ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included

Beau Lotto + Amy O'Toole: La ciencia es para todos, incluidos los niños

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¿Qué tienen en común la ciencia y el juego? El neurocientífico Beau Lotto piensa que todas las personas (incluidos los niños) deben participar en la ciencia y, mediante el descubrimiento, cambiar las percepciones. Lo acompaña Amy O'Toole, de 12 años de edad, quien junto con 25 de sus compañeros de clase, publicó el primer artículo conjunto redactado por escolares, sobre el Proyecto Abejas de Blackawton. Comienza así: "Erase una vez...."
- Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bio - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio

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00:17
BeauGalán LottoLoto: So, this gamejuego is very simplesencillo.
0
1487
2169
Beau Lotto: Este juego es muy simple.
00:19
All you have to do is readleer what you see. Right?
1
3656
4047
Hay que leer lo que se ve. ¿Sí?
00:23
So, I'm going to countcontar to you, so we don't all do it togetherjuntos.
2
7703
3201
Contaré para que todos lo hagamos juntos.
00:26
Okay, one, two, threeTres.AudienceAudiencia: Can you readleer this?
3
10904
2499
Bueno, uno, dos, tres.
Audiencia: ¿pueden leer esto?
00:29
BLlicenciado en Derecho: AmazingAsombroso. What about this one? One, two, threeTres.AudienceAudiencia: You are not readingleyendo this.
4
13403
4379
BL: Asombroso. ¿Qué tal esta? Uno, dos, tres.
Audiencia: No estás leyendo esto.
00:33
BLlicenciado en Derecho: All right. One, two, threeTres. (LaughterRisa)
5
17782
5316
BL: Muy bien. Uno, dos, tres. (Risas)
00:38
If you were Portugueseportugués, right? How about this one? One, two, threeTres.
6
23098
4797
¿Si fuera portugués, sí? ¿Qué tal esta? Uno, dos, tres.
00:43
AudienceAudiencia: What are you readingleyendo?
7
27895
1978
Audiencia: ¿Qué están leyendo?
00:45
BLlicenciado en Derecho: What are you readingleyendo? There are no wordspalabras there.
8
29873
3458
BL: ¿Qué están leyendo? No hay palabras allí.
00:49
I said, readleer what you're seeingviendo. Right?
9
33331
2537
Dije, lean lo que ven, ¿sí?
00:51
It literallyliteralmente saysdice, "WatWat arArkansas ouUNED rearea in?" (LaughterRisa) Right?
10
35868
3850
Dice literalmente: "Q e tas le endo?" (Risas) ¿Sí?
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
11
39718
3828
Deberían haber dicho eso. ¿Sí? ¿Por qué ocurre esto?
00:59
It's because perceptionpercepción is groundedconectado a tierra in our experienceexperiencia.
12
43546
3536
Porque la percepción se basa en la experiencia.
01:02
Right? The braincerebro takes meaninglesssin sentido informationinformación
13
47082
2897
¿Sí? El cerebro toma información sin sentido
01:05
and makeshace meaningsentido out of it, whichcual meansmedio we never see
14
49979
2959
y le da significado, por eso nunca veremos
01:08
what's there, we never see informationinformación,
15
52938
2256
qué hay allí, nunca vemos la información,
01:11
we only ever see what was usefulútil to see in the pastpasado.
16
55194
3275
siempre vemos lo que fue útil de ver en el pasado.
01:14
All right? WhichCual meansmedio, when it comesproviene to perceptionpercepción,
17
58469
2736
¿Sí? Por eso, en materia de percepción,
01:17
we're all like this frograna.
18
61205
6795
somos todos como esta rana.
01:23
(LaughterRisa)
19
68000
912
(Risas)
01:24
Right? It's gettingconsiguiendo informationinformación. It's generatinggenerando behaviorcomportamiento
20
68912
3395
¿Sí? Tiene información. Genera comportamiento
01:28
that's usefulútil. (LaughterRisa)
21
72307
4468
útil. (Risas)
01:32
(LaughterRisa)
22
76775
7032
(Risas)
01:39
(VideoVídeo) Man: OwAy! OwAy! (LaughterRisa) (ApplauseAplausos)
23
83807
5982
(Video) Hombre: ¡Ou, ou! (Risas) (Aplausos)
01:45
BLlicenciado en Derecho: And sometimesa veces, when things don't go our way,
24
89789
2712
BL: A veces si las cosas no salen como queremos
01:48
we get a little bitpoco annoyedirritado, right?
25
92501
2259
nos enojamos un poco, ¿no?
01:50
But we're talkinghablando about perceptionpercepción here, right?
26
94760
2730
Pero aquí estamos hablando de percepción, ¿sí?
01:53
And perceptionpercepción underpinsunderpins everything we think, we know,
27
97490
4365
Y la percepción sustenta todo lo que pensamos, sabemos,
01:57
we believe, our hopesesperanzas, our dreamsSueños, the clothesropa we wearvestir,
28
101855
2871
creemos, esperamos, soñamos, lo que vestimos,
02:00
fallingque cae in love, everything beginscomienza with perceptionpercepción.
29
104726
3743
el amor, todo empieza con la percepción.
02:04
Now if perceptionpercepción is groundedconectado a tierra in our historyhistoria, it meansmedio
30
108469
2945
Pero si la percepción se basa en nuestra historia, significa
02:07
we're only ever respondingrespondiendo accordingconforme to what we'venosotros tenemos donehecho before.
31
111414
3459
que sólo responderemos en función de lo hecho con anterioridad.
02:10
But actuallyactualmente, it's a tremendoustremendo problemproblema,
32
114873
3076
Pero en realidad eso es un gran problema,
02:13
because how can we ever see differentlydiferentemente?
