TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: ¿Vemos la realidad tal como es?
Filmed:
Readability: 4.5
2,949,831 views
Donald Hoffman, experto en ciencia cognitiva está tratando de responder a una gran pregunta: ¿Vivimos la realidad tal como es... o cómo queremos que sea? En esta charla un tanto alucinante, reflexiona sobre cómo nuestras mentes construyen nuestras realidades.
Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Me encantan los misterios
00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
y estoy fascinado por el mayor
enigma científico sin resolver,
enigma científico sin resolver,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
quizás porque es algo personal.
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
Se trata de quienes somos,
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
y no puedo parar de pensar en ello.
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
El enigma es este:
¿cuál es la relación entre el cerebro
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
y nuestra experiencia consciente,
00:31
and your conscious experiences,
7
19710
1511
00:33
such as your experience
of the taste of chocolate
of the taste of chocolate
8
21221
2670
como la del sabor del chocolate
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
o el tacto del terciopelo?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Bueno, este enigma no es nuevo.
En 1868, Thomas Huxley escribió:
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
00:44
"How it is that anything so remarkable
as a state of consciousness comes about
as a state of consciousness comes about
12
32598
5294
¿Cómo puede ser que una cosa tan notable
como un estado de conciencia surja
como un estado de conciencia surja
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
como consecuencia de una
irritación del tejido nervioso?
irritación del tejido nervioso?
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
Es algo tan inexplicable
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
como la aparición del genio
cuando Aladino frotó la lámpara".
cuando Aladino frotó la lámpara".
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley sabía que la actividad cerebral
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
y la experiencia consciente
están correlacionadas,
están correlacionadas,
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
pero no sabía por qué.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Para su época, era
un misterio científico.
un misterio científico.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Desde Huxley,
la ciencia ha aprendido mucho más
sobre la actividad cerebral,
sobre la actividad cerebral,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
pero la relación entre esta actividad
y la experiencia consciente
y la experiencia consciente
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
sigue siendo un misterio.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
¿Por qué? ¿Por qué
hemos avanzado tan poco?
hemos avanzado tan poco?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Bueno, algunos expertos piensan que
no podemos resolver este problema
no podemos resolver este problema
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
porque carecemos de los conceptos
y la inteligencia necesarias.
y la inteligencia necesarias.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
No esperamos que los monos resuelvan
problemas de mecánica cuántica,
problemas de mecánica cuántica,
01:39
and as it happens, we can't expect
our species to solve this problem either.
our species to solve this problem either.
28
87952
4165
y resulta que tampoco podemos pretender
que nuestra especie
resuelve este problema.
resuelve este problema.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Pero yo no estoy de acuerdo.
Soy más optimista.
Soy más optimista.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Creo que nos basamos
simplemente en una falsa premisa.
simplemente en una falsa premisa.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Si cambiamos de hipótesis
podríamos resolver este problema.
podríamos resolver este problema.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
Hoy, me gustaría comentarles
lo que eso supone,
lo que eso supone,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
por qué es falsa, y cómo solucionarla.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Comencemos con una pregunta:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
¿vemos la realidad tal como es?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
Abro los ojos
y experimento algo que luego describo
como un tomate rojo a 1 m de distancia.
como un tomate rojo a 1 m de distancia.
02:06
and I have an experience that I describe
as a red tomato a meter away.
as a red tomato a meter away.
37
114561
4937
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
Como resultado, he llegado
a creer que, en realidad,
a creer que, en realidad,
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
hay un tomate rojo
a un metro de distancia.
a un metro de distancia.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Cierro los ojos y mi experiencia
se traslada a un campo gris,
se traslada a un campo gris,
02:24
but is it still the case that in reality,
there's a red tomato a meter away?
there's a red tomato a meter away?
41
132425
5166
pero ¿es todavía de que en realidad hay
un tomate rojo a 1 metro de distancia?
un tomate rojo a 1 metro de distancia?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Yo creo que sí, pero
¿y si estoy equivocado?
¿y si estoy equivocado?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
¿Podría estar malinterpretando
la naturaleza de mis percepciones?
la naturaleza de mis percepciones?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Hemos malinterpretado
estas percepciones antes.
estas percepciones antes.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Solíamos pensar que la Tierra era plana,
porque se ve de esta manera.
porque se ve de esta manera.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pitágoras descubrió
que estábamos equivocados.
que estábamos equivocados.
