TED2014
Randall Munroe: Comics that ask "what if?"
Randall Munroe: Cómics que preguntan "¿qué pasaría si?"
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El caricaturista web Randall Munroe responde a preguntas sencillas del tipo: "qué pasaría si" ("¿Qué pasaría si golpeas una pelota de béisbol que se mueve a la velocidad de la luz?") usando las matemáticas, la física, la lógica y el humor. En esta encantadora charla, la pregunta de un lector acerca del almacén de datos de Google conduce a Munroe por un camino tortuoso hasta una graciosa respuesta en exceso detallada, en la que, shhh, en realidad podrías aprender algo.
Randall Munroe - Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
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00:12
So, I have a feature on my website where every week
0
882
2509
Tengo una función en mi sitio web
en el que cada semana
en el que cada semana
00:15
people submit hypothetical questions
1
3391
2000
la gente envía preguntas hipotéticas
00:17
for me to answer,
2
5391
1588
para que yo las responda,
00:18
and I try to answer them using math, science
3
6979
2381
y trato de hacerlo usando
las matemáticas, la ciencia
las matemáticas, la ciencia
00:21
and comics.
4
9360
1460
y las tiras cómicas.
00:22
So for example, one person asked,
5
10820
2408
Por ejemplo, una persona preguntó:
00:25
what would happen if you tried to hit a baseball
6
13228
1694
¿Qué pasaría si intentas golpear
una pelota de béisbol
una pelota de béisbol
00:26
pitched at 90 percent of the speed of light?
7
14922
2406
lanzada al 90 % de
la velocidad de la luz?
la velocidad de la luz?
00:29
So I did some calculations.
8
17328
2952
Así que hice algunos cálculos.
00:32
Now, normally, when an object flies through the air,
9
20280
2267
Normalmente, cuando un objeto
vuela por el aire,
vuela por el aire,
00:34
the air will flow around the object,
10
22547
1474
el aire pasa alrededor del objeto,
00:36
but in this case, the ball would be going so fast
11
24021
1929
pero en este caso,
la pelota iría tan rápido
la pelota iría tan rápido
00:37
that the air molecules wouldn't have time
12
25950
1451
que las moléculas del aire
no tendrían tiempo
no tendrían tiempo
00:39
to move out of the way.
13
27401
1619
de quitarse del camino.
00:41
The ball would smash right into and through them,
14
29020
2987
La pelota las destruiría
pasando a través de ellas,
pasando a través de ellas,
00:44
and the collisions with these air molecules
15
32007
1661
y la colisión con estas moléculas de aire
00:45
would knock away the nitrogen,
16
33668
1665
enviaría lejos el nitrógeno,
00:47
carbon and hydrogen from the ball,
17
35333
1958
carbono e hidrógeno de la pelota
00:49
fragmenting it off into tiny particles,
18
37291
1837
fragmentándola en pequeñas partículas,
00:51
and also triggering waves of thermonuclear fusion
19
39128
2484
y produciendo olas de fusión termonuclear
00:53
in the air around it.
20
41612
1528
en el aire a su alrededor.
00:55
This would result in a flood of x-rays
21
43140
2165
Esto daría lugar a una
inundación de rayos X
inundación de rayos X
00:57
that would spread out in a bubble
22
45305
1751
que se extendería en una burbuja
00:59
along with exotic particles,
23
47056
1426
junto con partículas exóticas,
01:00
plasma inside, centered on the pitcher's mound,
24
48482
3120
plasma en el interior, centrada
en el montículo del lanzador,
en el montículo del lanzador,
01:03
and that would move away from the pitcher's mound
25
51602
3542
y que se moverían alejándose del
montículo del lanzador
montículo del lanzador
01:07
slightly faster than the ball.
26
55144
2485
ligeramente más rápido que la pelota.
