TED2013
James Flynn: Why our IQ levels are higher than our grandparents'
James Flynn: ¿Por qué nuestros niveles de inteligencia son más altos que el de nuestros abuelos?
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Se denomina "el efecto Flynn", cada generación tiene resultados más altos en el test de inteligencia que la generación anterior. ¿Nos estamos volviendo más inteligentes, o solo pensamos de manera diferente? El filósofo moral James Flynn nos lleva por la historia cognitiva del siglo XX y nos muestra cómo los cambios en la manera de pensar han tenido consecuencias sorpresivas (y no siempre positivas) .
James Flynn - Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence. Full bio
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence. Full bio
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00:12
We are going to take a quick voyage
0
791
2399
Vamos a emprender un pequeño viaje
00:15
over the cognitive history of the 20th century,
1
3190
3507
por la historia cognitiva
del siglo XX,
del siglo XX,
00:18
because during that century,
2
6697
1789
porque fue durante ese siglo,
00:20
our minds have altered dramatically.
3
8486
2914
que nuestras mentes
cambiaron drásticamente.
cambiaron drásticamente.
00:23
As you all know, the cars that people drove in 1900
4
11400
3324
Como saben, los autos
que se conducían en 1900
que se conducían en 1900
00:26
have altered because the roads are better
5
14724
2074
fueron modificados porque
los caminos mejoraron
los caminos mejoraron
00:28
and because of technology.
6
16798
2355
y por la tecnología.
00:31
And our minds have altered, too.
7
19153
1969
Y nuestras mentes
también han cambiado.
también han cambiado.
00:33
We've gone from people who confronted a concrete world
8
21122
3944
Pasamos de personas que se
enfrentaban a un mundo tangible
enfrentaban a un mundo tangible
00:37
and analyzed that world primarily in terms
9
25066
3399
y lo analizaban
principalmente en términos
principalmente en términos
00:40
of how much it would benefit them
10
28465
2233
de cuánto los podría beneficiar,
00:42
to people who confront a very complex world,
11
30698
4592
a personas que se enfrentan
a un mundo muy complejo,
a un mundo muy complejo,
00:47
and it's a world where we've had to develop
12
35290
2209
y es en este mundo
donde debimos desarrollar
donde debimos desarrollar
00:49
new mental habits, new habits of mind.
13
37499
3495
nuevos hábitos mentales,
nuevos hábitos cognitivos.
nuevos hábitos cognitivos.
00:52
And these include things like
14
40994
1997
Y entre estos se
encontraban hábitos como
encontraban hábitos como
00:54
clothing that concrete world with classification,
15
42991
4014
llenar ese mundo tangible
con clasificación,
con clasificación,
00:59
introducing abstractions that we try to make
16
47005
2922
presentar abstracciones
que tratamos de que sean
que tratamos de que sean
01:01
logically consistent,
17
49927
2196
consistentes en su lógica,
01:04
and also taking the hypothetical seriously,
18
52123
2830
y también, darle importancia
a lo hipotético,
a lo hipotético,
01:06
that is, wondering about what might have been
19
54953
2250
así, cuestionarnos lo que
podría haber sido
podría haber sido
01:09
rather than what is.
20
57203
2392
en lugar de lo que es.
01:11
Now, this dramatic change was drawn to my attention
21
59595
3552
Ahora, este cambio drástico
se me presentó
se me presentó
01:15
through massive I.Q. gains over time,
22
63147
3760
a través de aumentos masivos en el
coeficiente intelectual a lo largo del tiempo,
coeficiente intelectual a lo largo del tiempo,
01:18
and these have been truly massive.
23
66907
2369
y esto fueron verdaderamente masivos.
01:21
That is, we don't just get a few more questions right
24
69276
4411
Quiero decir, no solo se aciertan
en algunas preguntas
en algunas preguntas
01:25
on I.Q. tests.
25
73687
1473
en las pruebas de inteligencia.
01:27
We get far more questions right on I.Q. tests
26
75160
3459
Recibimos más aciertos en las pruebas
01:30
than each succeeding generation
27
78619
2248
que la generación anterior
01:32
back to the time that they were invented.
28
80867
2910
desde que se crearon las pruebas.
01:35
Indeed, if you score the people a century ago
29
83777
3298
Así, si se le hiciera una prueba de inteligencia
a las personas de hace una década
a las personas de hace una década
01:39
against modern norms,
30
87075
1548
con las normas modernas,
01:40
they would have an average I.Q. of 70.
31
88623
3371
tendrían un coeficiente promedio de 70.
01:43
If you score us against their norms,
32
91994
2725
Si nos sometiéramos a la
prueba con sus normas
prueba con sus normas
01:46
we would have an average I.Q. of 130.
33
94719
3599
tendríamos un coeficiente
promedio de 130.
promedio de 130.
01:50
Now this has raised all sorts of questions.
34
98318
3357
Esto ha planteado
todo tipo de preguntas.
todo tipo de preguntas.
01:53
Were our immediate ancestors
35
101675
1905
¿Nuestros ancestros estaban
01:55
on the verge of mental retardation?
36
103580
3235
en el límite del retraso mental?
01:58
Because 70 is normally the score for mental retardation.
37
106815
4075
Porque 70 es normalmente el puntaje
considerado como retraso mental.
considerado como retraso mental.
02:02
Or are we on the verge of all being gifted?
38
110890
3032
¿O somos nosotros los que estamos
en el límite de ser superdotados?
en el límite de ser superdotados?
02:05
Because 130 is the cutting line for giftedness.
39
113922
4236
Porque 130 es donde empezamos a considerar
a las personas superdotados.
a las personas superdotados.
02:10
Now I'm going to try and argue for a third alternative
40
118158
3120
Voy a presentar y argumentar
una tercera alternativa
una tercera alternativa
02:13
that's much more illuminating than either of those,
41
121278
4053
que es mucho más ilustrativa
que las anteriores,
que las anteriores,
02:17
and to put this into perspective,
42
125331
2622
y para ponerlo con perspectiva,
02:19
let's imagine that a Martian came down to Earth
43
127953
2905
imaginemos que un marciano
aterriza en la Tierra
aterriza en la Tierra
02:22
and found a ruined civilization.
