ABOUT THE SPEAKER
Alan Kay - Educator and computing pioneer
One of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind.

Why you should listen

"The best way to predict the future is to invent it." Alan Kay not only coined this favorite tech-world adage, but has proven its truth several times. A true polymath, as well as inventor, he has combined engineering brilliance with knowledge of child development, epistemology, molecular biology and more.

In the 1960s, Kay joined the computer team at XeroxPARC, where he worked on world-changing inventions like the graphical interface, object-oriented programming, and the personal computer itself. Later, at Apple, Atari, HP, Disney, and now at his own nonprofits, he has helped refine the tools he anticipated long before they were realized.

As the industry has blossomed, however, Kay continues to grapple with the deeper purpose of computing, struggling to create the machine that won't only recapitulate patterns in the world as we know it but will teach both children and adults to think, to see what otherwise is beyond them.

More profile about the speaker
Alan Kay | Speaker | TED.com
TED2007

Alan Kay: A powerful idea about ideas

Alan Kay comparte una poderosa idea sobre las ideas

Filmed:
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Con toda la intensidad y brillantez por la que es conocido, Alan Kay prevé mejores técnicas para educar a los niños usando computadoras para ilustrar experiencias en formas -matemáticas y científicas- que sólo se pueden hacer con computadores.
- Educator and computing pioneer
One of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind. Full bio

