ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com
TEDxUIUC

Christoph Adami: Finding life we can't imagine

Christoph Adami: Encontrando vida que no imaginamos.

Filmed:
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¿Cómo buscamos vida extraterrestre si no se parece a la vida que conocemos? En TEDxUIUC, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Cristoph Adami muestra cómo usa su investigación sobre vida artificial (programas informáticos auto-replicantes) para encontrar un distintivo, un "biomarcador", que esté libre de nuestros prejuicios de lo que es la vida.
- Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio

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00:15
So I have a strangeextraño careercarrera.
0
0
2000
Tengo una carrera extraña.
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I know it because people come up to me, like colleaguescolegas,
1
2000
3000
Lo sé, porque se acercan mis colegas
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and say, "ChrisChris, you have a strangeextraño careercarrera."
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5000
2000
y dicen: "Chris, tienes una carrera extraña".
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(LaughterRisa)
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7000
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(Risas)
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And I can see theirsu pointpunto,
4
9000
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Y lo entiendo,
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because I startedempezado my careercarrera
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2000
porque comencé mi carrera
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as a theoreticalteórico nuclearnuclear physicistfísico.
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2000
como físico teórico nuclear.
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And I was thinkingpensando about quarksquarks and gluonsgluones
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15000
2000
Pensaba en quarks, en gluones,
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and heavypesado ionion collisionscolisiones,
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en colisiones de iones pesados,
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and I was only 14 yearsaños oldantiguo.
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2000
y tenía tan sólo 14 años.
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No, no, I wasn'tno fue 14 yearsaños oldantiguo.
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21000
3000
No, no tenía 14.
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But after that,
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25000
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Pero después de ello,
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I actuallyactualmente had my ownpropio lablaboratorio
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2000
tuve mi propio laboratorio
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in the computationalcomputacional neuroscienceneurociencia departmentDepartamento,
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en el departamento de neurociencia computacional,
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and I wasn'tno fue doing any neuroscienceneurociencia.
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31000
2000
y no estaba haciendo neurociencia.
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LaterLuego, I would work on evolutionaryevolutivo geneticsgenética,
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33000
3000
Después, trabajé en genética evolutiva
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and I would work on systemssistemas biologybiología.
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2000
y en biología de sistemas.
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But I'm going to tell you about something elsemás todayhoy.
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Pero hoy les contaré algo más.
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I'm going to tell you
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2000
Les contaré
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about how I learnedaprendido something about life.
19
43000
2000
cómo aprendí algo acerca de la vida.
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And I was actuallyactualmente a rocketcohete scientistcientífico.
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45000
4000
En verdad era científico.
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I wasn'tno fue really a rocketcohete scientistcientífico,
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49000
2000
No trabajaba en cohetes,
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but I was workingtrabajando
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51000
2000
pero sí en el Jet Propulsion
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at the JetChorro PropulsionPropulsión LaboratoryLaboratorio
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53000
2000
Laboratory (Laboratorio de Propulsión a Chorro)
01:10
in sunnysoleado CaliforniaCalifornia where it's warmcalentar;
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55000
3000
en la soleada California donde está templado;
01:13
whereasmientras now I'm in the mid-Westmedio oeste,
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2000
mientras que ahora estoy en el medio-oeste,
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and it's coldfrío.
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60000
2000
y hace frío.
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But it was an excitingemocionante experienceexperiencia.
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62000
3000
Pero fue una experiencia emocionante.
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One day a NASANASA managergerente comesproviene into my officeoficina,
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65000
3000
Un día un gerente de la NASA entró a mi oficina,
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sitsse sienta down and saysdice,
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68000
3000
se sentó y me dijo:
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"Can you please tell us,
30
71000
2000
"¿Podría por favor decirnos
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how do we look for life outsidefuera de EarthTierra?"
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73000
2000
cómo buscamos vida fuera de la tierra?"
01:30
And that camevino as a surprisesorpresa to me,
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75000
2000
Y me sorprendió,
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because I was actuallyactualmente hiredcontratado
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77000
2000
porque me habían contratado
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to work on quantumcuántico computationcálculo.
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79000
2000
para trabajar en computación cuántica.
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YetTodavía, I had a very good answerresponder.
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81000
2000
Sin embargo, tenía una buena respuesta.
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I said, "I have no ideaidea."
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83000
3000
Le dije: "No tengo idea".
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And he told me, "BiosignaturesBiosignatures,
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86000
3000
Y él me dijo: "Biomarcadores,
01:44
we need to look for a biosignaturebiosignature."
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89000
2000
necesitamos buscar un biomarcador".
01:46
And I said, "What is that?"
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91000
2000
Le dije: "¿Qué es eso?"
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And he said, "It's any measurablemensurable phenomenonfenómeno
40
93000
2000
Me dijo: "Es un fenómeno medible
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that allowspermite us to indicateindicar
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95000
2000
que nos permite indicar
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the presencepresencia of life."
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97000
2000
la presencia de la vida".
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And I said, "Really?
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99000
2000
Dije: "¿En serio?
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Because isn't that easyfácil?
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101000
2000
¿No es así de simple?
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I mean, we have life.
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103000
2000
Digo, hay vida.
02:00
Can't you applyaplicar a definitiondefinición,
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105000
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¿No se puede aplicar una definición,
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like for exampleejemplo, a SupremeSupremo Court-likeCorte-como definitiondefinición of life?"
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107000
4000
digamos, una definición como de la Suprema Corte de la -Vida-?"
02:06
And then I thought about it a little bitpoco, and I said,
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111000
2000
Pensé un poco y dije:
02:08
"Well, is it really that easyfácil?
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113000
2000
"Bueno, ¿es realmente así de fácil?
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Because, yes, if you see something like this,
50
115000
3000
Porque, sí, si ves algo como esto,
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then all right, fine, I'm going to call it life --
51
118000
2000
entonces, bien, lo llamaré vida...
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no doubtduda about it.
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120000
2000
sin duda.
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But here'saquí está something."
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122000
2000
Pero aquí hay algo".
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And he goesva, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
Y él siguió: "Bien, eso es vida también. Lo sé".
02:22
ExceptExcepto, if you think life is alsoademás defineddefinido
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127000
2000
Excepto, que si se piensa que la vida está definida
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by things that diemorir,
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129000
2000
también por las cosas que mueren,
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you're not in lucksuerte with this thing,
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131000
2000
no tienes suerte con esto,
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because that's actuallyactualmente a very strangeextraño organismorganismo.
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133000
2000
porque eso es de hecho un organismo muy extraño.