44
130858
2835
y encuentra una civilización en ruinas.
02:25
And this Martian was an archaeologist,
45
133693
2407
Y este marciano es un arqueólogo,
02:28
and they found scores, target scores,
46
136100
2887
y encuentra blancos,
blancos de tiro,
blancos de tiro,
02:30
that people had used for shooting.
47
138987
2923
que la gente usaba para
tirar al blanco.
tirar al blanco.
02:33
And first they looked at 1865,
48
141910
2503
Y primero, miran al de 1865,
02:36
and they found that in a minute,
49
144413
2071
y descubren que en un minuto,
02:38
people had only put one bullet in the bullseye.
50
146484
3709
la gente logró dar en el centro
con una sola bala.
con una sola bala.
02:42
And then they found, in 1898,
51
150193
2317
Y en 1898,
02:44
that they'd put about five bullets in the bullseye in a minute.
52
152510
3784
que logró dar en el blanco
cinco veces en un minuto.
cinco veces en un minuto.
02:48
And then about 1918 they put a hundred bullets in the bullseye.
53
156294
5227
Y en 1918 encontraron
100 balas en el centro.
100 balas en el centro.
02:53
And initially, that archaeologist would be baffled.
54
161521
3855
Y al principio, el arqueólogo
estaría desconcertado.
estaría desconcertado.
02:57
They would say, look, these tests were designed
55
165376
2597
Dirían que estas pruebas
fueron diseñadas
fueron diseñadas
02:59
to find out how much people were steady of hand,
56
167973
3598
para descubrir qué
tanto pulso tenía la gente,
tanto pulso tenía la gente,
03:03
how keen their eyesight was,
57
171571
2775
qué tan profundo veían,
03:06
whether they had control of their weapon.
58
174346
2338
si tenían control sobre el arma.
03:08
How could these performances have escalated
59
176684
3021
¿Cómo podía ser que esos resultados
03:11
to this enormous degree?
60
179705
2182
hayan aumentado de esa manera?
03:13
Well we now know, of course, the answer.
61
181887
2275
Pues, ahora sabemos la respuesta.
03:16
If that Martian looked at battlefields,
62
184162
2812
Si ese marciano observara
los campos de batalla,
los campos de batalla,
03:18
they would find that people had only muskets
63
186974
2824
descubriría que las personas
solo contaban con mosquetes
solo contaban con mosquetes
03:21
at the time of the Civil War
64
189798
2064
durante la Guerra Civil
03:23
and that they had repeating rifles
65
191862
1807
y que tenían fusiles de repetición
03:25
at the time of the Spanish-American War,
66
193669
3185
para la Guerra Hispanoestadounidense,
03:28
and then they had machine guns
67
196854
1736
y tenían ametralladoras
03:30
by the time of World War I.
68
198590
2815
para la Primera Guerra Mundial.
03:33
And, in other words, it was the equipment
69
201405
2551
Y, en otras palabras,
era el equipamiento
era el equipamiento
03:35
that was in the hands of the average soldier
70
203956
2167
que poseían los soldados rasos
03:38
that was responsible, not greater keenness of eye
71
206123
3063
el responsable,
no la vista profunda
no la vista profunda
03:41
or steadiness of hand.
72
209186
2173
o el pulso.
03:43
Now what we have to imagine is the mental artillery
73
211359
3320
Lo que debemos imaginar
es la artillería mental
es la artillería mental
03:46
that we have picked up over those hundred years,
74
214679
3493
que hemos estado usando
%s de años,
%s de años,
03:50
and I think again that another thinker will help us here,
75
218172
4063
y creo que otro pensador
nos puede ayudar aquí,
nos puede ayudar aquí,
03:54
and that's Luria.
76
222235
2135
y ese es Luria.
03:56
Luria looked at people
77
224370
2144
Luria observó a las personas
03:58
just before they entered the scientific age,
78
226514
3653
antes de que comenzara
la era científica,
la era científica,
04:02
and he found that these people
79
230167
1997
y encontró que esas personas
04:04
were resistant to classifying the concrete world.
80
232164
3657
se resistían a clasificar
el mundo tangible.
el mundo tangible.
04:07
They wanted to break it up
81
235821
1054
Querían fragmentarlo
04:08
into little bits that they could use.
82
236875
2590
en pequeños trozos que pudieran usar.
04:11
He found that they were resistant
83
239465
2290
Encontró que se resistían
04:13
to deducing the hypothetical,
84
241755
3501
a deducir lo hipotético,
04:17
to speculating about what might be,
85
245256
2677
a especular sobre lo que podría ser,
04:19
and he found finally that they didn't deal well
86
247933
2637
y encontró finalmente
que no se llevaban bien
que no se llevaban bien
04:22
with abstractions or using logic on those abstractions.
87
250570
4397
con las abstracciones o el uso
de la lógica en esas abstracciones.
de la lógica en esas abstracciones.
04:26
Now let me give you a sample of some of his interviews.
88
254967
3140
Ahora daré un ejemplo de
algunas de las entrevistas.
algunas de las entrevistas.
04:30
He talked to the head man of a person
89
258107
2366
Habló con una persona
04:32
in rural Russia.
90
260473
1832
de la zona rural de Rusia.
04:34
They'd only had, as people had in 1900,
91
262305
2474
Las personas de 1900 tenían apenas
04:36
about four years of schooling.
92
264779
2181
unos 4 años de escolaridad.
04:38
And he asked that particular person,
93
266960
2360
Y le preguntó a esta
persona en particular,
persona en particular,
04:41
what do crows and fish have in common?
94
269320
3470
¿qué es lo que tienen en común
un cuervo y un pez?
un cuervo y un pez?
04:44
And the fellow said, "Absolutely nothing.
95
272790
3067
Y la persona dijo:
"Absolutamente nada.
"Absolutamente nada.
04:47
You know, I can eat a fish. I can't eat a crow.
96
275857
2993
Sabes, puedo comerme un pez.
No puedo comerme un cuervo.
No puedo comerme un cuervo.
