Because I usually take the role of trying to explain to people how wonderful the new technologies that are coming along are going to be, and I thought that, since I was among friends here, I would tell you what I really think and try to look back and try to understand what is really going on here with these amazing jumps in technology that seem so fast that we can barely keep on top of it.
Generalmente trato de explicarle a la gente lo maravilloso que van a ser las nuevas tecnologías que están surgiendo. Hay que mirar hacia atrás para entender lo que está ocurriendo. Aquí entre amigos quiero contarles lo que pienso de estos grandes avances tecnológicos, tan vertiginosos que apenas podemos seguirles el ritmo.
So I'm going to start out by showing just one very boring technology slide. And then, so if you can just turn on the slide that's on. This is just a random slide that I picked out of my file. What I want to show you is not so much the details of the slide, but the general form of it. This happens to be a slide of some analysis that we were doing about the power of RISC microprocessors versus the power of local area networks. And the interesting thing about it is that this slide, like so many technology slides that we're used to, is a sort of a straight line on a semi-log curve. In other words, every step here represents an order of magnitude in performance scale. And this is a new thing that we talk about technology on semi-log curves. Something really weird is going on here. And that's basically what I'm going to be talking about.
Empezaré mostrando una diapositiva sobre tecnología, muy aburrida. Por favor, si pueden ponerla... Es un diagrama cualquiera que tomé de una carpeta mía. No me interesa tanto mostrarles los detalles sino el aspecto general. Se trata de un análisis que estuvimos haciendo sobre la potencia de los microprocesadores RISC versus la potencia de las redes de área local. Lo interesante de esto es que ésta, como muchas otras que solemos ver, es una especie de línea recta en escala logarítmica. En otras palabras, cada paso de aquí representa un orden de magnitud en la escala de rendimiento. Hablar de tecnología con curvas semilogarítimicas es algo novedoso. Aquí ocurre algo extraño. Y de eso precisamente voy a hablar.
So, if you could bring up the lights. If you could bring up the lights higher, because I'm just going to use a piece of paper here. Now why do we draw technology curves in semi-log curves? Well the answer is, if I drew it on a normal curve where, let's say, this is years, this is time of some sort, and this is whatever measure of the technology that I'm trying to graph, the graphs look sort of silly. They sort of go like this. And they don't tell us much. Now if I graph, for instance, some other technology, say transportation technology, on a semi-log curve, it would look very stupid, it would look like a flat line. But when something like this happens, things are qualitatively changing. So if transportation technology was moving along as fast as microprocessor technology, then the day after tomorrow, I would be able to get in a taxi cab and be in Tokyo in 30 seconds. It's not moving like that. And there's nothing precedented in the history of technology development of this kind of self-feeding growth where you go by orders of magnitude every few years.
Por favor, enciendan las luces. Necesitaría más intensidad porque escribiré sobre papel. ¿Por qué graficamos curvas tecnológicas en escalas logarítmicas? La respuesta es que si las dibujara en una curva normal en la que, digamos, estos son los años, o alguna unidad de tiempo, y esto sería cualquier medida de la tecnología que quisiera graficar, el diagrama se vería algo ridículo. Sería algo así, que no dice mucho. Pero si grafico, por ejemplo, alguna otra tecnología, como el transporte, en una curva semilogarítmica sería muy tonto, veríamos una línea recta. Pero si ocurre algo como esto, se da un cambio cualitativo. Si la tecnología del transporte avanzara tan rápido como la de microprocesadores, pasado mañana podríamos tomar un taxi y estar en Tokio en 30 segundos. Pero no avanza a ese ritmo. No hay precedentes en la historia del desarrollo tecnológico de un crecimiento retroalimentado que cada pocos años avance órdenes de magnitud.
Now the question that I'd like to ask is, if you look at these exponential curves, they don't go on forever. Things just can't possibly keep changing as fast as they are. One of two things is going to happen. Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this, until something totally different comes along, or maybe it's going to do this. That's about all it can do. Now I'm an optimist, so I sort of think it's probably going to do something like that. If so, that means that what we're in the middle of right now is a transition. We're sort of on this line in a transition from the way the world used to be to some new way that the world is. And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself, is what's this new way that the world is? What's that new state that the world is heading toward? Because the transition seems very, very confusing when we're right in the middle of it.
