Imagine if you could record your life -- everything you said, everything you did, available in a perfect memory store at your fingertips, so you could go back and find memorable moments and relive them, or sift through traces of time and discover patterns in your own life that previously had gone undiscovered. Well that's exactly the journey that my family began five and a half years ago. This is my wife and collaborator, Rupal. And on this day, at this moment, we walked into the house with our first child, our beautiful baby boy. And we walked into a house with a very special home video recording system.
Imaginen que pudieran registrar sus vidas... todo lo que dijeron, todo que hicieron, al alcance de la mano en una mediateca perfecta para poder volver a buscar momentos memorables y revivirlos o examinar trazas de tiempo y descubrir patrones en sus propias vidas que antes pasaron inadvertidos. Bien, ese es exactamente el viaje que emprendió mi familia hace 5 años y medio. Esta es Rupal, mi esposa y colaboradora. Y en este día, en este momento, entramos en la casa con nuestro primer hijo, nuestro hermoso bebé. Y entramos en una casa con un sistema de grabación de video muy especial.
(Video) Man: Okay.
(Video) Hombre: Muy bien.
Deb Roy: This moment and thousands of other moments special for us were captured in our home because in every room in the house, if you looked up, you'd see a camera and a microphone, and if you looked down, you'd get this bird's-eye view of the room. Here's our living room, the baby bedroom, kitchen, dining room and the rest of the house. And all of these fed into a disc array that was designed for a continuous capture. So here we are flying through a day in our home as we move from sunlit morning through incandescent evening and, finally, lights out for the day. Over the course of three years, we recorded eight to 10 hours a day, amassing roughly a quarter-million hours of multi-track audio and video.
Deb Roy: Este momento, y miles de otros momentos especiales para nosotros, fueron capturados en casa porque en todas las habitaciones de la casa, si levantaran la vista verían una cámara y un micrófono, y si miraran hacia abajo, tendrían esta vista de pájaro de la habitación. Esta es la sala de estar, la habitación del bebé, la cocina, el comedor y el resto de la casa. Y todo esto alimenta un conjunto de discos diseñados para una captura continua. Aquí sobrevolamos un día en nuestra casa desde el sol de la mañana hasta un crepúsculo incandescente y, al final, el día termina sin luces. En el transcurso de 3 años, registramos de 8 a 10 horas por día, acumulando un cuarto de millón de horas de audio y video multi-pista.
So you're looking at a piece of what is by far the largest home video collection ever made. (Laughter) And what this data represents for our family at a personal level, the impact has already been immense, and we're still learning its value. Countless moments of unsolicited natural moments, not posed moments, are captured there, and we're starting to learn how to discover them and find them.
Así que están viendo un fragmento de lo que es, por lejos, la colección de video hogareño jamás realizada. (Risas) Y lo que estos datos representan para nuestra familia a nivel personal, el impacto ya es inmenso, y aún estamos aprendiendo su valor. Innumerables momentos de acontecimientos naturales, espontáneos, quedaron capturados y estamos empezando a aprender a descubrirlos y encontrarlos.
But there's also a scientific reason that drove this project, which was to use this natural longitudinal data to understand the process of how a child learns language -- that child being my son. And so with many privacy provisions put in place to protect everyone who was recorded in the data, we made elements of the data available to my trusted research team at MIT so we could start teasing apart patterns in this massive data set, trying to understand the influence of social environments on language acquisition. So we're looking here at one of the first things we started to do. This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen, and as we move through space and through time, a very everyday pattern of life in the kitchen.
Pero hay además una razón científica que motivó el proyecto que fue usar estos datos naturales longitudinales para entender el proceso de aprendizaje del lenguaje en niños, siendo el niño mi hijo. Así, tomando muchos recaudos de privacidad para proteger a todos los involucrados en los datos disponibilizamos los datos a mi equipo de investigación de confianza del MIT para comenzar a desentrañar los patrones en este enorme conjunto de datos, tratando de comprender la influencia de los entornos sociales en la adquisición del lenguaje. Aquí estamos viendo una de las primeras cosas que empezamos a hacer. Aquí estamos con mi esposa preparando el desayuno en la cocina. Y a medida que nos movemos en espacio y tiempo, un patrón cotidiano de la vida en la cocina.
