ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.

Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
 
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speaker
Uri Alon | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2013

Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown

Uri Alon: Por qué la verdadera innovación científica debe adentrarse en lo desconocido

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Mientras estudiaba para su doctorado, Uri Alon pensó que era un fracasado porque su investigación conducía a callejones sin salida. Pero con la ayuda de la improvisación teatral se dio cuenta que se puede estar bien estando perdido. Es un llamado a los científicos para que dejen de pensar en la investigación como una línea recta de pregunta y respuesta, y para que la vean como algo más creativo. Un mensaje que será bien recibido cualquiera que sea su campo.
- Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio

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00:12
In the middlemedio of my PhPh.D.,
0
325
2063
A la mitad de mi doctorado,
00:14
I was hopelesslysin esperanza stuckatascado.
1
2388
3462
estaba irremediablemente bloqueado.
Cada línea de investigación que intentaba
00:17
EveryCada researchinvestigación directiondirección that I triedintentó
2
5850
1780
00:19
led to a deadmuerto endfin.
3
7630
1616
llevaba a un callejón sin salida.
00:21
It seemedparecía like my basicBASIC assumptionssuposiciones
4
9246
1902
Parecía que mis suposiciones básicas
00:23
just stoppeddetenido workingtrabajando.
5
11148
1928
simplemente dejaron de funcionar.
00:25
I feltsintió like a pilotpiloto flyingvolador throughmediante the mistniebla,
6
13076
2999
Me sentí como un piloto
que volaba a través de la niebla,
00:28
and I lostperdió all sensesentido of directiondirección.
7
16075
2795
y perdí todo sentido de la orientación.
00:30
I stoppeddetenido shavingafeitado.
8
18870
1481
Dejé de afeitarme.
00:32
I couldn'tno pudo get out of bedcama in the morningMañana.
9
20351
2741
No podía salir de la cama por la mañana.
00:35
I feltsintió unworthyindigno de
10
23092
1733
Me sentía indigno
00:36
of steppingcaminando acrossa través de the gatespuertas of the universityUniversidad,
11
24825
3153
de atravesar las puertas
de la universidad,
00:39
because I wasn'tno fue like EinsteinEinstein or NewtonNewton
12
27978
2148
porque no era como Einstein o Newton
00:42
or any other scientistcientífico whosecuyo resultsresultados
13
30126
2153
o cualquier otro científico
de cuyos resultados había aprendido
00:44
I had learnedaprendido about, because in scienceciencia,
14
32279
1531
porque en la ciencia solo conocemos
los resultado, no el proceso.
00:45
we just learnaprender about the resultsresultados, not the processproceso.
15
33810
3382
00:49
And so obviouslyobviamente, I couldn'tno pudo be a scientistcientífico.
16
37192
4701
Y así, obviamente,
no podía ser un científico.
00:53
But I had enoughsuficiente supportapoyo
17
41893
1664
Pero tenía suficiente apoyo
00:55
and I madehecho it throughmediante
18
43557
1397
y lo superé
00:56
and discovereddescubierto something newnuevo about naturenaturaleza.
19
44954
2220
y descubrí algo nuevo
acerca de la naturaleza.
00:59
This is an amazingasombroso feelingsensación of calmnesscalma,
20
47174
2743
Da una increíble sensación de calma
01:01
beingsiendo the only personpersona in the worldmundo
21
49917
1332
ser la única persona en el mundo
que conoce una nueva ley de la naturaleza.
01:03
who knowssabe a newnuevo lawley of naturenaturaleza.
22
51249
2225
01:05
And I startedempezado the secondsegundo projectproyecto in my PhPh.D,
23
53474
3042
Y empecé el segundo proyecto
en mi doctorado
01:08
and it happenedsucedió again.
24
56516
1364
y volvió a suceder.
01:09
I got stuckatascado and I madehecho it throughmediante.
25
57880
2289
Me quedé bloqueado y lo superé.
01:12
And I startedempezado thinkingpensando,
26
60169
1386
Y me puse a pensar,
01:13
maybe there's a patternpatrón here.
27
61555
1157
tal vez hay un patrón.
01:14
I askedpreguntó the other graduategraduado studentsestudiantes, and they said,
28
62712
1841
Pregunté a otros estudiantes
y me dijeron,
01:16
"Yeah, that's exactlyexactamente what happenedsucedió to us,
29
64553
2043
"Sí, eso es exactamente
lo que nos sucedió,
01:18
exceptexcepto nobodynadie told us about it."
30
66596
2349
excepto que nadie nos dijo
nada al respecto".
01:20
We'dMie all studiedestudió scienceciencia as if it's a seriesserie
31
68945
1950
Todos estudiamos ciencia como si fuera
una serie de pasos lógicos
entre pregunta y respuesta,
01:22
of logicallógico stepspasos betweenEntre questionpregunta and answerresponder,
32
70895
3576
01:26
but doing researchinvestigación is nothing like that.
33
74471
2746
pero hacer investigación no es así.
01:29
At the samemismo time, I was alsoademás studyingestudiando
34
77217
2334
Al mismo tiempo, también estudiaba
01:31
to be an improvisationimprovisación theaterteatro actoractor.
35
79551
2087
improvisación teatral.
01:33
So physicsfísica by day,
36
81638
1434
Así que era físico de día,
01:35
and by night, laughingriendo, jumpingsaltando, singingcanto,
37
83072
2018
y de noche, reía, saltaba, cantaba,
01:37
playingjugando my guitarguitarra.
38
85090
1312
tocaba la guitarra.
01:38
ImprovisationImprovisación theaterteatro,
39
86402
1479
La improvisación teatral,
01:39
just like scienceciencia, goesva into the unknowndesconocido,
40
87881
3009
al igual que la ciencia,
va hacia lo desconocido,
01:42
because you have to make a sceneescena onstageen el escenario
41
90890
1412
porque hay que presentarse
01:44
withoutsin a directordirector, withoutsin a scriptguión,
42
92302
1703
sin director, sin un guión,
01:46
withoutsin havingteniendo any ideaidea what you'lltu vas a portrayretratar
43
94005
2278
sin tener ni idea
de lo que se va a retratar
01:48
or what the other characterscaracteres will do.
