TEDGlobal 2013
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown
Uri Alon: Por qué la verdadera innovación científica debe adentrarse en lo desconocido
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Mientras estudiaba para su doctorado, Uri Alon pensó que era un fracasado porque su investigación conducía a callejones sin salida. Pero con la ayuda de la improvisación teatral se dio cuenta que se puede estar bien estando perdido. Es un llamado a los científicos para que dejen de pensar en la investigación como una línea recta de pregunta y respuesta, y para que la vean como algo más creativo. Un mensaje que será bien recibido cualquiera que sea su campo.
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
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00:12
In the middle of my Ph.D.,
0
325
2063
A la mitad de mi doctorado,
00:14
I was hopelessly stuck.
1
2388
3462
estaba irremediablemente bloqueado.
Cada línea de investigación que intentaba
00:17
Every research direction that I tried
2
5850
1780
00:19
led to a dead end.
3
7630
1616
llevaba a un callejón sin salida.
00:21
It seemed like my basic assumptions
4
9246
1902
Parecía que mis suposiciones básicas
00:23
just stopped working.
5
11148
1928
simplemente dejaron de funcionar.
00:25
I felt like a pilot flying through the mist,
6
13076
2999
Me sentí como un piloto
que volaba a través de la niebla,
que volaba a través de la niebla,
00:28
and I lost all sense of direction.
7
16075
2795
y perdí todo sentido de la orientación.
00:30
I stopped shaving.
8
18870
1481
Dejé de afeitarme.
00:32
I couldn't get out of bed in the morning.
9
20351
2741
No podía salir de la cama por la mañana.
00:35
I felt unworthy
10
23092
1733
Me sentía indigno
00:36
of stepping across the gates of the university,
11
24825
3153
de atravesar las puertas
de la universidad,
de la universidad,
00:39
because I wasn't like Einstein or Newton
12
27978
2148
porque no era como Einstein o Newton
00:42
or any other scientist whose results
13
30126
2153
o cualquier otro científico
de cuyos resultados había aprendido
de cuyos resultados había aprendido
00:44
I had learned about, because in science,
14
32279
1531
porque en la ciencia solo conocemos
los resultado, no el proceso.
los resultado, no el proceso.
00:45
we just learn about the results, not the process.
15
33810
3382
00:49
And so obviously, I couldn't be a scientist.
16
37192
4701
Y así, obviamente,
no podía ser un científico.
no podía ser un científico.
00:53
But I had enough support
17
41893
1664
Pero tenía suficiente apoyo
00:55
and I made it through
18
43557
1397
y lo superé
00:56
and discovered something new about nature.
19
44954
2220
y descubrí algo nuevo
acerca de la naturaleza.
acerca de la naturaleza.
00:59
This is an amazing feeling of calmness,
20
47174
2743
Da una increíble sensación de calma
01:01
being the only person in the world
21
49917
1332
ser la única persona en el mundo
que conoce una nueva ley de la naturaleza.
que conoce una nueva ley de la naturaleza.
01:03
who knows a new law of nature.
22
51249
2225
01:05
And I started the second project in my Ph.D,
23
53474
3042
Y empecé el segundo proyecto
en mi doctorado
en mi doctorado
01:08
and it happened again.
24
56516
1364
y volvió a suceder.
01:09
I got stuck and I made it through.
25
57880
2289
Me quedé bloqueado y lo superé.
01:12
And I started thinking,
26
60169
1386
Y me puse a pensar,
01:13
maybe there's a pattern here.
27
61555
1157
tal vez hay un patrón.
01:14
I asked the other graduate students, and they said,
28
62712
1841
Pregunté a otros estudiantes
y me dijeron,
y me dijeron,
01:16
"Yeah, that's exactly what happened to us,
29
64553
2043
"Sí, eso es exactamente
lo que nos sucedió,
lo que nos sucedió,
01:18
except nobody told us about it."
30
66596
2349
excepto que nadie nos dijo
nada al respecto".
nada al respecto".
01:20
We'd all studied science as if it's a series
31
68945
1950
Todos estudiamos ciencia como si fuera
una serie de pasos lógicos
entre pregunta y respuesta,
entre pregunta y respuesta,
01:22
of logical steps between question and answer,
32
70895
3576
01:26
but doing research is nothing like that.
33
74471
2746
pero hacer investigación no es así.
01:29
At the same time, I was also studying
34
77217
2334
Al mismo tiempo, también estudiaba
01:31
to be an improvisation theater actor.
35
79551
2087
improvisación teatral.
01:33
So physics by day,
36
81638
1434
Así que era físico de día,
01:35
and by night, laughing, jumping, singing,
37
83072
2018
y de noche, reía, saltaba, cantaba,
01:37
playing my guitar.
38
85090
1312
tocaba la guitarra.
01:38
Improvisation theater,
39
86402
1479
La improvisación teatral,
01:39
just like science, goes into the unknown,
40
87881
3009
al igual que la ciencia,
va hacia lo desconocido,
va hacia lo desconocido,
01:42
because you have to make a scene onstage
41
90890
1412
porque hay que presentarse
01:44
without a director, without a script,
42
92302
1703
sin director, sin un guión,
01:46
without having any idea what you'll portray
43
94005
2278
sin tener ni idea
de lo que se va a retratar
de lo que se va a retratar
01:48
or what the other characters will do.
