ABOUT THE SPEAKER
Randall Munroe - Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night.

Why you should listen

One of a small group of professional web cartoonists, math obsessive and chronic explainer Randall Munroe dazzles the online world (and racks up millions of monthly page views) with the meaninglessly-named (and occasionally heartbreaking) webcomic xkcd.
 
Munroe’s blog What If? specializes in cunning answers to, as the Atlantic put it, "the kinds of of wonderful and fanciful hypotheticals that might arise when the nerdily inclined get together in bars," like “How fast can you hit a speed bump while driving and live?” or “What would happen if a hair dryer with continuous power was turned on and put in an airtight 1x1x1 meter box?” As he told Math Horizons, I really enjoy solving these kinds of things, and it’s a bonus if I realize that I can put boxes around it and make it a comic."

He is also the author of the book Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words

More profile about the speaker
Randall Munroe | Speaker | TED.com
TED2014

Randall Munroe: Comics that ask "what if?"

Randall Munroe: Cómics que preguntan "¿qué pasaría si?"

Filmed:
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El caricaturista web Randall Munroe responde a preguntas sencillas del tipo: "qué pasaría si" ("¿Qué pasaría si golpeas una pelota de béisbol que se mueve a la velocidad de la luz?") usando las matemáticas, la física, la lógica y el humor. En esta encantadora charla, la pregunta de un lector acerca del almacén de datos de Google conduce a Munroe por un camino tortuoso hasta una graciosa respuesta en exceso detallada, en la que, shhh, en realidad podrías aprender algo.
- Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio

