So, I have a strange career. I know it because people come up to me, like colleagues, and say, "Chris, you have a strange career."
Tengo una carrera extraña. Lo sé, porque se acercan mis colegas y dicen: "Chris, tienes una carrera extraña".
(Laughter)
(Risas)
And I can see their point, because I started my career as a theoretical nuclear physicist. And I was thinking about quarks and gluons and heavy ion collisions, and I was only 14 years old -- No, no, I wasn't 14 years old. But after that, I actually had my own lab in the Computational Neuroscience department, and I wasn't doing any neuroscience. Later, I would work on evolutionary genetics, and I would work on systems biology.
Y lo entiendo, porque comencé mi carrera como físico teórico nuclear. Pensaba en quarks, en gluones, en colisiones de iones pesados, y tenía tan sólo 14 años. No, no tenía 14. Pero después de ello, tuve mi propio laboratorio en el departamento de neurociencia computacional, y no estaba haciendo neurociencia. Después, trabajé en genética evolutiva y en biología de sistemas.
But I'm going to tell you about something else today. I'm going to tell you about how I learned something about life. And I was actually a rocket scientist. I wasn't really a rocket scientist, but I was working at the Jet Propulsion Laboratory in sunny California, where it's warm; whereas now I am in the mid-West, and it's cold. But it was an exciting experience. One day, a NASA manager comes into my office, sits down and says, "Can you please tell us, how do we look for life outside Earth?" And that came as a surprise to me, because I was actually hired to work on quantum computation. Yet, I had a very good answer. I said, "I have no idea."
Pero hoy les contaré algo más. Les contaré cómo aprendí algo acerca de la vida. En verdad era científico. No trabajaba en cohetes, pero sí en el Jet Propulsion Laboratory (Laboratorio de Propulsión a Chorro) en la soleada California donde está templado; mientras que ahora estoy en el medio-oeste, y hace frío. Pero fue una experiencia emocionante. Un día un gerente de la NASA entró a mi oficina, se sentó y me dijo: "¿Podría por favor decirnos cómo buscamos vida fuera de la tierra?" Y me sorprendió, porque me habían contratado para trabajar en computación cuántica. Sin embargo, tenía una buena respuesta. Le dije: "No tengo idea".
(Laughter)
Y él me dijo: "Biomarcadores,
And he told me, "Biosignatures, we need to look for a biosignature." And I said, "What is that?" And he said, "It's any measurable phenomenon that allows us to indicate the presence of life." And I said, "Really? Because isn't that easy? I mean, we have life. Can't you apply a definition, for example, a Supreme Court-like definition of life?"
necesitamos buscar un biomarcador". Le dije: "¿Qué es eso?" Me dijo: "Es un fenómeno medible que nos permite indicar la presencia de la vida". Dije: "¿En serio? ¿No es así de simple? Digo, hay vida. ¿No se puede aplicar una definición, digamos, una definición como de la Suprema Corte de la -Vida-?"
And then I thought about it a little bit, and I said, "Well, is it really that easy? Because, yes, if you see something like this, then all right, fine, I'm going to call it life -- no doubt about it. But here's something." And he goes, "Right, that's life too. I know that." Except, if you think that life is also defined by things that die, you're not in luck with this thing, because that's actually a very strange organism. It grows up into the adult stage like that and then goes through a Benjamin Button phase, and actually goes backwards and backwards until it's like a little embryo again, and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo -- and it never dies. So it's actually life, but it's actually not as we thought life would be. And then you see something like that. And he was like, "My God, what kind of a life form is that?" Anyone know? It's actually not life, it's a crystal.
Pensé un poco y dije: "Bueno, ¿es realmente así de fácil? Porque, sí, si ves algo como esto, entonces, bien, lo llamaré vida... sin duda. Pero aquí hay algo". Y él siguió: "Bien, eso es vida también. Lo sé". Excepto, que si se piensa que la vida está definida también por las cosas que mueren, no tienes suerte con esto, porque eso es de hecho un organismo muy extraño. Crece hasta la etapa adulta y luego pasa por una etapa de Benjamin Button, y regresa y regresa hasta que es como un embrión otra vez, y entonces crece otra vez, regresa y crece, como un yo-yo, y nunca muere. Entonces es, de hecho, vida, pero no lo es como pensaríamos que sería la vida. Y entonces ves algo como esto. Él se quedó como: "Por Dios, ¿qué tipo de forma de vida es esa?" ¿Alguien sabe? De hecho no es vida, es un cristal.