44
96283
2406
o lo que los otros
personajes van a hacer.
personajes van a hacer.
01:50
But unlike science,
45
98689
1849
Pero a diferencia de la ciencia,
01:52
in improvisation theater, they tell you from day one
46
100538
3023
en la improvisación teatral,
te dicen desde el primer día
te dicen desde el primer día
lo que va a pasar
cuando te subes al escenario.
cuando te subes al escenario.
01:55
what's going to happen to
you when you get onstage.
you when you get onstage.
47
103561
2215
01:57
You're going to fail miserably.
48
105776
2772
Vas a fracasar miserablemente.
02:00
You're going to get stuck.
49
108548
1177
Te vas a quedar bloqueado.
02:01
And we would practice staying creative
50
109725
2118
Y practicábamos para seguir
siendo creativos
siendo creativos
02:03
inside that stuck place.
51
111843
1203
hasta que pasara el bloqueo.
02:05
For example, we had an exercise
52
113046
1905
Por ejemplo, hicimos un ejercicio
donde todos hicimos un círculo
02:06
where we all stood in a circle,
53
114951
1142
02:08
and each person had to do
the world's worst tap dance,
the world's worst tap dance,
54
116093
2965
y cada persona tenía que hacer
el peor baile de claqué del mundo
el peor baile de claqué del mundo
02:11
and everybody else applauded
55
119058
1586
y todo el mundo aplaudía
02:12
and cheered you on,
56
120644
1242
y vitoreaba,
02:13
supporting you onstage.
57
121886
2763
apoyándote en el escenario.
02:16
When I became a professor
58
124649
1908
Cuando me convertí en profesor
02:18
and had to guide my own students
59
126557
1381
y tuve que guiar a mis alumnos
02:19
through their research projects,
60
127938
1973
en sus proyectos
de investigación,
de investigación,
02:21
I realized again,
61
129911
1367
me di cuenta de nuevo
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
que no sabía qué hacer.
02:24
I'd studied thousands of hours of physics,
63
132990
1994
Había estudiado miles de horas
física, biología, química,
02:26
biology, chemistry,
64
134984
1614
02:28
but not one hour, not one concept
65
136598
2372
pero ni una hora, ni un concepto
02:30
on how to mentor, how to guide someone
66
138970
2586
sobre la manera de guiar,
de cómo guiar a alguien
de cómo guiar a alguien
02:33
to go together into the unknown,
67
141556
1737
para ir juntos hacia lo desconocido,
02:35
about motivation.
68
143293
1921
acerca de la motivación.
Así que regresé
al teatro de la improvisación,
al teatro de la improvisación,
02:37
So I turned to improvisation theater,
69
145214
1930
02:39
and I told my students from day one
70
147144
2173
y les dije a mis alumnos
desde el primer día
desde el primer día
02:41
what's going to happen when you start research,
71
149317
2901
lo que sucedería
al iniciar la investigación
al iniciar la investigación
02:44
and this has to do with our mental schema
72
152218
1726
y que esto tiene está relacionado
con nuestro esquema mental,
con nuestro esquema mental,
02:45
of what research will be like.
73
153944
2012
de lo que es la investigación.
02:47
Because you see, whenever people do anything,
74
155956
2278
Porque cada vez que la gente
hace cualquier cosa,
hace cualquier cosa,
02:50
for example if I want to touch this blackboard,
75
158234
2642
por ejemplo,
si quiero tocar esta pizarra,
si quiero tocar esta pizarra,
mi cerebro construye
primero un esquema,
primero un esquema,
02:52
my brain first builds up a schema,
76
160876
1660
02:54
a prediction of exactly what my muscles will do
77
162536
1859
una predicción exacta
de lo que mis músculos harán
de lo que mis músculos harán
02:56
before I even start moving my hand,
78
164395
2156
antes de empezar a mover mi mano,
02:58
and if I get blocked,
79
166551
1848
y si me bloqueo,
03:00
if my schema doesn't match reality,
80
168399
1875
si mi esquema no coincide
con la realidad,
con la realidad,
03:02
that causes extra stress called cognitive dissonance.
81
170274
2284
esto causa estrés adicional
llamada disonancia cognitiva.
llamada disonancia cognitiva.
03:04
That's why your schemas had better match reality.
82
172558
2909
Por eso sus esquemas
deben coincidir con la realidad.
deben coincidir con la realidad.
03:07
But if you believe the way science is taught,
83
175467
3155
Pero si creen que la manera
cómo se enseña la ciencia,
cómo se enseña la ciencia,
03:10
and if you believe textbooks, you're liable
84
178622
1897
y si creen que los libros de texto,
están expuestos a tener
están expuestos a tener
03:12
to have the following schema of research.
85
180519
6294
el siguiente esquema de investigación.
03:18
If A is the question,
86
186813
3318
Si A es la pregunta,
03:22
and B is the answer,
87
190131
3400
y B es la respuesta,
03:25
then research is a direct path.
88
193531
4593
entonces la investigación
es un camino directo.
es un camino directo.
03:30
The problem is that if an experiment doesn't work,
89
198127
3115
El problema es que
si un experimento no funciona,
si un experimento no funciona,
03:33
or a student gets depressed,
90
201242
3662
o un estudiante se deprime,
se percibe como algo
absolutamente equivocado
absolutamente equivocado
03:36
it's perceived as something utterly wrong
91
204904
2086
03:38
and causes tremendous stress.
