ABOUT THE SPEAKER
Nicholas Negroponte - Tech visionary
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world.

Why you should listen

A pioneer in the field of computer-aided design, Negroponte founded (and was the first director of) MIT's Media Lab, which helped drive the multimedia revolution and now houses more than 500 researchers and staff across a broad range of disciplines. An original investor in Wired (and the magazine's "patron saint"), for five years he penned a column exploring the frontiers of technology -- ideas that he expanded into his 1995 best-selling book Being Digital. An angel investor extraordinaire, he's funded more than 40 startups, and served on the boards of companies such as Motorola and Ambient Devices.

But his latest effort, the One Laptop per Child project, may prove his most ambitious. The organization is designing, manufacturing and distributing low-cost, wireless Internet-enabled computers costing roughly $100 and aimed at children. Negroponte hopes to put millions of these devices in the hands of children in the developing world.

More profile about the speaker
Nicholas Negroponte | Speaker | TED.com
TED2014

Nicholas Negroponte: A 30-year history of the future

Nicholas Negroponte: Una historia de 30 años del futuro

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2,035,246 views

El fundador del Laboratorio de Medios del MIT, Nicholas Negroponte, nos lleva en un recorrido por los últimos 30 años de la tecnología. Con sus predicciones comprobadas, nos muestra las interfaces e innovaciones que vaticinó en las décadas de los años 70 y 80, de las que se mofaron en ese entonces, pero que están en todos lados en el presente. Y nos deja con una última predicción (¿absurda?, ¿brillante?) para dentro de 30 años.
- Tech visionary
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world. Full bio

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00:12
(VideoVídeo) NicholasNicholas NegroponteNegroponte:
Can we switchcambiar to the videovídeo discdesct,
0
657
2454
(Video) Nicholas Negroponte:
¿Podemos pasar al disco de video
00:15
whichcual is in playjugar modemodo?
1
3111
2123
que está en modo "play"?
00:17
I'm really interestedinteresado in how you put people and computersordenadores togetherjuntos.
2
5234
5230
Me interesa mucho unir
personas con computadoras.
00:22
We will be usingutilizando the TVtelevisión screenspantallas or theirsu equivalentsequivalentes
3
10464
3370
Usaremos las pantallas
de TV o sus equivalentes
00:25
for electronicelectrónico bookslibros of the futurefuturo.
4
13834
4374
para los libros electrónicos del futuro.
00:30
(MusicMúsica, crosstalkdiafonía)
5
18208
3614
(Música, conversaciones cruzadas)
00:50
Very interestedinteresado in touch-sensitivesensible al tacto displaysmuestra,
6
38117
2252
Muy interesado en pantallas
sensibles al tacto,
00:52
high-techalta tecnología, high-touchalto contacto, not havingteniendo
to pickrecoger up your fingersdedos to use them.
7
40369
4327
alta tecnología, alto toque, sin tener
que mover un dedo para usarlos.
00:56
There is anotherotro way where computersordenadores
8
44696
1800
Hay otro modo en el que las computadoras
00:58
touchtoque people: wearingvistiendo, physicallyfísicamente wearingvistiendo.
9
46496
2463
tocan a la gente: usándolas, físicamente.
01:08
SuddenlyRepentinamente on Septemberseptiembre 11thth,
10
56646
2021
De repente el 11 de septiembre,
01:10
the worldmundo got biggermás grande.
11
58667
2637
el mundo se agrandó.
01:13
NNNN: Thank you. (ApplauseAplausos)
12
61304
2985
NN: Gracias.
(Aplausos)
01:16
Thank you.
13
64289
2059
Gracias.
01:18
When I was askedpreguntó to do this,
14
66348
2108
Cuando me pidieron que hiciera esto,
01:20
I was alsoademás askedpreguntó to look at all 14 TEDTED TalksNegociaciones
15
68456
4196
también me pidieron que repasara
las 14 charlas TED
01:24
that I had givendado,
16
72652
1710
que había dado,
01:26
chronologicallycronológicamente.
17
74362
1798
en orden cronológico.
01:28
The first one was actuallyactualmente two hourshoras.
18
76160
2274
La primera fue de 2 horas.
01:30
The secondsegundo one was an hourhora,
19
78434
1456
La segunda, de 1 hora,
01:31
and then they becameconvirtió halfmitad hourshoras,
20
79890
1549
y luego se hicieron de media hora.
01:33
and all I noticednotado was my baldcalvo spotlugar gettingconsiguiendo biggermás grande.
21
81439
3936
Todo lo que observé fue
cómo me crecía la calva.
01:37
(LaughterRisa)
22
85375
1620
(Risas)
01:38
ImagineImagina seeingviendo your life, 30 yearsaños of it, go by,
23
86995
4168
Imaginen lo que es ver pasar
30 años de tu vida.
01:43
and it was, to say the leastmenos,
24
91163
3407
Para mí fue, por decir lo menos,
01:46
for me, quitebastante a shockingchocante experienceexperiencia.
25
94570
4373
una experiencia terrible.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
98943
1593
Lo que voy a hacer en mi tiempo
01:52
is try and sharecompartir with you what happenedsucedió
27
100536
1544
es compartir con Uds. lo que ocurrió
01:54
duringdurante the 30 yearsaños,
28
102080
1802
en estos 30 años.
01:55
and then alsoademás make a predictionpredicción,
29
103882
2518
Luego haré también una predicción,
01:58
and then tell you a little bitpoco
30
106400
2061
y después les hablaré un poco
02:00
about what I'm doing nextsiguiente.
31
108461
2654
de lo próximo que voy a hacer.
02:03
And I put on a slidediapositiva
32
111115
2951
Y paso una diapositiva
02:06
where TEDTED 1 happenedsucedió in my life.
33
114066
4060
de la época de TED.
02:10
And it's rathermás bien importantimportante
34
118126
1914
Fue importante
02:12
because I had donehecho 15 yearsaños of researchinvestigación before it,
35
120040
4060
porque ya había hecho 15 años
de investigaciones antes de ir,
02:16
so I had a backlogreserva, so it was easyfácil.
36
124100
2428
por eso venía atrasado y fue fácil.
02:18
It's not that I was FidelFidel CastroCastro
37
126528
1760
No es que fuera Fidel Castro
02:20
and I could talk for two hourshoras,
38
128288
1833
y pudiera hablar 2 horas,
02:22
or BuckyBucky FullerBatán.
39
130121
1322
ni Bucky Fuller.
02:23
I had 15 yearsaños of stuffcosas,
40
131443
1915
Tenía 15 años de cosas,
02:25
and the MediaMedios de comunicación LabLaboratorio was about to startcomienzo.
41
133358
2472
y el Laboratorio de Medios
estaba por comenzar.
02:27
So that was easyfácil.
42
135830
1800
Así que fue fácil.
02:29
But there are a couplePareja of things
43
137630
2664
Pero hay un par de cosas
02:32
about that periodperíodo
44
140294
1688
de esa etapa
02:33
and about what happenedsucedió that are
45
141982
2053
y de lo que pasó
02:36
really quitebastante importantimportante.