La cuestión que quiero plantear es... Mirando estas curvas exponenciales, vemos que no siguen eternamente. No es posible sostener este cambio tan rápido como va. Ocurrirá una de dos cosas. O bien se convertirá en una típica curva S como esta hasta que surja algo totalmente diferente, o quizá hará algo así. Eso es todo lo que puede pasar. Soy optimista, por eso creo que quizá ocurrirá algo así. De ser así, ahora estaríamos en el medio de una transición. En esta línea estamos en una transición de lo que solía ser el mundo, a una nueva forma. Por eso lo que trato de preguntar, y preguntarme, es: ¿cuál es esa nueva forma que adopta el mundo? ¿Hacia qué nuevo estado se dirige el mundo? La transición parece muy, muy confusa si estamos inmersos en ella.
Now when I was a kid growing up, the future was kind of the year 2000, and people used to talk about what would happen in the year 2000. Now here's a conference in which people talk about the future, and you notice that the future is still at about the year 2000. It's about as far as we go out. So in other words, the future has kind of been shrinking one year per year for my whole lifetime. Now I think that the reason is because we all feel that something's happening there. That transition is happening. We can all sense it. And we know that it just doesn't make too much sense to think out 30, 50 years because everything's going to be so different that a simple extrapolation of what we're doing just doesn't make any sense at all.
Recuerdo que de niño el futuro ocurría en el año 2000 y la gente solía hablar de lo que ocurriría en el año 2000. Esta es una conferencia en la que la gente habla del futuro y vemos que el futuro sigue siendo el año 2000. Eso es todo lo que vemos. En otras palabras, el futuro se ha encogido, año tras año, a lo largo de mi vida. Pero creo que se debe a que sentimos que algo está ocurriendo, que ocurre una transformación. Podemos sentirlo. Y sabemos que no tiene mucho sentido pensar a 30 o 50 años porque todo será tan diferente que extrapolar lo que estamos haciendo hoy no tiene ningún sentido.
So what I would like to talk about is what that could be, what that transition could be that we're going through. Now in order to do that I'm going to have to talk about a bunch of stuff that really has nothing to do with technology and computers. Because I think the only way to understand this is to really step back and take a long time scale look at things. So the time scale that I would like to look at this on is the time scale of life on Earth. So I think this picture makes sense if you look at it a few billion years at a time.
Por eso quiero hablarles de cómo podría ser, cómo podría ser esa transición que experimentamos. Pero para hacer eso tendré que hablar un poco de cosas que no tienen mucho que ver con tecnología e informática. Porque creo que la única manera de entenderlo es tomando distancia y mirar las cosas a largo plazo. La escala de tiempo en la que me gustaría hacerlo es el tiempo de la vida en la Tierra. Creo que esta imagen tiene sentido si la miramos cada mil millones de años.
So if you go back about two and a half billion years, the Earth was this big, sterile hunk of rock with a lot of chemicals floating around on it. And if you look at the way that the chemicals got organized, we begin to get a pretty good idea of how they do it. And I think that there's theories that are beginning to understand about how it started with RNA, but I'm going to tell a sort of simple story of it, which is that, at that time, there were little drops of oil floating around with all kinds of different recipes of chemicals in them. And some of those drops of oil had a particular combination of chemicals in them which caused them to incorporate chemicals from the outside and grow the drops of oil. And those that were like that started to split and divide. And those were the most primitive forms of cells in a sense, those little drops of oil.
