TEDGlobal 2010
Matt Ridley: When ideas have sex
Matt Ridley: Cuando las ideas tienen relaciones sexuales
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En TEDGlobal2010, el autor Matt Ridley explica como, a través de nuestra historia, el motor del progreso humano ha sido la unión y el apareamiento de ideas para crear ideas nuevas. La inteligencia individual no es tan importante, según él, sino que lo que realmente importa es cuan inteligente es el cerebro grupal.
Matt Ridley - Rational optimist
Matt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other." Full bio
Matt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other." Full bio
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00:16
When I was a student here in Oxford in the 1970s,
0
1000
3000
Cuando yo era estudiante aquí en Oxford en la década de 1970,
00:19
the future of the world was bleak.
1
4000
3000
el futuro del mundo era desolador.
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The population explosion was unstoppable.
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7000
2000
La explosión demográfica era imparable.
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Global famine was inevitable.
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9000
2000
La hambruna mundial era inevitable.
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A cancer epidemic caused by chemicals in the environment
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11000
3000
Una epidemia de cáncer causada por los químicos en el ambiente
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was going to shorten our lives.
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3000
iba a acortar nuestras vidas.
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The acid rain was falling on the forests.
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3000
La lluvia ácida estaba cayendo sobre los bosques.
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The desert was advancing by a mile or two a year.
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20000
2000
El desierto estaba avanzando cada año una o dos millas.
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The oil was running out,
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22000
2000
El petróleo se estaba acabando.
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and a nuclear winter would finish us off.
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24000
3000
Y un invierno nuclear nos iba a rematar.
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None of those things happened,
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27000
2000
No sucedió nada de eso.
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(Laughter)
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29000
2000
(Risas)
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and astonishingly, if you look at what actually happened in my lifetime,
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31000
3000
Y, sorprendentemente, si te fijas en lo que de verdad sucedió durante mi vida,
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the average per-capita income
13
34000
3000
el ingreso promedio per cápita
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of the average person on the planet,
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2000
de la persona promedio del planeta,
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in real terms, adjusted for inflation,
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en términos reales, ajustados por inflación,
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has tripled.
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41000
2000
se ha triplicado.
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Lifespan is up by 30 percent in my lifetime.
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43000
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La esperanza de vida ha aumentado un 30 por ciento.
01:01
Child mortality is down by two-thirds.
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46000
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La mortalidad infantil se ha reducido en dos tercios.
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Per-capita food production
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2000
La producción de alimentos ha aumentado
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is up by a third.
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51000
2000
en un tercio per cápita.
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And all this at a time when the population has doubled.
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53000
3000
Y todo esto en un período en que la población se ha duplicado.
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How did we achieve that, whether you think it's a good thing or not?
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56000
2000
¿Cómo lo conseguimos (independiente de si pienses que es bueno o no)?
01:13
How did we achieve that?
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58000
2000
¿Cómo lo logramos?
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How did we become
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60000
2000
¿Cómo nos convertimos en
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the only species
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62000
2000
la única especie
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that becomes more prosperous
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64000
2000
que se vuelve más próspera
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as it becomes more populous?
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66000
2000
a medida que crece en cantidad?
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The size of the blob in this graph represents the size of the population,
28
68000
3000
El tamaño del área en este gráfico representa el tamaño de la población.
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and the level of the graph
29
71000
2000
Y el eje vertical
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represents GDP per capita.
30
73000
2000
representa el PIB per cápita.
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I think to answer that question
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75000
2000
Creo que para responder a esta pregunta
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you need to understand
32
77000
2000
necesitan comprender
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how human beings bring together their brains
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79000
3000
cómo los seres humanos unen sus cerebros
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and enable their ideas to combine and recombine,
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82000
3000
y permiten que sus ideas se combinen y recombinen,
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to meet and, indeed, to mate.
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85000
3000
se encuentren e, incluso, se apareen.
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In other words, you need to understand
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88000
2000
En otras palabras, necesitan entender
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how ideas have sex.
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90000
2000
cómo las ideas tienen relaciones sexuales.
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I want you to imagine
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93000
2000
Quiero que se imaginen
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how we got from making objects like this
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95000
3000
cómo pasamos de hacer objetos como este
01:53
to making objects like this.
40
98000
3000
a hacer objetos como este.
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These are both real objects.
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101000
2000
Ambos son objetos reales.
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One is an Acheulean hand axe from half a million years ago
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103000
2000
Uno de ellos es un hacha de mano de hace medio millón de años
02:00
of the kind made by Homo erectus.
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105000
3000
del tipo hecho por Homo erectus.
02:03
The other is obviously a computer mouse.
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108000
2000
El otro es, obviamente, un mouse de computador.
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They're both exactly the same size and shape to an uncanny degree.
45
110000
3000
Los dos son exactamente del mismo tamaño y forma, asombrosamente similares.
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I've tried to work out which is bigger,
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113000
3000
He tratado de descubrir cuál es más grande
02:11
and it's almost impossible.
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116000
2000
y es casi imposible.
02:13
And that's because they're both designed to fit the human hand.
48
118000
2000
Y eso es porque ambos están diseñados para adaptarse a la mano.
02:15
They're both technologies. In the end, their similarity is not that interesting.
49
120000
3000
Ambos son tecnologías. Al final, su parecido no es tan interesante.
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It just tells you they were both designed to fit the human hand.
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123000
2000
Simplemente indica que fueron diseñados para adaptarse a una mano.
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The differences are what interest me,
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125000
2000
Las diferencias son las que me interesan.
