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.
Imaxinade que puidésedes rexistrar as vosas vidas... todo o que dixestes, todo o que fixestes, ó alcance da man nunha mediateca perfecta para poder volver á procura de momentos memorables e revivilos ou examinar marcas do tempo e descubrir patróns nas vosas propias vidas previamente inadvertidos. Pois esa é exactamente a viaxe que emprendeu a miña familia fai cinco anos e medio. Esta é Rupal, a miña muller e colaboradora. E neste día, neste momento, entramos na casa co noso primeiro fillo, o noso fermoso bebé. E entramos nunha casa cun sistema de gravación de vídeo moi especial.
(Video) Man: Okay.
(Vídeo) Home: Moi ben.
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, e milleiros doutros momentos especiais para nós, foron capturados na casa porque en tódalas habitacións da casa se mirases arriba, verías unha cámara e un micrófono e se mirases abaixo terías unha vista de paxaro da habitación. Aquí está a nosa sala de estar, o dormitorio do meniño, a cociña, o comedor e o resto da casa. E todo isto alimentaba un conxunto de discos deseñados para estar continuamente a capturar. Así que aquí estamos, a voar a través dun día na nosa casa, desde o sol da mañá, pasando pola tarde incandescente, e, finalmente, as luces do día se apagan. Durante tres anos, rexistramos de oito a dez horas ó día, acumulando un cuarto de millón de horas de audio e vídeo 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 estades a ver un anaco de que é, de lonxe, a maior colección de vídeo caseiro até o momento. (Risas) E o que estes datos representan para a nosa familia a nivel persoal, o impacto xa foi enorme, e aínda estamos a apreciar o seu valor. Innumerables momentos de natureza espontánea, non preparados, foron capturados, e aínda estamos comezando a aprender como descubrirlos e atopalos.
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 hai tamén un motivo científico que impulsou este proxecto, que foi o uso destes datos naturais lonxitudinais para entende-lo proceso de como un neno aprende a lingua, sendo ese neno o meu fillo. E con moitas provisións de privacidade para protexer a todas as persoas rexistradas nos datos, facilitamos elementos dos datos ó meu equipo de investigación de confianza do MIT para poder comezar a identificar patróns neste conxunto masivo de datos, intentando entender a influencia dos medios sociais na adquisición da linguaxe. Así que estamos vendo unha das primeiras cousas que comezamos a facer. Estes somos a miña muller e máis eu preparando o almorzo na cociña. E mentres nos movemos no espazo en no tempo, un patrón cotián da vida na cociña.
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 converter estas 90.000 horas de vídeo opaco en algo que puidésemos comezar a ver, usamos análise de movemento para extraer, mentres nos movemos no espazo e no tempo, o que chamamos vermes espazo-tempo. E isto converteuse en parte das nosas ferramentas para conseguir ver e mirar onde é que están as actividades nos datos, e con isto, trazar o patrón, en particular, de onde é que o meu fillo se move pola casa, para poder enfocar os nosos esforzos de transcrición, no entorno da linguaxe arredor do meu fillo -- todas as palabras que ouviu de min, da miña muller, da nosa neneira, e co tempo, as palabras que comezou a producir. Así que con toda esa tecnoloxía e datos e a posibilidade de, con asistencia técnica, transcribir as palabras, levamos transcritas máis de sete millóns de palabras das nosas transcricións caseiras. E con iso, deixádeme levarvos agora a dar unha primeira volta polos 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.
Seguramente, todos vós vistes vídeos acelerados onde unha flor se abre de forma acelerada. Gustaríame que agora experimentarades o florecemento dunha forma de fala. O meu fillo, xusto despois do seu primeiro aniversario, dicía "gaga" no canto de auga (water). E durante o seu seguinte medio ano, lentamente aprendeu a aproximarse á forma adulta correcta, "auga" ("water"). Así que imos navegar por medio ano nuns 40 segundos. Aquí sen vídeo, de forma que poidades enfocarvos no son, na acústica, dun novo tipo de traxectoria: de gaga a auga (water).
(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 auga auga auga (water) auga auga auga (water) auga auga (water) auga.
DR: He sure nailed it, didn't he.
DR: Cravouna, non é?
(Applause)
(Aplauso)
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.