01:09
Now at this point, about 30 nanoseconds in,
27
57629
2682
En este punto, en unos
30 nanosegundos,
30 nanosegundos,
01:12
the home plate is far enough away
28
60311
1903
la base está lo suficientemente lejos
01:14
that light hasn't had time to reach it,
29
62214
1906
como para que la luz no haya podido llegar a él,
01:16
which means the batter
30
64120
1451
lo que significa que el bateador
01:17
still sees the pitcher about to throw
31
65571
2764
aún ve al lanzador a punto de tirar
01:20
and has no idea that anything is wrong.
32
68335
2017
y no tiene idea de que algo anda mal.
01:22
(Laughter)
33
70352
2272
(Risas)
01:24
Now, after 70 nanoseconds,
34
72624
2426
Después de 70 nanosegundos,
01:27
the ball will reach home plate,
35
75050
1454
la pelota llegará a la base,
01:28
or at least the cloud of expanding plasma
36
76504
2737
o al menos la nube
de plasma en expansión
de plasma en expansión
01:31
that used to be the ball,
37
79241
2129
que solía ser la pelota,
01:33
and it will engulf the bat and the batter
38
81370
3765
y se tragará el bate y al bateador
01:37
and the plate and the catcher and the umpire
39
85135
3461
y la base, el receptor y el árbitro
01:40
and start disintegrating them all
40
88596
2805
y empezará a desintegrarlos a todos
01:43
as it also starts to carry them backward
41
91401
3166
y también empezará a llevarlos hacia atrás
01:46
through the backstop, which
also starts to disintegrate.
also starts to disintegrate.
42
94567
3464
a través del tope de retención, que
también comienza a desintegrarse.
también comienza a desintegrarse.
01:50
So if you were watching this whole thing
43
98031
1770
Si estuvieran viendo todo esto
01:51
from a hill,
44
99801
1307
desde una colina,
01:53
ideally, far away,
45
101108
3373
idealmente, muy lejos,
01:56
what you'd see is a bright flash of light
46
104481
1455
lo que verían sería un destello de luz
01:57
that would fade over a few seconds,
47
105936
1506
desvaneciéndose en segundos,
01:59
followed by a blast wave spreading out,
48
107442
2128
seguido de una onda expansiva,
02:01
shredding trees and houses
49
109570
2460
destruyendo árboles y casas
02:04
as it moves away from the stadium,
50
112030
2119
a medida que se aleja del estadio,
02:06
and then eventually a mushroom cloud
51
114149
2932
y luego, finalmente, un hongo atómico
02:09
rising up over the ruined city. (Laughter)
52
117081
3761
elevándose sobre la ciudad en ruinas.
(Risas)
(Risas)
02:12
So the Major League Baseball rules
53
120842
1156
Las reglas de las Grandes Ligas
02:13
are a little bit hazy,
54
121998
2104
son un poco nebulosas,
02:16
but — (Laughter) — under rule 6.02 and 5.09,
55
124102
4885
pero —(Risas)— bajo
la regla 6.02 y 5.09,
la regla 6.02 y 5.09,
02:20
I think that in this situation,
56
128987
1609
creo que en esta situación,
02:22
the batter would be considered hit by pitch
57
130596
2453
el bateador se consideraría
golpeado por el lanzamiento
golpeado por el lanzamiento
02:25
and would be eligible to take first base,
58
133049
2634
y sería elegible para pasar
a primera base,
a primera base,
02:27
if it still existed.
59
135683
3203
si todavía existiera.
02:30
So this is the kind of question I answer,
60
138886
1796
Este es el tipo de preguntas que respondo,
02:32
and I get people writing in with
61
140682
2139
y consigo gente que escribe
02:34
a lot of other strange questions.
62
142821
1874
muchas otras preguntas raras.
02:36
I've had someone write and say,
63
144695
2547
Alguien escribió y dijo:
02:39
scientifically speaking, what is the best
64
147242
1919
Científicamente hablando,
¿cuál es la mejor
¿cuál es la mejor
02:41
and fastest way to hide a body?
65
149161
2070
y más rápida forma de esconder un cuerpo?
02:43
Can you do this one soon?
66
151231
2222
¿Podrías contestarla pronto?
