ABOUT THE SPEAKER
Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com
TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

Stuart Firestein: La búsqueda de la ignorancia

Filmed:
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¿Cómo es realmente el trabajo de un científico? Como neurocientífico Stuart Firestein bromea: se parece mucho menos al método científico y mucho más a "tirarse pedos por ahí... en la oscuridad". En esta charla ingeniosa, Firestein llega al corazón de la ciencia como realmente se practica y sugiere que debemos valorar lo que no sabemos —o "la ignorancia de alta calidad"— tanto como lo que sabemos.
- Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

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00:12
There is an ancientantiguo proverbproverbio that saysdice
0
495
3558
Hay un antiguo proverbio que dice:
00:16
it's very difficultdifícil to find a blacknegro catgato in a darkoscuro roomhabitación,
1
4053
4062
es muy difícil encontrar un gato negro
en una habitación oscura,
00:20
especiallyespecialmente when there is no catgato.
2
8115
2788
especialmente cuando no hay ningún gato.
00:22
I find this a particularlyparticularmente aptapto descriptiondescripción of scienceciencia
3
10903
3329
Me parece una descripción
particularmente acertada de la ciencia
00:26
and how scienceciencia workstrabajos --
4
14232
2136
y de cómo trabaja,
00:28
bumblingtorpe around in a darkoscuro roomhabitación, bumpinggolpeando into things,
5
16368
3320
dando vueltas alrededor en un cuarto
oscuro, chocando con las cosas,
00:31
tryingmolesto to figurefigura out what shapeforma this mightpodría be,
6
19688
2302
tratando de averiguar qué forma podría tener esto,
00:33
what that mightpodría be,
7
21990
1444
lo que podría ser,
00:35
there are reportsinformes of a catgato somewherealgun lado around,
8
23434
2489
hay informes de un gato por ahí,
00:37
they maymayo not be reliablede confianza, they maymayo be,
9
25923
1793
que pueden ser o no ser fiables,
00:39
and so forthadelante and so on.
10
27716
1520
y así sucesivamente.
00:41
Now I know this is differentdiferente than the way mostmás people
11
29236
1976
Ahora sé que esto es diferente a la forma
en que la mayoría de las personas
00:43
think about scienceciencia.
12
31212
1552
piensan acerca de la ciencia.
00:44
ScienceCiencia, we generallyen general are told,
13
32764
1554
La ciencia, se nos dice generalmente,
00:46
is a very well-orderedbien ordenado mechanismmecanismo for
14
34318
2750
es un mecanismo muy bien ordenado para
00:49
understandingcomprensión the worldmundo,
15
37068
1301
entender el mundo,
00:50
for gainingganando factshechos, for gainingganando datadatos,
16
38369
2286
de conseguir hechos,
de obtener datos,
00:52
that it's rule-basedbasado en reglas,
17
40655
1553
que está basada en normas,
00:54
that scientistscientíficos use this thing calledllamado the scientificcientífico methodmétodo
18
42208
3241
que los científicos utilizan esa cosa
llamada el método científico
00:57
and we'venosotros tenemos been doing this for 14 generationsgeneraciones or so now,
19
45449
2839
y que hemos estado haciendo esto durante
más o menos 14 generaciones hasta ahora,
01:00
and the scientificcientífico methodmétodo is a setconjunto of rulesreglas
20
48288
2571
y que el método científico es
un conjunto de reglas
01:02
for gettingconsiguiendo harddifícil, coldfrío factshechos out of the datadatos.
21
50859
4192
para conseguir hechos sólidos
y objetivos a partir de los datos.
01:07
I'd like to tell you that's not the casecaso.
22
55051
2095
Me gustaría decirles que este no es el caso.
01:09
So there's the scientificcientífico methodmétodo,
23
57146
1832
Así que está el método científico,
01:10
but what's really going on is this. (LaughterRisa)
24
58978
2319
pero lo que realmente sucede
es lo siguiente. (Risas)
01:13
[The ScientificCientífico MethodMétodo vsvs. FartingFarting Around]
25
61297
958
[El Método Científico vs. Tirarse Pedos Alrededor]
01:14
And it's going on kindtipo of like that.
26
62255
3104
Y está pasando un poco así.
01:17
[... in the darkoscuro] (LaughterRisa)
27
65359
1421
[... en la oscuridad] (Risas)
01:18
So what is the differencediferencia, then,
28
66780
4541
Así que, ¿cuál es la diferencia, entonces,
01:23
betweenEntre the way I believe scienceciencia is pursuedperseguido
29
71321
3816
entre la manera en que creo
que la ciencia es perseguida
01:27
and the way it seemsparece to be perceivedpercibido?
30
75137
2861
y la forma en la que parece ser percibida?
01:29
So this differencediferencia first camevino to me in some waysformas
31
77998
2715
Esta diferencia se me presentó
de varias maneras
01:32
in my dualdoble rolepapel at ColumbiaColumbia UniversityUniversidad,
32
80713
2097
en mi doble papel en la
Universidad de Columbia,
01:34
where I'm bothambos a professorprofesor and runcorrer a laboratorylaboratorio in neuroscienceneurociencia
33
82810
4155
donde soy profesor y además dirijo
un laboratorio de neurociencias
01:38
where we try to figurefigura out how the braincerebro workstrabajos.
34
86965
2195
donde tratamos de averiguar
cómo funciona el cerebro.
01:41
We do this by studyingestudiando the sensesentido of smelloler,
35
89160
2371
Hacemos esto mediante
el estudio del olfato,
01:43
the sensesentido of olfactionolfato, and in the laboratorylaboratorio,
36
91531
2531
del sentido del olfato, y en el laboratorio,
01:46
it's a great pleasurePlacer and fascinatingfascinante work
37
94062
2634
es un gran placer y un trabajo fascinante
01:48
and excitingemocionante to work with graduategraduado studentsestudiantes and post-docspost-docs
38
96696
2871
y es emocionante trabajar con estudiantes
graduados y postdoctorados
01:51
and think up coolguay experimentsexperimentos to understandentender how this
39
99567
2611
y pensar en experimentos interesantes
para entender cómo este
01:54
sensesentido of smelloler workstrabajos and how the braincerebro mightpodría be workingtrabajando,
40
102178
2386
sentido del olfato funciona y cómo el cerebro
podría estar trabajando,
01:56
and, well, franklyfrancamente, it's kindtipo of exhilaratingestimulante.
41
104564
2802
y, bueno, francamente, es una
especie de estimulante.
01:59
But at the samemismo time, it's my responsibilityresponsabilidad
42
107366
2718
Pero al mismo tiempo, es mi responsabilidad
02:02
to teachenseñar a largegrande coursecurso to undergraduatesestudiantes universitarios on the braincerebro,
43
110084
2949
enseñar un curso muy extenso a estudiantes
universitarios sobre el cerebro,
02:05
and that's a biggrande subjecttema,
44
113033
1075
y es un gran tema,
02:06
and it takes quitebastante a while to organizeorganizar that,
45
114108
2391
y se tarda bastante tiempo organizarlo,
02:08
and it's quitebastante challengingdesafiante and it's quitebastante interestinginteresante,
46
116499
2811
y es muy difícil y muy interesante,
02:11
but I have to say, it's not so exhilaratingestimulante.
47
119310
3557
pero tengo que decir que no es tan emocionante.
02:14
So what was the differencediferencia?
48
122867
1396
Entonces, ¿cuál era la diferencia?
02:16
Well, the coursecurso I was and am teachingenseñando
49
124263
2069
Pues bien, el curso que estaba
y estoy enseñando
02:18
is calledllamado CellularCelular and MolecularMolecular NeuroscienceNeurociencia - I. (LaughsRisas)
50
126332
6464
se llama Neurociencia Celular y Molecular - I.