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00:12
So, I have a featurecaracterística on my websitesitio web where everycada weeksemana
0
882
2509
Tengo una función en mi sitio web
en el que cada semana
00:15
people submitenviar hypotheticalhipotético questionspreguntas
1
3391
2000
la gente envía preguntas hipotéticas
00:17
for me to answerresponder,
2
5391
1588
para que yo las responda,
00:18
and I try to answerresponder them usingutilizando mathmates, scienceciencia
3
6979
2381
y trato de hacerlo usando
las matemáticas, la ciencia
00:21
and comicshistorietas.
4
9360
1460
y las tiras cómicas.
00:22
So for exampleejemplo, one personpersona askedpreguntó,
5
10820
2408
Por ejemplo, una persona preguntó:
00:25
what would happenocurrir if you triedintentó to hitgolpear a baseballbéisbol
6
13228
1694
¿Qué pasaría si intentas golpear
una pelota de béisbol
00:26
pitchedinclinado at 90 percentpor ciento of the speedvelocidad of lightligero?
7
14922
2406
lanzada al 90 % de
la velocidad de la luz?
00:29
So I did some calculationscálculos.
8
17328
2952
Así que hice algunos cálculos.
00:32
Now, normallynormalmente, when an objectobjeto fliesmoscas throughmediante the airaire,
9
20280
2267
Normalmente, cuando un objeto
vuela por el aire,
00:34
the airaire will flowfluir around the objectobjeto,
10
22547
1474
el aire pasa alrededor del objeto,
00:36
but in this casecaso, the ballpelota would be going so fastrápido
11
24021
1929
pero en este caso,
la pelota iría tan rápido
00:37
that the airaire moleculesmoléculas wouldn'tno lo haría have time
12
25950
1451
que las moléculas del aire
no tendrían tiempo
00:39
to movemovimiento out of the way.
13
27401
1619
de quitarse del camino.
00:41
The ballpelota would smashaplastar right into and throughmediante them,
14
29020
2987
La pelota las destruiría
pasando a través de ellas,
00:44
and the collisionscolisiones with these airaire moleculesmoléculas
15
32007
1661
y la colisión con estas moléculas de aire
00:45
would knockgolpe away the nitrogennitrógeno,
16
33668
1665
enviaría lejos el nitrógeno,
00:47
carboncarbón and hydrogenhidrógeno from the ballpelota,
17
35333
1958
carbono e hidrógeno de la pelota
00:49
fragmentingfragmentando it off into tinyminúsculo particlespartículas,
18
37291
1837
fragmentándola en pequeñas partículas,
00:51
and alsoademás triggeringdesencadenante wavesolas of thermonucleartermonuclear fusionfusión
19
39128
2484
y produciendo olas de fusión termonuclear
00:53
in the airaire around it.
20
41612
1528
en el aire a su alrededor.
00:55
This would resultresultado in a floodinundar of x-raysrayos X
21
43140
2165
Esto daría lugar a una
inundación de rayos X
00:57
that would spreaduntado out in a bubbleburbuja
22
45305
1751
que se extendería en una burbuja
00:59
alonga lo largo with exoticexótico particlespartículas,
23
47056
1426
junto con partículas exóticas,
01:00
plasmaplasma insidedentro, centeredcentrado on the pitcher'sjarra moundmontículo,
24
48482
3120
plasma en el interior, centrada
en el montículo del lanzador,
01:03
and that would movemovimiento away from the pitcher'sjarra moundmontículo
25
51602
3542
y que se moverían alejándose del
montículo del lanzador
01:07
slightlyligeramente fasterMás rápido than the ballpelota.
26
55144
2485
ligeramente más rápido que la pelota.
01:09
Now at this pointpunto, about 30 nanosecondsnanosegundos in,
27
57629
2682
En este punto, en unos
30 nanosegundos,
01:12
the home plateplato is farlejos enoughsuficiente away
28
60311
1903
la base está lo suficientemente lejos
01:14
that lightligero hasn'tno tiene had time to reachalcanzar it,
29
62214
1906
como para que la luz no haya podido llegar a él,
01:16
whichcual meansmedio the battermasa
30
64120
1451
lo que significa que el bateador
01:17
still seesve the pitcherlanzador about to throwlanzar
31
65571
2764
aún ve al lanzador a punto de tirar
01:20
and has no ideaidea that anything is wrongincorrecto.
32
68335
2017
y no tiene idea de que algo anda mal.
01:22
(LaughterRisa)
33
70352
2272
(Risas)
01:24
Now, after 70 nanosecondsnanosegundos,
34
72624
2426
Después de 70 nanosegundos,