02:45
And I had someone write in,
67
153453
1860
Y alguien me escribió,
02:47
I've had people write in about,
68
155313
2015
he tenido gente escribiéndome,
02:49
can you prove whether or not you can find love again
69
157328
2204
¿Puedes probar si puedes o no
encontrar nuevamente
encontrar nuevamente
02:51
after your heart's broken?
70
159532
1672
el amor después de un corazón roto?
02:53
And I've had people send in
71
161204
1775
Y han enviado
02:54
what are clearly homework questions
72
162979
1991
preguntas claramente de la tarea escolar
02:56
they're trying to get me to do for them.
73
164970
3143
que quieren que conteste por ellos.
03:00
But one week, a couple months ago,
74
168113
2905
Pero una semana, hace un par de meses,
03:03
I got a question that was actually about Google.
75
171018
3661
recibí una pregunta acerca de Google.
03:06
If all digital data in the world
were stored on punch cards,
were stored on punch cards,
76
174679
2966
Si todos los datos del mundo
estuvieran en tarjetas perforadas,
estuvieran en tarjetas perforadas,
03:09
how big would Google's data warehouse be?
77
177645
2679
¿qué tan grande sería
el almacén de datos de Google?
el almacén de datos de Google?
03:12
Now, Google's pretty secretive
about their operations,
about their operations,
78
180324
2722
Ahora, Google es bastante reservado
sobre sus operaciones,
sobre sus operaciones,
03:15
so no one really knows how much data Google has,
79
183046
3376
así que nadie sabe realmente
la cantidad de datos que tiene,
la cantidad de datos que tiene,
03:18
and in fact, no one really knows
how many data centers Google has,
how many data centers Google has,
80
186422
2515
y de hecho, nadie sabe realmente
cuántos centros de datos tiene,
cuántos centros de datos tiene,
03:20
except people at Google itself.
81
188937
2491
excepto las personas en el propio Google.
03:23
And I've tried, I've met them a few times,
82
191428
1234
Y lo he intentado,
los he visto un par de veces,
los he visto un par de veces,
03:24
tried asking them, and they
aren't revealing anything.
aren't revealing anything.
83
192662
5223
intenté preguntarles,
y no revelan nada.
y no revelan nada.
03:29
So I decided to try to figure this out myself.
84
197885
2535
Así que decidí tratar de
resolver esto yo mismo.
resolver esto yo mismo.
03:32
There are a few things that I looked at here.
85
200420
2159
Hay algunas cosas que miré.
03:34
I started with money.
86
202579
1906
Empecé con el dinero.
03:36
Google has to reveal how much they spend,
87
204485
2142
Google tiene que revelar cuánto gasta,
03:38
in general, and that lets you put some caps
88
206627
1990
en general, y eso permite establecer
03:40
on how many data centers could they be building,
89
208617
3786
la cantidad de centros de datos que
podrían estar construyendo,
podrían estar construyendo,
03:44
because a big data center costs
a certain amount of money.
a certain amount of money.
90
212403
2300
ya que un gran centro de datos
cuesta cierto dinero.
cuesta cierto dinero.
03:46
And you can also then put a cap on
91
214703
2432
Y también se puede poner un límite
03:49
how much of the world hard
drive market are they taking up,
drive market are they taking up,
92
217135
2331
a qué tanto del mercado mundial
de discos duros están tomando
de discos duros están tomando
03:51
which turns out, it's pretty sizable.
93
219466
1952
que resulta ser bastante considerable.
03:53
I read a calculation at one point,
94
221418
1937
Leí un cálculo en un momento,
03:55
I think Google has a drive failure
95
223355
1465
creo que Google tiene
una falla de disco
una falla de disco
03:56
about every minute or two,
96
224820
3254
cada minuto o dos,
04:00
and they just throw out the hard drive
97
228074
1350
y sencillamente desechan el disco duro
04:01
and swap in a new one.
98
229424
1386
y lo cambian por uno nuevo.
04:02
So they go through a huge number of them.
99
230810
2200
Así que tiran un gran número de ellos.
04:05
And so by looking at money,
100
233010
1111
Y así, al ver el dinero,
04:06
you can get an idea of how
many of these centers they have.
many of these centers they have.