(Risas)
02:24
It's 25 lecturesconferencias fullcompleto of all sortstipo of factshechos,
51
132796
4555
Son 25 conferencias llenas de
todo tipo de hechos,
02:29
it usesusos this giantgigante booklibro calledllamado "PrinciplesPrincipios of NeuralNeural ScienceCiencia"
52
137351
4317
se utiliza este libro gigante llamado
"Principios de Neurociencia"
02:33
by threeTres famousfamoso neuroscientistsneurocientíficos.
53
141668
2334
escrito por tres neurólogos famosos.
02:36
This booklibro comesproviene in at 1,414 pagespáginas,
54
144002
3781
Este libro tiene 1.414 páginas,
02:39
it weighspesa a heftyfuerte sevensiete and a halfmitad poundslibras.
55
147783
2736
pesa unos imponentes 3,4 kg.
02:42
Just to put that in some perspectiveperspectiva,
56
150519
1927
Solo para poner esto en perspectiva,
02:44
that's the weightpeso of two normalnormal humanhumano brainssesos.
57
152446
3455
ese es el peso normal de 2 cerebros humanos.
02:47
(LaughterRisa)
58
155901
3283
(Risas)
02:51
So I beganempezó to realizedarse cuenta de, by the endfin of this coursecurso,
59
159184
3267
Así que empecé a darme cuenta,
al final de este curso,
02:54
that the studentsestudiantes maybe were gettingconsiguiendo the ideaidea
60
162451
2248
de que los estudiantes quizás
estaban recibiendo la idea
02:56
that we mustdebe know everything there is to know about the braincerebro.
61
164699
3031
de que debemos conocer todo lo que
hay para saber sobre el cerebro.
02:59
That's clearlyclaramente not truecierto.
62
167730
1762
Eso claramente no es cierto.
03:01
And they mustdebe alsoademás have this ideaidea, I supposesuponer,
63
169492
2698
Y también deben tener la idea, supongo,
03:04
that what scientistscientíficos do is collectrecoger datadatos and collectrecoger factshechos
64
172190
3381
de que lo que hacen los científicos es
recopilar datos y reunir hechos
03:07
and stickpalo them in these biggrande bookslibros.
65
175571
2089
y pegarlos en esos grandes libros.
03:09
And that's not really the casecaso eitherya sea.
66
177660
1407
Y ese tampoco es realmente el caso.
03:11
When I go to a meetingreunión, after the meetingreunión day is over
67
179067
3303
Cuando voy a una reunión, después de
que ha terminado el día de trabajo
03:14
and we collectrecoger in the barbar over a couplePareja of beerscervezas with my colleaguescolegas,
68
182370
3097
y los colegas nos reunimos en el bar
con un par de cervezas,
03:17
we never talk about what we know.
69
185467
2201
nunca hablamos de lo que sabemos.
03:19
We talk about what we don't know.
70
187668
2166
Hablamos de lo que no sabemos.
03:21
We talk about what still has to get donehecho,
71
189834
2285
Hablamos de lo que todavía
se tiene que hacer,
03:24
what's so criticalcrítico to get donehecho in the lablaboratorio.
72
192119
2825
de lo que es crítico que
hagamos en el laboratorio.
03:26
IndeedEn efecto, this was, I think, bestmejor said by MarieMarie CurieCurie
73
194944
2557
De hecho, esto fue, creo, mejor
dicho por Marie Curie
03:29
who said that one never noticesavisos what has been donehecho
74
197501
2419
quien dijo que nunca nos damos
cuenta de lo que se ha hecho
03:31
but only what remainspermanece to be donehecho.
75
199920
1461
sino de lo que queda por hacer.
03:33
This was in a lettercarta to her brotherhermano after obtainingobtención
76
201381
2225
Esto lo escribió en una carta a su hermano
después de obtener
03:35
her secondsegundo graduategraduado degreela licenciatura, I should say.
77
203606
3718
su segundo título de grado, debo decir.
03:39
I have to pointpunto out this has always been one of my favoritefavorito picturesimágenes of MarieMarie CurieCurie,
78
207324
2813
Tengo que señalar que esta siempre ha sido
una de mis fotos favoritas de Marie Curie,
03:42
because I am convincedconvencido that that glowbrillo behinddetrás her
79
210137
2303
porque estoy convencido de que
ese resplandor detrás de ella
03:44
is not a photographicfotográfico effectefecto. (LaughterRisa)
80
212440
2738
no es un efecto fotográfico.
(Risas)
03:47
That's the realreal thing.
81
215178
1800
Esa es la verdad.
03:48
It is truecierto that her paperspapeles are, to this day,
82
216978
4380
Es cierto que sus papeles
están, al día de hoy,
03:53
storedalmacenado in a basementsótano roomhabitación in the BibliothBibliothèqueWhat FranFrançaiseaise
83
221358
2879
almacenados en un sótano en
la Biblioteca Francesa
03:56
in a concretehormigón roomhabitación that's lead-linedforrado de plomo,
84
224237
2197
en un cuarto de hormigón que
está forrado de plomo,
03:58
and if you're a scholarerudito and you want accessacceso to these notebooksCuadernos,
85
226434
2652
y si eres un erudito y quieres
acceder a estas notas,
04:01
you have to put on a fullcompleto radiationradiación hazmathazmat suittraje,
86
229086
2749
tienes que ponerte un traje antiradiación,
04:03
so it's prettybonita scaryde miedo businessnegocio.
87
231835
2351
es una actividad que da miedo.
04:06
NonethelessSin embargo, this is what I think we were leavingdejando out
88
234186
2796
Sin embargo, creo que esto es lo
que estábamos dejando fuera
04:08
of our coursescursos
89
236982
1626
de nuestros cursos
04:10
and leavingdejando out of the interactionInteracción that we have
90
238608
2526
y dejando afuera de la interacción que tenemos
04:13
with the publicpúblico as scientistscientíficos, the what-remains-to-be-donelo que queda por hacer.
91
241134
2973
con el público como científicos,
el "lo que queda por hacer".
04:16
This is the stuffcosas that's exhilaratingestimulante and interestinginteresante.
92
244107
2634
Esto es lo que es emocionante e interesante.
04:18
It is, if you will, the ignoranceignorancia.
93
246741
2910
Es, si quieren, la ignorancia.
04:21
That's what was missingdesaparecido.
94
249651
979
Eso es lo que le faltaba.
04:22
So I thought, well, maybe I should teachenseñar a coursecurso
95
250630
2860
Así que pensé, bueno, tal vez
debería dar un curso
04:25
on ignoranceignorancia,
96
253490
2100
sobre la ignorancia,
04:27
something I can finallyfinalmente excelsobresalir at, perhapsquizás, for exampleejemplo.
97
255590
3629
algo en lo que por fin, tal vez,
pueda sobresalir, por ejemplo.
04:31
So I did startcomienzo teachingenseñando this coursecurso on ignoranceignorancia,
98
259219
1878
Así que he empezado a enseñar
este curso sobre la ignorancia,
04:33
and it's been quitebastante interestinginteresante
99
261097
1096
y ha sido muy interesante
04:34
and I'd like to tell you to go to the websitesitio web.
100
262193
2086
y me gustaría decir que
visiten la página web.
04:36
You can find all sortstipo of informationinformación there. It's wideamplio openabierto.
101
264279
3636
Pueden encontrar todo tipo de
información ahí. Es muy accesible.
04:39
And it's been really quitebastante an interestinginteresante time for me
102
267915
3523
Y ha sido realmente un momento
muy interesante para mí
04:43
to meetreunirse up with other scientistscientíficos who come in and talk
103
271438
1841
para reunirnos con otros científicos
que vienen y hablan
04:45
about what it is they don't know.
104
273279
1548
acerca de qué es lo que no saben.
04:46
Now I use this wordpalabra "ignoranceignorancia," of coursecurso,
105
274827
1985
Ahora uso la palabra "ignorancia",
por supuesto,
04:48
to be at leastmenos in partparte intentionallyintencionalmente provocativeprovocativo,
106
276812
3158
para ser al menos en parte
intencionalmente provocativo,
04:51
because ignoranceignorancia has a lot of badmalo connotationsconnotaciones
107
279970
2390
porque la ignorancia tiene un montón
de malas connotaciones
04:54
and I clearlyclaramente don't mean any of those.