01:27
the ballpelota will reachalcanzar home plateplato,
35
75050
1454
la pelota llegará a la base,
01:28
or at leastmenos the cloudnube of expandingen expansión plasmaplasma
36
76504
2737
o al menos la nube
de plasma en expansión
01:31
that used to be the ballpelota,
37
79241
2129
que solía ser la pelota,
01:33
and it will engulfsumergir the batmurciélago and the battermasa
38
81370
3765
y se tragará el bate y al bateador
01:37
and the plateplato and the catcherreceptor and the umpireárbitro
39
85135
3461
y la base, el receptor y el árbitro
01:40
and startcomienzo disintegratingdesintegrándose them all
40
88596
2805
y empezará a desintegrarlos a todos
01:43
as it alsoademás startsempieza to carryllevar them backwardhacia atrás
41
91401
3166
y también empezará a llevarlos hacia atrás
01:46
throughmediante the backstopbarrera, whichcual
alsoademás startsempieza to disintegratedesintegrarse.
42
94567
3464
a través del tope de retención, que
también comienza a desintegrarse.
01:50
So if you were watchingacecho this wholetodo thing
43
98031
1770
Si estuvieran viendo todo esto
01:51
from a hillcolina,
44
99801
1307
desde una colina,
01:53
ideallyidealmente, farlejos away,
45
101108
3373
idealmente, muy lejos,
01:56
what you'dtu hubieras see is a brightbrillante flashdestello of lightligero
46
104481
1455
lo que verían sería un destello de luz
01:57
that would fadedescolorarse over a fewpocos secondssegundos,
47
105936
1506
desvaneciéndose en segundos,
01:59
followedseguido by a blastexplosión waveola spreadingextensión out,
48
107442
2128
seguido de una onda expansiva,
02:01
shreddingtrituración treesárboles and housescasas
49
109570
2460
destruyendo árboles y casas
02:04
as it movesmovimientos away from the stadiumestadio,
50
112030
2119
a medida que se aleja del estadio,
02:06
and then eventuallyfinalmente a mushroomseta cloudnube
51
114149
2932
y luego, finalmente, un hongo atómico
02:09
risingcreciente up over the ruinedarruinado cityciudad. (LaughterRisa)
52
117081
3761
elevándose sobre la ciudad en ruinas.
(Risas)
02:12
So the MajorMayor LeagueLiga BaseballBéisbol rulesreglas
53
120842
1156
Las reglas de las Grandes Ligas
02:13
are a little bitpoco hazybrumoso,
54
121998
2104
son un poco nebulosas,
02:16
but — (LaughterRisa) — underdebajo ruleregla 6.02 and 5.09,
55
124102
4885
pero —(Risas)— bajo
la regla 6.02 y 5.09,
02:20
I think that in this situationsituación,
56
128987
1609
creo que en esta situación,
02:22
the battermasa would be consideredconsiderado hitgolpear by pitchtono
57
130596
2453
el bateador se consideraría
golpeado por el lanzamiento
02:25
and would be eligibleelegible to take first basebase,
58
133049
2634
y sería elegible para pasar
a primera base,
02:27
if it still existedexistió.
59
135683
3203
si todavía existiera.
02:30
So this is the kindtipo of questionpregunta I answerresponder,
60
138886
1796
Este es el tipo de preguntas que respondo,
02:32
and I get people writingescritura in with
61
140682
2139
y consigo gente que escribe
02:34
a lot of other strangeextraño questionspreguntas.
62
142821
1874
muchas otras preguntas raras.
02:36
I've had someonealguien writeescribir and say,
63
144695
2547
Alguien escribió y dijo:
02:39
scientificallycientíficamente speakingHablando, what is the bestmejor
64
147242
1919
Científicamente hablando,
¿cuál es la mejor
02:41
and fastestlo más rápido way to hideesconder a bodycuerpo?
65
149161
2070
y más rápida forma de esconder un cuerpo?
02:43
Can you do this one soonpronto?
66
151231
2222
¿Podrías contestarla pronto?
02:45
And I had someonealguien writeescribir in,
67
153453
1860
Y alguien me escribió,
02:47
I've had people writeescribir in about,
68
155313
2015
he tenido gente escribiéndome,
02:49
can you proveprobar whethersi or not you can find love again
69
157328
2204
¿Puedes probar si puedes o no
encontrar nuevamente
02:51
after your heart'scopas brokenroto?
70
159532
1672
el amor después de un corazón roto?
02:53
And I've had people sendenviar in
71
161204
1775
Y han enviado
02:54
what are clearlyclaramente homeworkdeberes questionspreguntas
72
162979
1991