04:50
A crow can peck at a fish.
97
278850
2326
Un cuervo puede picotear a un pez.
04:53
A fish can't do anything to a crow."
98
281176
2851
Un pez no puede hacerle
nada a un cuervo".
nada a un cuervo".
04:56
And Luria said, "But aren't they both animals?"
99
284027
3226
Y Luria dijo:
"¿Pero no son ambos animales?"
"¿Pero no son ambos animales?"
04:59
And he said, "Of course not.
100
287253
1410
Y él dijo:
"Por supuesto que no.
"Por supuesto que no.
05:00
One's a fish.
101
288663
1987
Uno es un pez.
05:02
The other is a bird."
102
290650
1772
El otro es un ave".
05:04
And he was interested, effectively,
103
292422
2022
Y él se interesó, efectivamente,
05:06
in what he could do with those concrete objects.
104
294444
3668
en lo que él podía hacer
con esos objetos concretos.
con esos objetos concretos.
05:10
And then Luria went to another person,
105
298112
2878
Y entonces Luria
encontró a otra persona,
encontró a otra persona,
05:12
and he said to them,
106
300990
2183
y le dijo:
05:15
"There are no camels in Germany.
107
303173
2696
"No hay camellos en Alemania.
05:17
Hamburg is a city in Germany.
108
305869
2411
Hamburgo es una ciudad de Alemania.
05:20
Are there camels in Hamburg?"
109
308280
2543
¿Hay camellos en Hamburgo?
05:22
And the fellow said,
110
310823
891
Y la persona dijo:
05:23
"Well, if it's large enough, there ought to be camels there."
111
311714
4219
"Bueno, si es lo suficientemente grande,
debe haber camellos ahí".
debe haber camellos ahí".
05:27
And Luria said, "But what do my words imply?"
112
315933
3894
Y Luria dijo:
"¿Pero que suponen mis palabras?"
"¿Pero que suponen mis palabras?"
05:31
And he said, "Well, maybe it's a small village,
113
319827
2277
Y él dijo: "Bueno, tal vez
es una pequeña aldea,
es una pequeña aldea,
05:34
and there's no room for camels."
114
322104
2569
y no hay lugar para los camellos".
05:36
In other words, he was unwilling to treat this
115
324673
2263
En otras palabras, no estaba
dispuesto a tratar este problema
dispuesto a tratar este problema
05:38
as anything but a concrete problem,
116
326936
2797
sino como un problema concreto,
05:41
and he was used to camels being in villages,
117
329733
2558
y estaba acostumbrado a encontrar
camellos en aldeas
camellos en aldeas
05:44
and he was quite unable to use the hypothetical,
118
332291
3933
y era incapaz de usar lo hipotético,
05:48
to ask himself what if there were no camels in Germany.
119
336224
4907
y preguntarse qué pasaría de no
haber camellos en Alemania.
haber camellos en Alemania.
05:53
A third interview was conducted
120
341131
2813
Se hizo una tercera entrevista
05:55
with someone about the North Pole.
121
343944
2984
con alguien sobre el Polo Norte.
05:58
And Luria said, "At the North Pole, there is always snow.
122
346928
4105
Y Luria dijo: "En el Polo Norte,
siempre hay nieve.
siempre hay nieve.
06:03
Wherever there is always snow, the bears are white.
123
351033
3955
En cualquier lugar donde haya nieve,
los osos son blancos.
los osos son blancos.
06:06
What color are the bears at the North Pole?"
124
354988
3279
¿De qué color son los osos
en el Polo Norte?"
en el Polo Norte?"
06:10
And the response was, "Such a thing
125
358267
2402
Y la respuesta fue:
"Ese tipo de cosas
"Ese tipo de cosas
06:12
is to be settled by testimony.
126
360669
2310
se debe resolver con un testimonio.
06:14
If a wise person came from the North Pole
127
362979
2824
Si un sabio viniera del Polo Norte
06:17
and told me the bears were white,
128
365803
1851
y me dijera que los osos son blancos,
06:19
I might believe him,
129
367654
1479
podría creerle,
06:21
but every bear that I have seen is a brown bear."
130
369133
4205
pero todos los osos que
he visto son marrones".
he visto son marrones".
06:25
Now you see again, this person has rejected
131
373338
2984
Y otra vez, esta persona rechaza
06:28
going beyond the concrete world
132
376322
2195
ir más allá de lo tangible
06:30
and analyzing it through everyday experience,
133
378517
3173
y analiza el problema
con la experiencia diaria,
con la experiencia diaria,
06:33
and it was important to that person
134
381690
1866
y era importante para esa persona
06:35
what color bears were --
135
383556
1562
el color de los osos...
06:37
that is, they had to hunt bears.
136
385118
2281
porque debían cazar osos.
06:39
They weren't willing to engage in this.
137
387399
2409
No deseaban pensar en esto.
06:41
One of them said to Luria,
138
389808
1837
Una persona le dijo a Luria:
06:43
"How can we solve things that aren't real problems?
139
391645
3500
"¿Cómo podemos resolver cosas
que no son problemas reales?
que no son problemas reales?
06:47
None of these problems are real.
140
395145
1891
Ninguno de estos problemas es real.
06:49
How can we address them?"
141
397036
2643
¿Cómo podemos abordarlos?"
06:51
Now, these three categories --
142
399679
3545
Ahora, estas 3 categorías:
06:55
classification,
143
403224
1491
clasificación,
06:56
using logic on abstractions,
144
404715
2141
usar la lógica en abstracciones,
06:58
taking the hypothetical seriously --
145
406856
2769
prestarle atención a lo hipotético...
07:01
how much difference do they make in the real world
146
409625
2438
¿Cuánta diferencia
marcan en el mundo real
marcan en el mundo real
07:04
beyond the testing room?
147
412063
1893
más allá de la
sala de pruebas?
sala de pruebas?
07:05
And let me give you a few illustrations.
148
413956
2970
Les mostraré algunas imágenes.
07:08
First, almost all of us today get a high school diploma.
149
416926
3389
Primero, casi todos recibimos
un título secundario.
un título secundario.