108
282360
2005
y yo claramente no me refiero a nada de eso.
04:56
So I don't mean stupidityestupidez, I don't mean a callowinexperto indifferenceindiferencia
109
284365
3505
Así que no me refiero a la estupidez, no
me refiero a una indiferencia inmadura
04:59
to facthecho or reasonrazón or datadatos.
110
287870
2308
hacia los hechos, la razón o los datos.
05:02
The ignorantignorante are clearlyclaramente unenlightenedno iluminado, unawareinconsciente,
111
290178
3271
Los ignorantes son claramente
poco ilustrados, inconscientes,
05:05
uninformedno informado, and presentpresente companyempresa todayhoy exceptedexceptuado,
112
293449
3307
desinformados, y exceptuando
a la compañía de hoy,
05:08
oftena menudo occupyocupar electedelegido officesoficinas, it seemsparece to me.
113
296756
2908
a menudo ocupan cargos políticos, me parece a mí.
05:11
That's anotherotro storyhistoria, perhapsquizás.
114
299664
1806
Esa, tal vez, es otra historia.
05:13
I mean a differentdiferente kindtipo of ignoranceignorancia.
115
301470
1633
Me refiero a una clase
diferente de ignorancia.
05:15
I mean a kindtipo of ignoranceignorancia that's lessMenos pejorativepeyorativo,
116
303103
2268
Me refiero a una clase de ignorancia
que es menos peyorativa,
05:17
a kindtipo of ignoranceignorancia that comesproviene from a communalcomunal gapbrecha in our knowledgeconocimiento,
117
305371
3487
un tipo de ignorancia que proviene de un
vacío común en nuestro conocimiento,
05:20
something that's just not there to be knownconocido
118
308858
1865
algo que no está ahí para ser conocido,
05:22
or isn't knownconocido well enoughsuficiente yettodavía or we can't make predictionspredicciones from,
119
310723
2821
no se conoce suficientemente bien todavía o
que no permite hacer predicciones,
05:25
the kindtipo of ignoranceignorancia that's maybe bestmejor summedsumado up
120
313544
2318
la clase de ignorancia que está quizá mejor resumida
05:27
in a statementdeclaración by JamesJames ClerkEmpleado MaxwellMaxwell,
121
315862
1845
en una declaración de James Clerk Maxwell,
05:29
perhapsquizás the greatestmejor physicistfísico betweenEntre NewtonNewton and EinsteinEinstein,
122
317707
3449
tal vez el físico más grande
entre Newton y Einstein,
05:33
who said, "ThoroughlyA fondo consciousconsciente ignoranceignorancia
123
321156
2301
quien dijo: "La ignorancia completamente consciente
05:35
is the preludepreludio to everycada realreal advanceavanzar in scienceciencia."
124
323457
2568
es el preludio de cada avance real en la ciencia".
05:38
I think it's a wonderfulmaravilloso ideaidea:
125
326025
1388
Creo que es una idea maravillosa:
05:39
thoroughlya fondo consciousconsciente ignoranceignorancia.
126
327413
3147
la ignorancia completamente consciente.
05:42
So that's the kindtipo of ignoranceignorancia that I want to talk about todayhoy,
127
330560
2421
Así que esa es de la clase de ignorancia
de la que quiero hablar hoy,
05:44
but of coursecurso the first thing we have to clearclaro up
128
332981
1519
pero por supuesto que lo primero
que tenemos que aclarar es
05:46
is what are we going to do with all those factshechos?
129
334500
2103
¿qué es lo que vamos a hacer
con todos esos hechos?
05:48
So it is truecierto that scienceciencia pileshemorroides up at an alarmingalarmante ratetarifa.
130
336603
3674
Así que es cierto que la ciencia se
acumula a un ritmo alarmante.
05:52
We all have this sensesentido that scienceciencia is this mountainmontaña of factshechos,
131
340277
2810
Todos tenemos la sensación de que
la ciencia es esta montaña de datos,
05:55
this accumulationacumulación modelmodelo of scienceciencia, as manymuchos have calledllamado it,
132
343087
4036
este modelo de acumulación de la ciencia,
como muchos lo han llamado,
05:59
and it seemsparece impregnableinexpugnable, it seemsparece impossibleimposible.
133
347123
2451
y parece inexpugnable, parece imposible.
06:01
How can you ever know all of this?
134
349574
1314
¿Cómo puedes saber todo esto algún día?
06:02
And indeeden efecto, the scientificcientífico literatureliteratura growscrece at an alarmingalarmante ratetarifa.
135
350888
3581
Y, en efecto, la literatura científica
crece a un ritmo alarmante.
06:06
In 2006, there were 1.3 millionmillón paperspapeles publishedpublicado.
136
354469
3654
En 2006, había 1,3 millones de artículos publicados.
06:10
There's about a two-and-a-half-percentdos y medio por ciento yearlyanual growthcrecimiento ratetarifa,
137
358123
2632
Tiene una tasa de crecimiento
de aproximadamente un 2,5% anual,
06:12
and so last yearaño we saw over one and a halfmitad millionmillón paperspapeles beingsiendo publishedpublicado.
138
360755
4390
y así el año pasado se publicaron más
de un millón y medio de artículos.
06:17
DivideDividir that by the numbernúmero of minutesminutos in a yearaño,
139
365145
2230
Dividan eso por el número de minutos en un año,
06:19
and you windviento up with threeTres newnuevo paperspapeles perpor minuteminuto.
140
367375
3138
y obtienes tres nuevos artículos por minuto.
06:22
So I've been up here a little over 10 minutesminutos,
141
370513
1482
Así que, yo que he estado aquí un poco más de 10 minutos,
06:23
I've alreadyya lostperdió threeTres paperspapeles.
142
371995
1776
ya me he perdido tres artículos.
06:25
I have to get out of here actuallyactualmente. I have to go readleer.
143
373771
2840
Tengo que salir de aquí en realidad.
Tengo que ir a leer.
06:28
So what do we do about this? Well, the facthecho is
144
376611
3446
Entonces, ¿qué hacemos al respecto?
Bueno, lo cierto es
06:32
that what scientistscientíficos do about it is a kindtipo of a controlledrevisado neglectnegligencia, if you will.
145
380057
4509
que lo que hacen los científicos es una
especie de abandono controlado, por llamarlo así.
06:36
We just don't worrypreocupación about it, in a way.
146
384566
2664
Simplemente no nos preocupamos
por eso, en cierto modo.
06:39
The factshechos are importantimportante. You have to know a lot of stuffcosas
147
387230
2243
Los hechos son importantes. Tienes
que saber un montón de cosas
06:41
to be a scientistcientífico. That's truecierto.
148
389473
1810
para ser un científico. Eso es cierto.
06:43
But knowingconocimiento a lot of stuffcosas doesn't make you a scientistcientífico.
149
391283
2927
Pero saber un montón de cosas
no te hace un científico.
06:46
You need to know a lot of stuffcosas to be a lawyerabogado
150
394210
2665
Necesitas saber un montón de
cosas para ser un abogado
06:48
or an accountantcontador or an electricianelectricista or a carpentercarpintero.
151
396875
3892
o un contable o un electricista o un carpintero.
06:52
But in scienceciencia, knowingconocimiento a lot of stuffcosas is not the pointpunto.
152
400767
3610
Pero en la ciencia, saber un montón
de cosas no es la clave.
06:56
KnowingConocimiento a lot of stuffcosas is there to help you get
153
404377
3556
El conocimiento de un montón de cosas
está ahí para ayudarte a
06:59
to more ignoranceignorancia.
154
407933
1388
obtener más ignorancia.
07:01
So knowledgeconocimiento is a biggrande subjecttema, but I would say
155
409321
2510
Así que el conocimiento es un
gran tema, pero yo diría que
07:03
ignoranceignorancia is a biggermás grande one.
156
411831
2487
la ignorancia es uno más grande.