preguntas claramente de la tarea escolar
02:56
they're tryingmolesto to get me to do for them.
73
164970
3143
que quieren que conteste por ellos.
03:00
But one weeksemana, a couplePareja monthsmeses agohace,
74
168113
2905
Pero una semana, hace un par de meses,
03:03
I got a questionpregunta that was actuallyactualmente about GoogleGoogle.
75
171018
3661
recibí una pregunta acerca de Google.
03:06
If all digitaldigital datadatos in the worldmundo
were storedalmacenado on punchpuñetazo cardscartas,
76
174679
2966
Si todos los datos del mundo
estuvieran en tarjetas perforadas,
03:09
how biggrande would Google'sGoogle datadatos warehousealmacén be?
77
177645
2679
¿qué tan grande sería
el almacén de datos de Google?
03:12
Now, Google'sGoogle prettybonita secretivereservado
about theirsu operationsoperaciones,
78
180324
2722
Ahora, Google es bastante reservado
sobre sus operaciones,
03:15
so no one really knowssabe how much datadatos GoogleGoogle has,
79
183046
3376
así que nadie sabe realmente
la cantidad de datos que tiene,
03:18
and in facthecho, no one really knowssabe
how manymuchos datadatos centerscentros GoogleGoogle has,
80
186422
2515
y de hecho, nadie sabe realmente
cuántos centros de datos tiene,
03:20
exceptexcepto people at GoogleGoogle itselfsí mismo.
81
188937
2491
excepto las personas en el propio Google.
03:23
And I've triedintentó, I've metreunió them a fewpocos timesveces,
82
191428
1234
Y lo he intentado,
los he visto un par de veces,
03:24
triedintentó askingpreguntando them, and they
aren'tno son revealingrevelador anything.
83
192662
5223
intenté preguntarles,
y no revelan nada.
03:29
So I decideddecidido to try to figurefigura this out myselfmí mismo.
84
197885
2535
Así que decidí tratar de
resolver esto yo mismo.
03:32
There are a fewpocos things that I lookedmirado at here.
85
200420
2159
Hay algunas cosas que miré.
03:34
I startedempezado with moneydinero.
86
202579
1906
Empecé con el dinero.
03:36
GoogleGoogle has to revealrevelar how much they spendgastar,
87
204485
2142
Google tiene que revelar cuánto gasta,
03:38
in generalgeneral, and that letsdeja you put some capstapas
88
206627
1990
en general, y eso permite establecer
03:40
on how manymuchos datadatos centerscentros could they be buildingedificio,
89
208617
3786
la cantidad de centros de datos que
podrían estar construyendo,
03:44
because a biggrande datadatos centercentrar costscostos
a certaincierto amountcantidad of moneydinero.
90
212403
2300
ya que un gran centro de datos
cuesta cierto dinero.
03:46
And you can alsoademás then put a capgorra on
91
214703
2432
Y también se puede poner un límite
03:49
how much of the worldmundo harddifícil
drivemanejar marketmercado are they takingtomando up,
92
217135
2331
a qué tanto del mercado mundial
de discos duros están tomando
03:51
whichcual turnsvueltas out, it's prettybonita sizableconsiderable.
93
219466
1952
que resulta ser bastante considerable.
03:53
I readleer a calculationcálculo at one pointpunto,
94
221418
1937
Leí un cálculo en un momento,
03:55
I think GoogleGoogle has a drivemanejar failurefracaso
95
223355
1465
creo que Google tiene
una falla de disco
03:56
about everycada minuteminuto or two,
96
224820
3254
cada minuto o dos,
04:00
and they just throwlanzar out the harddifícil drivemanejar
97
228074
1350
y sencillamente desechan el disco duro
04:01
and swapintercambiar in a newnuevo one.
98
229424
1386
y lo cambian por uno nuevo.
04:02
So they go throughmediante a hugeenorme numbernúmero of them.
99
230810
2200
Así que tiran un gran número de ellos.
04:05
And so by looking at moneydinero,
100
233010
1111
Y así, al ver el dinero,
04:06
you can get an ideaidea of how
manymuchos of these centerscentros they have.
101
234121
2849
se puede tener una idea de
cuántos de estos centros tienen.
04:08
You can alsoademás look at powerpoder.
102
236970
1860
También se puede considerar la energía.
04:10
You can look at how much electricityelectricidad they need,
103
238830
3897
Se puede ver cuánta electricidad necesitan,
04:14
because you need a certaincierto amountcantidad