07:12
That is, we've gone from four to eight years of education
150
420315
3397
Así, pasamos de recibir
de 4 a 8 años de educación
de 4 a 8 años de educación
07:15
to 12 years of formal education,
151
423712
2777
a recibir 12 años
de educación formal,
de educación formal,
07:18
and 52 percent of Americans
152
426489
1901
y el 52 % de los estadounidenses
07:20
have actually experienced some type of tertiary education.
153
428390
3820
han recibido alguna forma
de educación terciaria.
de educación terciaria.
07:24
Now, not only do we have much more education,
154
432210
4032
En nuestros días, no solo
tenemos mucha más educación
tenemos mucha más educación
07:28
and much of that education is scientific,
155
436242
2693
y la mayor parte de
la educación es científica,
la educación es científica,
07:30
and you can't do science without classifying the world.
156
438935
4010
y no se puede hacer ciencia
sin clasificar el mundo.
sin clasificar el mundo.
07:34
You can't do science without proposing hypotheses.
157
442945
3859
No se puede hacer ciencia
sin proponer hipótesis.
sin proponer hipótesis.
07:38
You can't do science without making it logically consistent.
158
446804
4174
No se puede hacer ciencia sin que
tenga consistencia lógica.
tenga consistencia lógica.
07:42
And even down in grade school, things have changed.
159
450978
3810
Y aún en la educación primaria,
las cosas cambiaron.
las cosas cambiaron.
07:46
In 1910, they looked at the examinations
160
454788
2934
En 1910, se estudiaron
los exámenes
los exámenes
07:49
that the state of Ohio gave to 14-year-olds,
161
457722
3820
a los que el Estado de Ohio
sometía a niños de 14 años,
sometía a niños de 14 años,
07:53
and they found that they were all
162
461542
1606
y descubrieron que consistían en
07:55
for socially valued concrete information.
163
463148
3435
información concreta con
un alto valor social.
un alto valor social.
07:58
They were things like,
164
466583
1331
Cosas como:
07:59
what are the capitals of the 44 or 45 states
165
467914
2887
¿Cuál era la capital de
los 44 o 45 estados
los 44 o 45 estados
08:02
that existed at that time?
166
470801
2374
que existían en ese momento?
08:05
When they looked at the exams
167
473175
1578
Cuando miraron los exámenes
08:06
that the state of Ohio gave in 1990,
168
474753
3147
del Estado de Ohio para 1990,
08:09
they were all about abstractions.
169
477900
2386
consistían en abstracciones.
08:12
They were things like,
170
480286
1593
Cosas como,
08:13
why is the largest city of a state rarely the capital?
171
481879
5134
¿Por qué la ciudad más grande del estado
rara vez es su capital?
rara vez es su capital?
08:19
And you were supposed to think, well,
172
487013
1564
Y se suponía que debían pensar, bueno,
08:20
the state legislature was rural-controlled,
173
488577
3214
la legislatura estadual era
controlada por campesinos
controlada por campesinos
08:23
and they hated the big city,
174
491791
2098
y ellos odiaban a la gran ciudad,
08:25
so rather than putting the capital in a big city,
175
493889
2593
así que, en lugar de nombrar
a la ciudad más grande como capital,
a la ciudad más grande como capital,
08:28
they put it in a county seat.
176
496482
1438
la colocaban en una
localidad del condado.
localidad del condado.
08:29
They put it in Albany rather than New York.
177
497920
2736
La colocaron en Albany
en lugar de Nueva York.
en lugar de Nueva York.
08:32
They put it in Harrisburg rather than Philadelphia.
178
500656
3056
En Harrisburg en lugar
de Filadelfia.
de Filadelfia.
08:35
And so forth.
179
503712
1935
Y así sucesivamente.
08:37
So the tenor of education has changed.
180
505647
2431
Así que el tenor de la
educación ha cambiado.
educación ha cambiado.
08:40
We are educating people to take the hypothetical seriously,
181
508078
4034
Estamos educando a la gente para que
le preste atención a lo hipotético,
le preste atención a lo hipotético,
08:44
to use abstractions, and to link them logically.
182
512112
3578
para que use abstracciones, y que
las relacione de forma lógica.
las relacione de forma lógica.
08:47
What about employment?
183
515690
2381
¿Y qué pasa con el empleo?
08:50
Well, in 1900, three percent of Americans
184
518071
3900
Bueno, en 1900, 3 %
de los estadounidenses
de los estadounidenses
08:53
practiced professions that were cognitively demanding.
185
521971
3542
ejercían profesiones que
eran mentalmente demandantes.
eran mentalmente demandantes.
08:57
Only three percent were lawyers or doctors or teachers.
186
525513
4055
Solo el 3 % eran abogados
o doctores o maestros.
o doctores o maestros.
09:01
Today, 35 percent of Americans
187
529568
2863
Hoy, 35 % de los estadounidenses
09:04
practice cognitively demanding professions,
188
532431
3319
ejercen profesiones
mentalmente demandantes,
mentalmente demandantes,
09:07
not only to the professions proper like lawyer
189
535750
2626
no solo profesiones
como la de abogado,
como la de abogado,
09:10
or doctor or scientist or lecturer,
190
538376
2549
doctor, científico
o conferencista,
o conferencista,
09:12
but many, many sub-professions
191
540925
1818
pero muchas, muchas subprofesiones
09:14
having to do with being a technician,
192
542743
1941
que tiene que ver con ser técnicos,
09:16
a computer programmer.
193
544684
2025
programador de computadores.
09:18
A whole range of professions now make cognitive demands.
194
546709
4324
Una gran cantidad de profesiones
ahora demandan cognitivamente.
ahora demandan cognitivamente.
09:23
And we can only meet the terms of employment
195
551033
2930
Y solo podemos cumplir
con los términos de empleo
con los términos de empleo
09:25
in the modern world by being cognitively
196
553963
2497
en el mundo moderno siendo
09:28
far more flexible.
197
556460
2261
mucho más flexibles mentalmente.
09:30
And it's not just that we have many more people
198
558721
3223
Y no es que tengamos
muchas más personas
muchas más personas
09:33
in cognitively demanding professions.