07:06
So this leadsconduce us to maybe think about, a little bitpoco
157
414318
2194
Así que esto nos lleva tal vez a pensar, un poco
07:08
about, some of the modelsmodelos of scienceciencia that we tendtender to use,
158
416528
2883
acerca de algunos de los modelos
de ciencia que tendemos a usar,
07:11
and I'd like to disabusedesengañar you of some of them.
159
419411
1825
y me gustaría desengañarles
de algunos de ellos.
07:13
So one of them, a popularpopular one, is that scientistscientíficos
160
421236
2313
Uno de ellos, muy popular, es que los científicos
07:15
are patientlypacientemente puttingponiendo the piecespiezas of a puzzlerompecabezas togetherjuntos
161
423549
2628
están poniendo con paciencia las
piezas de un rompecabezas
07:18
to revealrevelar some grandgrandioso schemeesquema or anotherotro.
162
426177
2773
para revelar algún gran esquema o algo parecido.
07:20
This is clearlyclaramente not truecierto. For one, with puzzlesrompecabezas,
163
428950
2558
Esto claramente no es cierto. Por
un lado, con los rompecabezas,
07:23
the manufacturerfabricante has guaranteedgarantizado that there's a solutionsolución.
164
431508
3499
el fabricante ha asegurado que hay una solución.
07:27
We don't have any suchtal guaranteegarantía.
165
435007
1749
Nosotros no tenemos ninguna garantía.
07:28
IndeedEn efecto, there are manymuchos of us who aren'tno son so sure about the manufacturerfabricante.
166
436756
3155
De hecho, hay muchos de nosotros que no
estamos tan seguros sobre el fabricante.
07:31
(LaughterRisa)
167
439911
3063
(Risas)
07:34
So I think the puzzlerompecabezas modelmodelo doesn't work.
168
442974
1757
Así que creo que el modelo del
rompecabezas no funciona.
07:36
AnotherOtro popularpopular modelmodelo is that scienceciencia is busyocupado unravelingdesenredando things
169
444731
3514
Otro modelo popular es que la ciencia
está ocupada en desentrañar cosas,
07:40
the way you unraveldesenmarañar the peelscáscaras of an onioncebolla.
170
448245
2196
de la misma forma que se deshacen
las hojas de una cebolla.
07:42
So peelpelar by peelpelar, you take away the layerscapas of the onioncebolla
171
450441
2989
Así, hoja a hoja, le quitas
las capas a la cebolla
07:45
to get at some fundamentalfundamental kernelnúcleo of truthverdad.
172
453430
2319
para llegar a algún núcleo
fundamental de la verdad.
07:47
I don't think that's the way it workstrabajos eitherya sea.
173
455749
2187
Tampoco creo que esa sea
la forma en la que funciona.
07:49
AnotherOtro one, a kindtipo of popularpopular one, is the icebergiceberg ideaidea,
174
457936
2934
Otra idea, una muy popular,
es la idea del iceberg,
07:52
that we only see the tippropina of the icebergiceberg but underneathdebajo
175
460870
2460
que afirma que solo vemos la punta
del iceberg, pero en el fondo
07:55
is where mostmás of the icebergiceberg is hiddenoculto.
176
463330
2185
es donde la mayor parte del iceberg está oculta.
07:57
But all of these modelsmodelos are basedbasado on the ideaidea of a largegrande bodycuerpo of factshechos
177
465515
3554
Pero todos estos modelos se basan en
la idea de un gran cuerpo de hechos
08:01
that we can somehowde algun modo or anotherotro get completedterminado.
178
469069
2420
que podemos completar de alguna u otra manera.
08:03
We can chipchip away at this icebergiceberg and figurefigura out what it is,
179
471489
3343
Podemos poco a poco averiguar
lo que es este iceberg,
08:06
or we could just wait for it to meltderretir, I supposesuponer, these daysdías,
180
474832
2605
o podemos simplemente, en estos días,
esperar a que se derrita, supongo,
08:09
but one way or anotherotro we could get to the wholetodo icebergiceberg. Right?
181
477437
3227
pero de una manera u otra hemos podido
abarcar al iceberg como un todo. ¿Cierto?
08:12
Or make it manageablemanejable. But I don't think that's the casecaso.
182
480664
2467
O hacerlo manejable. Pero no creo
que ese sea el caso.
08:15
I think what really happenssucede in scienceciencia
183
483131
2399
Creo que lo que realmente sucede en la ciencia
08:17
is a modelmodelo more like the magicmagia well,
184
485530
1830
es un modelo más parecido a la magia,
08:19
where no matterimportar how manymuchos bucketscubos you take out,
185
487360
1837
donde no importa cuántos cubos sacas,
08:21
there's always anotherotro bucketcangilón of wateragua to be had,
186
489197
2112
siempre hay otro cubo de agua por sacar,
08:23
or my particularlyparticularmente favoritefavorito one,
187
491309
2127
o particularmente mi preferida,
08:25
with the effectefecto and everything, the ripplesondulaciones on a pondestanque.
188
493436
2939
con el efecto y todo, las ondas en un estanque.
08:28
So if you think of knowledgeconocimiento beingsiendo this ever-expandingsiempre en expansión rippleonda on a pondestanque,
189
496375
3127
Así que si piensan que el conocimiento es
la onda cada vez mayor en un estanque,
08:31
the importantimportante thing to realizedarse cuenta de is that our ignoranceignorancia,
190
499502
3382
lo importante es darse cuenta
de que nuestra ignorancia,
08:34
the circumferencecircunferencia of this knowledgeconocimiento, alsoademás growscrece with knowledgeconocimiento.
191
502884
3382
la circunferencia de este conocimiento,
también crece con el conocimiento.
08:38
So the knowledgeconocimiento generatesgenera ignoranceignorancia.
192
506266
2763
Así que el conocimiento genera ignorancia.
08:41
This is really well said, I thought, by GeorgeJorge BernardBernardo ShawShaw.
193
509029
2915
Esto está muy bien explicado, pensé,
por George Bernard Shaw.
08:43
This is actuallyactualmente partparte of a toastbrindis that he deliveredentregado
194
511944
2677
Es en realidad parte de
un brindis que pronunció
08:46
to celebratecelebrar EinsteinEinstein at a dinnercena celebratingcelebrando Einstein'sEinstein work,
195
514621
3677
para homenajear a Einstein en una
cena de celebración de su trabajo,
08:50
in whichcual he claimsreclamaciones that scienceciencia
196
518298
1414
en el que afirma que la ciencia simplemente
crea más preguntas que respuestas.
08:51
just createscrea more questionspreguntas than it answersrespuestas.
["ScienceCiencia is always wrongincorrecto. It never solvesresuelve a problemproblema withoutsin creatingcreando 10 more."]
197
519712
2265
["La ciencia es siempre mala. Nunca resuelve
un problema sin crear 10 más".]
08:53
I find that kindtipo of gloriousglorioso, and I think he's preciselyprecisamente right,
198
521977
3542
Lo encuentro glorioso, y creo
que está en lo cierto,
08:57
plusmás it's a kindtipo of jobtrabajo securityseguridad.
199
525519
2526
además de que es una especie
de seguro de trabajo.
09:00
As it turnsvueltas out, he kindtipo of cribbedarrinconado that
200
528045
2726
Resulta ser, que él más o menos plagió eso
09:02
from the philosopherfilósofo ImmanuelImmanuel KantKant
201
530771
1852
del filósofo Immanuel Kant
09:04
who a hundredcien yearsaños earliermás temprano had come up with this ideaidea
202
532623
2645
a quien 100 años antes se le había ocurrido la idea
09:07
of questionpregunta propagationpropagación, that everycada answerresponder begetsengendra more questionspreguntas.
203
535268
3808
de la propagación de preguntas,
que cada respuesta genera más preguntas.
09:11
I love that termtérmino, "questionpregunta propagationpropagación,"
204
539076
2199
Me encanta ese término, "la propagación de preguntas",
09:13
this ideaidea of questionspreguntas propagatingpropagador out there.