of electricityelectricidad to runcorrer the serversservidores,
104
242727
1807
dado que los servidores necesitan
cierta cantidad para funcionar,
04:16
and GoogleGoogle is more efficienteficiente than mostmás,
105
244534
2039
y Google es más eficiente que la mayoría,
04:18
but they still have some basicBASIC requirementsrequisitos,
106
246573
3097
pero todavía tienen algunos
requerimientos básicos,
04:21
and that letsdeja you put a limitlímite
107
249670
1916
y eso permite establecer un margen
04:23
on the numbernúmero of serversservidores that they have.
108
251586
1947
en el número de servidores que tienen.
04:25
You can alsoademás look at squarecuadrado footagedistancia en pies and see
109
253533
4191
También se pueden buscar
los metros cuadrados y ver
04:29
of the datadatos centerscentros that you know,
110
257724
1276
de los centros de datos que conoces,
04:31
how biggrande are they?
111
259000
1353
¿qué tan grandes son?
04:32
How much roomhabitación is that?
112
260353
922
¿Cuánto espacio es eso?
04:33
How manymuchos serverservidor racksbastidores could you fitajuste in there?
113
261275
2360
¿Cuántos servidores podrías encajar allí?
04:35
And for some datadatos centerscentros,
114
263635
1703
Y para algunos centros de datos,
04:37
you mightpodría get two of these piecespiezas of informationinformación.
115
265338
1989
se podrían conseguir dos de esas
piezas de información.
04:39
You know how much they spentgastado,
116
267327
1696
Se sabe cuánto gastaron,
04:41
and they alsoademás, say, because they had to contractcontrato
117
269023
2357
y también, por ejemplo,
dado que tenían que contratar
04:43
with the locallocal governmentgobierno
118
271380
1419
con el gobierno local
04:44
to get the powerpoder providedprevisto,
119
272799
1680
para obtener la potencia suministrada,
04:46
you mightpodría know what they madehecho a dealacuerdo to buycomprar,
120
274479
2657
se podría saber que
hicieron un trato para comprar,
04:49
so you know how much powerpoder it takes.
121
277136
1754
así que se sabe la energía que usan.
04:50
Then you can look at the ratiosratios of those numbersnúmeros,
122
278890
2294
Entonces se puede ver
las proporciones de esos números,
04:53
and figurefigura out for a datadatos centercentrar
123
281184
1529
y averiguar para un centro de datos
04:54
where you don't have that informationinformación,
124
282713
1636
en la que no se tiene esa información,
04:56
you can figurefigura out,
125
284349
1092
averiguar,
04:57
but maybe you only have one of those,
126
285441
2187
pero tal vez solo se tenga uno de esos,
04:59
you know the squarecuadrado footagedistancia en pies,
then you could figurefigura out
127
287628
1679
digamos los metros cuadrados,
entonces se puede averiguar
05:01
well, maybe the powerpoder is proportionalproporcional.
128
289307
2323
bueno, tal vez la potencia
es proporcional.
05:03
And you can do this samemismo thing
with a lot of differentdiferente quantitiescantidades,
129
291630
2320
Se puede hacer lo mismo con
diferentes cantidades,
05:05
you know, with guessesconjeturas about
the totaltotal amountcantidad of storagealmacenamiento,
130
293950
2076
con conjeturas de la cantidad
total de almacenamiento,
05:08
the numbernúmero of serversservidores, the
numbernúmero of drivesunidades perpor serverservidor,
131
296026
2593
el número de servidores,
el número de unidades por servidor,
05:10
and in eachcada casecaso usingutilizando what you know
132
298619
3047
y en cada caso usando lo que se sabe
05:13
to come up with a modelmodelo that narrowsse estrecha down
133
301666
2527
para llegar a un modelo que reduzca
05:16
your guessesconjeturas for the things that you don't know.
134
304193
2130
las conjeturas sobre
las cosas que no se saben.
05:18
It's sortordenar of circlingdando vueltas around the
numbernúmero you're tryingmolesto to get.
135
306323
2265
Es como girar en torno al
número al que se quiere llegar.
05:20
And this is a lot of fundivertido.
136
308588
2555
Y es muy divertido.
05:23
The mathmates is not all that advancedavanzado,
137
311143
2182
La matemática no es tan avanzada,
05:25
and really it's like nothing more than