Así, nos remontamos unos 2500 millones de años cuando la Tierra era una gran roca estéril con muchos químicos que flotaban a su alrededor. Si vemos la manera en que se organizaron esos químicos nos damos una idea de cómo ocurrieron las cosas. Y creo que hay teorías para empezar a comprender el origen con el ARN. Voy a contarles una versión simple de esto y es que, en ese momento, había flotando unas gotitas de aceite con todo tipo de recetas químicas en su interior. Algunas de esas gotas de aceite contenían una combinación particular de químicos que les hicieron incorporar materiales del el exterior y así las gotas crecieron y empezaron a dividirse. En cierto sentido, esas fueron las formas celulares más primitivas; esas gotitas de aceite.
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now, because every one of them was a little random recipe of chemicals. And every time it divided, they got sort of unequal division of the chemicals within them. And so every drop was a little bit different. In fact, the drops that were different in a way that caused them to be better at incorporating chemicals around them, grew more and incorporated more chemicals and divided more. So those tended to live longer, get expressed more.
Pero esas gotas no estaban vivas, en el sentido actual, porque cada una de ellas contenía una receta aleatoria de químicos. Y cada vez que se dividían ocasionaban una distribución desigual de los químicos que contenían. Por eso cada gotita era un poco diferente. De hecho, las gotas que de algún modo se diferenciaban siendo mejores a la hora de incorporar los químicos circundantes; crecían más, incorporaban más químicos y se dividían más. Generalmente vivían más tiempo, estaban más representadas.
Now that's sort of just a very simple chemical form of life, but when things got interesting was when these drops learned a trick about abstraction. Somehow by ways that we don't quite understand, these little drops learned to write down information. They learned to record the information that was the recipe of the cell onto a particular kind of chemical called DNA. So in other words, they worked out, in this mindless sort of evolutionary way, a form of writing that let them write down what they were, so that that way of writing it down could get copied. The amazing thing is that that way of writing seems to have stayed steady since it evolved two and a half billion years ago. In fact the recipe for us, our genes, is exactly that same code and that same way of writing. In fact, every living creature is written in exactly the same set of letters and the same code.
Era una forma de vida, vida química, muy simple, pero las cosas se tornaron interesantes cuando estas gotas aprendieron el truco de la abstracción. De alguna forma que no entendemos muy bien estas gotitas aprendieron a almacenar información. Aprendieron a guardar información, que era la receta de la célula, en un químico especial llamado ADN. En otras palabras, elaboraron en esta evolución sin sentido, un sistema de escritura que les permitió registrar qué eran para poder replicarse. Lo increíble es que ese sistema de escritura parece haber permanecido estable desde que evolucionó hace 2500 millones de años. Nuestra receta, nuestros genes, tienen exactamente el mismo código, ese mismo sistema de escritura. De hecho, cada ser viviente está expresado con exactamente el mismo conjunto de letras y el mismo código.
In fact, one of the things that I did just for amusement purposes is we can now write things in this code. And I've got here a little 100 micrograms of white powder, which I try not to let the security people see at airports. (Laughter) But this has in it -- what I did is I took this code -- the code has standard letters that we use for symbolizing it -- and I wrote my business card onto a piece of DNA and amplified it 10 to the 22 times. So if anyone would like a hundred million copies of my business card, I have plenty for everyone in the room, and, in fact, everyone in the world, and it's right here. (Laughter) If I had really been a egotist, I would have put it into a virus and released it in the room.
Y una de las cosas que hice sólo por diversión... Ahora podemos escribir cosas con este código. Aquí tengo 100 microgramos de polvo blanco que trato de ocultar a la gente de seguridad del aeropuerto. (Risas) Pero contiene... Tomé este código... El código tiene las letras comunes que solemos usar en esto... y escribí mis datos personales en este fragmento de ADN y lo amplifiqué 10 a la 22 veces. Por eso si alguien quiere 100 millones de copias de mi tarjeta personal tengo muchas para todos los presentes; de hecho, para cada persona del mundo y está aquí. (Risas) Si fuera un ególatra lo habría puesto en un virus y lo habría esparcido por la sala.