02:49
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of the Universe,
is the unmoving center of the Universe,
47
157586
4012
También pensamos que la Tierra
era el centro inmóvil del universo,
era el centro inmóvil del universo,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
de nuevo, porque se ve así.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Copérnico y Galileo descubrieron,
de nuevo, que nos equivocamos.
de nuevo, que nos equivocamos.
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
Entonces, Galileo se preguntó
de cuántas otras maneras podríamos
malinterpretar nuestras experiencias.
malinterpretar nuestras experiencias.
03:05
in other ways.
51
173400
1508
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
Escribió: "Creo que los gustos,
olores, colores, etc.
olores, colores, etc.
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
residen en la conciencia.
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
Por lo tanto si se suprimiera
la criatura viviente,
la criatura viviente,
todas estas cualidades
serían aniquiladas".
serían aniquiladas".
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Esa es una afirmación sorprendente.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
¿Estaba acaso Galileo en lo cierto?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
¿Podemos realmente malinterpretar
nuestras experiencias de tal manera?
nuestras experiencias de tal manera?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
¿Qué tiene que decir
la ciencia moderna sobre esto?
la ciencia moderna sobre esto?
03:32
Well, neuroscientists tell us
that about a third of the brain's cortex
that about a third of the brain's cortex
59
200704
5224
Los neurocientíficos nos dicen
que un tercio de la corteza cerebral
que un tercio de la corteza cerebral
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
participa en la visión.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Con simplemente abrir los ojos y mirar
a su alrededor en esta habitación,
a su alrededor en esta habitación,
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
miles de millones de neuronas
y billones de sinapsis lo hacen posible.
y billones de sinapsis lo hacen posible.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
Esto es un poco sorprendente,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
porque si es que pensamos en el
sentido de la visión como algo,
sentido de la visión como algo,
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
pensamos en él como una cámara.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Que solo toma imágenes de la
realidad objetiva tal como es.
realidad objetiva tal como es.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Ahora bien, si que hay una parte
de la visión que es como una cámara,
de la visión que es como una cámara,
04:02
the eye has a lens that focuses
an image on the back of the eye
an image on the back of the eye
68
230290
4639
el ojo tiene una lente que enfoca
una imagen en su parte posterior,
una imagen en su parte posterior,
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
donde hay 130 millones
de fotorreceptores,
de fotorreceptores,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
por lo que el ojo es como una
cámara de 130 megapíxeles.
cámara de 130 megapíxeles.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Pero eso no explica los miles
de millones de neuronas
de millones de neuronas
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
y billones de sinapsis que
participan en la visión.
participan en la visión.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
¿A qué se dedican estas neuronas?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Bueno, los neurocientíficos nos dicen
que están creando, en tiempo real,
que están creando, en tiempo real,
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
todas las formas, objetos, colores,
y movimientos que vemos.
y movimientos que vemos.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot
of this room the way it is,
of this room the way it is,
76
260160
3491
Parece que solo estamos tomando
una instantánea de esta sala tal como es,
una instantánea de esta sala tal como es,
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
sino que de hecho, estamos
interpretando todo lo que vemos.
interpretando todo lo que vemos.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
No construimos todo el mundo a la vez.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
Construimos lo que
necesitamos en este momento.
necesitamos en este momento.
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
Hay muchos ejemplos
bastante convincentes
bastante convincentes
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
de que construimos lo que vemos.
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Me limitaré a mostrarles solo dos.
04:52
In this example, you see some red discs
with bits cut out of them,
with bits cut out of them,
83
280763
5766
En este ejemplo, verán unos discos
rojos, en parte recortados,
rojos, en parte recortados,
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
pero con solo girarlos un poco,
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
de repente, un cubo en 3D
se dibuja en la pantalla.
se dibuja en la pantalla.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
La pantalla, por supuesto, es plana,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
por lo que el cubo en 3D
que están viendo
que están viendo
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
debe de ser su interpretación.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
En el siguiente ejemplo,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
unas barras azules y brillantes
con bordes muy afilados
con bordes muy afilados
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
se mueven a través de un campo de puntos.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
De hecho, no se mueve ningún punto.
