If you ask people about what part of psychology do they think is hard, and you say, "Well, what about thinking and emotions?" Most people will say, "Emotions are terribly hard. They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work. But thinking is really very straightforward: it's just sort of some kind of logical reasoning, or something. But that's not the hard part."
Si le preguntan a la gente qué parte de la psicología creen que es más difícil, y dices, bueno, "¿qué hay del pensamiento y las emociones?" La mayoría de la gente dirá, "las emociones son muy complicadas. Son increíblemente complejas, no pueden... No tengo ni idea de cómo funcionan¨. Pero el pensamiento es muy directo: es simplemente una especie de razonamiento lógico o algo así. Pero eso no es lo difícil.
So here's a list of problems that come up. One nice problem is, what do we do about health? The other day, I was reading something, and the person said probably the largest single cause of disease is handshaking in the West. And there was a little study about people who don't handshake, and comparing them with ones who do handshake. And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake, because they must be hiding. And the people who avoid that have 30 percent less infectious disease or something. Or maybe it was 31 and a quarter percent. So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth, let's start with that. And since I got that idea, I've had to shake hundreds of hands. And I think the only way to avoid it is to have some horrible visible disease, and then you don't have to explain.
Así que aquí hay una lista de problemas que surgen. Un problema fino es: ¿qué haremos con respecto a la salud? El otro día estaba leyendo algo y la persona decía que probablemente dar la mano en occidente es el principal causante de enfermedades. Y hubo un pequeño estudio sobre la gente que no da la mano, que los comparaba con los que sí la dan, y no tengo ni remota idea de dónde se encuentran los que no dan la mano, porque deben de estar escondidos. Y la gente que evita eso tiene un 30% menos de posibilidades de contraer enfermedades contagiosas. O quizás fuera un 31% y un cuarto. Así que si realmente queremos solucionar el problema de las epidemias y demás, empecemos con eso. Y desde que se me ocurrió esa idea, he dado la mano cientos de veces. Creo que la única manera de evitarlo es tener algún tipo de enfermedad visiblemente horrorosa y así no tienes que explicar nada.
Education: how do we improve education? Well, the single best way is to get them to understand that what they're being told is a whole lot of nonsense. And then, of course, you have to do something about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you. Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty. How do we make stable societies? Longevity. Okay, there're lots of problems to worry about.
Educación: ¿cómo mejorar la educación? Bueno, la mejor manera es hacer que entiendan que lo que se les cuenta son tonterías. Claro, entonces, tienes que hacer algo para moderar eso y que así de alguna manera te escuchen a ti. Polución, carencia de energía, diversidad ambiental, pobreza... ¿Cómo crear sociedades estables? Longevidad. Hay muchos problemas de los que preocuparse.
Anyway, the question I think people should talk about -- and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be? And I think it should be about 100 million or maybe 500 million. And then notice that a great many of these problems disappear. If you had 100 million people properly spread out, then if there's some garbage, you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot. Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it. The problem is, how many people should there be? And it's a sort of choice we have to make.
En cualquier caso, la pregunta que creo que la gente debe hacerse - y es completamente tabú- es, ¿cuántas personas debería haber? Creo que debería haber sobre 100 millones, o quizá 500. Y entonces nos damos cuenta de que muchos de estos problemas desaparecen. Si tienes 100 millones de personas bien esparcidas, si hay algo de basura la tiras, preferentemente donde no se pueda ver, y se pudrirá. O la tiras al océano y algunos peces se beneficiarán. El problema es, ¿cuánta gente debería haber? Es una decisión que tenemos que tomar.
Most people are about 60 inches high or more, and there's these cube laws. So if you make them this big, by using nanotechnology, I suppose -- (Laughter) -- then you could have a thousand times as many. That would solve the problem, but I don't see anybody doing any research on making people smaller. Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children. And there's one solution that's probably only a few years off. You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23 from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out, but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people and you give them a scanner, or whatever you need, and they look at their chromosomes and each of them says which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes any more, even. So each child has 46 parents, and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children. Wouldn't that be enough? And then the children would get plenty of support, and nurturing, and mentoring, and the world population would decline very rapidly and everybody would be totally happy.