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because the one on the left was made to a pretty unvarying design
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127000
3000
Ya que el de la izquierda se hizo con un diseño bastante invariante
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for about a million years --
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130000
2000
por cerca de un millón de años;
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from one-and-a-half million years ago to half a million years ago.
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132000
3000
desde hace un millón y medio de años hasta hace medio millón de años.
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Homo erectus made the same tool
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3000
Homo erectus hizo la misma herramienta
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for 30,000 generations.
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138000
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por 30.000 generaciones.
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Of course there were a few changes,
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140000
2000
Por supuesto que hubo algunos cambios,
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but tools changed slower than skeletons in those days.
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142000
3000
pero en esos tiempos las herramientas cambiaban menos que los esqueletos.
02:40
There was no progress, no innovation.
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145000
2000
No había avances, no había innovación.
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It's an extraordinary phenomenon, but it's true.
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147000
2000
Es un fenómeno extraordinario, pero es verdadero.
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Whereas the object on the right is obsolete after five years.
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149000
3000
Mientras que el objeto de la derecha queda obsoleto en cinco años.
02:47
And there's another difference too,
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152000
2000
Y también hay otra diferencia,
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which is the object on the left is made from one substance.
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154000
2000
que es que el objeto de la izquierda está hecho de un material.
02:51
The object on the right is made from
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156000
2000
El objeto de la derecha se hace de
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a confection of different substances,
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158000
2000
una confección de distintos materiales,
02:55
from silicon and metal and plastic and so on.
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160000
3000
desde silicio y metal y plástico, y etc.
02:58
And more than that, it's a confection of different ideas,
67
163000
3000
Y más que eso, es una unión de ideas diferentes,
03:01
the idea of plastic, the idea of a laser,
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166000
2000
la idea del plástico, la idea de un láser,
03:03
the idea of transistors.
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2000
la idea de los transistores.
03:05
They've all been combined together in this technology.
70
170000
3000
Todas ellas han sido unidas en esta tecnología.
03:08
And it's this combination,
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173000
2000
Y es esta combinación,
03:10
this cumulative technology, that intrigues me,
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175000
3000
esta tecnología acumulada, la cual me intriga.
03:13
because I think it's the secret to understanding
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178000
3000
Porque creo que es el secreto para comprender
03:16
what's happening in the world.
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181000
2000
lo que está pasando en el mundo.
03:18
My body's an accumulation of ideas too:
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183000
3000
Mi cuerpo también es una acumulación de ideas,
03:21
the idea of skin cells, the idea of brain cells, the idea of liver cells.
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186000
3000
la idea de las células de la piel, de las células cerebrales, de las células hepáticas.
03:24
They've come together.
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189000
2000
Se han unido.
03:26
How does evolution do cumulative, combinatorial things?
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191000
3000
¿Cómo puede la evolución hacer cosas acumuladas, combinatorias?
03:29
Well, it uses sexual reproduction.
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194000
3000
Bueno, utiliza la reproducción sexual.
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In an asexual species, if you get two different mutations in different creatures,
80
197000
3000
En una especie asexuada, si tienes dos mutaciones distintas en criaturas distintas,
03:35
a green one and a red one,
81
200000
2000
una verde y una roja,
03:37
then one has to be better than the other.
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202000
2000
entonces una tiene que ser mejor que la otra.
03:39
One goes extinct for the other to survive.
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204000
2000
Una debe extinguirse para que la otra sobreviva.
03:41
But if you have a sexual species,
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206000
2000
Pero si tienes una especie sexuada,
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then it's possible for an individual
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208000
2000
es posible que un individuo
03:45
to inherit both mutations
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210000
2000
herede ambas mutaciones
03:47
from different lineages.
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212000
2000
de sus diferentes ascendencias.
03:49
So what sex does is it enables the individual
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214000
3000
Así que lo que el sexo hace es que permite que
03:52
to draw upon
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217000
2000
el individuo disponga de
03:54
the genetic innovations of the whole species.
90
219000
3000
las innovaciones genéticas de la especie completa.
03:57
It's not confined to its own lineage.
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222000
2000
No está confinado a su propia ascendencia.
03:59
What's the process that's having the same effect
92
224000
2000
¿Cuál es el proceso que está teniendo el mismo efecto
04:01
in cultural evolution
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226000
2000
en la evolución cultural
04:03
as sex is having in biological evolution?
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228000
3000
que el sexo tiene en la evolución biológica?
04:06
And I think the answer is exchange,
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231000
2000
Y creo que la respuesta es el intercambio,
04:08
the habit of exchanging one thing for another.
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233000
3000
el hábito de intercambiar una cosa por otra.
04:11
It's a unique human feature.
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236000
2000
Es una característica humana única.
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No other animal does it.
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238000
2000
Ningún otro animal lo hace.
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You can teach them in the laboratory to do a little bit of exchange --
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240000
2000
Puede enseñarles en el laboratorio a intercambiar un poco.
04:17
and indeed there's reciprocity in other animals --
100
242000
2000
Y de hecho existe la reciprocidad en otros animales.
04:19
But the exchange of one object for another never happens.
101
244000
3000
Pero no existe el intercambio de un objeto por otro.
04:22
As Adam Smith said, "No man ever saw a dog
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247000
2000
Como dijo Adam Smith: "Nadie ha visto un perro
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make a fair exchange of a bone with another dog."
103
249000
3000
intercambiar igualitariamente un hueso con otro perro. "
04:27
(Laughter)
104
252000
3000
(Risas)
04:30
You can have culture without exchange.
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255000
2000
Puede haber cultura sin intercambio.
04:32
You can have, as it were, asexual culture.
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257000
2000
Puedes tener, por así decirlo, una cultura asexuada.