05:28
All I'm doing from frame to frame
is changing the colors of dots
is changing the colors of dots
93
316845
4621
Todo lo que estoy haciendo
de un fotograma a otro,
de un fotograma a otro,
es cambiar los colores de los puntos
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
de azul a negro o de negro a azul.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Al hacer lo mismo rápidamente,
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
sus sistemas visuales crean
estas barras azules brillantes
estas barras azules brillantes
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
con bordes afilados y en movimiento.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Hay muchos más ejemplos,
pero estos son solo dos que ejemplifican
que interpretamos todo lo que vemos.
que interpretamos todo lo que vemos.
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Los neurocientíficos van más allá.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Dicen que reconstruimos la realidad.
05:58
So, when I have an experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
102
346496
4226
Así que, cuando percibo algo
que describo como un tomate rojo,
que describo como un tomate rojo,
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
esa experiencia es en realidad
una reconstrucción exacta
una reconstrucción exacta
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
de las propiedades de
un tomate rojo de verdad
un tomate rojo de verdad
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
que existiría aunque yo no lo mirara.
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
¿Por qué dicen los neurocientíficos
que no nos limitamos a construir,
que no nos limitamos a construir,
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
sino que reconstruimos?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
Bueno, el típico argumento
que se nos ofrece
que se nos ofrece
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
suele ser evolutivo.
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
Los antepasados que tuvieron
mejor visión que otros
mejor visión que otros
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
tuvieron una ventaja competitiva
y por lo tanto, más probabilidades
de transmitir sus genes.
de transmitir sus genes.
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Somos los descendientes de aquellos
que vieron con mayor precisión,
que vieron con mayor precisión,
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
y podemos estar seguros de
que, en situaciones normales
que, en situaciones normales
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
nuestras percepciones son exactas.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Esto queda reflejado en
los libros de texto estándar.
los libros de texto estándar.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Un libro de texto dice, por ejemplo,
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
"Desde un punto de vista evolutivo,
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
la visión es útil precisamente
porque es tan precisa".
porque es tan precisa".
La idea es que las percepciones precisas
corresponden mejor con la realidad.
corresponden mejor con la realidad.
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Dan una ventaja en la supervivencia.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Pero, ¿es esto correcto?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
¿Es esa una correcta interpretación
de la teoría evolutiva?
de la teoría evolutiva?
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Veamos unos ejemplos en la naturaleza.
El escarabajo bupréstido australiano
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
es moteado, brillante y de color marrón.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
La hembra no puede volar.
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
El macho puede volar y, por supuesto,
busca una hembra en celo.
busca una hembra en celo.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Cuando encuentra una,
se enciende y se aparea.
se enciende y se aparea.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Hay otra especie en los mismos confines,
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
el Homo sapiens.
07:30
The male of this species
has a massive brain
has a massive brain
132
438464
3067
El macho de esta especie
tiene un cerebro muy grande
tiene un cerebro muy grande
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
y lo usa para cazar cerveza fría.
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
(Risas)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
Y cuando la encuentra, se la bebe,
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
y a veces arroja la botella por allí.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
Ahora resulta que estas botellas
son moteadas, brillantes,
son moteadas, brillantes,
07:49
and just the right shade of brown
to tickle the fancy of these beetles.
to tickle the fancy of these beetles.
138
457180
4140
y justo el tono adecuado de marrón
como para encender la fantasía
de estos escarabajos.
de estos escarabajos.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
Los machos pululan por toda
las botella intentando aparearse.
las botella intentando aparearse.
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Pierden todo el interés
en las hembras de verdad.
en las hembras de verdad.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
Un clásico del macho que
deja la pareja por la botella.
deja la pareja por la botella.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Risas) (Aplausos)
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
La especie casi se extinguió.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
Australia tuvo que cambiar el color de
sus botellas para salvar los escarabajos.
sus botellas para salvar los escarabajos.
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Risas)
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
Los machos han encontrado
hembras exitosamente
hembras exitosamente
durante miles, quizás millones de años.
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Parecía que veían la realidad
tal y como es, pero resulta que no.
tal y como es, pero resulta que no.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
La evolución les ha jugado
una mala pasada.
una mala pasada.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Una hembra es cualquier cosa
moteada, brillante y marrón.
moteada, brillante y marrón.
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
Cuanto más grande mejor.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Risas)
Incluso al estar en contacto
con toda la botella
con toda la botella
08:44
Even when crawling all over the bottle,
the male couldn't discover his mistake.
the male couldn't discover his mistake.