199
561944
2990
en profesiones mentalmente demandantes.
09:36
The professions have been upgraded.
200
564934
2403
Las profesiones han sido actualizadas.
09:39
Compare the doctor in 1900,
201
567337
2111
Comparen al doctor de 1900,
09:41
who really had only a few tricks up his sleeve,
202
569448
3049
que solamente tenía algunos
trucos bajo la manga
trucos bajo la manga
09:44
with the modern general practitioner or specialist,
203
572497
2808
con el médico moderno o especialista,
09:47
with years of scientific training.
204
575305
2679
con años de entrenamiento científico.
09:49
Compare the banker in 1900,
205
577984
2269
Comparen al banquero de 1900,
09:52
who really just needed a good accountant
206
580253
2413
que solo necesitaba
a un buen contador
a un buen contador
09:54
and to know who was trustworthy in the local community
207
582666
3176
para saber quién era de fiar
en la comunidad local
en la comunidad local
09:57
for paying back their mortgage.
208
585842
2291
por pagar su hipoteca.
10:00
Well, the merchant bankers who brought the world to their knees
209
588133
3229
Bueno, los comerciantes bancarios que hicieron
que el mundo se rindiera a sus pies
que el mundo se rindiera a sus pies
10:03
may have been morally remiss,
210
591362
1766
pueden haber sido moralmente negligentes,
10:05
but they were cognitively very agile.
211
593128
3139
pero eran muy agudos cognitivamente.
10:08
They went far beyond that 1900 banker.
212
596267
4611
Superaron por mucho al banquero de 1900.
10:12
They had to look at computer projections
213
600878
2167
Tenían que mirar en una pantalla
10:15
for the housing market.
214
603045
2000
para saber el estado
del mercado inmobiliario.
del mercado inmobiliario.
10:17
They had to get complicated CDO-squared
215
605045
3905
Obtener obligaciones
de deuda garantizada,
de deuda garantizada,
10:20
in order to bundle debt together
216
608950
2450
para organizar la deuda
10:23
and make debt look as if it were actually a profitable asset.
217
611400
3759
y hacer que la deuda sea tomada
como una ventaja rentable.
como una ventaja rentable.
10:27
They had to prepare a case to get rating agencies
218
615159
3100
Tenían que convencer a las
agencias de clasificación
agencias de clasificación
10:30
to give it a AAA,
219
618259
1111
para que otorgaran
la puntuación máxima,
la puntuación máxima,
10:31
though in many cases, they had virtually bribed the rating agencies.
220
619370
4234
aunque en muchos casos, prácticamente sobornaron
a las agencias de clasificación.
a las agencias de clasificación.
10:35
And they also, of course, had to get people
221
623604
2029
Y también, por supuesto, tenían
que convencer a las personas
que convencer a las personas
10:37
to accept these so-called assets
222
625633
2687
para que aceptaran
las supuestas ventajas
las supuestas ventajas
10:40
and pay money for them
223
628320
1500
y para que pagaran por ellas
10:41
even though they were highly vulnerable.
224
629820
2587
aunque eran extremadamente vulnerables.
10:44
Or take a farmer today.
225
632407
1590
O miren al granjero de hoy en día.
10:45
I take the farm manager of today as very different
226
633997
3280
El administrador de una granja
de hoy es muy diferente
de hoy es muy diferente
10:49
from the farmer of 1900.
227
637277
2491
del granjero de 1900.
10:51
So it hasn't just been the spread
228
639768
1838
Así que no han sido solo la difusión
10:53
of cognitively demanding professions.
229
641606
3191
de profesiones con demanda mental.
10:56
It's also been the upgrading of tasks
230
644797
2380
También ha sido la
actualización de las tareas
actualización de las tareas
10:59
like lawyer and doctor and what have you
231
647177
2567
como la abogacía, medicina y demás
11:01
that have made demands on our cognitive faculties.
232
649744
3777
que han exigido a nuestras
capacidades cognitivas.
capacidades cognitivas.
11:05
But I've talked about education and employment.
233
653521
3159
He hablado de educación y empleo.
11:08
Some of the habits of mind that we have developed
234
656680
3339
Algunos de los hábitos de la mente
que se han desarrollado
que se han desarrollado
11:12
over the 20th century
235
660019
1607
a lo largo del siglo XX
11:13
have paid off in unexpected areas.
236
661626
2595
han dado resultados
en áreas inesperadas.
en áreas inesperadas.
11:16
I'm primarily a moral philosopher.
237
664221
2271
Soy principalmente un filósofo moral.
11:18
I merely have a holiday in psychology,
238
666492
3688
No me detengo mucho en la psicología,
11:22
and what interests me in general is moral debate.
239
670180
4408
y lo que me interesa en general
es el debate moral.
es el debate moral.
11:26
Now over the last century,
240
674588
2731
A lo largo del último siglo,
11:29
in developed nations like America,
241
677319
2350
en países desarrollados
como Estados Unidos,
como Estados Unidos,
11:31
moral debate has escalated
242
679669
1981
el debate moral ha aumentado
11:33
because we take the hypothetical seriously,
243
681650
3339
porque nos tomamos
en serio lo hipotético,
en serio lo hipotético,
11:36
and we also take universals seriously
244
684989
3215
y porque también le damos
importancia a los universales
importancia a los universales
11:40
and look for logical connections.
245
688204
2796
y buscamos relaciones lógicas.
11:43
When I came home in 1955 from university
246
691000
3735
Cuando volví a mi casa
en 1955 de la universidad
en 1955 de la universidad
11:46
at the time of Martin Luther King,
247
694735
2307
en el tiempo de Martin Luther King,
11:49
a lot of people came home at that time
248
697042
2322
muchas personas volvieron
a sus casas en ese entonces
a sus casas en ese entonces
11:51
and started having arguments with their parents and grandparents.
249
699364
3750
y empezaron a discutir
con sus padres y abuelos.
con sus padres y abuelos.
11:55
My father was born in 1885,
250
703114
3228
Mi padres nació en 1885,
11:58
and he was mildly racially biased.