04:34
Chimpanzees, killer whales, these kinds of creatures, they have culture.
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259000
3000
Los chimpancés, orcas, este tipo de criaturas, poseen cultura.
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They teach each other traditions
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262000
2000
Se enseñan el uno al otro las tradiciones
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which are handed down from parent to offspring.
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264000
2000
transmitidas de padres a hijos.
04:41
In this case, chimpanzees teaching each other
110
266000
2000
En este caso, los chimpancés se enseñan
04:43
how to crack nuts with rocks.
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268000
2000
cómo romper las nueces con piedras.
04:45
But the difference is
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270000
2000
Pero la diferencia es
04:47
that these cultures never expand, never grow,
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272000
2000
que estas culturas nunca se expanden, nunca crecen,
04:49
never accumulate, never become combinatorial,
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274000
2000
nunca acumulan, nunca se combinan.
04:51
and the reason is because
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276000
2000
Y la razón es porque
04:53
there is no sex, as it were,
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278000
2000
no hay sexo, por así decirlo,
04:55
there is no exchange of ideas.
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280000
2000
no hay intercambio de ideas.
04:57
Chimpanzee troops have different cultures in different troops.
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282000
3000
Los grupos de chimpancés tienen culturas diferentes en diferentes grupos.
05:00
There's no exchange of ideas between them.
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285000
3000
No hay intercambio de ideas entre ellos.
05:03
And why does exchange raise living standards?
120
288000
2000
¿Y por qué el intercambio aumenta los niveles de vida?
05:05
Well, the answer came from David Ricardo in 1817.
121
290000
3000
Bueno, la respuesta vino de David Ricardo en 1817.
05:08
And here is a Stone Age version of his story,
122
293000
2000
Y esta es una versión de la edad de piedra de su historia,
05:10
although he told it in terms of trade between countries.
123
295000
3000
aunque él lo dijo en términos de comercio entre los países.
05:13
Adam takes four hours to make a spear and three hours to make an axe.
124
298000
3000
Adam toma cuatro horas para hacer una lanza y tres horas para hacer un hacha.
05:16
Oz takes one hour to make a spear and two hours to make an axe.
125
301000
3000
Oz toma una hora para hacer una lanza y dos horas para hacer un hacha.
05:19
So Oz is better at both spears and axes than Adam.
126
304000
3000
Así que Oz es mejor que Adam tanto en lanzas como en hachas.
05:22
He doesn't need Adam.
127
307000
2000
No necesita a Adam.
05:24
He can make his own spears and axes.
128
309000
2000
Él puede hacer sus propias lanzas y hachas.
05:26
Well no, because if you think about it,
129
311000
2000
Bueno, no, porque si lo piensas,
05:28
if Oz makes two spears and Adam make two axes,
130
313000
2000
si Oz hace dos lanzas y Adam hace dos hachas,
05:30
and then they trade,
131
315000
2000
y luego intercambian sus productos,
05:32
then they will each have saved an hour of work.
132
317000
3000
entonces cada uno se habrá ahorrado una hora de trabajo.
05:35
And the more they do this, the more true it's going to be,
133
320000
3000
Y cuanto más hagan esto, más cierto será.
05:38
because the more they do this, the better Adam is going to get at making axes
134
323000
3000
Ya que cuanto más lo hacen, Adam hace mejor sus hachas
05:41
and the better Oz is going to get at making spears.
135
326000
2000
y Oz hace mejor sus lanzas.
05:43
So the gains from trade are only going to grow.
136
328000
2000
Así que los beneficios del intercambio sólo aumentarán.
05:45
And this is one of the beauties of exchange,
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330000
2000
Y esta es una de las bellezas del intercambio,
05:47
is it actually creates the momentum
138
332000
2000
es lo que en definitiva crea el impulso
05:49
for more specialization,
139
334000
2000
para mayor especialización,
05:51
which creates the momentum for more exchange and so on.
140
336000
3000
lo que a su vez crea el impulso para más intercambio y así sucesivamente.
05:54
Adam and Oz both saved an hour of time.
141
339000
2000
Adam y Oz ambos ahorran una hora de su tiempo.
05:56
That is prosperity, the saving of time
142
341000
2000
Esto es prosperidad, el ahorro de tiempo
05:58
in satisfying your needs.
143
343000
3000
en la satisfacción de tus necesidades.
06:01
Ask yourself how long you would have to work
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346000
2000
Pregúntense cuánto tiempo tendrían que trabajar
06:03
to provide for yourself
145
348000
3000
para proveerse a sí mismos
06:06
an hour of reading light this evening to read a book by.
146
351000
3000
una hora de luz para poder leer un libro esta tarde.
06:09
If you had to start from scratch, let's say you go out into the countryside.
147
354000
3000
Si tuvieran que empezar de cero, digamos que salen al campo.
06:12
You find a sheep. You kill it. You get the fat out of it.
148
357000
2000
Encuentran una oveja. La matan. Le sacan su grasa.
06:14
You render it down. You make a candle, etc. etc.
149
359000
3000
La purifican. Hacen una vela, etc., etc.
06:17
How long is it going to take you? Quite a long time.
150
362000
2000
¿Cuánto tiempo va a tomar? Bastante tiempo.
06:19
How long do you actually have to work
151
364000
2000
¿Cuánto tiempo debes trabajar
06:21
to earn an hour of reading light
152
366000
2000
para obtener una hora de luz de lectura
06:23
if you're on the average wage in Britain today?
153
368000
2000
si ganas el salario promedio en Gran Bretaña hoy en día?
06:25
And the answer is about half a second.
154
370000
3000
Y la respuesta es aproximadamente medio segundo.
