TED2014
Larry Page: Where's Google going next?
Charlie Rose y Larry Page: ¿El siguiente paso para Google?
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Sobre el escenario de TED2014 Charlie Rose entrevista a Larry Page, CEO de Google, acerca de su visión para el futuro de la empresa. Incluyendo carriles bici aéreos y globos para Internet... y aún más interesante, Page habla de la reciente adquisición de 'Deep Mind', una Inteligencia Artificial que está aprendiendo cosas sorprendentes.
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
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00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
1381
3626
Charlie Rose:
Larry me mandó un correo diciéndome:
00:17
and he basically said,
1
5007
1987
00:18
we've got to make sure that
we don't seem like we're
we don't seem like we're
2
6994
3729
"Tenemos que asegurarnos de no parecer
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
10723
4491
dos hombres cuarentones y aburridos”.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
15214
3042
"Me estás haciendo un cumplido”, dije yo.
(Risas)
(Risas)
00:30
(Laughter) —
5
18256
2372
00:32
because I'm a bit older,
6
20628
3515
Porque yo soy algo mayor que él,
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
24143
4151
y él tiene algo más de patrimonio que yo.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
28294
2599
Larry Page: Bueno, gracias.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
30893
2980
CR: Bien, vamos a hablar de Internet,
y vamos a hablar de Google,
y vamos a hablar de Google,
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
33873
2698
y vamos a hablar de búsquedas,
y de privacidad,
y de privacidad,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
36571
1434
00:50
and privacy,
12
38005
1367
y también de tu filosofía y de
cómo enlazaste unas cosas con otras
cómo enlazaste unas cosas con otras
00:51
and also about your philosophy
13
39372
1555
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
40927
2456
00:55
and how this journey that began
15
43383
2091
y de cómo este trayecto,
que empezó hace ya algún tiempo,
que empezó hace ya algún tiempo,
00:57
some time ago
16
45474
1284
tiene tan interesantes perspectivas.
00:58
has such interesting prospects.
17
46758
1895
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
48653
2596
Sobre todo vamos a hablar del futuro.
01:03
So my first question: Where is Google
19
51249
1589
Así que mi primera pregunta es:
¿Dónde está Google, y hacia dónde va?
¿Dónde está Google, y hacia dónde va?
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
LP: Bueno, esto es algo
en lo que pensamos mucho,
en lo que pensamos mucho,
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
56343
3575
y nuestra misión
(que definimos hace ya tiempo)
(que definimos hace ya tiempo)
01:11
is to organize the world's information
23
59918
2263
es organizar la información mundial
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
62181
3438
y hacerla universalmente disponible y útil
01:17
And people always say,
25
65619
2042
Y siempre me preguntan:
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
"¿De verdad seguís haciendo eso?”
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
69876
2118
Y cuando lo pienso
ni yo estoy del todo seguro.
ni yo estoy del todo seguro.
01:23
and I'm not quite sure.
28
71994
2196
Cuando pienso en la búsqueda
01:26
But actually, when I think about search,
29
74190
4007
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
78197
2616
es algo tan profundo para todos nosotros,
01:32
to really understand what you want,
31
80813
2243
entender de verdad lo que buscas,
01:35
to understand the world's information,
32
83056
2368
entender la información del mundo,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
85424
3532
y en realidad todavía
estamos en los comienzos.
estamos en los comienzos.
01:40
which is totally crazy.
34
88956
1813
Es una locura,
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
90769
2518
ya llevamos 15 años en ello,
pero aún queda mucho por hacer.
pero aún queda mucho por hacer.
01:45
but it's not at all done.
36
93287
3575
Cuando esté hecho, ¿cómo será?
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
96862
2676
01:51
LP: Well, I guess,
38
99538
2717
Bueno, supongo,
01:54
in thinking about where we're going --
39
102255
2400
pensando hacia dónde vamos,
01:56
you know, why is it not done? --
40
104655
2287
¿por qué queda tanto por hacer?
En gran parte es porque la informática
está hecha un lío.
está hecha un lío.
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
106942
2436
02:01
You know, your computer
doesn't know where you are,
doesn't know where you are,
42
109378
1803
Tu computador no sabe dónde estás,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
no sabe lo que estás haciendo,
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
no sabe lo que sabes,
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
114898
2576
y mucho de lo que hemos
estado haciendo últimamente
estado haciendo últimamente
02:09
is just make your devices work,
46
117474
3295
es intentar que tus dispositivos funcionen
02:12
make them understand your context.
47
120769
2341
hacerlos entender tu contexto...
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
123110
2003
‘Google now’ sabe dónde estás,
sabe lo que necesitas.
sabe lo que necesitas.
02:17
knows what you may need.
49
125113
2182
02:19
So really having computing
work and understand you
work and understand you
50
127295
4108
Así que conseguir que los computadores
realmente funcionen y te entiendan,
realmente funcionen y te entiendan,
02:23
and understand that information,
51
131403
2056
y entiendan esa información,
02:25
we really haven't done that yet.
52
133459
2310
realmente aún no lo hemos conseguido.
02:27
It's still very, very clunky.
53
135769
1549
Todavía es muy, muy burdo.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
137318
2366
Dime, dado lo que está haciendo Google,
dónde encaja 'Deep Mind'?
dónde encaja 'Deep Mind'?
02:31
where does Deep Mind fit?
55
139684
2969
Sí, ‘Deep Mind’ es una compañía
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
142653
1584
02:36
we just acquired recently.
57
144237
2531
que hemos comprado hace poco.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
Está en el Reino Unido.
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
Bueno primero déjame que te cuente
como llegamos a ella,
como llegamos a ella,
02:44
which was looking at search
60
152504
2228
que fue evaluando las búsquedas,
02:46
and really understanding,
61
154732
1623
y queriendo de verdad,
intentando entenderlo todo,
intentando entenderlo todo,
02:48
trying to understand everything,
62
156355
2233
e intentando también que los computadores
no sean burdos,
no sean burdos,
02:50
and also make the computers not clunky
63
158588
1605
02:52
and really understand you --
64
160193
2201
que te entiendan de verdad.
02:54
like, voice was really important.
65
162394
2112
Bueno, la voz era muy importante.
¿Qué tal funciona la última generación
de reconocimiento de voz?
de reconocimiento de voz?
02:56
So what's the state of the art
on speech recognition?
on speech recognition?
66
164506
2861
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
No muy bien.
03:01
It doesn't really understand you.
68
169027
2066
Realmente no te entiende.
03:03
So we started doing machine learning research
69
171093
2003
Así que empezamos a investigar con
aprendizaje automático, a mejorarlo.
aprendizaje automático, a mejorarlo.