153
512535
4840
el macho no pudo descubrir su error.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Bueno, podrían decir, "Escarabajos,
claro; son criaturas muy simples,
claro; son criaturas muy simples,
pero seguramente los
mamíferos no lo harían".
mamíferos no lo harían".
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
A los mamíferos no se les
engaña tan fácilmente.
engaña tan fácilmente.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Bueno, no insistiré en esto,
pero se hacen una idea.
pero se hacen una idea.
(Risas)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Así que esto plantea una
importante cuestión técnica:
importante cuestión técnica:
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
¿Favorece realmente la selección natural
la posibilidad de ver
la realidad tal como es?
la realidad tal como es?
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Afortunadamente, no tenemos que
encogernos de hombros y adivinar;
encogernos de hombros y adivinar;
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
la evolución es una teoría
matemática muy precisa.
matemática muy precisa.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
Podemos usar las ecuaciones de
la evolución para comprobarlo.
la evolución para comprobarlo.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Podemos hacer que varios organismos
compitan en mundos artificiales
compitan en mundos artificiales
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
para ver quienes sobreviven
y quienes prosperan,
y quienes prosperan,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
qué sistemas sensoriales
se adaptan mejor.
se adaptan mejor.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
Una noción clave en esos
ecuaciones es la adaptabilidad.
ecuaciones es la adaptabilidad.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Considere este filete:
09:41
What does this steak do
for the fitness of an animal?
for the fitness of an animal?
168
569956
2962
¿Qué hace este filete
por la salud de un animal?
por la salud de un animal?
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Bueno, para un león hambriento que
busca comer, mejora su estado físico.
busca comer, mejora su estado físico.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Para un león bien alimentado que busca
aparearse, no mejora su condición.
aparearse, no mejora su condición.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
Y para un conejo en cualquier situación
no mejora su condición física.
no mejora su condición física.
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
Así que las aptitudes dependen de
la realidad tal y como es, claro que sí,
la realidad tal y como es, claro que sí,
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
pero también del organismo,
su estado y sus acciones.
su estado y sus acciones.
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
Así que la adaptabilidad no es
lo mismo que la realidad tal y como es,
lo mismo que la realidad tal y como es,
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
y es esta adaptabilidad
y no la realidad tal como es,
y no la realidad tal como es,
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
la que juega un papel importantísimo
en las ecuaciones de evolución.
en las ecuaciones de evolución.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Así que, en mi laboratorio,
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
hemos simulado cientos de
miles de juegos evolutivos
miles de juegos evolutivos
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
con un montón de diversos
mundos elegidos al azar
mundos elegidos al azar
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
y organismos que compiten por
los recursos en esos mundos.
los recursos en esos mundos.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Algunos de los organismos
tienen acceso a toda la realidad,
tienen acceso a toda la realidad,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
otros solo a una parte,
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
y algunos no ven nada de la realidad,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
solo disponen de la adaptabilidad.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
¿Quién gana?
10:48
Well, I hate to break it to you,
but perception of reality goes extinct.
but perception of reality goes extinct.
186
636290
5965
Bueno, siento decirlo, pero la
percepción de la realidad va perdiendo.
percepción de la realidad va perdiendo.
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
En casi cada simulación,
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
los organismos que no tienen
acceso a la realidad
acceso a la realidad
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
pero sí a la adaptabilidad,
llevan a la extinción
llevan a la extinción
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
de todos aquellos organismos que
perciben la realidad tal y como es.
perciben la realidad tal y como es.
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
Así que la conclusión es
que la evolución no favorece
que la evolución no favorece
la percepción concisa
y cada vez más detallada.
y cada vez más detallada.
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Esas percepciones
están desapareciendo.
están desapareciendo.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Eso es un tanto impresionante.
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
¿Cómo puede ser que la imposibilidad
de ver el mundo con precisión
de ver el mundo con precisión
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
nos de ventaja en la supervivencia?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
Es un poco contradictorio.
Pero acuérdense del escarabajo joya.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
Este bupréstido sobrevivió miles,
tal vez millones de años,
tal vez millones de años,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
usando trucos baratos y atajos.
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
Lo que nos están diciendo
las ecuaciones de evolución
las ecuaciones de evolución
11:36
is that all organisms, including us,
are in the same boat as the jewel beetle.
are in the same boat as the jewel beetle.