06:28
Back in 1950,
155
373000
2000
En 1950,
06:30
you would have had to work for eight seconds on the average wage
156
375000
2000
habrían tenido que trabajar durante ocho segundos por el salario promedio
06:32
to acquire that much light.
157
377000
2000
para adquirir esa cantidad de luz.
06:34
And that's seven and a half seconds of prosperity that you've gained
158
379000
3000
Y esos son siete segundos y medio de prosperidad que han ganado.
06:37
since 1950, as it were,
159
382000
2000
Desde 1950, por así decirlo.
06:39
because that's seven and a half seconds in which you can do something else,
160
384000
3000
Porque esos son siete segundos y medio en que pueden hacer otra cosa.
06:42
or you can acquire another good or service.
161
387000
2000
O en que pueden adquirir otro bien o servicio.
06:44
And back in 1880,
162
389000
2000
Y volviendo a 1880,
06:46
it would have been 15 minutes
163
391000
2000
habrían sido 15 minutos
06:48
to earn that amount of light on the average wage.
164
393000
2000
para obtener esa cantidad de luz con el salario promedio.
06:50
Back in 1800,
165
395000
2000
En 1800,
06:52
you'd have had to work six hours
166
397000
2000
habrían tenido que trabajar seis horas
06:54
to earn a candle that could burn for an hour.
167
399000
3000
para obtener una vela que se pudiera quemar por una hora.
06:57
In other words, the average person on the average wage
168
402000
2000
En otras palabras, la persona promedio con el salario promedio
06:59
could not afford a candle in 1800.
169
404000
3000
no podía pagar una vela en 1800.
07:02
Go back to this image of the axe and the mouse,
170
407000
3000
Volvamos a esta imagen del hacha y del mouse,
07:05
and ask yourself: "Who made them and for who?"
171
410000
3000
y pregúntense: "¿Quién los hizo y para quién?"
07:08
The stone axe was made by someone for himself.
172
413000
2000
El hacha fue hecha por alguien para sí mismo.
07:10
It was self-sufficiency.
173
415000
2000
Era auto-suficiencia.
07:12
We call that poverty these days.
174
417000
2000
Ahora llamamos a esto pobreza.
07:14
But the object on the right
175
419000
2000
Pero el objeto de la derecha
07:16
was made for me by other people.
176
421000
3000
fue fabricado para mí por otras personas.
07:19
How many other people?
177
424000
2000
¿Cuántas personas?
07:21
Tens? Hundreds? Thousands?
178
426000
2000
¿Decenas? ¿Cientos? ¿Miles?
07:23
You know, I think it's probably millions.
179
428000
2000
Saben, creo que probablemente son millones de personas.
07:25
Because you've got to include the man who grew the coffee,
180
430000
2000
Dado que se debe incluir al hombre que cultivó el café,
07:27
which was brewed for the man who was on the oil rig,
181
432000
3000
el cual fue preparado para el hombre que estaba en la plataforma petrolera,
07:30
who was drilling for oil, which was going to be made into the plastic, etc.
182
435000
3000
quien estaba extrayendo el petróleo, que se iba a convertir en plástico, etc.
07:33
They were all working for me,
183
438000
2000
Todos estaban trabajando para mí,
07:35
to make a mouse for me.
184
440000
2000
para hacerme un mouse a mí.
07:37
And that's the way society works.
185
442000
3000
Y esa es la manera como la sociedad funciona.
07:40
That's what we've achieved as a species.
186
445000
3000
Eso es lo que hemos logrado como especie.
07:44
In the old days, if you were rich,
187
449000
2000
En las épocas antiguas, si eran ricos,
07:46
you literally had people working for you.
188
451000
2000
literalmente tenían personas trabajando para ustedes.
07:48
That's how you got to be rich; you employed them.
189
453000
2000
Eso era ser rico; tener estas personas empleadas.
07:50
Louis XIV had a lot of people working for him.
190
455000
2000
Luis XIV tenía un montón de gente trabajando para él.
07:52
They made his silly outfits, like this,
191
457000
2000
Ellos hacían sus trajes tontos, como éste.
07:54
(Laughter)
192
459000
2000
(Risas)
07:56
and they did his silly hairstyles, or whatever.
193
461000
3000
Y le hacían sus peinados tontos, o lo que fuese.
07:59
He had 498 people
194
464000
2000
Tenía a 498 personas
08:01
to prepare his dinner every night.
195
466000
2000
que le preparaban la comida cada noche.
08:03
But a modern tourist going around the palace of Versailles
196
468000
2000
Sin embargo, un turista que hoy recorre el palacio de Versalles
08:05
and looking at Louis XIV's pictures,
197
470000
3000
y que va mirando las pinturas de Luis XIV,
08:08
he has 498 people doing his dinner tonight too.
198
473000
2000
también tiene 498 personas haciendo su comida esta noche.
08:10
They're in bistros and cafes and restaurants
199
475000
2000
Están en bares y cafés y restaurantes
08:12
and shops all over Paris,
200
477000
2000
y tiendas por todo París.
08:14
and they're all ready to serve you at an hour's notice with an excellent meal
201
479000
3000
Y todos están listos para servirte en una hora una riquísima comida
08:17
that's probably got higher quality
202
482000
2000
que probablemente tiene mejor calidad
08:19
than Louis XIV even had.
203
484000
2000
que la que se servía Luis XIV.
08:21
And that's what we've done, because we're all working for each other.
204
486000
3000
Y eso es lo que hemos hecho, porque todos estamos trabajando el uno para el otro.
08:24
We're able to draw upon specialization and exchange
205
489000
3000
Somos capaces de recurrir a la especialización y al intercambio
08:27
to raise each other's living standards.