La mayoría de la gente mide 60 pulgadas o más, y hay esta pérdida al cubo si los haces así de grandes - usando nanotecnología, supongo- (Risas) entonces podrían tener mil veces más. Eso solucionaría el problema, pero no veo a nadie investigando cómo hacer a la gente más pequeña. Claro que está bien reducir la población, pero mucha gente quiere tener hijos. Hay una solución que probablemente sólo está desfasada unos años. Saben que tienen 46 cromosomas. Si tienen suerte, tienen 23 de cada padre; a veces tienes uno extra o uno menos, pero -de modo que saltarías la etapa de abuelo y bisabuelo e irías directamente al tatarabuelo. Si tienes 46 personas y les das un escáner, o lo que necesites, y miran sus cromosomas y cada uno dice cuál le gusta más, o ella- ya no hay razón para tener sólo dos sexos. Así que cada hijo tiene 46 padres, y supongo que se puede dejar a cada grupo de 46 padres tener 15 hijos, ¿no sería eso suficiente? De ese modo los niños tendrían suficiente apoyo, amor y modelos y la población mundial se reduciría rápidamente y todos serían totalmente felices.
Timesharing is a little further off in the future. And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice, called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars." They're both wonderful and largely the same, except that computers happened in between. And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong. The future must have some computers." So in the second version of it, there are 100 billion or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies, or whatever they have in the future. And you let a few million of them out at a time. A person comes out, they live for a thousand years doing whatever they do, and then, when it's time to go back for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter -- but there really aren't very many people on Earth at a time. And you get to think about yourself and your memories, and before you go back into suspension, you edit your memories and you change your personality and so forth. The plot of the book is that there's not enough diversity, so that the people who designed the city make sure that every now and then an entirely new person is created. And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says, maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
El tiempo compartido está más alejado en el futuro. Hay una gran novela que Arthur Clark escribió dos veces, llamada "Tras la caída de la noche" y "La ciudad y las estrellas". Las dos son maravillosas y básicamente la misma, sólo que las computadoras surgieron entre ambas, y Arthur estaba mirando la novela más vieja, y dijo, "bueno, eso fue un error. El futuro ha de tener ordenadores". Así que en la segunda versión hay 100 millardos, o 1.000 millardos de gente en la tierra, guardados en discos duros o disquetes, o lo que sea que tengan en el futuro. Así que dejas salir a unos cuantos millones cada vez. Sale una persona, vive mil años haciendo lo que sea, y entonces, cuando hay que retroceder un millardo de años -o un millón, lo olvido, las cifras no importan- en realidad no hay mucha gente en la tierra a la vez. Puedes pensar en ti mismo y tus recuerdos, y antes de volver a estar en suspensión editas tus recuerdos y cambias tu personalidad, y así sucesivamente. La trama del libro es que no hay suficiente diversidad, así que la gente que diseñó la ciudad se asegura de que cada cierto tiempo se cree una persona nueva. En la novela, se crea una persona llamada Alvin, que dice: "tal vez esta no es la mejor manera", y estropea todo el sistema.
I don't think the solutions that I proposed are good enough or smart enough. I think the big problem is that we're not smart enough to understand which of the problems we're facing are good enough. Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL. As you remember, at some point in the book for "2001," HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior with the triviality of the people on the spaceship, you can see what's written between the lines. Well, what are we going to do about that? We could get smarter. I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees, but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face, either in abstract mathematics or in figuring out economies, or balancing the world around. So one thing we can do is live longer. And nobody knows how hard that is, but we'll probably find out in a few years. You see, there's two forks in the road. We know that people live twice as long as chimpanzees almost, and nobody lives more than 120 years, for reasons that aren't very well understood. But lots of people now live to 90 or 100, unless they shake hands too much or something like that. And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills and knowledge to solve some problems. So that's one way of going about it. And as I said, we don't know how hard that is. It might be -- after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee, so we're sort of three and a half or four times, have four times the longevity of most mammals. And in the case of the primates, we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees, in the present state of knowledge, which is absolute hogwash, maybe by just a few hundred genes.