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A great way to startcomienzo, I think, with my viewver of simplicitysencillez
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Una gran manera de empezar, creo, para mi idea de simplicidad,
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is to take a look at TEDTED. Here you are, understandingcomprensión why we're here,
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es mirar a TED. Aquí están ustedes, comprendiendo por qué estamos aquí,
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what's going on with no difficultydificultad at all.
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lo que está sucediendo, sin ninguna dificultad.
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The bestmejor A.I. in the planetplaneta would find it complexcomplejo and confusingconfuso,
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La mejor inteligencia artificial del planeta lo encontraría complejo y confuso,
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and my little dogperro WatsonWatson would find it simplesencillo and understandablecomprensible
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y mi pequeño perro Watson lo encontraría simple y comprensible,
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but would missperder the pointpunto.
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pero no comprendería la idea.
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(LaughterRisa)
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(Risas)
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He would have a great time.
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Él lo pasaría de maravilla.
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And of coursecurso, if you're a speakeraltavoz here, like HansHans RoslingRosling,
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Y por supuesto, si presentasen aquí, como Hans Rosling,
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a speakeraltavoz findsencuentra this complexcomplejo, trickydifícil. But in HansHans Rosling'sRosling casecaso,
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un presentador encuentra esto complejo, difícil. Pero en el caso de Hans Rosling,
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he had a secretsecreto weaponarma yesterdayayer,
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él tenía una arma secreta ayer,
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literallyliteralmente, in his swordespada swallowingtragar actacto.
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literalmente, al tragar las espadas.
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And I mustdebe say, I thought of quitebastante a fewpocos objectsobjetos
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Y debo decir que pensé en varios objetos
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that I mightpodría try to swallowgolondrina todayhoy and finallyfinalmente gavedio up on,
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que podría tratar de tragar hoy y finalmente me rendí;
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but he just did it and that was a wonderfulmaravilloso thing.
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pero él lo hizo y fue algo maravilloso.
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So PuckDisco meantsignificado not only are we foolstontos in the pejorativepeyorativo sensesentido,
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Y Puck no sólo trató de decir que somos tontos despectivamente,
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but that we're easilyfácilmente fooledengañado. In facthecho, what ShakespeareShakespeare
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sino que somos fáciles de engañar. De hecho, lo que Shakespeare
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was pointingseñalando out is we go to the theaterteatro in orderorden to be fooledengañado,
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trataba de decir es que vamos al teatro para ser engañados,
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so we're actuallyactualmente looking forwardadelante to it.
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así que es algo que en realidad deseamos.
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We go to magicmagia showsmuestra in orderorden to be fooledengañado.
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Vamos a espectáculos de magia para ser engañados.
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And this makeshace manymuchos things fundivertido, but it makeshace it difficultdifícil to actuallyactualmente
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Y esto hace a muchas cosas divertidas, pero hace difícil
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get any kindtipo of pictureimagen on the worldmundo we livevivir in or on ourselvesNosotros mismos.
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obtener una visión del mundo donde vivimos, o de nosotros mismos.
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And our friendamigo, BettyBetty EdwardsEdwards,
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Y nuestra amiga, Betty Edwards,
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the "DrawingDibujo on the Right SideLado of the BrainCerebro" ladydama, showsmuestra these two tablesmesas
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la señora de Dibujando En El Lado Derecho Del Cerebro, muestra estas dos mesas
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to her drawingdibujo classclase and saysdice,
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a su clase de dibujo y dice:
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"The problemproblema you have with learningaprendizaje to drawdibujar
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100000
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el problema que tienen al aprender a dibujar
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is not that you can't movemovimiento your handmano,
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no es que no puedan mover su mano,
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but that the way your braincerebro perceivespercibe imagesimágenes is faultydefectuoso.
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sino que la forma en la que su cerebro percibe imágenes es defectuosa.
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It's tryingmolesto to perceivepercibir imagesimágenes into objectsobjetos
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Está tratando de percibir imágenes como objetos
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rathermás bien than seeingviendo what's there."
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en vez de ver lo que está ahí.
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And to proveprobar it, she saysdice, "The exactexacto sizetamaño and shapeforma of these tabletopstableros de mesa
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Y para probarlo, dice ella, el tamaño y la forma de estos tableros
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is the samemismo, and I'm going to proveprobar it to you."
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3000
es idéntica, y se los voy a probar.
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She does this with cardboardcartulina, but sinceya que I have
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Ella hace esto con cartón, pero como tengo
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an expensivecostoso computercomputadora here
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una costosa computadora acá,
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I'll just rotategirar this little guy around and ...
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sólo voy a rotar a este amiguito y....
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Now havingteniendo seenvisto that -- and I've seenvisto it hundredscientos of timesveces,
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Ahora habiendo visto esto -y lo he visto cientos de veces,
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because I use this in everycada talk I give -- I still can't see
