Marcus du Sautoy continúa su exploración en busca del código numérico oculto que subyace en toda la naturaleza. Esta vez es el extraño mundo de lo que sucederá a continuación. La odisea de Profesor du Sautoy comienza con el eclipse lunar, un fenómeno que se creyó sobrenatural durante siglo es y ahora predicho a través del poder del código. Pero lo más interesante es lo que los códigos nos pueden decir acerca de nuestro futuro.
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AprendizajeTranscripción
00:00Desde que aparecimos sobre la faz de la Tierra, los seres humanos hemos intentado comprender nuestro mundo y predecir lo que nos deparará el futuro.
00:16Aunque actualmente nuestra vida se ha vuelto más complicada e impredecible que nunca, y la mitad de la población del planeta vive en ciudades masificadas y bulliciosas.
00:30Cada día nos depara miles de encuentros, una ingente cantidad de interacciones y fuerzas que parecen escapar a nuestro control.
00:39Es difícil entender cómo todo puede estar conectado.
00:45Pero cuando nos fijamos más detenidamente en toda esa complejidad, de pronto aparecen sorprendentes patrones.
00:52Son precisamente esos modelos los que ponen de manifiesto que tras ellos, subyace un código que es la base de toda existencia, y que controla no solo el mundo y todo lo que hay en él, sino también a nosotros.
01:09Soy matemático, y me siento irresistiblemente atraído por los patrones que veo a mi alrededor.
01:19Patrones que reflejan las interconexiones ocultas que relacionan todas las cosas.
01:25Desde el movimiento de la gente en horas punta, hasta el movimiento de la naturaleza,
01:31patrones que reflejan las interconexiones ocultas que relacionan todas las cosas.
01:37Desde el movimiento de la gente en horas punta,
01:43hasta la forma cambiante de una bandada de estorninos,
01:49y la disonancia de mil millones de búsquedas en internet,
01:53o los caprichos del clima.
02:00Todos esos patrones y esas conexiones forman el código.
02:06Un modelo de nuestro mundo que describe no solamente cómo funciona, sino que además puede predecir qué nos deparará el futuro.
02:31Hace unos 500 años, un navío fue atrapado en medio de una terrible tempestad.
02:36La lluvia barría la cubierta y los vientos huracanados hacían trizas las velas y las jarcias, y el buque empezó a hacer agua.
02:43El capitán no tuvo otro remedio que embarrancar su barco y esperar a que alguien viniera a ayudarles.
02:51Pero el auxilio nunca llegó, y los nativos eran hostiles.
02:55Transcurridos ocho largos meses, y cuando su tripulación estaba a punto de morir de inanición,
03:00al capitán se le ocurrió una ingeniosa idea.
03:03Mandó llamar al jefe de los nativos y le dijo que su dios estaba disgustado.
03:07Tan disgustado que si en un plazo de tres días no le suministraban alimento y provisiones, ese mismo dios se tragaría a la luna.
03:14Y claro, como era de esperar, la tercera noche, cuando la luna apareció en el cielo, había comenzado a menguar.
03:30Aterrorizados, los nativos se acercaron corriendo al barco, cargándolo a la luna.
03:35Pero el jefe de los nativos no se acercó.
03:38Aterrorizados, los nativos se acercaron corriendo al barco, cargados con provisiones.
03:51Era el año 1504, y aquel capitán era Cristóbal Colón.
03:56Y el motivo por el que aparentemente era capaz de controlar el firmamento a su antojo, era que tenía algo como esto.
04:03Es una tabla luna, y cada uno de estos números señala un eclipse.
04:08Hoy es el 15 de junio, y aquí dice que dentro de cinco horas, a la luna, le pasará exactamente lo mismo aquí, en Chipre.
04:18Durante un eclipse lunar, la Tierra se interpone entre el sol y la luna, proyectando su sombra sobre la superficie de aquella.
04:35Ahí está, ya ha empezado.
04:37La sombra de la Tierra se ha tragado a la luna.
04:40Pero lo más asombroso es que ésta no desaparece por completo.
04:44Queda una silueta de la luna rojiza y espectral ahí arriba.