(Laughter)
(Risas)
So what was the next step? Writing down the DNA was an interesting step. And that caused these cells -- that kept them happy for another billion years. But then there was another really interesting step where things became completely different, which is these cells started exchanging and communicating information, so that they began to get communities of cells. I don't know if you know this, but bacteria can actually exchange DNA. Now that's why, for instance, antibiotic resistance has evolved. Some bacteria figured out how to stay away from penicillin, and it went around sort of creating its little DNA information with other bacteria, and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin, because bacteria communicate. Now what this communication allowed was communities to form that, in some sense, were in the same boat together; they were synergistic. So they survived or they failed together, which means that if a community was very successful, all the individuals in that community were repeated more and they were favored by evolution.
¿Cuál fue el siguiente paso? Escribir el ADN fue un paso interesante. Esto hizo que estas células estuvieran felices otros mil millones de años. Pero luego ocurrió otro gran paso interesante en el que las cosas se tornaron muy diferentes y fue que estas células empezaron a intercambiar y comunicar información formando así comunidades de células. No sé si lo saben, pero las bacterias pueden intercambiar ADN. De ese modo, por ejemplo, evolucionó la resistencia a los antibióticos. Algunas bacterias encontraron la forma de evitar la penicilina y se las apañaron para crear su pequeño ADN con otras bacterias y ahora hay muchas resistentes a la penicilina porque las bacterias se comunican. Esta comunicación dio lugar a que se formaran comunidades que, en cierto modo, estaban juntas en eso; y establecieron una sinergia. De ese modo sobrevivían o fallaban juntas, o sea que si una comunidad era muy exitosa todos los individuos de esa comunidad se replicaban más y eran favorecidos por la evolución.
Now the transition point happened when these communities got so close that, in fact, they got together and decided to write down the whole recipe for the community together on one string of DNA. And so the next stage that's interesting in life took about another billion years. And at that stage, we have multi-cellular communities, communities of lots of different types of cells, working together as a single organism. And in fact, we're such a multi-cellular community. We have lots of cells that are not out for themselves anymore. Your skin cell is really useless without a heart cell, muscle cell, a brain cell and so on. So these communities began to evolve so that the interesting level on which evolution was taking place was no longer a cell, but a community which we call an organism.
Y el punto de inflexión ocurrió cuando estas comunidades se acercaron tanto que, de hecho, se unieron y decidieron escribir toda la receta de la comunidad junta en una cadena de ADN. La siguiente etapa interesante para la vida llevó otros mil millones de años. Y en esa etapa tenemos comunidades multicelulares, comunidades de muchos tipos de células diferentes trabajando juntas como un solo organismo. De hecho, nosotros somos una comunidad multicelular. Tenemos muchas células que ya no actúan solas. La célula de la piel no sirve sin la del corazón, o la de los músculos, o la del cerebro, etc. Así, estas comunidades evolucionaron y se produjeron niveles más interesantes que el celular, algo que llamamos un organismo.
Now the next step that happened is within these communities. These communities of cells, again, began to abstract information. And they began building very special structures that did nothing but process information within the community. And those are the neural structures. So neurons are the information processing apparatus that those communities of cells built up. And in fact, they began to get specialists in the community and special structures that were responsible for recording, understanding, learning information. And that was the brains and the nervous system of those communities. And that gave them an evolutionary advantage. Because at that point, an individual -- learning could happen within the time span of a single organism, instead of over this evolutionary time span.
El siguiente nivel ocurrió dentro de estas comunidades. Éstas empezaron a abstraer información y a construir estructuras muy especiales que no hacían más que procesar información en comunidad. Son las estructuras neuronales. Las neuronas son los aparatos que procesan la información que esas comunidades celulares construyeron. De hecho, empezaron a especializarse dentro de la comunidad siendo las estructuras responsables de registrar, comprender y transmitir la información. Esos fueron los cerebros y el sistema nervioso de esas comunidades. Y eso les dio una ventaja evolutiva. Porque en ese momento como individuos... El aprendizaje estaba confinado a la duración de un organismo, y no al período de tiempo evolutivo.