03:05
to improve that.
70
173096
1537
Eso ayudó mucho.
03:06
That helped a lot.
71
174633
1703
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
176336
2367
Empezamos analizando cosas como YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
178703
1968
¿Podemos entender YouTube?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
180671
2686
Pusimos el aprendizaje automático
a trabajar con YouTube
a trabajar con YouTube
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
183357
4085
y descubrió los gatos, él solo.
03:19
Now, that's an important concept.
76
187442
2091
Este es un concepto importante.
03:21
And we realized there's really something here.
77
189533
2991
Nos dimos cuenta de que ciertamente
hay algo en ello:
hay algo en ello:
03:24
If we can learn what cats are,
78
192524
2117
Si podemos aprender lo que son los gatos,
03:26
that must be really important.
79
194641
2075
esto tiene que ser muy importante.
03:28
So I think Deep Mind,
80
196716
2629
Así que creo que ‘Deep Mind’,
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
199345
2364
lo que es impresionante sobre ‘Deep Mind’,
03:33
is that it can actually --
82
201709
2004
es que de verdad puede…
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
203713
3557
están aprendiendo cosas sin supervisión.
03:39
They started with video games,
84
207270
2567
Empezaron con videojuegos
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
209837
2493
y solo
(igual puedo enseñarles el video)
(igual puedo enseñarles el video)
03:44
just playing video games,
86
212330
2204
solo jugando videojuegos,
03:46
and learning how to do that automatically.
87
214534
2015
y aprendiendo como hacerlo automáticamente
03:48
CR: Take a look at the video games
88
216549
1852
CR: Miren los videojuegos
03:50
and how machines are coming to be able
89
218401
2410
y cómo los computadores
están llegando a poder
están llegando a poder
03:52
to do some remarkable things.
90
220811
2456
hacer cosas impresionantes.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
223267
1329
LP: Lo increíble del tema es que,
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
224596
1680
(bueno, obviamente,
estos son juegos antiguos)
estos son juegos antiguos)
03:58
these are old games,
93
226276
1474
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
227750
4798
pero el sistema ve lo mismo que nosotros,
los pixeles,
los pixeles,
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
232548
2431
y tiene los mandos y conoce la puntuación.
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
234979
2211
Ha aprendido a jugar a todos estos juegos,
el mismo programa.
el mismo programa.
04:09
same program.
97
237190
1579
04:10
It's learned to play all of these games
98
238769
2037
Ha aprendido a jugar a todos estos juegos
a un rendimiento superhumano.
a un rendimiento superhumano.
04:12
with superhuman performance.
99
240806
1786
Nunca antes hemos sido capaces de hacer
cosas como estas con los computadores.
cosas como estas con los computadores.
04:14
We've not been able to do things like this
100
242592
1855
04:16
with computers before.
101
244447
1518
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
245965
2295
A ver, te cuento este brevemente:
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
248260
2805
esto es boxeo, y el aprendizaje automático
descubre que puede poner a su oponente
contra la pared y sumar puntos
contra la pared y sumar puntos
04:23
sort of pin the opponent down.
104
251065
2634
04:25
The computer's on the left,
105
253699
1739
(el computador está a la izquierda).
04:27
and it's just racking up points.
106
255438
3085
Así que imagina si
este nivel de inteligencia
este nivel de inteligencia
04:30
So imagine if this kind
107
258523
2086
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
260609
2127
se aplicara a tu agenda,
o a tus necesidades de información,
o a tus necesidades de información,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
262736
4637
o cosas así.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
267373
2618
Estamos realmente en los comienzos,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
269991
2365
y eso es lo que encuentro
realmente apasionante.
realmente apasionante.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
272356
2470
CR: Cuando consideras todo lo que ha pasado,
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
274826
2584
con ‘Deep Mind’ y el boxeo,
04:49
also a part of where we're going
114
277410
2340
en parte vamos en camino a
04:51
is artificial intelligence.
115
279750
2889
la Inteligencia Artificial.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
¿Dónde estamos, dado todo esto?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
285438
1785
LP: Bueno, personalmente creo
que esta es una de las cosas
que esta es una de las cosas
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
287223
1503
más emocionantes que he visto
en mucho tiempo.
en mucho tiempo.
05:00
I've seen in a long time.
119
288726
1912
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
290638
2413
El fundador de esta compañía, Demis,
viene de hacer neurociencia e informática.
05:05
has a neuroscience and a
computer science background.
computer science background.
121
293051
2778
05:07
He went back to school
122
295829
1630
Volvió a la universidad para hacer
su doctorado estudiando el cerebro.
su doctorado estudiando el cerebro.
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
297459
3126
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
300585
2620
Así que creo que estamos siendo testigos
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
303205
3081
de mucha investigación, algo fascinante,
en este campo que cruza
informática y neurociencia,
informática y neurociencia,
05:18
and neuroscience
126
306286
1750
05:20
in terms of really understanding
127
308036
2325
en relación a entender de verdad
05:22
what it takes to make something smart
128
310361
2454
lo que implica hacer algo ‘inteligente’,
que haga cosas
verdaderamente interesantes.
verdaderamente interesantes.
05:24
and do really interesting things.
129
312815
1715
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
314530
2138
CR: Pero ¿a qué nivel estamos?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
316668
2706
¿Y qué ritmo llevamos?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
319374
3269
LP: Bueno, esto es última generación,
hoy por hoy,
hoy por hoy,
05:34
understanding cats on YouTube
133
322643
2131
entender a los gatos en YouTube
y cosas así,
y cosas así,
05:36
and things like that,
134
324774
1283
mejorar el reconocimiento de voz.
05:38
improving voice recognition.
135
326057
2147
05:40
We used a lot of machine learning
136
328204
2418
Hemos usado mucho
el aprendizaje automático
el aprendizaje automático
05:42
to improve things incrementally,
137
330622
2479
para mejorar las cosas incrementalmente,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
333101
3394
pero personalmente creo que este ejemplo
es verdaderamente fascinante,
es verdaderamente fascinante,
05:48
because it's one program
139
336495
2243
porque muestra un programa que
puede hacer muchas cosas diferentes.
puede hacer muchas cosas diferentes.
05:50
that can do a lot of different things.
140
338738
2044
CR: No sé si podemos hacer esto.
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
Pero tenemos la imagen de un gato,
sería maravilloso verla.
sería maravilloso verla.
05:53
but we've got the image of the cat.
142
341920
1185
05:55
It would be wonderful to see this.