205
541275
2739
esta idea de que las preguntas se propagan por ahí.
09:16
So I'd say the modelmodelo we want to take is not
206
544014
1887
Así que yo diría que el modelo
que deseamos tomar no está
09:17
that we startcomienzo out kindtipo of ignorantignorante and we get some factshechos togetherjuntos
207
545901
3509
en que comencemos como ignorantes
y juntemos algunos datos
09:21
and then we gainganancia knowledgeconocimiento.
208
549410
2143
y luego ganemos conocimiento.
09:23
It's rathermás bien kindtipo of the other way around, really.
209
551553
2379
Es más bien lo contrario, la verdad.
09:25
What do we use this knowledgeconocimiento for?
210
553932
1907
¿Para qué utilizamos este conocimiento?
09:27
What are we usingutilizando this collectioncolección of factshechos for?
211
555839
2528
¿Para qué estamos utilizando
este conjunto de hechos?
09:30
We're usingutilizando it to make better ignoranceignorancia,
212
558367
2857
Lo estamos usando para mejorar la ignorancia,
09:33
to come up with, if you will, higher-qualitymejor calidad ignoranceignorancia.
213
561224
3079
para llegar, si quieren, a una
ignorancia de mejor calidad.
09:36
Because, you know, there's low-qualitybaja calidad ignoranceignorancia
214
564303
1872
Porque, como Uds. saben, hay
ignorancia de baja calidad
09:38
and there's high-qualityalta calidad ignoranceignorancia. It's not all the samemismo.
215
566175
2413
y hay ignorancia de alta calidad.
No todo es lo mismo.
09:40
ScientistsCientíficos arguediscutir about this all the time.
216
568588
2370
Los científicos discuten sobre esto todo el tiempo.
09:42
SometimesA veces we call them bulltoro sessionssesiones.
217
570958
1965
Algunas veces las llamamos tertulias.
09:44
SometimesA veces we call them grantconceder proposalspropuestas.
218
572923
1918
Otras veces las llamamos
propuestas de subvención.
09:46
But nonethelesssin embargo, it's what the argumentargumento is about.
219
574841
3508
Pero, sin embargo, es de lo que
se trata el argumento.
09:50
It's the ignoranceignorancia. It's the what we don't know.
220
578349
1844
Es la ignorancia. Es lo que no sabemos.
09:52
It's what makeshace a good questionpregunta.
221
580193
2690
Es lo que hace una buena pregunta.
09:54
So how do we think about these questionspreguntas?
222
582883
1630
Entonces, ¿cómo pensamos
acerca de estas preguntas?
09:56
I'm going to showespectáculo you a graphgrafico that showsmuestra up
223
584513
1952
Les voy a mostrar un gráfico que aparece
09:58
quitebastante a bitpoco on happycontento hourhora posterscarteles in variousvarios scienceciencia departmentsdepartamentos.
224
586465
3867
bastante en posters "happy hour" en
varios departamentos de ciencias.
10:02
This graphgrafico askspregunta the relationshiprelación betweenEntre what you know
225
590332
4221
En este gráfico se pregunta la
relación entre lo que sabes
10:06
and how much you know about it.
226
594553
2190
y de qué tanto sabes sobre eso.
10:08
So what you know, you can know anywhereen cualquier sitio from nothing to everything, of coursecurso,
227
596743
3515
Así que de lo que sabes, puedes saber
desde nada a todo, por supuesto,
10:12
and how much you know about it can be anywhereen cualquier sitio
228
600258
1683
y de qué tanto sabes de algo
puede estar en cualquier lugar
10:13
from a little to a lot.
229
601941
2423
desde un poco a mucho.
10:16
So let's put a pointpunto on the graphgrafico. There's an undergraduatede licenciatura.
230
604364
4232
Así que vamos a poner un punto en
el gráfico. Tenemos un universitario.
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interestinteresar.
231
608596
2364
No sabe mucho, pero tiene un gran interés.
10:22
They're interestedinteresado in almostcasi everything.
232
610960
1691
Está interesado en casi todo.
10:24
Now you look at a master'smaestro studentestudiante, a little furtherpromover alonga lo largo in theirsu educationeducación,
233
612651
3454
Ahora nos fijamos en un estudiante de postgrado,
un poco más adelante en su educación,
10:28
and you see they know a bitpoco more,
234
616105
1351
y ves que sabe un poco más,
10:29
but it's been narrowedestrechado somewhatalgo.
235
617456
1890
pero se ha reducido en cierta medida.
10:31
And finallyfinalmente you get your PhPh.D., where it turnsvueltas out
236
619346
2719
Y por último obtienes tu doctorado, donde resulta
10:34
you know a tremendoustremendo amountcantidad about almostcasi nothing. (LaughterRisa)
237
622065
5105
que sabes muchísimo acerca de casi nada.
(Risas)
10:39
What's really disturbingperturbador is the trendtendencia linelínea that goesva throughmediante that
238
627170
3781
Lo que es realmente preocupante
es la línea de tendencia
10:42
because, of coursecurso, when it dipsluces cortas belowabajo the zerocero axiseje, there,
239
630951
3775
porque, por supuesto, cuando se hunde
por debajo del eje cero, allí,
10:46
it getsse pone into a negativenegativo areazona.
240
634726
2262
se mete en una zona negativa.
10:48
That's where you find people like me, I'm afraidasustado.
241
636988
2915
Ahí es donde se encuentra
gente como yo, me temo.
10:51
So the importantimportante thing here is that this can all be changedcambiado.
242
639903
3368
Así que lo importante aquí es que
todo esto se puede cambiar.
10:55
This wholetodo viewver can be changedcambiado
243
643271
1804
Toda esta vista se puede cambiar
10:57
by just changingcambiando the labeletiqueta on the x-axiseje x.
244
645075
3161
con solo cambiar la etiqueta en el eje x.
11:00
So insteaden lugar of how much you know about it,
245
648236
1917
Así que en lugar de lo mucho
que sabes sobre algo,
11:02
we could say, "What can you askpedir about it?"
246
650153
3541
podríamos decir, "¿Qué puedes
preguntar sobre esto?"
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuffcosas as a scientistcientífico,
247
653694
2867
Así que sí, necesitas saber un montón
de cosas como científico,
11:08
but the purposepropósito of knowingconocimiento a lot of stuffcosas
248
656561
2629
pero el propósito de conocer
un montón de cosas
11:11
is not just to know a lot of stuffcosas. That just makeshace you a geekgeek, right?
249
659190
2587
no es solo saber un montón de cosas.
Eso solo te hace un "geek", ¿verdad?
11:13
KnowingConocimiento a lot of stuffcosas, the purposepropósito is
250
661777
2138
El propósito de conocer un montón de cosas es
11:15
to be ablepoder to askpedir lots of questionspreguntas,
251
663915
1676
ser capaz de hacer muchas preguntas,
11:17
to be ablepoder to framemarco thoughtfulpensativo, interestinginteresante questionspreguntas,
252
665591
3088
poder formular preguntas interesantes, reflexivas,
11:20
because that's where the realreal work is.
253
668679
1725
porque ahí es donde está el trabajo real.
11:22
Let me give you a quickrápido ideaidea of a couplePareja of these sortstipo of questionspreguntas.
254
670404
2552
Les voy a dar una idea rápida de
un par de este tipo de preguntas.
11:24
I'm a neuroscientistneurocientífico, so how would we come up
255
672956
2163
Soy un neurocientífico, así que,
¿cómo íbamos a llegar
11:27
with a questionpregunta in neuroscienceneurociencia?
256
675119
1431
a una pregunta sobre la neurociencia?
11:28
Because it's not always quitebastante so straightforwardsencillo.
257
676550
2669
Debido a que no siempre es tan sencillo.
11:31
So, for exampleejemplo, we could say, well what is it that the braincerebro does?
258
679219
2559
Así, por ejemplo, se podría decir, bueno
¿qué es lo que hace el cerebro?
11:33
Well, one thing the braincerebro does, it movesmovimientos us around.