206
492000
3000
para aumentar el nivel de vida de cada uno.
08:30
Now, you do get other animals working for each other too.
207
495000
3000
Ahora, existen otros animales que también trabajan para los demás.
08:33
Ants are a classic example; workers work for queens and queens work for workers.
208
498000
3000
Las hormigas son un ejemplo clásico, las trabajadores trabajan para las reinas y vice versa.
08:36
But there's a big difference,
209
501000
2000
Pero hay una gran diferencia,
08:38
which is that it only happens within the colony.
210
503000
2000
y es que sólo se produce dentro de la colonia.
08:40
There's no working for each other across the colonies.
211
505000
2000
No se trabaja para otros de fuera de la colonia.
08:42
And the reason for that is because there's a reproductive division of labor.
212
507000
3000
Y la razón de esto es porque hay una división reproductiva del trabajo.
08:45
That is to say, they specialize with respect to reproduction.
213
510000
3000
Es decir, se especializan con respecto a la reproducción.
08:48
The queen does it all.
214
513000
2000
La reina lo hace todo.
08:50
In our species, we don't like doing that.
215
515000
2000
En nuestra especie, no nos gusta hacer eso.
08:52
It's the one thing we insist on doing for ourselves, is reproduction.
216
517000
3000
La única cosa que insistimos en hacer por nosotros mismos es la reproducción.
08:55
(Laughter)
217
520000
3000
(Risas)
08:58
Even in England, we don't leave reproduction to the Queen.
218
523000
3000
Incluso en Inglaterra, no le dejamos la reproducción a la reina.
09:01
(Applause)
219
526000
4000
(Aplausos)
09:05
So when did this habit start?
220
530000
2000
¿Entonces cuando comenzó esta costumbre?
09:07
And how long has it been going on? And what does it mean?
221
532000
2000
¿Y cuánto tiempo ha estado sucediendo?¿Y qué significa?
09:09
Well, I think, probably, the oldest version of this
222
534000
3000
Bueno, creo que, probablemente, la más versión antigua de esto
09:12
is probably the sexual division of labor.
223
537000
2000
es la división sexual del trabajo.
09:14
But I've got no evidence for that.
224
539000
2000
Pero no tengo evidencia de que esto sea así.
09:16
It just looks like the first thing we did
225
541000
2000
Simplemente parece que lo primero que hicimos
09:18
was work male for female and female for male.
226
543000
3000
fue que el hombre trabajara para la mujer y la mujer para el hombre.
09:21
In all hunter-gatherer societies today,
227
546000
2000
En todas las sociedades cazadoras-recolectoras de hoy,
09:23
there's a foraging division of labor
228
548000
2000
hay una división de trabajo de búsqueda de alimento
09:25
between, on the whole, hunting males and gathering females.
229
550000
2000
entre los hombres cazadores y las mujeres recolectoras.
09:27
It isn't always quite that simple,
230
552000
2000
No siempre es así de sencillo.
09:29
but there's a distinction between
231
554000
2000
Pero hay una división de
09:31
specialized roles for males and females.
232
556000
2000
funciones especializadas entre hombres y mujeres.
09:33
And the beauty of this system
233
558000
2000
Y la belleza de este sistema
09:35
is that it benefits both sides.
234
560000
3000
es que beneficia a ambas partes.
09:38
The woman knows
235
563000
2000
La mujer sabe
09:40
that, in the Hadzas' case here --
236
565000
2000
que, en caso de que los Hadzas aquí
09:42
digging roots to share with men in exchange for meat --
237
567000
2000
-sacando raíces para compartir con los hombres a cambio de carne-
09:44
she knows that all she has to do to get access to protein
238
569000
3000
ella sabe que todo lo que debe hacer para tener acceso a proteínas
09:47
is to dig some extra roots and trade them for meat.
239
572000
3000
es excavar algunas raíces más e intercambiarlas por la carne.
09:50
And she doesn't have to go on an exhausting hunt
240
575000
2000
Y ella no tiene que ir a cazar y agotarse
09:52
and try and kill a warthog.
241
577000
2000
tratando de matar a un jabalí.
09:54
And the man knows that he doesn't have to do any digging
242
579000
2000
Y el hombre sabe que no tiene que recolectar nada
09:56
to get roots.
243
581000
2000
para recibir las raíces.
09:58
All he has to do is make sure that when he kills a warthog
244
583000
2000
Lo que tiene que hacer es asegurarse de que, al matar un jabalí,
10:00
it's big enough to share some.
245
585000
2000
sea lo suficientemente grande como para compartirlo.
10:02
And so both sides raise each other's standards of living
246
587000
3000
Y así ambas partes aumentan el nivel de vida del otro
10:05
through the sexual division of labor.
247
590000
2000
a través de la división sexual del trabajo.
10:07
When did this happen? We don't know, but it's possible
248
592000
3000
¿Cuándo ocurrió esto? No lo sabemos, pero es posible
10:10
that Neanderthals didn't do this.
249
595000
2000
que los neandertales no lo hicieran.
10:12
They were a highly cooperative species.
250
597000
2000
Eran una especie muy cooperativa.
10:14
They were a highly intelligent species.
251
599000
2000
Eran una especie muy inteligente.
10:16
Their brains on average, by the end, were bigger than yours and mine
252
601000
2000
Sus cerebros al final eran, en promedio, más grandes que los nuestros
10:18
in this room today.
253
603000
2000
aquí y ahora en esta sala.
10:20
They were imaginative. They buried their dead.
254
605000
2000
Eran imaginativos. Enterraban a sus muertos.