46
144035
1855
que son realmente importantes.
02:37
One is that
47
145890
2556
Una es que era una época
02:40
it was a periodperíodo when computersordenadores
48
148446
2896
en la que las computadoras
02:43
weren'tno fueron yettodavía for people.
49
151342
2637
todavía no eran populares.
02:45
And the other thing that sortordenar of happenedsucedió
50
153979
3145
Lo otro que pasó
02:49
duringdurante that time is that
51
157124
3071
en esa etapa es que nos veían
02:52
we were consideredconsiderado sissymarica computercomputadora scientistscientíficos.
52
160195
3382
como informáticos afeminados.
02:55
We weren'tno fueron consideredconsiderado the realreal thing.
53
163577
1563
No nos tomaban en serio.
02:57
So what I'm going to showespectáculo you is, in retrospectretrospección,
54
165140
3999
Lo que voy a mostrarles,
en retrospectiva,
03:01
a lot more interestinginteresante and a lot more acceptedaceptado
55
169139
2508
es mucho más interesante
y aceptado ahora
03:03
than it was at the time.
56
171647
2066
que en aquella época.
03:05
So I'm going to characterizecaracterizar the yearsaños
57
173713
2554
Voy a contarles de esos años
03:08
and I'm even going to go back
58
176267
1833
e incluso volveré
03:10
to some very earlytemprano work of minemía,
59
178100
2104
a algunos de mis primeros trabajos.
03:12
and this was the kindtipo of stuffcosas I was doing in the '60s:
60
180204
2886
En los 60 hacía esta clase de cosas:
03:15
very directdirecto manipulationmanipulación,
61
183090
2187
manipulación muy directa,
03:17
very influencedinfluenciado as I studiedestudió architecturearquitectura
62
185277
2655
muy influenciado
cuando estudiaba arquitectura
03:19
by the architectarquitecto MosheMoshe SafdieSafdie,
63
187932
2087
por el arquitecto Moshe Safdie.
03:22
and you can see that we even builtconstruido roboticrobótico things
64
190019
2762
Pueden ver que hasta
hacíamos cosas robóticas
03:24
that could buildconstruir habitat-likecomo un hábitat structuresestructuras.
65
192781
2756
que podían construir
estructuras similares al hábitat.
03:27
And this for me was
66
195537
1687
Y esto para mí no era todavía
03:29
not yettodavía the MediaMedios de comunicación LabLaboratorio,
67
197224
1916
el Laboratorio de Medios,
03:31
but was the beginningcomenzando of what I'll call
68
199140
2817
sino el principio de lo que llamaría
03:33
sensorysensorial computinginformática,
69
201957
1519
informática sensorial.
03:35
and I pickrecoger fingersdedos
70
203476
1872
Y elijo los dedos en parte porque
03:37
partlyparcialmente because everybodytodos thought it was ridiculousridículo.
71
205348
4202
todos creían que era ridículo.
03:41
PapersPapeles were publishedpublicado
72
209550
2155
Se publicaban trabajos
03:43
about how stupidestúpido it was to use fingersdedos.
73
211705
4252
sobre lo estúpido que era usar los dedos.
03:47
ThreeTres reasonsrazones: One was they were low-resolutionbaja resolucion.
74
215957
2818
Tres motivos:
uno, que eran de baja resolución;
03:50
The other is your handmano would occludeocluir
75
218775
1929
el otro, que la mano taparía
03:52
what you wanted to see,
76
220704
1441
lo que querías ver;
03:54
and the thirdtercero, whichcual was the winnerganador,
77
222145
1758
y tercero, que fue el ganador,
03:55
was that your fingersdedos would get the screenpantalla dirtysucio,
78
223903
3656
los dedos ensuciarían la pantalla
03:59
and hencepor lo tanto, fingersdedos would never be
79
227559
2326
y, por tanto, nunca usaríamos los dedos
04:01
a devicedispositivo that you'dtu hubieras use.
80
229885
1788
como dispositivos.
04:03
And this was a devicedispositivo we builtconstruido in the '70s,
81
231673
3049
Este es un aparato que hicimos en los 70
04:06
whichcual has never even been pickedescogido up.
82
234722
1871
que ni siquiera fue retomado.
04:08
It's not just touchtoque sensitivesensible,
83
236593
1441
No solo es sensible al tacto:
04:10
it's pressurepresión sensitivesensible.
84
238034
2178
es sensible a la presión.
04:12
(VideoVídeo) VoiceVoz: Put a yellowamarillo circlecirculo there.
85
240212
1977
(Video) Voz:
Pon un círculo amarillo allá.
04:14
NNNN: LaterLuego work, and again this was before TEDTED 1 —
86
242189
3444
NN: Trabajos posteriores. Otra vez,
esto fue antes de TED 1...
04:17
(VideoVídeo) VoiceVoz: MoveMovimiento that westOeste of the diamonddiamante.
87
245633
2803
(Video) Voz:
Muévelo al oeste del diamante.
04:20
CreateCrear a largegrande greenverde circlecirculo there.
88
248436
3212
Haz un círculo rojo grande ahí.
04:23
Man: AwAw, shitmierda.
89
251648
2329
Hombre: ¡Carajo!
04:25
NNNN: — was to sortordenar of do interfaceinterfaz concurrentlyconcurrentemente,
90
253977
3430
NN: ...era como hacer simultánea
la interfaz,
de modo que hablabas y apuntabas,
04:29
so when you talkedhabló and you pointedpuntiagudo
91
257407
1808
y tenías
04:31
and you had, if you will,
92
259215
3187
canales múltiples.
04:34
multiplemúltiple channelscanales.
93
262402
1559
Ocurrió lo de Entebbe.
04:35
EntebbeEntebbe happenedsucedió.
94
263961
2007
04:37
1976, AirAire FranceFrancia was hijackedsecuestrado,
95
265968
3547
Año 1976.
El secuestro de Air France.
04:41
takentomado to EntebbeEntebbe,
96
269515
1498
Lo llevan a Entebbe
04:43
and the IsraelisIsraelíes not only did an extraordinaryextraordinario rescuerescate,
97
271013
5057
y los israelíes hicieron un rescate
que no solo fue extraordinario:
04:48
they did it partlyparcialmente because they had practicedexperto
98
276070
1963
lo hicieron en parte
porque habían practicado
04:50
on a physicalfísico modelmodelo of the airportaeropuerto,
99
278033
2495
con un modelo físico del aeropuerto,
porque ellos habían hecho el aeropuerto,
04:52
because they had builtconstruido the airportaeropuerto,
100
280528
1156
04:53
so they builtconstruido a modelmodelo in the desertDesierto,
101
281684
1733
y entonces construyeron
un modelo en el desierto,
04:55
and when they arrivedllegado at EntebbeEntebbe,
102
283417
1716
y cuando llegaron a Entebbe,
04:57
they knewsabía where to go because
they had actuallyactualmente been there.
103
285133
2920
ya sabían a dónde ir porque
en verdad ya habían estado ahí.