259
681778
1814
Bueno, una cosa que hace el
cerebro, es que nos mueve.
11:35
We walkcaminar around on two legspiernas.
260
683592
2005
Caminamos sobre dos piernas.
11:37
That seemsparece kindtipo of simplesencillo, somehowde algun modo or anotherotro.
261
685597
1851
Eso parece un poco simple, de
alguna manera u otra.
11:39
I mean, virtuallyvirtualmente everybodytodos over 10 monthsmeses of ageaños
262
687448
2725
Es decir, prácticamente todo el mundo
de más de 10 meses de edad
11:42
walkscamina around on two legspiernas, right?
263
690173
2172
anda sobre dos piernas, ¿verdad?
11:44
So that maybe is not that interestinginteresante.
264
692345
1391
A lo mejor no es tan interesante.
11:45
So insteaden lugar maybe we want to chooseescoger something a little more complicatedComplicado to look at.
265
693736
3148
Así que tal vez queremos elegir algo
un poco más complicado de ver.
11:48
How about the visualvisual systemsistema?
266
696884
2775
¿Qué les parece el sistema visual?
11:51
There it is, the visualvisual systemsistema.
267
699659
1627
Ahí está, el sistema visual.
11:53
I mean, we love our visualvisual systemssistemas. We do all kindsclases of coolguay stuffcosas.
268
701286
3248
Quiero decir, amamos nuestros sistemas visuales.
Hacemos todo tipo de cosas interesantes.
11:56
IndeedEn efecto, there are over 12,000 neuroscientistsneurocientíficos
269
704534
3391
De hecho, hay más de 12.000 neurólogos
11:59
who work on the visualvisual systemsistema,
270
707925
1580
que trabajan sobre el sistema visual,
12:01
from the retinaretina to the visualvisual cortexcorteza,
271
709505
2081
desde la retina a la corteza visual,
12:03
in an attemptintento to understandentender not just the visualvisual systemsistema
272
711586
2565
en un intento de entender no
solamente el sistema visual
12:06
but to alsoademás understandentender how generalgeneral principlesprincipios
273
714151
3024
sino también entender cómo
los principios generales,
12:09
of how the braincerebro mightpodría work.
274
717175
1951
o cómo el cerebro, pueden funcionar.
12:11
But now here'saquí está the thing:
275
719126
1660
Pero aquí está la cosa:
12:12
Our technologytecnología has actuallyactualmente been prettybonita good
276
720786
2480
nuestra tecnología ha sido bastante buena
12:15
at replicatingreplicando what the visualvisual systemsistema does.
277
723266
2590
en replicar lo que hace el sistema visual.
12:17
We have TVtelevisión, we have moviespelículas,
278
725856
3023
Tenemos televisión, tenemos películas,
12:20
we have animationanimación, we have photographyfotografía,
279
728879
2495
tenemos animación, tenemos fotografía,
12:23
we have patternpatrón recognitionreconocimiento, all of these sortstipo of things.
280
731374
3151
tenemos el reconocimiento de patrones,
todo este tipo de cosas.
12:26
They work differentlydiferentemente than our visualvisual systemssistemas in some casescasos,
281
734525
2646
Funcionan de manera diferente que nuestros
sistemas visuales en algunos casos,
12:29
but nonethelesssin embargo we'venosotros tenemos been prettybonita good at
282
737171
1591
pero sin embargo, hemos sido muy buenos en
12:30
makingfabricación a technologytecnología work like our visualvisual systemsistema.
283
738762
3476
hacer que la tecnología trabaje
como nuestro sistema visual.
12:34
SomehowDe algun modo or anotherotro, a hundredcien yearsaños of roboticsrobótica,
284
742238
2936
De alguna manera u otra,
en cien años de la robótica,
12:37
you never saw a robotrobot walkcaminar on two legspiernas,
285
745174
2266
nunca vieron un robot caminando a dos patas,
12:39
because robotsrobots don't walkcaminar on two legspiernas
286
747440
2163
porque los robots no caminan a dos patas
12:41
because it's not suchtal an easyfácil thing to do.
287
749603
2390
porque no es una cosa tan fácil de hacer.
12:43
A hundredcien yearsaños of roboticsrobótica,
288
751993
1528
100 años de robótica,
12:45
and we can't get a robotrobot that can movemovimiento more than a couplePareja stepspasos one way or the other.
289
753521
3367
y no podemos conseguir que un robot pueda moverse
más de un par de pasos de una manera u otra.
12:48
You askpedir them to go up an inclinedinclinado planeavión, and they fallotoño over.
290
756888
2572
Les pides que suban un plano inclinado, y se caen.
12:51
TurnGiro around, and they fallotoño over. It's a seriousgrave problemproblema.
291
759460
2004
Se dan la vuelta y se caen.
Es un problema serio.
12:53
So what is it that's the mostmás difficultdifícil thing for a braincerebro to do?
292
761464
3547
Entonces, ¿qué es lo más difícil de hacer
para el cerebro?
12:57
What oughtdebería we to be studyingestudiando?
293
765011
1623
¿Que deberíamos estar estudiando?
12:58
PerhapsQuizás it oughtdebería to be walkingpara caminar on two legspiernas, or the motormotor systemsistema.
294
766634
4295
Tal vez debería ser caminar sobre
dos piernas, o el sistema motor.
13:02
I'll give you an exampleejemplo from my ownpropio lablaboratorio,
295
770929
1735
Les voy a dar un ejemplo de mi propio laboratorio,
13:04
my ownpropio particularlyparticularmente smellymaloliente questionpregunta,
296
772664
1725
mi propia pregunta maloliente,
13:06
sinceya que we work on the sensesentido of smelloler.
297
774389
2099
ya que trabajamos en el sentido del olfato.
13:08
But here'saquí está a diagramdiagrama of fivecinco moleculesmoléculas
298
776488
3228
Esto es un diagrama de cinco moléculas
13:11
and sortordenar of a chemicalquímico notationnotación.
299
779716
1510
y un tipo de anotación química.
13:13
These are just plainllanura oldantiguo moleculesmoléculas, but if you sniffoler those moleculesmoléculas
300
781226
2996
Estas son solo viejas moléculas simples,
pero si las inhalan
13:16
up these two little holesagujeros in the frontfrente of your facecara,
301
784222
2470
por esos dos pequeños agujeros
en la parte delantera de su cara,
13:18
you will have in your mindmente the distinctdistinto impressionimpresión of a roseRosa.
302
786692
3874
tendrán en su mente la clara impresión de una rosa.
13:22
If there's a realreal roseRosa there, those moleculesmoléculas will be the onesunos,
303
790566
2158
Si hay una verdadera rosa allí,
serán esas moléculas,
13:24
but even if there's no roseRosa there,
304
792724
1560
pero incluso si no hay rosa allí,
13:26
you'lltu vas a have the memorymemoria of a moleculemolécula.
305
794284
1591
tendrán el recuerdo de una molécula.
13:27
How do we turngiro moleculesmoléculas into perceptionspercepciones?
306
795875
3104
¿Cómo convertimos moléculas en percepciones?
13:30
What's the processproceso by whichcual that could happenocurrir?
307
798979
1857
¿Cuál es el proceso mediante
el cual eso podría pasar?
13:32
Here'sAquí está anotherotro exampleejemplo: two very simplesencillo moleculesmoléculas, again in this kindtipo of chemicalquímico notationnotación.
308
800836
3960
He aquí otro ejemplo: dos moléculas muy simples,
una vez más en este tipo de notación química.
13:36
It mightpodría be easiermás fácil to visualizevisualizar them this way,
309
804796
2077
Puede que sea más fácil
visualizarlas de esta manera,
13:38
so the graygris circlescírculos are carboncarbón atomsátomos, the whiteblanco onesunos
310
806873
2794
los círculos grises son
átomos de carbono, los blancos
13:41
are hydrogenhidrógeno atomsátomos and the redrojo onesunos are oxygenoxígeno atomsátomos.
311
809667
2775
son átomos de hidrógeno y los rojos
átomos de oxígeno.