138
313325
3135
y realmente es nada más que como
05:28
solvingresolviendo a sudokusudoku puzzlerompecabezas.
139
316460
2012
resolver un sudoku.
05:30
So what I did, I wentfuimos throughmediante all of this informationinformación,
140
318472
5309
Así que eso hice, con
toda esta información,
05:35
spentgastado a day or two researchinginvestigando.
141
323781
1759
pasé un día o dos investigando.
05:37
And there are some things I didn't look at.
142
325540
2039
Hay un par de cosas que no consideré.
05:39
You could always look at the GoogleGoogle
143
327579
3043
Siempre se pueden ver
los mensajes de reclutamiento
05:42
recruitmentreclutamiento messagesmensajes that they postenviar.
144
330622
1817
que Google publica.
05:44
That givesda you an ideaidea of where they have people.
145
332439
1938
Eso da una idea de
dónde tienen personal.
05:46
SometimesA veces, when people visitvisitar a datadatos centercentrar,
146
334377
1611
A veces, cuando la gente los visita,
05:47
they'llellos van a take a cell-camcámara-celular photofoto and postenviar it,
147
335988
1845
toma fotografías y las publica,
05:49
and they aren'tno son supposedsupuesto to,
148
337833
1490
y se supone que no deberían de hacerlo,
05:51
but you can learnaprender things about
theirsu hardwarehardware that way.
149
339323
2813
pero así se puede aprender
cosas sobre su hardware.
05:54
And in facthecho, you can just
look at pizzaPizza deliveryentrega driversconductores.
150
342136
2553
Y, de hecho, se pueden examinar
los repartidores de pizza.
05:56
TurnsVueltas out, they know where all
the GoogleGoogle datadatos centerscentros are,
151
344689
2655
Resulta que ellos saben dónde están todos
los centros de datos de Google,
05:59
at leastmenos the onesunos that have people in them.
152
347344
2876
al menos los que tienen personas en ellos.
06:02
But I camevino up with my estimateestimar,
153
350220
2185
Pero presenté mi estimación,
06:04
whichcual I feltsintió prettybonita good about,
154
352405
1864
con la que me sentía muy bien,
06:06
that was about 10 exabytesexabytes of datadatos
155
354269
3249
que había unos 10 exabytes de datos
06:09
acrossa través de all of Google'sGoogle operationsoperaciones,
156
357518
2422
en todas las operaciones de Google,
06:11
and then anotherotro maybe fivecinco exabytesexabytes or so
157
359940
3432
y luego otros quizás
5 exabytes o así
06:15
of offlinedesconectado storagealmacenamiento in tapecinta drivesunidades,
158
363372
2045
de almacenamiento fuera de línea en cinta,
06:17
whichcual it turnsvueltas out GoogleGoogle is
159
365417
1575
donde resulta que Google es
06:18
about the world'smundo largestmás grande consumerconsumidor of.
160
366992
2510
el consumidor más grande del mundo.
06:21
So I camevino up with this estimateestimar, and this is
161
369502
3561
Así que presenté esta estimación,
y esta es
06:25
a staggeringasombroso amountcantidad of datadatos.
162
373063
1243
una cantidad asombrosa de datos.
06:26
It's quitebastante a bitpoco more than any other organizationorganización
163
374306
2874
Es bastante más de lo que
cualquier otra organización
06:29
in the worldmundo has, as farlejos as we know.
164
377180
1747
tiene en el mundo, hasta donde sabemos.
06:30
There's a couplePareja of other contenderscontendientes,
165
378927
1746
Hay un par de competidores,
06:32
especiallyespecialmente everyonetodo el mundo always thinkspiensa of the NSANSA.
166
380673
2344
especialmente todo el mundo
siempre piensa en la NSA.
06:35
But usingutilizando some of these samemismo methodsmétodos,
167
383017
1429
Pero usando estos mismos métodos,
06:36
we can look at the NSA'sNSA datadatos centerscentros,
168
384446
2023
podemos mirar a los centros
de datos de la NSA,
06:38
and figurefigura out, you know, we
don't know what's going on there,
169
386469
2482
y deducir, ya saben,
no sabemos lo que pasa allí,
06:40
but it's prettybonita clearclaro that theirsu operationoperación
170
388951
2090
pero está bastante claro que
su funcionamiento
06:43
is not the sizetamaño of Google'sGoogle.
171
391041
1597
no es del tamaño de Google.
06:44