So an organism could, for instance, learn not to eat a certain kind of fruit because it tasted bad and it got sick last time it ate it. That could happen within the lifetime of a single organism, whereas before they'd built these special information processing structures, that would have had to be learned evolutionarily over hundreds of thousands of years by the individuals dying off that ate that kind of fruit. So that nervous system, the fact that they built these special information structures, tremendously sped up the whole process of evolution. Because evolution could now happen within an individual. It could happen in learning time scales.
Así, un organismo podía, por ejemplo, aprender a no comer cierta fruta porque sabía mal y se enfermó la última vez que la comió. Eso podía ocurrir durante la vida de un organismo dado que antes habían construido estas estructuras de procesamiento de información que por la evolución habrían aprendido durante cientos de miles de años por la muerte de individuos que comieron esa fruta Por eso el hecho de que el sistema nervioso construyera esas estructuras de información aceleró enormemente el proceso evolutivo. Porque la evolución podría ahora ocurrir confinada a un individuo. Podría suceder en el tiempo necesario para aprender.
But then what happened was the individuals worked out, of course, tricks of communicating. And for example, the most sophisticated version that we're aware of is human language. It's really a pretty amazing invention if you think about it. Here I have a very complicated, messy, confused idea in my head. I'm sitting here making grunting sounds basically, and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head that bears some analogy to it. But we're taking something very complicated, turning it into sound, sequences of sounds, and producing something very complicated in your brain. So this allows us now to begin to start functioning as a single organism.
Pero luego, claro, los individuos descubrieron el truco de la comunicación. Así, por ejemplo, la versión más refinada que conocemos es el lenguaje humano. Si lo pensamos, es una invención increíble. Yo tengo una idea muy complicada una idea vaga, en la cabeza. Estoy aquí sentado emitiendo unos gruñidos y, con suerte, construyendo una idea similar, vaga y confusa, en sus cabezas que guarda cierta analogía con la mía. Pero tomamos algo muy complicado lo convertimos en sonido, en secuencias de sonido, y producimos algo muy complicado en otro cerebro. Eso ahora nos permite empezar a funcionar como un organismo.
And so, in fact, what we've done is we, humanity, have started abstracting out. We're going through the same levels that multi-cellular organisms have gone through -- abstracting out our methods of recording, presenting, processing information. So for example, the invention of language was a tiny step in that direction. Telephony, computers, videotapes, CD-ROMs and so on are all our specialized mechanisms that we've now built within our society for handling that information. And it all connects us together into something that is much bigger and much faster and able to evolve than what we were before. So now, evolution can take place on a scale of microseconds. And you saw Ty's little evolutionary example where he sort of did a little bit of evolution on the Convolution program right before your eyes.
De hecho, como humanidad, hemos empezado a realizar abstracciones. Ahora pasamos por períodos similares a los organismos multicelulares; abstraemos nuestros métodos de registro, presentación y procesamiento de información. Por ejemplo, la invención del lenguaje fue un pequeño paso en esa dirección. La telefonía, la informática, la cinta de video, el CD-ROM, etc. son los mecanismos especializados que ahora construimos para manejar esa información. Y eso nos congrega en algo mucho más grande, más rápido y capaz de evolucionar más de lo que hacíamos antes. Ahora la evolución puede ocurrir en microsegundos. Ya vieron el ejemplito evolutivo de Ty en el que produjo cierta evolución con el programa Convolución, ante nuestros ojos.
So now we've speeded up the time scales once again. So the first steps of the story that I told you about took a billion years a piece. And the next steps, like nervous systems and brains, took a few hundred million years. Then the next steps, like language and so on, took less than a million years. And these next steps, like electronics, seem to be taking only a few decades. The process is feeding on itself and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it -- when something reinforces its rate of change. The more it changes, the faster it changes. And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve. We're seeing this process feeding back on itself.
Y ahora hemos acelerado las escalas de tiempo otra vez. Las primeras etapas de la historia que les contaba llevaron mil millones de años cada una. Las siguientes etapas, el sistema nervioso y el cerebro, llevó unos cientos de millones de años. Las siguientes, el lenguaje etc., llevaron menos de un millón de años. Y las siguientes, como la electrónica, parece llevar sólo unas décadas. El proceso se retroalimenta; supongo que auto-catalítico es la palabra correcta para nombrar algo que acelera su propio ritmo de cambio. Cuanto más cambia, más rápido lo hace. Y creo que es eso lo que observamos en esta explosión de la curva. Vemos que el proceso se retroalimenta.