04:49Y eso es porque la luz del sol está siendo reflejada alrededor de la Tierra.
04:53Es sobrecogedor.
05:00No me cuesta imaginar cuán aterrorizados deberían sentirse los isleños cuando contemplaron el mismo espectáculo hace 500 años.
05:07Y la única explicación que recibieron fue que los isleños no tenían ni idea de lo que estaba ocurriendo.
05:12Ahora sabemos que aunque parezca increíble, el movimiento de los planetas es predecible.
05:17Si conocemos el código, podemos reproducir las órbitas de los instrumentos de la Tierra,
05:22y el conocimiento de las fuerzas de movimiento de los objetos que están alrededor de las Tierras,
05:26nos permite captar el movimiento de los objetos en el planeta.
05:30Y nos permite captar el movimiento de los objetos en la Tierra.
05:33Y también nos permite captar el movimiento de los objetos en el planeta.
05:37Vamos a ver un ejemplo.
05:38Si conocemos el código, podemos reproducir las órbitas que han dibujado en el pasado
05:43y también las que describirán en el futuro, dentro de miles de años.
05:56Gracias al código, ya no nos sentimos atemorizados ante un eclipse.
06:00De hecho, el código es un elemento tan poderoso que incluso podría confiarle mi propia vida.
06:08El código es un elemento tan poderoso que incluso podría confiarle mi propia vida.
06:29Este extraño artilugio mide 5 metros y medio de altura.
06:34Impulsada por la fuerza de la gravedad, una bola de 30 kilogramos de peso bajará a toda velocidad por esa rampa y será proyectada hacia aquí.
06:42En ese momento yo estaré sentado en mitad de su trayectoria.
06:46Si me he equivocado al hacer mis cálculos, me matará en el acto.
06:51Para poder calcular hasta dónde llegará la bola, necesito saber algunas medidas clave de la rampa.
06:57La h minúscula es 0,8 metros.
07:01El ángulo es de 49,1 grados.
07:05La gravedad de la Tierra, ya la conozco, es de 9,8 metros por segundo.
07:10El ángulo de la superficie de la Tierra es de 9,8 metros por segundo.
07:16La gravedad de la Tierra, ya la conozco, es de 9,8 metros por segundo.
07:21Curiosamente, no necesitamos saber cuánto pesa la bola, su masa.
07:27No es importante para saber hasta dónde va a llegar.
07:32Dos veces la gravedad, por la altura, 5,5 multiplicado por la velocidad y dividido por 49,5.
07:43Eso me da una distancia de 9,95 metros.
07:47Pero también tenemos la resistencia del aire, y además la fricción de la propia rampa.
07:55¿Con qué fuerza sopla el viento hoy?
07:589,16.
08:00Muy bien, entonces la distancia que podemos predecir será de 5,6 metros.
08:07Yo diría que es aquí donde va a aterrizar la bola.
08:13Lo cual significa que si pongo mi tumbona aquí,
08:16podré contemplar toda la operación a salvo de cualquier incidencia.
08:20Está bien, soltadla.
08:31He ahí el poder del código.
08:37Y podemos repetirlo una y otra vez.
08:42Y los números nos dirán siempre exactamente que la bola va a aterrizar en ese sitio.
08:53Si todas las cosas del mundo se comportasen en función de ecuaciones que nos proporcionan respuestas definitivas,
08:59entonces podríamos predecir el futuro con absoluta certeza.
09:03Pero desgraciadamente las cosas no son así.
09:13El mundo natural se muestra a veces tan complejo
09:17que resulta difícil creer que podamos encontrar ecuaciones capaces de describirlo.
09:22Aunque a veces nos parezca vislumbrar los patrones y los modelos,
09:26resulta casi imposible comprenderlos.
09:29He venido a ver con mis propios ojos un fenómeno que ocurre aquí, en Dinamarca,
09:34durante unas pocas semanas al año.
09:43DINAMARCA
09:56Parece que ya están aquí.
10:12Son estorninos desplazándose en su migración anual entre el sur de Europa y Escandinavia.
10:20Cada bandada puede estar formada por un millón de pájaros o más.