13:44
Now these two moleculesmoléculas differdiferir de by only one carboncarbón atomátomo
312
812442
4298
Ahora bien, estas dos moléculas difieren
en solo un átomo de carbono
13:48
and two little hydrogenhidrógeno atomsátomos that ridepaseo alonga lo largo with it,
313
816740
2688
y dos pequeños átomos de hidrógeno
que se desplazan junto con él,
13:51
and yettodavía one of them, heptylheptilo acetateacetato,
314
819428
1986
y sin embargo uno de ellos,
el acetato de heptilo,
13:53
has the distinctdistinto odorolor of a pearPera,
315
821414
2311
tiene el olor característico de una pera,
13:55
and hexylhexil acetateacetato is unmistakablyinequívocamente bananaplátano.
316
823725
3839
mientras que el acetato de hexilo
es inconfundiblemente un plátano.
13:59
So there are two really interestinginteresante questionspreguntas here, it seemsparece to me.
317
827564
2557
Así que hay dos preguntas muy interesantes
aquí, me parece a mí.
14:02
One is, how can a simplesencillo little moleculemolécula like that
318
830121
3215
Una de ellas es, ¿cómo puede una pequeña
molécula tan simple como esta
14:05
createcrear a perceptionpercepción in your braincerebro that's so clearclaro
319
833336
2468
crear una percepción en el cerebro que es tan clara
14:07
as a pearPera or a bananaplátano?
320
835804
1742
como una pera o un plátano?
14:09
And secondlyen segundo lugar, how the hellinfierno can we tell the differencediferencia
321
837546
3121
Y en segundo lugar, ¿cómo demonios
podemos saber la diferencia
14:12
betweenEntre two moleculesmoléculas that differdiferir de by a singlesoltero carboncarbón atomátomo?
322
840667
4315
entre dos moléculas que difieren en
un solo átomo de carbono?
14:16
I mean, that's remarkablenotable to me,
323
844982
1646
Quiero decir, eso es extraordinario para mí,
14:18
clearlyclaramente the bestmejor chemicalquímico detectordetector on the facecara of the planetplaneta.
324
846628
3032
claramente el mejor detector de
químicos en la superficie del planeta.
14:21
And you don't even think about it, do you?
325
849660
2776
Y ni siquiera piensas en ello, ¿cierto?
14:24
So this is a favoritefavorito quotecitar of minemía that takes us
326
852436
2617
Así que esta es una de mis
citas favoritas que nos lleva
14:27
back to the ignoranceignorancia and the ideaidea of questionspreguntas.
327
855053
1746
de regreso a la ignorancia y
a la idea de las preguntas.
14:28
I like to quotecitar because I think deadmuerto people
328
856799
2019
Me gusta citar porque creo que
las personas fallecidas
14:30
shouldn'tno debería be excludedexcluido from the conversationconversacion.
329
858818
2543
no deben ser excluidas de la conversación.
14:33
And I alsoademás think it's importantimportante to realizedarse cuenta de that
330
861361
1939
Y también creo que es importante
tener en cuenta que
14:35
the conversation'sconversación been going on for a while, by the way.
331
863300
2462
la conversación lleva teniendo lugar
desde hace un tiempo, por cierto.
14:37
So ErwinErwin SchrodingerSchrodinger, a great quantumcuántico physicistfísico
332
865762
2758
Así Erwin Schrodinger, un gran físico cuántico
14:40
and, I think, philosopherfilósofo, pointspuntos out how you have to
333
868520
2566
y, creo, filósofo, señala cómo hay que
14:43
"abideacatar by ignoranceignorancia for an indefiniteindefinido periodperíodo" of time.
334
871086
3465
"acatar la ignorancia por un período
indefinido" de tiempo.
14:46
And it's this abidingpermanencia by ignoranceignorancia
335
874551
1987
Y es este acatar la ignorancia
14:48
that I think we have to learnaprender how to do.
336
876538
1666
lo que yo creo que tenemos
que aprender a hacer.
14:50
This is a trickydifícil thing. This is not suchtal an easyfácil businessnegocio.
337
878204
2977
Es una cosa difícil. No es un asunto tan fácil.
14:53
I guessadivinar it comesproviene down to our educationeducación systemsistema,
338
881181
1959
Supongo que todo se reduce
a nuestro sistema educativo,
14:55
so I'm going to talk a little bitpoco about ignoranceignorancia and educationeducación,
339
883140
2457
así que voy a hablar un poco acerca
de la ignorancia y la educación,
14:57
because I think that's where it really has to playjugar out.
340
885597
2268
porque creo que ahí es donde
realmente tiene que tener lugar.
14:59
So for one, let's facecara it,
341
887865
2267
Así que por una vez, enfrentémoslo,
15:02
in the ageaños of GoogleGoogle and WikipediaWikipedia,
342
890132
3352
en la era de Google y Wikipedia,
15:05
the businessnegocio modelmodelo of the universityUniversidad
343
893484
1793
el modelo de negocio de la universidad
15:07
and probablyprobablemente secondarysecundario schoolsescuelas is simplysimplemente going to have to changecambio.
344
895277
3421
y, probablemente, de las escuelas secundarias,
simplemente va a tener que cambiar.
15:10
We just can't sellvender factshechos for a livingvivo anymorenunca más.
345
898698
1901
No podemos más, vender hechos para vivir.
15:12
They're availabledisponible with a clickhacer clic of the mouseratón,
346
900599
2050
Están disponibles con un clic del ratón,
15:14
or if you want to, you could probablyprobablemente just askpedir the wallpared
347
902649
2496
o si quieren, probablemente podrían
simplemente preguntar al muro
15:17
one of these daysdías, whereverdonde quiera they're going to hideesconder the things
348
905145
1712
uno de estos días, donde sea
que vayan a ocultar las cosas
15:18
that tell us all this stuffcosas.
349
906857
1417
que nos dicen todo.
15:20
So what do we have to do? We have to give our studentsestudiantes
350
908274
2883
Entonces, ¿qué tenemos que hacer? Tenemos
que dar a nuestros estudiantes
15:23
a tastegusto for the boundarieslímites, for what's outsidefuera de that circumferencecircunferencia,
351
911157
3896
el gusto por las fronteras, por lo que
está fuera de esa circunferencia,
15:27
for what's outsidefuera de the factshechos, what's just beyondmás allá the factshechos.
352
915053
4308
por lo que está fuera de los hechos,
lo que está más allá de los hechos.
15:31
How do we do that?
353
919361
2157
¿Cómo lo hacemos?
15:33
Well, one of the problemsproblemas, of coursecurso,
354
921518
1508
Pues bien, uno de los problemas, por supuesto,
15:35
turnsvueltas out to be testingpruebas.
355
923026
2109
resultan ser los exámenes.
15:37
We currentlyactualmente have an educationaleducativo systemsistema
356
925135
2649
Actualmente contamos con un sistema educativo
15:39
whichcual is very efficienteficiente but is very efficienteficiente at a rathermás bien badmalo thing.
357
927784
3709
que es muy eficiente, pero es muy
eficiente en una cosa bastante mala.
15:43
So in secondsegundo gradegrado, all the kidsniños are interestedinteresado in scienceciencia,
358
931493
2974
En segundo grado, todos los
niños están interesados ​​en la ciencia,
15:46
the girlschicas and the boyschicos.
359
934467
1263
las niñas y los niños.
15:47
They like to take stuffcosas apartaparte. They have great curiositycuriosidad.
360
935730
3974
Les gusta desarmar cosas.
Tienen una gran curiosidad.
15:51
They like to investigateinvestigar things. They go to scienceciencia museumsmuseos.
361
939704
2499
Les gusta investigar las cosas.
Van a los museos de ciencia.
15:54
They like to playjugar around. They're in secondsegundo gradegrado.
362
942203
6188
Les gusta jugar por ahí. Están en segundo grado.
16:00
They're interestedinteresado.
363
948407
1494
Están interesados​​.