In order to convert this opaque, 90,000 hours of video into something that we could start to see, we use motion analysis to pull out, as we move through space and through time, what we call space-time worms. And this has become part of our toolkit for being able to look and see where the activities are in the data, and with it, trace the pattern of, in particular, where my son moved throughout the home, so that we could focus our transcription efforts, all of the speech environment around my son -- all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny, and over time, the words he began to produce. So with that technology and that data and the ability to, with machine assistance, transcribe speech, we've now transcribed well over seven million words of our home transcripts. And with that, let me take you now for a first tour into the data.
Para convertir estas 9.000 horas de video opaco en algo que pudiéramos empezar a ver; usamos análisis de movimiento para extraer, a medida que nos movíamos en espacio y tiempo, lo que llamamos «gusanos espacio-temporales». Y esto se volvió parte de las herramientas para poder mirar y descifrar donde las actividades están en los datos, y con eso, en particular, trazar un patrón de movimiento de mi hijo por la casa para poder centrar nuestros esfuerzos de transcripción en los diálogos ocurridos a su alrededor... en todas las palabras que él oía de mí, de mi esposa, de la niñera, y, con el tiempo, las palabras que empezó a decir. Con esa tecnología, con esos datos, y la posibilidad, gracias a la máquina, de transcribir el habla, hemos transcripto más de 7 millones de palabras de conversaciones domésticas. Y dicho esto les voy a mostrar un primer recorrido por los datos.
So you've all, I'm sure, seen time-lapse videos where a flower will blossom as you accelerate time. I'd like you to now experience the blossoming of a speech form. My son, soon after his first birthday, would say "gaga" to mean water. And over the course of the next half-year, he slowly learned to approximate the proper adult form, "water." So we're going to cruise through half a year in about 40 seconds. No video here, so you can focus on the sound, the acoustics, of a new kind of trajectory: gaga to water.
Estoy seguro que todos han visto videos acelerados en los que florece una flor en tiempo acelerado. Ahora me gustaría que experimenten el florecimiento de una forma hablada. Mi hijo, poco después de su primer año, diría "gaga" queriendo decir agua. Y en el transcurso del siguiente medio año lentamente empezó a aproximarse a la forma adulta correcta "agua". Así que vamos a recorrer medio año en unos 40 segundos. Aquí no hay video para que puedan centrarse en el sonido, en la acústica, de un nuevo tipo de trayectoria: de "gaga" a "water" [agua].
(Audio) Baby: Gagagagagaga Gaga gaga gaga guga guga guga wada gaga gaga guga gaga wader guga guga water water water water water water water water water.
(Audio) Bebé: Gagagagagaga Gaga gaga gaga guga guga guga wada gaga gaga guga gaga wader guga guga water water water water water water water water water.
DR: He sure nailed it, didn't he.
DR: Dio en la tecla, ¿no?
(Applause)
(Aplausos)
So he didn't just learn water. Over the course of the 24 months, the first two years that we really focused on, this is a map of every word he learned in chronological order. And because we have full transcripts, we've identified each of the 503 words that he learned to produce by his second birthday. He was an early talker. And so we started to analyze why. Why were certain words born before others? This is one of the first results that came out of our study a little over a year ago that really surprised us. The way to interpret this apparently simple graph is, on the vertical is an indication of how complex caregiver utterances are based on the length of utterances. And the [horizontal] axis is time.
Y no sólo aprendió a decir "water" [agua]. En el transcurso de 24 meses, los primeros 2 años en los que nos centramos, este es un mapa de todas las palabras que aprendió en orden cronológico. Y dado que tenemos transcripciones completas identificamos cada una de las 503 palabras que aprendió a decir antes de sus 2 años. Fue un conversador precoz. Y empezamos a analizar el porqué. ¿Por qué nacieron algunas palabras antes que otras? Este es uno de los primeros resultados que surgió de nuestro estudio hace poco más de un año que realmente nos sorprendió. La manera de interpretar este gráfico de apariencia simple es ver en la vertical una indicación de la complejidad de la expresión de los adultos cercanos en base a la longitud de las palabras. Y el eje horizontal es el tiempo.