92
206990
3030
y causa un enorme estrés.
03:42
And that's why I teach my students
93
210020
1783
Y por eso enseño a mis estudiantes
03:43
a more realistic schema.
94
211803
3862
un esquema más realista.
03:50
Here's an example
95
218860
1524
He aquí un ejemplo
03:52
where things don't match your schema.
96
220384
3136
donde las cosas no coinciden
con su esquema.
con su esquema.
03:58
(Laughter)
97
226379
3262
(Risas)
04:01
(Applause)
98
229641
3199
(Aplausos)
04:13
So I teach my students a different schema.
99
241564
3446
Así que enseño a mis estudiantes
un esquema diferente.
un esquema diferente.
04:17
If A is the question,
100
245010
2194
Si A es la pregunta,
04:19
B is the answer,
101
247204
2181
B es la respuesta,
permanezcan creativos en la nube,
04:25
stay creative in the cloud,
102
253320
1535
04:26
and you start going,
103
254855
1975
y empiecen,
y los experimentos
no funcionan, no funcionan,
no funcionan, no funcionan,
04:28
and experiments don't work, experiments don't work,
104
256830
2363
no funcionan, no funcionan,
04:31
experiments don't work, experiments don't work,
105
259193
2535
hasta llegar a un lugar relacionado
con las emociones negativas
con las emociones negativas
04:33
until you reach a place linked
with negative emotions
with negative emotions
106
261728
2676
04:36
where it seems like your basic assumptions
107
264404
2278
donde parece que los supuestos básicos
04:38
have stopped making sense,
108
266682
1116
no tienen sentido,
04:39
like somebody yanked the carpet beneath your feet.
109
267798
3055
como si alguien les quitara
el suelo bajo sus pies.
el suelo bajo sus pies.
04:42
And I call this place the cloud.
110
270853
3328
Y yo llamo a este lugar la nube.
04:59
Now you can be lost in the cloud
111
287685
2678
Pueden estar atascados en la nube
05:02
for a day, a week, a month, a year,
112
290363
2508
por un día, una semana,
un mes, un año,
un mes, un año,
05:04
a whole career,
113
292871
1498
toda una carrera,
05:06
but sometimes, if you're lucky enough
114
294369
2162
pero a veces, si tienen suerte
05:08
and you have enough support,
115
296531
1856
y el apoyo suficiente,
05:10
you can see in the materials at hand,
116
298387
1990
uno puede ver en los materiales a mano,
05:12
or perhaps meditating on the shape of the cloud,
117
300377
3248
o tal vez meditando
en la forma de la nube,
en la forma de la nube,
05:15
a new answer,
118
303625
2002
una nueva respuesta,
05:19
C, and you decide to go for it.
119
307285
3684
C, y decides ir por ella.
05:22
And experiments don't work, experiments don't work,
120
310969
2369
Y los experimentos
no funcionan, no funcionan,
no funcionan, no funcionan,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
pero llegas allí,
y explicas a todos de ella
05:26
and then you tell everyone about it
122
314807
1220
05:28
by publishing a paper that reads A arrow C,
123
316027
3502
mediante una publicación
que dice A directo a C,
que dice A directo a C,
05:31
which is a great way to communicate,
124
319529
1959
que es una gran manera de comunicar,
05:33
but as long as you don't forget the path
125
321488
2344
pero siempre y cuando
uno no se olvide del camino
uno no se olvide del camino
05:35
that brought you there.
126
323832
1799
que los llevó allí.
Ahora bien, esta nube es
una parte inherente a la investigación,
una parte inherente a la investigación,
05:37
Now this cloud is an inherent part
127
325631
1975
05:39
of research, an inherent part of our craft,
128
327606
2604
una parte inherente a nuestro oficio,
05:42
because the cloud stands guard at the boundary.
129
330210
3210
porque la nube está de guardia
en la frontera.
en la frontera.
05:49
It stands guard at the boundary
130
337721
2269
Hace guardia en la frontera
05:51
between the known
131
339990
2972
entre lo conocido
05:57
and the unknown,
132
345795
3604
y lo desconocido,
06:05
because in order to discover something truly new,
133
353110
2275
porque para descubrir algo
verdaderamente nuevo,
verdaderamente nuevo,
06:07
at least one of your basic
assumptions has to change,
assumptions has to change,
134
355385
3577
al menos uno de sus supuestos
básicos tiene que cambiar,
básicos tiene que cambiar,
06:10
and that means that in science,
135
358962
1254
y eso significa que en la ciencia,
06:12
we do something quite heroic.
136
360216
1962
hacemos algo muy heroico.
06:14
Every day, we try to bring ourselves
137
362178
1821
Todos los días, tratamos
de ponernos en el límite
de ponernos en el límite
06:15
to the boundary between
the known and the unknown
the known and the unknown
138
363999
1812
entre lo conocido y lo desconocido
06:17
and face the cloud.
139
365811
1821
y enfrentamos la nube.
06:19
Now notice that I put B
140
367632
1705
Tengan en cuenta que puse B
como conocido,
como conocido,
06:21
in the land of the known,
141
369337
743
06:22
because we knew about it in the beginning,
142
370080
1811
porque lo conocíamos desde el principio,
06:23
but C is always more interesting
143
371891
3649
pero C siempre es más interesante
06:27
and more important than B.