44
96283
2406
o lo que los otros
personajes van a hacer.
01:50
But unlikediferente a scienceciencia,
45
98689
1849
Pero a diferencia de la ciencia,
01:52
in improvisationimprovisación theaterteatro, they tell you from day one
46
100538
3023
en la improvisación teatral,
te dicen desde el primer día
lo que va a pasar
cuando te subes al escenario.
01:55
what's going to happenocurrir to
you when you get onstageen el escenario.
47
103561
2215
01:57
You're going to failfallar miserablytristemente.
48
105776
2772
Vas a fracasar miserablemente.
02:00
You're going to get stuckatascado.
49
108548
1177
Te vas a quedar bloqueado.
02:01
And we would practicepráctica stayingquedarse creativecreativo
50
109725
2118
Y practicábamos para seguir
siendo creativos
02:03
insidedentro that stuckatascado placelugar.
51
111843
1203
hasta que pasara el bloqueo.
02:05
For exampleejemplo, we had an exerciseejercicio
52
113046
1905
Por ejemplo, hicimos un ejercicio
donde todos hicimos un círculo
02:06
where we all stooddestacado in a circlecirculo,
53
114951
1142
02:08
and eachcada personpersona had to do
the world'smundo worstpeor tapgrifo dancebaile,
54
116093
2965
y cada persona tenía que hacer
el peor baile de claqué del mundo
02:11
and everybodytodos elsemás applaudedaplaudido
55
119058
1586
y todo el mundo aplaudía
02:12
and cheeredanimado you on,
56
120644
1242
y vitoreaba,
02:13
supportingsecundario you onstageen el escenario.
57
121886
2763
apoyándote en el escenario.
02:16
When I becameconvirtió a professorprofesor
58
124649
1908
Cuando me convertí en profesor
02:18
and had to guideguía my ownpropio studentsestudiantes
59
126557
1381
y tuve que guiar a mis alumnos
02:19
throughmediante theirsu researchinvestigación projectsproyectos,
60
127938
1973
en sus proyectos
de investigación,
02:21
I realizeddio cuenta again,
61
129911
1367
me di cuenta de nuevo
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
que no sabía qué hacer.
02:24
I'd studiedestudió thousandsmiles of hourshoras of physicsfísica,
63
132990
1994
Había estudiado miles de horas
física, biología, química,
02:26
biologybiología, chemistryquímica,
64
134984
1614
02:28
but not one hourhora, not one conceptconcepto
65
136598
2372
pero ni una hora, ni un concepto
02:30
on how to mentormentor, how to guideguía someonealguien
66
138970
2586
sobre la manera de guiar,
de cómo guiar a alguien
02:33
to go togetherjuntos into the unknowndesconocido,
67
141556
1737
para ir juntos hacia lo desconocido,
02:35
about motivationmotivación.
68
143293
1921
acerca de la motivación.
Así que regresé
al teatro de la improvisación,
02:37
So I turnedconvertido to improvisationimprovisación theaterteatro,
69
145214
1930
02:39
and I told my studentsestudiantes from day one
70
147144
2173
y les dije a mis alumnos
desde el primer día
02:41
what's going to happenocurrir when you startcomienzo researchinvestigación,
71
149317
2901
lo que sucedería
al iniciar la investigación
02:44
and this has to do with our mentalmental schemaesquema
72
152218
1726
y que esto tiene está relacionado
con nuestro esquema mental,
02:45
of what researchinvestigación will be like.
73
153944
2012
de lo que es la investigación.
02:47
Because you see, whenevercuando people do anything,
74
155956
2278
Porque cada vez que la gente
hace cualquier cosa,
02:50
for exampleejemplo if I want to touchtoque this blackboardpizarra,
75
158234
2642
por ejemplo,
si quiero tocar esta pizarra,
mi cerebro construye
primero un esquema,
02:52
my braincerebro first buildsconstrucciones up a schemaesquema,
76
160876
1660
02:54
a predictionpredicción of exactlyexactamente what my musclesmúsculos will do
77
162536
1859
una predicción exacta
de lo que mis músculos harán
02:56
before I even startcomienzo movingemocionante my handmano,
78
164395
2156
antes de empezar a mover mi mano,
02:58
and if I get blockedobstruido,
79
166551
1848
y si me bloqueo,
03:00
if my schemaesquema doesn't matchpartido realityrealidad,
80
168399
1875
si mi esquema no coincide
con la realidad,
03:02
that causescausas extraextra stressestrés calledllamado cognitivecognitivo dissonancedisonancia.
81
170274
2284
esto causa estrés adicional
llamada disonancia cognitiva.
03:04
That's why your schemasesquemas had better matchpartido realityrealidad.
82
172558
2909
Por eso sus esquemas
deben coincidir con la realidad.
03:07
But if you believe the way scienceciencia is taughtenseñó,
83
175467
3155
Pero si creen que la manera
cómo se enseña la ciencia,
03:10
and if you believe textbookslibros de texto, you're liableresponsable
84
178622
1897
y si creen que los libros de texto,
están expuestos a tener
03:12
to have the followingsiguiendo schemaesquema of researchinvestigación.
85
180519
6294
el siguiente esquema de investigación.
03:18
If A is the questionpregunta,
86
186813
3318
Si A es la pregunta,
03:22
and B is the answerresponder,
87
190131
3400
y B es la respuesta,
03:25
then researchinvestigación is a directdirecto pathcamino.
88
193531
4593
entonces la investigación
es un camino directo.
03:30
The problemproblema is that if an experimentexperimentar doesn't work,
89
198127
3115
El problema es que
si un experimento no funciona,
03:33
or a studentestudiante getsse pone depressedDeprimido,
90
201242
3662
o un estudiante se deprime,
se percibe como algo
absolutamente equivocado
03:36
it's perceivedpercibido as something utterlyabsolutamente wrongincorrecto
91
204904
2086
03:38
and causescausas tremendoustremendo stressestrés.