And all of the data, we aligned based on the following idea: Every time my son would learn a word, we would trace back and look at all of the language he heard that contained that word. And we would plot the relative length of the utterances. And what we found was this curious phenomena, that caregiver speech would systematically dip to a minimum, making language as simple as possible, and then slowly ascend back up in complexity. And the amazing thing was that bounce, that dip, lined up almost precisely with when each word was born -- word after word, systematically. So it appears that all three primary caregivers -- myself, my wife and our nanny -- were systematically and, I would think, subconsciously restructuring our language to meet him at the birth of a word and bring him gently into more complex language. And the implications of this -- there are many, but one I just want to point out, is that there must be amazing feedback loops. Of course, my son is learning from his linguistic environment, but the environment is learning from him. That environment, people, are in these tight feedback loops and creating a kind of scaffolding that has not been noticed until now.
Y los datos fueron alineados en función de la siguiente idea: cada vez que mi hijo pronunciaba una palabra rastrearíamos hacia atrás todo el lenguaje que escuchó que contuviese esa palabra. Y graficaríamos la longitud relativa de las palabras. Y observamos este fenómeno curioso: el discurso de los adultos se reducía sistemáticamente al mínimo, haciendo el lenguaje lo más sencillo posible, y luego lentamente retomaba su complejidad inicial. Y lo sorprendente fue que ese rebote, esa reducción, se alineaba casi exactamente con el surgimiento de cada palabra; palabra tras palabra, sistemáticamente. Parece que los 3 adultos a cargo -mi esposa, la niñera y yo- creo que sistemática y subconscientemente fuimos reestructurando nuestro lenguaje para acercarlo al nacimiento de una palabra y llevarlo dulcemente hacia un lenguaje más complejo. Y la consecuencia de esto -hay muchas, pero hay una que quiero señalar- es que debe haber asombrosos ciclos de respuesta. Claro, mi hijo está aprendiendo de su entorno lingüístico pero el entorno está aprendiendo de él. Ese entorno, la gente, está en estos apretados ciclos de respuesta creando una suerte de andamiaje que no se había observado hasta ahora.
But that's looking at the speech context. What about the visual context? We're not looking at -- think of this as a dollhouse cutaway of our house. We've taken those circular fish-eye lens cameras, and we've done some optical correction, and then we can bring it into three-dimensional life. So welcome to my home. This is a moment, one moment captured across multiple cameras. The reason we did this is to create the ultimate memory machine, where you can go back and interactively fly around and then breathe video-life into this system. What I'm going to do is give you an accelerated view of 30 minutes, again, of just life in the living room. That's me and my son on the floor. And there's video analytics that are tracking our movements. My son is leaving red ink. I am leaving green ink. We're now on the couch, looking out through the window at cars passing by. And finally, my son playing in a walking toy by himself.
Pero eso es observar el contexto hablado. ¿Qué pasa con el contexto visual? No estamos mirando... hagan un corte de casa de muñecas de nuestra casa. Hemos tomado las cámaras de ojo de pez y les aplicamos una corrección óptica, para luego transformarlo en un modelo tridimensional. Así que bienvenidos a casa. Este es un momento capturado a través de múltiples cámaras. Hicimos esto para crear una máquina de memoria definitiva en la que se pueda volver atrás y, de manera interactiva, insuflar el hálito del video en el sistema. Lo que voy a hacer es mostrarles 30 minutos en video acelerado, de nuevo, de la vida en la sala de estar. Allí estamos mi hijo y yo en el piso. Y mediante análisis de vídeo se sigue nuestros movimientos. Mi hijo deja una tinta roja, yo dejo tinta verde. Ahora estamos en el sofá mirando por la ventana a los coches que pasaban. Y, finalmente, mi hijo caminando por sí mismo con un juguete.