05:00
The U.S. governmentgobierno askedpreguntó some of us, '76,
104
288053
3252
El gobierno de EE. UU.
nos preguntó en 1976
05:03
if we could replicatereproducir exactamente that computationallycomputacionalmente,
105
291305
2775
si podíamos replicar eso
por computadora,
05:06
and of coursecurso somebodyalguien like myselfmí mismo saysdice yes.
106
294080
2189
y, claro: un tipo como yo dice que sí.
05:08
ImmediatelyInmediatamente, you get a contractcontrato,
107
296269
2026
Inmediatamente, teníamos un contrato,
05:10
DepartmentDepartamento of DefenseDefensa,
108
298295
1485
Departamento de Defensa,
05:11
and we builtconstruido this truckcamión and this rigaparejo.
109
299780
2688
y construimos esta camioneta
y este equipo.
05:14
We did sortordenar of a simulationsimulación,
110
302468
2520
Hicimos una especie de simulacro,
05:16
because you had videovídeo discsDiscos,
111
304988
1826
porque había discos de video,
05:18
and again, this is '76.
112
306814
2328
y de nuevo, esto es 1976.
05:21
And then manymuchos yearsaños laterluego,
113
309142
2697
Y muchos años después,
05:23
you get this truckcamión,
114
311839
1469
tienes esta camioneta
05:25
and so you have GoogleGoogle MapsMapas.
115
313308
2958
y entonces tienes Google Maps.
05:28
Still people thought,
116
316266
1520
Aun así, la gente creía
05:29
no, that was not seriousgrave computercomputadora scienceciencia,
117
317786
4020
que lo que hacíamos no era
ingeniería informática seria.
05:33
and it was a man namedllamado Jerryalemán WiesnerWiesner,
118
321806
2059
Y fue Jerry Wiesner,
05:35
who happenedsucedió to be the presidentpresidente of MITMIT,
119
323865
2407
que terminó siendo
presidente del MIT,
05:38
who did think it was computercomputadora scienceciencia.
120
326272
2348
quien pensara que era
ciencias de la computación.
05:40
And one of the keysllaves for anybodynadie
121
328620
2637
Algo crucial para cualquiera
05:43
who wants to startcomienzo something in life:
122
331257
3384
que quiera empezar algo:
05:46
Make sure your presidentpresidente is partparte of it.
123
334641
3269
asegurarse de que el
presidente es parte de ello.
05:49
So when I was doing the MediaMedios de comunicación LabLaboratorio,
124
337910
3020
Cuando estaba haciendo
el Laboratorio de Medios,
05:52
it was like havingteniendo a gorillagorila in the frontfrente seatasiento.
125
340930
3157
era como tener un gorila en
el asiento delantero.
05:56
If you were stoppeddetenido for speedingexceso de velocidad
126
344087
2185
Si te paraban por exceso de velocidad
05:58
and the officeroficial lookedmirado in the windowventana
127
346272
2240
y el oficial miraba por la ventanilla
06:00
and saw who was in the passengerpasajero seatasiento,
128
348512
2009
y veía quién estaba sentado, diría:
06:02
then, "Oh, continuecontinuar on, sirseñor."
129
350521
1962
"Ah, pase, señor".
06:04
And so we were ablepoder,
130
352483
1685
Y entonces podíamos...
06:06
and this is a cutelinda, actuallyactualmente, devicedispositivo, parentheticallyentre paréntesis.
131
354168
3793
y este es, en verdad, un aparato ingenioso,
entre paréntesis.
06:09
This was a lenticularlenticular photographfotografía of Jerryalemán WiesnerWiesner
132
357961
3049
Esta era una fotografía lenticular
de Jerry Wiesner,
06:13
where the only thing that changedcambiado in the photographfotografía
133
361010
2363
donde lo único que se cambió en la foto
06:15
were the lipslabios.
134
363373
1343
fueron los labios.
06:16
So when you oscillatedoscilaron that little piecepieza
135
364716
2976
Entonces cuando balanceabas esa pequeña
06:19
of lenticularlenticular sheethoja with his photographfotografía,
136
367692
3230
hoja lenticular con la fotografía,
06:22
it would be in liplabio syncsincronización
137
370922
2013
se sincronizaba con los labios,
06:24
with zerocero bandwidthancho de banda.
138
372935
2239
todo sin banda ancha.
06:27
It was a zero-bandwidthancho de banda cero teleconferencingteleconferencia systemsistema
139
375174
2711
Era un sistema de teleconferencias
sin banda ancha
06:29
at the time.
140
377885
1842
en ese entonces.
06:31
So this was the MediaMedios de comunicación Lab'sLaboratorio
141
379727
3981
Y este era el Laboratorio de Medios...
06:35
this is what we said we'dmie do,
142
383708
1693
esto es lo que dijimos que haríamos:
06:37
that the worldmundo of computersordenadores, publishingpublicación,
143
385401
2575
hacer del mundo de las
computadoras, editorial, etc.
06:39
and so on would come togetherjuntos.
144
387976
2688
uno solo.
06:42
Again, not generallyen general acceptedaceptado,
145
390664
2104
Otra vez, sin la aprobación general,
06:44
but very much partparte of TEDTED in the earlytemprano daysdías.
146
392768
4972
pero muy relacionado con TED
en los comienzos.
06:49
And this is really where we were headedcon membrete.
147
397740
3206
Y realmente apuntábamos a eso.
06:52
And that createdcreado the MediaMedios de comunicación LabLaboratorio.
148
400946
1687
Y eso dio origen al Laboratorio de Medios.
06:54
One of the things about ageaños
149
402633
4251
Una de las cosas que tiene la edad
06:58
is that I can tell you with great confidenceconfianza,
150
406884
4267
es que puedo decirles con total seguridad
07:03
I've been to the futurefuturo.
151
411151
2464
que he estado en el futuro.
07:05
I've been there, actuallyactualmente, manymuchos timesveces.
152
413615
3284
Estuve allí muchas veces, en realidad.
07:08
And the reasonrazón I say that is,
153
416899
1508
Y lo puedo decir porque
07:10
how manymuchos timesveces in my life have I said,
154
418407
2441
muchas veces en mi vida dije:
07:12
"Oh, in 10 yearsaños, this will happenocurrir,"
155
420848
1777
"Ah, en 10 años, va a pasar esto",
07:14
and then 10 yearsaños comesproviene.
156
422625
2048
y pasaban los 10 años.
07:16
And then you say, "Oh, in
fivecinco yearsaños, this will happenocurrir."
157
424673
1758
Y luego dices: "Ah, en 5 años,
va a pasar esto".
07:18
And then fivecinco yearsaños comesproviene.
158
426431
1684
Y pasan los 5 años.
07:20
So I say this a little bitpoco with havingteniendo feltsintió
159
428115
3758
Lo digo un poco por haber sentido
07:23
that I'd been there a numbernúmero of timesveces,
160
431873
2337
que había estado allí cantidad de veces,
07:26
and one of the things that is mostmás quotedcitado
161
434210
3640
y una de las cosas que dije
07:29
that I've ever said
162
437850
1149
que es más citada
07:30
is that computinginformática is not about computersordenadores,
163
438999
2383
es que computación
no es sobre computadoras:
07:33
and that didn't quitebastante get enoughsuficiente tractiontracción,
164
441382
3556
al principio eran pocos los que adherían,
07:36
and then it startedempezado to.