92
206990
3030
y causa un enorme estrés.
03:42
And that's why I teachenseñar my studentsestudiantes
93
210020
1783
Y por eso enseño a mis estudiantes
03:43
a more realisticrealista schemaesquema.
94
211803
3862
un esquema más realista.
03:50
Here'sAquí está an exampleejemplo
95
218860
1524
He aquí un ejemplo
03:52
where things don't matchpartido your schemaesquema.
96
220384
3136
donde las cosas no coinciden
con su esquema.
03:58
(LaughterRisa)
97
226379
3262
(Risas)
04:01
(ApplauseAplausos)
98
229641
3199
(Aplausos)
04:13
So I teachenseñar my studentsestudiantes a differentdiferente schemaesquema.
99
241564
3446
Así que enseño a mis estudiantes
un esquema diferente.
04:17
If A is the questionpregunta,
100
245010
2194
Si A es la pregunta,
04:19
B is the answerresponder,
101
247204
2181
B es la respuesta,
permanezcan creativos en la nube,
04:25
staypermanecer creativecreativo in the cloudnube,
102
253320
1535
04:26
and you startcomienzo going,
103
254855
1975
y empiecen,
y los experimentos
no funcionan, no funcionan,
04:28
and experimentsexperimentos don't work, experimentsexperimentos don't work,
104
256830
2363
no funcionan, no funcionan,
04:31
experimentsexperimentos don't work, experimentsexperimentos don't work,
105
259193
2535
hasta llegar a un lugar relacionado
con las emociones negativas
04:33
untilhasta you reachalcanzar a placelugar linkedvinculado
with negativenegativo emotionsemociones
106
261728
2676
04:36
where it seemsparece like your basicBASIC assumptionssuposiciones
107
264404
2278
donde parece que los supuestos básicos
04:38
have stoppeddetenido makingfabricación sensesentido,
108
266682
1116
no tienen sentido,
04:39
like somebodyalguien yankedtirado the carpetalfombra beneathdebajo your feetpies.
109
267798
3055
como si alguien les quitara
el suelo bajo sus pies.
04:42
And I call this placelugar the cloudnube.
110
270853
3328
Y yo llamo a este lugar la nube.
04:59
Now you can be lostperdió in the cloudnube
111
287685
2678
Pueden estar atascados en la nube
05:02
for a day, a weeksemana, a monthmes, a yearaño,
112
290363
2508
por un día, una semana,
un mes, un año,
05:04
a wholetodo careercarrera,
113
292871
1498
toda una carrera,
05:06
but sometimesa veces, if you're luckysuerte enoughsuficiente
114
294369
2162
pero a veces, si tienen suerte
05:08
and you have enoughsuficiente supportapoyo,
115
296531
1856
y el apoyo suficiente,
05:10
you can see in the materialsmateriales at handmano,
116
298387
1990
uno puede ver en los materiales a mano,
05:12
or perhapsquizás meditatingmeditando on the shapeforma of the cloudnube,
117
300377
3248
o tal vez meditando
en la forma de la nube,
05:15
a newnuevo answerresponder,
118
303625
2002
una nueva respuesta,
05:19
C, and you decidedecidir to go for it.
119
307285
3684
C, y decides ir por ella.
05:22
And experimentsexperimentos don't work, experimentsexperimentos don't work,
120
310969
2369
Y los experimentos
no funcionan, no funcionan,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
pero llegas allí,
y explicas a todos de ella
05:26
and then you tell everyonetodo el mundo about it
122
314807
1220
05:28
by publishingpublicación a paperpapel that readslee A arrowflecha C,
123
316027
3502
mediante una publicación
que dice A directo a C,
05:31
whichcual is a great way to communicatecomunicar,
124
319529
1959
que es una gran manera de comunicar,
05:33
but as long as you don't forgetolvidar the pathcamino
125
321488
2344
pero siempre y cuando
uno no se olvide del camino
05:35
that broughttrajo you there.
126
323832
1799
que los llevó allí.
Ahora bien, esta nube es
una parte inherente a la investigación,
05:37
Now this cloudnube is an inherentinherente partparte
127
325631
1975
05:39
of researchinvestigación, an inherentinherente partparte of our craftarte,
128
327606
2604
una parte inherente a nuestro oficio,
05:42
because the cloudnube standsstands guardGuardia at the boundarylímite.
129
330210
3210
porque la nube está de guardia
en la frontera.
05:49
It standsstands guardGuardia at the boundarylímite
130
337721
2269
Hace guardia en la frontera
05:51
betweenEntre the knownconocido
131
339990
2972
entre lo conocido
05:57
and the unknowndesconocido,
132
345795
3604
y lo desconocido,
06:05
because in orderorden to discoverdescubrir something trulyverdaderamente newnuevo,
133
353110
2275
porque para descubrir algo
verdaderamente nuevo,
06:07
at leastmenos one of your basicBASIC
assumptionssuposiciones has to changecambio,
134
355385
3577
al menos uno de sus supuestos
básicos tiene que cambiar,
06:10
and that meansmedio that in scienceciencia,
135
358962
1254
y eso significa que en la ciencia,
06:12
we do something quitebastante heroicheroico.
136
360216
1962
hacemos algo muy heroico.
06:14
EveryCada day, we try to bringtraer ourselvesNosotros mismos
137
362178
1821
Todos los días, tratamos
de ponernos en el límite
06:15
to the boundarylímite betweenEntre
the knownconocido and the unknowndesconocido
138
363999
1812
entre lo conocido y lo desconocido
06:17
and facecara the cloudnube.
139
365811
1821
y enfrentamos la nube.
06:19
Now noticedarse cuenta that I put B
140
367632
1705
Tengan en cuenta que puse B
como conocido,
06:21
in the landtierra of the knownconocido,
141
369337
743
06:22
because we knewsabía about it in the beginningcomenzando,
142
370080
1811
porque lo conocíamos desde el principio,
06:23
but C is always more interestinginteresante
143
371891
3649
pero C siempre es más interesante
06:27
and more importantimportante than B.
