ABOUT THE SPEAKER
Eric Haseltine - Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology.

Why you should listen

Dr. Eric Haseltine is a neuroscientist and futurist who has applied a brain-centered approach to help organizations in aerospace, entertainment, healthcare, consumer products and national security transform and innovate. He is the author of Long Fuse, Big Bang: Achieving Long-Term Success Through Daily Victories. For five years, he wrote a monthly column on the brain for Discover magazine and is a frequent contributor to Psychology Today's web site, where his popular blog on the brain has garnered over 800,000 views. Haseltine received the Distinguished Psychologist in Management Award from the Society of Psychologists in Management and has published 41 patents and patent applications in optics, media and entertainment technology.

In 1992 he joined Walt Disney Imagineering to help found the Virtual Reality Studio, which he ultimately ran until his departure from Disney in 2002. When he left Disney, Haseltine was executive vice president of Imagineering and head of R&D for the entire Disney Corporation, including film, television, theme parks, Internet and consumer products.

In the aftermath of 9/11, Eric joined the National Security Agency to run its Research Directorate. Three years later, he was promoted to associate of director of National Intelligence, where he oversaw all science and technology efforts within the United States Intelligence Community as well as fostering development innovative new technologies for countering cyber threats and terrorism. For his work on counter-terrorism technologies, he received the National Intelligence Distinguished Service Medal in 2007.

Haseltine serves on numerous boards, and is an active consultant, speaker and writer. Over the past three years, he has focused heavily on developing innovation strategies and consumer applications for the Internet of Things, virtual reality and augmented reality.

Haseltine continues to do basic research in neuroscience, with his most recent publications focusing on the mind-body health connection and exploitation of big-data to uncover subtle, but important trends in mental and physical health.

More profile about the speaker
Eric Haseltine | Speaker | TED.com
TED Talks Live

Eric Haseltine: What will be the next big scientific breakthrough?

Eric Haseltine: ¿Cuál será el próximo gran avance científico?

Filmed:
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A lo largo de la historia, la especulación ha estimulado una ciencia hermosa y revolucionaria, ha abierto los ojos a universos completamente nuevos. "No hablo de la ciencia que avanza a pasos pequeños", dice Eric Haseltine. "Hablo de la ciencia que avanza a pasos agigantados". En esta charla, Haseltine nos lleva con pasión a recorrer los límites de la búsqueda intelectual con dos ideas: una que ya ha hecho historia, y otra que está calando en una de las cuestiones más importantes de la humanidad con ambición admirable; y una buena dosis de escepticismo por parte de muchos.
- Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology. Full bio