02:30
It growscrece up into the adultadulto stageescenario like that
59
135000
2000
Crece hasta la etapa adulta
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and then goesva throughmediante a BenjaminBenjamín ButtonBotón phasefase,
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137000
3000
y luego pasa por una etapa de Benjamin Button,
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and actuallyactualmente goesva backwardshacia atrás and backwardshacia atrás
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140000
2000
y regresa y regresa
02:37
untilhasta it's like a little embryoembrión again,
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142000
2000
hasta que es como un embrión otra vez,
02:39
and then actuallyactualmente growscrece back up, and back down and back up -- sortordenar of yo-yoyoyó --
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144000
3000
y entonces crece otra vez, regresa y crece, como un yo-yo,
02:42
and it never diesmuere.
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147000
2000
y nunca muere.
02:44
So it's actuallyactualmente life,
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149000
2000
Entonces es, de hecho, vida,
02:46
but it's actuallyactualmente not
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151000
2000
pero no lo es
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as we thought life would be.
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153000
3000
como pensaríamos que sería la vida.
02:51
And then you see something like that.
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156000
2000
Y entonces ves algo como esto.
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And he was like, "My God, what kindtipo of a life formformar is that?"
69
158000
2000
Él se quedó como: "Por Dios, ¿qué tipo de forma de vida es esa?"
02:55
AnyoneNadie know?
70
160000
2000
¿Alguien sabe?
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It's actuallyactualmente not life, it's a crystalcristal.
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162000
3000
De hecho no es vida, es un cristal.
03:00
So onceuna vez you startcomienzo looking and looking
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165000
2000
Así que una vez que comienzas a observar
03:02
at smallermenor and smallermenor things --
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167000
2000
cada vez más pequeñas...
03:04
so this particularespecial personpersona
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169000
2000
Esta persona en particular
03:06
wroteescribió a wholetodo articleartículo and said, "Hey, these are bacteriabacteria."
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171000
3000
escribió un artículo entero y dijo: "Oye, esas son bacterias".
03:09
ExceptExcepto, if you look a little bitpoco closercerca,
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174000
2000
Pero, si no las ves de cerca,
03:11
you see, in facthecho, that this thing is way too smallpequeña to be anything like that.
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176000
3000
ves, de hecho, que es demasiado pequeña para ser algo así.
03:14
So he was convincedconvencido,
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179000
2000
Entonces quedó convencido,
03:16
but, in facthecho, mostmás people aren'tno son.
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181000
2000
pero, de hecho, la mayoría no lo está.
03:18
And then, of coursecurso,
80
183000
2000
Y entonces, por supuesto,
03:20
NASANASA alsoademás had a biggrande announcementanuncio,
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185000
2000
la NASA también tenía un gran anuncio.
03:22
and Presidentpresidente ClintonClinton gavedio a pressprensa conferenceconferencia,
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187000
2000
El Presidente Clinton dio una conferencia de prensa,
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about this amazingasombroso discoverydescubrimiento
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189000
2000
acerca de este descubrimiento increíble
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of life in a Martianmarciano meteoritemeteorito.
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191000
3000
de vida en un meteorito de Marte.
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ExceptExcepto that nowadayshoy en día, it's heavilyfuertemente disputedcuestionado.
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194000
4000
Hoy en día está en duda.
03:33
If you take the lessonlección of all these picturesimágenes,
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198000
3000
Si toman la lección de todas estas imágenes,
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then you realizedarse cuenta de, well actuallyactualmente maybe it's not that easyfácil.
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201000
2000
entonces se darán cuenta, bueno, tal vez no sea tan fácil.
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Maybe I do need
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203000
2000
Tal vez se necesita
03:40
a definitiondefinición of life
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205000
2000
una definición de -vida-
03:42
in orderorden to make that kindtipo of distinctiondistinción.
90
207000
2000
para poder hacer ese tipo de distinción.
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So can life be defineddefinido?
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209000
2000
Entonces, ¿se puede definir la vida?
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Well how would you go about it?
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211000
2000
Bueno ¿Cómo hacerlo?
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Well of coursecurso,
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213000
2000
Desde luego,
03:50
you'dtu hubieras go to EncyclopediaEnciclopedia BritannicaBritannica and openabierto at L.
94
215000
2000
vamos a la Enciclopedia Britannica y abrimos en la V.
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No, of coursecurso you don't do that; you put it somewherealgun lado in GoogleGoogle.
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217000
3000
No, por supuesto que no hcemos eso; lo bucamos en Google.
03:55
And then you mightpodría get something.
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220000
3000
Y encontramos algo.
03:58
And what you mightpodría get --
97
223000
2000
Encontraríamos...
04:00
and anything that actuallyactualmente refersse refiere to things that we are used to,
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225000
2000
algo refereido a lo que estamos acostumbrados,
04:02
you throwlanzar away.
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227000
2000
lo descartamos.
04:04
And then you mightpodría come up with something like this.
100
229000
2000
Podría aparecer algo como esto.
04:06
And it saysdice something complicatedComplicado
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231000
2000
Dice algo complicado,
04:08
with lots and lots of conceptsconceptos.
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233000
2000
con muchos conceptos.
04:10
Who on EarthTierra would writeescribir something
103
235000
2000
¿Quién podría escribir algo
04:12
as convolutedcomplejo and complexcomplejo
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237000
2000
tan enredado, complejo
04:14
and inaneinane?
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239000
3000
y necio?
04:17
Oh, it's actuallyactualmente a really, really, importantimportante setconjunto of conceptsconceptos.
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242000
4000
Oh, de hecho es una serie de conceptos muy, muy importantes.
04:21
So I'm highlightingdestacando just a fewpocos wordspalabras
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246000
3000
Resalto sólo algunas palabras
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and sayingdiciendo definitionsdefiniciones like that
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249000
2000
y digo que definiciones como esta
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relyconfiar on things that are not basedbasado
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251000
2000
no están basadas
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on aminoaminado acidsácidos or leaveshojas
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253000
3000
en los aminoácidos o las hojas
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or anything that we are used to,
111
256000
2000
ni en nada de lo que estemos acostumbrados,
04:33
but in facthecho on processesprocesos only.
112
258000
2000
sino solamente en procesos.
04:35
And if you take a look at that,
113
260000
2000
Y, si observan,
04:37
this was actuallyactualmente in a booklibro that I wroteescribió that dealsofertas with artificialartificial life.
114
262000
3000
esto estaba en un libro que escribí que tiene que ver con vida artificial.
04:40
And that explainsexplica why
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265000
2000
Y eso explica por qué
04:42
that NASANASA managergerente was actuallyactualmente in my officeoficina to beginempezar with.
116
267000
3000
el gerente de la NASA estaba en mi oficina, para empezar.
04:45
Because the ideaidea was that, with conceptsconceptos like that,
117
270000
3000
Porque la idea era que, con conceptos como este,
04:48
maybe we can actuallyactualmente manufacturefabricar
118
273000
2000
tal vez podríamos hacer
04:50
a formformar of life.
119
275000
2000
una forma de vida.