Pero non só aprendeu auga. Durante os 24 meses, os primeiros dous anos, nos que realmente nos centramos, este é un mapa de cada palabra que aprendeu en orde cronolóxica. E como temos todas as transcricións, identificamos cada unha das 503 palabras que aprendeu a producir até o seu segundo aniversario. Comezou a falar cedo. E comezamos a analizar por que. Por que certas palabras naceron antes ca outras? Este é un dous primeiros resultados que saíron do estudo fai pouco máis dun ano que realmente nos sorprendeu. A forma de interpretar este gráfico aparentemente simple é ver na vertical unha indicación do complexos que son os enunciados do coidador baseada na lonxitude dos enunciados. E o eixo vertical é o tempo.
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.
E tódolos datos foron aliñados baseándonos na seguinte idea: Cada vez que o meu fillo aprendese unha palabra, iriamos cara a atrás e veriamos toda a linguaxe que ouviu que contiña esa palabra. E determinariamos a lonxitude relativa dos enunciados. E o que encontramos foi este curioso fenómeno, que o discurso do coidador iría sistematicamente reducíndose ó mínimo, facendo a linguaxe tan simple como fose posible, e lentamente ascende cara atrás en complexidade. E o sorprendente foi que ese salto, esa redución, aliñábase de forma moi precisa co tempo en que naceu cada palabra -- palabra tras palabra, sistematicamente. Así que parece que os tres coidadores primarios -- a miña muller, a nosa neneira e máis eu, fomos sistematicamente e, penso eu, inconscientemente restruturando a nosa linguaxe até coincidir con el no nacemento dunha palabra e introducilo pouco a pouco nunha linguaxe máis complexa. E as implicacións disto -- hai moitas, pero hai unha que quero resaltar, é que parece que hai sorprendentes bucles de resposta. Por suposto, o meu fillo está a aprender do seu entorno lingüístico, pero o entorno está a aprender del. Esa xente do entorno, están nestes apertados bucles de resposta e crean unha especie de estada que non fora descuberta até agora.
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 iso é mirando o contexto da linguaxe. Que pasa co contexto visual? O que estamos a ver agora -- pensade nisto como se a nosa casa fose unha casa de bonecas. Collemos esas cámaras de lentes 'ollo de peixe' circulares e fixemos algunhas correccións ópticas para poder darlle unha vida tridimensional. Así que, benvidos á miña casa. Este é un momento, un momento capturado por múltiples cámaras. A razón pola que fixemos isto é crear a máquina de memoria definitiva, onde podes volver atrás interactivamente e dar voltas e entón darlle vida ó vídeo neste sistema. O que vou facer é darvos unha vista acelerada de 30 minutos, outra vez, só da vida na sala de estar. Eses somos eu e o meu fillo no chan. E a análise visual que está a capturar os nosos movementos. O meu fillo está a deixar tinta vermella, eu estou a deixar tinta verde. Agora estamos no sofá, mirando pola fiestra como pasan os coches. E finalmente, o meu fillo xogando el só.
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.
Agora conxelamos a acción, 30 minutos, poñemos o tempo no eixo vertical, e abrimos a vista destas marcas de interacción que fomos deixando atrás. E vemos estas sorprendentes estruturas -- estes pequenos nós de fío de dúas cores chamámoslles puntos quentes sociais. Ó fío en espiral chamámoslle punto quente individual. E cremos que afectan a como se aprende a linguaxe. O que nos gustaría facer é comezar a comprender a interacción entre estes patróns e a linguaxe á que está exposto o meu fillo para ver se podemos predicir como a estrutura de cando se ouven as palabras inflúe cando son aprendidas -- Ou o que é o mesmo, a relación entre palabras e sobre o que tratan no 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.
Así é como estamos a enfocar isto. Neste vídeo, novamente, o meu fillo está a ser seguido. Está a deixar un rastro de tinta vermella. E aquí está a nosa neneira na porta.