33
117949
3617
porque, ¿cómo podemos ver otra cosa?
02:17
Now, I want to tell you a storyhistoria about seeingviendo differentlydiferentemente,
34
121566
4063
Quiero contarles una historia respecto de ver algo de manera diferente
02:21
and all newnuevo perceptionspercepciones beginempezar in the samemismo way.
35
125629
3988
y cómo todas las percepciones nuevas empiezan igual.
02:25
They beginempezar with a questionpregunta.
36
129617
2582
Empiezan con una pregunta.
02:28
The problemproblema with questionspreguntas is they createcrear uncertaintyincertidumbre.
37
132199
3238
El problema de las preguntas es que generan incertidumbre.
02:31
Now, uncertaintyincertidumbre is a very badmalo thing. It's evolutionarilyevolutivamente
38
135437
2729
Y la incertidumbre es algo muy malo. En términos evolutivos
02:34
a badmalo thing. If you're not sure that's a predatordepredador, it's too latetarde.
39
138166
3601
es algo malo. Si uno no está seguro de estar ante un predador, es muy tarde.
02:37
Okay? (LaughterRisa)
40
141767
1360
¿De acuerdo? (Risas)
02:39
Even seasicknessmareo is a consequenceconsecuencia of uncertaintyincertidumbre.
41
143127
3160
Incluso el mareo es consecuencia de la incertidumbre.
02:42
Right? If you go down belowabajo on a boatbarco, your innerinterior earsorejas
42
146287
2252
¿Sí? Si uno baja en un bote, el oido interno
02:44
are you tellingnarración you you're movingemocionante. Your eyesojos, because
43
148539
2176
nos dice que nos movemos. Los ojos, dado que
02:46
it's movingemocionante in registerregistro with the boatbarco, say I'm standingen pie still.
44
150715
2316
se mueven en relación al bote, dicen que estoy en reposo.
02:48
Your braincerebro cannotno poder dealacuerdo with the uncertaintyincertidumbre of that informationinformación, and it getsse pone illenfermo.
45
153031
4655
El cerebro no puede procesar la incertidumbre de esa información y se enferma.
02:53
The questionpregunta "why?" is one of the mostmás dangerouspeligroso things you can do,
46
157686
3929
La pregunta "¿por qué?" es una de las cosas más peligrosas,
02:57
because it takes you into uncertaintyincertidumbre.
47
161615
2992
porque genera incertidumbre.
03:00
And yettodavía, the ironyironía is, the only way we can ever
48
164607
2879
Y la ironía es que la única forma de hacer
03:03
do anything newnuevo is to steppaso into that spaceespacio.
49
167486
3536
algo nuevo es moverse en ese espacio.
03:06
So how can we ever do anything newnuevo? Well fortunatelypor suerte,
50
171022
3224
Entonces, ¿cómo podemos hacer algo nuevo? Afortunadamente,
03:10
evolutionevolución has givendado us an answerresponder, right?
51
174246
3584
la evolución nos ha dado una respuesta, ¿sí?
03:13
And it enableshabilita us to addressdirección even the mostmás difficultdifícil
52
177830
3595
Y nos permite abordar incluso las preguntas
03:17
of questionspreguntas. The bestmejor questionspreguntas are the onesunos that createcrear the mostmás uncertaintyincertidumbre.
53
181425
4679
más difíciles. Las mejores preguntas son aquellas que generan más incertidumbre.
03:22
They're the onesunos that questionpregunta the things we think to be truecierto alreadyya. Right?
54
186104
3956
Ponen en duda las cosas que ya pensamos verdaderas, ¿sí?
03:25
It's easyfácil to askpedir questionspreguntas about how did life beginempezar,
55
190060
1989
Es fácil formular preguntas sobre el origen de la vida,
03:27
or what extendsse extiende beyondmás allá the universeuniverso, but to questionpregunta what you think to be truecierto alreadyya
56
192049
3308
o qué hay más allá del universo, pero cuestionarse lo que uno ya piensa que es correcto
03:31
is really steppingcaminando into that spaceespacio.
57
195357
3001
realmente es adentrarse en ese espacio.
03:34
So what is evolution'sevolución answerresponder to the problemproblema of uncertaintyincertidumbre?
58
198358
4810
¿Cuál es la respuesta de la evolución al problema de la incerteza?
03:39
It's playjugar.
59
203168
1773
El juego.
03:40
Now playjugar is not simplysimplemente a processproceso. ExpertsExpertos in playjugar will tell you
60
204941
4193
Pero el juego no es simplemente un proceso. Los expertos dirán
03:45
that actuallyactualmente it's a way of beingsiendo.
61
209134
2615
que en realidad es una forma de ser.
03:47
PlayJugar is one of the only humanhumano endeavorsesfuerzos where uncertaintyincertidumbre
62
211749
2891
El juego es una de las aventuras humanas en las que se celebra
03:50
is actuallyactualmente celebratedcelebrado. UncertaintyIncertidumbre is what makeshace playjugar fundivertido.
63
214640
4326
la incertidumbre. La incertidumbre hace del juego algo divertido.
03:54
Right? It's adaptableadaptable to changecambio. Right? It opensabre possibilityposibilidad,
64
218966
4275
¿Sí? Se adapta al cambio. ¿Verdad? Abre posibilidades,
03:59
and it's cooperativecooperativa. It's actuallyactualmente how we do our socialsocial bondingvinculación,
65
223241
4109
y es algo cooperativo. Es nuestra forma de relacionarnos socialmente,
04:03
and it's intrinsicallyintrínsecamente motivatedmotivado. What that meansmedio
66
227350
1726
y tiene una motivación intrínseca. Eso significa
04:04
is that we playjugar to playjugar. PlayJugar is its ownpropio rewardrecompensa.