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porque uso este ejemplo en cada presentación que doy- aún no puedo ver
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that they're the samemismo sizetamaño and shapeforma, and I doubtduda that you can eitherya sea.
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que son del mismo tamaño y forma, y dudo que ustedes puedan hacerlo.
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So what do artistsartistas do? Well, what artistsartistas do is to measuremedida.
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148000
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¿Como lo hacen los artistas? Bueno, los artistas miden.
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They measuremedida very, very carefullycuidadosamente.
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2000
Ellos toman medidas de forma muy, muy cuidadosa.
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And if you measuremedida very, very carefullycuidadosamente with a stiffrígido armbrazo and a straightDerecho edgeborde,
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155000
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Y si miden con mucho cuidado y con un brazo firme y un borde rígido,
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you'lltu vas a see that those two shapesformas are
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se darán cuenta que esas dos formas
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exactlyexactamente the samemismo sizetamaño.
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son exactamente del mismo tamaño.
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And the TalmudTalmud saw this a long time agohace, sayingdiciendo,
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Y el Talmud vio esto hace mucho, diciendo,
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"We see things not as they are, but as we are."
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que vemos las cosas no como son, sino como somos nosotros mismos.
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I certainlyciertamente would like to know what happenedsucedió to the personpersona
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Me gustaría mucho saber qué fue de la persona
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who had that insightvisión back then,
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que tuvo esa reflexión entonces,
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if they actuallyactualmente followedseguido it to its ultimateúltimo conclusionconclusión.
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si realmente la prosiguió hasta su conclusión final.
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So if the worldmundo is not as it seemsparece and we see things as we are,
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Así que si el mundo no es como parece y vemos las cosas como somos nosotros,
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then what we call realityrealidad is a kindtipo of hallucinationalucinación
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entonces lo que llamamos realidad es una forma de alucinación
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happeningsucediendo insidedentro here. It's a wakingdespertar dreamsueño,
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que sucede acá dentro. Es un sueño lúcido.
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and understandingcomprensión that that is what we actuallyactualmente existexiste in
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Y comprender que es ahí donde existimos
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is one of the biggestmás grande epistemologicalepistemológico barriersbarreras in humanhumano historyhistoria.
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es una de las barreras epistemológicas más grandes de la historia humana.
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And what that meansmedio: "simplesencillo and understandablecomprensible"
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Y eso que es: "simple y comprensible"
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mightpodría not be actuallyactualmente simplesencillo or understandablecomprensible,
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206000
3000
puede que no sea simple o comprensible,
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and things we think are "complexcomplejo" mightpodría be madehecho simplesencillo and understandablecomprensible.
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209000
6000
y cosas que creemos complejas pueden hacerse simples y comprensibles.
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SomehowDe algun modo we have to understandentender ourselvesNosotros mismos to get around our flawsdefectos.
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215000
4000
De algún modo tenemos que auto-comprendernos para corregir nuestros defectos.
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We can think of ourselvesNosotros mismos as kindtipo of a noisyruidoso channelcanal.
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219000
2000
Podemos pensar de nosotros como un canal ruidoso.
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The way I think of it is, we can't learnaprender to see
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221000
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La manera en la que yo lo veo es que, no podemos aprender a ver
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untilhasta we admitadmitir we're blindciego.
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hasta que admitamos que estamos ciegos.
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OnceUna vez you startcomienzo down at this very humblehumilde levelnivel,
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228000
4000
Una vez que comiences en este nivel tan humilde,
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then you can startcomienzo findinghallazgo waysformas to see things.
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232000
3000
entonces puedes encontrar formas para ver la cosas.
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And what's happenedsucedió, over the last 400 yearsaños in particularespecial,
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235000
5000
Y lo que ha pasado en los últimos cuatrocientos años específicamente
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is that humanhumano beingsseres have inventedinventado "brainletscerebros" --
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240000
3000
es que los seres humanos han inventado "brainlets":
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little additionaladicional partspartes for our braincerebro --
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pequeñas partes adicionales para nuestro cerebro,
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madehecho out of powerfulpoderoso ideasideas that help us
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247000
2000
conformadas de ideas poderosas que nos ayudan
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see the worldmundo in differentdiferente waysformas.
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249000
2000
a ver el mundo de formas diferentes.
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And these are in the formformar of sensorysensorial apparatusaparato --
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Y estas están en la forma de aparatos sensoriales
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telescopestelescopios, microscopesmicroscopios -- reasoningrazonamiento apparatusaparato --
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-telescopios, microscopios-, aparatos de razonamiento,
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variousvarios waysformas of thinkingpensando -- and, mostmás importantlyen tono rimbombante,
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variadas formas de pensar, y lo más importante,
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in the abilitycapacidad to changecambio perspectiveperspectiva on things.
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263000