251
706342
2563
y tenía ciertos prejuicios
en cuanto a las razas.
en cuanto a las razas.
12:00
As an Irishman, he hated the English so much
252
708905
2103
Como irlandés, odiaba
a los ingleses tanto
a los ingleses tanto
12:03
he didn't have much emotion for anyone else.
253
711008
2321
que no tenía sentimientos
para otra cosa.
para otra cosa.
12:05
(Laughter)
254
713329
3271
(Risas)
12:08
But he did have a sense that black people were inferior.
255
716600
4508
Pero sí tenía una sensación que
las personas negras eran inferiores.
las personas negras eran inferiores.
12:13
And when we said to our parents and grandparents,
256
721108
2848
Y cuando le dijimos
a nuestros padres y abuelos,
a nuestros padres y abuelos,
12:15
"How would you feel if tomorrow morning you woke up black?"
257
723956
4493
"¿Cómo te sentirías si en la mañana
te despertaras negro?"
te despertaras negro?"
12:20
they said that is the dumbest thing you've ever said.
258
728449
3621
Ellos dijeron que era la cosa
más estúpida que podías haber dicho.
más estúpida que podías haber dicho.
12:24
Who have you ever known who woke up in the morning --
259
732070
2502
¿A quién conoces que
se haya levantado...
se haya levantado...
12:26
(Laughter) --
260
734572
2402
(Risas)
12:28
that turned black?
261
736974
1230
... y se haya vuelto negro?
12:30
In other words, they were fixed in the concrete
262
738204
3516
En otras palabras, estaban
obsesionados en lo concreto.
obsesionados en lo concreto.
12:33
mores and attitudes they had inherited.
263
741720
3513
Moral y actitudes
que habían heredado.
que habían heredado.
12:37
They would not take the hypothetical seriously,
264
745233
3011
No le prestaban atención
a lo hipotético,
a lo hipotético,
12:40
and without the hypothetical,
265
748244
1484
y sin lo hipotético,
12:41
it's very difficult to get moral argument off the ground.
266
749728
4019
es muy difícil poder
discutir argumentos morales.
discutir argumentos morales.
12:45
You have to say, imagine you were
267
753747
2635
Tienes que decir,
imagínate que estás
imagínate que estás
12:48
in Iran, and imagine that your relatives
268
756382
5585
en Irán, y que tus familiares
12:53
all suffered from collateral damage
269
761967
2700
sufrieron efectos colaterales
12:56
even though they had done no wrong.
270
764667
1946
aunque no hayan hecho nada malo.
12:58
How would you feel about that?
271
766613
2061
¿Cómo te sentirías en esa situación?
13:00
And if someone of the older generation says,
272
768674
2720
Y si alguien de una generación
más vieja dice:
más vieja dice:
13:03
well, our government takes care of us,
273
771394
1930
"Bueno, nuestro gobierno nos cuida,
13:05
and it's up to their government to take care of them,
274
773324
2943
y es trabajo de su gobierno
el cuidarlos a ellos",
el cuidarlos a ellos",
13:08
they're just not willing to take the hypothetical seriously.
275
776267
4068
no quieren tomar
en serio lo hipotético.
en serio lo hipotético.
13:12
Or take an Islamic father whose daughter has been raped,
276
780335
3367
O imagínate un padre islámico
cuya hija ha sido violada,
cuya hija ha sido violada,
13:15
and he feels he's honor-bound to kill her.
277
783702
3210
y siente que tiene
que matarla por honor.
que matarla por honor.
13:18
Well, he's treating his mores
278
786912
2360
Bueno, está tratando su moral
13:21
as if they were sticks and stones and rocks that he had inherited,
279
789272
3900
como si fueran palos
y piedras que ha heredado,
y piedras que ha heredado,
13:25
and they're unmovable in any way by logic.
280
793172
2645
y que son estáticas en la lógica.
13:27
They're just inherited mores.
281
795817
2576
Es una moral heredada.
13:30
Today we would say something like,
282
798393
2201
Hoy diríamos algo como,
13:32
well, imagine you were knocked unconscious and sodomized.
283
800594
3577
bueno, imagínate que te dejaran
inconsciente y te violaran.
inconsciente y te violaran.
13:36
Would you deserve to be killed?
284
804171
1673
¿Mereces que te maten?
13:37
And he would say, well that's not in the Koran.
285
805844
2895
Y él diría, bueno eso
no está en el Corán.
no está en el Corán.
13:40
That's not one of the principles I've got.
286
808739
4022
No es uno de los
principios que tengo.
principios que tengo.
13:44
Well you, today, universalize your principles.
287
812761
2841
Pero, hoy se universalizan
tus principios.
tus principios.
13:47
You state them as abstractions and you use logic on them.
288
815602
3557
Los presentas como abstracciones
y usas la lógica sobre ellos.
y usas la lógica sobre ellos.
13:51
If you have a principle such as,
289
819159
2273
Si tienes un principio como,
13:53
people shouldn't suffer unless they're guilty of something,
290
821432
3646
las personas no deben sufrir a menos
de que sean culpables de algo,
de que sean culpables de algo,
13:57
then to exclude black people
291
825078
2096
y luego excluyes a la gente negra
13:59
you've got to make exceptions, don't you?
292
827174
2498
hay que hacer excepciones, ¿no?
14:01
You have to say, well, blackness of skin,
293
829672
2988
Hay que decir, bueno,
el color de la piel,
el color de la piel,
14:04
you couldn't suffer just for that.
294
832660
2623
no se puede sufrir por eso.
14:07
It must be that blacks are somehow tainted.
295
835283
3263
Debe ser que los negros están
de alguna manera manchados.
de alguna manera manchados.
14:10
And then we can bring empirical evidence to bear, can't we,
296
838546
3167
Y no podemos usar evidencia
empírica para discutir, ¿o no?
empírica para discutir, ¿o no?
14:13
and say, well how can you consider all blacks tainted
297
841713
2916
Y decir, ¿cómo puedes considerar
a todos los negros como impuros
a todos los negros como impuros
14:16
when St. Augustine was black and Thomas Sowell is black.