10:22
They had language, probably,
255
607000
2000
Probablemente tenían lenguaje,
10:24
because we know they had the FOXP2 gene of the same kind as us,
256
609000
2000
ya que sabemos que poseían el gen FOXP2 al igual que nosotros,
10:26
which was discovered here in Oxford.
257
611000
2000
el cual fue descubierto aquí en Oxford.
10:28
And so it looks like they probably had linguistic skills.
258
613000
3000
Y parece que probablemente tenían habilidades lingüísticas.
10:31
They were brilliant people. I'm not dissing the Neanderthals.
259
616000
3000
Eran gente brillante. No intento insultar a los neandertales.
10:35
But there's no evidence
260
620000
2000
Pero no hay pruebas
10:37
of a sexual division of labor.
261
622000
2000
de una división sexual del trabajo.
10:39
There's no evidence of gathering behavior by females.
262
624000
3000
No hay evidencia de comportamiento de recolección femenino.
10:42
It looks like the females were cooperative hunters with the men.
263
627000
3000
Al parecer las mujeres cooperaban con los hombres en la caza.
10:46
And the other thing there's no evidence for
264
631000
2000
Y la otra cosa para la cual no hay evidencia
10:48
is exchange between groups,
265
633000
2000
es para el intercambio entre los grupos.
10:51
because the objects that you find in Neanderthal remains,
266
636000
3000
Ya que los objetos que encuentras entre los restos de los neandertales,
10:54
the tools they made,
267
639000
2000
las herramientas que hacían,
10:56
are always made from local materials.
268
641000
2000
siempre fueron hechas con materiales locales.
10:58
For example, in the Caucasus
269
643000
2000
Por ejemplo, en el Cáucaso hay un sitio
11:00
there's a site where you find local Neanderthal tools.
270
645000
3000
donde se encuentran herramientas de los neandertales locales.
11:03
They're always made from local chert.
271
648000
2000
Siempre están hechas de piedra local.
11:05
In the same valley there are modern human remains
272
650000
2000
En el mismo valle hay restos humanos modernos
11:07
from about the same date, 30,000 years ago,
273
652000
2000
de alrededor de la misma época, hace 30 mil años.
11:09
and some of those are from local chert,
274
654000
2000
Y algunos de esos son de la misma piedra local,
11:11
but more -- but many of them are made
275
656000
2000
pero más; muchos más de ellos están hechos
11:13
from obsidian from a long way away.
276
658000
2000
de obsidiana de muy lejos.
11:15
And when human beings began
277
660000
2000
Y cuando los seres humanos comenzaron a
11:17
moving objects around like this,
278
662000
2000
mover objetos como estos por distintas partes,
11:19
it was evidence that they were exchanging between groups.
279
664000
3000
fue evidencia de que estaban intercambiando entre grupos.
11:22
Trade is 10 times as old as farming.
280
667000
3000
El comercio es 10 veces más antiguo que la agricultura.
11:25
People forget that. People think of trade as a modern thing.
281
670000
3000
La gente lo olvida. La gente piensa que el comercio es algo moderno.
11:28
Exchange between groups has been going on
282
673000
2000
El intercambio entre grupos ha estado sucediendo
11:30
for a hundred thousand years.
283
675000
3000
por cien mil años.
11:33
And the earliest evidence for it crops up
284
678000
2000
Y las primeras evidencias de esto surgen
11:35
somewhere between 80 and 120,000 years ago in Africa,
285
680000
3000
entre 80 y 120 mil años atrás en África,
11:38
when you see obsidian and jasper and other things
286
683000
3000
cuando se ve obsidiana, jaspe y otras cosas
11:41
moving long distances in Ethiopia.
287
686000
3000
recorriendo largas distancias a través de Etiopía.
11:44
You also see seashells --
288
689000
2000
También vemos conchas marinas
11:46
as discovered by a team here in Oxford --
289
691000
2000
-tal como fueron descubiertas por un equipo de aquí de Oxford-
11:48
moving 125 miles inland
290
693000
2000
moviéndose 125 millas hacia tierra adentro
11:50
from the Mediterranean in Algeria.
291
695000
3000
desde el Mediterráneo en Argelia.
11:53
And that's evidence that people
292
698000
2000
Y eso pone en evidencia que las personas
11:55
have started exchanging between groups.
293
700000
2000
habían comenzado el intercambio entre grupos.
11:57
And that will have led to specialization.
294
702000
2000
Y eso condujo a la especialización.
11:59
How do you know that long-distance movement
295
704000
2000
¿Cómo sabemos que los movimientos de larga distancia
12:01
means trade rather than migration?
296
706000
3000
son por intercambios y no por migración?
12:04
Well, you look at modern hunter gatherers like aboriginals,
297
709000
2000
Bueno, miramos a cazadores-recolectores modernos como los aborígenes,
12:06
who quarried for stone axes at a place called Mount Isa,
298
711000
3000
que obtuvieron piedras para sus hachas en un lugar llamado Monte Isa,
12:09
which was a quarry owned by the Kalkadoon tribe.
299
714000
3000
que era una cantera de propiedad de la tribu Kalkadoon.
12:12
They traded them with their neighbors
300
717000
2000
Ellos las intercambiaban con sus vecinos
12:14
for things like stingray barbs,
301
719000
2000
para cosas como las púas de mantarraya.
12:16
and the consequence was that stone axes
302
721000
2000
Y la consecuencia fue que las hachas de piedra
12:18
ended up over a large part of Australia.
303
723000
2000
terminaron estando en gran parte de Australia.
12:20
So long-distance movement of tools
304
725000
2000
Así que el movimiento de herramientas por distancias extensas
12:22
is a sign of trade, not migration.