67
229076
4606
que jugamos por jugar. El juego es su propia recompensa.
04:09
Now if you look at these fivecinco waysformas of beingsiendo,
68
233682
3891
Ahora, si vemos estas cinco formas de ser,
04:13
these are the exactexacto samemismo waysformas of beingsiendo you need
69
237573
2721
son exactamente las mismas formas de ser necesarias
04:16
in orderorden to be a good scientistcientífico.
70
240294
2036
para ser un buen científico.
04:18
ScienceCiencia is not defineddefinido by the methodmétodo sectionsección of a paperpapel.
71
242330
3027
La ciencia no se define en la sección del método de un artículo.
04:21
It's actuallyactualmente a way of beingsiendo, whichcual is here, and this is truecierto
72
245357
3140
En realidad es una forma de ser, que está aquí, y esto es verdad
04:24
for anything that is creativecreativo.
73
248497
2653
para todo lo creativo.
04:27
So if you addañadir rulesreglas to playjugar, you have a gamejuego.
74
251150
4203
Si al jugar le añadimos reglas, tenemos el juego.
04:31
That's actuallyactualmente what an experimentexperimentar is.
75
255353
2790
Eso en realidad es un experimento.
04:34
So armedarmado with these two ideasideas,
76
258143
1919
Así, con estas dos ideas
04:35
that scienceciencia is a way of beingsiendo and experimentsexperimentos are playjugar,
77
260062
4322
la ciencia es una forma de ser y los experimentos son un juego,
04:40
we askedpreguntó, can anyonenadie becomevolverse a scientistcientífico?
78
264384
3453
nos preguntamos, ¿todos podemos ser científicos?
04:43
And who better to askpedir than 25 eight-ocho- to 10-year-old-edad childrenniños?
79
267837
3500
Y qué mejor que preguntarle a 25 niños de 8 a 10 años.
04:47
Because they're expertsexpertos in playjugar. So I tooktomó my beeabeja arenaarena
80
271337
3507
Son expertos en juegos. Llevé mi equipo
04:50
down to a smallpequeña schoolcolegio in DevonDevon, and the aimobjetivo of this
81
274844
3547
a una pequeña escuela de Devon, y el objetivo
04:54
was to not just get the kidsniños to see scienceciencia differentlydiferentemente,
82
278391
4244
era no sólo hacer que los niños vean la ciencia de otra manera,
04:58
but, throughmediante the processproceso of scienceciencia, to see themselvessí mismos differentlydiferentemente. Right?
83
282635
4598
sino que, mediante el proceso científico, se vean a sí mismos de modo diferente, ¿sí?
05:03
The first steppaso was to askpedir a questionpregunta.
84
287233
3408
El primer paso fue plantear una pregunta.
05:06
Now, I should say that we didn't get fundingfondos for this studyestudiar
85
290641
2880
Tengo que decir que no recibimos financiamiento para el estudio
05:09
because the scientistscientíficos said smallpequeña childrenniños couldn'tno pudo make
86
293521
3330
porque los científicos dijeron que los niños pequeños no podían
05:12
a usefulútil contributioncontribución to scienceciencia, and the teachersprofesores said kidsniños couldn'tno pudo do it.
87
296851
4302
contribuir de manera útil a la ciencia, y los maestros dijeron que los niños no podrían hacerlo.
05:17
So we did it anywayde todas formas. Right? Of coursecurso.
88
301153
3734
Así que lo hicimos de todos modos, ¿sí? Claro.
05:20
So, here are some of the questionspreguntas. I put them in smallpequeña printimpresión
89
304887
2819
Estas son algunas preguntas. Las puse en letra chica
05:23
so you wouldn'tno lo haría bothermolestia readingleyendo it. PointPunto is that fivecinco of the questionspreguntas that the kidsniños camevino up with
90
307706
4440
para que no se molesten en leerlas. La cuestión es que cinco de las preguntas surgidas de los niños
05:28
were actuallyactualmente the basisbase of scienceciencia publicationpublicación the last fivecinco to 15 yearsaños. Right?
91
312146
4618
fueron en realidad la base de la publicación científica en los últimos 5 a 15 años, ¿sí?
05:32
So they were askingpreguntando questionspreguntas that were significantsignificativo
92
316764
2660
Es decir, preguntaron cosas significativas para
05:35
to expertexperto scientistscientíficos.
93
319424
2130
los científicos expertos.
05:37
Now here, I want to sharecompartir the stageescenario with someonealguien quitebastante specialespecial. Right?
94
321554
4134
En este punto quiero compartir escenario con alguien muy especial, ¿sí?
05:41
She was one of the youngjoven people who was involvedinvolucrado in this studyestudiar,
95
325688
2612
Ella fue una joven de los que participaron en este estudio
05:44
and she's now one of the youngestel más joven publishedpublicado scientistscientíficos
96
328300
2334
y es ahora una de las publicadoras científicas más jóvenes
05:46
in the worldmundo. Right? She will now, onceuna vez she comesproviene ontosobre stageescenario,
97
330634
3883
del mundo. ¿Sí? Lo hará ahora, en cuanto suba al escenario,
05:50
will be the youngestel más joven personpersona to ever speakhablar at TEDTED. Right?
98
334517
3698
será la oradora más joven de TED. ¿Sí?
05:54
Now, scienceciencia and askingpreguntando questionspreguntas is about couragevalor.
99
338215
2875
Tanto la ciencia como hacerse preguntas requiere coraje.
05:56
Now she is the personificationpersonificación of couragevalor, because she's
100
341090
3200
Ella es la personificación del coraje dado que
06:00
going to standestar up here and talk to you all.