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en la habilidad de cambiar la perspectiva de las cosas.
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I'll talk about that a little bitpoco.
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267000
1000
Voy a hablar un poquito sobre eso.
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It's this changecambio in perspectiveperspectiva
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268000
2000
Es este cambio en perspectiva,
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on what it is we think we're perceivingpercibiendo
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270000
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y lo que pensamos que estamos percibiendo,
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that has helpedayudado us make more progressProgreso in the last 400 yearsaños
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273000
5000
lo que nos ha ayudado a progresar más en los últimos cuatrocientos años
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than we have in the restdescanso of humanhumano historyhistoria.
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278000
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que durante el resto de la historia humana.
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And yettodavía, it is not taughtenseñó in any K throughmediante 12 curriculumplan de estudios in AmericaAmerica that I'm awareconsciente of.
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280000
8000
Y aun así, que yo sepa no se enseña en ningún colegio en EE. UU.
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So one of the things that goesva from simplesencillo to complexcomplejo
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2000
Una de las cosas que van de simple a complejo
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is when we do more. We like more.
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295000
3000
es cuando hacemos más. Nos gusta más.
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If we do more in a kindtipo of a stupidestúpido way,
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298000
3000
Si hacemos más de una forma estúpida,
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the simplicitysencillez getsse pone complexcomplejo
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301000
3000
la simplicidad se torna compleja.
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and, in facthecho, we can keep on doing it for a very long time.
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304000
5000
Y de hecho, podemos hacerlo durante mucho tiempo.
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But MurrayMurray Gell-MannGell-Mann yesterdayayer talkedhabló about emergentemergente propertiespropiedades;
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309000
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Pero Murray Gell-Mann habló ayer sobre las propiedades emergentes.
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anotherotro namenombre for them could be "architecturearquitectura"
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Otro nombre para eso podría ser "arquitectura"
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as a metaphormetáfora for takingtomando the samemismo oldantiguo materialmaterial
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4000
como una metáfora de tomar los mismos viejos materiales
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and thinkingpensando about non-obviousno obvio, non-simpleno simple waysformas of combiningcombinatorio it.
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320000
7000
y pensar en maneras no-obvias y complejas de combinarlos.
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And in facthecho, what MurrayMurray was talkinghablando about yesterdayayer in the fractalfractal beautybelleza of naturenaturaleza --
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327000
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De hecho, de lo que hablaba Murray ayer era de la belleza fractal de la naturaleza,
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of havingteniendo the descriptionsdescripciones
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de tener descripciones
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at variousvarios levelsniveles be rathermás bien similarsimilar --
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similares en varios niveles,
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all goesva down to the ideaidea that the elementaryelemental particlespartículas
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341000
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todo se reduce a la idea que las partículas elementales
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are bothambos stickypegajoso and standoffishstandoffish,
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346000
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son al mismo tiempo pegajosas y distantes,
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and they're in violentviolento motionmovimiento.
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349000
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y se mueven de forma violenta.
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Those threeTres things give risesubir to all the differentdiferente levelsniveles
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Esas tres cosas dan vida a todos los diversos niveles
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of what seemparecer to be complexitycomplejidad in our worldmundo.
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que se acercan a la complejidad en nuestro mundo.
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But how simplesencillo?
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362000
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¿Pero qué tan simple?
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So, when I saw Roslings'Roslings GapminderGapminder stuffcosas a fewpocos yearsaños agohace,
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364000
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Y cuando vi el Gapminder de los Roslings hace algunos años,
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I just thought it was the greatestmejor thing I'd seenvisto
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369000
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pensé que era lo mejor que había visto
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in conveyingtransportando complexcomplejo ideasideas simplysimplemente.
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para comunicar ideas complejas de un forma simple.
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But then I had a thought of, "BoyChico, maybe it's too simplesencillo."
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376000
3000
Pero luego pensé, oye, quizás es demasiado simple.
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And I put some effortesfuerzo in to try and checkcomprobar
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379000
5000
Y puse algo de esfuerzo en chequear
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to see how well these simplesencillo portrayalsrepresentaciones of trendstendencias over time
100
384000
4000
y ver qué tan bien estas simples representaciones de tendencias en el tiempo
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actuallyactualmente matchedemparejado up with some ideasideas and investigationsinvestigaciones from the sidelado,
101
388000
5000
cuadraban con algunas ideas e investigaciones,
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and I foundencontró that they matchedemparejado up very well.
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393000
2000
y encontré que calzaban muy bien.
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So the RoslingsRoslings have been ablepoder to do simplicitysencillez
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395000
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Entonces los Roslings han sido capaces de simplificar