144
375540
2723
y más importante que B.
06:30
So B is essentialesencial in orderorden to get going,
145
378263
2193
Entonces B es esencial
con el fin de iniciar,
06:32
but C is much more profoundprofundo,
146
380456
1818
pero C es mucho más profundo,
06:34
and that's the amazingasombroso thing about resesarchresesarch.
147
382274
4497
y eso es lo sorprendente
de la investigación.
06:38
Now just knowingconocimiento that wordpalabra, the cloudnube,
148
386771
2188
Solo saber esta palabra, la nube,
ha sido una experiencia transformadora
en mi grupo de investigación,
06:40
has been transformationaltransformacional in my researchinvestigación groupgrupo,
149
388959
2555
06:43
because studentsestudiantes come to me and say,
150
391514
1870
porque los estudiantes vienen y dicen:
06:45
"UriUri, I'm in the cloudnube,"
151
393384
1598
"Uri, estoy en la nube"
06:46
and I say, "Great, you mustdebe be feelingsensación miserablemiserable."
152
394982
3166
y yo les digo: "Genial,
debes sentirse miserable".
06:50
(LaughterRisa)
153
398148
2142
(Risas)
06:52
But I'm kindtipo of happycontento,
154
400290
1913
Pero estoy algo feliz,
06:54
because we mightpodría be closecerca to the boundarylímite
155
402203
1678
porque puede que estemos
cerca del límite
06:55
betweenEntre the knownconocido and the unknowndesconocido,
156
403881
1896
entre lo conocido y lo desconocido,
06:57
and we standestar a chanceoportunidad of discoveringdescubriendo
157
405777
1546
y podríamos descubrir
06:59
something trulyverdaderamente newnuevo,
158
407323
1861
algo verdaderamente nuevo,
ya que nuestra mente
07:01
sinceya que the way our mindmente workstrabajos,
159
409184
1342
07:02
it's just knowingconocimiento that the cloudnube
160
410526
3148
solo sabe que la nube
07:05
is normalnormal, it's essentialesencial,
161
413674
4426
es normal, es esencial,
y, de hecho, hermoso.
07:10
and in facthecho beautifulhermosa,
162
418100
1205
07:11
we can joinunirse the CloudNube AppreciationApreciación SocietySociedad,
163
419305
3623
Podemos adherirnos a la Sociedad
de Apreciación de Nubes,
07:14
and it detoxifiesdesintoxica the feelingsensación that something
164
422928
1918
y desintoxicar la sensación de que algo
07:16
is deeplyprofundamente wrongincorrecto with me.
165
424846
2562
está profundamente mal en uno.
07:19
And as a mentormentor, I know what to do,
166
427408
2450
Y como mentor, ya sé qué hacer,
07:21
whichcual is to steppaso up my supportapoyo for the studentestudiante,
167
429858
2202
que es intensificar
mi apoyo al estudiante,
07:24
because researchinvestigación in psychologypsicología showsmuestra
168
432060
1481
porque los estudios en psicología muestran
07:25
that if you're feelingsensación fearmiedo and despairdesesperación,
169
433541
3559
que si se siente miedo y desesperación,
la mente se estrecha
07:29
your mindmente narrowsse estrecha down
170
437100
997
07:30
to very safeseguro and conservativeconservador waysformas of thinkingpensando.
171
438097
2831
hacia maneras seguras
y conservadoras de pensamiento.
07:32
If you'dtu hubieras like to exploreexplorar the riskyarriesgado pathscaminos
172
440928
1575
Para explorar otros caminos
07:34
needednecesario to get out of the cloudnube,
173
442503
1388
debemos salir de la nube,
07:35
you need other emotionsemociones --
174
443891
1761
necesitamos otras emociones,
07:37
solidaritysolidaridad, supportapoyo, hopeesperanza
175
445652
2201
la solidaridad, el apoyo, la esperanza,
que vienen con la conexión
con otra persona,
07:39
that come with your connectionconexión from somebodyalguien elsemás,
176
447853
1737
07:41
so like in improvisationimprovisación theaterteatro,
177
449590
1550
como en la improvisación,
07:43
in scienceciencia, it's bestmejor to walkcaminar into the unknowndesconocido
178
451140
2301
en la ciencia,
es mejor ir hacia lo desconocido juntos.
07:45
togetherjuntos.
179
453441
1969
07:47
So knowingconocimiento about the cloudnube,
180
455410
2442
Al saber de la nube,
07:49
you alsoademás learnaprender from improvisationimprovisación theaterteatro
181
457852
3324
también se aprende
del teatro de la improvisación
07:53
a very effectiveeficaz way to have conversationsconversaciones
182
461176
2602
una forma muy efectiva
de mantener conversaciones
07:55
insidedentro the cloudnube.
183
463778
1760
dentro de la nube.
07:57
It's basedbasado on the centralcentral principleprincipio
184
465538
1977
Se basa en el principio central
07:59
of improvisationimprovisación theaterteatro,
185
467515
1767
del teatro de la improvisación,
08:01
so here improvisationimprovisación theaterteatro
186
469282
1093
que otra vez
08:02
camevino to my help again.
187
470375
1296
vino a mi ayuda de nuevo.
08:03
It's calledllamado sayingdiciendo "Yes, and"
188
471671
2291
Se trata de decir: "sí y"
08:05
to the offersofertas madehecho by other actorsactores.
189
473962
3465
a lo que dicen los otros actores.
08:16
That meansmedio acceptingaceptando the offersofertas
190
484297
2894
Eso significa aceptar lo que ofrecen
08:19
and buildingedificio on them, sayingdiciendo, "Yes, and."
191
487191
2511
y construir sobre ello, diciendo "Sí y".
08:21
For exampleejemplo, if one actoractor saysdice,
192
489702
1239
Por ejemplo, si un actor dice,
"Aquí hay un charco de agua"
08:22
"Here is a poolpiscina of wateragua,"
193
490941
1155
08:24
and the other actoractor saysdice,
194
492096
1045
y el otro actor dice,
"No, eso es solo un escenario"
08:25
"No, that's just a stageescenario,"
195
493141
1869
08:27
the improvisationimprovisación is over.