202
684770
5643
es que todos los organismos,
incluidos nosotros,
incluidos nosotros,
estamos en el mismo barco
que el escarabajo joya.
que el escarabajo joya.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
No vemos la realidad tal como es.
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Funcionamos a base de trucos y atajos
que nos mantienen con vida.
que nos mantienen con vida.
11:48
Still,
205
696615
2020
Aun así,
necesitamos un poco de ayuda
con nuestras intuiciones.
con nuestras intuiciones.
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
¿Cómo puede sernos útil la falta
de percibir la realidad tal como es?
de percibir la realidad tal como es?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Afortunadamente, tengo una
metáfora muy útil para explicarlo:
metáfora muy útil para explicarlo:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
la interfaz del escritorio
de su computadora.
de su computadora.
12:03
Consider that blue icon
for a TED Talk that you're writing.
for a TED Talk that you're writing.
210
711986
4133
Piensen en ese icono azul que representa
la charla TED que están preparando.
la charla TED que están preparando.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
Ahora, el icono es azul y rectangular
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
y situado en la esquina inferior
derecha de su escritorio.
derecha de su escritorio.
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
¿Quiere eso decir que el archivo de texto
guardado en el equipo es de color azul,
guardado en el equipo es de color azul,
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
rectangular, y está en abajo
a la derecha de la computadora?
a la derecha de la computadora?
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Por supuesto que no.
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Quien pensara que sí, malinterpretó
el propósito de la interfaz.
el propósito de la interfaz.
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
No está ahí para mostrar
la realidad de la computadora.
la realidad de la computadora.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
De hecho, está ahí
para ocultar esa realidad.
para ocultar esa realidad.
No queremos saber sobre los diodos
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
y las resistencias y todos
los megabytes de software.
los megabytes de software.
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
12:39
If you had to deal with that,
you could never write your text file
you could never write your text file
221
747805
3131
Si tuvieran que lidiar con eso,
nunca escribirían un archivo
de texto o editarían sus fotos.
de texto o editarían sus fotos.
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
Así que la idea es que la evolución
nos ha dado una interfaz
nos ha dado una interfaz
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
que oculta la realidad y gobierna
la conducta adaptativa.
la conducta adaptativa.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
El espacio y el tiempo, tal y como
los perciben en este momento,
los perciben en este momento,
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
son su escritorio.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Los objetos físicos son simplemente
iconos en ese escritorio.
iconos en ese escritorio.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Hay una objeción obvia.
13:06
Hoffman, if you think that train
coming down the track at 200 MPH
coming down the track at 200 MPH
229
774413
3948
Hoffman, si Ud. piensa que el tren
que se le acerca a 320 km/h
que se le acerca a 320 km/h
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
es solo un icono del escritorio,
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
¿por qué no saltas delante de él?
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Y después de que haya desaparecido,
y su teoría también,
y su teoría también,
13:17
we'll know that there's more
to that train than just an icon.
to that train than just an icon.
233
785240
3314
sabremos que este tren
es algo más que un simple icono.
es algo más que un simple icono.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Bueno, no saltaría delante del tren
13:22
for the same reason
235
790597
1556
por la misma razón
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
que no arrastraría alegremente
ese icono y lo tiraría a la papelera;
ese icono y lo tiraría a la papelera;
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
no porque crea que el icono es de verdad,
que el archivo es realmente
azul o rectangular,
azul o rectangular,
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
sino porque me lo tomo en serio.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
Podría perder semanas de trabajo.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Del mismo modo,
la evolución nos ha moldeado
la evolución nos ha moldeado
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
con símbolos perceptivos que están
diseñados para mantenernos vivos.
diseñados para mantenernos vivos.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
Más vale tomarlos en serio.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Si ven una serpiente, no la toquen.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Si ven un acantilado, no salten.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Están diseñados para mantenernos
seguros, y debemos tomarlos en serio.
seguros, y debemos tomarlos en serio.
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
Pero no quiere decir que haya
que interpretarlos literalmente.
que interpretarlos literalmente.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
Eso es un error lógico.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
Otra objeción: no hay nada nuevo aquí.
14:06
Physicists have told us for a long time
that the metal of that train looks solid
that the metal of that train looks solid
250
834876
3924
Los físicos nos dicen
desde hace mucho tiempo
desde hace mucho tiempo
que el metal de ese tren
tiene un aspecto sólido
tiene un aspecto sólido
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
pero que en realidad es más bien un vacío
rodeado por partículas microscópicas.
rodeado por partículas microscópicas.