04:52
And so if you go and askpedir yourselftú mismo,
120
277000
3000
Y entonces si se preguntan:
04:55
"What on EarthTierra is artificialartificial life?",
121
280000
2000
"¿Qué es la vida artificial?",
04:57
let me give you a whirlwindtorbellino tourgira
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282000
2000
haré un resumen vertiginoso
04:59
of how all this stuffcosas camevino about.
123
284000
2000
de cómo es que salió todo esto.
05:01
And it startedempezado out quitebastante a while agohace
124
286000
3000
Comienza hace algún tiempo
05:04
when someonealguien wroteescribió
125
289000
2000
cuando alguien escribió
05:06
one of the first successfulexitoso computercomputadora virusesvirus.
126
291000
2000
uno de los primeros virus informáticos exitosos.
05:08
And for those of you who aren'tno son oldantiguo enoughsuficiente,
127
293000
3000
Para quienes no son tan viejos,
05:11
you have no ideaidea how this infectioninfección was workingtrabajando --
128
296000
3000
no tienen idea de cómo funcionaba la infección...
05:14
namelya saber, throughmediante these floppyflexible disksdiscos.
129
299000
2000
es decir, a través de disquetes.
05:16
But the interestinginteresante thing about these computercomputadora virusvirus infectionsinfecciones
130
301000
3000
Lo interesante de estas infecciones informáticas
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was that, if you look at the ratetarifa
131
304000
2000
era que, si se observa la tasa
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at whichcual the infectioninfección workedtrabajó,
132
306000
2000
a la que funcionaba la infección,
05:23
they showespectáculo this spikypuntiagudo behaviorcomportamiento
133
308000
2000
muestran este comportamiento con puntos
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that you're used to from a flugripe virusvirus.
134
310000
3000
similar al del virus de la gripe.
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And it is in facthecho duedebido to this armsbrazos racecarrera
135
313000
2000
Y es debido a esta carrera armamentista
05:30
betweenEntre hackershackers and operatingoperando systemsistema designersdiseñadores
136
315000
3000
entre hackers y diseñadores de sistemas operativos
05:33
that things go back and forthadelante.
137
318000
2000
que la situación sube y baja.
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And the resultresultado is kindtipo of a treeárbol of life
138
320000
2000
El resultado es como un árbol de la vida
05:37
of these virusesvirus,
139
322000
2000
de estos virus,
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a phylogenyfilogenia that looksmiradas very much
140
324000
3000
una filogenia que se ve tal como
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like the typetipo of life that we're used to, at leastmenos on the viralviral levelnivel.
141
327000
3000
el tipo de vida a la que estamos acostumbrados, al menos en el nivel viral.
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So is that life? Not as farlejos as I'm concernedpreocupado.
142
330000
3000
¿Eso es vida? No lo creo.
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Why? Because these things don't evolveevolucionar by themselvessí mismos.
143
333000
3000
¿Por qué? Porque estas cosas no evolucionan por sí mismas.
05:51
In facthecho, they have hackershackers writingescritura them.
144
336000
2000
De hecho, hay hackers que las escriben.
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But the ideaidea was takentomado very quicklycon rapidez a little bitpoco furtherpromover
145
338000
4000
Pero la idea avanzó rápidamente
05:57
when a scientistcientífico workingtrabajando at the ScientificCientífico InstituteInstituto decideddecidido,
146
342000
3000
cuando un científico del Scientific Institute se preguntó:
06:00
"Why don't we try to packagepaquete these little virusesvirus
147
345000
3000
"¿Por qué no intentamos empaquetar estos virus
06:03
in artificialartificial worldsmundos insidedentro of the computercomputadora
148
348000
2000
en mundos artificiales dentro de una computadora
06:05
and let them evolveevolucionar?"
149
350000
2000
y los dejamos evolucionar?"
06:07
And this was SteenSteen RasmussenRasmussen.
150
352000
2000
Fue Steen Rasmussen,
06:09
And he designeddiseñado this systemsistema, but it really didn't work,
151
354000
2000
que diseñó este sistema, pero en realidad pero no funcionó
06:11
because his virusesvirus were constantlyconstantemente destroyingdestruyendo eachcada other.
152
356000
3000
porque sus virus se destruían unos a otros constantemente.
06:14
But there was anotherotro scientistcientífico who had been watchingacecho this, an ecologistecologista.
153
359000
3000
Pero había otro científico observando, un ecólogo,
06:17
And he wentfuimos home and saysdice, "I know how to fixfijar this."
154
362000
3000
que se fue a casa diciendo: "Sé cómo arreglarlo".
06:20
And he wroteescribió the TierraTierra systemsistema,
155
365000
2000
Y escribió The Tierra System,
06:22
and, in my booklibro, is in facthecho one of the first
156
367000
3000
y, en mi libro, es de hecho uno de los primeros
06:25
trulyverdaderamente artificialartificial livingvivo systemssistemas --
157
370000
2000
sistemas vivientes realmente artificiales...
06:27
exceptexcepto for the facthecho that these programsprogramas didn't really growcrecer in complexitycomplejidad.
158
372000
3000
salvo por el hecho de que estos programas no aumentaban su complejidad.
06:30
So havingteniendo seenvisto this work, workedtrabajó a little bitpoco on this,
159
375000
3000
Habiendo visto su trabajo y trabajado un poco en eso,
06:33
this is where I camevino in.
160
378000
2000
es cuando llego yo
06:35
And I decideddecidido to createcrear a systemsistema
161
380000
2000
y decido crear un sistema
06:37
that has all the propertiespropiedades that are necessarynecesario
162
382000
2000
con las propiedades necesarias
06:39
to see the evolutionevolución of complexitycomplejidad,
163
384000
3000
para ver la evolución de la complejidad,
06:42
more and more complexcomplejo problemsproblemas constantlyconstantemente evolvingevolucionando.
164
387000
3000
problemas más complejos que evolucionan constantemente.
06:45
And of coursecurso, sinceya que I really don't know how to writeescribir codecódigo, I had help in this.
165
390000
3000
Y, desde luego, como no sé escribir código, me ayudaron.
06:48
I had two undergraduatede licenciatura studentsestudiantes
166
393000
2000
Tenía dos estudiantes de pregrado
06:50
at CaliforniaCalifornia InstituteInstituto of TechnologyTecnología that workedtrabajó with me.
167
395000
3000
en el California Institute of Technology que trabajaban conmigo.
06:53
That's CharlesCharles OffriaOffria on the left, TitusTitus Brownmarrón on the right.
168
398000
3000
Eran Charles Offria a la izquierda, Titus Brown a la derecha.
06:56
They are now actuallyactualmente respectablerespetable professorsprofesores
169
401000
3000
Ahora son profesores respetables
06:59
at MichiganMichigan StateEstado UniversityUniversidad,
170
404000
2000
en Michigan State University,
07:01
but I can assureasegurar you, back in the day,
171
406000
2000
pero les puedo asegurar, en aquel entonces,
07:03
we were not a respectablerespetable teamequipo.