AddingAñadiendo all of this up, I camevino up with
172
392638
1739
Sumando todo, propuse
06:46
the other thing that we can answerresponder, whichcual is,
173
394377
1896
la otra cosa que podemos
responder, que es,
06:48
how manymuchos punchpuñetazo cardscartas would this take?
174
396273
1985
¿cuántas tarjetas perforadas
se necesitarían?
06:50
And so a punchpuñetazo cardtarjeta can holdsostener
175
398258
2958
Una tarjeta perforada puede contener
06:53
about 80 characterscaracteres,
176
401216
1991
alrededor de 80 caracteres,
06:55
and you can fitajuste about 2,000 or so cardscartas into a boxcaja,
177
403207
3773
y pueden caber alrededor de
más o menos 2000 tarjetas en una caja,
06:58
and you put them in, say,
178
406980
1274
y se ponen en, digamos,
07:00
my home regionregión of NewNuevo EnglandInglaterra,
179
408254
1952
mi tierra natal, Nueva Inglaterra,
07:02
it would covercubrir the entiretodo regionregión
180
410206
2340
cubriría la región por completo
07:04
up to a depthprofundidad of a little lessMenos than fivecinco kilometerskilometros,
181
412546
3474
hasta una profundidad de un poco
menos de cinco kilómetros,
07:08
whichcual is about threeTres timesveces deeperMás adentro
182
416020
1443
casi 3 veces más profundo
07:09
than the glaciersglaciares duringdurante the last icehielo ageaños
183
417463
2399
que los glaciares durante
la última era de hielo
07:11
about 20,000 yearsaños agohace.
184
419862
2168
hace unos 20 000 años.
07:14
So this is impracticalpoco práctico, but I think
185
422030
2423
Esto es poco práctico, pero creo
07:16
that's about the bestmejor answerresponder I could come up with.
186
424453
2951
esa es la mejor respuesta que podía dar.
07:19
And I postedal corriente it on my websitesitio web. I wroteescribió it up.
187
427404
2138
Y la publiqué en mi sitio web.
Escribí al respecto.
07:21
And I didn't expectesperar to get an answerresponder from GoogleGoogle,
188
429542
3690
Y no esperaba una respuesta de Google,
07:25
because of coursecurso they'veellos tienen been so secretivereservado,
189
433232
1631
porque han sido tan reservados,
07:26
they didn't answerresponder of my questionspreguntas,
190
434863
1404
no respondieron a mis preguntas,
07:28
and so I just put it up and said,
191
436267
1507
y así que solo lo puse y dije,
07:29
well, I guessadivinar we'llbien never know.
192
437774
1523
bueno, supongo que nunca lo sabremos.
07:31
But then a little while laterluego
193
439297
2024
Pero un poco más tarde
07:33
I got a messagemensaje, a couplePareja weekssemanas laterluego, from GoogleGoogle,
194
441321
2449
recibí un mensaje de Google,
07:35
sayingdiciendo, hey, someonealguien here has an envelopesobre for you.
195
443770
3442
diciendo, ey, alguien aquí
tiene un sobre para usted.
07:39
So I go and get it, openabierto it up,
196
447212
2801
Así que voy por él, lo abro,
07:42
and it's punchpuñetazo cardscartas. (LaughterRisa)
197
450013
2527
y son tarjetas perforadas. (Risas)
07:44
Google-brandedGoogle-marca punchpuñetazo cardscartas.
198
452540
3082
Tarjetas perforadas marca Google.
07:47
And on these punchpuñetazo cardscartas,
there are a bunchmanojo of holesagujeros,
199
455622
3248
Y en esas tarjetas perforadas,
hay una serie de agujeros,
07:50
and I said, thank you, thank you,
200
458870
1301
y dije, gracias, gracias,
07:52
okay, so what's on here?
201
460171
1519
bien, ¿qué hay aquí?
07:53
So I get some softwaresoftware and startcomienzo readingleyendo it,
202
461690
1630
Conseguí un software y empecé a leerlas,
07:55
and scanescanear them, and it turnsvueltas out
203
463320
2000
y analizarlas, y resulta
07:57
it's a puzzlerompecabezas.
204
465320
1369
que es un rompecabezas.
07:58
There's a bunchmanojo of codecódigo,
205
466689
1638
Hay un montón de código,
08:00
and I get some friendsamigos to help,
206
468327
1254
pedí ayuda a unos amigos,
08:01
and we crackgrieta the codecódigo, and then
insidedentro that is anotherotro codecódigo,
207
469581
2552
desciframos el código, y luego
había otro código dentro,
08:04
and then there are some equationsecuaciones,
208
472133
1295
y luego algunas ecuaciones,