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00:12
TonightEsta noche, I'm going to sharecompartir with you
my passionpasión for scienceciencia.
0
920
3616
Esta noche, voy a compartir
con Uds. mi pasión por la ciencia.
00:16
I'm not talkinghablando about scienceciencia
that takes babybebé stepspasos.
1
4560
3016
No hablo de la ciencia que
avanza a pasos pequeños.
00:19
I'm talkinghablando about scienceciencia
that takes enormousenorme leapssaltos.
2
7600
4256
Hablo de la ciencia que avanza
a pasos agigantados.
00:23
I'm talkinghablando DarwinDarwin, I'm talkinghablando EinsteinEinstein,
3
11880
3376
Hablo de Darwin, de Einstein,
00:27
I'm talkinghablando revolutionaryrevolucionario scienceciencia
that turnsvueltas the worldmundo on its headcabeza.
4
15280
3600
hablo de la ciencia revolucionaria
que cambia al mundo.
00:31
In a momentmomento, I'm going to talk
about two ideasideas that mightpodría do this.
5
19440
3400
En un momento, voy a hablar de
dos ideas que podrían hacerlo.
00:35
I say "mightpodría"
6
23800
1216
Digo "podrían"
00:37
because, with revolutionaryrevolucionario ideasideas,
mostmás are flatplano wrongincorrecto,
7
25040
2776
porque la mayoría de las ideas
revolucionarias están equivocadas
y las que no lo están
rara vez tienen el impacto
00:39
and even those that are right
seldomraramente have the impactimpacto
8
27840
2456
00:42
that we want them to have.
9
30320
1696
que nos gustaría que tuvieran.
00:44
To explainexplique why I pickedescogido
two ideasideas in particularespecial,
10
32040
2496
Para explicar el porqué elegí
dos ideas en particular,
00:46
I'm going to startcomienzo with a mysterymisterio.
11
34560
1680
empezaré con un misterio.
00:48
1847, ViennaViena, AustriaAustria.
12
36840
3080
Era 1847, Viena, Austria.
00:53
IgnazIgnaz SemmelweisSemmelweis was a sombersombrío,
compulsivelycompulsivamente thoroughcompleto doctordoctor
13
41080
3616
Ignaz Semmelweis era un médico sombrío
y compulsivamente meticuloso
00:56
who rancorrió two maternitymaternidad clinicsclínicas.
14
44720
1856
que dirigía dos clínicas de maternidad.
00:58
They were identicalidéntico exceptexcepto for one thing.
15
46600
2440
Eran idénticas, salvo por una cosa:
01:01
WomenMujer were dyingmoribundo of highalto feversfiebres
soonpronto after givingdando birthnacimiento
16
49720
2656
Las mujeres que daban a luz
morían de fiebres altas
01:04
threeTres timesveces more oftena menudo
at one of the clinicsclínicas than at the other.
17
52400
3560
con una frecuencia tres veces más alta
en una de las clínicas.
Al tratar de descubrir cuál era
la diferencia que causaba esto,
01:08
TryingMolesto to figurefigura out
what the differencediferencia was that causedcausado this,
18
56600
2936
Semmelweis revisó todo lo que pudo.
01:11
SemmelweisSemmelweis lookedmirado at everything he could.
19
59560
2016
01:13
SanitationSaneamiento? No.
20
61600
1736
¿La sanidad? No.
01:15
MedicalMédico proceduresprocedimientos? No.
21
63360
2000
¿Los procedimientos médicos? No.
01:18
AirAire flowfluir? No.
22
66000
1920
¿El flujo de aire? Tampoco.
01:20
The puzzlerompecabezas wentfuimos unsolvedno resuelto
untilhasta he happenedsucedió to autopsyautopsia a doctordoctor
23
68800
3256
No tuvo una respuesta hasta que
realizó una autopsia a un médico
01:24
who diedmurió of an infectedinfectado scalpelbisturí cutcortar.
24
72080
2000
que había fallecido de
un corte de bisturí infectado.
Los síntomas del médico eran idénticos
a los de las madres que estaban muriendo.
01:26
The doctor'sdoctor symptomssíntomas were identicalidéntico
to those of the mothersmadres who were dyingmoribundo.
25
74760
3776
01:30
How was that possibleposible?
26
78560
1376
¿Cómo podía ser?
01:31
How could a malemasculino doctordoctor
get the samemismo thing as newnuevo mothersmadres?
27
79960
2880
¿Cómo podía un médico tener
lo mismo que una madre reciente?
01:35
SemmelweisSemmelweis reconstructedreconstruido
everything the doctordoctor had donehecho
28
83560
3256
Semmelweis reconstruyó todo
lo que el médico había hecho
01:38
right before he got sickenfermos,
29
86840
1256
antes de que se enfermara
01:40
and he discovereddescubierto
that he'del habria been autopsyingautopsia a corpsecadáver.
30
88120
4296
y descubrió que había estado
realizando una autopsia.
01:44
Had something gottenconseguido
in his woundherida that killeddelicado him?
31
92440
2800
¿Tenía algo en la herida que lo mató?
01:48
With growingcreciente excitementemoción,
32
96760
1776
Muy entusiasmado
01:50
SemmelweisSemmelweis lookedmirado
for any connectionconexión he could
33
98560
2816
Semmelweis buscó cualquier conexión
01:53
betweenEntre deadmuerto bodiescuerpos in the morguemorgue