144
375540
2723
y más importante que B.
06:30
So B is essential in order to get going,
145
378263
2193
Entonces B es esencial
con el fin de iniciar,
con el fin de iniciar,
06:32
but C is much more profound,
146
380456
1818
pero C es mucho más profundo,
06:34
and that's the amazing thing about resesarch.
147
382274
4497
y eso es lo sorprendente
de la investigación.
de la investigación.
06:38
Now just knowing that word, the cloud,
148
386771
2188
Solo saber esta palabra, la nube,
ha sido una experiencia transformadora
en mi grupo de investigación,
en mi grupo de investigación,
06:40
has been transformational in my research group,
149
388959
2555
06:43
because students come to me and say,
150
391514
1870
porque los estudiantes vienen y dicen:
06:45
"Uri, I'm in the cloud,"
151
393384
1598
"Uri, estoy en la nube"
06:46
and I say, "Great, you must be feeling miserable."
152
394982
3166
y yo les digo: "Genial,
debes sentirse miserable".
debes sentirse miserable".
06:50
(Laughter)
153
398148
2142
(Risas)
06:52
But I'm kind of happy,
154
400290
1913
Pero estoy algo feliz,
06:54
because we might be close to the boundary
155
402203
1678
porque puede que estemos
cerca del límite
cerca del límite
06:55
between the known and the unknown,
156
403881
1896
entre lo conocido y lo desconocido,
06:57
and we stand a chance of discovering
157
405777
1546
y podríamos descubrir
06:59
something truly new,
158
407323
1861
algo verdaderamente nuevo,
ya que nuestra mente
07:01
since the way our mind works,
159
409184
1342
07:02
it's just knowing that the cloud
160
410526
3148
solo sabe que la nube
07:05
is normal, it's essential,
161
413674
4426
es normal, es esencial,
y, de hecho, hermoso.
07:10
and in fact beautiful,
162
418100
1205
07:11
we can join the Cloud Appreciation Society,
163
419305
3623
Podemos adherirnos a la Sociedad
de Apreciación de Nubes,
de Apreciación de Nubes,
07:14
and it detoxifies the feeling that something
164
422928
1918
y desintoxicar la sensación de que algo
07:16
is deeply wrong with me.
165
424846
2562
está profundamente mal en uno.
07:19
And as a mentor, I know what to do,
166
427408
2450
Y como mentor, ya sé qué hacer,
07:21
which is to step up my support for the student,
167
429858
2202
que es intensificar
mi apoyo al estudiante,
mi apoyo al estudiante,
07:24
because research in psychology shows
168
432060
1481
porque los estudios en psicología muestran
07:25
that if you're feeling fear and despair,
169
433541
3559
que si se siente miedo y desesperación,
la mente se estrecha
07:29
your mind narrows down
170
437100
997
07:30
to very safe and conservative ways of thinking.
171
438097
2831
hacia maneras seguras
y conservadoras de pensamiento.
y conservadoras de pensamiento.
07:32
If you'd like to explore the risky paths
172
440928
1575
Para explorar otros caminos
07:34
needed to get out of the cloud,
173
442503
1388
debemos salir de la nube,
07:35
you need other emotions --
174
443891
1761
necesitamos otras emociones,
07:37
solidarity, support, hope —
175
445652
2201
la solidaridad, el apoyo, la esperanza,
que vienen con la conexión
con otra persona,
con otra persona,
07:39
that come with your connection from somebody else,
176
447853
1737
07:41
so like in improvisation theater,
177
449590
1550
como en la improvisación,
07:43
in science, it's best to walk into the unknown
178
451140
2301
en la ciencia,
es mejor ir hacia lo desconocido juntos.
07:45
together.
179
453441
1969
07:47
So knowing about the cloud,
180
455410
2442
Al saber de la nube,
07:49
you also learn from improvisation theater
181
457852
3324
también se aprende
del teatro de la improvisación
del teatro de la improvisación
07:53
a very effective way to have conversations
182
461176
2602
una forma muy efectiva
de mantener conversaciones
de mantener conversaciones
07:55
inside the cloud.
183
463778
1760
dentro de la nube.
07:57
It's based on the central principle
184
465538
1977
Se basa en el principio central
07:59
of improvisation theater,
185
467515
1767
del teatro de la improvisación,
08:01
so here improvisation theater
186
469282
1093
que otra vez
08:02
came to my help again.
187
470375
1296
vino a mi ayuda de nuevo.
08:03
It's called saying "Yes, and"
188
471671
2291
Se trata de decir: "sí y"
08:05
to the offers made by other actors.
189
473962
3465
a lo que dicen los otros actores.
08:16
That means accepting the offers
190
484297
2894
Eso significa aceptar lo que ofrecen
08:19
and building on them, saying, "Yes, and."
191
487191
2511
y construir sobre ello, diciendo "Sí y".
08:21
For example, if one actor says,
192
489702
1239
Por ejemplo, si un actor dice,
"Aquí hay un charco de agua"
"Aquí hay un charco de agua"
08:22
"Here is a pool of water,"
193
490941
1155
08:24
and the other actor says,
194
492096
1045
y el otro actor dice,
"No, eso es solo un escenario"
"No, eso es solo un escenario"
08:25
"No, that's just a stage,"
195
493141
1869
08:27
the improvisation is over.