Now I design computers for a living, and I know that the mechanisms that I use to design computers would be impossible without recent advances in computers. So right now, what I do is I design objects at such complexity that it's really impossible for me to design them in the traditional sense. I don't know what every transistor in the connection machine does. There are billions of them. Instead, what I do and what the designers at Thinking Machines do is we think at some level of abstraction and then we hand it to the machine and the machine takes it beyond what we could ever do, much farther and faster than we could ever do. And in fact, sometimes it takes it by methods that we don't quite even understand.
Pero yo me gano la vida diseñando computadoras y sé que los mecanismos que empleo para diseñarlas no serían posibles sin los avances informáticos recientes. Pero ahora diseño objetos de tal complejidad que sería imposible para mí diseñarlos de manera convencional. No sé que hace cada transistor en esa máquina de conexiones. Hay miles de millones. En vez de eso, con los diseñadores de Thinking Machines, pensamos un nivel de abstracción, lo ponemos en la máquina y la máquina con eso hace algo que antes no se podía, llega mucho más lejos y más rápido que nunca antes. De hecho, a veces emplea métodos que ni siquiera entendemos bien.
One method that's particularly interesting that I've been using a lot lately is evolution itself. So what we do is we put inside the machine a process of evolution that takes place on the microsecond time scale. So for example, in the most extreme cases, we can actually evolve a program by starting out with random sequences of instructions. Say, "Computer, would you please make a hundred million random sequences of instructions. Now would you please run all of those random sequences of instructions, run all of those programs, and pick out the ones that came closest to doing what I wanted." So in other words, I define what I wanted. Let's say I want to sort numbers, as a simple example I've done it with. So find the programs that come closest to sorting numbers.
Un método particularmente interesante, que he estado usando últimamente, es la evolución misma. Colocamos dentro de la máquina un proceso evolutivo que opera en la escala de los microsegundos. Y, por ejemplo, en los casos más extremos, podemos evolucionar un programa a partir de una secuencia aleatoria de instrucciones. Le decimos: "por favor computadora, ¿puedes correr cien millones de secuencias de instrucciones al azar? ¿Podrías ejecutar estas secuencias de instrucciones al azar, ejecutar todos esos programas, y tomar aquellas que más se aproximen a lo que queremos hacer?" En otras palabras, yo defino lo que quiero. Digamos que quiero ordenar números, para poner un ejemplo simple. Así, encontramos los programas que más se acercan a ordenar números.
So of course, random sequences of instructions are very unlikely to sort numbers, so none of them will really do it. But one of them, by luck, may put two numbers in the right order. And I say, "Computer, would you please now take the 10 percent of those random sequences that did the best job. Save those. Kill off the rest. And now let's reproduce the ones that sorted numbers the best. And let's reproduce them by a process of recombination analogous to sex." Take two programs and they produce children by exchanging their subroutines, and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs. So I've got now a new generation of programs that are produced by combinations of the programs that did a little bit better job. Say, "Please repeat that process." Score them again. Introduce some mutations perhaps. And try that again and do that for another generation.
Claro, es poco probable que unas secuencias aleatorias de instrucciones, ordenen números, así que ninguna de ellas lo logró. Pero una, por suerte, pudo ubicar dos números en el orden correcto. Y dije: "computadora, ¿podrías tomar el 10% de esas secuencias aleatorias que mejor hicieron la tarea? Guardemos esas y eliminemos al resto. Y ahora reproduzcamos las que mejor ordenaron los números. Y volvamos a reproducirlas siguiendo un proceso de recombinación análogo al sexo". Tomemos dos programas, que engendren hijos, que intercambien subrutinas, y que los hijos hereden las propiedades de ambos programas. Así conseguimos una nueva generación de programas producto de las combinaciones de programas que tuvieron un poco más de éxito. Y decimos: "Por favor, repite el proceso". Califica de nuevo. Introduce algunas mutaciones e intenta de nuevo y repítelo con otra generación.