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withoutsin removingeliminar what's importantimportante about the datadatos.
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4000
sin retirar lo que es importante de los datos.
07:02
WhereasMientras the filmpelícula yesterdayayer that we saw
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404000
4000
En cambio el filme que vimos ayer
07:06
of the simulationsimulación of the insidedentro of a cellcelda,
106
408000
2000
de la simulación dentro de una célula,
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as a formerex molecularmolecular biologistbiólogo, I didn't like that at all.
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410000
6000
como un ex biólogo molecular, no me gustó para nada.
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Not because it wasn'tno fue beautifulhermosa or anything,
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416000
2000
No porque no fuera hermoso o algo así,
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but because it missesfallas the thing that mostmás studentsestudiantes failfallar to understandentender
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418000
5000
sino porque le faltaba lo que la mayoría de los estudiantes no comprenden
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about molecularmolecular biologybiología, and that is:
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423000
3000
sobre biología molecular, y eso es:
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why is there any probabilityprobabilidad at all of two complexcomplejo shapesformas
111
426000
5000
¿por qué existen probabilidades de que dos formas complejas
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findinghallazgo eachcada other just the right way
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431000
2000
se encuentren unas a otras de la forma precisa
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so they combinecombinar togetherjuntos and be catalyzedcatalizado?
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433000
3000
para combinarse y ser catalizadas?
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And what we saw yesterdayayer was
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436000
2000
Y lo que vimos ayer fue,
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everycada reactionreacción was fortuitousfortuito;
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438000
3000
que cada reacción era fortuita.
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they just swoopedswooped in the airaire and boundligado, and something happenedsucedió.
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441000
4000
Sólo se precipitaban en el aire y se unían, y algo pasaba.
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But in facthecho, those moleculesmoléculas are spinninghilado at the ratetarifa of
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445000
4000
Pero en realidad esas moléculas están girando a un ritmo de
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about a millionmillón revolutionsrevoluciones perpor secondsegundo;
118
449000
3000
casi un millón de revoluciones por segundo.
07:50
they're agitatingagitando back and forthadelante theirsu sizetamaño everycada two nanosecondsnanosegundos;
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452000
6000
Recorren su distancia total para cada lado cada dos nanosegundos.
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they're completelycompletamente crowdedlleno de gente togetherjuntos, they're jammedapretado,
120
458000
3000
Están muy juntas entre sí. Están atascadas,
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they're bashingpaliza up againsten contra eachcada other.
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461000
3000
y se golpean unas con otras.
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And if you don't understandentender that in your mentalmental modelmodelo of this stuffcosas,
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464000
3000
Y si no comprenden eso en su modelo mental de esto,
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what happenssucede insidedentro of a cellcelda seemsparece completelycompletamente mysteriousmisterioso and fortuitousfortuito,
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467000
5000
lo que sucede dentro de una célula parece completamente misterioso y fortuito.
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and I think that's exactlyexactamente the wrongincorrecto imageimagen
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472000
2000
Y pienso que esa es precisamente la imagen incorrecta
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for when you're tryingmolesto to teachenseñar scienceciencia.
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474000
3000
cuando se está tratando de enseñar ciencia.
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So, anotherotro thing that we do is to confuseconfundir adultadulto sophisticationsofisticación
126
480000
5000
Otra cosa que hacemos es confundir la sofisticación adulta
08:23
with the actualreal understandingcomprensión of some principleprincipio.
127
485000
5000
con la comprensión real de un principio.
08:28
So a kidniño who'squien es 14 in highalto schoolcolegio
128
490000
2000
Un niño de 14 años en secundaria
08:30
getsse pone this versionversión of the Pythagoreanpitagórico theoremteorema,
129
492000
6000
recibe esta versión del teorema de Pitágoras,
08:36
whichcual is a trulyverdaderamente subtlesutil and interestinginteresante proofprueba,
130
498000
3000
que es una prueba muy sutil e interesante,
08:39
but in facthecho it's not a good way to startcomienzo learningaprendizaje about mathematicsmatemáticas.
131
501000
7000
pero en realidad no es una buena forma de comenzar a aprender sobre matemática.
08:46
So a more directdirecto one, one that givesda you more of the feelingsensación of mathmates,
132
508000
5000
Entonces, una forma más directa, que da más la sensación de matemáticas,
08:51
is something closercerca to Pythagoras'Pitágoras' ownpropio proofprueba, whichcual goesva like this:
133
513000
4000
es algo más parecido a la prueba del propio Pitágoras que era algo así.
08:55
so here we have this triangletriángulo, and if we surroundrodear that C squarecuadrado with
134
517000
6000
Tenemos este triángulo, y si rodeamos ese cuadrado C con
09:01
threeTres more trianglestriangulos and we copydupdo that,
135
523000
3000
tres triángulos más y lo copiamos,
09:04
noticedarse cuenta that we can movemovimiento those trianglestriangulos down like this.
136
526000
5000
noten que podemos mover esos triángulos hacia abajo así,
09:09
And that leaveshojas two openabierto areasáreas that are kindtipo of suspicioussuspicaz ...
137
531000
3000
y eso deja dos áreas abiertas que son algo sospechosas,
09:12
and bingobingo. That is all you have to do.
138
534000
7000
y bingo. Y eso es todo lo que tienen que hacer.
09:19
And this kindtipo of proofprueba is the kindtipo of proofprueba
139
541000
2000
Y este tipo de prueba es el tipo de prueba
09:21
that you need to learnaprender when you're learningaprendizaje mathematicsmatemáticas
140
543000
3000
que necesitan aprenden cuando se está aprendiendo matemática
09:24
in orderorden to get an ideaidea of what it meansmedio
141
546000
3000
para darse una idea de lo que eso significa
09:27
before you look into the, literallyliteralmente, 1,200 or 1,500 proofspruebas
142
549000
4000
antes de que se fijen en, literalmente, 12 o 1500 pruebas
09:31
of Pythagoras'Pitágoras' theoremteorema that have been discovereddescubierto.
143
553000
3000
del teorema de Pitágoras que han sido descubiertas.
09:37
Now let's go to youngjoven childrenniños.
144
559000
3000
Ahora miremos a los niños pequeños.
09:40
This is a very unusualraro teacherprofesor
145
562000
2000
Esta es una profesora muy inusual
09:42
who was a kindergartenjardín de infancia and first-gradeprimer grado teacherprofesor,
146
564000
4000
que era una profesora de kindergarten y de primer grado,
09:46
but was a naturalnatural mathematicianmatemático.
147
568000
2000
y que era naturalmente matemática.
09:48
So she was like that jazzjazz musicianmúsico friendamigo you have who never studiedestudió musicmúsica
148
570000
5000
Ella era como ese amigo suyo que es un músico de jazz que nunca estudió música,