196
495010
1738
la improvisación se termina.
08:28
It's dead, and everybody feels frustrated.
197
496748
3772
Está muerta y todos se sienten frustrados.
08:32
That's called blocking.
198
500520
1348
Eso se llama bloqueo.
08:33
If you're not mindful of communications,
199
501868
1607
Si no somos conscientes,
08:35
scientific conversations can have a lot of blocking.
200
503475
2937
las conversaciones científicas
pueden tener muchos bloqueos.
pueden tener muchos bloqueos.
08:38
Saying "Yes, and" sounds like this.
201
506412
2236
Decir "Sí y" suena así.
- "Aquí hay una piscina de agua".
- "Sí, ¡vamos a saltar!"
- "Sí, ¡vamos a saltar!"
08:40
"Here is a pool of water."
"Yeah, let's jump in."
"Yeah, let's jump in."
202
508648
2508
08:43
"Look, there's a whale! Let's grab it by its tail.
203
511156
3009
- "Mira, ¡hay una ballena!
- Vamos a agarrarla por la cola.
- Vamos a agarrarla por la cola.
08:46
It's pulling us to the moon!"
204
514165
2101
¡Nos está empujando a la Luna!"
Así que decir "Sí y"
no pasa por nuestro crítico interior.
no pasa por nuestro crítico interior.
08:48
So saying "Yes, and" bypasses our inner critic.
205
516266
3020
Todos tenemos un crítico interno,
08:51
We all have an inner critic
206
519286
1694
08:52
that kind of guards what we say,
207
520980
1241
que cuida lo que decimos,
08:54
so people don't think that we're obscene
208
522221
1923
para que no piensen que somos obscenos,
08:56
or crazy or unoriginal,
209
524144
1115
locos o poco originales,
08:57
and science is full of the fear
210
525259
1260
y la ciencia teme
08:58
of appearing unoriginal.
211
526519
1557
parecer poco original.
09:00
Saying "Yes, and" bypasses the critic
212
528076
2167
Decir "Sí y" ignora el crítico
09:02
and unlocks hidden voices of creativity
213
530243
2612
y desbloquea voces ocultas
de la creatividad
de la creatividad
que ni siquiera sabíamos que existían
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
09:06
and they often carry the answer
215
534380
2030
y que a menudo conducen a la respuesta
09:08
about the cloud.
216
536410
2405
acerca de la nube.
09:10
So you see, knowing about the cloud
217
538815
2601
Saber de la nube
09:13
and about saying "Yes, and"
218
541416
1404
e intentar decir "Sí y"
09:14
made my lab very creative.
219
542820
2859
ha hecho mi laboratorio muy creativo.
Los estudiantes empezaron
a jugar con las ideas de los demás,
a jugar con las ideas de los demás,
09:17
Students started playing off of each others' ideas,
220
545679
2528
09:20
and we made surprising discoveries
221
548207
2114
y hemos hecho
descubrimientos sorprendentes
descubrimientos sorprendentes
09:22
in the interface between physics and biology.
222
550321
2869
en la interfaz
entre la física y la biología.
entre la física y la biología.
09:25
For example, we were stuck for a year
223
553190
2950
Por ejemplo, nos quedamos
atrapados por un año
atrapados por un año
tratando de comprender
09:28
trying to understand the intricate
224
556140
1149
las intrincadas redes bioquímicas
en las células,
en las células,
09:29
biochemical networks inside our cells,
225
557289
2693
09:31
and we said, "We are deeply in the cloud,"
226
559982
2457
y dijimos:
"Estamos muy dentro de la nube"
"Estamos muy dentro de la nube"
09:34
and we had a playful conversation
227
562439
1980
y tuvimos una conversación divertida
09:36
where my student Shai Shen Orr said,
228
564419
1788
donde mi estudiante Shai Shen Orr dijo:
09:38
"Let's just draw this on a
piece of paper, this network,"
piece of paper, this network,"
229
566207
2843
"Vamos a dibujar esto
en un papel, esta red"
en un papel, esta red"
09:41
and instead of saying,
230
569050
1453
y en vez de decir,
09:42
"But we've done that so many times
231
570503
2151
"Pero lo hemos hecho tantas veces
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
y no funciona".
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
Le dije: "Sí, y
vamos a utilizar
¡una gran hoja de papel!",
¡una gran hoja de papel!",
09:48
let's use a very big piece of paper,"
234
576631
2041
09:50
and then Ron Milo said,
235
578672
1092
y luego dijo Ron Milo,
09:51
"Let's use a gigantic architect's
236
579764
2220
"Vamos a usar de una hoja gigantesca
de papel como la de los planos;
de papel como la de los planos;
09:53
blueprint kind of paper, and I know where to print it,"
237
581984
1796
yo sé dónde imprimirla".
09:55
and we printed out the network and looked at it,
238
583780
2500
Lo imprimimos y lo observamos
y ahí es donde hicimos
el descubrimiento más importante:
el descubrimiento más importante:
09:58
and that's where we made
our most important discovery,
our most important discovery,
239
586280
2509
10:00
that this complicated network is just made
240
588789
2201
que esta complicada red
está compuesta
está compuesta
10:02
of a handful of simple, repeating interaction patterns
241
590990
3463
de solo un puñado de patrones
de interacción, simples y repetitivos,
de interacción, simples y repetitivos,
10:06
like motifs in a stained glass window.