172
408000
2000
no éramos un equipo respetable.
07:05
And I'm really happycontento that no photofoto survivesSobrevive
173
410000
2000
Estoy feliz de que no haya ninguna foto
07:07
of the threeTres of us anywhereen cualquier sitio closecerca togetherjuntos.
174
412000
3000
de nosotros tres juntos.
07:10
But what is this systemsistema like?
175
415000
2000
¿Cómo es este sistema?
07:12
Well I can't really go into the detailsdetalles,
176
417000
3000
Bueno, no puedo ahondar en los detalles,
07:15
but what you see here is some of the entrailsentrañas.
177
420000
2000
pero aquí ven parte de sus entrañas.
07:17
But what I wanted to focusatención on
178
422000
2000
Quiero centrarme
07:19
is this typetipo of populationpoblación structureestructura.
179
424000
2000
en este tipo de estructura poblacional.
07:21
There's about 10,000 programsprogramas sittingsentado here.
180
426000
3000
Aquí hay unos 10.000 programas.
07:24
And all differentdiferente strainsson are coloredde colores in differentdiferente colorscolores.
181
429000
3000
Las diferentes cepas tienen diferentes colores.
07:27
And as you see here, there are groupsgrupos that are growingcreciente on topparte superior of eachcada other,
182
432000
3000
Como pueden ver, hay grupos que crecen sobre otros,
07:30
because they are spreadingextensión.
183
435000
2000
porque se están esparciendo.
07:32
Any time there is a programprograma
184
437000
2000
Cuando hay un programa
07:34
that's better at survivingsobreviviente in this worldmundo,
185
439000
2000
que es mejor para sobrevivir en este mundo,
07:36
duedebido to whateverlo que sea mutationmutación it has acquiredadquirido,
186
441000
2000
por alguna mutación adquirida,
07:38
it is going to spreaduntado over the othersotros and drivemanejar the othersotros to extinctionextinción.
187
443000
3000
se esparcirá sobre otros y los llevará a la extinción.
07:41
So I'm going to showespectáculo you a moviepelícula where you're going to see that kindtipo of dynamicdinámica.
188
446000
3000
Les mostraré una película donde verán ese tipo de dinámica.
07:44
And these kindsclases of experimentsexperimentos are startedempezado
189
449000
3000
Estos experimentos comienzan
07:47
with programsprogramas that we wroteescribió ourselvesNosotros mismos.
190
452000
2000
con programas que escribimos nosotros mismos.
07:49
We writeescribir our ownpropio stuffcosas, replicatereproducir exactamente it,
191
454000
2000
Escribimos nuestros propios programas, los replicamos,
07:51
and are very proudorgulloso of ourselvesNosotros mismos.
192
456000
2000
y nos sentimos orgullosos.
07:53
And we put them in, and what you see immediatelyinmediatamente
193
458000
3000
Los ponemos dentro, y lo que ven inmediatamente
07:56
is that there are wavesolas and wavesolas of innovationinnovación.
194
461000
3000
es que hay olas y olas de innovación.
07:59
By the way, this is highlyaltamente acceleratedacelerado,
195
464000
2000
Por cierto, esto está altamente acelerado,
08:01
so it's like a thousandmil generationsgeneraciones a secondsegundo.
196
466000
2000
son como mil generaciones por segundo.
08:03
But immediatelyinmediatamente the systemsistema goesva like,
197
468000
2000
Pero inmediatamente el sistema dice:
08:05
"What kindtipo of dumbtonto piecepieza of codecódigo was this?
198
470000
2000
"¡Qué código más tonto es este!
08:07
This can be improvedmejorado uponsobre in so manymuchos waysformas
199
472000
2000
Se puede mejorar de muchas formas,
08:09
so quicklycon rapidez."
200
474000
2000
muy rápidamente".
08:11
So you see wavesolas of newnuevo typestipos
201
476000
2000
Así que ven olas de nuevos tipos
08:13
takingtomando over the other typestipos.
202
478000
2000
que ocupan el lugar de otros tipos.
08:15
And this typetipo of activityactividad goesva on for quitebastante awhileUn rato,
203
480000
3000
Esto continúa un rato,
08:18
untilhasta the mainprincipal easyfácil things have been acquiredadquirido by these programsprogramas.
204
483000
4000
hasta que los programas adquieren las cosas principales
08:22
And then you see sortordenar of like a stasisestasis comingviniendo on
205
487000
4000
y entonces se llega a una estabilidad
08:26
where the systemsistema essentiallyesencialmente waitsmurga
206
491000
2000
donde el sistema espera, en esencia,
08:28
for a newnuevo typetipo of innovationinnovación, like this one,
207
493000
3000
un nuevo tipo de innovación, como este,
08:31
whichcual is going to spreaduntado
208
496000
2000
que se esparcirá
08:33
over all the other innovationsinnovaciones that were before
209
498000
2000
sobre las innovaciones anteriores
08:35
and is erasingborrando the genesgenes that it had before,
210
500000
3000
y borrará los genes que tenía antes,
08:38
untilhasta a newnuevo typetipo of highermayor levelnivel of complexitycomplejidad has been achievedlogrado.
211
503000
4000
hasta adquirir un mayor tipo de complejidad.
08:42
And this processproceso goesva on and on and on.
212
507000
3000
El proceso sigue y sigue.
08:45
So what we see here
213
510000
2000
Por eso vemos
08:47
is a systemsistema that livesvive
214
512000
2000
que vive
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
de la forma en que estamos acostumbrados a la vida.
08:51
But what the NASANASA people had askedpreguntó me really
216
516000
4000
La gente de la NASA preguntó:
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
"Estos tipos,
08:57
have a biosignaturebiosignature?
218
522000
2000
¿tienen un biomarcador?
08:59
Can we measuremedida this typetipo of life?
219
524000
2000
¿Podemos medir este tipo de vida?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
Porque si podemos,
09:03
maybe we have a chanceoportunidad of actuallyactualmente discoveringdescubriendo life somewherealgun lado elsemás
221
528000
3000
tal vez podamos descubrir vida en otro lugar
09:06
withoutsin beingsiendo biasedparcial
222
531000
2000
sin estar sesgados
09:08
by things like aminoaminado acidsácidos."
223
533000
2000
por cosas como los aminoácidos".
09:10
So I said, "Well, perhapsquizás we should constructconstruir
224
535000
3000
Les dije: "Bueno, tal vez podríamos construir
09:13
a biosignaturebiosignature
225
538000
2000
un biomarcador
09:15
basedbasado on life as a universaluniversal processproceso.
226
540000
3000
basado en la vida como un proceso universal.