16:01
But by 11thth or 12thth gradegrado, fewermenos than 10 percentpor ciento
364
949901
2934
Pero para el 11 o 12 grado, menos del 10 %
16:04
of them have any interestinteresar in scienceciencia whatsoeverlo que,
365
952835
3075
tienen algún interés en la ciencia,
16:07
let alonesolo a desiredeseo to go into scienceciencia as a careercarrera.
366
955910
2945
y mucho menos el deseo de
seguir una carrera en ciencias.
16:10
So we have this remarkablynotablemente efficienteficiente systemsistema
367
958855
2982
Así que tenemos este sistema muy eficiente
16:13
for beatingpaliza any interestinteresar in scienceciencia out of everybody'stodos estan headcabeza.
368
961837
3973
para ahuyentar cualquier interés en la
ciencia de la cabeza de todos.
16:17
Is this what we want?
369
965810
1914
¿Es esto lo que queremos?
16:19
I think this comesproviene from what a teacherprofesor colleaguecolega of minemía
370
967724
2342
Creo que esto viene de lo que un profesor colega mío
16:22
callsllamadas "the bulimicbulímica methodmétodo of educationeducación."
371
970066
2722
llama "el método bulímico de la educación".
16:24
You know. You can imagineimagina what it is.
372
972788
1373
Ya saben. Pueden imaginar lo que es.
16:26
We just jammermelada a wholetodo bunchmanojo of factshechos down theirsu throatsgargantas over here
373
974161
2948
Atascamos sus gargantas
con un montón de hechos
16:29
and then they pukevómito it up on an examexamen over here
374
977109
2354
y luego ellos los vomitan
para ponerlos en un examen
16:31
and everybodytodos goesva home with no addedadicional intellectualintelectual heftpeso whatsoeverlo que.
375
979463
4579
y todo el mundo se va a casa sin
peso intelectual añadido alguno.
16:36
This can't possiblyposiblemente continuecontinuar to go on.
376
984042
2081
Esto no puede continuar.
16:38
So what do we do? Well the geneticistsgenetistas, I have to say,
377
986123
2334
Entonces, ¿qué hacemos? Bueno,
los genetistas, tengo que decir,
16:40
have an interestinginteresante maximmáxima they livevivir by.
378
988457
1983
tienen una máxima interesante según la cual viven.
16:42
GeneticistsGenetistas always say, you always get what you screenpantalla for.
379
990440
5252
Los genetistas siempre dicen, que siempre
obtienes lo que seleccionas.
16:47
And that's meantsignificado as a warningadvertencia.
380
995692
2861
Y eso se entiende como una advertencia.
16:50
So we always will get what we screenpantalla for,
381
998553
2319
Así que siempre vamos a conseguir
lo que seleccionamos,
16:52
and partparte of what we screenpantalla for is in our testingpruebas methodsmétodos.
382
1000872
3455
y parte de lo que seleccionamos está
en nuestros métodos de evaluación.
16:56
Well, we hearoír a lot about testingpruebas and evaluationevaluación,
383
1004327
3243
Bueno, se habla mucho acerca
de las pruebas y la evaluación,
16:59
and we have to think carefullycuidadosamente when we're testingpruebas
384
1007570
2187
y tenemos que pensar cuidadosamente
cuando estamos examinando
17:01
whethersi we're evaluatingevaluando or whethersi we're weedingdeshierbe,
385
1009757
3087
cuando estamos evaluando o
cuando estamos escardando,
17:04
whethersi we're weedingdeshierbe people out,
386
1012844
1459
si estamos escardando gente,
17:06
whethersi we're makingfabricación some cutcortar.
387
1014303
3134
si estamos haciendo algún corte.
17:09
EvaluationEvaluación is one thing. You hearoír a lot about evaluationevaluación
388
1017437
2641
La evaluación es una cosa. Se oye hablar
mucho acerca de la evaluación
17:12
in the literatureliteratura these daysdías, in the educationaleducativo literatureliteratura,
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1020078
2910
en la literatura de estos días,
en la literatura educativa,
17:14
but evaluationevaluación really amountscantidades to feedbackrealimentación and it amountscantidades
390
1022988
2958
pero evaluación realmente equivale
a retroalimentación y asciende
17:17
to an opportunityoportunidad for trialjuicio and errorerror.
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1025946
2154
a una oportunidad para el ensayo y error.
17:20
It amountscantidades to a chanceoportunidad to work over a longermás periodperíodo of time
392
1028100
4494
Viene a ser la oportunidad de trabajar durante
un período de tiempo más largo
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with this kindtipo of feedbackrealimentación.
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1032594
1910
con este tipo de retroalimentación.
17:26
That's differentdiferente than weedingdeshierbe, and usuallygeneralmente, I have to tell you,
394
1034504
2938
Eso es diferente de desherbar, y
por lo general, hay que decir,
17:29
when people talk about evaluationevaluación, evaluatingevaluando studentsestudiantes,
395
1037442
2726
cuando la gente habla acerca de la evaluación,
de evaluar estudiantes,
17:32
evaluatingevaluando teachersprofesores, evaluatingevaluando schoolsescuelas,
396
1040168
2787
evaluar profesores, evaluar escuelas,
17:34
evaluatingevaluando programsprogramas, that they're really talkinghablando about weedingdeshierbe.
397
1042955
4161
evaluar programas, de lo que realmente
están hablando es de desherbar.
17:39
And that's a badmalo thing, because then you will get what you selectseleccionar for,
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1047116
4210
Y eso es malo, porque entonces
conseguirás lo que seleccionas,
17:43
whichcual is what we'venosotros tenemos gottenconseguido so farlejos.
399
1051326
1958
que es lo que hemos conseguido hasta ahora.
17:45
So I'd say what we need is a testprueba that saysdice, "What is x?"
400
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3441
Así que yo diría que lo que necesitamos
es un examen que diga: "¿Qué es x?"
17:48
and the answersrespuestas are "I don't know, because no one does,"
401
1056725
3092
y las respuestas sean "No lo sé, porque nadie lo sabe",
17:51
or "What's the questionpregunta?" Even better.
402
1059817
1741
o "¿Cuál es la pregunta?" Incluso mejor.
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll askpedir someonealguien,
403
1061558
2390
O, "¿Sabes qué, voy a buscar, voy a preguntar a alguien,
17:55
I'll phoneteléfono someonealguien. I'll find out."
404
1063964
2700
voy a llamar a alguien. Voy a averiguarlo".
17:58
Because that's what we want people to do,
405
1066664
1550
Porque eso es lo que queremos que haga la gente,
18:00
and that's how you evaluateevaluar them.
406
1068214
1371
y así es como los evalúas.
18:01
And maybe for the advancedavanzado placementcolocación classesclases,
407
1069585
1943
Y tal vez para las clases avanzadas,
18:03
it could be, "Here'sAquí está the answerresponder. What's the nextsiguiente questionpregunta?"
408
1071528
3714
podría ser: "Aquí está la respuesta.
¿Cuál es la próxima pregunta?"
18:07
That's the one I like in particularespecial.
409
1075242
1511
Esa es la que más me gusta en particular.
18:08
So let me endfin with a quotecitar from WilliamGuillermo ButlerMayordomo YeatsYeats,
410
1076753
2177
Así que permítanme terminar con
una cita de William Butler Yeats,
18:10
who said "EducationEducación is not about fillingrelleno bucketscubos;
411
1078930
3167
quien dijo: "La educación no se trata de llenar baldes;
18:14
it is lightingiluminación firesincendios."
412
1082097
2153
se trata de encender fuegos".
18:16
So I'd say, let's get out the matchespartidos.
413
1084250
3875
Así que yo diría, saquemos las cerillas.
18:20
Thank you.
414
1088125
1208
Gracias.
18:21
(ApplauseAplausos)
415
1089333
3227
(Aplausos)
18:24
Thank you. (ApplauseAplausos)
416
1092560
3816
Gracias. (Aplausos)
Translated by Mariana Vergnano
Reviewed by Antonio Martinez

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ABOUT THE SPEAKER
Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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