101
344290
1387
se parará aquí y hablará para todos.
06:01
So AmyAmy, would you please come up? (ApplauseAplausos)
102
345677
5254
Por eso, Amy, ¿puedes venir, por favor? (Aplausos)
06:06
(ApplauseAplausos)
103
350931
7185
(Aplausos)
06:14
So Amy'sAmy going to help me tell the storyhistoria of what we call
104
358116
2519
Amy me ayudará a contarles la historia de lo que llamamos
06:16
the BlackawtonBlackawton BeesAbejas ProjectProyecto, and first she's going to tell you
105
360635
2666
"Proyecto Abejas de Blackawton" pero antes ella les contará
06:19
the questionpregunta that they camevino up with. So go aheadadelante, AmyAmy.
106
363301
2545
la pregunta que se les ocurrió. Adelante, Amy.
06:21
AmyAmy O'TooleO'Toole: Thank you, BeauGalán. We thought
107
365846
1719
Amy O'Toole: Gracias, Beau. Pensamos
06:23
that it was easyfácil to see the linkenlazar betweenEntre humanshumanos and apessimios
108
367565
3401
que era fácil ver el vínculo entre humanos y simios
06:26
in the way that we think, because we look alikeigual.
109
370966
3024
en la forma de pensar, porque nos parecemos.
06:29
But we wonderedpreguntado if there's a possibleposible linkenlazar
110
373990
2689
Pero nos preguntábamos si existiría un vínculo
06:32
with other animalsanimales. It'dHubiera be amazingasombroso if humanshumanos and beesabejas
111
376679
4704
con otros animales. Sorprendería si humanos y abejas
06:37
thought similarsimilar, sinceya que they seemparecer so differentdiferente from us.
112
381383
4113
pensaran de forma similar, porque parecen muy diferentes de nosotros.
06:41
So we askedpreguntó if humanshumanos and beesabejas mightpodría solveresolver
113
385496
3053
Así, nos preguntábamos si humanos y abejas pueden resolver
06:44
complexcomplejo problemsproblemas in the samemismo way.
114
388549
2407
problemas complejos de la misma manera.
06:46
Really, we wanted to know if beesabejas can alsoademás adaptadaptar
115
390956
3287
También queríamos saber si las abejas pueden adaptarse
06:50
themselvessí mismos to newnuevo situationssituaciones usingutilizando previouslypreviamente learnedaprendido rulesreglas
116
394243
3707
a nuevas situaciones usando reglas y condiciones previamente
06:53
and conditionscondiciones. So what if beesabejas can think like us?
117
397950
4214
aprendidas. ¿Y si las abejas pueden pensar como nosotros?
06:58
Well, it'dhabría be amazingasombroso, sinceya que we're talkinghablando about an insectinsecto
118
402164
2552
Bueno, sería sorprendente, porque hablamos de un insecto
07:00
with only one millionmillón braincerebro cellsCélulas.
119
404716
2525
que tiene sólo un millón de células cerebrales.
07:03
But it actuallyactualmente makeshace a lot of sensesentido they should,
120
407241
2142
Pero tiene mucho sentido que así sea
07:05
because beesabejas, like us, can recognizereconocer a good flowerflor
121
409383
3277
porque las abejas, como nosotros, pueden reconocer buenas flores
07:08
regardlessindependientemente of the time of day, the lightligero, the weatherclima,
122
412660
3613
independientemente de la hora del día, la luz, el clima,
07:12
or from any angleángulo they approachenfoque it from. (ApplauseAplausos)
123
416273
5742
o del ángulo desde el que se aproximen. (Aplausos)
07:17
BLlicenciado en Derecho: So the nextsiguiente steppaso was to designdiseño an experimentexperimentar,
124
422015
3782
BL: El siguiente paso fue diseñar un experimento
07:21
whichcual is a gamejuego. So the kidsniños wentfuimos off and they designeddiseñado
125
425797
3302
en forma de juego. Los niños diseñaron
07:24
this experimentexperimentar, and so -- well, gamejuego -- and so,
126
429099
3301
este experimento y así --bueno, este juego--
07:28
AmyAmy, can you tell us what the gamejuego was,
127
432400
1466
Amy, ¿puedes contarnos cómo era el juego
07:29
and the puzzlerompecabezas that you setconjunto the beesabejas?
128
433866
2143
y el acertijo de las abejas?
07:31
AOAO: The puzzlerompecabezas we camevino up with was an if-thensi-entonces ruleregla.
129
436009
3023
AO: El acertijo que pensamos era una regla si-entonces.
07:34
We askedpreguntó the beesabejas to learnaprender not just to go to a certaincierto colorcolor,
130
439032
3645
Le pedimos a las abejas que aprendan no sólo a ir a cierto color,
07:38
but to a certaincierto colorcolor flowerflor only
131
442677
2668
sino a ir a cierto color de flor, sólo
07:41
when it's in a certaincierto patternpatrón.
132
445345
1632
si está en determinado patrón.
07:42
They were only rewardedrecompensado if they wentfuimos to the yellowamarillo flowersflores
133
446977
3259
Sólo recibían premio si iban a las flores amarillas,
07:46
if the yellowamarillo flowersflores were surroundedrodeado by the blueazul,
134
450236
3060
si las flores amarillas estaban rodeadas de azul,
07:49
or if the blueazul flowersflores were surroundedrodeado by the yellowamarillo.
135
453296
3268
o si las flores azules estaban rodeadas de amarillo.
07:52
Now there's a numbernúmero of differentdiferente rulesreglas the beesabejas can learnaprender
136
456564
2585
Hay muchas reglas diferentes que las abejas pueden aprender
07:55
to solveresolver this puzzlerompecabezas. The interestinginteresante questionpregunta is, whichcual?