143
343105
1754
05:56
This is how machines looked at cats
144
344859
2509
Así vieron las máquinas a los gatos,
esto es lo que descubrieron.
esto es lo que descubrieron.
05:59
and what they came up with.
145
347368
1115
06:00
Can we see that image?
146
348483
1055
¿Podemos ver la imagen?
LP: Sí.
LP: Sí.
06:01
LP: Yeah.
CR: There it is. Can you see the cat?
CR: There it is. Can you see the cat?
147
349538
2402
CR: Ahí está. ¿Ven al gato?
Diseñado por máquinas, visto por máquinas.
Diseñado por máquinas, visto por máquinas.
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
351940
2027
LP: Así es. Esto lo aprendieron
solamente viendo YouTube.
solamente viendo YouTube.
06:05
LP: That's right.
149
353967
1110
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
355077
2607
06:09
And there's no training,
151
357684
1867
No hay entrenamiento,
no hay noción de gato,
no hay noción de gato,
06:11
no notion of a cat,
152
359551
1384
pero este concepto de gato
es algo importante,
es algo importante,
06:12
but this concept of a cat
153
360935
2561
06:15
is something important that you would understand,
154
363496
2808
que nosotros entendemos,
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
366304
2523
y que ahora las máquinas
más o menos entienden.
más o menos entienden.
06:20
Maybe just finishing
156
368827
1172
Tal vez para acabar, vamos ya
con en el tema de las búsquedas:
con en el tema de las búsquedas:
06:21
also on the search part,
157
369999
2222
06:24
it started with search, really understanding
158
372221
2786
empezó con las búsquedas,
entendiendo realmente
entendiendo realmente
el contexto de las personas
y de su información.
y de su información.
06:27
people's context and their information.
159
375007
2564
Tengo un video…
06:29
I did have a video
160
377571
1860
06:31
I wanted to show quickly on that
161
379431
2010
Quiero usarlo brevemente para enseñar
lo que aprendimos.
lo que aprendimos.
06:33
that we actually found.
162
381441
1647
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
383088
5112
"Soy, Kenya"
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
388580
1872
No hace mucho planté
una cosecha de patatas.
una cosecha de patatas.
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
390452
2586
Pero de repente empezaron a morir,
una tras otra.
una tras otra.
06:45
Then suddenly they started
dying one after the other.
dying one after the other.
166
393038
3400
06:48
I checked out the books and
they didn't tell me much.
they didn't tell me much.
167
396438
2750
Busqué en los libros y no encontré mucho.
06:51
So, I went and I did a search.
168
399188
1946
Así que hice una búsqueda.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
401134
3119
"Zack Matere, granjero"
06:57
Potato diseases.
170
405609
3147
Enfermedades de patatas.
Uno de los sitios web decía
07:00
One of the websites told me
171
408756
1728
que las hormigas podrían ser el problema.
07:02
that ants could be the problem.
172
410484
1902
Decía: espolvoree ceniza de madera
sobre las plantas.
sobre las plantas.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
412386
2271
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
414657
2284
Y tras unos días las hormigas desaparecieron.
07:08
I got excited about the Internet.
175
416941
2594
Me ilusioné con Internet.
07:11
I have this friend
176
419535
1665
Tengo este amigo
07:13
who really would like to expand his business.
177
421200
3618
que quería expandir su negocio,
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
424818
3195
así que fui con él a un cibercafé
07:20
and we checked out several sites.
179
428013
2541
y buscamos en varios sitios web.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
430554
2541
Cuando le volví a ver,
iba a poner un molino de viento
iba a poner un molino de viento
07:25
at the local school.
181
433095
2694
en la escuela local.
07:27
I felt proud because
182
435789
1604
Me sentí orgulloso porque
07:29
something that wasn't there before
183
437393
2028
de repente teníamos algo
07:31
was suddenly there.
184
439421
1887
que no había antes.
07:33
I realized that not everybody
185
441308
2690
Me di cuenta de que no todo el mundo
07:35
can be able to access
186
443998
1534
podía acceder
07:37
what I was able to access.
187
445532
1486
a lo que yo podía acceder.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
447018
1838
Pensé que tenía que tener una Internet
07:40
that my grandmother can use.
189
448856
1801
que mi abuela pudiera usar.
07:42
So I thought about a notice board.
190
450657
2457
Así que pensé en un tablón de anuncios.
07:45
A simple wooden notice board.
191
453114
1916
Un simple tablón de madera.
07:47
When I get information on my phone,
192
455030
2315
Cuando recibo información en mi teléfono,
07:49
I'm able to post the information
193
457345
2237
puedo colgar la información
07:51
on the notice board.
194
459582
1722
en el tablón de anuncios.
07:53
So it's basically like a computer.
195
461304
2858
Es casi como un computador.
07:56
I use the Internet to help people.
196
464162
3889
Uso Internet para ayudar a la gente.
08:00
I think I am searching for
197
468051
3410
Creo que estoy buscando
08:03
a better life
198
471461
1541
una vida mejor
08:05
for me and my neighbors.
199
473002
4114
para mí y para mis vecinos.
08:09
So many people have access to information,
200
477116
3984
Hay muchos que tienen
acceso a la información,
acceso a la información,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
481100
2581
pero no dan el siguiente paso.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
483681
2508
Creo que el siguiente paso
es nuestro conocimiento.
es nuestro conocimiento.
08:18
When people have the knowledge,
203
486189
1606
Cuando la gente tiene el conocimiento,
08:19
they can find solutions
204
487795
1630
puede encontrar soluciones sin ayuda.
08:21
without having to helped out.
205
489425
1984
La información es poder,
08:23
Information is powerful,
206
491440
2121
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
493561
4602
pero lo que nos define es cómo la usamos.
08:30
(Applause)
208
498163
4381
(Aplausos)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
502544
2546
LP: Bueno lo maravilloso de este video,
es que lo vimos en las noticias,
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
505090
1466
08:38
and we found this gentlemen,
211
506556
2505
así que encontramos a este señor,
08:41
and made that little clip.
212
509061
2315
y grabamos este pequeño video.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
CR: Cuando hablo de ti, con gente que
te conoce bien, me dicen,
te conoce bien, me dicen,
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
"Larry quiere cambiar el mundo,
08:47
Larry wants to change the world,
215
515372
1891
08:49
and he believes technology can show the way.
216
517263
4112
y cree que la tecnología
puede enseñarnos cómo".
puede enseñarnos cómo".
08:53
And that means access to the Internet.
217
521375
1858
Y eso significa acceso a Internet,
tiene que ver con los idiomas.
tiene que ver con los idiomas.
08:55
It has to do with languages.