298
844629
3794
cuando San Agustín era negro
y Thomas Sowell era negro.
y Thomas Sowell era negro.
14:20
And you can get moral argument off the ground, then,
299
848423
3425
Y se pueden eliminar
argumentos morales así
argumentos morales así
14:23
because you're not treating moral principles as concrete entities.
300
851848
4554
porque no se están tratando a los principios
morales como entidades concretas.
morales como entidades concretas.
14:28
You're treating them as universals,
301
856402
1937
Los estás considerando como universales,
14:30
to be rendered consistent by logic.
302
858339
2779
para ser consistentes por su lógica.
14:33
Now how did all of this arise out of I.Q. tests?
303
861118
3130
¿Cómo llegamos a esto desde
las pruebas de inteligencia?
las pruebas de inteligencia?
14:36
That's what initially got me going on cognitive history.
304
864248
4010
Esto es lo que inicialmente me llevó
a la historia cognitiva.
a la historia cognitiva.
14:40
If you look at the I.Q. test,
305
868258
1885
Si se mira una prueba de inteligencia,
14:42
you find the gains have been greatest in certain areas.
306
870143
3985
se observa que los aumentos han sido
mayores en ciertas áreas.
mayores en ciertas áreas.
14:46
The similarities subtest of the Wechsler
307
874128
2603
El subexamen de Wechsler
14:48
is about classification,
308
876731
2269
es sobre clasificación,
14:51
and we have made enormous gains
309
879000
2080
y hemos tenido grandes aumentos
14:53
on that classification subtest.
310
881080
3110
en ese subexamen de clasificación.
14:56
There are other parts of the I.Q. test battery
311
884190
3281
Hay otras partes de
la prueba de inteligencia
la prueba de inteligencia
14:59
that are about using logic on abstractions.
312
887471
3096
que son sobre el uso
de lógica en abstracciones.
de lógica en abstracciones.
15:02
Some of you may have taken Raven's Progressive Matrices,
313
890567
3474
Alguno de Uds. han usado
Matrices Progresivas de Raven
Matrices Progresivas de Raven
15:06
and it's all about analogies.
314
894041
2538
y se trata sobre analogías.
15:08
And in 1900, people could do simple analogies.
315
896579
3856
Y en 1900, las personas podían
resolver analogías simples.
resolver analogías simples.
15:12
That is, if you said to them, cats are like wildcats.
316
900435
4345
Si les decías: los gatos
son como gatos monteses.
son como gatos monteses.
15:16
What are dogs like?
317
904780
1576
¿Cómo son los perros?
15:18
They would say wolves.
318
906356
2092
Ellos responderían: lobos.
15:20
But by 1960, people could attack Raven's
319
908448
3544
Pero para 1960, las personas
podían atacar a Raven
podían atacar a Raven
15:23
on a much more sophisticated level.
320
911992
2650
en un nivel mucho más sofisticado.
15:26
If you said, we've got two squares followed by a triangle,
321
914642
4507
Si les decías: tienes 2 cuadrados
seguidos por un triángulo:
seguidos por un triángulo:
15:31
what follows two circles?
322
919149
2236
¿Qué le sigue a 2 círculos?
15:33
They could say a semicircle.
323
921385
2287
Ellos dirían: un semicírculo.
15:35
Just as a triangle is half of a square,
324
923672
2178
Porque un triángulo es
la mitad de un cuadrado,
la mitad de un cuadrado,
15:37
a semicircle is half of a circle.
325
925850
2718
y un semicírculo,
la mitad de un círculo.
la mitad de un círculo.
15:40
By 2010, college graduates, if you said
326
928568
3593
Para 2012, los estudiantes
universitarios, si les decías
universitarios, si les decías
15:44
two circles followed by a semicircle,
327
932161
3235
2 círculos seguidos
por un semicírculo,
por un semicírculo,
15:47
two sixteens followed by what,
328
935396
2790
dos 16 seguidos ¿por qué?,
15:50
they would say eight, because eight is half of 16.
329
938186
3736
responderían 8, porque 8
es la mitad de 16.
es la mitad de 16.
15:53
That is, they had moved so far from the concrete world
330
941922
2866
Quiere decir que se han apartado
tanto del mundo concreto
tanto del mundo concreto
15:56
that they could even ignore
331
944788
2293
que hasta pueden ignorar
15:59
the appearance of the symbols that were involved in the question.
332
947081
4523
la apariencia de los símbolos que
se encuentran en la pregunta.
se encuentran en la pregunta.
16:03
Now, I should say one thing that's very disheartening.
333
951604
3164
Ahora, tengo que decir
algo muy desconcertante.
algo muy desconcertante.
16:06
We haven't made progress on all fronts.
334
954768
2872
No hemos logrado progresar
en todos los frentes.
en todos los frentes.
16:09
One of the ways in which we would like to deal
335
957640
2764
Una de las maneras en la que
nos gustaría ocuparnos
nos gustaría ocuparnos
16:12
with the sophistication of the modern world
336
960404
2198
de la sofisticación
del mundo moderno
del mundo moderno
16:14
is through politics,
337
962602
2036
es con la política,
16:16
and sadly you can have humane moral principles,
338
964638
3335
y a pesar de que se pueden
tener principios morales humanos,
tener principios morales humanos,
16:19
you can classify, you can use logic on abstractions,
339
967973
4420
se puede clasificar,
usar lógica, abstracciones;
usar lógica, abstracciones;
16:24
and if you're ignorant of history and of other countries,
340
972393
2930
si se es ignorante sobre la historia
y sobre otros países,
y sobre otros países,
16:27
you can't do politics.
341
975323
2427
no se puede hacer política.
16:29
We've noticed, in a trend among young Americans,
342
977750
3020
Hemos observado, en una tendencia
entre los jóvenes estadounidenses,
entre los jóvenes estadounidenses,
16:32
that they read less history and less literature
343
980770
2875
que leen menos historia
y menos literatura
y menos literatura
16:35
and less material about foreign lands,
344
983645
2610
y menos material
sobre países extranjeros,
sobre países extranjeros,
16:38
and they're essentially ahistorical.
345
986255
1695
y son esencialmente ahistóricos.