and deadmuerto mothersmadres in his deliveryentrega roomhabitación,
34
101400
5376
entre los cuerpos de la morgue y las
madres fallecidas en la sala de partos,
01:58
and he foundencontró it.
35
106800
1600
y la encontró.
02:01
It turnedconvertido out that at the hospitalhospital
with the highalto deathmuerte ratetarifa,
36
109320
2856
Resultó que en el hospital
que tenía alta tasa de muerte,
02:04
but not the othersotros,
37
112200
1776
pero no en otros,
02:06
doctorsdoctores deliveredentregado babiescriaturas immediatelyinmediatamente
after autopsyingautopsia corpsescadáveres in the morguemorgue.
38
114000
5136
los médicos atendían partos inmediatamente
después de realizar autopsias.
02:11
AhaAjá! CorpsesCadáveres were contaminatingcontaminante
the doctors'doctores handsmanos
39
119160
3936
¡Ajá! Los cadáveres estaban contaminando
las manos de los médicos
02:15
and killingasesinato his mothersmadres.
40
123120
1240
y matando a las madres.
02:17
So he orderedordenado the doctorsdoctores
to sterilizeesterilizar theirsu handsmanos,
41
125240
3055
Así que ordenó a sus médicos
se esterelizaran las manos,
02:20
and the deathsmuertes stoppeddetenido.
42
128320
2280
y las muertes se detuvieron.
02:23
DrDr. IgnazIgnaz SemmelweisSemmelweis
had discovereddescubierto infectiousinfeccioso diseaseenfermedad.
43
131400
4400
Ignaz Semmelweis había descubierto
las enfermedades infecciosas.
02:28
But the doctorsdoctores of the day
thought he was crazyloca,
44
136400
3416
Pero los médicos de ese tiempo
creían que estaba loco,
02:31
because they knewsabía,
and had for hundredscientos of yearsaños,
45
139840
3496
porque sabían desde hace cientos de años
02:35
that odorousoloroso vaporsvapores
calledllamado miasmasmiasmas causedcausado diseaseenfermedad,
46
143360
5096
que los vapores fétidos llamados miasmas
causaban las enfermedades
02:40
not these hypotheticalhipotético particlespartículas
that you couldn'tno pudo see.
47
148480
3400
y no estas partículas hipotéticas
que no se podían ver.
02:44
It tooktomó 20 yearsaños
for Frenchmanfrancés LouisLouis PasteurPasteur
48
152880
4176
No fue sino hasta 20 años después
que el francés Louis Pasteur
probara que Semmelweis
estaba en lo correcto.
02:49
to proveprobar that SemmelweisSemmelweis was right.
49
157080
1960
02:51
PasteurPasteur was an agriculturalagrícola chemistquímico
50
159680
2696
Pasteur era un químico agrícola
02:54
who triedintentó to figurefigura out
why milkLeche and beercerveza spoiledestropeado so oftena menudo.
51
162400
4176
que trató de descubrir por qué la leche
y la cerveza se podrían tan a menudo.
02:58
He foundencontró that bacteriabacteria were the culpritsculpables.
52
166600
2440
Descubrió que las bacterias
eran las culpables.
03:02
He alsoademás foundencontró that bacteriabacteria
could killmatar people in exactlyexactamente the samemismo way
53
170160
3856
También descubrió que las bacterias
podían matar exactamente de la misma forma
como los pacientes de
Semmelweis morían.
03:06
that Semmelweis'sSemmelweis de patientspacientes were dyingmoribundo.
54
174040
2320
03:09
We now look at what I want
to talk about tonightesta noche, in two ideasideas.
55
177120
4400
Ahora veamos de qué quiero
hablar esta noche, de dos ideas.
03:14
We saw it with SemmelweisSemmelweis,
that he was a revolutionaryrevolucionario.
56
182600
2920
Vimos que Semmelweis
fue un revolucionario.
03:18
He did it for two reasonsrazones.
57
186560
1256
Lo fue por dos razones.
03:19
One, he openedabrió our eyesojos
to a completelycompletamente newnuevo worldmundo.
58
187840
3240
La primera, nos abrió los ojos
a un mundo completamente nuevo.
03:23
We'dMie knownconocido sinceya que the 1680s about bacteriabacteria.
59
191720
2976
Conocíamos las bacterias
desde la década de 1680.
03:26
We just didn't know
that bacteriabacteria killeddelicado people.
60
194720
2456
Solo que no sabíamos que mataban personas.
03:29
And he alsoademás demolisheddemolido fondaficionado ideasideas
that people keptmantenido closecerca to theirsu heartcorazón.
61
197200
5056
También destruyó ideas en las que
la gente creía muy profundamente.
03:34
MiasmasMiasmas didn't killmatar people.
BacteriaBacteria killeddelicado people.
62
202280
3320
Los miasmas no mataban personas.
Las bacterias sí.
03:38
So this bringstrae me to the two ideasideas
I want to talk about tonightesta noche.
63
206080
3336
Esto nos lleva a las dos ideas
de las que quiero hablar hoy.
Una de ellas nos ha abierto los ojos
a un universo completamente nuevo,
03:41
One has openedabrió our eyesojos
to a completelycompletamente newnuevo universeuniverso,
64
209440
2816
03:44