196
495010
1738
la improvisación se termina.
08:28
It's deadmuerto, and everybodytodos feelssiente frustratedfrustrado.
197
496748
3772
Está muerta y todos se sienten frustrados.
08:32
That's calledllamado blockingbloqueo.
198
500520
1348
Eso se llama bloqueo.
08:33
If you're not mindfulconsciente de of communicationsComunicaciones,
199
501868
1607
Si no somos conscientes,
08:35
scientificcientífico conversationsconversaciones can have a lot of blockingbloqueo.
200
503475
2937
las conversaciones científicas
pueden tener muchos bloqueos.
08:38
SayingDiciendo "Yes, and" soundssonidos like this.
201
506412
2236
Decir "Sí y" suena así.
- "Aquí hay una piscina de agua".
- "Sí, ¡vamos a saltar!"
08:40
"Here is a poolpiscina of wateragua."
"Yeah, let's jumpsaltar in."
202
508648
2508
08:43
"Look, there's a whaleballena! Let's grabagarrar it by its tailcola.
203
511156
3009
- "Mira, ¡hay una ballena!
- Vamos a agarrarla por la cola.
08:46
It's pullingtracción us to the moonLuna!"
204
514165
2101
¡Nos está empujando a la Luna!"
Así que decir "Sí y"
no pasa por nuestro crítico interior.
08:48
So sayingdiciendo "Yes, and" bypassesderivaciones our innerinterior criticcrítico.
205
516266
3020
Todos tenemos un crítico interno,
08:51
We all have an innerinterior criticcrítico
206
519286
1694
08:52
that kindtipo of guardsguardias what we say,
207
520980
1241
que cuida lo que decimos,
08:54
so people don't think that we're obsceneobsceno
208
522221
1923
para que no piensen que somos obscenos,
08:56
or crazyloca or unoriginalpoco original,
209
524144
1115
locos o poco originales,
08:57
and scienceciencia is fullcompleto of the fearmiedo
210
525259
1260
y la ciencia teme
08:58
of appearingapareciendo unoriginalpoco original.
211
526519
1557
parecer poco original.
09:00
SayingDiciendo "Yes, and" bypassesderivaciones the criticcrítico
212
528076
2167
Decir "Sí y" ignora el crítico
09:02
and unlocksdesbloquea hiddenoculto voicesvoces of creativitycreatividad
213
530243
2612
y desbloquea voces ocultas
de la creatividad
que ni siquiera sabíamos que existían
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
09:06
and they oftena menudo carryllevar the answerresponder
215
534380
2030
y que a menudo conducen a la respuesta
09:08
about the cloudnube.
216
536410
2405
acerca de la nube.
09:10
So you see, knowingconocimiento about the cloudnube
217
538815
2601
Saber de la nube
09:13
and about sayingdiciendo "Yes, and"
218
541416
1404
e intentar decir "Sí y"
09:14
madehecho my lablaboratorio very creativecreativo.
219
542820
2859
ha hecho mi laboratorio muy creativo.
Los estudiantes empezaron
a jugar con las ideas de los demás,
09:17
StudentsEstudiantes startedempezado playingjugando off of eachcada others'otros' ideasideas,
220
545679
2528
09:20
and we madehecho surprisingsorprendente discoveriesdescubrimientos
221
548207
2114
y hemos hecho
descubrimientos sorprendentes
09:22
in the interfaceinterfaz betweenEntre physicsfísica and biologybiología.
222
550321
2869
en la interfaz
entre la física y la biología.
09:25
For exampleejemplo, we were stuckatascado for a yearaño
223
553190
2950
Por ejemplo, nos quedamos
atrapados por un año
tratando de comprender
09:28
tryingmolesto to understandentender the intricateintrincado
224
556140
1149
las intrincadas redes bioquímicas
en las células,
09:29
biochemicalbioquímico networksredes insidedentro our cellsCélulas,
225
557289
2693
09:31
and we said, "We are deeplyprofundamente in the cloudnube,"
226
559982
2457
y dijimos:
"Estamos muy dentro de la nube"
09:34
and we had a playfuljuguetón conversationconversacion
227
562439
1980
y tuvimos una conversación divertida
09:36
where my studentestudiante ShaiShai ShenShen OrrOrr said,
228
564419
1788
donde mi estudiante Shai Shen Orr dijo:
09:38
"Let's just drawdibujar this on a
piecepieza of paperpapel, this networkred,"
229
566207
2843
"Vamos a dibujar esto
en un papel, esta red"
09:41
and insteaden lugar of sayingdiciendo,
230
569050
1453
y en vez de decir,
09:42
"But we'venosotros tenemos donehecho that so manymuchos timesveces
231
570503
2151
"Pero lo hemos hecho tantas veces
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
y no funciona".
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
Le dije: "Sí, y
vamos a utilizar
¡una gran hoja de papel!",
09:48
let's use a very biggrande piecepieza of paperpapel,"
234
576631
2041
09:50
and then RonRon MiloMilo said,
235
578672
1092
y luego dijo Ron Milo,
09:51
"Let's use a giganticgigantesco architect'sarquitecto
236
579764
2220
"Vamos a usar de una hoja gigantesca
de papel como la de los planos;
09:53
blueprintcianotipo kindtipo of paperpapel, and I know where to printimpresión it,"
237
581984
1796
yo sé dónde imprimirla".
09:55
and we printedimpreso out the networkred and lookedmirado at it,
238
583780
2500
Lo imprimimos y lo observamos
y ahí es donde hicimos
el descubrimiento más importante:
09:58
and that's where we madehecho
our mostmás importantimportante discoverydescubrimiento,
239
586280
2509
10:00
that this complicatedComplicado networkred is just madehecho
240
588789
2201
que esta complicada red
está compuesta
10:02
of a handfulpuñado of simplesencillo, repeatingrepitiendo interactionInteracción patternspatrones
241
590990
3463
de solo un puñado de patrones
de interacción, simples y repetitivos,
10:06
like motifsmotivos in a stainedmanchado glassvaso windowventana.