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
No hay nada nuevo aquí.
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Bueno, no exactamente.
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
Es como decir, sé que ese
icono azul en el escritorio
icono azul en el escritorio
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
no representa la realidad
de la computadora,
de la computadora,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
pero si saco mi fiel lupa
y miro muy de cerca,
y miro muy de cerca,
veo pequeños píxeles,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
y esa es la realidad de la computadora.
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktop, and that's the point.
on the desktop, and that's the point.
259
860950
3808
Bueno, no realmente; siguen
en el escritorio, y de esto se trata.
en el escritorio, y de esto se trata.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Esas partículas microscópicas también
están en el espacio y el tiempo:
están en el espacio y el tiempo:
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
y parte de la interfaz de usuario.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Así que estoy afirmando algo mucho
más radical que esos físicos.
más radical que esos físicos.
Por último, objetarán:
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
mire, todos vemos el tren,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
por lo tanto ninguno de
nosotros construye el tren.
nosotros construye el tren.
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Pero recuerden este ejemplo.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
En este ejemplo, todos vemos un cubo,
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
pero la pantalla es plana,
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
por lo cual, el cubo que ven
es un cubo que construyen.
es un cubo que construyen.
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
Todos vemos un cubo
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
porque todos, cada uno de nosotros,
interpretamos el cubo que vemos.
interpretamos el cubo que vemos.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
Lo mismo es cierto para el tren.
15:14
We all see a train because
we each see the train that we construct,
we each see the train that we construct,
273
902698
4482
Todos vemos un tren porque cada uno de
nosotros vemos el tren que construimos,
nosotros vemos el tren que construimos,
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
y lo mismo es cierto de
todos los objetos físicos.
todos los objetos físicos.
Nos inclinamos a creer
que la percepción es
que la percepción es
15:24
We're inclined to think that perception
is like a window on reality as it is.
is like a window on reality as it is.
275
912343
5053
como una ventana abierta
hacia la realidad tal como es.
hacia la realidad tal como es.
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
La teoría de la evolución
nos está diciendo
nos está diciendo
que se trata de una
interpretación incorrecta
interpretación incorrecta
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
de nuestras percepciones.
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
En cambio, la realidad es
más bien como un escritorio 3D
más bien como un escritorio 3D
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
diseñado para ocultar
la complejidad del mundo real
la complejidad del mundo real
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
y gobernar la conducta adaptativa.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
El espacio, tal y como
lo perciben es su escritorio.
lo perciben es su escritorio.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Los objetos físicos son solo
los iconos en ese escritorio.
los iconos en ese escritorio.
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Solíamos pensar que la Tierra es
plana porque se ve de esa manera.
plana porque se ve de esa manera.
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
Luego pensamos que la Tierra es
el centro inmóvil de la realidad
el centro inmóvil de la realidad
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
porque se ve de esa manera.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Nos equivocamos.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Habíamos malinterpretado
nuestras percepciones.
nuestras percepciones.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Ahora creemos que el espacio-tiempo
y los objetos
y los objetos
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
corresponden a la naturaleza
de la realidad tal como es.
de la realidad tal como es.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
La teoría de la evolución
nos está diciendo
nos está diciendo
que una vez más, estamos equivocados.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Estamos malinterpretando el contenido
de nuestras experiencias perceptivas.
de nuestras experiencias perceptivas.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
Hay algo que existe cuando no miramos,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
pero no es el espacio-tiempo
y tampoco los objetos físicos.
y tampoco los objetos físicos.
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
Es difícil renunciar
al espacio-tiempo y a los objetos
al espacio-tiempo y a los objetos
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
como lo es para el escarabajo joya
dejar su botella.
dejar su botella.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
¿Por qué? Porque no nos damos cuenta
de nuestra propia ceguera.
de nuestra propia ceguera.
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
Pero tenemos una ventaja
sobre el escarabajo joya:
sobre el escarabajo joya:
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
nuestra ciencia y tecnología.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
Al mirar a través de
la lente de un telescopio
la lente de un telescopio
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
descubrimos que la Tierra no es
el centro inmóvil de la realidad,
el centro inmóvil de la realidad,
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
al mirar a través de la lente
de la teoría de la evolución
de la teoría de la evolución
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
descubrimos que el
espacio-tiempo y los objetos
espacio-tiempo y los objetos
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
no son la naturaleza de la realidad.