137
459149
3425
para resolver el problema. La pregunta interesante es, ¿cuál?
07:58
What was really excitingemocionante about this projectproyecto was we,
138
462574
2780
Lo realmente interesante de este proyecto fue que ni nosotros
08:01
and BeauGalán, had no ideaidea whethersi it would work.
139
465354
2343
ni Beau teníamos idea de si iba a funcionar o no.
08:03
It was completelycompletamente newnuevo, and no one had donehecho it before,
140
467697
2454
Era algo completamente nuevo y nadie lo había hecho antes,
08:06
includingincluso adultsadultos. (LaughterRisa)
141
470151
3723
tampoco los adultos. (Risas)
08:09
BLlicenciado en Derecho: IncludingIncluso the teachersprofesores, and that was really harddifícil for the teachersprofesores.
142
473874
3464
BL: Incluso los maestros, y eso era muy difícil de asumir para ellos.
08:13
It's easyfácil for a scientistcientífico to go in and not have a cluepista what he's doing,
143
477338
2904
Es fácil para un científico no tener ni idea de lo que está ocurriendo,
08:16
because that's what we do in the lablaboratorio, but for a teacherprofesor
144
480242
2544
porque de eso se trata el laboratorio, pero para un maestro
08:18
not to know what's going to happenocurrir at the endfin of the day --
145
482786
1625
no saber qué ocurrirá al final del día...
08:20
so much of the creditcrédito goesva to DaveDave StrudwickStrudwick, who was
146
484411
2599
gran parte del mérito corresponde a Dave Strudwick,
08:22
the collaboratorcolaborador on this projectproyecto. Okay?
147
487010
2209
colaborador de este proyecto. ¿Sí?
08:25
So I'm not going to go throughmediante the wholetodo detailsdetalles of the studyestudiar
148
489219
2732
No voy a entrar en los detalles del estudio
08:27
because actuallyactualmente you can readleer about it, but the nextsiguiente steppaso
149
491951
2638
porque pueden leerlo, pero el siguiente paso
08:30
is observationobservación. So here are some of the studentsestudiantes
150
494589
3645
es la observación. Por eso aquí hay algunos estudiantes
08:34
doing the observationsobservaciones. They're recordinggrabación the datadatos
151
498234
2768
haciendo observaciones. Están registrando datos
08:36
of where the beesabejas flymosca.
152
501002
5044
de la posición de las abejas.
08:41
(VideoVídeo) DaveDave StrudwickStrudwick: So what we're going to do —StudentEstudiante: 5C.
153
506046
2023
(Video) Dave Strudwick: Lo que haremos...
Alumna: 5C.
08:43
DaveDave StrudwickStrudwick: Is she still going up here?StudentEstudiante: Yeah.
154
508069
3990
David Strudwick: ¿Sigue pasando por aquí?
Alumna: Así es.
08:47
DaveDave StrudwickStrudwick: So you keep trackpista of eachcada.StudentEstudiante: HenryEnrique, can you help me here?
155
512059
3597
Dave Strudwick: O sea que le sigues el rastro a cada una.
Alumna: Henry, ¿puedes ayudarme?
08:51
BLlicenciado en Derecho: "Can you help me, HenryEnrique?" What good scientistcientífico saysdice that, right?
156
515656
2904
BL: ¿Puedes ayudarme, Henry?" ¿Qué buen científico dice eso, no?
08:54
StudentEstudiante: There's two up there.
157
518560
4710
Alumna: Hay dos allí.
08:59
And threeTres in here.
158
523270
2874
Y tres aquí.
09:02
BLlicenciado en Derecho: Right? So we'venosotros tenemos got our observationsobservaciones. We'veNosotros tenemos got our datadatos.
159
526144
2275
BL: ¿Sí? Conseguimos nuestras observaciones. Obtuvimos los datos.
09:04
They do the simplesencillo mathematicsmatemáticas, averagingpromediando, etcetc., etcetc.
160
528419
3773
Hicimos cálculos simples, promedios, etc., etc.
09:08
And now we want to sharecompartir. That's the nextsiguiente steppaso.
161
532192
1931
Y ahora queremos compartir. Ese es el paso siguiente.
09:10
So we're going to writeescribir this up and try to submitenviar this
162
534123
1608
Así que lo redactaremos e intentaremos enviarlo
09:11
for publicationpublicación. Right? So we have to writeescribir it up.
163
535731
2856
para publicar. ¿Sí? Tenemos que redactarlo.
09:14
So we go, of coursecurso, to the pubpub. All right? (LaughterRisa)
164
538587
4513
Para eso, claro, fuimos al pub. ¿Sí? (Risas)
09:19
The one on the left is minemía, okay? (LaughterRisa)
165
543100
2284
El de la izquierda es mío, ¿bien? (Risas)
09:21
Now, I tell them, a paperpapel has fourlas cuatro differentdiferente sectionssecciones:
166
545384
2086
Les dije que un artículo tiene cuatro secciones diferentes:
09:23
an introductionIntroducción, a methodsmétodos, a resultsresultados, a discussiondiscusión.
167
547470
2807
introducción, métodos, resultados, discusión.
09:26
The introductionIntroducción saysdice, what's the questionpregunta and why?
168
550277
2604
La introducción dice cuál es la pregunta y por qué.
09:28
MethodsMétodos, what did you do? ResultsResultados, what was the observationobservación?
169
552881
3119
Los métodos, qué hiciste. Los resultados, cuál fue la observación.
09:31
And the discussiondiscusión is, who carescuidados? Right?
170
556000
2143
Y la discusión es a quién le importa, ¿sí?