So once you start looking and looking at smaller and smaller things -- so this particular person wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria." Except, if you look a little bit closer, you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that. So he was convinced, but, in fact, most people aren't. And then, of course, NASA also had a big announcement, and President Clinton gave a press conference, about this amazing discovery of life in a Martian meteorite. Except that nowadays, it's heavily disputed. If you take the lesson of all these pictures, then you realize, well, actually, maybe it's not that easy. Maybe I do need a definition of life in order to make that kind of distinction.
Así que una vez que comienzas a observar cada vez más pequeñas... Esta persona en particular escribió un artículo entero y dijo: "Oye, esas son bacterias". Pero, si no las ves de cerca, ves, de hecho, que es demasiado pequeña para ser algo así. Entonces quedó convencido, pero, de hecho, la mayoría no lo está. Y entonces, por supuesto, la NASA también tenía un gran anuncio. El Presidente Clinton dio una conferencia de prensa, acerca de este descubrimiento increíble de vida en un meteorito de Marte. Hoy en día está en duda. Si toman la lección de todas estas imágenes, entonces se darán cuenta, bueno, tal vez no sea tan fácil. Tal vez se necesita una definición de -vida- para poder hacer ese tipo de distinción.
So can life be defined? Well how would you go about it? Well of course, you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L. No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google. And then you might get something.
Entonces, ¿se puede definir la vida? Bueno ¿Cómo hacerlo? Desde luego, vamos a la Enciclopedia Britannica y abrimos en la V. No, por supuesto que no hcemos eso; lo bucamos en Google. Y encontramos algo.
(Laughter)
Encontraríamos...
And what you might get -- and anything that actually refers to things that we are used to, you throw away. And then you might come up with something like this. And it says something complicated with lots and lots of concepts. Who on Earth would write something as convoluted and complex and inane? Oh, it's actually a really, really, important set of concepts. So I'm highlighting just a few words and saying definitions like that rely on things that are not based on amino acids or leaves or anything that we are used to, but in fact on processes only. And if you take a look at that, this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life. And that explains why that NASA manager was actually in my office to begin with. Because the idea was that, with concepts like that, maybe we can actually manufacture a form of life.
algo refereido a lo que estamos acostumbrados, lo descartamos. Podría aparecer algo como esto. Dice algo complicado, con muchos conceptos. ¿Quién podría escribir algo tan enredado, complejo y necio? Oh, de hecho es una serie de conceptos muy, muy importantes. Resalto sólo algunas palabras y digo que definiciones como esta no están basadas en los aminoácidos o las hojas ni en nada de lo que estemos acostumbrados, sino solamente en procesos. Y, si observan, esto estaba en un libro que escribí que tiene que ver con vida artificial. Y eso explica por qué el gerente de la NASA estaba en mi oficina, para empezar. Porque la idea era que, con conceptos como este, tal vez podríamos hacer una forma de vida.
And so if you go and ask yourself, "What on Earth is artificial life?", let me give you a whirlwind tour of how all this stuff came about. And it started out quite a while ago, when someone wrote one of the first successful computer viruses. And for those of you who aren't old enough, you have no idea how this infection was working -- namely, through these floppy disks. But the interesting thing about these computer virus infections was that, if you look at the rate at which the infection worked, they show this spiky behavior that you're used to from a flu virus. And it is in fact due to this arms race between hackers and operating system designers that things go back and forth. And the result is kind of a tree of life of these viruses, a phylogeny that looks very much like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
Y entonces si se preguntan: "¿Qué es la vida artificial?", haré un resumen vertiginoso de cómo es que salió todo esto. Comienza hace algún tiempo cuando alguien escribió uno de los primeros virus informáticos exitosos. Para quienes no son tan viejos, no tienen idea de cómo funcionaba la infección... es decir, a través de disquetes. Lo interesante de estas infecciones informáticas era que, si se observa la tasa a la que funcionaba la infección, muestran este comportamiento con puntos similar al del virus de la gripe. Y es debido a esta carrera armamentista entre hackers y diseñadores de sistemas operativos que la situación sube y baja. El resultado es como un árbol de la vida de estos virus, una filogenia que se ve tal como el tipo de vida a la que estamos acostumbrados, al menos en el nivel viral.