242
594453
3163
como diseños en una vidriera.
10:09
We call them network motifs,
243
597616
2048
Los llamamos diseños de la red,
10:11
and they're the elementary circuits
244
599664
2152
que son los circuitos elementales
10:13
that help us understand
245
601816
1385
que nos ayudan a entender
10:15
the logic of the way cells make decisions
246
603201
2700
la lógica de la forma
en que las células toman decisiones
en que las células toman decisiones
10:17
in all organisms, including our body.
247
605901
2849
en todos los organismos,
incluyendo nuestro cuerpo.
incluyendo nuestro cuerpo.
10:20
Soon enough, after this,
248
608750
1925
Muy pronto, después de esto,
10:22
I started being invited to give talks
249
610675
1620
me empezaron a invitar a dar charlas
10:24
to thousands of scientists across the world,
250
612295
3011
a miles de científicos de todo el mundo.
10:27
but the knowledge about the cloud
251
615306
1833
Pero el conocimiento acerca de la nube
10:29
and saying "Yes, and"
252
617139
1132
y diciendo: "Sí, y"
10:30
just stayed within my own lab,
253
618271
1839
se quedó dentro de mi propio laboratorio,
10:32
because you see, in science,
we don't talk about the process,
we don't talk about the process,
254
620110
2131
porque en la ciencia,
no hablamos sobre el proceso,
no hablamos sobre el proceso,
10:34
anything subjective or emotional.
255
622241
2433
nada de lo subjetivo o emocional.
10:36
We talk about the results.
256
624674
1863
Hablamos de los resultados.
10:38
So there was no way to talk about it in conferences.
257
626537
2069
Así que no había manera
de compartirlo en las conferencias.
de compartirlo en las conferencias.
10:40
That was unthinkable.
258
628606
1924
Eso era impensable.
10:42
And I saw scientists in other groups get stuck
259
630530
2076
Y vi a los otros científicos atascarse
10:44
without even having a word to describe
260
632606
1774
y sin poder describir
10:46
what they're seeing,
261
634380
1321
lo que estaban viendo,
10:47
and their ways of thinking
262
635701
1355
y sus formas de pensar
10:49
narrowed down to very safe paths,
263
637056
1528
reducido a caminos muy seguros,
su ciencia no alcanzaba
todo su potencial, y eran miserables.
todo su potencial, y eran miserables.
10:50
their science didn't reach its full potential,
264
638584
1660
10:52
and they were miserable.
265
640244
1753
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
Pensé, esa es la manera que es.
Voy a hacer que mi laboratorio
sea lo más creativo posible,
sea lo más creativo posible,
10:55
I'll try to make my lab as creative as possible,
267
643936
2021
10:57
and if everybody else does the same,
268
645957
1680
y si todo el mundo hace lo mismo,
la ciencia será, eventualmente,
la ciencia será, eventualmente,
10:59
science will eventually become
269
647637
2190
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
cada vez más y mejor.
11:04
That way of thinking got turned on its head
271
652041
2920
Esa forma de pensar quedó patas arriba
11:06
when by chance I went to hear Evelyn Fox Keller
272
654961
2339
cuando por casualidad
escuché a Evelyn Fox Keller
escuché a Evelyn Fox Keller
11:09
give a talk about her experiences
273
657300
1358
en una charla sobre su experiencia
11:10
as a woman in science.
274
658658
1691
como mujer en la ciencia.
11:12
And she asked,
275
660349
1823
Ella preguntaba:
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjective
276
662172
1948
"¿Por qué no hablamos
de los aspectos subjetivos
de los aspectos subjetivos
11:16
and emotional aspects of doing science?
277
664120
2186
y emocionales de hacer ciencia?
11:18
It's not by chance. It's a matter of values."
278
666306
3992
No es por casualidad.
Es una cuestión de valores".
Es una cuestión de valores".
11:22
You see, science seeks knowledge
279
670298
2178
La ciencia busca el conocimiento,
11:24
that's objective and rational.
280
672476
1795
eso es objetivo y racional.
11:26
That's the beautiful thing about science.
281
674271
2198
Eso es lo hermoso de la ciencia.
11:28
But we also have a cultural myth
282
676469
1956
Pero también tenemos un mito cultural
11:30
that the doing of science,
283
678425
1254
que al hacer ciencia,
11:31
what we do every day to get that knowledge,
284
679679
2300
lo que hacemos cada día
para conseguir el conocimiento,
para conseguir el conocimiento,
11:33
is also only objective and rational,
285
681979
2440
es también objetivo y racional,
11:36
like Mr. Spock.
286
684419
2432
como el Sr. Spock.
11:38
And when you label something
287
686851
1414
Y cuando se etiqueta algo
11:40
as objective and rational,
288
688265
1813
objetivo y racional,
11:42
automatically, the other side,
289
690078
1642
de forma automática, el otro lado,
11:43
the subjective and emotional,
290
691720
1457
lo subjetivo y emocional,
11:45
become labeled as non-science
291
693177
2102
se etiqueta como no-ciencia
11:47
or anti-science or threatening to science,
292
695279
1971
o anti-ciencia o la amenaza de la ciencia,
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
y simplemente no hablamos de ello.