Well every one of those generations just takes a few milliseconds. So I can do the equivalent of millions of years of evolution on that within the computer in a few minutes, or in the complicated cases, in a few hours. At the end of that, I end up with programs that are absolutely perfect at sorting numbers. In fact, they are programs that are much more efficient than programs I could have ever written by hand.
Bueno, cada generación lleva unos pocos milisegundos. Así, puedo hacer el equivalente a millones de años de evolución en unos pocos minutos o, en casos complicados, en pocas horas. Al final, terminamos con programas que ordenan números de modo absolutamente perfecto. De hecho, son programas mucho más eficientes que los que yo podría haber escrito a mano.
Now if I look at those programs, I can't tell you how they work. I've tried looking at them and telling you how they work. They're obscure, weird programs. But they do the job. And in fact, I know, I'm very confident that they do the job because they come from a line of hundreds of thousands of programs that did the job. In fact, their life depended on doing the job.
Si miro esos programas no puedo decir cómo funcionan. He intentado analizarlos para ver cómo funcionan. Son programas oscuros, extraños. Pero cumplen el cometido. De hecho, lo sé, tengo la seguridad de que logran el objetivo porque vienen de un linaje de cientos de miles de programas que lo lograron. De hecho, sus vidas dependían de lograrlo.
(Laughter)
(Risas)
I was riding in a 747 with Marvin Minsky once, and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this. It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts working together to make you a safe flight.' Doesn't that make you feel confident?"
Una vez iba en un 747 con Marvin Minsky y saca una tarjeta y me dice: "Mira esto. Dice: 'Este avión tiene cientos de miles de partecitas que trabajan juntas para ofrecer un vuelo seguro'. ¿No te hace sentir tranquilo?"
(Laughter)
(Risas)
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well when it gets complicated. So we're beginning to depend on computers to do a process that's very different than engineering. And it lets us produce things of much more complexity than normal engineering lets us produce. And yet, we don't quite understand the options of it. So in a sense, it's getting ahead of us. We're now using those programs to make much faster computers so that we'll be able to run this process much faster. So it's feeding back on itself. The thing is becoming faster and that's why I think it seems so confusing. Because all of these technologies are feeding back on themselves. We're taking off.
Sabemos que los procesos de ingeniería no funcionan muy bien cuando se tornan complicados. Por eso empezamos a depender de las computadoras para hacer procesos de diseño bien diferentes. Y eso nos permite producir cosas mucho más complejas que las que produce la ingeniería normal. Sin embargo, no entendemos del todo las opciones que hay. En ese sentido, va delante de nosotros. Ahora usamos esos programas para hacer computadoras mucho más rápidas y así poder ejecutar estos programas mucho más rápidamente. O sea, se retroalimenta. La cosa va cada vez más rápido y por eso creo que parece tan confusa. Porque todas estas tecnologías se retroalimentan. Estamos despegando.
And what we are is we're at a point in time which is analogous to when single-celled organisms were turning into multi-celled organisms. So we're the amoebas and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating. We're right at that point of transition. But I think that there really is something coming along after us. I think it's very haughty of us to think that we're the end product of evolution. And I think all of us here are a part of producing whatever that next thing is. So lunch is coming along, and I think I will stop at that point, before I get selected out.
Y estamos en un momento análogo al de los organismos unicelulares cuando se volvieron multicelulares. Somos las amebas y no podemos entender qué diablos estamos creando. Estamos en el punto de inflexión. Pero creo que algo viene detrás de nosotros. Creo que sería muy arrogante de nuestra parte pensar que somos el producto final de la evolución. Y creo que todos nosotros somos parte de la creación de lo que sea que venga. Pero ahora viene el almuerzo y creo que pararé aquí antes de que me eliminen.
(Applause)
(Aplausos)