10:28Su danza aérea oscurece la tenue luz del atardecer,
10:31y de ahí el inquietante nombre que se le da a la formación.
10:35El sol negro.
10:38Ahí viene otra enorme bandada.
10:43Son miles y miles de pájaros.
10:50No sabemos a ciencia cierta la razón de su conducta.
10:53Parece como si se refugiaran en la seguridad de los grandes números.
10:57La forma que adoptan es bastante intimidatoria.
11:00Parece como si fuera una bestia negra gigantesca capaz de intimidar a cualquier depredador.
11:06Miren ahí.
11:10Es una visión hipnótica.
11:18Es increíble.
11:20Hay tantos juntos que es un milagro que no se estrellen unos contra otros
11:24y salgan despedidos por los aires.
11:26Pero eso no ocurre nunca.
11:29Están perfectamente sincronizados.
11:32Uno nunca sabe cuál es el próximo quiebro que van a hacer.
11:35Es una proeza.
11:37¿Cómo puede predecir cada pájaro los movimientos de los demás miles que lo rodean?
11:42¿No es increíble?
11:52Por extraño que les parezca,
11:54si pasamos los estorninos a número de pájaros,
11:57no es tan fácil.
11:59Pero si los vemos,
12:01no es tan difícil.
12:03Y si los vemos,
12:05no es tan difícil.
12:07Y si los vemos,
12:09no es tan difícil.
12:11Si pasamos los estorninos a números,
12:13podremos recrear un modelo computerizado de lo que está ocurriendo.
12:20Para empezar, creamos una bandada de estorninos virtuales,
12:24todos ellos volando a diferentes velocidades y en distintas direcciones.
12:28Y luego, les damos algunas sencillas pautas.
12:31La primera es que todos los pájaros vuelen a la misma velocidad.
12:36La segunda regla es que se mantengan pegados a sus vecinos.
12:41Y la última es que si ven un depredador cerca,
12:44se aparten a toda prisa.
12:49Tres reglas sencillas bastan para crear algo asombrosamente parecido
12:53al movimiento real de una banda de estorninos.
13:00Ahí están.
13:06De hecho, una investigación reciente
13:08ha demostrado que incluso en una bandada de cientos de miles de aves,
13:12cada estornino solo debe preocuparse
13:14de estar atento a sus siete vecinos más próximos.
13:26Han desaparecido.
13:28El cielo está limpio otra vez.
13:38¿Quién hubiera pensado que algo tan extraordinariamente complejo
13:41como una bandada de pájaros en vuelo, que cambia de forma constantemente,
13:45tuviera su razón de ser en un código tan simple y elegante?
13:50Parece inconcebible que los seres humanos
13:53podamos ser reducidos algún día a modelos matemáticos,
13:56como los estorninos.
14:20Y Ain Kusin estudia el comportamiento de los animales en grupos,
14:24y su investigación ha revelado algunos sorprendentes paralelismos.
14:28¿Cómo puedes siquiera empezar a comprender algo como esta enorme masa de gente?
14:32Solo compararte a mirarles unos segundos,
14:34ya te das cuenta de que son innumerables los factores que entran en juego.
14:38Comencé mi investigación observando a organismos simples,
14:41organismos como las colones de oro,
14:43los que se encuentran en los bosques,
14:45Comencé mi investigación observando a organismos simples,
14:47organismos como las colones de hormigas y bancos de peces.
14:50Cuanto más avanzábamos, más similitudes descubríamos
14:53con el comportamiento de los grupos humanos.
14:55Pero las personas son muchísimo más complejas que los peces y las hormigas.
14:59Así es, y eso es precisamente lo mejor de todo.
15:02El hecho de que cuando vamos caminando por entre la multitud,
15:04no vamos pensando, vaya, ¿cómo puedo evitar a esa persona?
15:07O, ¿tengo que sortear a aquel obstáculo?
15:09No, vamos pensando en la cena o en qué estarán haciendo nuestros amigos.
15:13A decir verdad, vamos con el piloto automático puesto
15:16y nos valemos de reglas de interacción muy simples,
15:18del mismo modo que los bancos de peces y las colonias de hormigas.