09:53
but is a terrificestupendo musicianmúsico;
149
575000
2000
pero es un músico increíble.
09:55
she just had a feelingsensación for mathmates.
150
577000
2000
Ella simplemente podía sentirlas,
09:57
And here are her six-year-oldsseis años de edad,
151
579000
3000
y aquí están sus alumnos de seis años,
10:00
and she's got them makingfabricación shapesformas out of a shapeforma.
152
582000
5000
y los tiene haciendo formas de otras formas.
10:05
So they pickrecoger a shapeforma they like -- like a diamonddiamante, or a squarecuadrado,
153
587000
2000
Entonces ellos eligen una forma que les guste -un diamante, o un cuadrado,
10:07
or a triangletriángulo, or a trapezoidtrapecio -- and then they try and make
154
589000
3000
o un triangulo, o un trapezoide- y luego tratan de hacer
10:10
the nextsiguiente largermás grande shapeforma of that samemismo shapeforma, and the nextsiguiente largermás grande shapeforma.
155
592000
4000
la siguiente forma de esa misma forma, y la siguiente forma más grande.
10:14
You can see the trapezoidstrapezoides are a little challengingdesafiante there.
156
596000
4000
Y pueden ver aquí que los trapezoides son algo complicados.
10:18
And what this teacherprofesor did on everycada projectproyecto
157
600000
3000
Y lo que esta profesora hizo en cada proyecto
10:21
was to have the childrenniños actacto like first it was a creativecreativo artsletras projectproyecto,
158
603000
5000
fue hacer que los niños actuaran primero como si fuera un proyecto de arte creativo
10:26
and then something like scienceciencia.
159
608000
2000
y después algo científico.
10:28
So they had createdcreado these artifactsartefactos.
160
610000
2000
Entonces crearon estos artefactos.
10:30
Now she had them look at them and do this ... laboriouslaborioso,
161
612000
4000
Y ahora ella los tenia mirándolos y haciendo este trabajo;
10:34
whichcual I thought for a long time, untilhasta she explainedexplicado to me was
162
616000
4000
en lo cual pensé por mucho tiempo, hasta que ella me explico, era
10:38
to slowlento them down so they'llellos van a think.
163
620000
3000
para darles tiempo para pensar.
10:41
So they're cuttingcorte out the little piecespiezas of cardboardcartulina here
164
623000
3000
Y cortaban las pequeñas piezas de cartón ahí,
10:44
and pastingpaliza them up.
165
626000
2000
y las pegaban.
10:46
But the wholetodo pointpunto of this thing is
166
628000
4000
Pero el punto de esto es
10:50
for them to look at this chartgráfico and fillllenar it out.
167
632000
3000
hacer que ellos mirasen esta tabla y la llenaran.
10:53
"What have you noticednotado about what you did?"
168
635000
4000
¿Qué aprendieron sobre lo que hicieron?
10:57
And so six-year-oldde seis años LaurenLauren there noticednotado that the first one tooktomó one,
169
639000
4000
Y entonces, Lauren de seis años noto que el primero usó uno,
11:01
and the secondsegundo one tooktomó threeTres more
170
643000
5000
y el segundo usó tres más,
11:06
and the totaltotal was fourlas cuatro on that one,
171
648000
2000
y el total era de cuatro para ese.
11:08
the thirdtercero one tooktomó fivecinco more and the totaltotal was ninenueve on that one,
172
650000
4000
El tercero tomó cinco más, y el total fue de nueve en ese,
11:12
and then the nextsiguiente one.
173
654000
1000
y luego el siguiente.
11:13
She saw right away that the additionaladicional tilesazulejos that you had to addañadir
174
655000
5000
Entonces ella noto de inmediato que las piezas adicionales que había que agregar
11:18
around the edgesbordes was always going to growcrecer by two,
175
660000
4000
en los bordes siempre iba a crecer por dos.
11:22
so she was very confidentconfidente about how she madehecho those numbersnúmeros there.
176
664000
3000
Entonces ella estaba muy confiada sobre como obtuvo esos numeros de ahí.
11:25
And she could see that these were the squarecuadrado numbersnúmeros up untilhasta about sixseis,
177
667000
5000
Y ella podía ver que esos eran los números cuadrados hasta el seis.
11:30
where she wasn'tno fue sure what sixseis timesveces sixseis was
178
672000
3000
Donde no estaba segura de cuanto era seis por seis,
11:33
and what sevensiete timesveces sevensiete was,
179
675000
2000
y cuanto era siente por siete.
11:35
but then she was confidentconfidente again.
180
677000
3000
Pero luego ella volvió a estar confiada.
11:38
So that's what LaurenLauren did.
181
680000
2000
Eso fue lo que hizo Lauren.
11:40
And then the teacherprofesor, GillianGillian IshijimaIshijima, had the kidsniños
182
682000
4000
Entonces la profesora, Gillian Ishijima, hizo que los niños
11:44
bringtraer all of theirsu projectsproyectos up to the frontfrente of the roomhabitación and put them on the floorpiso,
183
686000
3000
trajeran todos sus proyectos al frente del salón y los pusieran en el piso.
11:47
and everybodytodos wentfuimos batshitbatshit: "HolySanto shitmierda! They're the samemismo!"
184
689000
8000
Y todos enloquecieron. ¡Mierda! ¡Son iguales!
11:55
No matterimportar what the shapesformas were, the growthcrecimiento lawley is the samemismo.
185
697000
4000
Sin importar cuales fueran las formas, la ley de crecimiento es la misma.
11:59
And the mathematiciansmatemáticos and scientistscientíficos in the crowdmultitud
186
701000
3000
Y los matemáticos y científicos en el público
12:02
will recognizereconocer these two progressionsprogresiones
187
704000
2000
reconocerán estas dos progresiones
12:04
as a first-orderprimer orden discretediscreto differentialdiferencial equationecuación
188
706000
3000
como una ecuación diferencial discreta de primer orden
12:07
and a second-ordersegundo orden discretediscreto differentialdiferencial equationecuación,
189
709000
5000
y una ecuación diferencial discreta de segundo orden.
12:12
derivedderivado by six-year-oldsseis años de edad.
190
714000
4000
Derivadas por niños de seis años.
12:16
Well, that's prettybonita amazingasombroso.
191
718000
1000
Bueno, eso es bastante asombroso.
12:17
That isn't what we usuallygeneralmente try to teachenseñar six-year-oldsseis años de edad.
192
719000
3000
Eso no es lo que usualmente tratamos de enseñar a niños de seis años.
12:20
So, let's take a look now at how we mightpodría use the computercomputadora for some of this.
193
722000
7000
Ahora veamos cómo podemos usar la computadora para esto.
12:27
And so the first ideaidea here is
194
729000
4000
La primera idea acá es
12:31
just to showespectáculo you the kindtipo of things that childrenniños do.
195
733000
4000
sólo para mostrarles el tipo de cosas que los niños hacen.
12:35
I'm usingutilizando the softwaresoftware that we're puttingponiendo on the $100 laptopordenador portátil.
196
737000
5000
Estoy usando el software que estamos poniendo en el laptop de 100 dólares.
12:40
So I'd like to drawdibujar a little carcoche here --
197
742000
6000
Ahora me gustaría dibujar un pequeño autito acá.
12:46
I'll just do this very quicklycon rapidez -- and put a biggrande tireneumático on him.
198
748000
7000
Lo haré muy rápidamente. Y le pongo una gran rueda.
12:59
And I get a little objectobjeto here and I can look insidedentro this objectobjeto,
199
761000
4000
Y obtengo un pequeño objeto acá, y puedo ver dentro de este objeto.
13:03
I'll call it a carcoche. And here'saquí está a little behaviorcomportamiento: carcoche forwardadelante.
200
765000
5000
Lo llamaré un auto. Y acá hay un pequeño comportamiento: el auto avanza.
13:08
EachCada time I clickhacer clic it, carcoche turngiro.
201
770000
3000
Cada vez que le hago click, el auto gira.
13:11
If I want to make a little scriptguión to do this over and over again,
202
773000
2000
Si quiero hacer un pequeño programa para repetir esto varias veces,
13:13
I just dragarrastrar these guys out and setconjunto them going.
203
775000
5000
sólo arrastro estos y los echo a andar.
13:20
And I can try steeringgobierno the carcoche here by ...
204
782000
3000
Y puedo tratar de conducir el auto...
13:23
See the carcoche turngiro by fivecinco here?
205
785000
2000
¿ven al auto girar por cinco?
13:25
So what if I clickhacer clic this down to zerocero?
206
787000
3000
¿Qué pasa si bajo esto a cero?
13:28
It goesva straightDerecho. That's a biggrande revelationrevelación for nine-year-oldsnueve años de edad.
207
790000
5000
Se mueve en línea recta. Esa es una gran revelación para un niño de nueve años.