101
234121
2849
se puede tener una idea de
cuántos de estos centros tienen.
cuántos de estos centros tienen.
04:08
You can also look at power.
102
236970
1860
También se puede considerar la energía.
04:10
You can look at how much electricity they need,
103
238830
3897
Se puede ver cuánta electricidad necesitan,
04:14
because you need a certain amount
of electricity to run the servers,
of electricity to run the servers,
104
242727
1807
dado que los servidores necesitan
cierta cantidad para funcionar,
cierta cantidad para funcionar,
04:16
and Google is more efficient than most,
105
244534
2039
y Google es más eficiente que la mayoría,
04:18
but they still have some basic requirements,
106
246573
3097
pero todavía tienen algunos
requerimientos básicos,
requerimientos básicos,
04:21
and that lets you put a limit
107
249670
1916
y eso permite establecer un margen
04:23
on the number of servers that they have.
108
251586
1947
en el número de servidores que tienen.
04:25
You can also look at square footage and see
109
253533
4191
También se pueden buscar
los metros cuadrados y ver
los metros cuadrados y ver
04:29
of the data centers that you know,
110
257724
1276
de los centros de datos que conoces,
04:31
how big are they?
111
259000
1353
¿qué tan grandes son?
04:32
How much room is that?
112
260353
922
¿Cuánto espacio es eso?
04:33
How many server racks could you fit in there?
113
261275
2360
¿Cuántos servidores podrías encajar allí?
04:35
And for some data centers,
114
263635
1703
Y para algunos centros de datos,
04:37
you might get two of these pieces of information.
115
265338
1989
se podrían conseguir dos de esas
piezas de información.
piezas de información.
04:39
You know how much they spent,
116
267327
1696
Se sabe cuánto gastaron,
04:41
and they also, say, because they had to contract
117
269023
2357
y también, por ejemplo,
dado que tenían que contratar
dado que tenían que contratar
04:43
with the local government
118
271380
1419
con el gobierno local
04:44
to get the power provided,
119
272799
1680
para obtener la potencia suministrada,
04:46
you might know what they made a deal to buy,
120
274479
2657
se podría saber que
hicieron un trato para comprar,
hicieron un trato para comprar,
04:49
so you know how much power it takes.
121
277136
1754
así que se sabe la energía que usan.
04:50
Then you can look at the ratios of those numbers,
122
278890
2294
Entonces se puede ver
las proporciones de esos números,
las proporciones de esos números,
04:53
and figure out for a data center
123
281184
1529
y averiguar para un centro de datos
04:54
where you don't have that information,
124
282713
1636
en la que no se tiene esa información,
04:56
you can figure out,
125
284349
1092
averiguar,
04:57
but maybe you only have one of those,
126
285441
2187
pero tal vez solo se tenga uno de esos,
04:59
you know the square footage,
then you could figure out
then you could figure out
127
287628
1679
digamos los metros cuadrados,
entonces se puede averiguar
entonces se puede averiguar
05:01
well, maybe the power is proportional.
128
289307
2323
bueno, tal vez la potencia
es proporcional.
es proporcional.
05:03
And you can do this same thing
with a lot of different quantities,
with a lot of different quantities,
129
291630
2320
Se puede hacer lo mismo con
diferentes cantidades,
diferentes cantidades,
05:05
you know, with guesses about
the total amount of storage,
the total amount of storage,
130
293950
2076
con conjeturas de la cantidad
total de almacenamiento,
total de almacenamiento,
05:08
the number of servers, the
number of drives per server,
number of drives per server,
131
296026
2593
el número de servidores,
el número de unidades por servidor,
el número de unidades por servidor,
05:10
and in each case using what you know
132
298619
3047
y en cada caso usando lo que se sabe
05:13
to come up with a model that narrows down
133
301666
2527
para llegar a un modelo que reduzca
05:16
your guesses for the things that you don't know.
134
304193
2130
las conjeturas sobre
las cosas que no se saben.
las cosas que no se saben.
05:18
It's sort of circling around the
number you're trying to get.
number you're trying to get.