305
727000
3000
demuestra comercio, en vez de migración.
12:25
What happens when you cut people off from exchange,
306
730000
3000
¿Qué le sucede a la gente cuando les eliminas los intercambios,
12:28
from the ability to exchange and specialize?
307
733000
3000
les eliminas la capacidad de intercambiar y especializarse?
12:31
And the answer is that
308
736000
2000
Y la respuesta es que,
12:33
not only do you slow down technological progress,
309
738000
2000
no sólo les hace más lento el progreso tecnológico,
12:35
you can actually throw it into reverse.
310
740000
3000
sino que en vez lo puedes revertir.
12:38
An example is Tasmania.
311
743000
2000
Un ejemplo es Tasmania.
12:40
When the sea level rose and Tasmania became an island 10,000 years ago,
312
745000
3000
Cuando el nivel del mar subió y Tasmania se convirtió en una isla hace 10 mil años,
12:43
the people on it not only experienced
313
748000
2000
sus habitantes no sólo experimentaron
12:45
slower progress than people on the mainland,
314
750000
3000
un avance más lento que la gente del continente,
12:48
they actually experienced regress.
315
753000
2000
sino que en efecto experimentaron una regresión.
12:50
They gave up the ability to make stone tools
316
755000
2000
Renunciaron a la capacidad de fabricar herramientas de hueso
12:52
and fishing equipment and clothing
317
757000
2000
y equipos de pesca y ropas
12:54
because the population of about 4,000 people
318
759000
3000
porque la población de alrededor de 4 mil personas
12:57
was simply not large enough
319
762000
2000
simplemente no era lo suficientemente grande
12:59
to maintain the specialized skills
320
764000
2000
para mantener los conocimientos especializados
13:01
necessary to keep the technology they had.
321
766000
3000
necesarios para mantener la tecnología que poseían.
13:04
It's as if the people in this room were plonked on a desert island.
322
769000
2000
Es como si todos en esta sala fueran botados en una isla desierta.
13:06
How many of the things in our pockets
323
771000
2000
¿Cuántas de las cosas que tenemos en el bolsillo
13:08
could we continue to make after 10,000 years?
324
773000
3000
podríamos seguir haciendo después de 10 mil años?
13:12
It didn't happen in Tierra del Fuego --
325
777000
2000
No sucedió en Tierra del Fuego;
13:14
similar island, similar people.
326
779000
2000
isla similar, pueblos similares.
13:16
The reason: because Tierra del Fuego
327
781000
2000
La razón es que Tierra del Fuego
13:18
is separated from South America by a much narrower straight,
328
783000
3000
está separada de América del Sur por un estrecho mucho más pequeño.
13:21
and there was trading contact across that straight
329
786000
2000
Y se mantuvo el intercambio a través de ese estrecho
13:23
throughout 10,000 years.
330
788000
2000
durante 10 mil años.
13:25
The Tasmanians were isolated.
331
790000
3000
Los tasmanios quedaron aislados.
13:28
Go back to this image again
332
793000
2000
Volvamos nuevamente a esta imagen
13:30
and ask yourself, not only who made it and for who,
333
795000
3000
y pregúntense no sólo quién lo hizo y para quién,
13:33
but who knew how to make it.
334
798000
3000
sino además quién sabía como hacerlo.
13:36
In the case of the stone axe, the man who made it knew how to make it.
335
801000
3000
En el caso del hacha, el hombre que la hizo sabía cómo hacerla.
13:39
But who knows how to make a computer mouse?
336
804000
3000
Pero, ¿quién sabe cómo hacer que un mouse de computador?
13:42
Nobody, literally nobody.
337
807000
3000
Nadie, literalmente nadie.
13:45
There is nobody on the planet who knows how to make a computer mouse.
338
810000
3000
No hay nadie en el planeta que sepa cómo hacer un mouse de computador.
13:48
I mean this quite seriously.
339
813000
2000
Y digo esto muy en serio.
13:50
The president of the computer mouse company doesn't know.
340
815000
2000
El presidente de la compañía fabricante del mouse no lo sabe.
13:52
He just knows how to run a company.
341
817000
3000
Él sólo sabe cómo dirigir una empresa.
13:55
The person on the assembly line doesn't know
342
820000
2000
La persona en la línea de montaje no sabe
13:57
because he doesn't know how to drill an oil well
343
822000
2000
porque él no sabe cómo perforar un pozo de petróleo
13:59
to get oil out to make plastic, and so on.
344
824000
3000
para conseguir el petróleo para hacer el plástico, y así sucesivamente.
14:02
We all know little bits, but none of us knows the whole.
345
827000
3000
Todos sabemos pedacitos, pero ninguno de nosotros sabe todo.
14:05
I am of course quoting from a famous essay
346
830000
2000
Por supuesto, estoy citando a un famoso ensayo
14:07
by Leonard Read, the economist in the 1950s,
347
832000
3000
de Leonard Reed, el economista en la década de 1950,
14:10
called "I, Pencil"
348
835000
2000
llamado "Yo, Lápiz"
14:12
in which he wrote about how a pencil came to be made,
349
837000
3000
en el que escribió acerca de cómo un lápiz es fabricado,
14:15
and how nobody knows even how to make a pencil,
350
840000
3000
y cómo nadie sabe siquiera cómo hacer un lápiz,
14:18
because the people who assemble it don't know how to mine graphite,
351
843000
3000
porque la gente que lo fabrica no sabe cómo minar grafito.
14:21
and they don't know how to fell trees and that kind of thing.
352
846000
3000
Y no saben cómo talar árboles y ese tipo de cosas.