Now we freeze the action, 30 minutes, we turn time into the vertical axis, and we open up for a view of these interaction traces we've just left behind. And we see these amazing structures -- these little knots of two colors of thread we call "social hot spots." The spiral thread we call a "solo hot spot." And we think that these affect the way language is learned. What we'd like to do is start understanding the interaction between these patterns and the language that my son is exposed to to see if we can predict how the structure of when words are heard affects when they're learned -- so in other words, the relationship between words and what they're about in the world.
Ahora congelamos la acción, 30 minutos, giramos el tiempo hacia el eje vertical y abrimos una vista de estas trazas de interacción que hemos dejado atrás. Y vemos estas estructuras asombrosas: a estos hilos de puntitos de 2 colores los llamamos «zonas sociales». Al hilo en espiral lo llamamos «zona en solitario». Y pensamos que éstas afectan la manera de aprender el lenguaje. Lo que queremos hacer es empezar a entender la interacción entre estos patrones y el lenguaje al que está expuesto mi hijo para ver si podemos predecir la manera en que la estructura de palabras escuchadas afecta a las palabras aprendidas o, en otras palabras, la relación entre las palabras y su lugar en el mundo.
So here's how we're approaching this. In this video, again, my son is being traced out. He's leaving red ink behind. And there's our nanny by the door.
Esta es la manera en que lo estamos abordando. En este video, de nuevo, se hace una seguimiento de mi hijo. Está dejando tinta roja a su paso. Y la niñera está junto a la puerta.
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
(Video) Niñera: ¿Quieres agua? (Bebé: Aaaa) Niñera: Muy bien. (Bebé: Aaaa)
DR: She offers water, and off go the two worms over to the kitchen to get water. And what we've done is use the word "water" to tag that moment, that bit of activity. And now we take the power of data and take every time my son ever heard the word water and the context he saw it in, and we use it to penetrate through the video and find every activity trace that co-occurred with an instance of water. And what this data leaves in its wake is a landscape. We call these wordscapes. This is the wordscape for the word water, and you can see most of the action is in the kitchen. That's where those big peaks are over to the left. And just for contrast, we can do this with any word. We can take the word "bye" as in "good bye." And we're now zoomed in over the entrance to the house. And we look, and we find, as you would expect, a contrast in the landscape where the word "bye" occurs much more in a structured way. So we're using these structures to start predicting the order of language acquisition, and that's ongoing work now.
DR: Ella le ofrece agua y allá van los 2 gusanos [espacio-temporales, NT] a la cocina en busca de agua. Usamos la palabra "agua" para etiquetar el momento, esa actividad. Y tenemos el poder de los datos para ver cada vez que mi hijo escuchó la palabra "agua" y el contexto en el que la vio y usamos eso para penetrar el video y encontrar cada traza de actividad que sucedió en simultáneo con una ocurrencia de "agua". Y lo que estos datos dejan a su paso es un paisaje. Los llamamos «paisajes expresivos». [wordscapes, NT] Este es el paisaje expresivo para la palabra "agua" y pueden ver que gran parte de la acción se da en la cocina. Es donde están esos grandes picos allí a la izquierda. Y para contrastar, podemos hacerlo con cualquier palabra. Podemos tomar la palabra "adiós". Y ahora enfocamos la entrada de la casa. Miramos, y encontramos, como es de esperar, un contraste en el paisaje en el que la palabra "adiós" ocurre de manera mucho más estructurada. Estamos usando estas estructuras para empezar a predecir el orden de adquisición del lenguaje y ese es un trabajo en curso.
In my lab, which we're peering into now, at MIT -- this is at the media lab. This has become my favorite way of videographing just about any space. Three of the key people in this project, Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here. Philip has been a close collaborator on all the visualizations you're seeing. And Michael Fleischman was another Ph.D. student in my lab who worked with me on this home video analysis, and he made the following observation: that "just the way that we're analyzing how language connects to events which provide common ground for language, that same idea we can take out of your home, Deb, and we can apply it to the world of public media." And so our effort took an unexpected turn.