11:51
And when I heard that,
294
699061
1954
Cuando escuché eso,
11:53
that science has a culture,
295
701015
2167
que la ciencia tiene una cultura,
11:55
everything clicked into place for me,
296
703182
1547
todo encajó para mí
11:56
because if science has a culture,
297
704729
1664
porque si la ciencia tiene una cultura,
11:58
culture can be changed,
298
706393
1256
la cultura se puede cambiar,
11:59
and I can be a change agent
299
707649
1593
y puedo ser un agente de cambio
12:01
working to change the culture
of science wherever I could.
of science wherever I could.
300
709242
2712
que trabaja para cambiar
la cultura de la ciencia.
la cultura de la ciencia.
12:03
And so the very next lecture I gave in a conference,
301
711954
3069
Así que en la presentación
de mi siguiente conferencia
de mi siguiente conferencia
12:07
I talked about my science,
302
715023
1612
hablé sobre mi ciencia
12:08
and then I talked about the importance
303
716635
1512
y luego hablé de la importancia
de los aspectos subjetivos
y emocionales de hacer ciencia
y emocionales de hacer ciencia
12:10
of the subjective and emotional
aspects of doing science
aspects of doing science
304
718147
2182
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
y de cómo debemos hablar de ellos,
y miré a la audiencia,
y miré a la audiencia,
12:13
and I looked at the audience,
306
721449
1234
12:14
and they were cold.
307
722683
2360
y estaban fríos.
12:17
They couldn't hear what I was saying
308
725043
3291
No podían oír lo que estaba diciendo
12:20
in the context of a 10 back-to-back
309
728334
1251
en el contexto de 10 presentaciones
de PowerPoint consecutivas.
de PowerPoint consecutivas.
12:21
PowerPoint presentation conference.
310
729585
1839
12:23
And I tried again and again,
conference after conference,
conference after conference,
311
731424
2482
Y lo intenté una y otra vez,
conferencia tras conferencia,
conferencia tras conferencia,
12:25
but I wasn't getting through.
312
733906
2373
pero el mensaje no llegaba.
12:28
I was in the cloud.
313
736279
2906
Estaba en la nube.
12:31
And eventually I managed to get out the cloud
314
739185
3514
Al final me las arreglé
para salir de la nube
para salir de la nube
12:34
using improvisation and music.
315
742699
2811
utilizando la improvisación y la música.
12:37
Since then, every conference I go to,
316
745510
2739
Desde entonces,
a cada conferencia a la que voy
a cada conferencia a la que voy
12:40
I give a science talk and a second, special talk
317
748249
2862
doy una charla sobre ciencia
y una segunda charla especial:
y una segunda charla especial:
12:43
called "Love and fear in the lab,"
318
751111
1993
"El amor y el terror en el laboratorio".
12:45
and I start it off by doing a song
319
753104
2217
Comienzo con una canción
12:47
about scientists' greatest fear,
320
755321
2572
sobre el mayor temor de los científicos,
12:49
which is that we work hard,
321
757893
2912
que es trabajar duro
12:52
we discover something new,
322
760805
2342
para descubrir algo nuevo,
12:55
and somebody else publishes it before we do.
323
763147
3357
y que alguien lo publique antes que nosotros.
12:58
We call it being scooped,
324
766504
2616
Decimos que "se nos adelantaron"
13:01
and being scooped feels horrible.
325
769120
3214
y uno se siente horrible.
13:04
It makes us afraid to talk to each other,
326
772334
2213
Nos hace temer hablar con el otro,
13:06
which is no fun,
327
774547
833
que no es divertido,
13:07
because we came to science to share our ideas
328
775380
2760
porque venimos a la ciencia
a compartir nuestras ideas
a compartir nuestras ideas
13:10
and to learn from each other,
329
778140
1311
y a aprender los unos de otros.
13:11
and so I do a blues song,
330
779451
3489
Así que hago una canción de blues,
13:17
which — (Applause) —
331
785040
5504
que... (Aplausos)
13:22
called "Scooped Again,"
332
790544
3223
llamado "Se me adelantaron otra vez".
Y le pido a la audiencia
que sean mi coro,
que sean mi coro,
13:25
and I ask the audience to be my backup singers,
333
793767
2658
13:28
and I tell them, "Your text is 'Scoop, Scoop.'"
334
796425
3980
y les digo:
"Su parte es 'Scoop, Scoop'".
"Su parte es 'Scoop, Scoop'".
13:32
It sounds like this: "Scoop, scoop!"
335
800405
2645
Suena así: "Scoop, scoop"
13:35
Sounds like this.
336
803050
963
Suena así.
13:36
♪ I've been scooped again ♪
337
804013
2219
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:38
♪ Scoop! Scoop! ♪
338
806232
1743
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
Y así seguimos.