08:05
and then we solveresolver those equationsecuaciones,
209
473428
1171
resolvimos esas ecuaciones,
08:06
and then finallyfinalmente out popsestalla a messagemensaje from GoogleGoogle
210
474599
3471
finalmente, aparece un mensaje de Google
08:10
whichcual is theirsu officialoficial answerresponder to my articleartículo,
211
478070
3189
que es su respuesta oficial a mi artículo,
08:13
and it said, "No commentcomentario."
212
481259
2452
y decía, "Sin comentarios".
08:15
(LaughterRisa) (ApplauseAplausos)
213
483711
6174
(Risas) (Aplausos)
08:26
And I love calculatingcalculador these kindsclases of things,
214
494292
3217
Me encanta calcular este tipo de cosas,
08:29
and it's not that I love doing the mathmates.
215
497509
1715
y no es que me encante hacer cálculos.
08:31
I do a lot of mathmates,
216
499224
1565
Hago mucho de matemáticas,
08:32
but I don't really like mathmates for its ownpropio sakemotivo.
217
500789
3076
pero no me gustan mucho en sí mismas.
08:35
What I love is that it letsdeja you take
218
503865
1950
Lo que me gusta es que te permiten tomar
08:37
some things that you know,
219
505815
1400
algunas cosas que sabes,
08:39
and just by movingemocionante symbolssímbolos
around on a piecepieza of paperpapel,
220
507215
4778
y solo con mover símbolos
sobre un pedazo de papel,
08:43
find out something that you didn't know
221
511993
1697
encontrar algo que no sabías
08:45
that's very surprisingsorprendente.
222
513690
2180
que es sorprendente.
08:47
And I have a lot of stupidestúpido questionspreguntas,
223
515870
1676
Recibo muchas preguntas estúpidas,
08:49
and I love that mathmates givesda the powerpoder
224
517546
1803
y me encanta que las matemáticas
tengan el poder
08:51
to answerresponder them sometimesa veces.
225
519349
2757
para responderlas algunas veces.
08:54
And sometimesa veces not.
226
522106
1527
Y algunas veces no.
08:55
This is a questionpregunta I got from a readerlector,
227
523633
2924
Esta es una pregunta de un lector,
08:58
an anonymousanónimo readerlector,
228
526557
1173
un lector anónimo,
08:59
and the subjecttema linelínea just said, "UrgentUrgente,"
229
527730
2045
y el asunto decía, "Urgente",
09:01
and this was the entiretodo emailcorreo electrónico:
230
529775
1929
y este fue todo el email:
09:03
"If people had wheelsruedas and could flymosca,
231
531704
2762
"Si la gente tuviera ruedas
y pudiera volar,
09:06
how would we differentiatediferenciar them from airplanesaviones?"
232
534466
2696
¿cómo nos diferenciaríamos
de los aviones?"
09:09
UrgentUrgente. (LaughterRisa)
233
537162
2675
Urgente. (Risas)
09:11
And I think there are some questionspreguntas
234
539837
3353
Pienso que hay algunas preguntas
09:15
that mathmates just cannotno poder answerresponder.
235
543190
2670
que las matemáticas simplemente
no pueden responder.
09:17
Thank you.
236
545860
2471
Gracias.
09:20
(ApplauseAplausos)
237
548331
4350
(Aplausos)
Translated by Ana Santos
Reviewed by Mariana Vergnano

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ABOUT THE SPEAKER
Randall Munroe - Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night.

Why you should listen

One of a small group of professional web cartoonists, math obsessive and chronic explainer Randall Munroe dazzles the online world (and racks up millions of monthly page views) with the meaninglessly-named (and occasionally heartbreaking) webcomic xkcd.
 
Munroe’s blog What If? specializes in cunning answers to, as the Atlantic put it, "the kinds of of wonderful and fanciful hypotheticals that might arise when the nerdily inclined get together in bars," like “How fast can you hit a speed bump while driving and live?” or “What would happen if a hair dryer with continuous power was turned on and put in an airtight 1x1x1 meter box?” As he told Math Horizons, I really enjoy solving these kinds of things, and it’s a bonus if I realize that I can put boxes around it and make it a comic."

He is also the author of the book Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words

More profile about the speaker
Randall Munroe | Speaker | TED.com