En mi laboratorio, que estamos viendo ahora, en el MIT esto es en el Media Lab. Esta se ha vuelto mi manera favorita de videografiar casi cualquier espacio. Aquí, 3 de las personas clave en este proyecto: Philip DeCamp, Rony Kubat y Brandon Roy. Philip ha sido un estrecho colaborador en las visualizaciones que están viendo. Y Michael Fleischman era otro estudiante de posgrado de mi laboratorio que trabajó conmigo en este análisis de video doméstico e hizo la siguiente observación: "la manera en que estamos analizando cómo se conecta el lenguaje a los eventos que proporciona un punto común para el lenguaje, podemos sacar esa misma idea de tu casa, Deb, y aplicarla al mundo de los medios públicos". Y así nuestro esfuerzo dio un giro inesperado.
Think of mass media as providing common ground and you have the recipe for taking this idea to a whole new place. We've started analyzing television content using the same principles -- analyzing event structure of a TV signal -- episodes of shows, commercials, all of the components that make up the event structure. And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing a good part of all the TV being watched in the United States. And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones to get people's conversations, you just tune into publicly available social media feeds.
Piensen en los medios proporcionado un punto común y tendrán la receta para llevar esta idea a un lugar completamente nuevo. Empezamos a analizar el contenido televisivo usando los mismos principios -analizando la estructura de eventos de la señal de TV- episodios de programas, publicidad, todos los componentes que constituyen la estructura de eventos. Y ahora, con antenas parabólicas, tomamos y analizamos buena parte de la TV que se mira en Estados Unidos. Y ya no hay que ir a poner micrófonos en la sala de estar para conseguir conversaciones de la gente; sólo hay que sintonizar los medios sociales de dominio público.
So we're pulling in about three billion comments a month, and then the magic happens. You have the event structure, the common ground that the words are about, coming out of the television feeds; you've got the conversations that are about those topics; and through semantic analysis -- and this is actually real data you're looking at from our data processing -- each yellow line is showing a link being made between a comment in the wild and a piece of event structure coming out of the television signal. And the same idea now can be built up. And we get this wordscape, except now words are not assembled in my living room. Instead, the context, the common ground activities, are the content on television that's driving the conversations. And what we're seeing here, these skyscrapers now, are commentary that are linked to content on television. Same concept, but looking at communication dynamics in a very different sphere.
Por eso estamos tomando unos 3 millones de comentarios al mes. Y luego se produce la magia. Tenemos la estructura de eventos, el punto en común del significado de las palabras que salen las señales de TV; tenemos las conversaciones sobre esos temas; y mediante análisis semántico -y están viendo datos reales de nuestro procesamiento- cada línea amarilla muestra un nexo entre un comentario al aire y un elemento de la estructura de eventos que sale de la señal de TV. Y hora se puede construir la misma idea. Obtenemos este «paisaje expresivo» sólo que ahora las palabras no se ensamblan en mi sala de estar. En vez de eso, el contexto, las actividades de un punto común, son el contenido televisivo que guía las conversaciones. Y lo que vemos aquí, estos rascacielos, son comentarios en relación al contenido televisivo. El mismo concepto pero mirando la dinámica comunicacional en un ámbito muy diferente.
And so fundamentally, rather than, for example, measuring content based on how many people are watching, this gives us the basic data for looking at engagement properties of content. And just like we can look at feedback cycles and dynamics in a family, we can now open up the same concepts and look at much larger groups of people. This is a subset of data from our database -- just 50,000 out of several million -- and the social graph that connects them through publicly available sources. And if you put them on one plain, a second plain is where the content lives. So we have the programs and the sporting events and the commercials, and all of the link structures that tie them together make a content graph. And then the important third dimension. Each of the links that you're seeing rendered here is an actual connection made between something someone said and a piece of content. And there are, again, now tens of millions of these links that give us the connective tissue of social graphs and how they relate to content. And we can now start to probe the structure in interesting ways.