So is that life? Not as far as I'm concerned. Why? Because these things don't evolve by themselves. In fact, they have hackers writing them. But the idea was taken very quickly a little bit further, when a scientist working at the Santa Fe Institute decided, "Why don't we try to package these little viruses in artificial worlds inside of the computer and let them evolve?" And this was Steen Rasmussen. And he designed this system, but it really didn't work, because his viruses were constantly destroying each other. But there was another scientist who had been watching this, an ecologist. And he went home and says, "I know how to fix this." And he wrote the Tierra system, and, in my book, is in fact one of the first truly artificial living systems -- except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
¿Eso es vida? No lo creo. ¿Por qué? Porque estas cosas no evolucionan por sí mismas. De hecho, hay hackers que las escriben. Pero la idea avanzó rápidamente cuando un científico del Scientific Institute se preguntó: "¿Por qué no intentamos empaquetar estos virus en mundos artificiales dentro de una computadora y los dejamos evolucionar?" Fue Steen Rasmussen, que diseñó este sistema, pero en realidad pero no funcionó porque sus virus se destruían unos a otros constantemente. Pero había otro científico observando, un ecólogo, que se fue a casa diciendo: "Sé cómo arreglarlo". Y escribió The Tierra System, y, en mi libro, es de hecho uno de los primeros sistemas vivientes realmente artificiales... salvo por el hecho de que estos programas no aumentaban su complejidad.
So having seen this work, worked a little bit on this, this is where I came in. And I decided to create a system that has all the properties that are necessary to see, in fact, the evolution of complexity, more and more complex problems constantly evolving. And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this. I had two undergraduate students at California Institute of Technology that worked with me. That's Charles Ofria on the left, Titus Brown on the right. They are now, actually, respectable professors at Michigan State University, but I can assure you, back in the day, we were not a respectable team. And I'm really happy that no photo survives of the three of us anywhere close together.
Habiendo visto su trabajo y trabajado un poco en eso, es cuando llego yo y decido crear un sistema con las propiedades necesarias para ver la evolución de la complejidad, problemas más complejos que evolucionan constantemente. Y, desde luego, como no sé escribir código, me ayudaron. Tenía dos estudiantes de pregrado en el California Institute of Technology que trabajaban conmigo. Eran Charles Offria a la izquierda, Titus Brown a la derecha. Ahora son profesores respetables en Michigan State University, pero les puedo asegurar, en aquel entonces, no éramos un equipo respetable. Estoy feliz de que no haya ninguna foto de nosotros tres juntos.
But what is this system like? Well I can't really go into the details, but what you see here is some of the entrails. But what I wanted to focus on is this type of population structure. There's about 10,000 programs sitting here. And all different strains are colored in different colors. And as you see here, there are groups that are growing on top of each other, because they are spreading. Any time there is a program that's better at surviving in this world, due to whatever mutation it has acquired, it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
¿Cómo es este sistema? Bueno, no puedo ahondar en los detalles, pero aquí ven parte de sus entrañas. Quiero centrarme en este tipo de estructura poblacional. Aquí hay unos 10.000 programas. Las diferentes cepas tienen diferentes colores. Como pueden ver, hay grupos que crecen sobre otros, porque se están esparciendo. Cuando hay un programa que es mejor para sobrevivir en este mundo, por alguna mutación adquirida, se esparcirá sobre otros y los llevará a la extinción.