135
306323
2265
Es como girar en torno al
número al que se quiere llegar.
número al que se quiere llegar.
05:20
And this is a lot of fun.
136
308588
2555
Y es muy divertido.
05:23
The math is not all that advanced,
137
311143
2182
La matemática no es tan avanzada,
05:25
and really it's like nothing more than
138
313325
3135
y realmente es nada más que como
05:28
solving a sudoku puzzle.
139
316460
2012
resolver un sudoku.
05:30
So what I did, I went through all of this information,
140
318472
5309
Así que eso hice, con
toda esta información,
toda esta información,
05:35
spent a day or two researching.
141
323781
1759
pasé un día o dos investigando.
05:37
And there are some things I didn't look at.
142
325540
2039
Hay un par de cosas que no consideré.
05:39
You could always look at the Google
143
327579
3043
Siempre se pueden ver
los mensajes de reclutamiento
los mensajes de reclutamiento
05:42
recruitment messages that they post.
144
330622
1817
que Google publica.
05:44
That gives you an idea of where they have people.
145
332439
1938
Eso da una idea de
dónde tienen personal.
dónde tienen personal.
05:46
Sometimes, when people visit a data center,
146
334377
1611
A veces, cuando la gente los visita,
05:47
they'll take a cell-cam photo and post it,
147
335988
1845
toma fotografías y las publica,
05:49
and they aren't supposed to,
148
337833
1490
y se supone que no deberían de hacerlo,
05:51
but you can learn things about
their hardware that way.
their hardware that way.
149
339323
2813
pero así se puede aprender
cosas sobre su hardware.
cosas sobre su hardware.
05:54
And in fact, you can just
look at pizza delivery drivers.
look at pizza delivery drivers.
150
342136
2553
Y, de hecho, se pueden examinar
los repartidores de pizza.
los repartidores de pizza.
05:56
Turns out, they know where all
the Google data centers are,
the Google data centers are,
151
344689
2655
Resulta que ellos saben dónde están todos
los centros de datos de Google,
los centros de datos de Google,
05:59
at least the ones that have people in them.
152
347344
2876
al menos los que tienen personas en ellos.
06:02
But I came up with my estimate,
153
350220
2185
Pero presenté mi estimación,
06:04
which I felt pretty good about,
154
352405
1864
con la que me sentía muy bien,
06:06
that was about 10 exabytes of data
155
354269
3249
que había unos 10 exabytes de datos
06:09
across all of Google's operations,
156
357518
2422
en todas las operaciones de Google,
06:11
and then another maybe five exabytes or so
157
359940
3432
y luego otros quizás
5 exabytes o así
5 exabytes o así
06:15
of offline storage in tape drives,
158
363372
2045
de almacenamiento fuera de línea en cinta,
06:17
which it turns out Google is
159
365417
1575
donde resulta que Google es
06:18
about the world's largest consumer of.
160
366992
2510
el consumidor más grande del mundo.
06:21
So I came up with this estimate, and this is
161
369502
3561
Así que presenté esta estimación,
y esta es
y esta es
06:25
a staggering amount of data.
162
373063
1243
una cantidad asombrosa de datos.
06:26
It's quite a bit more than any other organization
163
374306
2874
Es bastante más de lo que
cualquier otra organización
cualquier otra organización
06:29
in the world has, as far as we know.
164
377180
1747
tiene en el mundo, hasta donde sabemos.
06:30
There's a couple of other contenders,
165
378927
1746
Hay un par de competidores,
06:32
especially everyone always thinks of the NSA.
166
380673
2344
especialmente todo el mundo
siempre piensa en la NSA.
siempre piensa en la NSA.
06:35
But using some of these same methods,
167
383017
1429
Pero usando estos mismos métodos,
06:36
we can look at the NSA's data centers,
168
384446
2023
podemos mirar a los centros
de datos de la NSA,
de datos de la NSA,
06:38
and figure out, you know, we
don't know what's going on there,
don't know what's going on there,
169
386469
2482
y deducir, ya saben,
no sabemos lo que pasa allí,
no sabemos lo que pasa allí,
06:40
but it's pretty clear that their operation
170
388951
2090
pero está bastante claro que
su funcionamiento
su funcionamiento
06:43
is not the size of Google's.
