
Y por eso nuestro mundo moderno
18:05
is confrontingenfrentando us with a dilemmadilema.
435
1070000
2000
nos está enfrentando a un dilema.
18:07
And it's the dilemmadilema
436
1072000
2000
Y es el dilema
18:09
that this Chinesechino man facescaras,
437
1074000
2000
de que estos hombres con caras chinas,
18:11
who'squien es languageidioma is spokenhablado
438
1076000
2000
cuyo idioma habla
18:13
by more people in the worldmundo
439
1078000
2000
más gente en el mundo
18:15
than any other singlesoltero languageidioma,
440
1080000
3000
que cualquier otro idioma,
18:18
and yettodavía he is sittingsentado at his blackboardpizarra,
441
1083000
4000
todavía se sienta frente al pizarrón
18:22
convertingmudado Chinesechino phrasesfrases
442
1087000
3000
y convierte frases chinas
18:25
into EnglishInglés languageidioma phrasesfrases.
443
1090000
2000
en frases en inglés.
18:27
And what this does is it raisesplantea the possibilityposibilidad to us
444
1092000
3000
Y esto hace evidente la posibilidad
18:30
that in a worldmundo in whichcual we want to promotepromover
445
1095000
2000
de que en un mundo donde queremos promover
18:32
cooperationcooperación and exchangeintercambiar,
446
1097000
2000
la cooperación y el intercambio,
18:34
and in a worldmundo that mightpodría be dependentdependiente more than ever before
447
1099000
3000
y en un mundo que puede ser más dependiente que nunca
18:37
on cooperationcooperación
448
1102000
2000
de la cooperación
18:39
to maintainmantener and enhancemejorar our levelsniveles of prosperityprosperidad,
449
1104000
3000
para mantener y mejorar nuestros niveles de prosperidad,
18:42
his actionscomportamiento suggestsugerir to us
450
1107000
2000
sus acciones nos sugieren
18:44
it mightpodría be inevitableinevitable
451
1109000
2000
que puede ser inevitable
18:46
that we have to confrontconfrontar the ideaidea
452
1111000
2000
que tengamos que enfrentar la idea
18:48
that our destinydestino is to be one worldmundo with one languageidioma.
453
1113000
3000
de que nuestro destino es ser un mundo con un solo idioma.
18:51
Thank you.
454
1116000
2000
Gracias.
18:53
(ApplauseAplausos)
455
1118000
8000
(Aplausos)
19:01
MattMate RidleyRidley: Markmarca, one questionpregunta.
456
1126000
2000
Matt Ridley: Mark, una pregunta.
19:03
SvanteSvante foundencontró that the FOXPFOXP2 genegene,
457
1128000
3000
Svante descubrió que el gen FOXP2,
19:06
whichcual seemsparece to be associatedasociado with languageidioma,
458
1131000
2000
que parece estar asociado con el lenguaje,
19:08
was alsoademás sharedcompartido in the samemismo formformar
459
1133000
2000
también lo compartían de la misma manera
19:10
in NeanderthalsNeandertales as us.
460
1135000
2000
los neandertales.
19:12
Do we have any ideaidea
461
1137000
2000
¿Tenemos alguna idea
19:14
how we could have defeatedderrotado NeanderthalsNeandertales
462
1139000
2000
sobre cómo podríamos haber derrotado a los neandertales
19:16
if they alsoademás had languageidioma?
463
1141000
2000
si hubieran tenido lenguaje?
19:18
Markmarca PagelPagel: This is a very good questionpregunta.
464
1143000
2000
Mark Pagel: Muy buena pregunta.
19:20
So manymuchos of you will be familiarfamiliar with the ideaidea that there's this genegene calledllamado FOXPFOXP2
465
1145000
3000
Muchos de ustedes deben saber que hay un gen llamado FOXP2
19:23
that seemsparece to be implicatedimplicado in some waysformas
466
1148000
3000
que parece estar implicado de cierta manera
19:26
in the fine motormotor controlcontrolar that's associatedasociado with languageidioma.
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1151000
3000
en el control motriz asociado con el lenguaje.
19:29
The reasonrazón why I don't believe that tellsdice us
468
1154000
2000
La razón por la que no creo que eso nos diga
19:31
that the NeanderthalsNeandertales had languageidioma
469
1156000
2000
que los neandertales tenían lenguaje
19:33
is -- here'saquí está a simplesencillo analogyanalogía:
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1158000
3000
es... les doy una simple analogía:
19:36
FerrarisFerraris are carscarros that have enginesmotores.
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1161000
3000
Las Ferraris son autos que tienen motores.
19:39
My carcoche has an enginemotor,
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1164000
2000
Mi auto tiene motor,
19:41
but it's not a FerrariFerrari.
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1166000
2000
pero no es una Ferrari.
19:43
Now the simplesencillo answerresponder then
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1168000
2000
Ahora, la simple respuesta a eso
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is that genesgenes alonesolo don't, all by themselvessí mismos,
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1170000
2000
es que los genes por sí mismos,
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determinedeterminar the outcomeSalir
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2000
no determinan el resultado
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of very complicatedComplicado things like languageidioma.
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1174000
2000
de cosas complicadas como el lenguaje.
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What we know about this FOXPFOXP2 and NeanderthalsNeandertales
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1176000
2000
Lo que sabemos del FOXP2 y los neandertales
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is that they maymayo have had fine motormotor controlcontrolar of theirsu mouthsbocas -- who knowssabe.
479
1178000
4000
es que podrían haber tenido control motriz de sus bocas... quién sabe.
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But that doesn't tell us they necessarilynecesariamente had languageidioma.
480
1182000
2000
Pero eso no necesariamente significa que hayan tenido lenguaje.
19:59
MRSEÑOR: Thank you very much indeeden efecto.
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2000
MR: Muchas gracias.
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(ApplauseAplausos)
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3000
(Aplausos)
Translated by Larisa Esteche
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com