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic. And these kinds of experiments are started with programs that we wrote ourselves. We write our own stuff, replicate it, and are very proud of ourselves. And we put them in, and what you see immediately is that there are waves and waves of innovation. By the way, this is highly accelerated, so it's like a 1000 generations a second. But immediately, the system goes like, "What kind of dumb piece of code was this? This can be improved upon in so many ways, so quickly." So you see waves of new types taking over the other types. And this type of activity goes on for quite a while, until the main easy things have been acquired by these programs. And then, you see sort of like a stasis coming on where the system essentially waits for a new type of innovation, like this one, which is going to spread over all the other innovations that were before and is erasing the genes that it had before, until a new type of higher level of complexity has been achieved. And this process goes on and on and on.
Les mostraré una película donde verán ese tipo de dinámica. Estos experimentos comienzan con programas que escribimos nosotros mismos. Escribimos nuestros propios programas, los replicamos, y nos sentimos orgullosos. Los ponemos dentro, y lo que ven inmediatamente es que hay olas y olas de innovación. Por cierto, esto está altamente acelerado, son como mil generaciones por segundo. Pero inmediatamente el sistema dice: "¡Qué código más tonto es este! Se puede mejorar de muchas formas, muy rápidamente". Así que ven olas de nuevos tipos que ocupan el lugar de otros tipos. Esto continúa un rato, hasta que los programas adquieren las cosas principales y entonces se llega a una estabilidad donde el sistema espera, en esencia, un nuevo tipo de innovación, como este, que se esparcirá sobre las innovaciones anteriores y borrará los genes que tenía antes, hasta adquirir un mayor tipo de complejidad. El proceso sigue y sigue.
So what we see here is a system that lives in very much the way we're used to how life goes. But what the NASA people had asked me really was, "Do these guys have a biosignature? Can we measure this type of life? Because if we can, maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else without being biased by things like amino acids." So I said, "Well, perhaps we should construct a biosignature based on life as a universal process. In fact, it should perhaps make use of the concepts that I developed just in order to sort of capture what a simple living system might be."
Por eso vemos que vive de la forma en que estamos acostumbrados a la vida. La gente de la NASA preguntó: "Estos tipos, ¿tienen un biomarcador? ¿Podemos medir este tipo de vida? Porque si podemos, tal vez podamos descubrir vida en otro lugar sin estar sesgados por cosas como los aminoácidos". Les dije: "Bueno, tal vez podríamos construir un biomarcador basado en la vida como un proceso universal. De hecho, tal vez debería usar los conceptos que desarrollé para, de alguna forma, capturar lo que serían sistemas vivientes simples".
And the thing I came up with -- I have to first give you an introduction about the idea, and maybe that would be a meaning detector, rather than a life detector. And the way we would do that -- I would like to find out how I can distinguish text that was written by a million monkeys, as opposed to text that is in our books. And I would like to do it in such a way that I don't actually have to be able to read the language, because I'm sure I won't be able to. As long as I know that there's some sort of alphabet. So here would be a frequency plot of how often you find each of the 26 letters of the alphabet in a text written by random monkeys. And obviously, each of these letters comes off about roughly equally frequent.
Y propuse... Tengo que presentar la idea primero, quizá sería un detector de significado, en vez de ser un detector de vida. Y la forma en que lo hacemos... Me gustaría saber distinguir el texto escrito por un millón de monos, del texto que está en los libros. Y me gustaría hacerlo de forma tal de no tener que leer el lenguaje porque sé que no podré. Sólo sé que hay algún tipo de alfabeto y una gráfica de frecuencias de la presencia de cada una de las 26 letras del alfabeto en un texto escrito por monos al azar. Obviamente, cada una de las letras resulta casi igual de frecuente.
But if you now look at the same distribution in English texts, it looks like that. And I'm telling you, this is very robust across English texts. And if I look at French texts, it looks a little bit different, or Italian or German. They all have their own type of frequency distribution, but it's robust. It doesn't matter whether it writes about politics or about science. It doesn't matter whether it's a poem or whether it's a mathematical text. It's a robust signature, and it's very stable. As long as our books are written in English -- because people are rewriting them and recopying them -- it's going to be there.