No creo que las soluciones que propuse sean lo suficientemente buenas o inteligentes. Creo que el gran problema es que no somos lo suficientemente listos para entender cuáles de los problemas ante nosotros son lo suficientemente relevantes. Así que tenemos que construir máquinas sumamente inteligentes como HAL. Como recordarán, en un momento del libro para 2001, HAL se da cuenta de que el universo es demasiado grande, maravilloso y lleno de significado para unos astronautas tan estúpidos. Si comparan el comportamiento de HAL con la trivialidad de la gente en la nave, verán lo que está escrito entre líneas. Y sobre eso, ¿qué vamos a hacer? Podríamos ser más listos. Creo que somos bastante listos, comparados con los chimpancés. pero no lo bastante para lidiar con los colosales problemas ante nosotros, sea en matemáticas abstractas, en economía, o en equilibrar el mundo. Algo que podemos hacer es vivir más. Y nadie sabe lo difícil que es eso, pero probablemente lo sabremos en unos años. La carretera se bifurca. Sabemos que la gente vive casi el doble que los chimpancés, y que nadie vive más de 120 años, por razones que no entendemos bien. Pero mucha gente vive 90 ó 100 años, a menos que den demasiado la mano o algo así. Así que tal vez si viviéramos 200 años, acumularíamos suficientes destrezas y conocimientos para solucionar algunos problemas. Esa es una forma de actuar. Y, como dije, no sabemos qué tan difícil es. Al fin y al cabo, la mayoría de los otros mamíferos viven la mitad que los chimpancés, así que vivimos tres veces y media o cuatro... vivimos cuatro veces más que la mayoría de los mamíferos. En el caso de los primates, tenemos casi los mismos genes. Lo que nos separa de los chimpancés es el estado actual del saber, que es un total disparate, tal vez unas centenas de genes.
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet. And whatever you do, don't read anything about genetics that's published within your lifetime, or something. (Laughter) The stuff has a very short half-life, same with brain science. And so it might be that if we just fix four or five genes, we can live 200 years. Or it might be that it's just 30 or 40, and I doubt that it's several hundred. So this is something that people will be discussing and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody who sees something wrong with whatever you have in mind. (Laughter) And it's very hard to find an ethicist who considers any change worth making, because he says, what about the consequences? And, of course, we're not responsible for the consequences of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones. And yet two random people will mate and have this child, and both of them have some pretty rotten genes, and the child is likely to come out to be average. Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
Creo que los contadores de genes aún no saben lo que están haciendo. Y hagan lo que hagan, no lean nada sobre genética que se publique mientras vivan. (Risas) Esas ideas tienen una esperanza de vida corta, al igual que las ciencias del cerebro. Así que tal vez si arreglamos cuatro o cinco genes, podremos vivir 200 años. O tal vez sólo 30 ó 40, dudo que varios centenares. Esto es algo que la gente discutirá y muchos éticos -un ético es alguien que encuentra algo malo en todo lo que piensas. (Risas) Es difícil encontrar un experto en ética que considere cualquier cambio digno de hacerse, porque dice, "¿y las consecuencias?" Y claro, no somos responsables de las consecuencias de lo que estamos haciendo ahora, ¿no? Como esta protesta sobre los clones. Y sin embargo dos personas al azar se aparearán y tendrán un hijo, y aunque ambos tienen genes bastante podridos, es probable que el niño salga normal. Lo cual, para estándares chimpancés, está pero que muy bien.
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years, then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years. And so there won't be any workforce. And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have, is that a society that doesn't have people of working age is in real trouble. And things are going to get worse, because there's nobody to educate the children or to feed the old. And when I'm talking about a long lifetime, of course, I don't want somebody who's 200 years old to be like our image of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
Si ganamos en longevidad, tendremos que afrontar de todos modos el problema del crecimiento problacional porque si la gente vive 200 ó 1.000 años, no podemos dejar que tengan más de un hijo cada 200 ó 1.000 años. Así no habrá población activa. Una de las cosas que Laurie Garrett, y otros, han señalado es que una sociedad sin población activa es un problema grave. Y las cosas van a empeorar, porque no hay nadie para educar a los niños o alimentar a los ancianos. Y cuando hablo de vidas largas, claro, no quiero que alguien con 200 años tenga la imagen que tenemos de alguien con 200 años, es decir, muerto.
You know, there's about 400 different parts of the brain which seem to have different functions. Nobody knows how most of them work in detail, but we do know that there're lots of different things in there. And they don't always work together. I like Freud's theory that most of them are cancelling each other out. And so if you think of yourself as a sort of city with a hundred resources, then, when you're afraid, for example, you may discard your long-range goals, but you may think deeply and focus on exactly how to achieve that particular goal. You throw everything else away. You become a monomaniac -- all you care about is not stepping out on that platform. And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth. So I see emotions as highly evolved subsets of your capability. Emotion is not something added to thought. An emotional state is what you get when you remove 100 or 200 of your normally available resources.