242
594453
3163
como diseños en una vidriera.
10:09
We call them networkred motifsmotivos,
243
597616
2048
Los llamamos diseños de la red,
10:11
and they're the elementaryelemental circuitscircuitos
244
599664
2152
que son los circuitos elementales
10:13
that help us understandentender
245
601816
1385
que nos ayudan a entender
10:15
the logiclógica of the way cellsCélulas make decisionsdecisiones
246
603201
2700
la lógica de la forma
en que las células toman decisiones
10:17
in all organismsorganismos, includingincluso our bodycuerpo.
247
605901
2849
en todos los organismos,
incluyendo nuestro cuerpo.
10:20
Soonpronto enoughsuficiente, after this,
248
608750
1925
Muy pronto, después de esto,
10:22
I startedempezado beingsiendo invitedinvitado to give talksnegociaciones
249
610675
1620
me empezaron a invitar a dar charlas
10:24
to thousandsmiles of scientistscientíficos acrossa través de the worldmundo,
250
612295
3011
a miles de científicos de todo el mundo.
10:27
but the knowledgeconocimiento about the cloudnube
251
615306
1833
Pero el conocimiento acerca de la nube
10:29
and sayingdiciendo "Yes, and"
252
617139
1132
y diciendo: "Sí, y"
10:30
just stayedse quedó withindentro my ownpropio lablaboratorio,
253
618271
1839
se quedó dentro de mi propio laboratorio,
10:32
because you see, in scienceciencia,
we don't talk about the processproceso,
254
620110
2131
porque en la ciencia,
no hablamos sobre el proceso,
10:34
anything subjectivesubjetivo or emotionalemocional.
255
622241
2433
nada de lo subjetivo o emocional.
10:36
We talk about the resultsresultados.
256
624674
1863
Hablamos de los resultados.
10:38
So there was no way to talk about it in conferencesconferencias.
257
626537
2069
Así que no había manera
de compartirlo en las conferencias.
10:40
That was unthinkableinconcebible.
258
628606
1924
Eso era impensable.
10:42
And I saw scientistscientíficos in other groupsgrupos get stuckatascado
259
630530
2076
Y vi a los otros científicos atascarse
10:44
withoutsin even havingteniendo a wordpalabra to describedescribir
260
632606
1774
y sin poder describir
10:46
what they're seeingviendo,
261
634380
1321
lo que estaban viendo,
10:47
and theirsu waysformas of thinkingpensando
262
635701
1355
y sus formas de pensar
10:49
narrowedestrechado down to very safeseguro pathscaminos,
263
637056
1528
reducido a caminos muy seguros,
su ciencia no alcanzaba
todo su potencial, y eran miserables.
10:50
theirsu scienceciencia didn't reachalcanzar its fullcompleto potentialpotencial,
264
638584
1660
10:52
and they were miserablemiserable.
265
640244
1753
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
Pensé, esa es la manera que es.
Voy a hacer que mi laboratorio
sea lo más creativo posible,
10:55
I'll try to make my lablaboratorio as creativecreativo as possibleposible,
267
643936
2021
10:57
and if everybodytodos elsemás does the samemismo,
268
645957
1680
y si todo el mundo hace lo mismo,
la ciencia será, eventualmente,
10:59
scienceciencia will eventuallyfinalmente becomevolverse
269
647637
2190
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
cada vez más y mejor.
11:04
That way of thinkingpensando got turnedconvertido on its headcabeza
271
652041
2920
Esa forma de pensar quedó patas arriba
11:06
when by chanceoportunidad I wentfuimos to hearoír EvelynEvelyn Foxzorro KellerKeller
272
654961
2339
cuando por casualidad
escuché a Evelyn Fox Keller
11:09
give a talk about her experiencesexperiencias
273
657300
1358
en una charla sobre su experiencia
11:10
as a womanmujer in scienceciencia.
274
658658
1691
como mujer en la ciencia.
11:12
And she askedpreguntó,
275
660349
1823
Ella preguntaba:
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjectivesubjetivo
276
662172
1948
"¿Por qué no hablamos
de los aspectos subjetivos
11:16
and emotionalemocional aspectsaspectos of doing scienceciencia?
277
664120
2186
y emocionales de hacer ciencia?
11:18
It's not by chanceoportunidad. It's a matterimportar of valuesvalores."
278
666306
3992
No es por casualidad.
Es una cuestión de valores".
11:22
You see, scienceciencia seeksbusca knowledgeconocimiento
279
670298
2178
La ciencia busca el conocimiento,
11:24
that's objectiveobjetivo and rationalracional.
280
672476
1795
eso es objetivo y racional.
11:26
That's the beautifulhermosa thing about scienceciencia.
281
674271
2198
Eso es lo hermoso de la ciencia.
11:28
But we alsoademás have a culturalcultural mythmito
282
676469
1956
Pero también tenemos un mito cultural
11:30
that the doing of scienceciencia,
283
678425
1254
que al hacer ciencia,
11:31
what we do everycada day to get that knowledgeconocimiento,
284
679679
2300
lo que hacemos cada día
para conseguir el conocimiento,
11:33
is alsoademás only objectiveobjetivo and rationalracional,
285
681979
2440
es también objetivo y racional,
11:36
like MrSeñor. SpockSpock.
286
684419
2432
como el Sr. Spock.
11:38
And when you labeletiqueta something
287
686851
1414
Y cuando se etiqueta algo
11:40
as objectiveobjetivo and rationalracional,
288
688265
1813
objetivo y racional,
11:42
automaticallyautomáticamente, the other sidelado,
289
690078
1642
de forma automática, el otro lado,
11:43
the subjectivesubjetivo and emotionalemocional,
290
691720
1457
lo subjetivo y emocional,
11:45
becomevolverse labeledetiquetado as non-scienceno ciencia
291
693177
2102
se etiqueta como no-ciencia
11:47
or anti-scienceanti-ciencia or threateningamenazante to scienceciencia,
292
695279
1971
o anti-ciencia o la amenaza de la ciencia,
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
y simplemente no hablamos de ello.