218
523233
1731
08:56
It also means how people can get access
219
524964
2829
Pero también significa cómo
la gente puede tener acceso
la gente puede tener acceso
08:59
and do things that will affect their community,
220
527793
2706
y hacer cosas que afectarán
a su comunidad,
a su comunidad,
09:02
and this is an example.
221
530499
2493
y este es un ejemplo.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
LP: Sí, así es.
Personalmente me he estado
concentrando más en el acceso.
concentrando más en el acceso.
09:08
I have been focusing on access more,
223
536568
2382
09:10
if we're talking about the future.
224
538950
2198
Estamos hablando del futuro.
09:13
We recently released this Loon Project
225
541148
2674
Recientemente hemos lanzado
el ‘Proyecto Loon’
el ‘Proyecto Loon’
09:15
which is using balloons to do it.
226
543822
2300
que usa globos para conseguirlo.
09:18
It sounds totally crazy.
227
546122
1660
Suena a locura.
(Podemos enseñarles el video)
(Podemos enseñarles el video)
09:19
We can show the video here.
228
547782
2539
De hecho, hoy,
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
550321
1480
dos de cada tres personas en el mundo
no tienen buen acceso a Internet.
no tienen buen acceso a Internet.
09:23
don't have good Internet access now.
230
551801
2386
09:26
We actually think this can really help people
231
554187
2906
Pensamos que esto puede realmente ayudar
09:29
sort of cost-efficiently.
232
557093
2057
de forma más o menos efectiva.
09:31
CR: It's a balloon.
LP: Yeah, get access to the Internet.
LP: Yeah, get access to the Internet.
233
559150
3371
CR: Es un globo.
LP: Sí, da acceso a Internet.
LP: Sí, da acceso a Internet.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
562521
2143
CR: ¿Y cómo es que este globo
te da acceso a Internet?
te da acceso a Internet?
09:36
to the Internet?
235
564664
1213
Porque creo que atravesaste
unos momentos interesantes ¿no?
unos momentos interesantes ¿no?
09:37
Because there was some interesting things
236
565877
1215
09:39
you had to do to figure out how
237
567092
1834
Dónde tuviste que investigar
cómo hacer los globos.
cómo hacer los globos.
09:40
to make balloons possible,
238
568926
2131
09:43
they didn't have to be tethered.
239
571057
1749
Que no tenían que estar atados.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
572806
2081
LP: Sí, y este es un buen ejemplo
de innovación.
de innovación.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
574887
2544
Habíamos estado dándole vueltas
a esta idea unos cinco años,
a esta idea unos cinco años,
09:49
for five years or more
242
577431
1772
antes de empezar a trabajarla,
pero básicamente no es más que:
pero básicamente no es más que:
09:51
before we started working on it,
243
579203
1601
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
582123
3520
¿cómo conseguimos puntos de acceso
en lo alto, económicamente?
en lo alto, económicamente?
09:57
You normally have to use satellites
246
585643
1792
Normalmente hay que usar satélites
y lleva mucho tiempo lanzarlos.
y lleva mucho tiempo lanzarlos.
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
587435
2939
Pero acabas de ver lo fácil que es
lanzar un globo y hacerlo subir.
lanzar un globo y hacerlo subir.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
590374
2494
10:04
and get it up,
249
592868
1519
Una vez más es el poder de Internet:
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
594387
2001
10:08
I did a search on it,
251
596388
1780
hice una búsqueda y descubrí que
hace 30 o 40 años,
hace 30 o 40 años,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
598168
2304
alguien lanzó un globo que dio
varias vueltas a la tierra.
varias vueltas a la tierra.
10:12
someone had put up a balloon
253
600472
1889
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
602361
2805
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
605166
2835
Así que pensé,
¿por qué no hacemos eso?
¿por qué no hacemos eso?
10:20
And that's how this project got going.
256
608001
2367
Y así es como empezó este proyecto.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
610368
2330
CR: ¿Pero no estás a merced de los vientos?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
612698
2122
LP: Sí, pero resulta que hicimos
unas simulaciones climatológicas,
unas simulaciones climatológicas,
10:26
we did some weather simulations
259
614820
1493
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
616313
2547
cosa que verdaderamente
no se había hecho nunca,
no se había hecho nunca,
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
618860
2110
y si controlas la altitud de los globos,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
620970
2281
—que se puede hacer inflándolos,
y de otras formas—
y de otras formas—
10:35
and other ways,
263
623251
1822
resulta que puedes más o menos dirigir
hacia dónde van,
hacia dónde van,
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
625073
2929
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
628002
2205
así que creo que podemos construir
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
630207
3339
una red mundial de globos que
puede cubrir todo el planeta.
puede cubrir todo el planeta.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
633546
2242
CR: Antes de hablar del futuro y del transporte,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
635788
1895
temas que hace tiempo que te obsesionan,
10:49
and this fascination you have with transportation
269
637683
2424
y de tu fascinación con los transportes,
10:52
and automated cars and bicycles,
270
640107
2063
los coches y las bicicletas automáticas,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
642170
1737
y hablemos un poco sobre los temas
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
643907
2443
que hablamos antes con Edward Snowden,
10:58
It is security and privacy.
273
646350
3106
que son seguridad y privacidad.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
649456
2340
Tienes que haber estado pensando en eso.
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
651796
1354
LP: Sí, por supuesto.
11:05
I saw the picture of Sergey with
Edward Snowden yesterday.
Edward Snowden yesterday.
276
653150
2843
Vi la foto de ayer, Sergey
con Edward Snowden.
con Edward Snowden.
11:07
Some of you may have seen it.
277
655993
2870
Puede ser que algunos la hayan visto.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
658863
3171
Personalmente creo que la seguridad y
la privacidad son cosas muy importantes.
la privacidad son cosas muy importantes.
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
662034
3662
11:17
We think about it in terms of both things,
280
665696
2245
Pensamos en ellas conjuntamente,
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
667941
2903
porque creo que no puede haber
privacidad sin seguridad.
privacidad sin seguridad.
11:22
so let me just talk about security first,
282
670844
2371
Así que déjame hablar
primero de la seguridad,
primero de la seguridad,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
673215
2596
ya que me has preguntado
acerca de Snowden y eso,
acerca de Snowden y eso,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
675811
2441
y luego hablaré un poco sobre privacidad.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
678252
3800
Personalmente pienso que
es tremendamente decepcionante
es tremendamente decepcionante
que el gobierno haya hecho todo esto
y no nos haya dicho nada.
y no nos haya dicho nada.