13:33
Make it go in the other directiondirección.
208
795000
2000
Hacerlo ir en la dirección contraria.
13:35
But of coursecurso, that's a little bitpoco like kissingbesando your sisterhermana
209
797000
2000
Pero obviamente eso es un poco como besar a tu hermana
13:37
as farlejos as drivingconducción a carcoche,
210
799000
3000
comparado con manejar un auto.
13:40
so the kidsniños want to do a steeringgobierno wheelrueda;
211
802000
3000
Entonces los niños quieren hacer un manubrio.
13:43
so they drawdibujar a steeringgobierno wheelrueda.
212
805000
3000
Dibujan un manubrio.
13:46
And we'llbien call this a wheelrueda.
213
808000
5000
Y lo llamaremos manubrio.
13:51
See this wheel'srueda headingtítulo here?
214
813000
4000
Y, ¿ven la dirección del manubrio acá?
13:55
If I turngiro this wheelrueda, you can see that numbernúmero over there going minusmenos and positivepositivo.
215
817000
5000
Si giro esta rueda, pueden ver ese número ahí yendo a negativo y positivo.
14:00
That's kindtipo of an invitationinvitación to pickrecoger up this namenombre of
216
822000
2000
Esa es como una invitación para tomar
14:02
those numbersnúmeros comingviniendo out there
217
824000
3000
esos números saliendo de ahí
14:05
and to just dropsoltar it into the scriptguión here,
218
827000
2000
y colocarlos aquí en el programa.
14:07
and now I can steerdirigir the carcoche with the steeringgobierno wheelrueda.
219
829000
5000
Y ahora puedo conducir el auto con el manubrio.
14:12
And it's interestinginteresante.
220
834000
2000
Y es interesante.
14:14
You know how much troubleproblema the childrenniños have with variablesvariables,
221
836000
3000
Ustedes saben el problema que tienen los niños con las variables,
14:17
but by learningaprendizaje it this way, in a situatedsituado fashionModa,
222
839000
2000
pero aprendiendo de esta manera, en una situación,
14:19
they never forgetolvidar from this singlesoltero trialjuicio
223
841000
3000
nunca olvidan después de la primera vez
14:22
what a variablevariable is and how to use it.
224
844000
3000
lo que es una variable y como se usan.
14:25
And we can reflectreflejar here the way GillianGillian IshijimaIshijima did.
225
847000
2000
Y podemos reflexionar aquí como lo hizo Gillian Ishijima.
14:27
So if you look at the little scriptguión here,
226
849000
2000
Así que si miran a este pequeño programa,
14:29
the speedvelocidad is always going to be 30.
227
851000
2000
la velocidad siempre será de 30.
14:31
We're going to movemovimiento the carcoche accordingconforme to that over and over again.
228
853000
5000
Vamos a mover el auto, según eso, una y otra vez.
14:36
And I'm droppinggoteante a little dotpunto for eachcada one of these things;
229
858000
4000
Y estoy dejando un puntito por cada una de esas cosas.
14:40
they're evenlyigualmente spacedespaciado because they're 30 apartaparte.
230
862000
3000
Están espaciados uniformemente porque están a 30 de distancia.
14:43
And what if I do this progressionprogresión that the six-year-oldsseis años de edad did
231
865000
3000
¿Y qué pasa si hago esta progresión que hicieron los niños de seis años
14:46
of sayingdiciendo, "OK, I'm going to increaseincrementar the speedvelocidad by two eachcada time,
232
868000
5000
al decir, OK, voy a incrementar la velocidad por dos cada vez,
14:51
and then I'm going to increaseincrementar the distancedistancia by the speedvelocidad eachcada time?
233
873000
3000
y luego voy a incrementar la distancia por la velocidad cada vez?
14:54
What do I get there?"
234
876000
4000
¿Qué obtengo ahí?
14:58
We get a visualvisual patternpatrón of what these nine-year-oldsnueve años de edad calledllamado accelerationaceleración.
235
880000
7000
Obtenemos un patrón visual de lo que los niños de nueve años llamaron aceleración.
15:05
So how do the childrenniños do scienceciencia?
236
887000
2000
¿Así que cómo hacen ciencia los niños?
15:08
(VideoVídeo) TeacherProfesor: [ChooseEscoger] objectsobjetos that you think will fallotoño to the EarthTierra at the samemismo time.
237
890000
3000
(Video) Profesora: Objetos que ustedes creen que caerán a la tierra al mismo tiempo...
15:11
StudentEstudiante 1: OohOh, this is nicebonito.
238
893000
3000
Niño: Esto es genial.
15:18
TeacherProfesor: Do not paypaga any attentionatención
239
900000
2000
Profesora: No pongan atención
15:20
to what anybodynadie elsemás is doing.
240
902000
3000
a lo que hacen los demás.
15:35
Who'sQuién es got the applemanzana?
241
917000
2000
¿Quién tiene la manzana?
15:37
AlanAlan KayKay: They'veHan got little stopwatchescronómetros.
242
919000
2000
Alan Kay: Tienen pequeños cronómetros.
15:44
StudentEstudiante 2: What did you get? What did you get?
243
926000
2000
Profesora: ¿Qué obtienen? ¿Qué obtuvieron?
15:46
AKAlaska: StopwatchesCronómetros aren'tno son accuratepreciso enoughsuficiente.
244
928000
3000
AK: Los cronómetros no son lo suficientemente precisos.
15:49
StudentEstudiante 3: 0.99 secondssegundos.
245
931000
2000
Niña: 0,99 segundos.
15:52
TeacherProfesor: So put "spongeesponja ballpelota" ...
246
934000
3000
Profesora: Pongan "pelota de esponja";
15:56
StudentEstudiante 4l: [I decideddecidido to] do the shotDisparo put and the spongeesponja ballpelota
247
938000
3000
Niña: Había una bala y una pelota de esponja,
15:59
because they're two totallytotalmente differentdiferente weightspesas,
248
941000
3000
porque son de pesos totalmente diferentes.
16:02
and if you dropsoltar them at the samemismo time,
249
944000
2000
Y si las sueltas al mismo tiempo,
16:04
maybe they'llellos van a dropsoltar at the samemismo speedvelocidad.
250
946000
2000
quizás caerán a la misma velocidad.
16:06
TeacherProfesor: Dropsoltar. ClassClase: WhoaWhoa!
251
948000
2000
Profesora: Suéltala.
16:10
AKAlaska: So obviouslyobviamente, AristotleAristóteles never askedpreguntó a childniño
252
952000
3000
AK: Obviamente Aristóteles nunca le pregunto a un niño
16:13
about this particularespecial pointpunto
253
955000
3000
sobre este tema específico,
16:16
because, of coursecurso, he didn't bothermolestia doing the experimentexperimentar,
254
958000
2000
ya que no se molestó en hacer el experimento,
16:18
and neitherninguno did StS t. ThomasThomas AquinasAquino.
255
960000
2000
y tampoco lo hizo Santo Tomas de Aquino.
16:20
And it was not untilhasta GalileoGalileo actuallyactualmente did it
256
962000
2000
Y no fue hasta que Galileo lo hizo
16:22
that an adultadulto thought like a childniño,
257
964000
3000
que un adulto pensó como un niño.
16:25
only 400 yearsaños agohace.
258
967000
3000
Sólo hace 400 años.
16:28
We get one childniño like that about everycada classroomaula of 30 kidsniños
259
970000
4000
Vemos un niño como ella por como cada clase de 30 niños
16:32
who will actuallyactualmente cutcortar straightDerecho to the chasepersecución.
260
974000
3000
que va directo al punto.
16:35
Now, what if we want to look at this more closelycercanamente?
261
977000
3000
Ahora, ¿qué pasa si queremos ver esto más detenidamente?
16:38
We can take a moviepelícula of what's going on,
262
980000
3000
Podemos tomar un vídeo de lo que está pasando,
16:41
but even if we singlesoltero steppedcaminado this moviepelícula,
263
983000
2000
pero aún si pasamos este vídeo paso a paso,
16:43
it's trickydifícil to see what's going on.
264
985000
2000
es complicado ver qué esta pasando.
16:45
And so what we can do is we can laylaico out the framesmarcos sidelado by sidelado
265
987000
3000
Y lo que podemos hacer es, podemos poner los cuadros uno al lado del otro,
16:48
or stackapilar them up.
266
990000
2000
o apilarlos.
16:50
So when the childrenniños see this, they say, "AhAh! AccelerationAceleración,"
267
992000
5000
Entonces cuando los niños ven eso, dicen. "Ah, aceleración,"
16:55
rememberingrecordando back fourlas cuatro monthsmeses when they did theirsu carscarros sidewaysoblicuo,
268
997000
3000
recordando cuatro meses antes cuando hicieron sus autos,
16:58
and they startcomienzo measuringmedición to find out what kindtipo of accelerationaceleración it is.
269
1000000
6000
y comienzan a medir para ver qué tipo de aceleración es.
17:04
So what I'm doing is measuringmedición from the bottomfondo of one imageimagen
270
1006000
6000
Y entonces lo que estoy haciendo es medir desde el fondo de una imagen
17:10
to the bottomfondo of the nextsiguiente imageimagen, about a fifthquinto of a secondsegundo laterluego,