09:18
In facthecho, it should perhapsquizás make use
227
543000
2000
De hecho, tal vez debería usar
09:20
of the conceptsconceptos that I developeddesarrollado
228
545000
2000
los conceptos que desarrollé
09:22
just in orderorden to sortordenar of capturecapturar
229
547000
2000
para, de alguna forma, capturar
09:24
what a simplesencillo livingvivo systemsistema mightpodría be."
230
549000
2000
lo que serían sistemas vivientes simples".
09:26
And the thing I camevino up with --
231
551000
2000
Y propuse...
09:28
I have to first give you an introductionIntroducción about the ideaidea,
232
553000
4000
Tengo que presentar la idea primero,
09:32
and maybe that would be a meaningsentido detectordetector,
233
557000
3000
quizá sería un detector de significado,
09:35
rathermás bien than a life detectordetector.
234
560000
3000
en vez de ser un detector de vida.
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
Y la forma en que lo hacemos...
09:40
I would like to find out how I can distinguishdistinguir
236
565000
2000
Me gustaría saber distinguir
09:42
texttexto that was writtenescrito by a millionmillón monkeysmonos,
237
567000
2000
el texto escrito por un millón de monos,
09:44
as opposedopuesto to texttexto that [is] in our bookslibros.
238
569000
3000
del texto que está en los libros.
09:47
And I would like to do it in suchtal a way
239
572000
2000
Y me gustaría hacerlo de forma tal
09:49
that I don't actuallyactualmente have to be ablepoder to readleer the languageidioma,
240
574000
2000
de no tener que leer el lenguaje
09:51
because I'm sure I won'tcostumbre be ablepoder to.
241
576000
2000
porque sé que no podré.
09:53
As long as I know that there's some sortordenar of alphabetalfabeto.
242
578000
2000
Sólo sé que hay algún tipo de alfabeto
09:55
So here would be a frequencyfrecuencia plottrama
243
580000
3000
y una gráfica de frecuencias
09:58
of how oftena menudo you find
244
583000
2000
de la presencia de cada una
10:00
eachcada of the 26 lettersletras of the alphabetalfabeto
245
585000
2000
de las 26 letras del alfabeto
10:02
in a texttexto writtenescrito by randomaleatorio monkeysmonos.
246
587000
3000
en un texto escrito por monos al azar.
10:05
And obviouslyobviamente eachcada of these lettersletras
247
590000
2000
Obviamente, cada una de las letras
10:07
comesproviene off about roughlyaproximadamente equallyIgualmente frequentfrecuente.
248
592000
2000
resulta casi igual de frecuente.
10:09
But if you now look at the samemismo distributiondistribución in EnglishInglés textstextos,
249
594000
4000
Pero si vemos la misma distribución en un texto en inglés,
10:13
it looksmiradas like that.
250
598000
2000
se parece a esto.
10:15
And I'm tellingnarración you, this is very robustrobusto acrossa través de EnglishInglés textstextos.
251
600000
3000
Es muy consistente en textos en inglés.
10:18
And if I look at Frenchfrancés textstextos, it looksmiradas a little bitpoco differentdiferente,
252
603000
2000
Y si vemos un texto en francés, se ve un poco distinto.
10:20
or Italianitaliano or Germanalemán.
253
605000
2000
o en italiano, o en alemán.
10:22
They all have theirsu ownpropio typetipo of frequencyfrecuencia distributiondistribución,
254
607000
3000
Todos tienen su propia frecuencia de distribución de letras,
10:25
but it's robustrobusto.
255
610000
2000
pero es robusto.
10:27
It doesn't matterimportar whethersi it writesescribe about politicspolítica or about scienceciencia.
256
612000
3000
No importa si se escribe de política o ciencia.
10:30
It doesn't matterimportar whethersi it's a poempoema
257
615000
3000
no importa si es un poema
10:33
or whethersi it's a mathematicalmatemático texttexto.
258
618000
3000
o un texto matemático.
10:36
It's a robustrobusto signaturefirma,
259
621000
2000
Es una señal robusta,
10:38
and it's very stableestable.
260
623000
2000
y muy estable.
10:40
As long as our bookslibros are writtenescrito in EnglishInglés --
261
625000
2000
Mientras los libros estén escritos en inglés,
10:42
because people are rewritingreescribiendo them and recopyingvolver a copiar them --
262
627000
3000
porque las personas los re-escriben y copian,
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
estará ahí.
10:47
So that inspiredinspirado me to think about,
264
632000
2000
Eso me inspiró a pensar,
10:49
well, what if I try to use this ideaidea
265
634000
3000
bueno, qué tal si usamos esta idea
10:52
in orderorden, not to detectdetectar randomaleatorio textstextos
266
637000
2000
no para diferenciar textos al azar
10:54
from textstextos with meaningsentido,
267
639000
2000
de textos con significado,
10:56
but rathermás bien detectdetectar the facthecho that there is meaningsentido
268
641000
4000
sino para detectar que hay significado
11:00
in the biomoleculesbiomoléculas that make up life.
269
645000
2000
en las biomoléculas que conforman la vida.
11:02
But first I have to askpedir:
270
647000
2000
Primero tengo que preguntar:
11:04
what are these buildingedificio blocksbloques, like the alphabetalfabeto, elementselementos that I showedmostró you?
271
649000
3000
¿cuáles son estos bloques de construcción, como el alfabeto?
11:07
Well it turnsvueltas out, we have manymuchos differentdiferente alternativesalternativas
272
652000
3000
Bueno, resulta, que tenemos diferentes alternativas
11:10
for suchtal a setconjunto of buildingedificio blocksbloques.
273
655000
2000
para estos bloques de construcción.
11:12
We could use aminoaminado acidsácidos,
274
657000
2000
Podríamos usar aminoácidos,
11:14
we could use nucleicnucleico acidsácidos, carboxyliccarboxílico acidsácidos, fattygraso acidsácidos.
275
659000
3000
podríamos usar ácidos nucleicos, ácidos carboxílicos, ácidos grasos.
11:17
In facthecho, chemistry'squímica extremelyextremadamente richRico, and our bodycuerpo usesusos a lot of them.
276
662000
3000
La química es muy rica y nuestros cuerpos la usan mucho.
11:20
So that we actuallyactualmente, to testprueba this ideaidea,
277
665000
3000
Para probar esta idea
11:23
first tooktomó a look at aminoaminado acidsácidos and some other carboxyliccarboxílico acidsácidos.
278
668000
3000
primero observamos los aminoácidos y algunos ácidos carboxílicos.
11:26
And here'saquí está the resultresultado.
279
671000
2000
Y he aquí el resultado.
11:28
Here is, in facthecho, what you get
280
673000
3000
Esto es lo que se obtiene
11:31
if you, for exampleejemplo, look at the distributiondistribución of aminoaminado acidsácidos
281
676000
3000
si, por ejemplo, vemos la distribución de aminoácidos
11:34
on a cometcometa or in interstellarinterestelar spaceespacio
282
679000
3000
en un cometa o en el espacio interestelar
11:37
or, in facthecho, in a laboratorylaboratorio,
283
682000
2000
o, de hecho, en un laboratorio,
11:39
where you madehecho very sure that in your primordialprimordial soupsopa
284
684000
2000
donde aseguramos que en la sopa primigenia
11:41
that there is not livingvivo stuffcosas in there.