11:34
that the government
286
682052
1439
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
683491
2330
11:37
I don't think we can have a democracy
288
685821
3303
No creo que podamos tener democracia
11:41
if we're having to protect you and our users
289
689124
3430
si tenemos que estar protegiendo
a la gente, a nuestros usuarios,
a la gente, a nuestros usuarios,
11:44
from the government
290
692554
1696
del gobierno,
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
694250
2803
sobre aspectos de los que
nunca hemos hablado.
nunca hemos hablado.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
Y no me refiero a que tengamos que saber
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
698949
1695
de que ataque terrorista en concreto
les preocupa protegernos,
les preocupa protegernos,
11:52
about protecting us from,
294
700644
1762
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
pero lo que sí debemos saber
son los parámetros de ello.
son los parámetros de ello.
11:56
what the parameters of it is,
296
704204
2410
11:58
what kind of surveillance the government's
297
706614
2044
Qué tipo de escuchas va a hacer
el gobierno, y cómo y por qué.
el gobierno, y cómo y por qué.
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
710826
2277
Esto considero que no lo hemos hablado.
12:05
So I think the government's actually done
300
713103
2567
Así que creo que el gobierno,
ha hecho un tremendo deservicio,
al hacer todo esto en secreto.
al hacer todo esto en secreto.
12:07
itself a tremendous disservice
301
715670
2168
12:09
by doing all that in secret.
302
717838
2161
CR: ¿Sin consultar nunca nada con Google?
12:11
CR: Never coming to Google
303
719999
1615
12:13
to ask for anything.
304
721614
1525
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
723139
2030
LP: No con Google, no, con los votantes.
12:17
I think we need to
have a debate about that,
have a debate about that,
306
725169
3773
Creo que necesitamos
un debate sobre el tema,
un debate sobre el tema,
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
728942
2499
o la democracia no funcionará.
Sencillamente no es posible.
Sencillamente no es posible.
12:23
It's just not possible.
308
731441
1406
12:24
So I'm sad that Google's
309
732847
2244
Así que me da pena que
tenga que ser Google
tenga que ser Google
12:27
in the position of protecting you and our users
310
735091
2616
quien proteja a la gente,
a nuestros usuarios,
a nuestros usuarios,
12:29
from the government
311
737707
1534
de lo que el gobierno hace en secreto,
sin consultar con nadie.
sin consultar con nadie.
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
739241
2244
12:33
It doesn't make any sense.
313
741485
1747
No tiene sentido.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
743232
2990
CR: Y luego está el ángulo de la privacidad.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
746222
2427
LP: Sí, el ángulo de la privacidad.
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
748649
1969
Creo que el mundo está cambiando.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
750618
3905
Llevamos teléfonos que
saben dónde estamos.
saben dónde estamos.
Hay muchos más datos personales.
12:46
There's so much more information about you,
318
754523
3085
Y, por eso es importante.
12:49
and that's an important thing,
319
757608
2846
12:52
and it makes sense why people are asking
320
760454
2272
Es lógico que la gente
se lo plantee seriamente.
se lo plantee seriamente.
12:54
difficult questions.
321
762726
2036
Nosotros pasamos mucho tiempo hablándolo,
hablando sobre estos temas.
hablando sobre estos temas.
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
764762
3367
13:00
and what the issues are.
323
768129
2711
Estoy un poco,
13:02
I'm a little bit --
324
770840
1729
13:04
I think the main thing that we need to do
325
772569
1260
creo que lo más importante que tenemos
que hacer es ofrecer opciones.
que hacer es ofrecer opciones.
13:05
is just provide people choice,
326
773829
2362
13:08
show them what data's being collected --
327
776191
2512
Ser transparentes sobre qué datos
se están recopilando.
se están recopilando.
13:10
search history, location data.
328
778703
4751
Historial de búsquedas, datos de posición.
Estamos encantados con
el ‘modo incógnito’ en Chrome,
el ‘modo incógnito’ en Chrome,
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
783454
2772
13:18
and doing that in more ways,
330
786226
2249
y queremos aplicarlo a más ámbitos.
Es decir, ofrecer más opciones,
Es decir, ofrecer más opciones,
13:20
just giving people more choice
331
788475
1396
13:21
and more awareness of what's going on.
332
789871
3293
una mayor conciencia sobre
lo que está sucediendo.
lo que está sucediendo.
Creo que es muy fácil.
13:25
I also think it's very easy.
333
793164
2393
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
795557
1277
Me preocupa que tiramos
13:28
the baby with the bathwater.
335
796834
2090
el bebé con el agua del baño.
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
798924
2914
En tu programa recientemente,
13:33
I kind of lost my voice,
337
801838
1719
he perdido algo la voz,
y no la he recuperado.
y no la he recuperado.
13:35
and I haven't gotten it back.
338
803557
1331
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
804888
1644
Espero recuperarla hablando contigo.
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
CR: Haré lo que pueda.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
809917
2180
LP: Muy bien. Saca tu muñeco vudú
y haz lo que tengas que hacer.
y haz lo que tengas que hacer.
13:44
and whatever you need to do.
343
812097
2419
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
Pero cuando pienso que lo publiqué,
que saqué toda esa información,
que saqué toda esa información,
13:48
I made that public,
345
816844
1830
13:50
and I got all this information.
346
818674
1217
pedimos un estudio de informes médicos
sobre casos similares,
sobre casos similares,
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
819891
2729
13:54
with people who have similar issues,
348
822620
3371
y pensando en los informes médicos digo,
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
825991
4741
14:02
wouldn't it be amazing
350
830732
1405
¿no sería increíble que
todos los informes médicos
todos los informes médicos
14:04
if everyone's medical records were available
351
832137
2050
14:06
anonymously
352
834187
1683
estuvieran disponibles, de forma anónima,
para medicina de investigación?
para medicina de investigación?
14:07
to research doctors?
353
835870
2636
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
838506
3041
Y si alguien accediera a tus datos médicos,
14:13
a research doctor,
355
841547
1609
(un médico haciendo investigación)
14:15
they could see, you could see which doctor
356
843156
2634
pudieras ver qué médico
accedió a tus datos, y por qué,
accedió a tus datos, y por qué,
14:17
accessed it and why,
357
845790
1860
14:19
and you could maybe learn about
358
847650
1580
y a lo mejor hasta podrías aprender
algo sobre tu caso.
algo sobre tu caso.
14:21
what conditions you have.
359
849230
1630
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
Creo que solo haciendo esto
salvaríamos 100 000 vidas este año.
salvaríamos 100 000 vidas este año.
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
852362
2165
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
854527
2948
CR: Absolutamente.