Hay cerca de 400 partes diferentes en el cerebro que parecen tener funciones diferentes. Nadie sabe los detalles de cómo funcionan muchas, pero sabemos que ahí hay muchas cosas diferentes, y no siempre trabajan juntas. Me gusta la teoría de Freud de que la mayoría se anulan. Si piensas en ti mismo como en una ciudad con cien recursos, entonces, cuando tienes miedo, por ejemplo, tal vez descartes objetivos a largo plazo, pero puede que pienses en serio y te centres exactamente en cómo conseguir un objetivo concreto. Dejas todo lo demás de lado, te conviertes en un mononaníaco - lo único que te preocupa es no salirte de esa plataforma. Y cuando tienes hambre, la comida se hace más apetecible y así sucesivamente. Veo las emociones como subgrupos muy evolucionados de la capacidad de ustedes. La emoción no es algo que se añade al pensamiento. Un estado emocional es lo que te queda cuando quitas 100 ó 200 de tus recursos disponibles habitualmente.
So thinking of emotions as the opposite of -- as something less than thinking is immensely productive. And I hope, in the next few years, to show that this will lead to smart machines. And I guess I better skip all the rest of this, which are some details on how we might make those smart machines and -- (Laughter) -- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you. This is a problem of such and such a type, and therefore there's a certain way or ways of thinking that are good for that problem. So I think the future, main problem of psychology is to classify types of predicaments, types of situations, types of obstacles and also to classify available and possible ways to think and pair them up. So you see, it's almost like a Pavlovian -- we lost the first hundred years of psychology by really trivial theories, where you say, how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is, after we go through a lot of levels, including designing a huge, messy system with thousands of ports, we'll end up again with the central problem of psychology. Saying, not what are the situations, but what are the kinds of problems and what are the kinds of strategies, how do you learn them, how do you connect them up, how does a really creative person invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
Pensar en las emociones como algo opuesto, como algo menos que el pensamiento es muy productivo, y espero, en los próximos años, que esto nos lleve a máquinas inteligentes. Supongo que lo mejor es que me salte el resto, son detalles sobre cómo hacer esas máquinas inteligentes - (Risas) - la idea principal es que de hecho el corazón de una máquina inteligente es una máquina que reconoce cuándo te estás enfrentando a algún problema: «Este es un problema de tal o cual tipo». Consecuentemente, hay ciertas maneras de pensar que son buenas para ese problema. Creo que el problema más importante para la psicología futura es clasificar tipos de problemas, de situaciones, de obstáculos y también clasificar maneras de pensar disponibles y emparejarlos. Así que ya ven, es casi como de Pavlov - perdimos los primeros cien años de psicología en teorías realmente triviales que hablan de cómo la gente aprende a reaccionar ante una situación. Lo que digo es, tras pasar por muchos niveles, incluyendo el diseño de un sistema enorme y desordenado con miles de partes, terminaremos otra vez en el problema central de la psicología. No nos preguntaremos: ¿cúales son las situaciones?, sino: ¿cúales son los tipos de problemas? ¿Cúales son los tipos de estrategias? ¿Cómo se aprenden? ¿Cómo se conectan? ¿Cómo inventa una persona muy creativa una forma nueva de pensar a partir de los recursos disponibles? Y así sucesivamente.
So, I think in the next 20 years, if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence, like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets; we know that others, neural nets are hopeless on them. Genetic algorithms are great for certain things; I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you. (Laughter)
Creo que en los próximos 20 años, si nos podemos librar de los acercamientos tradicionales a la inteligencia artificial, como redes neuronales, algoritmos genéticos y sistemas expertos, tendremos las miras más altas y nos preguntaremos si podemos crear un sistema que pueda usar esas cosas para el problema adecuado. Algunos problemas son buenos para redes neuronales; sabemos que para otros las redes neurolanes son inútiles. los algoritmos genéticos son estupendos para ciertas cosas; sospecho saber para qué son malos y no se lo diré. (Risas)
Thank you. (Applause)
Gracias. (Aplausos)