11:51
And when I heardoído that,
294
699061
1954
Cuando escuché eso,
11:53
that scienceciencia has a culturecultura,
295
701015
2167
que la ciencia tiene una cultura,
11:55
everything clickedclickeado into placelugar for me,
296
703182
1547
todo encajó para mí
11:56
because if scienceciencia has a culturecultura,
297
704729
1664
porque si la ciencia tiene una cultura,
11:58
culturecultura can be changedcambiado,
298
706393
1256
la cultura se puede cambiar,
11:59
and I can be a changecambio agentagente
299
707649
1593
y puedo ser un agente de cambio
12:01
workingtrabajando to changecambio the culturecultura
of scienceciencia whereverdonde quiera I could.
300
709242
2712
que trabaja para cambiar
la cultura de la ciencia.
12:03
And so the very nextsiguiente lectureconferencia I gavedio in a conferenceconferencia,
301
711954
3069
Así que en la presentación
de mi siguiente conferencia
12:07
I talkedhabló about my scienceciencia,
302
715023
1612
hablé sobre mi ciencia
12:08
and then I talkedhabló about the importanceimportancia
303
716635
1512
y luego hablé de la importancia
de los aspectos subjetivos
y emocionales de hacer ciencia
12:10
of the subjectivesubjetivo and emotionalemocional
aspectsaspectos of doing scienceciencia
304
718147
2182
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
y de cómo debemos hablar de ellos,
y miré a la audiencia,
12:13
and I lookedmirado at the audienceaudiencia,
306
721449
1234
12:14
and they were coldfrío.
307
722683
2360
y estaban fríos.
12:17
They couldn'tno pudo hearoír what I was sayingdiciendo
308
725043
3291
No podían oír lo que estaba diciendo
12:20
in the contextcontexto of a 10 back-to-backespalda con espalda
309
728334
1251
en el contexto de 10 presentaciones
de PowerPoint consecutivas.
12:21
PowerPointPowerPoint presentationpresentación conferenceconferencia.
310
729585
1839
12:23
And I triedintentó again and again,
conferenceconferencia after conferenceconferencia,
311
731424
2482
Y lo intenté una y otra vez,
conferencia tras conferencia,
12:25
but I wasn'tno fue gettingconsiguiendo throughmediante.
312
733906
2373
pero el mensaje no llegaba.
12:28
I was in the cloudnube.
313
736279
2906
Estaba en la nube.
12:31
And eventuallyfinalmente I managedmanejado to get out the cloudnube
314
739185
3514
Al final me las arreglé
para salir de la nube
12:34
usingutilizando improvisationimprovisación and musicmúsica.
315
742699
2811
utilizando la improvisación y la música.
12:37
SinceYa que then, everycada conferenceconferencia I go to,
316
745510
2739
Desde entonces,
a cada conferencia a la que voy
12:40
I give a scienceciencia talk and a secondsegundo, specialespecial talk
317
748249
2862
doy una charla sobre ciencia
y una segunda charla especial:
12:43
calledllamado "Love and fearmiedo in the lablaboratorio,"
318
751111
1993
"El amor y el terror en el laboratorio".
12:45
and I startcomienzo it off by doing a songcanción
319
753104
2217
Comienzo con una canción
12:47
about scientists'científicos' greatestmejor fearmiedo,
320
755321
2572
sobre el mayor temor de los científicos,
12:49
whichcual is that we work harddifícil,
321
757893
2912
que es trabajar duro
12:52
we discoverdescubrir something newnuevo,
322
760805
2342
para descubrir algo nuevo,
12:55
and somebodyalguien elsemás publishespublica it before we do.
323
763147
3357
y que alguien lo publique antes que nosotros.
12:58
We call it beingsiendo scoopedrecogido,
324
766504
2616
Decimos que "se nos adelantaron"
13:01
and beingsiendo scoopedrecogido feelssiente horriblehorrible.
325
769120
3214
y uno se siente horrible.
13:04
It makeshace us afraidasustado to talk to eachcada other,
326
772334
2213
Nos hace temer hablar con el otro,
13:06
whichcual is no fundivertido,
327
774547
833
que no es divertido,
13:07
because we camevino to scienceciencia to sharecompartir our ideasideas
328
775380
2760
porque venimos a la ciencia
a compartir nuestras ideas
13:10
and to learnaprender from eachcada other,
329
778140
1311
y a aprender los unos de otros.
13:11
and so I do a bluesblues songcanción,
330
779451
3489
Así que hago una canción de blues,
13:17
whichcual — (ApplauseAplausos) —
331
785040
5504
que... (Aplausos)
13:22
calledllamado "ScoopedScooped Again,"
332
790544
3223
llamado "Se me adelantaron otra vez".
Y le pido a la audiencia
que sean mi coro,
13:25
and I askpedir the audienceaudiencia to be my backupapoyo singerscantantes,
333
793767
2658
13:28
and I tell them, "Your texttexto is 'Scoop'Cuchara, ScoopCuchara.'"
334
796425
3980
y les digo:
"Su parte es 'Scoop, Scoop'".
13:32
It soundssonidos like this: "ScoopCuchara, scoopcuchara!"
335
800405
2645
Suena así: "Scoop, scoop"
13:35
SoundsSonidos like this.
336
803050
963
Suena así.
13:36
♪ I've been scoopedrecogido again ♪
337
804013
2219
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:38
ScoopCuchara! ScoopCuchara! ♪
338
806232
1743
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
Y así seguimos.