13:41
♪ I've been scooped again ♪
340
809253
2045
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:43
♪ Scoop! Scoop! ♪
341
811298
1286
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:44
♪ I've been scooped again ♪
342
812584
1895
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:46
♪ Scoop! Scoop! ♪
343
814479
1306
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:47
♪ I've been scooped again ♪
344
815785
1783
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:49
♪ Scoop! Scoop! ♪
345
817568
1639
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:51
♪ I've been scooped again ♪
346
819207
1668
♪ Se me adelantaron de nuevo ♪
13:52
♪ Scoop! Scoop! ♪
347
820875
1762
♪ ¡Scoop! ¡Scoop! ♪
13:54
♪ Oh mama, can't you feel my pain ♪
348
822637
3275
♪ Oh mama, ¿no puedes sentir mi dolor ♪
13:57
♪ Heavens help me, I've been scooped again ♪
349
825912
3786
♪ Que el cielo me ayude,
se me adelantaron de nuevo ♪
se me adelantaron de nuevo ♪
14:02
(Applause)
350
830925
6391
(Aplausos)
Gracias.
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Gracias por acompañarme en el coro.
14:10
Thank you for your backup singing.
352
838965
1499
14:12
So everybody starts laughing, starts breathing,
353
840464
2084
Así todo el mundo se echa a reír,
comienzan a respirar,
comienzan a respirar,
14:14
notices that there's other scientists around them
354
842548
2012
notan que hay otros científicos
con cuestiones de interés común,
con cuestiones de interés común,
14:16
with shared issues,
355
844560
1307
14:17
and we start talking about the emotional
356
845867
1805
y empezamos a hablar de las emociones
14:19
and subjective things that go on in research.
357
847672
1850
y lo subjetivo de la investigación.
14:21
It feels like a huge taboo has been lifted.
358
849522
2184
Como si un enorme tabú
se hubiese levantado.
se hubiese levantado.
14:23
Finally, we can talk about
this in a scientific conference.
this in a scientific conference.
359
851706
2799
Finalmente podemos hablar de esto
en una conferencia científica.
en una conferencia científica.
14:26
And scientists have gone on to form peer groups
360
854505
2186
Los científicos han llegado a juntarse
y se reúnen regularmente
y se reúnen regularmente
14:28
where they meet regularly
361
856691
1610
14:30
and create a space to talk about the emotional
362
858301
1629
para crear un espacio
donde hablan de lo emocional
donde hablan de lo emocional
14:31
and subjective things that
happen as they're mentoring,
happen as they're mentoring,
363
859930
2301
y lo subjetivo durante la tutoría,
14:34
as they're going into the unknown,
364
862231
1363
a medida que se va hacia lo desconocido,
14:35
and even started courses
365
863594
1570
e incluso iniciando cursos
sobre el proceso de hacer ciencia,
sobre el proceso de hacer ciencia,
14:37
about the process of doing science,
366
865164
1675
14:38
about going into the unknown together,
367
866839
1895
de ir hacia lo desconocido juntos,
y muchas otras cosas.
y muchas otras cosas.
14:40
and many other things.
368
868734
1416
14:42
So my vision is that,
369
870150
1334
Así que mi visión es que,
14:43
just like every scientist knows the word "atom,"
370
871484
3462
al igual que todo científico
conoce la palabra "átomo",
conoce la palabra "átomo",
14:46
that matter is made out of atoms,
371
874946
1967
que la materia está hecha de átomos,
14:48
every scientist would know the words
372
876913
1484
cada científico debe conocer palabras
14:50
like "the cloud," saying "Yes, and,"
373
878397
2344
como "la nube", decir "Sí, y"
14:52
and science will become much more creative,
374
880741
3079
y la ciencia sería mucho más creativa,
14:55
make many, many more unexpected discoveries
375
883820
3004
haría muchísimos más
descubrimientos inesperados
descubrimientos inesperados
14:58
for the benefit of us all,
376
886824
2536
para el beneficio de todos
15:01
and would also be much more playful.
377
889360
2216
y también sería mucho más lúdico.
15:03
And what I might ask you to remember from this talk
378
891576
2590
Y lo que les pido
que se acuerden de esta charla
que se acuerden de esta charla
15:06
is that next time you face
379
894166
2696
es que la próxima vez que se enfrenten
15:08
a problem you can't solve
380
896862
1726
a un problema que no pueden resolver
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
en el trabajo o en la vida,
15:13
there's a word for what you're going to see:
382
901180
1876
hay una palabra para lo que vas a ver:
15:15
the cloud.
383
903056
1177
la nube.
15:16
And you can go through the cloud
384
904233
1533
Y puedes atravesar la nube no solo,
15:17
not alone but together
385
905766
1408
sino junto a alguien que sea
tu fuente de apoyo,
tu fuente de apoyo,
15:19
with someone who is your source of support
386
907174
2038
para decir "Sí, y" a tus ideas,
15:21
to say "Yes, and" to your ideas,
387
909212
2048
15:23
to help you say "Yes, and" to your own ideas,
388
911260
2317
para ayudarte a decir "Sí, y"
a tus propias ideas,
a tus propias ideas,
15:25
to increase the chance that,
389
913577
1887
para aumentar la posibilidad de que,
15:27
through the wisps of the cloud,
390
915464
1726
a través de los jirones de la nube,
15:29
you'll find that moment of calmness
391
917190
1498
encuentres ese momento de calma
15:30
where you get your first glimpse
392
918688
1803
donde recibas el primer vistazo
de tu descubrimiento inesperado.
de tu descubrimiento inesperado.
15:32
of your unexpected discovery,
393
920491
3250
15:35
your C.
394
923741
2724
tu C.
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Gracias.
(Aplausos)
15:40
(Applause)
396
928785
4000
ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologistUri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.
Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speakerIn Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
Uri Alon | Speaker | TED.com