16:59
When I have a perceptual experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
304
1007139
4285
Cuando percibo a través de la experiencia
lo que describo como un tomate rojo,
lo que describo como un tomate rojo,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
estoy interactuando con la realidad,
17:06
but that reality is not a red tomato
and is nothing like a red tomato.
and is nothing like a red tomato.
306
1014361
5210
pero esa realidad no es un tomate rojo
y no se parece en nada a un tomate rojo.
y no se parece en nada a un tomate rojo.
17:11
Similarly, when I have an experience
that I describe as a lion or a steak,
that I describe as a lion or a steak,
307
1019571
5401
Del mismo modo, cuando interpreto
lo que describo como un león o un bistec,
lo que describo como un león o un bistec,
estoy interactuando con la realidad,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
pero esa realidad
no es un león o un bistec.
no es un león o un bistec.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
Y aquí viene lo bueno:
17:23
When I have a perceptual experience
that I describe as a brain, or neurons,
that I describe as a brain, or neurons,
311
1031998
4690
cuando percibo algo que describo
como un cerebro, o neuronas,
como un cerebro, o neuronas,
estoy interactuando con la realidad,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
pero esa realidad
no es un cerebro o neuronas
no es un cerebro o neuronas
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
y no se parece en nada
a un cerebro o neuronas.
a un cerebro o neuronas.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Y esa realidad, sea lo que sea,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
es la verdadera fuente de
causa y efecto en el mundo;
causa y efecto en el mundo;
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
no es el cerebro, no son las neuronas.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Los cerebros y las neuronas
no tienen poderes causales.
no tienen poderes causales.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
No causan ninguna de nuestras
experiencias perceptivas,
experiencias perceptivas,
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
y ninguno de nuestros comportamientos.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Los cerebros y las neuronas son
un conjunto de símbolos específicos
para las especies, atajos.
para las especies, atajos.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
¿Qué significa esto para
el enigma de la conciencia?
el enigma de la conciencia?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Bueno, abre nuevas posibilidades.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Por ejemplo,
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
quizás la realidad es una máquina inmensa
y es la causa de todas
nuestras experiencias conscientes.
nuestras experiencias conscientes.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
De hecho lo dudo,
pero vale la pena explorar.
pero vale la pena explorar.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
Tal realidad es una red inmensa
e interactiva de agentes conscientes,
e interactiva de agentes conscientes,
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
simple y compleja, la causa de todas
las experiencias conscientes.
las experiencias conscientes.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
En realidad, esta idea no es
tan alocada como parece,
tan alocada como parece,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
y actualmente la estoy barajando.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Pero aquí está el quid de la cuestión:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Solo una vez que hayamos renunciado a la
suposición enorme, pero enormemente falsa,
suposición enorme, pero enormemente falsa,
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
acerca de la naturaleza de la realidad,
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
podremos encontrar nuevas maneras de
pensar el mayor misterio de la vida.
pensar el mayor misterio de la vida.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
Apuesto a que la realidad acabará
siendo más fascinante y sorprendente
siendo más fascinante y sorprendente
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
de lo que nunca hemos imaginado.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
La teoría de la evolución
nos plantea el último reto:
nos plantea el último reto:
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
atrévete a reconocer que la percepción
no trata de buscar la verdad,
no trata de buscar la verdad,
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
se trata de tener niños.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
Y, por cierto, incluso este TED
está solo en su cabeza.
está solo en su cabeza.
Muchas gracias.
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
(Aplausos)
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Chris Anderson: Si ese eres
realmente tú, gracias.
realmente tú, gracias.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Así que hay mucho que hablar de esto.
Me refiero, en primer lugar, algunos
podrían deprimirse profundamente
podrían deprimirse profundamente
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
ante la idea de que, si la evolución
no favorece a la realidad;
no favorece a la realidad;
quiero decir, hasta cierto punto,
¿no está socavando nuestros esfuerzos,
¿no está socavando nuestros esfuerzos,
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
toda nuestra capacidad de pensar
que podemos pensar la verdad,
que podemos pensar la verdad,
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
incluso incluyendo posiblemente
su propia teoría, si llegamos a esto?
su propia teoría, si llegamos a esto?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not
stop us from a successful science.
stop us from a successful science.