13:41
♪ I've been scoopedrecogido again ♪
340
809253
2045
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:43
ScoopCuchara! ScoopCuchara! ♪
341
811298
1286
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:44
♪ I've been scoopedrecogido again ♪
342
812584
1895
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:46
ScoopCuchara! ScoopCuchara! ♪
343
814479
1306
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:47
♪ I've been scoopedrecogido again ♪
344
815785
1783
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:49
ScoopCuchara! ScoopCuchara! ♪
345
817568
1639
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:51
♪ I've been scoopedrecogido again ♪
346
819207
1668
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:52
ScoopCuchara! ScoopCuchara! ♪
347
820875
1762
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:54
♪ Oh mamamamá, can't you feel my paindolor
348
822637
3275
♪ Oh mama, ¿no puedes sentir mi dolor ♪
13:57
HeavensCielos help me, I've been scoopedrecogido again ♪
349
825912
3786
♪ Que el cielo me ayude,
se me adelantaron de nuevo ♪
14:02
(ApplauseAplausos)
350
830925
6391
(Aplausos)
Gracias.
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Gracias por acompañarme en el coro.
14:10
Thank you for your backupapoyo singingcanto.
352
838965
1499
14:12
So everybodytodos startsempieza laughingriendo, startsempieza breathingrespiración,
353
840464
2084
Así todo el mundo se echa a reír,
comienzan a respirar,
14:14
noticesavisos that there's other scientistscientíficos around them
354
842548
2012
notan que hay otros científicos
con cuestiones de interés común,
14:16
with sharedcompartido issuescuestiones,
355
844560
1307
14:17
and we startcomienzo talkinghablando about the emotionalemocional
356
845867
1805
y empezamos a hablar de las emociones
14:19
and subjectivesubjetivo things that go on in researchinvestigación.
357
847672
1850
y lo subjetivo de la investigación.
14:21
It feelssiente like a hugeenorme tabootabú has been liftedlevantado.
358
849522
2184
Como si un enorme tabú
se hubiese levantado.
14:23
FinallyFinalmente, we can talk about
this in a scientificcientífico conferenceconferencia.
359
851706
2799
Finalmente podemos hablar de esto
en una conferencia científica.
14:26
And scientistscientíficos have goneido on to formformar peermirar groupsgrupos
360
854505
2186
Los científicos han llegado a juntarse
y se reúnen regularmente
14:28
where they meetreunirse regularlyregularmente
361
856691
1610
14:30
and createcrear a spaceespacio to talk about the emotionalemocional
362
858301
1629
para crear un espacio
donde hablan de lo emocional
14:31
and subjectivesubjetivo things that
happenocurrir as they're mentoringtutoría,
363
859930
2301
y lo subjetivo durante la tutoría,
14:34
as they're going into the unknowndesconocido,
364
862231
1363
a medida que se va hacia lo desconocido,
14:35
and even startedempezado coursescursos
365
863594
1570
e incluso iniciando cursos
sobre el proceso de hacer ciencia,
14:37
about the processproceso of doing scienceciencia,
366
865164
1675
14:38
about going into the unknowndesconocido togetherjuntos,
367
866839
1895
de ir hacia lo desconocido juntos,
y muchas otras cosas.
14:40
and manymuchos other things.
368
868734
1416
14:42
So my visionvisión is that,
369
870150
1334
Así que mi visión es que,
14:43
just like everycada scientistcientífico knowssabe the wordpalabra "atomátomo,"
370
871484
3462
al igual que todo científico
conoce la palabra "átomo",
14:46
that matterimportar is madehecho out of atomsátomos,
371
874946
1967
que la materia está hecha de átomos,
14:48
everycada scientistcientífico would know the wordspalabras
372
876913
1484
cada científico debe conocer palabras
14:50
like "the cloudnube," sayingdiciendo "Yes, and,"
373
878397
2344
como "la nube", decir "Sí, y"
14:52
and scienceciencia will becomevolverse much more creativecreativo,
374
880741
3079
y la ciencia sería mucho más creativa,
14:55
make manymuchos, manymuchos more unexpectedinesperado discoveriesdescubrimientos
375
883820
3004
haría muchísimos más
descubrimientos inesperados
14:58
for the benefitbeneficio of us all,
376
886824
2536
para el beneficio de todos
15:01
and would alsoademás be much more playfuljuguetón.
377
889360
2216
y también sería mucho más lúdico.
15:03
And what I mightpodría askpedir you to rememberrecuerda from this talk
378
891576
2590
Y lo que les pido
que se acuerden de esta charla
15:06
is that nextsiguiente time you facecara
379
894166
2696
es que la próxima vez que se enfrenten
15:08
a problemproblema you can't solveresolver
380
896862
1726
a un problema que no pueden resolver
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
en el trabajo o en la vida,
15:13
there's a wordpalabra for what you're going to see:
382
901180
1876
hay una palabra para lo que vas a ver:
15:15
the cloudnube.
383
903056
1177
la nube.
15:16
And you can go throughmediante the cloudnube
384
904233
1533
Y puedes atravesar la nube no solo,
15:17
not alonesolo but togetherjuntos
385
905766
1408
sino junto a alguien que sea
tu fuente de apoyo,
15:19
with someonealguien who is your sourcefuente of supportapoyo
386
907174
2038
para decir "Sí, y" a tus ideas,
15:21
to say "Yes, and" to your ideasideas,
387
909212
2048
15:23
to help you say "Yes, and" to your ownpropio ideasideas,
388
911260
2317
para ayudarte a decir "Sí, y"
a tus propias ideas,
15:25
to increaseincrementar the chanceoportunidad that,
389
913577
1887
para aumentar la posibilidad de que,
15:27
throughmediante the wispsmechones of the cloudnube,
390
915464
1726
a través de los jirones de la nube,
15:29
you'lltu vas a find that momentmomento of calmnesscalma
391
917190
1498
encuentres ese momento de calma
15:30
where you get your first glimpsevislumbrar
392
918688
1803
donde recibas el primer vistazo
de tu descubrimiento inesperado.
15:32
of your unexpectedinesperado discoverydescubrimiento,
393
920491
3250
15:35
your C.
394
923741
2724
tu C.
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Gracias.
(Aplausos)
15:40
(ApplauseAplausos)
396
928785
4000

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ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.

Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
 
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speaker
Uri Alon | Speaker | TED.com