Pero si vemos la misma distribución en un texto en inglés, se parece a esto. Es muy consistente en textos en inglés. Y si vemos un texto en francés, se ve un poco distinto. o en italiano, o en alemán. Todos tienen su propia frecuencia de distribución de letras, pero es robusto. No importa si se escribe de política o ciencia. no importa si es un poema o un texto matemático. Es una señal robusta, y muy estable. Mientras los libros estén escritos en inglés, porque las personas los re-escriben y copian, estará ahí.
So that inspired me to think about, well, what if I try to use this idea in order, not to detect random texts from texts with meaning, but rather detect the fact that there is meaning in the biomolecules that make up life. But first I have to ask: what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you? Well it turns out, we have many different alternatives for such a set of building blocks. We could use amino acids, we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids. In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
Eso me inspiró a pensar, bueno, qué tal si usamos esta idea no para diferenciar textos al azar de textos con significado, sino para detectar que hay significado en las biomoléculas que conforman la vida. Primero tengo que preguntar: ¿cuáles son estos bloques de construcción, como el alfabeto? Bueno, resulta, que tenemos diferentes alternativas para estos bloques de construcción. Podríamos usar aminoácidos, podríamos usar ácidos nucleicos, ácidos carboxílicos, ácidos grasos. La química es muy rica y nuestros cuerpos la usan mucho. Para probar esta idea
So that we actually, to test this idea, first took a look at amino acids and some other carboxylic acids. And here's the result. Here is, in fact, what you get if you, for example, look at the distribution of amino acids on a comet or in interstellar space or, in fact, in a laboratory, where you made very sure that in your primordial soup, there is no living stuff in there. What you find is mostly glycine and then alanine and there's some trace elements of the other ones. That is also very robust -- what you find in systems like Earth where there are amino acids, but there is no life.
primero observamos los aminoácidos y algunos ácidos carboxílicos. Y he aquí el resultado. Esto es lo que se obtiene si, por ejemplo, vemos la distribución de aminoácidos en un cometa o en el espacio interestelar o, de hecho, en un laboratorio, donde aseguramos que en la sopa primigenia no haya nada viviente. Principalmente encontramos glicina y alanina y algunos elementos traza de otros (aminoácidos). Eso también es muy robusto... se encuentra en sistemas similares a la Tierra en los que hay aminoácidos,
But suppose you take some dirt and dig through it
pero no hay vida.
and then put it into these spectrometers, because there's bacteria all over the place; or you take water anywhere on Earth, because it's teaming with life, and you make the same analysis; the spectrum looks completely different. Of course, there is still glycine and alanine, but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids, that are being produced because they are valuable to the organism. And some other ones that are not used in the set of 20, they will not appear at all in any type of concentration. So this also turns out to be extremely robust. It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up, whether it's bacteria or any other plants or animals. Anywhere there's life, you're going to have this distribution, as opposed to that distribution. And it is detectable not just in amino acids.
Pero supongamos que escarbamos en la tierra y lo ponemos en estos espectómetros, porque hay bacterias por todas partes; o tomamos agua en cualquier lugar de la Tierra, porque está repleta de vida, y hacemos el mismo análisis; el espectro se ve completamente diferente. Desde luego, hay glicina y alanina todavía, pero de hecho, son elementos pesados, aminoácidos pesados, que se producen porque son valiosos para el organismo. Y algunos otros que no se usan en el grupo de 20, no aparecerán en ningún tipo de concentración. Así que esto resulta ser muy robusto. No importa qué tipo de sedimento se muela, ya sea bacteria o cualquier planta o animal. Siempre que haya vida, existirá esta distribución, a diferencia de esta. Y es detectable no sólo en aminoácidos.
Now you could ask: Well, what about these Avidians? The Avidians being the denizens of this computer world where they are perfectly happy replicating and growing in complexity. So this is the distribution that you get if, in fact, there is no life. They have about 28 of these instructions. And if you have a system where they're being replaced one by the other, it's like the monkeys writing on a typewriter. Each of these instructions appears with roughly the equal frequency. But if you now take a set of replicating guys like in the video that you saw, it looks like this. So there are some instructions that are extremely valuable to these organisms, and their frequency is going to be high. And there's actually some instructions that you only use once, if ever. So they are either poisonous or really should be used at less of a level than random. In this case, the frequency is lower. And so now we can see, is that really a robust signature? I can tell you indeed it is, because this type of spectrum, just like what you've seen in books, and just like what you've seen in amino acids, it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust, it's going to reflect the environment.