09:34
That's a scienceciencia paperpapel, basicallybásicamente. (LaughterRisa)
171
558143
2459
Eso, en esencia, es un artículo científico. (Risas)
09:36
So the kidsniños give me the wordspalabras, right? I put it into a narrativenarrativa,
172
560602
4529
Los niños me dieron las palabras, ¿sí? Yo las puse en una narrativa,
09:41
whichcual meansmedio that this paperpapel is writtenescrito in kidspeakkidspeak.
173
565131
3247
de modo que este artículo está escrito en lenguaje de niños.
09:44
It's not writtenescrito by me. It's writtenescrito by AmyAmy
174
568378
2528
No está escrito por mí. Está escrito por Amy
09:46
and the other studentsestudiantes in the classclase. As a consequenceconsecuencia,
175
570906
3320
y los otros alumnos de la clase. En consecuencia,
09:50
this scienceciencia paperpapel beginscomienza, "OnceUna vez uponsobre a time ... " (LaughterRisa)
176
574226
6017
este artículo empieza: "Érase una vez...." (Risas)
09:56
The resultsresultados sectionsección, it saysdice: "TrainingFormación phasefase, the puzzlerompecabezas ... duhDuh duhDuh duuuuuhhhduuuuuhhh." Right? (LaughterRisa)
177
580243
5312
La sección de resultados dice: "Fase de entrenamiento, el acertijo ta ta taa". ¿Sí? (Risas)
10:01
And the methodsmétodos, it saysdice, "Then we put the beesabejas
178
585555
2196
Y en los métodos dice: "Luego pusimos las abejas
10:03
into the fridgerefrigerador (and madehecho beeabeja pietarta)," smileysmiley facecara. Right? (LaughterRisa)
179
587751
3317
en el refrigerador (e hicimos tarta de abeja)", sonrisa. ¿Bien? (Risas)
10:06
This is a scienceciencia paperpapel. We're going to try to get it publishedpublicado.
180
591068
3833
Es un artículo científico. Intentaremos publicarlo.
10:10
So here'saquí está the titletítulo pagepágina. We have a numbernúmero of authorsautores there.
181
594901
2834
Esta es la portada. Hay varios autores.
10:13
All the onesunos in boldnegrita are eightocho to 10 yearsaños oldantiguo.
182
597735
2851
Los alumnos en negrita tienen de 8 a 10 años.
10:16
The first authorautor is BlackawtonBlackawton PrimaryPrimario SchoolColegio, because
183
600586
2050
El primer autor es Blackawton Primary School porque
10:18
if it were ever referencedreferenciado, it would be "BlackawtonBlackawton etet alAlabama,"
184
602636
3246
de ser citada diría "Blackawton et al",
10:21
and not one individualindividual. So we submitenviar it to a publicpúblico accessacceso journaldiario,
185
605882
3057
y no una persona. Lo enviamos a una revista pública
10:24
and it saysdice this. It said manymuchos things, but it said this.
186
608939
3332
y dice, entre otras cosas, lo siguiente:
10:28
"I'm afraidasustado the paperpapel failsfalla our initialinicial qualitycalidad controlcontrolar checkscheques in severalvarios differentdiferente waysformas." (LaughterRisa)
187
612271
3919
"Temo que el artículo no pasó distintas instancias del control de calidad". (Risas)
10:32
In other wordspalabras, it startsempieza off "onceuna vez uponsobre a time,"
188
616190
2560
En otras palabras, empieza con "érase una vez",
10:34
the figuresfiguras are in crayonlápiz de color, etcetc. (LaughterRisa)
189
618750
2526
las cifras están en crayón, etc. (Risas)
10:37
So we said, we'llbien get it reviewedrevisado. So I sentexpedido it to DaleValle PurvesPurves,
190
621276
4353
Así que dijimos, haremos que lo revisen. Se lo envié a Dale Purves,
10:41
who is at the NationalNacional AcademyAcademia of ScienceCiencia, one of the leadinglíder neuroscientistsneurocientíficos in the worldmundo,
191
625629
3533
de la Academia Nacional de Ciencias, uno de los neurocientíficos más importantes del mundo,
10:45
and he saysdice, "This is the mostmás originaloriginal scienceciencia paperpapel I have ever readleer" — (LaughterRisa) —
192
629162
3449
y dijo: "Este es el artículo científico más original que he leído" (Risas)
10:48
"and it certainlyciertamente deservesmerece wideamplio exposureexposición."
193
632611
2097
"y sin duda merece amplia difusión".
10:50
LarryLarry MaloneyMaloney, expertexperto in visionvisión, saysdice, "The paperpapel is magnificentmagnífico.
194
634708
4271
Larry Maloney, experto en visión dijo: "El artículo es magnífico.
10:54
The work would be publishablepublicable if donehecho by adultsadultos."
195
638979
3366
El trabajo se publicaría de estar hecho por adultos".
10:58
So what did we do? We sendenviar it back to the editoreditor.
196
642345
1979
Entonces, ¿qué hicimos? Lo enviamos nuevamente al editor.
11:00
They say no.
197
644324
1589
Dijeron que no.
11:01
So we askedpreguntó LarryLarry and NatalieNatalie HempelHempel to writeescribir
198
645913
2454
Así que le pedimos a Larry y Natalie Hempel que escribieran
11:04
a commentarycomentario situatingsituando the findingsrecomendaciones for scientistscientíficos, right,
199
648367
4007
un comentario sobre los hallazgos científicos, ¿sí?
11:08
puttingponiendo in the referencesreferencias, and we submitenviar it to BiologyBiología LettersLetras.
200
652374
4128
colocando las referencias, y lo enviamos a "Biology Letters".