285
686000
2000
no haya nada viviente.
11:43
What you find is mostlyprincipalmente glycineglicina and then alaninealanina
286
688000
3000
Principalmente encontramos glicina y alanina
11:46
and there's some tracerastro elementselementos of the other onesunos.
287
691000
3000
y algunos elementos traza de otros (aminoácidos).
11:49
That is alsoademás very robustrobusto --
288
694000
3000
Eso también es muy robusto...
11:52
what you find in systemssistemas like EarthTierra
289
697000
3000
se encuentra en sistemas similares a la Tierra
11:55
where there are aminoaminado acidsácidos,
290
700000
2000
en los que hay aminoácidos,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
pero no hay vida.
11:59
But supposesuponer you take some dirtsuciedad
292
704000
2000
Pero supongamos que escarbamos
12:01
and digcavar throughmediante it
293
706000
2000
en la tierra
12:03
and then put it into these spectrometersespectrómetros,
294
708000
3000
y lo ponemos en estos espectómetros,
12:06
because there's bacteriabacteria all over the placelugar;
295
711000
2000
porque hay bacterias por todas partes;
12:08
or you take wateragua anywhereen cualquier sitio on EarthTierra,
296
713000
2000
o tomamos agua en cualquier lugar de la Tierra,
12:10
because it's teamingtrabajo en equipo with life,
297
715000
2000
porque está repleta de vida,
12:12
and you make the samemismo analysisanálisis;
298
717000
2000
y hacemos el mismo análisis;
12:14
the spectrumespectro looksmiradas completelycompletamente differentdiferente.
299
719000
2000
el espectro se ve completamente diferente.
12:16
Of coursecurso, there is still glycineglicina and alaninealanina,
300
721000
4000
Desde luego, hay glicina y alanina todavía,
12:20
but in facthecho, there are these heavypesado elementselementos, these heavypesado aminoaminado acidsácidos,
301
725000
3000
pero de hecho, son elementos pesados, aminoácidos pesados,
12:23
that are beingsiendo producedproducido
302
728000
2000
que se producen
12:25
because these are valuablevalioso to the organismorganismo.
303
730000
2000
porque son valiosos para el organismo.
12:27
And some other onesunos
304
732000
2000
Y algunos otros
12:29
that are not used in the setconjunto of 20,
305
734000
2000
que no se usan en el grupo de 20,
12:31
they will not appearAparecer at all
306
736000
2000
no aparecerán
12:33
in any typetipo of concentrationconcentración.
307
738000
2000
en ningún tipo de concentración.
12:35
So this alsoademás turnsvueltas out to be extremelyextremadamente robustrobusto.
308
740000
2000
Así que esto resulta ser muy robusto.
12:37
It doesn't matterimportar what kindtipo of sedimentsedimento you're usingutilizando to grindmoler up,
309
742000
3000
No importa qué tipo de sedimento se muela,
12:40
whethersi it's bacteriabacteria or any other plantsplantas or animalsanimales.
310
745000
3000
ya sea bacteria o cualquier planta o animal.
12:43
AnywhereEn cualquier sitio there's life,
311
748000
2000
Siempre que haya vida,
12:45
you're going to have this distributiondistribución,
312
750000
2000
existirá esta distribución,
12:47
as opposedopuesto to that distributiondistribución.
313
752000
2000
a diferencia de esta.
12:49
And it is detectabledetectable not just in aminoaminado acidsácidos.
314
754000
3000
Y es detectable no sólo en aminoácidos.
12:52
Now you could askpedir:
315
757000
2000
Ahora podrían preguntarse:
12:54
well, what about these AvidiansAvidianos?
316
759000
2000
¿Qué son los avidianos?
12:56
The AvidiansAvidianos beingsiendo the denizenshabitantes of this computercomputadora worldmundo
317
761000
4000
Los avidianos son los habitantes de este mundo computacional
13:00
where they are perfectlyperfectamente happycontento replicatingreplicando and growingcreciente in complexitycomplejidad.
318
765000
3000
donde se replican felizmente y aumentan su complejidad.
13:03
So this is the distributiondistribución that you get
319
768000
3000
Esta es la distribución que se obtiene
13:06
if, in facthecho, there is no life.
320
771000
2000
si, de hecho, no hay vida".
13:08
They have about 28 of these instructionsinstrucciones.
321
773000
3000
Hay cerca de 28 instrucciones.
13:11
And if you have a systemsistema where they're beingsiendo replacedreemplazado one by the other,
322
776000
3000
Y si tienen un sistema donde se reemplazan unas por otras
13:14
it's like the monkeysmonos writingescritura on a typewritermáquina de escribir.
323
779000
2000
es como tener monos que escriben en un teclado.
13:16
EachCada of these instructionsinstrucciones appearsaparece
324
781000
3000
Cada una de estas instrucciones aparece
13:19
with roughlyaproximadamente the equaligual frequencyfrecuencia.
325
784000
3000
con casi la misma frecuencia.
13:22
But if you now take a setconjunto of replicatingreplicando guys
326
787000
4000
Pero si se toma un grupo de tipos replicantes
13:26
like in the videovídeo that you saw,
327
791000
2000
como en el video que vieron,
13:28
it looksmiradas like this.
328
793000
2000
se ve así.
13:30
So there are some instructionsinstrucciones
329
795000
2000
Hay instrucciones muy valiosas
13:32
that are extremelyextremadamente valuablevalioso to these organismsorganismos,
330
797000
2000
para estos organismos,
13:34
and theirsu frequencyfrecuencia is going to be highalto.
331
799000
3000
y su frecuencia será alta.
13:37
And there's actuallyactualmente some instructionsinstrucciones
332
802000
2000
Hay otras instrucciones
13:39
that you only use onceuna vez, if ever.
333
804000
2000
que se usan una sola vez, si acaso.
13:41
So they are eitherya sea poisonousvenenoso
334
806000
2000
Así que o son venenosas
13:43
or really should be used at lessMenos of a levelnivel than randomaleatorio.
335
808000
4000
o deberían usarse poco menos que aleatoriamente.
13:47
In this casecaso, the frequencyfrecuencia is lowerinferior.
336
812000
3000
En este caso, la frecuencia es baja.
13:50
And so now we can see, is that really a robustrobusto signaturefirma?
337
815000
3000
Y ahora podemos ver, ¿es realmente una señal robusta?