and the other attacksataques long-heldde larga duración beliefscreencias.
65
212280
3976
y la otra ataca creencias
muy arraigadas.
Empecemos con el Dr. Eric Betzig.
03:48
Let's get startedempezado with DrDr. EricEric BetzigBetzig.
66
216280
1936
03:50
He's a physicistfísico who has openedabrió our eyesojos
to an entirelyenteramente newnuevo worldmundo
67
218240
3896
Es un físico que nos ha abierto los ojos
a un mundo completamente nuevo
03:54
by violatingviolando the lawsleyes of physicsfísica.
68
222160
1880
por violar las leyes de la física.
03:56
BetzigBetzig is a truecierto rebelrebelde.
69
224720
1280
Betzig es un verdadero rebelde.
03:58
He quitdejar a jobtrabajo at prestigiousprestigioso
BellCampana LaboratoryLaboratorio
70
226560
2896
Dejó un trabajo en el prestigioso
Laboratorio Bell
donde inventaba nuevos microscopios
para biología
04:01
inventinginventar newnuevo microscopesmicroscopios for biologybiología
71
229480
2256
04:03
because he thought scientistscientíficos
were takingtomando his brilliantbrillante inventionsinvenciones
72
231760
4336
porque pensaba que los científicos
con sus brillantes invenciones
hacían un trabajo pésimo.
04:08
and doing lousymalísimo work with them.
73
236120
1520
04:10
So he becameconvirtió a househusbandcasa del esposo,
74
238880
3040
Así que se hizo amo de casa,
04:15
but he never lostperdió his passionpasión
for figuringfigurando out
75
243360
2576
pero nunca perdió su pasión
por averiguar
cómo conseguir microscopios para ver
los detalles cada vez más finos
04:17
how to get microscopesmicroscopios
to see finermás fino and finermás fino detailsdetalles
76
245960
2896
04:20
than had ever been seenvisto before
or ever could be seenvisto.
77
248880
2477
que nunca antes se habían visto
o que no podían ser vistos.
04:23
This is crucialcrucial if we're ever
going to understandentender how cellsCélulas work,
78
251960
4456
Esto es crucial si algún día
entendemos cómo funcionan las células,
cómo funciona el cáncer,
04:28
and how cancercáncer workstrabajos,
79
256440
1495
04:29
and how something
150thth the sizetamaño of a headcabeza of a pinalfiler
80
257959
5417
y cómo algo 150 veces más pequeño
que la cabeza de un alfiler
puede hacer todas estas cosas increíbles,
04:35
can do all these amazingasombroso things,
81
263400
2136
04:37
like make proteinsproteínas
82
265560
1576
como producir proteínas,
04:39
and movemovimiento chargescargos around
83
267160
1896
mover cargas
y todas esas cosas.
04:41
and all of those things.
84
269080
1280
04:43
There's just one problemproblema.
85
271400
1680
Solo hay un problema.
04:46
There's this thing
calledllamado the lawley of physicsfísica,
86
274040
2976
Hay algo llamado ley de la física,
y parte de la ley de la física es lo
que llamamos el límite de difracción.
04:49
and partparte of the lawley of physicsfísica
is the thing calledllamado the diffractiondifracción limitlímite.
87
277040
3456
04:52
The diffractiondifracción limitlímite is kindtipo of like
when you go to a doctor'sdoctor officeoficina,
88
280520
3376
El límite de difracción es como
cuando vamos a un consultorio médico,
uno solo puede ver hasta un punto
no importa los lentes que tenga.
04:55
you can only see so farlejos down,
no matterimportar how good glassesgafas you have.
89
283920
3136
Se lo ha llamado problema imposible.
04:59
This was a so-calledasí llamado impossibleimposible problemproblema.
90
287080
3376
Pero uno de los amigos de Betzig descubrió
la manera de tomar una molécula pequeña
05:02
But one of Betzig'sBetzig friendsamigos
figuredfigurado out how to take a tinyminúsculo moleculemolécula
91
290480
3176
05:05
that was smallermenor than
the bestmejor microscopemicroscopio could see
92
293680
2416
más pequeña de lo que podía ver
el mejor microscopio
05:08
and get it to lightligero up and fluorescefluorescente.
93
296120
2136
e iluminarla para que sea fluorescente.
"¡Ajá!", dijo Betzig.
05:10
"AhaAjá!" BetzigBetzig said.
94
298280
2496
05:12
"I think maybe the lawsleyes of physicsfísica
are not so unbreakableirrompible after all."
95
300800
4696
"Quizá las leyes de la física no son
tan inquebrantables, después de todo".
05:17
So he lashedazotado togetherjuntos a microscopemicroscopio
in his friend'samigos livingvivo roomhabitación.
96
305520
4856
Así que armó un microscopio
en la sala de su amigo.
No tenía laboratorio.
05:22
He had no laboratorylaboratorio.
97
310400
1816
05:24
This revolutionaryrevolucionario instrumentinstrumento
got differentdiferente proteinproteína moleculesmoléculas
98
312240
3576
Este instrumento revolucionario
iluminó diferentes moléculas de proteínas
05:27
to lightligero up in differentdiferente colorscolores,