171
391041
1597
no es del tamaño de Google.
06:44
Adding all of this up, I came up with
172
392638
1739
Sumando todo, propuse
06:46
the other thing that we can answer, which is,
173
394377
1896
la otra cosa que podemos
responder, que es,
responder, que es,
06:48
how many punch cards would this take?
174
396273
1985
¿cuántas tarjetas perforadas
se necesitarían?
se necesitarían?
06:50
And so a punch card can hold
175
398258
2958
Una tarjeta perforada puede contener
06:53
about 80 characters,
176
401216
1991
alrededor de 80 caracteres,
06:55
and you can fit about 2,000 or so cards into a box,
177
403207
3773
y pueden caber alrededor de
más o menos 2000 tarjetas en una caja,
más o menos 2000 tarjetas en una caja,
06:58
and you put them in, say,
178
406980
1274
y se ponen en, digamos,
07:00
my home region of New England,
179
408254
1952
mi tierra natal, Nueva Inglaterra,
07:02
it would cover the entire region
180
410206
2340
cubriría la región por completo
07:04
up to a depth of a little less than five kilometers,
181
412546
3474
hasta una profundidad de un poco
menos de cinco kilómetros,
menos de cinco kilómetros,
07:08
which is about three times deeper
182
416020
1443
casi 3 veces más profundo
07:09
than the glaciers during the last ice age
183
417463
2399
que los glaciares durante
la última era de hielo
la última era de hielo
07:11
about 20,000 years ago.
184
419862
2168
hace unos 20 000 años.
07:14
So this is impractical, but I think
185
422030
2423
Esto es poco práctico, pero creo
07:16
that's about the best answer I could come up with.
186
424453
2951
esa es la mejor respuesta que podía dar.
07:19
And I posted it on my website. I wrote it up.
187
427404
2138
Y la publiqué en mi sitio web.
Escribí al respecto.
Escribí al respecto.
07:21
And I didn't expect to get an answer from Google,
188
429542
3690
Y no esperaba una respuesta de Google,
07:25
because of course they've been so secretive,
189
433232
1631
porque han sido tan reservados,
07:26
they didn't answer of my questions,
190
434863
1404
no respondieron a mis preguntas,
07:28
and so I just put it up and said,
191
436267
1507
y así que solo lo puse y dije,
07:29
well, I guess we'll never know.
192
437774
1523
bueno, supongo que nunca lo sabremos.
07:31
But then a little while later
193
439297
2024
Pero un poco más tarde
07:33
I got a message, a couple weeks later, from Google,
194
441321
2449
recibí un mensaje de Google,
07:35
saying, hey, someone here has an envelope for you.
195
443770
3442
diciendo, ey, alguien aquí
tiene un sobre para usted.
tiene un sobre para usted.
07:39
So I go and get it, open it up,
196
447212
2801
Así que voy por él, lo abro,
07:42
and it's punch cards. (Laughter)
197
450013
2527
y son tarjetas perforadas. (Risas)
07:44
Google-branded punch cards.
198
452540
3082
Tarjetas perforadas marca Google.
07:47
And on these punch cards,
there are a bunch of holes,
there are a bunch of holes,
199
455622
3248
Y en esas tarjetas perforadas,
hay una serie de agujeros,
hay una serie de agujeros,
07:50
and I said, thank you, thank you,
200
458870
1301
y dije, gracias, gracias,
07:52
okay, so what's on here?
201
460171
1519
bien, ¿qué hay aquí?
07:53
So I get some software and start reading it,
202
461690
1630
Conseguí un software y empecé a leerlas,
07:55
and scan them, and it turns out
203
463320
2000
y analizarlas, y resulta
07:57
it's a puzzle.
204
465320
1369
que es un rompecabezas.