Fundamentalmente en vez de, por ejemplo, medir el contenido en función de la cantidad de personas que miran, esto nos da los datos básicos para observar la atracción del contenido. Y así como podemos mirar ciclos de respuesta y dinámicas en una familia ahora podemos abrir los mismos conceptos y mirar grupos de personas muchos más grandes. Este es un subconjunto de datos de nuestra base -sólo 50 000 de varios millones- y el grafo social que los conecta mediante fuentes de dominio público. Y si los ponemos a todos en un plano, un segundo plano es donde vive el contenido. Tenemos los programas, los eventos deportivos, las publicidades y todas las estructuras que los unen conforman el grafo de contenido. Y luego tenemos la tercera, importante, dimensión. Cada enlace que ven graficado aquí es una conexión real entre algo que alguien dijo y un contenido. Y hay, de nuevo, decenas de millones de estos enlaces que nos dan el tejido conectivo de los grafos sociales y cómo se relacionan con el contenido. Y ahora podemos empezar a probar la estructura de maneras interesantes.
So if we, for example, trace the path of one piece of content that drives someone to comment on it, and then we follow where that comment goes, and then look at the entire social graph that becomes activated and then trace back to see the relationship between that social graph and content, a very interesting structure becomes visible. We call this a co-viewing clique, a virtual living room if you will. And there are fascinating dynamics at play. It's not one way. A piece of content, an event, causes someone to talk. They talk to other people. That drives tune-in behavior back into mass media, and you have these cycles that drive the overall behavior.
Si, por ejemplo, trazamos el camino de un contenido que lleva a alguien a comentarlo y luego seguimos a dónde va ese comentario y después miramos todo el grafo social que se activa y después volvemos para ver la relación entre ese grafo social y el contenido se revela una estructura muy interesante. Lo llamamos «círculo de co-expectación» una sala de estar virtual, si se quiere. Y hay una dinámica fascinante en juego. No es unidireccional. Un contenido o un evento hacen que alguien hable de eso. Ellos hablan con otras personas. Eso produce más encendido en los medios de comunicación y se obtienen estos ciclos que guían el comportamiento general.
Another example -- very different -- another actual person in our database -- and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these. We've given this person a name. This is a pro-amateur, or pro-am media critic who has this high fan-out rate. So a lot of people are following this person -- very influential -- and they have a propensity to talk about what's on TV. So this person is a key link in connecting mass media and social media together.
Otro ejemplo, muy diferente, otra persona real de nuestra base de datos, y estamos encontrando al menos cientos, si no miles de ellos. A esta persona le hemos dado un nombre. Es un crítico de medios pro-amateur, o pro-am, que tiene esta alta tasa de exposición. Entonces, muchas personas siguen a esta persona - muy influyente- y tienen una propensión a hablar de lo que pasa en la TV. Esta persona es un vínculo clave para conectar a los medios de comunicación con los medios sociales.
One last example from this data: Sometimes it's actually a piece of content that is special. So if we go and look at this piece of content, President Obama's State of the Union address from just a few weeks ago, and look at what we find in this same data set, at the same scale, the engagement properties of this piece of content are truly remarkable. A nation exploding in conversation in real time in response to what's on the broadcast. And of course, through all of these lines are flowing unstructured language. We can X-ray and get a real-time pulse of a nation, real-time sense of the social reactions in the different circuits in the social graph being activated by content.
Un último ejemplo de estos datos: a veces lo especial es el contenido. Si vemos este contenido es el discurso del presidente Obama sobre el Estado de la Unión de hace apenas unas semanas y miramos lo que encontramos en estos mismos datos, en la misma escala, la atracción de este contenido es verdaderamente notable. Una nación explota de conversación en tiempo real en respuesta a lo que se está emitiendo. Y, por supuesto, en todas estas líneas fluye lenguaje no estructurado. Podemos radiografiar y obtener el pulso de una nación en tiempo real, sentido en tiempo real, de las reacciones sociales en los diferentes circuitos del grafo social que se activan por los contenidos.