11:12
And there, it was reviewedrevisado by fivecinco independentindependiente refereesárbitros,
201
656502
3327
Allí fue revisado por cinco árbitros independientes,
11:15
and it was publishedpublicado. Okay? (ApplauseAplausos)
202
659829
4421
y fue publicado. ¿Bien? (Aplausos)
11:20
(ApplauseAplausos)
203
664250
6000
(Aplausos)
11:26
It tooktomó fourlas cuatro monthsmeses to do the scienceciencia,
204
670250
3021
Nos llevó cuatro meses hacerlo
11:29
two yearsaños to get it publishedpublicado. (LaughterRisa)
205
673271
3228
y dos años publicarlo. (Risas)
11:32
TypicalTípico scienceciencia, actuallyactualmente, right? So this makeshace AmyAmy and
206
676499
4835
Ciencia típica, ¿verdad? Esto hizo de Amy y sus amigos
11:37
her friendsamigos the youngestel más joven publishedpublicado scientistscientíficos in the worldmundo.
207
681334
2433
los científicos más jóvenes del mundo, que han publicado.
11:39
What was the feedbackrealimentación like?
208
683767
2016
¿Cuál fue la respuesta?
11:41
Well, it was publishedpublicado two daysdías before ChristmasNavidad,
209
685783
2885
Bueno, se publicó dos días antes de Navidad,
11:44
downloadeddescargado 30,000 timesveces in the first day, right?
210
688668
4003
tuvo 30 000 descargas el primer día, ¿sí?
11:48
It was the Editors'Editores ChoiceElección in ScienceCiencia, whichcual is a topparte superior scienceciencia magazinerevista.
211
692671
4040
Fue elegida por los editores científicos, en la mejor revista de ciencias.
11:52
It's foreverSiempre freelylibremente accessibleaccesible by BiologyBiología LettersLetras.
212
696711
2542
Esta disponible gratuitamente de por vida en "Biology Letters".
11:55
It's the only paperpapel that will ever be freelylibremente accessibleaccesible by this journaldiario.
213
699253
3680
Es el único artículo que siempre estará disponible gratuitamente en esta revista.
11:58
Last yearaño, it was the second-mostsegundo más downloadeddescargado paperpapel
214
702933
2699
El año pasado fue el segundo artículo más descargado
12:01
by BiologyBiología LettersLetras, and the feedbackrealimentación from not just scientistscientíficos
215
705632
4104
en "Biology Letters", y la reacción no sólo es de los científicos
12:05
and teachersprofesores but the publicpúblico as well.
216
709736
2548
y maestros sino también del público.
12:08
And I'll just readleer one.
217
712284
1772
Les leeré una.
12:09
"I have readleer 'Blackawton'Blackawton Bees'Abejas' recentlyrecientemente. I don't have
218
714056
2490
"Hace poco leí 'Abejas de Blackawton'. No tengo palabras
12:12
wordspalabras to explainexplique exactlyexactamente how I am feelingsensación right now.
219
716546
2313
para expresar exactamente lo que siento en este momento.
12:14
What you guys have donehecho is realreal, truecierto and amazingasombroso.
220
718859
2479
Lo que han hecho es real, verdadero y asombroso.
12:17
CuriosityCuriosidad, interestinteresar, innocenceinocencia and zealcelo are the mostmás basicBASIC
221
721338
3109
La curiosidad, el interés, la inocencia y el fervor es lo elemental
12:20
and mostmás importantimportante things to do scienceciencia.
222
724447
1724
y lo más importante para la ciencia.
12:22
Who elsemás can have these qualitiescalidades more than childrenniños?
223
726171
2478
¿Quién más puede tener estas cualidades que los niños?
12:24
Please congratulatefelicitar your children'spara niños teamequipo from my sidelado."
224
728649
3541
Por favor, felicite a sus alumnos de mi parte".
12:28
So I'd like to concludeconcluir with a physicalfísico metaphormetáfora.
225
732190
3383
Me gustaría concluir con una metáfora física.
12:31
Can I do it on you? (LaughterRisa)
226
735573
2968
¿Puedo hacerlo contigo? (Risas)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
Oh, vamos, ven. Sí, sí. Bueno.
12:37
Now, scienceciencia is about takingtomando risksriesgos, so this is an incredibleincreíble riskriesgo, right? (LaughterRisa)
228
741634
5177
La ciencia implica asumir riesgos, y esto es un riesgo increíble, ¿no? (Risas)
12:42
For me, not for him. Right? Because we'venosotros tenemos only donehecho this onceuna vez before. (LaughterRisa)
229
746811
6098
Para mí, no para él. ¿Sí? Porque lo hemos hecho sólo una vez antes. (Risas)
12:48
And you like technologytecnología, right?
230
752909
1576
Y te gusta la tecnología, ¿no?
12:50
ShimonShimon SchockenSchocken: Right, but I like myselfmí mismo.
231
754485
2176
Shimon Schocken: Sí, pero también me gusto yo.
12:52
BLlicenciado en Derecho: This is the epitomeepítome of technologytecnología. Right. Okay.
232
756661
2951
BL: Esto es el epítome de la tecnología. Bien, vamos.
12:55
Now ... (LaughterRisa)
233
759612
3608
Ahora... (Risas)
12:59
Okay. (LaughterRisa)
234
763220
2880
Bien. (Risas)
13:02
Now, we're going to do a little demonstrationdemostración, right?
235
766100
4084
Haremos una pequeña demostración, ¿sí?
13:06
You have to closecerca your eyesojos, and you have to pointpunto
236
770184
4019
Tienes que cerrar los ojos, y tienes que señalar
13:10
where you hearoír me clappingaplausos. All right?
237
774203
3157
dónde oyes mis aplausos. ¿Sí?