350
1185490
4454
Donald Hoffman: Bueno, esto no nos
impide practicar la ciencia con éxito.
impide practicar la ciencia con éxito.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
Lo que tenemos es una teoría
que resultó ser falsa,
que resultó ser falsa,
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
que la percepción es como la realidad y
la realidad como nuestras percepciones.
la realidad como nuestras percepciones.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Esta teoría resulta ser falsa.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
Está bien, descártala.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
Eso no nos impide postular
todo tipo de otras teorías
todo tipo de otras teorías
acerca de la naturaleza de la realidad,
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
20:16
so it's actually progress to recognize
that one of our theories was false.
that one of our theories was false.
357
1204930
3605
por lo que reconocer que una de nuestras
teorías era falsa es señal de progreso.
teorías era falsa es señal de progreso.
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
Así que la ciencia continúa.
No hay problema aquí.
No hay problema aquí.
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA: ¿Así que piensas que es posible...
(Risas)
20:25
This is cool, but what you're saying
I think is it's possible that evolution
I think is it's possible that evolution
360
1213794
4110
Esto es genial, pero lo que creo
que estás diciendo
que estás diciendo
es que es posible que la evolución
nos puede llevar a la razón.
nos puede llevar a la razón.
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
DH: Sí. Esto es una
observación muy buena.
observación muy buena.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
Las simulaciones de juegos
evolutivos que mostré
evolutivos que mostré
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
eran específicamente
sobre la percepción,
sobre la percepción,
y muestran que nuestras percepciones
han sido diseñadas no para mostrarnos
han sido diseñadas no para mostrarnos
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
la realidad tal como es,
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
pero eso no significa que ocurre lo mismo
con nuestra lógica o las matemáticas.
con nuestra lógica o las matemáticas.
20:48
We haven't done these simulations,
but my bet is that we'll find
but my bet is that we'll find
367
1236122
3622
No hemos hecho estos tipos de simulaciones
pero mi apuesta es que encontraremos
pero mi apuesta es que encontraremos
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
que hay algunas presiones de selección
para que nuestra lógica y las matemáticas
para que nuestra lógica y las matemáticas
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
se encaminen hacia la verdad.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
Quiero decir, si son como yo, la lógica
y las matemáticas no son fáciles.
y las matemáticas no son fáciles.
21:00
We don't get it all right, but at least
the selection pressures are not
the selection pressures are not
371
1248219
3351
No acertamos siempre, pero al menos
las presiones de selección
las presiones de selección
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
no se distancian de manera uniforme
de la verdadera matemática y la lógica.
de la verdadera matemática y la lógica.
21:05
So I think that we'll find that we have
to look at each cognitive faculty
to look at each cognitive faculty
373
1253908
3320
Así que tenemos que analizar
cada facultad cognitiva una por una
cada facultad cognitiva una por una
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
para ver como actuó la evolución.
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
Lo que es cierto para la percepción
puede no aplicarse para
las matemáticas y la lógica.
las matemáticas y la lógica.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1263613
3994
CA: Quiero decir, lo que propones
es una interpretación moderna
es una interpretación moderna
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
de la interpretación del mundo
de George Berkeley;
de George Berkeley;
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
que la conciencia crea
a la materia, no al revés.
a la materia, no al revés.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH: Bueno, es un poco diferente
a la teoría de Berkeley.
a la teoría de Berkeley.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist,
and he thought that the ultimate
and he thought that the ultimate
380
1275339
3362
Berkeley era un deísta y pensaba
que la naturaleza de la realidad
era en última instancia Dios;
era en última instancia Dios;
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
y yo no quiero seguir esta pauta,
por lo que mi teoría es un poco
diferente de la de Berkeley.
diferente de la de Berkeley.
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
Yo llamo a esto realismo consciente.
En realidad, es un enfoque muy diferente.
En realidad, es un enfoque muy diferente.
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
CA: Don, podría hablar contigo
durante horas, y espero poder hacerlo.
durante horas, y espero poder hacerlo.
21:43
CA: Don, I could literally talk with you
for hours, and I hope to do that.
for hours, and I hope to do that.
385
1291235
3590
Muchas gracias por eso.
DH: Gracias. (Aplausos)
DH: Gracias. (Aplausos)
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
ABOUT THE SPEAKER
Donald Hoffman - Cognitive scientistDonald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.
Why you should listen
In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.
Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.
Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.
Donald Hoffman | Speaker | TED.com