165
444938
1519
pero luego eso cambió.
07:38
It startedempezado to because people caughtatrapado on
166
446457
3695
Cambió porque la gente se dio cuenta
07:42
that the mediummedio wasn'tno fue the messagemensaje.
167
450152
3138
de que el medio no era el mensaje.
07:45
And the reasonrazón I showespectáculo this carcoche
168
453290
2645
Y les muestro este auto
07:47
in actuallyactualmente a rathermás bien uglyfeo slidediapositiva
169
455935
2328
en una diapositiva bastante fea
07:50
is just again to tell you the kindtipo of storyhistoria
170
458263
2504
porque quiero contarles la clase de historia
07:52
that characterizedcaracterizada a little bitpoco of my life.
171
460767
2828
que un poco describe mi vida.
07:55
This is a studentestudiante of minemía
172
463595
2014
Este es un estudiante mío
07:57
who had donehecho a PhPh.D. calledllamado "BackseatAsiento trasero DriverConductor."
173
465609
3551
que había hecho una tesis llamada
"Conductor de asiento trasero".
08:01
It was in the earlytemprano daysdías of GPSGPS,
174
469160
2082
Eran los comienzos del GPS:
08:03
the carcoche knewsabía where it was,
175
471242
1566
el auto sabía dónde estaba
08:04
and it would give audioaudio instructionsinstrucciones
176
472808
1915
y daba indicaciones en audio al conductor.
08:06
to the driverconductor, when to turngiro right,
when to turngiro left and so on.
177
474723
3427
Cuándo doblar a la derecha,
o a la izquierda, etc.
08:10
TurnsVueltas out, there are a lot of things
178
478150
1611
Resulta que muchas cosas
08:11
in those instructionsinstrucciones that back in that periodperíodo
179
479761
3035
de las instrucciones de esa época
08:14
were prettybonita challengingdesafiante,
180
482796
1250
eran todo un desafío:
08:16
like what does it mean, take the nextsiguiente right?
181
484046
3228
¿Qué quiere decir "doble en
la próxima a la derecha"?
08:19
Well, if you're comingviniendo up on a streetcalle,
182
487274
1900
Bueno, si vas por una calle,
la próxima a la derecha
probablemente sea la que sigue.
08:21
the nextsiguiente right'sderechos probablyprobablemente the one after,
183
489174
2183
08:23
and there are lots of issuescuestiones,
184
491357
1231
Hay un montón de problemas,
08:24
and the studentestudiante did a wonderfulmaravilloso thesistesis,
185
492588
2245
y el alumno hizo una tesis maravillosa,
08:26
and the MITMIT patentpatentar officeoficina said "Don't patentpatentar it.
186
494833
4847
pero la oficina de patentes
del MIT dijo: "No lo patenten.
08:31
It'llVa a never be acceptedaceptado.
187
499680
1940
Nunca va a tener aceptación.
08:33
The liabilitiespasivo are too largegrande.
188
501620
2310
Las responsabilidades
son demasiado grandes.
08:35
There will be insuranceseguro issuescuestiones.
189
503930
1391
Va a haber problemas con los seguros.
08:37
Don't patentpatentar it."
190
505321
1644
No lo patenten".
08:38
So we didn't,
191
506965
1093
Y no lo patentamos,
08:40
but it showsmuestra you how people, again, at timesveces,
192
508058
3638
pero esto nos demuestra,
otra vez, cómo a veces la gente
08:43
don't really look at what's happeningsucediendo.
193
511696
4199
realmente no observa lo que está pasando.
08:47
Some work, and I'll just go
throughmediante these very quicklycon rapidez,
194
515895
2895
Algunos trabajos.
No me detendré mucho en estos,
muchas cosas de lo sensorial.
08:50
a lot of sensorysensorial stuffcosas.
195
518790
1605
08:52
You mightpodría recognizereconocer a youngjoven Yo-YoYoyó MaMamá
196
520395
2475
Quizá reconozcan a Yo-Yo Ma.
08:54
and trackingrastreo his bodycuerpo for playingjugando
197
522870
3970
y el seguimiento de su cuerpo al tocar
08:58
the celloviolonchelo or the hypercellohipercello.
198
526840
2348
el chelo o el hiperchelo.
09:01
These fellowsbecarios literallyliteralmente walkedcaminado
around like that at the time.
199
529188
3977
Estos tipos realmente andaban así
por la calle en esa época.
09:05
It's now a little bitpoco more discreetdiscreto
200
533165
2635
Ahora es un poco más discreto
09:07
and more commonplacevulgar.
201
535800
2041
y más común.
09:09
And then there are at leastmenos threeTres heroeshéroes
202
537841
2269
Y hay por lo menos 3 héroes
09:12
I want to quicklycon rapidez mentionmencionar.
203
540110
1129
que quisiera mencionar.
09:13
MarvinMarvin MinskyMinsky, who taughtenseñó me a lot
204
541239
2478
Marvin Minsky, que me enseñó muchísimo
09:15
about commoncomún sensesentido,
205
543717
1387
sobre el sentido común,
09:17
and I will talk brieflybrevemente about MurielMuriel Coopercobre,
206
545104
3441
y hablaré brevemente de Muriel Cooper,
09:20
who was very importantimportante to RickyRicky WurmanWurman
207
548545
2618
que fue muy importante para Ricky Wurman
09:23
and to TEDTED, and in facthecho, when she got onstageen el escenario,
208
551163
3735
y para TED y, en verdad,
cuando subió al escenario,
09:26
she said, the first thing she said was,
209
554898
1947
lo primero que dijo fue:
09:28
"I introducedintroducido RickyRicky to NickyNicky."
210
556845
2154
"Yo le presenté Nicky a Ricky".
09:30
And nobodynadie callsllamadas me NickyNicky
211
558999
1700
Y nadie me dice Nicky
09:32
and nobodynadie callsllamadas RichardRicardo RickyRicky,
212
560699
1759
y nadie le dice Ricky a Richard,
09:34
so nobodynadie knewsabía who she was talkinghablando about.
213
562458
3402
así que nadie sabía de
quiénes estaba hablando.
09:37
And then, of coursecurso, SeymourSeymour PapertPapert,
214
565860
2397
También, claro, Seymour Papert,
09:40
who is the personpersona who said,
215
568257
1505
que dijo:
09:41
"You can't think about thinkingpensando
216
569762
1415
"No puedes pensar en el pensar
09:43
unlessa no ser que you think about thinkingpensando about something."
217
571177
2415
a no ser que pienses
en el pensar en algo".
09:45
And that's actuallyactualmente — you can unpackdeshacer that laterluego.
218
573592
5663
Y eso es en verdad... lo pueden
resolver después.
09:51
It's a prettybonita profoundprofundo statementdeclaración.
219
579255
4106
Es una afirmación muy profunda.