99
315840
1560
con distintos colores,
05:30
and with a computercomputadora, he was ablepoder
to turngiro very, very fuzzyborroso blursdesenfoca
100
318080
4696
y con una computadora pudo
convertir manchas muy difusas
05:34
into very sharpagudo dotspuntos and produceProduce imagesimágenes
of unprecedentedsin precedentes and startlingalarmante clarityclaridad.
101
322800
6696
en puntos muy nítidos y producir imágenes
de una claridad sin precedentes.
05:41
For this work, last yearaño,
102
329520
2296
Por este trabajo, el año pasado,
05:43
EricEric BetzigBetzig wonwon the NobelNobel PrizePremio.
103
331840
2600
Eric Betzig ganó el Premio Nobel.
05:47
Why?
104
335360
1216
¿Por qué?
05:48
Because now we can see
with unprecedentedsin precedentes detaildetalle
105
336600
4096
Porque ahora podemos ver
con un detalle sin precedentes
05:52
things that we never had seenvisto before,
106
340720
1816
cosas que nunca habíamos visto antes,
05:54
and now doctorsdoctores can get
a better handleencargarse de on things like cancercáncer.
107
342560
3840
y ahora los médicos pueden manejar
mejor cosas como el cáncer.
05:59
But do you think
BetzigBetzig was satisfiedsatisfecho there?
108
347080
2496
¿Pero creen que Betzig se detuvo ahí?
No.
06:01
No.
109
349600
1296
06:02
He wanted moviespelículas.
110
350920
1856
Quería películas.
El problema era
06:04
The problemproblema was
111
352800
1216
06:06
that even the geniusgenio microscopesmicroscopios
that he inventedinventado were just too slowlento.
112
354040
3976
que incluso los microscopios ingeniosos
que inventó eran demasiado lentos.
¿Qué hizo entonces?
06:10
So what did he do?
113
358040
1256
06:11
He camevino up with a 200-year-old-edad ideaidea
114
359320
3576
Recurrió a una idea de 200 años
06:14
calledllamado moirmugiré patternspatrones.
115
362920
1696
llamada patrones de Moiré.
06:16
So the way that workstrabajos is
if you take two very, very fine patternspatrones
116
364640
3456
Funciona así: si se toma
dos patrones muy, muy finos
06:20
and you movemovimiento them acrossa través de eachcada other,
117
368120
1776
y se los mueve uno sobre otro,
06:21
you will see a grossbruto patternpatrón
118
369920
3016
aparecerá un patrón grueso
06:24
that a microscopemicroscopio can see
119
372960
1480
que un microscopio puede ver,
06:27
that otherwisede otra manera you would not
be ablepoder to see.
120
375360
2096
que de otra forma no se podría ver.
Así que aplicó esta técnica de tomar
una imagen muy borrosa de una célula
06:29
So he appliedaplicado this techniquetécnica
to takingtomando a really blurryborroso imageimagen of a cellcelda
121
377480
3296
06:32
and movingemocionante lots of structuredestructurado
lightligero patternspatrones acrossa través de it
122
380800
2576
y atravesarla con muchos
patrones estructurados de luz
06:35
untilhasta this cellcelda becameconvirtió crystalcristal clearclaro.
123
383400
2440
hasta que la célula se ve nítidamente.
06:38
And here is the resultresultado:
124
386840
2016
Y este es el resultado:
un mundo nuevo y misterioso,
06:40
a mysteriousmisterioso newnuevo worldmundo,
125
388880
2736
lleno de cosas extrañas
que pasan rápidamente
06:43
fullcompleto of strangeextraño things zippingzipping around
126
391640
2136
06:45
doing things that
we don't know what they're doing.
127
393800
2400
haciendo cosas que no entendemos.
06:49
But when we figurefigura it out,
we'llbien have a better handleencargarse de on life itselfsí mismo.
128
397600
3976
Pero cuando lo comprendamos, tendremos
un mejor manejo de la vida en sí.
Por ejemplo, ¿qué son esos
globos verdes que se ven?
06:53
For exampleejemplo, those
greenverde globsglobs that you see?
129
401600
2096
06:55
Those things are calledllamado clathrinsclathrins.
130
403720
1680
Es la denominada clatrina.
06:57
They're moleculesmoléculas
that protectproteger other moleculesmoléculas
131
405960
2416
Son moléculas que
protegen otras moléculas
conforme se mueven por una célula.
07:00
as they movemovimiento throughmediante a cellcelda.
132
408400
1376
07:01
UnfortunatelyDesafortunadamente, virusesvirus sometimesa veces
hijacksecuestrar those to infectinfectar cellsCélulas.
133
409800
4336
Desafortunadamente, a veces los virus
las secuestran para infectar células.
07:06
Alsotambién, you see those little squigglyondulante
wormlikeComo un gusano things movingemocionante around?
134
414160
3096
Además, ¿ven esas cositas sinuosas
que se mueven como gusanos?
Son moléculas de actina.
07:09
Those are actinactina moleculesmoléculas.
135
417280
2296
Desafortunadamente, los virus
también entran en esas moléculas
07:11
UnfortunatelyDesafortunadamente, virusesvirus