Ahora podrían preguntarse: ¿Qué son los avidianos? Los avidianos son los habitantes de este mundo computacional donde se replican felizmente y aumentan su complejidad. Esta es la distribución que se obtiene si, de hecho, no hay vida". Hay cerca de 28 instrucciones. Y si tienen un sistema donde se reemplazan unas por otras es como tener monos que escriben en un teclado. Cada una de estas instrucciones aparece con casi la misma frecuencia. Pero si se toma un grupo de tipos replicantes como en el video que vieron, se ve así. Hay instrucciones muy valiosas para estos organismos, y su frecuencia será alta. Hay otras instrucciones que se usan una sola vez, si acaso. Así que o son venenosas o deberían usarse poco menos que aleatoriamente. En este caso, la frecuencia es baja. Y ahora podemos ver, ¿es realmente una señal robusta? Les puedo decir que sí lo es, porque este tipo de espectro, tal como lo han visto en los libros, y justo como lo vieron en los aminoácidos, no importa cómo cambie el ambiente, es muy robusto; reflejará el ambiente.
So I'm going to show you now a little experiment that we did. And I have to explain to you, the top of this graph shows you that frequency distribution that I talked about. Here, that's the lifeless environment where each instruction occurs at an equal frequency. And below there, I show, in fact, the mutation rate in the environment. And I'm starting this at a mutation rate that is so high that even if you would drop a replicating program that would otherwise happily grow up to fill the entire world, if you drop it in, it gets mutated to death immediately. So there is no life possible at that type of mutation rate. But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak, and then there's this viability threshold where now it would be possible for a replicator to actually live. And indeed, we're going to be dropping these guys into that soup all the time.
Les mostraré ahora un pequeño experimento que hicimos. Tengo que explicarles, la parte superior de esta gráfica muestra la distribución de frecuencias de la que hablé. Aquí, de hecho, es el ambiente sin vida donde ocurre cada instrucción con igual frecuencia. Y aquí abajo, les muestro la tasa de mutación en el ambiente. Comienzo esto en una tasa de mutación que es tan alta que, aún si tiramos un programa replicante que crecería felizmente en otras condiciones hasta llenar todo el mundo, si lo tiramos ahí, muta a muerte de inmediato. Así que no hay posibilidad de vida en ese tipo de tasa de mutación. Pero entonces voy a bajar la temperatura, por así decirlo, y está este umbral de viabilidad donde ahora sería posible que sobreviva un replicador. Y, de hecho, echaremos a estos tipos a esta sopa todo el tiempo.
So let's see what that looks like. So first, nothing, nothing, nothing. Too hot, too hot. Now the viability threshold is reached, and the frequency distribution has dramatically changed and, in fact, stabilizes. And now what I did there is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again. And of course, it reaches the viability threshold. And I'm just showing this to you again because it's so nice. You hit the viability threshold. The distribution changes to "alive!" And then, once you hit the threshold where the mutation rate is so high that you cannot self-reproduce, you cannot copy the information forward to your offspring without making so many mistakes that your ability to replicate vanishes. And then, that signature is lost.
Veamos cómo se ve. Primero, nada, nada, nada. Muy caliente, muy caliente. Ahora alcanzan el umbral de viabilidad, y la distribución de frecuencias cambia drásticamente y, de hecho, se estabiliza. Y ahora lo que hice fue, estaba siendo grosero, subí la temperatura más y más. Y por supuesto, alcanzó el umbral de viabilidad. Se los mostraré de nuevo porque se ve bien. Alcanzan el umbral de viabilidad. La distribución cambia a "vivientes" y entonces, ya que alcanzan el umbral donde la tasa de mutación es tan alta que no pueden auto-replicarse, no pueden copiar la información hacia sus descendientes sin cometer tantos errores que la habilidad de replicarse se desvanece. Y entonces se pierde el marcador.