13:53
I can tell you indeeden efecto it is,
338
818000
2000
Les puedo decir que sí lo es,
13:55
because this typetipo of spectrumespectro, just like what you've seenvisto in bookslibros,
339
820000
3000
porque este tipo de espectro, tal como lo han visto en los libros,
13:58
and just like what you've seenvisto in aminoaminado acidsácidos,
340
823000
2000
y justo como lo vieron en los aminoácidos,
14:00
it doesn't really matterimportar how you changecambio the environmentambiente, it's very robustrobusto;
341
825000
3000
no importa cómo cambie el ambiente, es muy robusto;
14:03
it's going to reflectreflejar the environmentambiente.
342
828000
2000
reflejará el ambiente.
14:05
So I'm going to showespectáculo you now a little experimentexperimentar that we did.
343
830000
2000
Les mostraré ahora un pequeño experimento que hicimos.
14:07
And I have to explainexplique to you,
344
832000
2000
Tengo que explicarles,
14:09
the topparte superior of this graphgrafico
345
834000
2000
la parte superior de esta gráfica
14:11
showsmuestra you that frequencyfrecuencia distributiondistribución that I talkedhabló about.
346
836000
3000
muestra la distribución de frecuencias de la que hablé.
14:14
Here, in facthecho, that's the lifelesssin vida environmentambiente
347
839000
3000
Aquí, de hecho, es el ambiente sin vida
14:17
where eachcada instructioninstrucción occursocurre
348
842000
2000
donde ocurre cada instrucción
14:19
at an equaligual frequencyfrecuencia.
349
844000
2000
con igual frecuencia.
14:21
And belowabajo there, I showespectáculo, in facthecho,
350
846000
3000
Y aquí abajo, les muestro
14:24
the mutationmutación ratetarifa in the environmentambiente.
351
849000
3000
la tasa de mutación en el ambiente.
14:27
And I'm startingcomenzando this at a mutationmutación ratetarifa that is so highalto
352
852000
3000
Comienzo esto en una tasa de mutación que es tan alta
14:30
that, even if you would dropsoltar
353
855000
2000
que, aún si tiramos
14:32
a replicatingreplicando programprograma
354
857000
2000
un programa replicante
14:34
that would otherwisede otra manera happilyfelizmente growcrecer up
355
859000
2000
que crecería felizmente en otras condiciones
14:36
to fillllenar the entiretodo worldmundo,
356
861000
2000
hasta llenar todo el mundo,
14:38
if you dropsoltar it in, it getsse pone mutatedmutado to deathmuerte immediatelyinmediatamente.
357
863000
4000
si lo tiramos ahí, muta a muerte de inmediato.
14:42
So there is no life possibleposible
358
867000
2000
Así que no hay posibilidad de vida
14:44
at that typetipo of mutationmutación ratetarifa.
359
869000
3000
en ese tipo de tasa de mutación.
14:47
But then I'm going to slowlydespacio turngiro down the heatcalor, so to speakhablar,
360
872000
4000
Pero entonces voy a bajar la temperatura, por así decirlo,
14:51
and then there's this viabilityviabilidad thresholdlímite
361
876000
2000
y está este umbral de viabilidad
14:53
where now it would be possibleposible
362
878000
2000
donde ahora sería posible
14:55
for a replicatorreplicador to actuallyactualmente livevivir.
363
880000
2000
que sobreviva un replicador.
14:57
And indeeden efecto, we're going to be droppinggoteante these guys
364
882000
3000
Y, de hecho, echaremos a estos tipos
15:00
into that soupsopa all the time.
365
885000
2000
a esta sopa todo el tiempo.
15:02
So let's see what that looksmiradas like.
366
887000
2000
Veamos cómo se ve.
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
Primero, nada, nada, nada.
15:07
Too hotcaliente, too hotcaliente.
368
892000
2000
Muy caliente, muy caliente.
15:09
Now the viabilityviabilidad thresholdlímite is reachedalcanzado,
369
894000
3000
Ahora alcanzan el umbral de viabilidad,
15:12
and the frequencyfrecuencia distributiondistribución
370
897000
2000
y la distribución de frecuencias
15:14
has dramaticallydramáticamente changedcambiado and, in facthecho, stabilizesestabiliza.
371
899000
3000
cambia drásticamente y, de hecho, se estabiliza.
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
Y ahora lo que hice
15:19
is, I was beingsiendo nastyasqueroso, I just turnedconvertido up the heatcalor again and again.
373
904000
3000
fue, estaba siendo grosero, subí la temperatura más y más.
15:22
And of coursecurso, it reachesalcanza the viabilityviabilidad thresholdlímite.
374
907000
3000
Y por supuesto, alcanzó el umbral de viabilidad.
15:25
And I'm just showingdemostración this to you again because it's so nicebonito.
375
910000
3000
Se los mostraré de nuevo porque se ve bien.
15:28
You hitgolpear the viabilityviabilidad thresholdlímite.
376
913000
2000
Alcanzan el umbral de viabilidad.
15:30
The distributiondistribución changescambios to "aliveviva!"
377
915000
2000
La distribución cambia a "vivientes"
15:32
And then, onceuna vez you hitgolpear the thresholdlímite
378
917000
3000
y entonces, ya que alcanzan el umbral
15:35
where the mutationmutación ratetarifa is so highalto
379
920000
2000
donde la tasa de mutación es tan alta
15:37
that you cannotno poder self-reproduceauto-reproducirse,
380
922000
2000
que no pueden auto-replicarse,
15:39
you cannotno poder copydupdo the informationinformación
381
924000
3000
no pueden copiar la información
15:42
forwardadelante to your offspringdescendencia
382
927000
2000
hacia sus descendientes
15:44
withoutsin makingfabricación so manymuchos mistakeserrores
383
929000
2000
sin cometer tantos errores
15:46
that your abilitycapacidad to replicatereproducir exactamente vanishesdesaparece.
384
931000
3000
que la habilidad de replicarse se desvanece.
15:49
And then that signaturefirma is lostperdió.
385
934000
3000
Y entonces se pierde el marcador.
15:52
What do we learnaprender from that?
386
937000
2000
¿Qué aprendimos de esto?
15:54
Well, I think we learnaprender a numbernúmero of things from that.
387
939000
4000
Bueno, creo que aprendimos varias cosas.
15:58
One of them is,
388
943000
2000
Una de ellas es
16:00
if we are ablepoder to think about life
389
945000
3000
que si somos capaces de pensar en la vida
16:03
in abstractabstracto termscondiciones --
390
948000
2000
en términos abstractos...
16:05
and we're not talkinghablando about things like plantsplantas,
391
950000
2000
y no estamos hablando de cosas como las plantas;
16:07
and we're not talkinghablando about aminoaminado acidsácidos,
392
952000
2000
y no estamos hablando de aminoácidos,
16:09
and we're not talkinghablando about bacteriabacteria,
393
954000
2000
y no hablamos de bacterias,
16:11
but we think in termscondiciones of processesprocesos --
394
956000
2000
sino que pensamos en términos de procesos...