alsoademás climbescalada down those things
136
419600
2416
07:14
to get into the cellcelda nucleusnúcleo
137
422040
1456
para llegar al núcleo de la célula
07:15
to replicatereproducir exactamente themselvessí mismos and make you sickenfermos.
138
423520
2120
para auto replicarse y enfermarnos.
07:18
Now that we can look at moviespelículas
139
426240
1856
Ahora que podemos ver películas
de lo que está pasando en
el interior de una célula,
07:20
of what's actuallyactualmente going on
deepprofundo insidedentro a cellcelda,
140
428120
2856
tenemos mejores oportunidades de curar
enfermedades virales como el SIDA.
07:23
we have a much better chanceoportunidad
of curingcuración viralviral diseasesenfermedades like AIDSSIDA.
141
431000
4080
07:27
So when you look at a moviepelícula like this,
142
435680
1856
Cuando vemos una película como esta,
07:29
it's very clearclaro that BetzigBetzig has openedabrió
our eyesojos to a completelycompletamente newnuevo worldmundo.
143
437560
4000
queda claro que Betzig nos ha abierto
los ojos a un mundo completamente nuevo.
07:34
But he hasn'tno tiene shattereddestrozada
any cherishedquerido beliefscreencias.
144
442560
4120
Pero él no ha hecho añicos
las creencias más arraigadas.
07:39
That leadsconduce us to DrDr. AubreyAubrey deDelaware GreyGris
145
447200
2936
Eso nos lleva al Dr. Aubrey de Grey
07:42
at CambridgeCambridge.
146
450160
1200
en Cambridge.
07:44
DeDelaware GreyGris definitelyseguro has scientistscientíficos
squirmingretorciéndose with an interestinginteresante ideaidea:
147
452440
4336
De Grey sin duda hace retorcer a los
científicos con una idea interesante:
podemos ser inmortales.
07:48
we can be immortalinmortal.
148
456800
1376
07:50
We can beatgolpear agingenvejecimiento.
149
458200
1616
Podemos vencer el envejecimiento.
07:51
Now, mostmás scientistscientíficos
think he's a crackpotchiflado.
150
459840
2560
La mayoría de los científicos
cree que está chiflado.
07:55
Any BiologyBiología 101 studentestudiante knowssabe
151
463320
3296
Cualquier estudiante de
biología elemental sabe
que el envejecimiento es un
fenómeno inevitable, de vivir.
07:58
that agingenvejecimiento is an inevitableinevitable
consequenceconsecuencia of livingvivo.
152
466640
4016
Por ejemplo, cuando comemos,
08:02
For exampleejemplo, when we eatcomer,
153
470680
2096
ingerimos alimentos y los metabolizamos,
08:04
we take in foodcomida and we metabolizemetabolizar it,
154
472800
1856
08:06
and that throwstiros off
what we call freegratis radicalsradicales.
155
474680
2376
eso elimina lo que llamamos
los radicales libres.
08:09
You mightpodría have heardoído of those.
156
477080
1456
Puede que hayan oído hablar de ellos.
08:10
Alsotambién knownconocido as oxygenoxígeno ionsiones,
157
478560
1936
También son conocidos
como iones de oxígeno,
08:12
those bindenlazar to our DNAADN, causeporque it to mutatemudar,
158
480520
2376
que se unen al ADN, lo hacen mutar,
08:14
and causeporque us to get oldantiguo and loseperder our haircabello.
159
482920
2056
y nos hacen envejecer
y perder el cabello.
08:17
(LaughterRisa)
160
485000
1576
(Risas)
08:18
It's just like, no, it's exactlyexactamente like
161
486600
2736
Es como si, no, es exactamente igual que
08:21
oxygenoxígeno bindingUnión to ironhierro and makingfabricación it rustmoho.
162
489360
2176
el oxígeno cuando oxida al hierro.
08:23
So you ageaños because you rustmoho out.
163
491560
2456
Uno envejece porque se oxida.
08:26
(LaughterRisa)
164
494040
2176
(Risas)
08:28
Oh, and scientistscientíficos alsoademás know
there is something calledllamado immortalityinmortalidad:
165
496240
5096
Ah, y los científicos también conocen
hay algo llamado inmortalidad:
en las células del cáncer.
08:33
in cancercáncer cellsCélulas.
166
501360
1976
08:35
So if you stop agingenvejecimiento,
167
503360
2296
Así que si se detiene el envejecimiento,
08:37
all of you are going to turngiro
into giantgigante walkingpara caminar malignantmaligno tumorstumores.
168
505680
3920
todos nos convertiremos en tumores
malignos gigantes que caminan.
Estas son creencias arraigadas, pero
¿podría de Grey estar en lo cierto?
08:42
These are cherishedquerido beliefscreencias,
but could deDelaware GreyGris be on to something?
169
510680
3160
Creo que merece una mirada más de cerca.
08:47
I think he deservesmerece a closercerca look.
170
515159
1657
08:48
First of all, I have a really harddifícil time
seeingviendo him as a crackpotchiflado.
171
516840
3136
En primer lugar, me cuesta
verlo como un chiflado.
08:52
Yeah, he startedempezado off life
as a computercomputadora scientistcientífico,
172
520000
2336
Sí, comenzó como científico