What do we learn from that? Well, I think we learn a number of things from that. One of them is, if we are able to think about life in abstract terms -- and we're not talking about things like plants, and we're not talking about amino acids, and we're not talking about bacteria, but we think in terms of processes -- then we could start to think about life not as something that is so special to Earth, but that, in fact, could exist anywhere. Because it really only has to do with these concepts of information, of storing information within physical substrates -- anything: bits, nucleic acids, anything that's an alphabet -- and make sure that there's some process so that this information can be stored for much longer than you would expect -- the time scales for the deterioration of information. And if you can do that, then you have life.
¿Qué aprendimos de esto? Bueno, creo que aprendimos varias cosas. Una de ellas es que si somos capaces de pensar en la vida en términos abstractos... y no estamos hablando de cosas como las plantas; y no estamos hablando de aminoácidos, y no hablamos de bacterias, sino que pensamos en términos de procesos... entonces podemos empezar a pensar en la vida, no como algo que es especial de la Tierra, sino que podría existir en cualquier lugar. Porque sólo tiene que ver con este concepto de información, de almacenar información en sustratos físicos... cualquier cosa: bits, ácidos nucleicos, cualquier cosa que sea un alfabeto, y asegurarse de que haya algún proceso para almacenar información por más tiempo del esperado por las escalas de tiempo del deterioro de la información. Y, si pueden hacerlo, entonces tienen vida.
So the first thing that we learn is that it is possible to define life in terms of processes alone, without referring at all to the type of things that we hold dear, as far as the type of life on Earth is. And that, in a sense, removes us again, like all of our scientific discoveries, or many of them -- it's this continuous dethroning of man -- of how we think we're special because we're alive. Well, we can make life; we can make life in the computer. Granted, it's limited, but we have learned what it takes in order to actually construct it. And once we have that, then it is not such a difficult task anymore to say, if we understand the fundamental processes that do not refer to any particular substrate, then we can go out and try other worlds, figure out what kind of chemical alphabets might there be, figure enough about the normal chemistry, the geochemistry of the planet, so that we know what this distribution would look like in the absence of life, and then look for large deviations from this -- this thing sticking out, which says, "This chemical really shouldn't be there." Now we don't know that there's life then, but we could say, "Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical and see where it comes from." And that might be our chance of actually discovering life when we cannot visibly see it.
Así que lo primero que aprendimos es que es posible definir la vida sólo en términos de procesos, sin referirnos para nada al tipo de cosas que apreciamos, como tipo de vida en la Tierra. Y que de alguna forma nos quita del centro, como todos nuestros descubrimientos científicos, o la mayoría, -de este continuo destronamiento del hombre- de pensar que somos especiales porque estamos vivos. Bueno podemos hacer vida. Podemos hacer vida en una computadora. Cierto, es limitada, pero hemos aprendido lo que hace falta para construirla realmente. Y una vez que tenemos eso, entonces ya no es tarea difícil decir, si entendemos los procesos fundamentales que no se refieren a ningún sustrato particular, entonces podemos salir e intentarlo en otros mundos; deducir qué tipo de alfabeto químico podría haber ahí, conocer bien la química normal, la geoquímica del planeta, para que sepamos cómo se ve esta distribución en ausencia de vida, y entonces buscar desviaciones más grandes a partir de ello; esto que sobresale y dice: "Este químico no debería estar ahí". Ahora no sabemos que hay vida, pero podríamos decir: "Bueno, al menos veré con precisión este compuesto químico y veré de dónde viene". Y esa sería nuestra oportunidad de descubrir vida en realidad cuando no la podemos ver.
And so that's really the only take-home message that I have for you. Life can be less mysterious than we make it out to be when we try to think about how it would be on other planets. And if we remove the mystery of life, then I think it is a little bit easier for us to think about how we live, and how perhaps we're not as special as we always think we are. And I'm going to leave you with that.
Y ese es el único mensaje para llevarse a casa que tengo para Uds. La vida puede ser menos misteriosa de lo que imaginamos cuando intentamos pensar cómo sería en otros planetas. Y si quitamos el misterio de la vida creo que es más fácil pensar cómo vivimos y que tal vez no somos tan especiales como siempre pensamos. Los dejaré con eso.
And thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)