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
(Vídeo) Neneira: Queres auga? (Bebé: Aaaa) Neneira: De acordo. (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: Ofrécelle auga, e aí están os dous vermes pola cociña á procura de auga. E o que temos feito é usar a palabra "auga" (water) para etiquetar ese momento, ese anaco de actividade. E agora collemos o poder dos datos e collemos cada momento no que o meu fillo algunha vez ouviu a palabra auga (water) e o contexto no que a viu, e o usamos para penetrar no vídeo e atopar cada traza de actividade que aconteceu no mesmo tempo da instancia de "auga" E o que estes datos deixan é unha paisaxe Nos chamámoslles palabraxes (wordscapes) Esta é a palabraxe da palabra auga, e poden ver que a maioría da acción está na cociña Que é onde están eses picos grandes da esquerda E só para contrastar, podemos facer isto con calquera palabra. Podemos coller a palabra "adeus" (bye) como na frase de despedida (good bye) E estamos agora facendo zoom na entrada da casa. E miramos, e atopamos, como poderiades esperar, un contraste na paisaxe onde a palabra "adeus" aparece dunha forma moito máis estruturada. Así que usamos estas estruturas para comezar a predicir a orde de adquisición da linguaxe, e iso é no que estamos a traballar agora.
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.
No meu laboratorio, que estamos a ver agora, no MIT -- este é o laboratorio de medios. Esta é a miña forma favorita de videografar sobre calquera espazo. Tres das persoas clave neste proxecto, Philip DeCamp, Rony Kubat y Brandon Roy están nesta foto. Philip foi un colaborador próximo en tódalas visualizacións que estades a ver. E Michael Fleischman foi outro estudante de doutorado no meu laboratorio que traballou comigo nesta análise do vídeo doméstico e fixo a seguinte observación: que "a forma na que estamos analizando como a linguaxe conecta cos eventos que proporcionan un marco común para a linguaxe, a mesma idea pode ser sacada da túa casa, Deb, e podemos aplicala ó mundo dos medios de comunicación." E entón, o noso esforzo deu un xiro 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.
Pensade nos medios de comunicación de masas como provedores dun marco común e teredes a receita para levar esta idea a un lugar completamente novo. Comezamos a analizar contido televisivo usando os mesmos principios -- analizando a estrutura dos eventos do sinal da tele -- capítulos de series, publicidade, tódolos compoñentes que conforman a estrutura dos eventos. E estamos agora, con antenas parabólicas, extraendo e analizando unha boa parte de toda a tele que se ve nos Estados Unidos. E non tes que instrumentar salas de estar con micrófonos para conseguir as conversacións das persoas, só tes que sintonizar os sinais dispoñibles dos medios sociais.
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.
Así que estamos a extraer cerca de 3.000 millóns de comentarios ó mes. E entón comeza a maxia. Tes a estrutura do evento, o marco común do que tratan as palabras, saíndo dos sinais da televisión; tes as conversas que tratan sobre eses temas; e a través de análise semántica -- e isto que estades a ver son de verdade datos reais do noso procesamento de datos -- cada liña amarela mostra un enlace feito entre un comentario e unha peza da estrutura de evento saíndo do sinal da televisión. E a mesma idea pódese construír. E obtemos esta palabraxe, só que agora as palabras non son ensambladas na miña sala de estar. No canto, o contexto, as actividades do marco común, son o contido da televisión que está a conducir as conversacións. E o que estamos a ver aquí, estes rañaceos, son comentarios enlazados ó contido da televisión. O mesmo concepto, pero aplicado á dinámica da comunicación nunha esfera moi 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.
E de forma tan fundamental, en lugar de, por exemplo, medir o contido baseándonos en canta xente o está a ver, isto proporciónanos datos básicos para ver a capacidade de atracción do contido. E da mesma forma que podemos ver os ciclos de resposta e dinámicas nunha familia, podemos expandir os mesmos conceptos e observar grupos de xente moito máis grandes. Este é un subconxunto de datos da nosa base de datos -- só 50.000 dos varios millóns -- e o grafo social que os conecta a través de fontes dispoñibles publicamente. E se os poñemos nun único plano, o segundo plano é onde vive o contido. Así que temos os programas e os eventos deportivos e os anuncios, e tódalas estruturas de enlaces que os manteñen xuntos que fan unha gráfica de contido. E entón temos a importante terceira dimensión. Cada un dos enlaces que vedes xerados aquí son unha conexión feita entre algo que alguén dixo e unha peza de contido. E aquí están de novo, decenas de millóns destes enlaces que nos dan o material conectivo das gráficas sociais e como se relacionan co contido. E podemos comezar a probar a estrutura de forma interesante.