(Aplausos)
(Aplausos)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
857475
2762
LP: Lo que me preocupa, con respecto a
la privacidad en Internet,
la privacidad en Internet,
14:32
with Internet privacy,
364
860237
1806
es que hagamos lo mismo
que con los datos médicos:
que con los datos médicos:
14:34
we're doing the same thing we're
doing with medical records,
doing with medical records,
365
862043
2300
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
864347
2529
es que estamos lanzando al bebé
junto con el agua del baño,
junto con el agua del baño,
14:38
and we're not really thinking
367
866876
1828
que no estamos pensando
en los grandes beneficios
en los grandes beneficios
14:40
about the tremendous good that can come
368
868704
2210
que pueden surgir de compartir información
14:42
from people sharing information
369
870914
2191
14:45
with the right people in the right ways.
370
873105
2577
con la persona oportuna
y en la forma adecuada.
y en la forma adecuada.
14:47
CR: And the necessary condition
371
875682
2237
CP: Y la condición necesaria
es que haya seguridad
es que haya seguridad
14:49
that people have to have confidence
372
877919
1702
contra abusos de los datos personales.
14:51
that their information will not be abused.
373
879621
2455
LP: Sí me pasó lo mismo con el tema de mi voz,
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
882076
1777
14:55
I was scared to share it.
375
883853
1508
tenía miedo de compartirlo.
Sergey me animó y fue algo grande.
Sergey me animó y fue algo grande.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
885361
1890
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
CR: Y la reacción ha sido apabullante.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
889078
1734
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
890812
1660
LP: Sí, la gente es súper positiva.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
892472
2833
Supimos de miles y miles de personas
con problemas similares,
con problemas similares,
15:07
with similar conditions,
381
895305
1288
sobre los que hoy no hay datos.
15:08
which there's no data on today.
382
896593
3028
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
Así que fue algo grande.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
900977
3019
CR: Bueno, pues hablemos del futuro,
¿qué pasa contigo y los sistemas de transporte?
15:15
and transportation systems?
385
903996
3758
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
907754
2177
LP: Sí. Se ve que es que estaba frustrado
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
909931
2539
con esto cuanto estaba
en el instituto en Michigan.
en el instituto en Michigan.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
912470
1450
Tenía que tomar el autobús,
usarlo, esperarlo.
usarlo, esperarlo.
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
Hacía frío, nevaba.
15:27
And it was cold and snowing.
390
915562
2179
15:29
I did some research on how much it cost,
391
917741
2655
Hice algo de investigación
sobre los costos
sobre los costos
15:32
and I just became a bit obsessed
with transportation systems.
with transportation systems.
392
920396
6425
y me obsesioné con
los sistemas de transporte.
los sistemas de transporte.
CR: Y de ahí salió la idea
de un coche automático.
de un coche automático.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
926821
2370
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
929191
1694
LP: Sí, hace unos 18 años descubrí
que estaban trabajando
que estaban trabajando
15:42
people working on automated cars,
395
930885
3182
en coches automáticos, y me fascinó.
15:46
and I became fascinated by that,
396
934067
1623
15:47
and it takes a while to
get these projects going,
get these projects going,
397
935690
2777
Estos proyectos tardan tiempo en arrancar,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
938467
5097
pero estoy súper emocionado con
las posibilidades de mejorar el mundo.
las posibilidades de mejorar el mundo.
15:55
improving the world.
399
943564
1668
Cada año hay más de
20 millones de heridos.
20 millones de heridos.
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
945232
4526
16:01
It's the leading cause of death
401
949758
1986
En EE. UU. es la primer causa de mortalidad
entre los menores de 34 años.
entre los menores de 34 años.
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
951744
2130
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
953874
1551
CR: Estás hablando de salvar vidas.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
955425
2355
LP: Sí, y también de salvar espacio
y de hacernos la vida mejor:
y de hacernos la vida mejor:
16:09
and making life better.
405
957780
3915
la mitad de Los Angeles son
carreteras y aparcamientos
carreteras y aparcamientos
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
961695
4245
¡la mitad de la superficie!,
16:17
half of the area,
407
965940
1733
y la mayoría de las ciudades
se aproximan a esta cifra.
se aproximan a esta cifra.
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
967673
2827
16:22
It's just crazy
409
970500
1564
Usar nuestro espacio así es una locura.
16:24
that that's what we use our space for.
410
972064
1593
CR: ¿Y cuándo llegaremos?
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
973657
2343
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
976000
1926
LP: Creo que muy, muy pronto.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
977926
3501
Ya hemos conducido más de 160 000 km
16:33
now totally automated.
414
981427
4093
de forma totalmente automática.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
985520
3652
Estoy súper ilusionado
con sacar esto rápido.
con sacar esto rápido.
16:41
CR: But it's not only you're
talking about automated cars.
talking about automated cars.
416
989172
2405
CR: Pero no solo hablas de coches automáticos,
la idea también es para bicicletas.
la idea también es para bicicletas.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
991577
2386
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
993963
2246
LP: Bueno, en Google la idea es
dar bicicletas gratis a todos,
dar bicicletas gratis a todos,
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
996209
3451
y ha resultado increíble
en la mayoría de los trayectos.
en la mayoría de los trayectos.
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
999660
2768
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1002428
1586
Se ven bicicletas por todas partes,
se están usando 24 horas al día.
se están usando 24 horas al día.
16:56
and the bikes wear out.
422
1004014
1566
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1005580
1454
CR: Pero también las quieres poner
sobre las calles.
sobre las calles.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1007034
2160
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
LP: Me cuestioné cómo fomentar aún más
el uso de las bicicletas.
el uso de las bicicletas.
17:02
using bikes more?
426
1010769
1527
17:04
CR: We may have a video here.
427
1012296
1625
CR: Creo que tenemos un video.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1013921
1278
LP: Si, veamos el video.
17:07
I just got excited about this.
429
1015199
3092
Esto es lo que me fascinó.
17:10
(Music)
430
1018291
4042
(Música)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1024213
2425
Así es como se podrían separar
las bicicletas de los coches
con un costo mínimo.
con un costo mínimo.
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1026638
3629
En fin, parece una locura, pero es que
estaba pensando en nuestro campus,
estaba pensando en nuestro campus,
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1034711
1755
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1036466
2327
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1038793
2060
funcionando con las ciudades y eso.
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1040853
2298
Queriendo fomentar un
mayor uso de las bicicletas,
mayor uso de las bicicletas,
17:35
and I was thinking about,
437
1043151
1548
y planteándome como separar las bicicletas
del tráfico, de forma efectiva.
del tráfico, de forma efectiva.