de la computación,
08:54
not a biologistbiólogo,
173
522360
1496
no como biólogo,
08:55
but he earnedganado a PhDDoctor en Filosofía
in biologybiología from CambridgeCambridge,
174
523880
3816
pero obtuvo un doctorado
en biología de Cambridge,
08:59
and he has publishedpublicado
some very significantsignificativo work
175
527720
2376
y ha publicado un trabajo
muy significativo
09:02
on mitochondrialmitocondrial DNAADN
and a bunchmanojo of other stuffcosas.
176
530120
2456
en ADN mitocondrial
y muchas otras cosas.
09:04
SecondlyEn segundo lugar, he startedempezado
an antiagingantienvejecimiento foundationFundación
177
532600
3096
En segundo lugar, creó una
fundación antienvejecimiento
09:07
that has identifiedidentificado
sevensiete differentdiferente causescausas of agingenvejecimiento,
178
535720
2576
que ha identificado
siete causas de envejecimiento,
09:10
to me, that seemparecer very plausibleplausible,
179
538320
2256
para mí parece muy plausible,
09:12
and he is hotcaliente in pursuitbúsqueda
of fixescorrecciones for everycada singlesoltero one of them.
180
540600
4136
y busca activamente
corregir cada una de ellas.
09:16
For exampleejemplo, one of the reasonsrazones we ageaños
is that our mitochondrialmitocondrial DNAADN mutatesmuta,
181
544760
5016
Por ejemplo, una razón de envejecer
es que muta el ADN mitocondrial,
09:21
and we get kindtipo of oldantiguo
and our cellsCélulas loseperder energyenergía.
182
549800
2680
envejecemos y las células
pierden energía.
09:25
He believescree, and he's madehecho
a convincingConvincente casecaso,
183
553160
2336
Él cree, y ha presentado
un caso convincente,
que mediante virus podemos
hacer terapia génica,
09:27
that usingutilizando virusesvirus we can do genegene therapyterapia,
184
555520
2536
09:30
fixfijar that DNAADN
185
558080
1656
corregir ese ADN
09:31
and rejuvenaterejuvenecer our cellsCélulas.
186
559760
1720
y rejuvenecer las células.
09:35
One more thing.
187
563400
1336
Una cosa más.
Tenemos una prueba existente
09:36
We have an existentexistente proofprueba
188
564760
1856
09:38
that extremeextremo longevitylongevidad is possibleposible.
189
566640
2720
de que la longevidad extrema es posible.
09:42
BristleconeBristlecone pinepino treesárboles livevivir 5,000 yearsaños,
190
570520
4160
Los árboles de pino Bristlecone
viven 5000 años,
09:47
and some lobsterslangostas don't ageaños at all.
191
575720
3800
y algunas langostas
no envejecen en absoluto.
09:52
Now, this doesn't mean that deDelaware GreyGris
is going to revolutionizerevolucionar our lifespansla esperanza de vida.
192
580640
4336
Ahora bien, eso no significa que
de Grey revolucione nuestras vidas.
09:57
I mean, after all, we're not treesárboles,
and mostmás of us are not lobsterslangostas.
193
585000
3816
O sea, después de todo, no somos árboles,
y, la mayoría, no somos langostas.
(Risas)
10:00
(LaughterRisa)
194
588840
1216
10:02
But I've got to believe that there are
DarwinsDarwin and EinsteinsEinsteins out there,
195
590080
4800
Pero tengo que creer que hay
Darwins y Einsteins por ahí,
10:07
and I'll tell you why.
196
595840
1376
y les diré por qué.
Piensen esto:
10:09
ConsiderConsiderar this:
197
597240
1200
10:11
there are sevensiete timesveces more people
aliveviva todayhoy than duringdurante Darwin'sDarwin time.
198
599160
5296
Hay siete veces más personas
vivas hoy que en la época de Darwin.
Hay cuatro veces más personas
vivas hoy que en la época de Einstein.
10:16
There are fourlas cuatro timesveces as manymuchos people
aliveviva todayhoy as EinsteinEinstein.
199
604480
3456
10:19
When you considerconsiderar
200
607960
1216
Tengan en cuenta
10:21
that the proportionproporción of scientistscientíficos
in the populationpoblación has skyrocketedse disparó,
201
609200
3216
que la proporción de científicos
en la población se ha disparado;
10:24
there are now sevensiete millionmillón scientistscientíficos.
202
612440
2376
ahora hay siete millones de científicos.
10:26
I've got to believe, and I do believe,
that there's one of them out there
203
614840
3440
Tengo que creer, y lo creo,
que hay alguno por ahí
10:31
who is workingtrabajando right now in obscurityoscuridad
204
619720
2336
que está trabajando
ahora en las sombras
para agitar nuestras vidas,
y no sé Uds.,
10:34
to rockrock our livesvive,
and I don't know about you,
205
622080
2416
pero yo no veo la hora
de que eso suceda.
10:36
but I can't wait to be rockedmecido.
206
624520
1816
10:38
Thank you.
207
626360
1256
Gracias.
10:39
(ApplauseAplausos)
208
627640
6961
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Eric Haseltine - Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology.