09:55
I'm showingdemostración some slidesdiapositivas
220
583361
1740
Aquí hay algunas diapositivas
09:57
that were from TEDTED 2,
221
585101
2086
que eran de TED 2,
09:59
a little sillytonto as slidesdiapositivas, perhapsquizás.
222
587187
3742
un poco tontas, quizá.
10:02
Then I feltsintió televisiontelevisión really was about displaysmuestra.
223
590929
5341
Luego sentí que la televisión
en verdad tenía que ver con los monitores.
10:08
Again, now we're pastpasado TEDTED 1,
224
596273
3063
Otra vez, ya había pasado TED 1,
10:11
but just around the time of TEDTED 2,
225
599336
3026
pero cerca de la época de TED 2,
10:14
and what I'd like to mentionmencionar here is,
226
602362
2149
y lo que quisiera mencionar es que,
10:16
even thoughaunque you could imagineimagina
227
604511
2115
aunque puedan imaginar
10:18
intelligenceinteligencia in the devicedispositivo,
228
606626
2054
a la inteligencia en un aparato,
10:20
I look todayhoy at some of the work
229
608680
1432
hoy miro algunos trabajos
10:22
beingsiendo donehecho about the InternetInternet of Things,
230
610112
2438
que se están haciendo sobre
la Internet de las cosas,
10:24
and I think it's kindtipo of tragicallytrágicamente patheticpatético,
231
612550
2940
y me parece como una tragedia patética,
10:27
because what has happenedsucedió is people take
232
615490
2430
porque lo que pasó fue que sacaron
10:29
the ovenhorno panelpanel and put it on your cellcelda phoneteléfono,
233
617920
3498
el tablero del horno y lo
pusieron en el celular,
10:33
or the doorpuerta keyllave ontosobre your cellcelda phoneteléfono,
234
621418
1789
o la llave en el celular,
10:35
just takingtomando it and bringingtrayendo it to you,
235
623207
2173
solo lo sacan y lo llevan hacia ti,
10:37
and in facthecho that's actuallyactualmente what you don't want.
236
625380
2721
y en verdad eso es justo
lo que no queremos.
10:40
You want to put a chickenpollo in the ovenhorno,
237
628101
2058
Queremos poner un pollo en el horno
10:42
and the ovenhorno saysdice, "AhaAjá, it's a chickenpollo,"
238
630159
2328
y que el horno diga:
"Ah, es un pollo",
10:44
and it cookscocineros the chickenpollo.
239
632487
1149
y que cocine el pollo.
10:45
"Oh, it's cookingcocina the chickenpollo for NicholasNicholas,
240
633636
1766
"Ah, está cocinando el pollo
para Nicholas,
10:47
and he likesgustos it this way and that way."
241
635402
1834
le gusta así o asá".
10:49
So the intelligenceinteligencia, insteaden lugar of beingsiendo in the devicedispositivo,
242
637236
3053
La inteligencia,
en vez de estar en el aparato,
10:52
we have startedempezado todayhoy
243
640289
1709
ahora empezamos
10:53
to movemovimiento it back ontosobre the cellcelda phoneteléfono
244
641998
2112
a mudarla de nuevo hacia el celular
10:56
or closercerca to the userusuario,
245
644110
2370
o más cerca del usuario.
10:58
not a particularlyparticularmente enlightenedilustrado viewver
246
646480
2188
No es una visión muy inteligente
11:00
of the InternetInternet of Things.
247
648668
2741
de la Internet de las cosas.
11:03
TelevisionTelevisión, again, televisiontelevisión what I said todayhoy,
248
651409
3464
La televisión. Lo que dije hoy,
11:06
that was back in 1990,
249
654873
2622
eso era en 1990,
11:09
and the televisiontelevisión of tomorrowmañana
250
657495
1470
y la televisión del mañana
11:10
would look something like that.
251
658965
2323
va a ser algo así.
11:13
Again, people, but they laughedSe rió cynicallycínicamente,
252
661288
3544
De nuevo, pero esta vez
se rieron cínicamente,
11:16
they didn't laughrisa with much appreciationapreciación.
253
664832
5251
sin apreciarlo realmente.
11:22
TelecommunicationsTelecomunicaciones in the 1990s,
254
670083
2650
Las telecomunicaciones en los 90,
11:24
GeorgeJorge GilderDorador decideddecidido that he would call this diagramdiagrama
255
672733
5700
George Gilder decidió
llamar a este diagrama
11:30
the NegroponteNegroponte switchcambiar.
256
678433
2429
el interruptor Negroponte.
11:32
I'm probablyprobablemente much lessMenos famousfamoso than GeorgeJorge,
257
680862
2006
Soy mucho menos famoso que George,
11:34
so when he calledllamado it the NegroponteNegroponte switchcambiar, it stuckatascado,
258
682868
3607
así que cuando lo llamó
el interruptor Negroponte, se estancó,
11:38
but the ideaidea of things that camevino in the groundsuelo
259
686475
2665
pero la idea de que
cosas que iban en el piso
11:41
would go in the airaire and stuffcosas in the airaire
260
689140
1715
pasaran al aire
11:42
would go into the groundsuelo
261
690855
1459
y las que están en el aire al piso
11:44
has playedjugó itselfsí mismo out.
262
692314
1885
ha evolucionado.
11:46
That is the originaloriginal slidediapositiva from that yearaño,
263
694199
4745
Esa es la diapositiva original de ese año,
11:50
and it has workedtrabajó in locksteppaso de cerradura obedienceobediencia.
264
698944
3375
y andaban como a la par.
11:54
We startedempezado WiredCon cable magazinerevista.
265
702319
2167
Lanzamos la revista Wired.
11:56
Some people, I rememberrecuerda we sharedcompartido
266
704486
3736
Algunos... recuerdo que compartíamos
12:00
the receptionrecepción deskescritorio periodicallyperiódicamente,
267
708222
2722
la mesa de recepción de vez en cuando,
12:02
and some parentpadre calledllamado up irateairado that his sonhijo
268
710944
4058
y un padre llamó furioso
diciendo que su hijo
12:07
had givendado up SportsDeportes IllustratedIlustrado
269
715002
2229
había dejado Sports Illustrated
12:09
to subscribesuscribir for WiredCon cable,
270
717231
1879
para suscribirse a Wired,
12:11
and he said, "Are you some
pornoporno magazinerevista or something?"
271
719110
3197
y dijo: "¿Son una revista
porno o algo así?"
12:14
and couldn'tno pudo understandentender why his sonhijo
272
722307
2584
No entendía por qué su hijo
12:16
would be interestedinteresado in WiredCon cable, at any ratetarifa.
273
724891
3899
podría interesarse en Wired, para nada.
12:20
I will go throughmediante this a little quickermás rápido.
274
728790
2604
Pasaremos esto rápido.
12:23
This is my favoritefavorito, 1995,
275
731394
3499
Este es mi preferido, 1995,
12:26
back pagepágina of NewsweekNewsweek magazinerevista.
276
734893
3037
contratapa de la revista Newsweek.
12:29
Okay. ReadLeer it. (LaughterRisa)
277
737930
1969
Léanla.