16:39
They live in the bubble of the present.
346
987950
2117
Viven en la burbuja del presente.
16:42
They don't know the Korean War from the war in Vietnam.
347
990067
2856
No saben diferenciar la Guerra de Corea
de la Guerra de Vietnam.
de la Guerra de Vietnam.
16:44
They don't know who was an ally of America in World War II.
348
992923
4183
No saben quién fue aliado de Estados Unidos
durante la Segunda Guerra Mundial.
durante la Segunda Guerra Mundial.
16:49
Think how different America would be
349
997106
2621
Imagínense qué tan diferente
sería Estados Unidos
sería Estados Unidos
16:51
if every American knew that this is the fifth time
350
999727
3596
si cada estadounidense supiera
que esta es la quinta vez
que esta es la quinta vez
16:55
Western armies have gone to Afghanistan to put its house in order,
351
1003323
4094
que fuerzas occidentales han ido a Afganistán
a poner las cosas en orden,
a poner las cosas en orden,
16:59
and if they had some idea of exactly what had happened
352
1007417
3364
y si tuvieran una idea de
lo que ha pasado exactamente
lo que ha pasado exactamente
17:02
on those four previous occasions.
353
1010781
2325
en esa 4 ocasiones.
17:05
(Laughter)
354
1013106
950
(Risas)
17:06
And that is, they had barely left,
355
1014056
1948
Y eso es lo que pasa,
apenas se han ido,
apenas se han ido,
17:08
and there wasn't a trace in the sand.
356
1016004
2332
y no hay una marca en la arena.
17:10
Or imagine how different things would be
357
1018336
3208
O imagínense cómo serían las cosas
17:13
if most Americans knew that we had been lied
358
1021544
2756
si la mayoría de los estadounidenses
supieran que se nos ha mentido
supieran que se nos ha mentido
17:16
into four of our last six wars.
359
1024300
2925
para que participemos en
4 de nuestras 6 guerras.
4 de nuestras 6 guerras.
17:19
You know, the Spanish didn't sink the battleship Maine,
360
1027225
2934
Porque saben, los españoles
no hundieron el acorazado Maine
no hundieron el acorazado Maine
17:22
the Lusitania was not an innocent vessel
361
1030159
2258
el Lusitania no era
una embarcación inocente
una embarcación inocente
17:24
but was loaded with munitions,
362
1032417
2633
sino que estaba cargada con munición,
17:27
the North Vietnamese did not attack the Seventh Fleet,
363
1035050
4078
Vietnam del Norte no atacó
a la Séptima Flota.
a la Séptima Flota.
17:31
and, of course, Saddam Hussein hated al Qaeda
364
1039128
3568
Y, por supuesto, Saddam Hussein
odiaba a Al Qaeda
odiaba a Al Qaeda
17:34
and had nothing to do with it,
365
1042696
1909
y no tenía nada que ver con ellos,
17:36
and yet the administration convinced 45 percent of the people
366
1044605
3803
y aún así, la administración convenció
al 45 % de las personas
al 45 % de las personas
17:40
that they were brothers in arms,
367
1048408
1544
de que eran compañeros de lucha,
17:41
when he would hang one from the nearest lamppost.
368
1049952
3879
cuando se colgaba a uno
de la lámpara más cercana.
de la lámpara más cercana.
17:45
But I don't want to end on a pessimistic note.
369
1053831
3469
Pero no quiero terminar
así de pesimista.
así de pesimista.
17:49
The 20th century has shown enormous cognitive reserves
370
1057300
4518
El siglo XX nos ha mostrado
enormes reservas mentales
enormes reservas mentales
17:53
in ordinary people that we have now realized,
371
1061818
3653
en gente común de la que
ahora hemos reconocido,
ahora hemos reconocido,
17:57
and the aristocracy was convinced
372
1065471
2064
y la aristocracia estaba convencida
17:59
that the average person couldn't make it,
373
1067535
2179
de que el ciudadano común
no podría lograr nada,
no podría lograr nada,
18:01
that they could never share their mindset
374
1069714
2966
que nunca compartirían sus ideas
18:04
or their cognitive abilities.
375
1072680
2606
o sus habilidades cognitivas.
18:07
Lord Curzon once said
376
1075286
1714
Lord Curzon dijo una vez que
18:09
he saw people bathing in the North Sea,
377
1077000
2264
vio personas bañándose
en el mar del Norte,
en el mar del Norte,
18:11
and he said, "Why did no one tell me
378
1079264
1663
y dijo: ¿Por qué nadie me dijo
18:12
what white bodies the lower orders have?"
379
1080927
2976
que tan blanca era la plebe?"
18:15
As if they were a reptile.
380
1083903
2351
Como si fueran reptiles.
18:18
Well, Dickens was right and he was wrong. [Correction: Rudyard Kipling]
381
1086254
3050
Bueno, Dichens tenía
razón y no la tenía.
razón y no la tenía.
18:21
[Kipling] said, "The colonel's lady and Judy O'Grady
382
1089304
3710
[Kipling] dijo, "La esposa
del coronel y Judy O'Grady
del coronel y Judy O'Grady
18:25
are sisters underneath the skin."
383
1093014
3209
son hermanas por
debajo de la piel".
debajo de la piel".
18:28
(Applause)
384
1096223
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
James Flynn - Moral philosopherJames Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence.
Why you should listen
Year over year, people fare better on standardized tests, a global phenomenon known as the Flynn Effect. James Flynn, the New Zealand-based researcher who discovered this, believes that environmental factors play a greater role in intelligence than genetics does.
His latest findings, discussed in his 2012 book Are We Getting Smarter?, also suggest that women are not only as intelligent as men, but superior when it comes to executive function. “Women, when exposed to modernity, do equal men for IQ,” Flynn said to TV ONE’s Greg Boyed. “But in the formal educational setting where they apply their intelligence, they’re outperforming men all hollow.”
Flynn, a retired university professor, has written extensively about the connection between ongoing equality and IQ gains, democracy and human rights. He also wrote a compelling book about books, The Torchlight List, in which he lists 200 must-reads.
James Flynn | Speaker | TED.com