So, to summarize, the idea is this: As our world becomes increasingly instrumented and we have the capabilities to collect and connect the dots between what people are saying and the context they're saying it in, what's emerging is an ability to see new social structures and dynamics that have previously not been seen. It's like building a microscope or telescope and revealing new structures about our own behavior around communication. And I think the implications here are profound, whether it's for science, for commerce, for government, or perhaps most of all, for us as individuals.
Así, para resumir, la idea es ésta: a medida que nuestro mundo se vuelve cada vez más instrumentado y tenemos la capacidad para reunir y conectar los puntos entre lo que dicen las personas y el contexto en el que lo están diciendo, está surgiendo una capacidad para ver nuevas estructuras y dinámicas sociales que antes no se veían. Es como construir un microscopio o un telescopio y revelar nuevas estructuras sobre nuestro comportamiento en torno a la comunicación. Y pienso que las consecuencias aquí son profundas ya sea para la ciencia, para el comercio, para el gobierno, o quizá, sobre todo, para nosotros como individuos.
And so just to return to my son, when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder, and I showed him the clips I was going to show to you today, and I asked him for permission -- granted. And then I went on to reflect, "Isn't it amazing, this entire database, all these recordings, I'm going to hand off to you and to your sister" -- who arrived two years later -- "and you guys are going to be able to go back and re-experience moments that you could never, with your biological memory, possibly remember the way you can now?" And he was quiet for a moment. And I thought, "What am I thinking? He's five years old. He's not going to understand this." And just as I was having that thought, he looked up at me and said, "So that when I grow up, I can show this to my kids?" And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
Y para volver al tema de mi hijo cuando estaba preparando esta charla, él miraba por encima de mi hombro, y le mostré los videos que iba a presentar hoy, le pedí permiso; me lo concedió. Y luego seguí reflexionando: "No es asombrosa toda esta base de datos, estas grabaciones, que les voy a dejar a ti y a tu hermana" -que llegó 2 años después- "Uds van a poder volver atrás y experimentar momentos que con sus memorias biológicas jamás hubieran podido de la forma en que lo hacen ahora". Se quedó callado un momento. Y pensé: "¿Qué estoy pensando? Tiene 5 años. No va a entender esto". Y mientras pensaba eso él me miró y dijo: "Así que cuando crezca, ¿puedo mostrarle esto a mis hijos?" Y pensé: "¡esto es algo muy potente!"
So I want to leave you with one last memorable moment from our family. This is the first time our son took more than two steps at once -- captured on film. And I really want you to focus on something as I take you through. It's a cluttered environment; it's natural life. My mother's in the kitchen, cooking, and, of all places, in the hallway, I realize he's about to do it, about to take more than two steps. And so you hear me encouraging him, realizing what's happening, and then the magic happens. Listen very carefully. About three steps in, he realizes something magic is happening, and the most amazing feedback loop of all kicks in, and he takes a breath in, and he whispers "wow" and instinctively I echo back the same. And so let's fly back in time to that memorable moment.
Quiero despedirme con un último momento memorable de nuestra familia. Este es la primera vez que nuestro hijo dio más de 2 pasos seguidos, capturado en la película. Y quiero que se centren en algo a medida que les muestre. Es un ambiente desordenado, es la vida natural. Mi madre está en la cocina, cocinando, y de todos los lugares, en el pasillo, me doy cuenta que está por hacerlo, por dar más de 2 pasos. Por eso me oyen dándole ánimo al darme cuenta lo que está sucediendo y luego se produce la magia. Escuchen muy atentamente. Al dar unos 3 pasos él se da cuenta que está pasando algo mágico. Y entra en acción el ciclo de respuesta más asombroso: él toma un respiro, y susurra "¡guau!" e instintivamente yo hago lo mismo. Retrocedamos en el tiempo hasta ese momento memorable.
(Video) DR: Hey. Come here. Can you do it? Oh, boy. Can you do it? Baby: Yeah. DR: Ma, he's walking.
(Video) DR: Oye. Ven aquí. ¿Puedes hacerlo? Oh, muchacho. ¿Puedes hacerlo? Bebé: Sí. DR: Ma, está caminando.
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplausos)
DR: Thank you.
DR: Gracias.
(Applause)
(Aplausos)