16:13
then we could startcomienzo to think about life,
395
958000
3000
entonces podemos empezar a pensar en la vida,
16:16
not as something that is so specialespecial to EarthTierra,
396
961000
2000
no como algo que es especial de la Tierra,
16:18
but that, in facthecho, could existexiste anywhereen cualquier sitio.
397
963000
3000
sino que podría existir en cualquier lugar.
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
Porque sólo tiene que ver
16:23
with these conceptsconceptos of informationinformación,
399
968000
2000
con este concepto de información,
16:25
of storingalmacenamiento informationinformación
400
970000
2000
de almacenar información
16:27
withindentro physicalfísico substratessustratos --
401
972000
2000
en sustratos físicos...
16:29
anything: bitsbits, nucleicnucleico acidsácidos,
402
974000
2000
cualquier cosa: bits, ácidos nucleicos,
16:31
anything that's an alphabetalfabeto --
403
976000
2000
cualquier cosa que sea un alfabeto,
16:33
and make sure that there's some processproceso
404
978000
2000
y asegurarse de que haya algún proceso
16:35
so that this informationinformación can be storedalmacenado
405
980000
2000
para almacenar información
16:37
for much longermás than you would expectesperar
406
982000
2000
por más tiempo del esperado
16:39
the time scalesescamas for the deteriorationdeterioro of informationinformación.
407
984000
4000
por las escalas de tiempo del deterioro de la información.
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
Y, si pueden hacerlo,
16:45
then you have life.
409
990000
2000
entonces tienen vida.
16:47
So the first thing that we learnaprender
410
992000
2000
Así que lo primero que aprendimos
16:49
is that it is possibleposible to definedefinir life
411
994000
3000
es que es posible definir la vida
16:52
in termscondiciones of processesprocesos alonesolo,
412
997000
3000
sólo en términos de procesos,
16:55
withoutsin referringreferente at all
413
1000000
2000
sin referirnos para nada
16:57
to the typetipo of things that we holdsostener dearquerido,
414
1002000
2000
al tipo de cosas que apreciamos,
16:59
as farlejos as the typetipo of life on EarthTierra is.
415
1004000
3000
como tipo de vida en la Tierra.
17:02
And that in a sensesentido removeselimina us again,
416
1007000
3000
Y que de alguna forma nos quita del centro,
17:05
like all of our scientificcientífico discoveriesdescubrimientos, or manymuchos of them --
417
1010000
3000
como todos nuestros descubrimientos científicos, o la mayoría,
17:08
it's this continuouscontinuo dethroningdestronar of man --
418
1013000
2000
-de este continuo destronamiento del hombre-
17:10
of how we think we're specialespecial because we're aliveviva.
419
1015000
3000
de pensar que somos especiales porque estamos vivos.
17:13
Well we can make life. We can make life in the computercomputadora.
420
1018000
3000
Bueno podemos hacer vida. Podemos hacer vida en una computadora.
17:16
GrantedConcedido, it's limitedlimitado,
421
1021000
2000
Cierto, es limitada,
17:18
but we have learnedaprendido what it takes
422
1023000
3000
pero hemos aprendido lo que hace falta
17:21
in orderorden to actuallyactualmente constructconstruir it.
423
1026000
2000
para construirla realmente.
17:23
And onceuna vez we have that,
424
1028000
3000
Y una vez que tenemos eso,
17:26
then it is not suchtal a difficultdifícil tasktarea anymorenunca más
425
1031000
3000
entonces ya no es tarea difícil
17:29
to say, if we understandentender the fundamentalfundamental processesprocesos
426
1034000
4000
decir, si entendemos los procesos fundamentales
17:33
that do not referreferir to any particularespecial substratesubstrato,
427
1038000
3000
que no se refieren a ningún sustrato particular,
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
entonces podemos salir
17:38
and try other worldsmundos,
429
1043000
2000
e intentarlo en otros mundos;
17:40
figurefigura out what kindtipo of chemicalquímico alphabetsalfabetos mightpodría there be,
430
1045000
4000
deducir qué tipo de alfabeto químico podría haber ahí,
17:44
figurefigura enoughsuficiente about the normalnormal chemistryquímica,
431
1049000
2000
conocer bien la química normal,
17:46
the geochemistrygeoquímica of the planetplaneta,
432
1051000
3000
la geoquímica del planeta,
17:49
so that we know what this distributiondistribución would look like
433
1054000
2000
para que sepamos cómo se ve esta distribución
17:51
in the absenceausencia of life,
434
1056000
2000
en ausencia de vida,
17:53
and then look for largegrande deviationsdesviaciones from this --
435
1058000
3000
y entonces buscar desviaciones más grandes a partir de ello;
17:56
this thing stickingpega out, whichcual saysdice,
436
1061000
3000
esto que sobresale y dice:
17:59
"This chemicalquímico really shouldn'tno debería be there."
437
1064000
2000
"Este químico no debería estar ahí".
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
Ahora no sabemos que hay vida,
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
pero podríamos decir:
18:05
"Well at leastmenos I'm going to have to take a look very preciselyprecisamente at this chemicalquímico
440
1070000
3000
"Bueno, al menos veré con precisión este compuesto químico
18:08
and see where it comesproviene from."
441
1073000
2000
y veré de dónde viene".
18:10
And that mightpodría be our chanceoportunidad
442
1075000
2000
Y esa sería nuestra oportunidad
18:12
of actuallyactualmente discoveringdescubriendo life
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1077000
2000
de descubrir vida en realidad
18:14
when we cannotno poder visiblyvisiblemente see it.
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1079000
2000
cuando no la podemos ver.
18:16
And so that's really the only take-homellevar a casa messagemensaje
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1081000
3000
Y ese es el único mensaje para llevarse a casa
18:19
that I have for you.
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1084000
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que tengo para Uds.
18:21
Life can be lessMenos mysteriousmisterioso
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2000
La vida puede ser menos misteriosa
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than we make it out to be
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1088000
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de lo que imaginamos
18:25
when we try to think about how it would be on other planetsplanetas.
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1090000
4000
cuando intentamos pensar cómo sería en otros planetas.
18:29
And if we removeretirar the mysterymisterio of life,
450
1094000
3000
Y si quitamos el misterio de la vida
18:32
then I think it is a little bitpoco easiermás fácil
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1097000
3000
creo que es más fácil
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for us to think about how we livevivir,
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1100000
2000
pensar cómo vivimos
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and how perhapsquizás we're not as specialespecial as we always think we are.
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1102000
3000
y que tal vez no somos tan especiales como siempre pensamos.
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And I'm going to leavesalir you with that.
454
1105000
2000
Los dejaré con eso.
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And thank you very much.
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1107000
2000
Muchas gracias.
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(ApplauseAplausos)
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1109000
2000
(Aplausos)
Translated by Alex Alonso
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com