[Negroponte, predice: compraremos libros y revistas en Internet. Seguro".]
12:31
["NicholasNicholas NegroponteNegroponte, directordirector of the MITMIT MediaMedios de comunicación LabLaboratorio, predictspredice that we'llbien soonpronto buycomprar bookslibros and newspapersperiódicos straightDerecho over the InternetInternet. Uh, sure."
CliffordClifford StollStoll, NewsweekNewsweek, 1995]
278
739899
1901
12:33
You mustdebe admitadmitir that givesda you,
279
741800
1645
Reconozcan que es placentero,
12:35
at leastmenos it givesda me pleasurePlacer
280
743445
2227
al menos a mí me pasa,
12:37
when somebodyalguien saysdice how deadmuerto wrongincorrecto you are.
281
745672
3758
cuando alguien te dice
lo muy equivocado que estás.
12:41
"BeingSiendo DigitalDigital" camevino out.
282
749430
2146
Apareció "Being Digital".
12:43
For me, it gavedio me an opportunityoportunidad
283
751576
2641
Me dio la oportunidad
12:46
to be more in the tradecomercio pressprensa
284
754217
2202
de estar más en la prensa especializada
12:48
and get this out to the publicpúblico,
285
756419
3271
y abrirlo al público.
12:51
and it alsoademás allowedpermitido us to buildconstruir the newnuevo MediaMedios de comunicación LabLaboratorio,
286
759690
3015
También me permitió construir
el nuevo Laboratorio de Medios,
12:54
whichcual if you haven'tno tiene been to, visitvisitar,
287
762705
1933
que si aún no han visitado, háganlo,
12:56
because it's a beautifulhermosa piecepieza of architecturearquitectura
288
764638
3019
porque es una obra de
arquitectura muy bella,
12:59
asideaparte from beingsiendo a wonderfulmaravilloso placelugar to work.
289
767657
2825
además de ser un lugar
maravilloso para trabajar.
13:02
So these are the things we were sayingdiciendo in those TEDsTEDs.
290
770482
2695
Esas eran las cosas de las
que hablábamos en esos TEDs.
[Hoy, multimedia es un escritorio, o una
sala de estar. Cambiará radicalmente...]
13:05
[TodayHoy, multimediamultimedia is a desktopescritorio or livingvivo roomhabitación experienceexperiencia, because the apparatusaparato is so clunkytorpe. This will changecambio dramaticallydramáticamente with smallpequeña, brightbrillante, thinDelgado, high-resolutionalta resolución displaysmuestra. — 1995]
291
773177
1567
13:06
We camevino to them.
292
774744
1492
Llegamos a eso.
13:08
I lookedmirado forwardadelante to it everycada yearaño.
293
776236
1992
La esperaba todos los años.
13:10
It was the partyfiesta that RickyRicky WurmanWurman never had
294
778228
3052
Fue la fiesta que
Ricky Wurman nunca tuvo,
13:13
in the sensesentido that he invitedinvitado manymuchos of his oldantiguo friendsamigos,
295
781280
2909
porque invitaba a muchos
de sus viejos amigos,
13:16
includingincluso myselfmí mismo.
296
784189
1659
incluido yo.
13:17
And then something for me changedcambiado
297
785848
2392
Entonces algo muy profundo
13:20
prettybonita profoundlyprofundamente.
298
788240
1469
cambió en mí.
13:21
I becameconvirtió more involvedinvolucrado with computersordenadores and learningaprendizaje
299
789709
3953
Me interesé más por las
computadoras y el aprendizaje
13:25
and influencedinfluenciado by SeymourSeymour,
300
793662
2462
e influido por Seymour,
13:28
but particularlyparticularmente looking at learningaprendizaje
301
796124
2615
pero viendo en particular al aprendizaje
13:30
as something that is bestmejor approximatedaproximado
302
798739
3910
como algo a lo que se llega mejor
13:34
by computercomputadora programmingprogramación.
303
802649
1754
con la programación informática.
13:36
When you writeescribir a computercomputadora programprograma,
304
804403
2014
Cuando escribes
un programa de computadora,
13:38
you've got to not just listlista things out
305
806417
2795
no solo tienes que enumerar
13:41
and sortordenar of take an algorithmalgoritmo
306
809212
1728
y tomar un algoritmo
13:42
and translatetraducir it into a setconjunto of instructionsinstrucciones,
307
810940
2876
y traducirlo a una serie de instrucciones,
13:45
but when there's a bugerror, and all programsprogramas have bugsloco,
308
813816
2683
sino que cuando hay una falla,
y todos los programas las tienen,
13:48
you've got to de-bugdepurar it.
309
816499
1709
tienes que arreglarlo.
13:50
You've got to go in, changecambio it,
310
818208
1990
Tienes que entrar, cambiarlo,
13:52
and then re-executevolver a ejecutar,
311
820198
1622
y ejecutarlo otra vez.
13:53
and you iterateiterar,
312
821820
1804
Y entonces repites,
13:55
and that iterationiteración is really
313
823624
2907
y esa repetición es realmente
13:58
a very, very good approximationaproximación of learningaprendizaje.
314
826531
2903
un muy buen acercamiento al aprendizaje.
14:01
So that led to my ownpropio work with SeymourSeymour
315
829434
3667
Eso me condujo a mi trabajo con Seymour
14:05
in placeslugares like CambodiaCamboya
316
833101
2358
en lugares como Camboya
14:07
and the startingcomenzando of One LaptopOrdenador portátil perpor ChildNiño.
317
835459
2904
y al comienzo de "Una Laptop por niño" [OLPC].
14:10
EnoughSuficiente TEDTED TalksNegociaciones on One LaptopOrdenador portátil perpor ChildNiño,
318
838363
2814
Ya hay suficientes charlas TED sobre OLPC,
14:13
so I'll go throughmediante it very fastrápido,
319
841177
1761
así que lo contaré rápido.
14:14
but it did give us the chanceoportunidad
320
842938
3925
Nos dio la oportunidad
14:18
to do something at a relativelyrelativamente largegrande scaleescala
321
846863
3506
de hacer algo relativamente a gran escala
14:22
in the areazona of learningaprendizaje, developmentdesarrollo and computinginformática.
322
850369
3993
en el área del aprendizaje,
el desarrollo y la informática.
14:26
Very fewpocos people know that One LaptopOrdenador portátil perpor ChildNiño
323
854362
2817
Muy pocos saben que OLPC
14:29
was a $1 billionmil millones projectproyecto,
324
857179
2635
fue un proyecto de USD 1000 millones,
14:31
and it was, at leastmenos over the sevensiete yearsaños I rancorrió it,
325
859814
2647
y, al menos por los
7 años en que lo dirigí,
14:34
but even more importantimportante, the WorldMundo BankBanco
326
862461
2146
esto es lo más importante,
sin ningún aporte
14:36
contributedcontribuido zerocero, USAIDTU DIJISTE zerocero.
327
864607
3115
del Banco Mundial ni de la USAID.