271
1012000
5000
hasta el fondo de la imagen siguiente, casi un quinto de segundo después,
17:15
like that. And they're gettingconsiguiendo fasterMás rápido and fasterMás rápido eachcada time,
272
1017000
2000
así, y se ponen cada vez mas rápidas.
17:17
and if I stackapilar these guys up, then we see the differencesdiferencias; the increaseincrementar
273
1019000
10000
Y si apilo estas cosas, podemos ver las diferencias, el incremento
17:27
in the speedvelocidad is constantconstante.
274
1029000
3000
en velocidad es constante.
17:30
And they say, "Oh, yeah. ConstantConstante accelerationaceleración.
275
1032000
2000
Y dicen, "oh, sí, aceleración constante.
17:32
We'veNosotros tenemos donehecho that alreadyya."
276
1034000
2000
Eso ya lo hicimos."
17:34
And how shalldeberá we look and verifyverificar that we actuallyactualmente have it?
277
1036000
8000
¿Y cómo podemos ver y verificar que lo tenemos?
17:42
So you can't tell much from just makingfabricación the ballpelota dropsoltar there,
278
1044000
5000
No podemos ver mucho sólo haciendo que la pelota caiga ahí,
17:47
but if we dropsoltar the ballpelota and runcorrer the moviepelícula at the samemismo time,
279
1049000
4000
pero si hacemos caer la pelota y corremos la película al mismo tiempo,
17:53
we can see that we have come up with an accuratepreciso physicalfísico modelmodelo.
280
1055000
5000
podemos ver que hemos obtenido un modelo físico preciso.
18:00
GalileoGalileo, by the way, did this very cleverlyhábilmente
281
1062000
4000
A propósito, Galileo, hizo esto de una forma muy astuta
18:04
by runningcorriendo a ballpelota backwardshacia atrás down the stringsinstrumentos de cuerda of his lutelaúd.
282
1066000
3000
haciendo correr una pelota hacia atrás por las cuerdas de su laúd.
18:07
I pulledtirado out those applesmanzanas to remindrecordar myselfmí mismo to tell you that
283
1069000
5000
Yo saqué esas manzanas para acordarme de decirles
18:12
this is actuallyactualmente probablyprobablemente a NewtonNewton and the applemanzana typetipo storyhistoria,
284
1074000
5000
que esta probablemente es una historia como la de Newton y la manzana,
18:17
but it's a great storyhistoria.
285
1079000
2000
pero es una buenísima historia.
18:19
And I thought I would do just one thing
286
1081000
2000
Y pensé que haría una sola cosa
18:21
on the $100 laptopordenador portátil here just to proveprobar that this stuffcosas workstrabajos here.
287
1083000
10000
en este laptop de 100 dólares para probarles que esto funciona.
18:31
So onceuna vez you have gravitygravedad, here'saquí está this --
288
1093000
3000
Una vez que tienes gravedad, aquí está;
18:34
increaseincrementar the speedvelocidad by something,
289
1096000
2000
aumentar la velocidad por algo,
18:36
increaseincrementar the ship'sbarco speedvelocidad.
290
1098000
3000
aumentar la velocidad de la nave.
18:39
If I startcomienzo the little gamejuego here that the kidsniños have donehecho,
291
1101000
3000
Si arranco este jueguito que los niños hicieron,
18:42
it'llva a crashchoque the spaceespacio shipenviar.
292
1104000
2000
chocará la nave espacial.
18:44
But if I opposeoponerse a gravitygravedad, here we go ... OopsUy!
293
1106000
4000
Pero si me opongo a la gravedad, aquí vamos -- oops!
18:48
(LaughterRisa)
294
1110000
2000
(Risas)
18:50
One more.
295
1112000
1000
Una más.
18:54
Yeah, there we go. Yeah, OK?
296
1116000
5000
Sí, ahí estamos. Sí, ¿De acuerdo?
18:59
I guessadivinar the bestmejor way to endfin this is with two quotescitas:
297
1121000
7000
Creo que la mejor forma de terminar esto es con dos frases.
19:06
MarshallMarshall McLuhanMcLuhan said,
298
1128000
2000
Marshall McLuhan dijo:
19:08
"ChildrenNiños are the messagesmensajes that we sendenviar to the futurefuturo,"
299
1130000
4000
"Los niños son los mensajes que enviamos al futuro."
19:12
but in facthecho, if you think of it,
300
1134000
2000
Pero de hecho, si lo piensan,
19:14
childrenniños are the futurefuturo we sendenviar to the futurefuturo.
301
1136000
2000
los niños son el futuro que enviamos al futuro.
19:16
ForgetOlvidar about messagesmensajes;
302
1138000
3000
Olvídense de los mensajes.
19:19
childrenniños are the futurefuturo,
303
1141000
3000
Los niños son el futuro.
19:22
and childrenniños in the first and secondsegundo worldmundo
304
1144000
2000
Y los niños en el primer y segundo mundo,
19:24
and, mostmás especiallyespecialmente, in the thirdtercero worldmundo
305
1146000
3000
y especialmente en el tercer mundo,
19:27
need mentorsmentores.
306
1149000
2000
necesitan mentores.
19:29
And this summerverano, we're going to buildconstruir fivecinco millionmillón of these $100 laptopslaptops,
307
1151000
5000
Y este verano vamos a construir 5 millones de estos laptops de 100 dólares
19:34
and maybe 50 millionmillón nextsiguiente yearaño.
308
1156000
2000
y quizás 50 millones el próximo año.
19:36
But we couldn'tno pudo createcrear 1,000 newnuevo teachersprofesores this summerverano to savesalvar our life.
309
1158000
7000
Pero aunque hicieramos lo imposible, no podríamos crear mil nuevos profesores este verano.
19:43
That meansmedio that we, onceuna vez again, have a thing where we can put technologytecnología out,
310
1165000
6000
Y eso significa que nuevamente tenemos una situación donde podemos introducir tecnología,
19:49
but the mentoringtutoría that is requirednecesario to go
311
1171000
3000
pero falta la tutoría que se requiere para pasar
19:52
from a simplesencillo newnuevo iChatiChat instantinstante messagingmensajería systemsistema
312
1174000
5000
de un sistema iChat simple y nuevo de mensajería instantánea
19:57
to something with depthprofundidad is missingdesaparecido.
313
1179000
2000
a algo con mayor profundidad.
19:59
I believe this has to be donehecho with a newnuevo kindtipo of userusuario interfaceinterfaz,
314
1181000
3000
Pienso que esto debe hacerse con un nuevo tipo de interfaz de usuario.
20:02
and this newnuevo kindtipo of userusuario interfaceinterfaz could be donehecho
315
1184000
4000
Y este nuevo tipo de interfaz de usuario puede hacerse
20:06
with an expendituregasto of about 100 millionmillón dollarsdólares.
316
1188000
5000
con un gasto de unos 100 millones de dólares.
20:11
It soundssonidos like a lot, but it is literallyliteralmente 18 minutesminutos of what we're spendinggasto in IraqIrak --
317
1193000
7000
Parece muchísimo, pero es literalmente 18 minutos de lo que estamos gastando en Irak.
20:18
we're spendinggasto 8 billionmil millones dollarsdólares a monthmes; 18 minutesminutos is 100 millionmillón dollarsdólares --
318
1200000
5000
Estamos gastando 8 mil millones al mes. 18 minutos son 100 millones de dólares.
20:23
so this is actuallyactualmente cheapbarato.
319
1205000
2000
Así que esto es barato.
20:25
And EinsteinEinstein said,
320
1207000
4000
Y Einstein dijo:
20:29
"Things should be as simplesencillo as possibleposible, but not simplermás simple."
321
1211000
3000
"Las cosas deben ser lo más simple posible, pero no más simples."
20:32
Thank you.
322
1214000
1000
Gracias.
Translated by Maximiliano Díaz
Reviewed by Carlo Dezerega

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ABOUT THE SPEAKER
Alan Kay - Educator and computing pioneer
One of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind.

Why you should listen

"The best way to predict the future is to invent it." Alan Kay not only coined this favorite tech-world adage, but has proven its truth several times. A true polymath, as well as inventor, he has combined engineering brilliance with knowledge of child development, epistemology, molecular biology and more.

In the 1960s, Kay joined the computer team at XeroxPARC, where he worked on world-changing inventions like the graphical interface, object-oriented programming, and the personal computer itself. Later, at Apple, Atari, HP, Disney, and now at his own nonprofits, he has helped refine the tools he anticipated long before they were realized.

As the industry has blossomed, however, Kay continues to grapple with the deeper purpose of computing, struggling to create the machine that won't only recapitulate patterns in the world as we know it but will teach both children and adults to think, to see what otherwise is beyond them.

More profile about the speaker
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