13:13
(ClappingAplausos)
238
777360
4398
(Aplauso)
13:17
(ClappingAplausos)
239
781758
3144
(Aplauso)
13:20
Okay, how about if everyonetodo el mundo over there shoutsgritos. One, two, threeTres?
240
784902
2903
Bueno, ¿qué tal si todos gritan? Uno, dos, tres...
13:23
AudienceAudiencia: (ShoutsGritos)
241
787805
2901
Audiencia: (Gritos)
13:26
(LaughterRisa)
242
790706
4446
(Risas)
13:31
(ShoutsGritos) (LaughterRisa)
243
795152
3171
(Gritos) (Risas)
13:34
BrilliantBrillante. Now, openabierto your eyesojos. We'llBien do it one more time.
244
798323
3641
Brillante. Ahora abre tus ojos. Lo haremos una vez más.
13:37
EveryoneTodo el mundo over there shoutgritar. (ShoutsGritos)
245
801964
2802
Griten todos por allí. (Risas)
13:40
Where'sDonde esta the soundsonar comingviniendo from? (LaughterRisa) (ApplauseAplausos)
246
804766
5932
¿De dónde viene el sonido? (Risas) (Aplausos)
13:46
Thank you very much. (ApplauseAplausos)
247
810698
4230
Muchas gracias. (Aplausos)
13:50
What's the pointpunto? The pointpunto is what scienceciencia does for us.
248
814928
3713
¿Cuál es la idea? La idea es qué hace la ciencia por nosotros.
13:54
Right? We normallynormalmente walkcaminar throughmediante life respondingrespondiendo,
249
818641
2406
¿Sí? Normalmente vamos por la vida respondiendo
13:56
but if we ever want to do anything differentdiferente, we have to
250
821047
2212
pero si alguna vez queremos hacer algo diferente, tenemos que
13:59
steppaso into uncertaintyincertidumbre. When he openedabrió his eyesojos,
251
823259
2689
adentrarnos en la incertidumbre. Cuando abrió los ojos
14:01
he was ablepoder to see the worldmundo in a newnuevo way.
252
825948
2382
pudo ver el mundo de una nueva forma.
14:04
That's what scienceciencia offersofertas us. It offersofertas the possibilityposibilidad
253
828330
3168
Eso nos ofrece la ciencia. Nos da la posibilidad
14:07
to steppaso on uncertaintyincertidumbre throughmediante the processproceso of playjugar, right?
254
831498
4016
de adentrarnos en la incertidumbre mediante el juego, ¿sí?
14:11
Now, truecierto scienceciencia educationeducación I think should be about
255
835514
3024
Ahora, creo que la verdadera educación científica debería
14:14
givingdando people a voicevoz and enablinghabilitar to expressexprimir that voicevoz,
256
838538
3399
consistir en darle voz a la gente y permitirle expresar esa voz,
14:17
so I've askedpreguntó AmyAmy to be the last voicevoz in this shortcorto storyhistoria.
257
841937
4369
por eso le pedí a Amy que sea la última voz en esta breve historia.
14:22
So, AmyAmy?
258
846306
3105
¿Amy?
14:25
AOAO: This projectproyecto was really excitingemocionante for me,
259
849411
2553
AO: Este proyecto fue apasionante para mí
14:27
because it broughttrajo the processproceso of discoverydescubrimiento to life,
260
851964
2671
porque le dio vida al proceso de descubrimiento
14:30
and it showedmostró me that anyonenadie, and I mean anyonenadie,
261
854635
2911
y me mostró que todos, me refiero a cada uno,
14:33
has the potentialpotencial to discoverdescubrir something newnuevo,
262
857546
2753
tenemos el potencial de descubrir algo nuevo,
14:36
and that a smallpequeña questionpregunta can leaddirigir into a biggrande discoverydescubrimiento.
263
860299
4072
y que una pequeña pregunta puede llevar a un gran descubrimiento.
14:40
ChangingCambiando the way a personpersona thinkspiensa about something
264
864371
2652
Cambiar la manera en que una persona piensa algo
14:42
can be easyfácil or harddifícil. It all dependsdepende on the way the personpersona
265
867023
3712
puede ser fácil o difícil. Todo depende de la forma en que la persona
14:46
feelssiente about changecambio.
266
870735
1488
se sienta respecto del cambio.
14:48
But changingcambiando the way I thought about scienceciencia was
267
872223
2452
Pero cambiar mi manera de pensar en la ciencia fue
14:50
surprisinglyasombrosamente easyfácil. OnceUna vez we playedjugó the gamesjuegos
268
874675
2275
sorprendentemente fácil. Una vez que empezamos a jugar
14:52
and then startedempezado to think about the puzzlerompecabezas,
269
876950
2418
y luego a pensar los acertijos
14:55
I then realizeddio cuenta that scienceciencia isn't just a boringaburrido subjecttema,
270
879368
3857
me di cuenta que la ciencia no es sólo un tema aburrido
14:59
and that anyonenadie can discoverdescubrir something newnuevo.
271
883225
3194
y que todos podemos descubrir algo nuevo.
15:02
You just need an opportunityoportunidad. My opportunityoportunidad camevino
272
886419
3200
Sólo necesitamos una oportunidad. Mi oportunidad
15:05
in the formformar of BeauGalán, and the BlackawtonBlackawton Beeabeja ProjectProyecto.
273
889619
2636
llegó en forma de Beau, y del Proyecto Abeja de Blackawton.
15:08
Thank you.BLlicenciado en Derecho: Thank you very much. (ApplauseAplausos)
274
892255
4361
Gracias.
BL: Muchas gracias. (Aplausos)
15:12
(ApplauseAplausos)
275
896616
7747
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Néstor Noziglia

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ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com