14:24
And what we've done in human society,
353
849000
2000
Y lo que hemos hecho en la sociedad humana,
14:26
through exchange and specialization,
354
851000
2000
a través del intercambio y la especialización,
14:28
is we've created
355
853000
2000
es que hemos creado
14:30
the ability to do things that we don't even understand.
356
855000
3000
la capacidad de hacer cosas que ni siquiera entendemos.
14:33
It's not the same with language.
357
858000
2000
No es lo mismo con el lenguaje.
14:35
With language we have to transfer ideas
358
860000
2000
Con el lenguaje tenemos que transferirle al otro
14:37
that we understand with each other.
359
862000
3000
ideas que nosotros comprendemos.
14:40
But with technology,
360
865000
2000
Pero con la tecnología, podemos realmente
14:42
we can actually do things that are beyond our capabilities.
361
867000
2000
hacer cosas que están fuera de nuestras capacidades.
14:44
We've gone beyond the capacity of the human mind
362
869000
3000
Hemos rebasado la capacidad de la mente humana
14:47
to an extraordinary degree.
363
872000
2000
llegando a un nivel extraordinario.
14:49
And by the way,
364
874000
2000
Y, por cierto,
14:51
that's one of the reasons that I'm not interested
365
876000
3000
esa es una de las razones que no me interesa
14:54
in the debate about I.Q.,
366
879000
2000
la discusión sobre coeficiente intelectual,
14:56
about whether some groups have higher I.Q.s than other groups.
367
881000
3000
acerca de si algunos grupos tienen un C.I. más alto que otros.
14:59
It's completely irrelevant.
368
884000
2000
Es completamente irrelevante.
15:01
What's relevant to a society
369
886000
3000
Lo que es relevante para una sociedad
15:04
is how well people are communicating their ideas,
370
889000
3000
es cuán bien están las personas comunicando sus ideas,
15:07
and how well they're cooperating,
371
892000
2000
y cuán bien están cooperando,
15:09
not how clever the individuals are.
372
894000
2000
y no cuán inteligente son sus individuos.
15:11
So we've created something called the collective brain.
373
896000
2000
Así que hemos creado algo llamado el cerebro colectivo.
15:13
We're just the nodes in the network.
374
898000
2000
Sólo somos los nodos de la red.
15:15
We're the neurons in this brain.
375
900000
3000
Somos las neuronas de este cerebro.
15:18
It's the interchange of ideas,
376
903000
2000
Es el intercambio de ideas,
15:20
the meeting and mating of ideas between them,
377
905000
2000
el encuentro y apareamiento de ideas entre estas,
15:22
that is causing technological progress,
378
907000
3000
que está causando el progreso tecnológico,
15:25
incrementally, bit by bit.
379
910000
2000
gradualmente, poco a poco,
15:27
However, bad things happen.
380
912000
2000
aún cuando suceden cosas malas.
15:29
And in the future, as we go forward,
381
914000
3000
Y en el futuro, a medida que avancemos,
15:32
we will, of course, experience terrible things.
382
917000
3000
obviamente, experimentaremos cosas terrible.
15:35
There will be wars; there will be depressions;
383
920000
2000
Habrán guerras, habrán depresiones;
15:37
there will be natural disasters.
384
922000
2000
y habrán desastres naturales.
15:39
Awful things will happen in this century, I'm absolutely sure.
385
924000
3000
Estoy seguro que habrán acontecimientos terribles durante este siglo.
15:42
But I'm also sure that, because of the connections people are making,
386
927000
3000
Pero también estoy seguro que, dado las conexiones que se están haciendo,
15:45
and the ability of ideas
387
930000
2000
y a la capacidad de las ideas
15:47
to meet and to mate
388
932000
2000
para reunirse y para aparearse
15:49
as never before,
389
934000
2000
como nunca antes,
15:51
I'm also sure
390
936000
2000
también estoy seguro de
15:53
that technology will advance,
391
938000
2000
que la tecnología avanzará,
15:55
and therefore living standards will advance.
392
940000
2000
y dado eso los estándares de vida también avanzarán.
15:57
Because through the cloud,
393
942000
2000
Porque con la nube virtual,
15:59
through crowd sourcing,
394
944000
2000
con la información de la multitud,
16:01
through the bottom-up world that we've created,
395
946000
2000
con el mundo construido desde abajo que hemos creado,
16:03
where not just the elites but everybody
396
948000
3000
donde no sólo las élites, sino que todo el mundo
16:06
is able to have their ideas
397
951000
2000
tiene la capacidad de tener ideas
16:08
and make them meet and mate,
398
953000
2000
y hacerlas conocerse y aparearse,
16:10
we are surely accelerating the rate of innovation.
399
955000
3000
sin duda que estamos acelerando el ritmo de la innovación.
16:13
Thank you.
400
958000
2000
Gracias.
16:15
(Applause)
401
960000
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Matt Ridley - Rational optimistMatt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other."
Why you should listen
British author Matt Ridley knows one thing: Through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, the mating of ideas. The sophistication of the modern world, says Ridley, lies not in individual intelligence or imagination; it is a collective enterprise. In his book The Rational Optimist, Ridley (whose previous works include Genome and Nature via Nurture) sweeps the entire arc of human history to powerfully argue that "prosperity comes from everybody working for everybody else."
It is our habit of trade, idea-sharing and specialization that has created the collective brain which set human living standards on a rising trend. This, he says, "holds out hope that the human race will prosper mightily in the years ahead -- because ideas are having sex with each other as never before."
Watch his 2010 TEDTalk, "When Ideas Have Sex."
Matt Ridley | Speaker | TED.com