07:58
There's a bunch of code,
205
466689
1638
Hay un montón de código,
08:00
and I get some friends to help,
206
468327
1254
pedí ayuda a unos amigos,
08:01
and we crack the code, and then
inside that is another code,
inside that is another code,
207
469581
2552
desciframos el código, y luego
había otro código dentro,
había otro código dentro,
08:04
and then there are some equations,
208
472133
1295
y luego algunas ecuaciones,
08:05
and then we solve those equations,
209
473428
1171
resolvimos esas ecuaciones,
08:06
and then finally out pops a message from Google
210
474599
3471
finalmente, aparece un mensaje de Google
08:10
which is their official answer to my article,
211
478070
3189
que es su respuesta oficial a mi artículo,
08:13
and it said, "No comment."
212
481259
2452
y decía, "Sin comentarios".
08:15
(Laughter) (Applause)
213
483711
6174
(Risas) (Aplausos)
08:26
And I love calculating these kinds of things,
214
494292
3217
Me encanta calcular este tipo de cosas,
08:29
and it's not that I love doing the math.
215
497509
1715
y no es que me encante hacer cálculos.
08:31
I do a lot of math,
216
499224
1565
Hago mucho de matemáticas,
08:32
but I don't really like math for its own sake.
217
500789
3076
pero no me gustan mucho en sí mismas.
08:35
What I love is that it lets you take
218
503865
1950
Lo que me gusta es que te permiten tomar
08:37
some things that you know,
219
505815
1400
algunas cosas que sabes,
08:39
and just by moving symbols
around on a piece of paper,
around on a piece of paper,
220
507215
4778
y solo con mover símbolos
sobre un pedazo de papel,
sobre un pedazo de papel,
08:43
find out something that you didn't know
221
511993
1697
encontrar algo que no sabías
08:45
that's very surprising.
222
513690
2180
que es sorprendente.
08:47
And I have a lot of stupid questions,
223
515870
1676
Recibo muchas preguntas estúpidas,
08:49
and I love that math gives the power
224
517546
1803
y me encanta que las matemáticas
tengan el poder
tengan el poder
08:51
to answer them sometimes.
225
519349
2757
para responderlas algunas veces.
08:54
And sometimes not.
226
522106
1527
Y algunas veces no.
08:55
This is a question I got from a reader,
227
523633
2924
Esta es una pregunta de un lector,
08:58
an anonymous reader,
228
526557
1173
un lector anónimo,
08:59
and the subject line just said, "Urgent,"
229
527730
2045
y el asunto decía, "Urgente",
09:01
and this was the entire email:
230
529775
1929
y este fue todo el email:
09:03
"If people had wheels and could fly,
231
531704
2762
"Si la gente tuviera ruedas
y pudiera volar,
y pudiera volar,
09:06
how would we differentiate them from airplanes?"
232
534466
2696
¿cómo nos diferenciaríamos
de los aviones?"
de los aviones?"
09:09
Urgent. (Laughter)
233
537162
2675
Urgente. (Risas)
09:11
And I think there are some questions
234
539837
3353
Pienso que hay algunas preguntas
09:15
that math just cannot answer.
235
543190
2670
que las matemáticas simplemente
no pueden responder.
no pueden responder.
09:17
Thank you.
236
545860
2471
Gracias.
09:20
(Applause)
237
548331
4350
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Randall Munroe - CartoonistRandall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night.
Why you should listen
One of a small group of professional web cartoonists, math obsessive and chronic explainer Randall Munroe dazzles the online world (and racks up millions of monthly page views) with the meaninglessly-named (and occasionally heartbreaking) webcomic xkcd.
Munroe’s blog What If? specializes in cunning answers to, as the Atlantic put it, "the kinds of of wonderful and fanciful hypotheticals that might arise when the nerdily inclined get together in bars," like “How fast can you hit a speed bump while driving and live?” or “What would happen if a hair dryer with continuous power was turned on and put in an airtight 1x1x1 meter box?” As he told Math Horizons, I really enjoy solving these kinds of things, and it’s a bonus if I realize that I can put boxes around it and make it a comic."
He is also the author of the book Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words.
Randall Munroe | Speaker | TED.com