Why you should listen

Dr. Eric Haseltine is a neuroscientist and futurist who has applied a brain-centered approach to help organizations in aerospace, entertainment, healthcare, consumer products and national security transform and innovate. He is the author of Long Fuse, Big Bang: Achieving Long-Term Success Through Daily Victories. For five years, he wrote a monthly column on the brain for Discover magazine and is a frequent contributor to Psychology Today's web site, where his popular blog on the brain has garnered over 800,000 views. Haseltine received the Distinguished Psychologist in Management Award from the Society of Psychologists in Management and has published 41 patents and patent applications in optics, media and entertainment technology.

In 1992 he joined Walt Disney Imagineering to help found the Virtual Reality Studio, which he ultimately ran until his departure from Disney in 2002. When he left Disney, Haseltine was executive vice president of Imagineering and head of R&D for the entire Disney Corporation, including film, television, theme parks, Internet and consumer products.

In the aftermath of 9/11, Eric joined the National Security Agency to run its Research Directorate. Three years later, he was promoted to associate of director of National Intelligence, where he oversaw all science and technology efforts within the United States Intelligence Community as well as fostering development innovative new technologies for countering cyber threats and terrorism. For his work on counter-terrorism technologies, he received the National Intelligence Distinguished Service Medal in 2007.

Haseltine serves on numerous boards, and is an active consultant, speaker and writer. Over the past three years, he has focused heavily on developing innovation strategies and consumer applications for the Internet of Things, virtual reality and augmented reality.

Haseltine continues to do basic research in neuroscience, with his most recent publications focusing on the mind-body health connection and exploitation of big-data to uncover subtle, but important trends in mental and physical health.

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