14:39
It was mostlyprincipalmente the countriespaíses
usingutilizando theirsu ownpropio treasuriestesoros,
328
867722
4155
Los países usaban sus
propios fondos públicos,
14:43
whichcual is very interestinginteresante,
329
871877
1603
lo que es muy interesante,
14:45
at leastmenos to me it was very interestinginteresante
330
873480
1356
al menos para mí lo fue
14:46
in termscondiciones of what I planplan to do nextsiguiente.
331
874836
3144
por lo próximo que
tengo planeado hacer.
14:49
So these are the variousvarios placeslugares it happenedsucedió.
332
877980
3025
Estos son los muchos
lugares en que se hizo.
14:53
I then triedintentó an experimentexperimentar,
333
881005
2902
Luego hice un experimento,
14:55
and the experimentexperimentar happenedsucedió in EthiopiaEtiopía.
334
883907
4281
en Etiopía.
15:00
And here'saquí está the experimentexperimentar.
335
888188
2642
Aquí está.
15:02
The experimentexperimentar is,
336
890830
1631
Es así:
15:04
can learningaprendizaje happenocurrir where there are no schoolsescuelas.
337
892461
3780
¿El aprendizaje puede darse sin escuelas?
15:08
And we droppedcaído off tabletstabletas
338
896241
2530
Desparramamos tabletas
15:10
with no instructionsinstrucciones
339
898771
2243
sin instrucciones
15:13
and let the childrenniños figurefigura it out.
340
901014
3273
y dejamos que los niños se las arreglaran.
15:16
And in a shortcorto periodperíodo of time,
341
904287
3647
Y, en muy poco tiempo,
15:19
they not only
342
907934
2098
no solo
15:22
turnedconvertido them on and were usingutilizando 50 appsaplicaciones perpor childniño
343
910032
3072
la encendieron y usaron
50 aplicaciones cada niño
15:25
withindentro fivecinco daysdías,
344
913104
2102
en 5 días,
15:27
they were singingcanto "ABCA B C" songscanciones withindentro two weekssemanas,
345
915206
2934
cantaban canciones
del alfabeto en 2 semanas:
15:30
but they hackedpirateado AndroidAndroide withindentro sixseis monthsmeses.
346
918140
3893
piratearon Android antes de los 6 meses.
15:34
And so that seemedparecía sufficientlysuficientemente interestinginteresante.
347
922033
3518
Parece ser más que interesante.
15:37
This is perhapsquizás the bestmejor pictureimagen I have.
348
925551
2559
Quizá esta sea la mejor foto que tengo.
15:40
The kidniño on your right
349
928110
4151
El chico de la derecha
15:44
has sortordenar of nominatednominado himselfél mismo as teacherprofesor.
350
932261
2475
se ha nombrado a sí mismo profesor.
15:46
Look at the kidniño on the left, and so on.
351
934736
2520
Miren al chico de la izquierda, y así.
15:49
There are no adultsadultos involvedinvolucrado in this at all.
352
937256
3150
Ningún adulto participa
de esto en absoluto.
15:52
So I said, well can we do this
353
940406
1424
Me dije:
15:53
at a largermás grande scaleescala?
354
941830
1597
"¿Podremos hacer esto a gran escala?
15:55
And what is it that's missingdesaparecido?
355
943427
2481
¿Qué es lo que falta?"
15:57
The kidsniños are givingdando a pressprensa conferenceconferencia at this pointpunto,
356
945908
2269
A esta altura, los chicos estarán
dando una conferencia de prensa,
16:00
and sortordenar of writingescritura in the dirtsuciedad.
357
948177
2685
y escribiendo en la tierra.
16:02
And the answerresponder is, what is missingdesaparecido?
358
950862
3445
¿Qué es lo que falta?
16:06
And I'm going to skipomitir over my predictionpredicción, actuallyactualmente,
359
954307
2536
Saltaré a mi predicción,
16:08
because I'm runningcorriendo out of time,
360
956843
1528
porque me estoy quedando sin tiempo,
16:10
and here'saquí está the questionpregunta, is what's going to happenocurrir?
361
958371
3968
y esta es la pregunta:
¿qué va a pasar?
16:14
I think the challengereto
362
962339
1487
Creo que el desafío
16:15
is to connectconectar the last billionmil millones people,
363
963826
2628
es conectar a las últimas
1000 millones de personas.
16:18
and connectingconectando the last billionmil millones
364
966454
2651
Pero hacerlo es diferente, muy diferente,
16:21
is very differentdiferente than connectingconectando the nextsiguiente billionmil millones,
365
969105
3397
que conectar a los próximos 1000 millones.
16:24
and the reasonrazón it's differentdiferente
366
972502
1394
El motivo es que
16:25
is that the nextsiguiente billionmil millones
367
973896
1864
los siguientes 1000 millones
16:27
are sortordenar of low-hangingbajo colgante fruitFruta,
368
975760
1950
son como fruta al alcance de la mano,
16:29
but the last billionmil millones are ruralrural.
369
977710
3367
pero los últimos 1000 millones
son campesinos.
16:33
BeingSiendo ruralrural and beingsiendo poorpobre
370
981077
3752
Vivir en el campo y ser pobre
16:36
are very differentdiferente.
371
984829
1132
es muy diferente.
16:37
PovertyPobreza tendstiende to be createdcreado by our societysociedad,
372
985961
3633
La pobreza tiende a ser creada
en nuestra sociedad,
16:41
and the people in that communitycomunidad are not poorpobre
373
989594
5450
pero la gente de esas comunidades
no es pobre
16:47
in the samemismo way at all.
374
995044
1909
en la misma forma, en absoluto.
16:48
They maymayo be primitiveprimitivo,
375
996953
1405
Pueden ser rudimentarios,
16:50
but the way to approachenfoque it and to connectconectar them,
376
998358
4044
pero el modo de abordarlo
y de conectarlos,
16:54
the historyhistoria of One LaptopOrdenador portátil perpor ChildNiño,
377
1002402
2531
la historia de OLPC,
16:56
and the experimentexperimentar in EthiopiaEtiopía,
378
1004933
3656
y el experimento en Etiopía,
17:00
leaddirigir me to believe that we can in facthecho
379
1008589
3275
me hicieron creer que podemos
17:03
do this in a very shortcorto periodperíodo of time.
380
1011864
2801
hacerlo en muy poco tiempo.
17:06
And so my planplan,
381
1014665
1841
Mi plan...
17:08
and unfortunatelyDesafortunadamente I haven'tno tiene been ablepoder
382
1016506
2234
por desgracia no pude
17:10
to get my partnersfogonadura at this pointpunto
383
1018740
2868
traer a mis colegas
17:13
to let me announceanunciar them,
384
1021608
1291
para hacerles el anuncio,
17:14
but is to do this with a stationaryestacionario satellitesatélite.
385
1022899
4907
mi plan es hacer esto con
un satélite geoestacionario.