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1044699
2831
17:39
the bikes from traffic?
439
1047530
1414
17:40
And I went and searched,
440
1048944
1150
Así que busqué, y esto es lo que encontré.
17:42
and this is what I found.
441
1050094
1371
17:43
And we're not actually working on this,
442
1051465
1845
No estamos trabajando en esto,
pero te estimula la imaginación.
pero te estimula la imaginación.
17:45
that particular thing,
443
1053310
1292
17:46
but it gets your imagination going.
444
1054602
2054
CR: Déjame cerrar con esto:
danos una idea de tu filosofía mental.
danos una idea de tu filosofía mental.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1056656
1764
17:50
Give me a sense of the philosophy
of your own mind.
of your own mind.
446
1058420
2345
Tienes esta idea del equipo x.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1060765
2488
17:55
You don't simply want
448
1063253
2996
No buscas conseguir solamente
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1066249
5596
un pequeño paso de progreso.
LP: Sí, creo que muchas de las cosas
que hemos estado hablado son así,
que hemos estado hablado son así,
18:03
LP: Yeah, I think
450
1071845
1713
18:05
many of the things we just
talked about are like that,
talked about are like that,
451
1073558
2131
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
son, bueno,
casi usaría el concepto económico
de adicionalidad,
de adicionalidad,
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1078641
3630
18:14
which means that you're doing something
454
1082271
2190
que significa que estás haciendo algo
que no sucedería si tú no lo hicieses.
que no sucedería si tú no lo hicieses.
18:16
that wouldn't happen unless
you were actually doing it.
you were actually doing it.
455
1084461
2948
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
Creo que cuantas más cosas así
puedas hacer, mayor impacto tendrás.
puedas hacer, mayor impacto tendrás.
18:22
the bigger impact you have,
457
1090549
2071
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
Se trata de hacer cosas
que parecen imposibles.
que parecen imposibles.
18:27
that people might not think are possible.
459
1095610
3607
Cuanto más he aprendido de tecnología,
18:31
And I've been amazed,
460
1099217
1829
18:33
the more I learn about technology,
461
1101046
2229
más me he asombrado,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1103275
2196
y más me he dado cuenta de lo que no sé.
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1105471
3337
Y es que con el horizonte tecnológico,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1108808
2897
con tu próximo objetivo,
18:43
the more you learn about technology,
465
1111705
1840
cuanto más aprendes de tecnología,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1113545
2602
más aprendes lo que es posible.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1116147
2246
Aprendes que los globos son posibles
18:50
because there's some material
that will work for them.
that will work for them.
468
1118393
2337
porque hay un material
que los hace posibles.
que los hace posibles.
18:52
CR: What's interesting about
you too, though, for me,
you too, though, for me,
469
1120730
2379
CR: Algo que encuentro interesante
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
es que hay muchas personas
pensando en el futuro.
pensando en el futuro.
18:56
who are thinking about the future,
471
1124820
2142
Que vienen y van,
18:58
and they are going and looking
and they're coming back,
and they're coming back,
472
1126962
3268
19:02
but we never see the implementation.
473
1130230
2127
pero nunca vemos su implementación.
19:04
I think of somebody you knew
474
1132357
1605
Estoy pensando en alguien que tú conoces,
sobre el que has leído: Tesla.
sobre el que has leído: Tesla.
19:05
and read about, Tesla.
475
1133962
2907
19:08
The principle of that for you is what?
476
1136869
3804
En este sentido, ¿cuál es tu método?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1140673
1785
LP: Yo creo que la invención en sí misma
no es suficiente,
no es suficiente,
19:14
If you invent something,
478
1142458
1221
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1143679
3195
Tesla inventó la energía eléctrica que
usamos, pero no fue capaz de desplegarla,
usamos, pero no fue capaz de desplegarla,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1146874
2661
eso lo tuvieron que hacer otros,
llevó mucho tiempo.
llevó mucho tiempo.
19:21
That had to be done by other people.
481
1149535
1684
19:23
It took a long time.
482
1151219
1626
Creo que si podemos combinar ambas cosas,
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1152845
3867
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1156712
3531
si concentramos la innovación,
la invención,
la invención,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1160243
2972
con la capacidad real de una compañía
19:35
that can really commercialize things
486
1163215
1998
para desplegarla y comercializarla,
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
19:38
in a way that's positive for the world
488
1166843
2075
de alguna manera esto es
positivo para el mundo,
positivo para el mundo,
19:40
and to give people hope.
489
1168918
2056
es algo esperanzador.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1170974
2774
Estoy impresionado en cómo
el Proyecto Loon, entusiasmó al público,
el Proyecto Loon, entusiasmó al público,
19:45
just how excited people were about that,
491
1173748
2786
19:48
because it gave them hope
492
1176534
1814
porque dio esperanza a los dos
tercios del mundo que no tiene Internet.
tercios del mundo que no tiene Internet.
19:50
for the two thirds of the world
493
1178348
1621
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1179969
2726
CR: Este es otro tema acerca de las compañías.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1182695
2122
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
Tú eres una de esas personas que cree
19:59
that corporations are an agent of change
497
1187293
2317
que las corporaciones, bien gestionadas,
son un agente de cambio,
son un agente de cambio,
20:01
if they are run well.
498
1189610
1471
LP: Sí. Estoy verdaderamente consternado
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1191081
1821
con que mucha gente piense que las
corporaciones son el diablo personificado.
corporaciones son el diablo personificado.
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1192902
3294
20:08
They get a bad rap.
501
1196196
1766
Tienen muy mala fama.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1197962
2241
Creo que algo de razón tienen,
quiero decir,
quiero decir,
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1200203
2870
hay corporaciones que están generando
el mismo incremento que
hace 50 años, o hace 20.
hace 50 años, o hace 20.
20:15
that they did 50 years ago
504
1203073
1763
20:16
or 20 years ago.
505
1204836
1631
Pero eso no es lo que necesitamos.
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
20:19
We need, especially in technology,
507
1207837
2218
Necesitamos, sobre todo en tecnología,
20:22
we need revolutionary change,
508
1210055
2117
necesitamos cambios revolucionarios,
no incrementales.
no incrementales.
20:24
not incremental change.
509
1212172
1413
CR: Una vez dijiste,
creo que cito correctamente,
creo que cito correctamente,
20:25
CR: You once said, actually,
510
1213585
1169
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
20:28
that you might consider,
512
1216572
1645
que te plantearías,
en vez de legar tu dinero,
en vez de legar tu dinero,
20:30
rather than giving your money,
513
1218217
1753
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1219970
3320
—si lo fueras a dar a una causa—
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1223290
2006
que simplemente se lo darías a Elon Musk,
20:37
because you had confidence
516
1225296
1163
porque crees que él
puede cambiar el futuro.
puede cambiar el futuro.