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.
Así que, se, por exemplo, rastrexamos o camiño dunha peza de contido que leva a alguén a comentalo, e entón seguimos onde é que vai ese comentario, e despois observamos a gráfica social completa que se activa e logo volvemos a rastrexar para ver a relación entre a gráfica social e o contido, aparece unha estrutura moi interesante. Chamámoslle un "círculo de co-expectación" se queredes, unha sala de estar virtual. E hai dinámicas fascinantes en xogo. Non é só nun sentido. Unha peza de contido, un evento, causa que alguén fale. Falan con outra xente. Que conduce o comportamento nos medios de comunicación, e se obteñen estes ciclos que conducen o comportamento en conxunto.
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.
Outro exemplo -- moi diferente -- outra persoa real na nosa base de datos -- e estamos a atopar, como mínimo, centos, se non miles como estes. Démoslle un nome a esta persoa. Este é un crítico de medios pro-amater, ou pro-am, que ten unha gran cantidade de seguidores. Así que un montón de xente segue a esta persoa -- moi influente -- e teñen propensión a falar sobre o que botan na tele. Así que esta persoa é un enlace clave na conexión dos medios de masas e dos medios sociais.
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 exemplo destes datos: algunhas veces, é un anaco do contido o que é especial. Así que se observamos este anaco de contido, o discurso sobre Estado da Unión do presidente Obama de hai só unhas semanas, e vemos que atopamos no mesmo conxunto de datos, na mesma escala, as propiedades de xeración de participación de este anaco de contido son moi notables. Unha nación explotando en conversación en tempo real en resposta ó que está a ser retransmitido. E, por suposto, a través de todas estas liñas flúe linguaxe non estruturada. Podemos radiografar e conseguir o pulso dun país en tempo real, o senso en tempo real das reaccións sociais nos diferentes circuítos da gráfica social que son activados polo contido.
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 que, para resumir, a idea é esta: como o noso mundo se fai máis e máis instrumentado e temos as capacidades para recoller e conectar os puntos entre o que a xente di e o contexto no que o din, o que emerxe é unha habilidade para ver novas estruturas sociais e dinámicas que non foran vistas previamente. É como construír un microscopio ou telescopio e revelar novas estruturas sobre o noso comportamento ó redor da comunicación. E eu penso que as implicacións son profundas, para a ciencia, para o comercio, o goberno, ou quizais, no que máis para nós 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."
E volvendo ó meu fillo, cando estaba a preparar esta charla, el estaba a mirar por encima do meu ombro, e mostreille os vídeos que ía mostrar hoxe aquí, e pedinlle permiso -- concedido. E entón seguín a reflexionar, "Non é marabilloso? Toda esta base de datos, todas estas gravacións, vouchas dar a ti e máis a túa irmá," que chegou dous anos despois. "E vós seredes capaces de volver e revivir momentos que nunca poderiades recordar coa vosa memoria biolóxica, como o podedes facer agora." E el ficou quedo un momento. E pensei. "Que estou a pensar? Ten cinco anos. Non vai entender isto." E xusto cando estaba a pensar nisto, el miroume e dixo, "Así que cando medre, podo amosarlle isto ós meus fillos?" E pensei, "Vaia, isto é material 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.
Así que, quero deixarvos cun último momento memorable da nosa familia. Esta é a primeira vez que noso fillo deu máis de dous pasos seguidos -- capturado en vídeo. E quero que vos centredes en algo mentres vos levo. E un entorno desordenado; é a vida natural. Miña nai está na cociña, cociñando, e, de todos os sitios, no corredor, decátome de que vai facelo, vai a dar máis de dous pasos. E aquí estou animándoo, asimilando o que está a pasar e entón ocorre a maxia. Escoitade con atención. Uns tres pasos, e el se decata de que algo máxico está a ocorrer. E aparece o lazo de resposta máis incrible, e el toma aire, e murmura "vaia" e instintivamente eu contesto o mesmo. Así pois, volvamos atrás no tempo até 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.
(Vídeo) DR: Ei. Ven acó. Podes facelo? Vaites! Podes facelo? Bebé: Si. DR: Mamá, está andando.
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplauso)
DR: Thank you.
DR: Grazas.
(Applause)
(Aplauso)