17:19
There are manymuchos reasonsrazones
386
1027806
2459
Hay muchos motivos
17:22
that stationaryestacionario satellitessatélites aren'tno son the bestmejor things,
387
1030265
4515
por los que estos satélites
no son la mejor cosa,
17:26
but there are a lot of reasonsrazones why they are,
388
1034780
2937
pero hay muchos motivos
por los que sí lo son,
17:29
and for two billionmil millones dollarsdólares,
389
1037717
3095
y por USD 2000 millones,
se puede conectar a más
de 100 millones de personas.
17:32
you can connectconectar a lot more than 100 millionmillón people,
390
1040812
3684
17:36
but the reasonrazón I pickedescogido two,
391
1044496
2661
Pero elegí 2000,
y esta quedará como mi última diapositiva,
17:39
and I will leavesalir this as my last slidediapositiva,
392
1047157
3383
17:42
is two billionmil millones dollarsdólares
393
1050540
1784
es que USD 2000 millones
17:44
is what we were spendinggasto
394
1052324
2919
es lo que gastamos
17:47
in AfghanistanAfganistán
395
1055243
2093
en Afganistán
17:49
everycada weeksemana.
396
1057336
1912
por semana.
17:51
So surelyseguramente if we can connectconectar
397
1059248
3307
Seguro que si podemos conectar
17:54
AfricaÁfrica and the last billionmil millones people
398
1062555
2700
a África y a los últimos 1000 millones
17:57
for numbersnúmeros like that,
399
1065255
1554
por una cifra parecida,
17:58
we should be doing it.
400
1066809
1313
deberíamos hacerlo.
18:00
Thank you very much.
401
1068122
2297
Muchas gracias.
18:02
(ApplauseAplausos)
402
1070419
3529
(Aplausos)
18:05
ChrisChris AndersonAnderson: StayPermanecer up there. StayPermanecer up there.
403
1073948
4330
Chris Anderson: Quédate, quédate,
18:10
NNNN: You're going to give me extraextra time?
404
1078278
2030
NN: ¿Me vas a dar más tiempo?
18:12
CACalifornia: No. That was wickedlyperversamente cleverinteligente, wickedlyperversamente cleverinteligente.
405
1080308
2362
CA: No. Buen truco, buen truco.
18:14
You gamedgamed it beautifullyhermosamente.
406
1082670
1865
Lindo lance.
18:16
NicholasNicholas, what is your predictionpredicción?
407
1084535
2630
Nicholas, ¿cuál es tu predicción?
18:19
(LaughterRisa)
408
1087165
2026
(Risas)
18:21
NNNN: Thank you for askingpreguntando.
409
1089191
2436
NN: Gracias por preguntar.
18:23
I'll tell you what my predictionpredicción is,
410
1091627
2773
Te la diré.
18:26
and my predictionpredicción, and this is a predictionpredicción,
411
1094400
2700
Es una predicción, porque faltan 30 años.
18:29
because it'llva a be 30 yearsaños. I won'tcostumbre be here.
412
1097100
2662
Yo no estaré aquí.
18:31
But one of the things about learningaprendizaje how to readleer,
413
1099762
4728
Pero hay algo en aprender a leer:
18:36
we have been doing a lot of consumingconsumidor
414
1104490
2849
venimos consumiendo información
18:39
of informationinformación going throughmediante our eyesojos,
415
1107339
2285
por los ojos,
18:41
and so that maymayo be a very inefficientineficiente channelcanal.
416
1109624
3076
y quizá ese no sea el canal más eficiente.
18:44
So my predictionpredicción is that we are
going to ingestingerir informationinformación
417
1112700
5085
Entonces, mi predicción es que
vamos a ingerir la información.
18:49
You're going to swallowgolondrina a pillpíldora and know EnglishInglés.
418
1117785
3197
Tomarás una pastilla
y sabrás inglés.
18:52
You're going to swallowgolondrina a
pillpíldora and know ShakespeareShakespeare.
419
1120982
2692
Tomarás una pastilla
y sabrás Shakespeare.
18:55
And the way to do it is throughmediante the bloodstreamsangre.
420
1123674
2609
Y se hará a través
del torrente sanguíneo.
18:58
So onceuna vez it's in your bloodstreamsangre,
421
1126283
1857
Así que cuando esté en la sangre,
19:00
it basicallybásicamente goesva throughmediante it and getsse pone into the braincerebro,
422
1128140
2218
seguirá hasta el cerebro
19:02
and when it knowssabe that it's in the braincerebro
423
1130358
2182
y cuando sepa que está en el cerebro
19:04
in the differentdiferente piecespiezas,
424
1132540
1322
en las distintas partes,
19:05
it depositsdepósitos it in the right placeslugares.
425
1133862
2625
se depositará en el lugar indicado.
19:08
So it's ingestingingerir.
426
1136487
1332
Es interesante.
19:09
CACalifornia: Have you been hangingcolgando out
with RayRayo KurzweilKurzweil by any chanceoportunidad?
427
1137819
2520
CA: ¿Estuviste mucho tiempo con
Ray Kurzweil, por casualidad?
19:12
NNNN: No, but I've been hangingcolgando
around with EdEd BoydenBoyden
428
1140339
3213
NN: No, pero estuve mucho
con Ed Boyden
19:15
and hangingcolgando around with one of the speakersparlantes
429
1143552
1845
y haciendo tiempo con uno de los oradores,
19:17
who is here, HughHugh HerrHerr,
430
1145397
1813
que está aquí, Hugh Herr,
19:19
and there are a numbernúmero of people.
431
1147210
1897
y hay muchos otros.
19:21
This isn't quitebastante as far-fetchedexagerado,
432
1149107
1397
No es tan disparatado,
19:22
so 30 yearsaños from now.
433
1150504
2945
así que dentro de 30 años.
19:25
CACalifornia: We will checkcomprobar it out.
434
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CA: Lo vamos a corroborar.
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We're going to be back and we're going
to playjugar this clipacortar 30 yearsaños from now,
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Volveremos y pasaremos este
video dentro de 30 años,
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and then all eatcomer the redrojo pillpíldora.
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y luego todos tomaremos
la pastilla roja.
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Well thank you for that.
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Gracias por esto.
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NicholasNicholas NegroponteNegroponte.
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Nicholas Negroponte.
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NNNN: Thank you.
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NN: Gracias.
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(Aplausos)
Translated by Daniel Sainz
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Nicholas Negroponte - Tech visionary
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world.

Why you should listen

A pioneer in the field of computer-aided design, Negroponte founded (and was the first director of) MIT's Media Lab, which helped drive the multimedia revolution and now houses more than 500 researchers and staff across a broad range of disciplines. An original investor in Wired (and the magazine's "patron saint"), for five years he penned a column exploring the frontiers of technology -- ideas that he expanded into his 1995 best-selling book Being Digital. An angel investor extraordinaire, he's funded more than 40 startups, and served on the boards of companies such as Motorola and Ambient Devices.

But his latest effort, the One Laptop per Child project, may prove his most ambitious. The organization is designing, manufacturing and distributing low-cost, wireless Internet-enabled computers costing roughly $100 and aimed at children. Negroponte hopes to put millions of these devices in the hands of children in the developing world.

More profile about the speaker
Nicholas Negroponte | Speaker | TED.com