20:38
that he would change the future,
517
1226459
1842
20:40
and that you would therefore —
518
1228301
1777
LP: Sí, si quieres ir a Marte
para respaldar a la humanidad.
para respaldar a la humanidad.
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1230078
1584
20:43
he wants to go to Mars,
520
1231662
1721
20:45
to back up humanity,
521
1233383
1971
Es un objetivo digno,
y es una compañía, y es filantrópica.
y es una compañía, y es filantrópica.
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1235354
1672
20:49
and it's philanthropical.
523
1237026
2555
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1239581
2952
Así que creo que buscamos
hacer cosas similares.
hacer cosas similares.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1242533
2987
En Google tenemos muchos empleados
que se han hecho bastante ricos.
que se han hecho bastante ricos.
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1245520
3315
Se gana mucho dinero en tecnología.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1248835
2520
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1251355
2156
Muchos en esta sala son bastante ricos.
21:05
You're working because you
want to change the world.
want to change the world.
529
1253511
2314
Trabajan porque quieren cambiar el mundo.
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
Quieren mejorarlo.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1257587
3445
¿Por qué no es la compañía
para la que trabajas
para la que trabajas
21:13
worthy not just of your time
532
1261032
1943
merecedora no solo de tu tiempo,
21:14
but your money as well?
533
1262975
2151
sino también de tu dinero?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1265126
1722
Lo que quiero decir es que
no tenemos este concepto.
no tenemos este concepto.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1266848
2304
No concebimos las compañías así.
21:21
and I think it's sad,
536
1269152
1467
Creo que es triste, porque las compañías
21:22
because companies are most of our effort.
537
1270619
3767
representan la mayor parte
de nuestro esfuerzo,
de nuestro esfuerzo,
21:26
They're where most of people's time is,
538
1274386
2515
es donde invertimos la mayor parte
de nuestro tiempo,
de nuestro tiempo,
21:28
where a lot of the money is,
539
1276901
1854
donde está la mayoría del dinero.
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
Así que me gustaría poder ayudar más.
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1282233
1721
CR: Cuando cierro entrevistas
suelo hacer esta pregunta:
suelo hacer esta pregunta:
21:35
I always ask this question:
543
1283954
1779
21:37
What state of mind,
544
1285733
1515
¿Qué estado mental, que cualidad
mental, es la que mejor te ha servido?
mental, es la que mejor te ha servido?
21:39
what quality of mind is it
545
1287248
1809
21:41
that has served you best?
546
1289057
1767
Para Rupert Murdoch, entre otros en el
mundo de la comunicación es la curiosidad.
mundo de la comunicación es la curiosidad.
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1290824
2521
21:45
and other people in the media have said that.
548
1293345
2628
Para Bill Gates y Warren Buffet
es la concentración.
es la concentración.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1295973
3024
21:50
What quality of mind,
550
1298997
1427
Así que ya para acabar:
21:52
as I leave this audience,
551
1300424
1374
¿Qué cualidad mental te ha permitido
pensar en el futuro,
pensar en el futuro,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1301798
3530
21:57
and at the same time
553
1305328
1647
y al mismo tiempo cambiar el presente?
21:58
change the present?
554
1306975
2205
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1309180
1670
LP: Creo que lo más importante,
22:02
I looked at lots of companies
556
1310850
1612
pensando en muchas compañías
y en porqué no tienen éxito,
y en porqué no tienen éxito,
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1312462
3303
porqué en remplazo de compañías
hemos tenido una tasa alta,
hemos tenido una tasa alta,
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1315765
2833
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1318598
2769
pues pensando,
¿qué es lo que han hecho mal?,
¿qué es lo que han hecho mal?,
¿qué han hecho mal todas estas compañías?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1321367
2167
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1323534
3272
Generalmente es porque
no vieron venir el futuro.
no vieron venir el futuro.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
Así que yo intento encarar esto y pienso,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1329250
2424
¿cómo será el futuro?,
¿cómo lo crearemos?,
¿cómo lo crearemos?,
22:23
what is that future really going to be
564
1331674
2184
22:25
and how do we create it,
565
1333858
1787
22:27
and how do we cause our organization,
566
1335645
4667
¿cómo conseguiremos que
nuestra organización
nuestra organización
se concentre seriamente en esto?,
22:32
to really focus on that
567
1340312
2440
¿cómo la impulsamos a buen ritmo?
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1342752
3325
22:38
And so that's been curiosity,
569
1346077
1360
Así que ha sido la curiosidad,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
ha sido plantearse cosas
que otros no se plantean,
que otros no se plantean,
22:41
people might not think about,
571
1349170
1718
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1350888
3105
ha sido trabajar en cosas
en las que nadie más trabaja,
en las que nadie más trabaja,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1353993
3306
porque ahí es donde realmente radica
la adicionalidad,
la adicionalidad,
22:49
and be willing to do that,
574
1357299
1551
y estar dispuesto a hacer eso,
a asumir ese riesgo.
a asumir ese riesgo.
22:50
to take that risk.
575
1358850
1382
22:52
Look at Android.
576
1360232
1065
Mira Android, me sentía culpable
trabajando en Android, cuando empezaba.
trabajando en Android, cuando empezaba.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1361297
2785
22:56
when it was starting.
578
1364082
1316
Era una pequeña ‘start up’ que compramos.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1365398
1958
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1367356
2670
En realidad no era en lo que
estábamos trabajando,
estábamos trabajando,
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1370026
2495
y me sentía culpable
invirtiendo tiempo en eso.
invirtiendo tiempo en eso.
23:04
That was stupid.
582
1372521
1454
Una estupidez, era el futuro, ¿no?
23:05
That was the future, right?
583
1373975
1051
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1375026
2285
Fue una gran cosa en la que trabajar.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
CR: Encantando de verte aquí,
encantado de hablar contigo,
encantado de hablar contigo,
23:10
It's great to hear from you,
586
1378728
1460
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1380188
2297
ha sido un placer sentarme contigo
en esta mesa.
en esta mesa.
23:14
Thanks, Larry.
588
1382485
928
Gracias Larry.
23:15
LP: Thank you.
589
1383413
2103
LP: Gracias a ti.
23:17
(Applause)
590
1385516
3932
(Aplausos)
23:21
CR: Larry Page.
591
1389448
3311
Larry Page.
ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of GoogleLarry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com