15:25¿Entonces hay algo que podamos aprender de las hormigas?
15:27Infinidad de cosas.
15:29Las hormigas no tienen problemas como los embotellamientos
15:31o la aglomeración de individuos, porque no son egoístas.
15:34Y me temo que nosotros sí lo somos.
15:36Solo pensamos en minimizar el tiempo que empleamos en ir de un lado a otro
15:39sin pararnos a pensar si lo conseguimos a expensas de otros individuos.
15:44De todos los animales que ha estudiado,
15:46los seres humanos son, en ciertos aspectos, los más predecibles.
15:51Caminamos a una velocidad promedio de 1,3 metros por segundo.
15:55Y para llegar a nuestro destino, preferimos caminar en línea recta.
16:00Lo normal es que coincidas en la estela de otro individuo
16:02que camina en la misma dirección que tú.
16:04Así que, sin darte cuenta, estás formando un carril.
16:07Y de la misma forma, otros transeúntes que caminan en otra dirección
16:10también van creando carriles, de forma muy similar a las hormigas.
16:18Estos carriles nos sirven para evitar colisiones.
16:21Sin embargo, en un gran espacio abierto,
16:23como la explanada de la Estación Gran Central,
16:25es inevitable que los carriles se crucen,
16:27lo cual acaba provocando aglomeraciones.
16:31Pero si ponemos un obstáculo en medio,
16:33como este puesto de información, por ejemplo,
16:35en lugar de entorpecer el tránsito, lo reordena
16:37y se incrementa el flujo a través de la estación hasta en un 13%.
16:53Estas reglas predicen con tanta efectividad lo que vamos a hacer
16:56que pueden ser empleadas para simular grandes concentraciones de gente.
17:01Cada individuo es descrito por un conjunto de números
17:04cuando se desplaza a través de un entorno.
17:07Correcto. Queremos concretar esas reglas simples y concisas
17:10de las que se vale la gente cuando se encuentra en una aglomeración
17:13para luego extrapolarlas y poder predecir
17:16cómo se va a comportar un grupo en distintos entornos.
17:22Ese código que subyace a las multitudes de seres humanos
17:25puede luego ser empleado para diseñar edificios más eficientes.
17:31Gracias a simulaciones como estas somos capaces de predecir con exactitud
17:35cuánto tiempo será necesario para desalojar un edificio
17:38antes incluso de que se inicie su construcción.
17:48Dentro de una multitud, los humanos somos muy predecibles.
17:51Seguimos unas pautas sencillas, sin tan siquiera ser conscientes de ellas.
17:55Pero la mayor parte del tiempo no tenemos el piloto automático activado.
18:00Y cuando el gentío se dispersa, también se desvanecen las reglas del comportamiento grupal.
18:07Somos individuos con voluntad propia e individual
18:10y eso nos hace ser más difícilmente predecibles.
18:13O eso queremos creer.
18:21Antes de que nos desvanezcamos,
18:24antes de empezar me gustaría recordaros las reglas.
18:27Son muy sencillas, hay tres jugadas y solo tres jugadas.
18:32Contamos hasta tres antes de sacar, lo que significa que contamos
18:35uno, dos, tres y en el cuatro sacamos nuestra jugada.
18:39La piedra es un puño cerrado y puedes sacarlo como quieras
18:42mientras el puño esté cerrado.
18:45El papel hay que sacarlo siempre horizontal
18:47y las tijeras siempre verticales.
18:49Esto sería nulo.
18:53El juego piedra-papel-tijera es conocido en todo el mundo.
18:59Y hay quien se lo toma muy en serio.
19:03Para aquellos de vosotros que no lo sepan, y serán muy pocos los que no lo sepan,
19:06el papel envuelve a la piedra, las tijeras cortan el papel
19:09y la piedra machaca y rompe las tijeras.
19:17En Filadelfia, la liga de piedra-papel-tijera se reúne cuatro veces por semana.
19:24Los asistentes compiten para clasificarse para el Campeonato Mundial de Las Vegas
19:28donde el ganador se llevará un premio de 10.000 dólares.
19:39Switchy va ganando, piedra-contra-tijeras para Switchy.
19:42Estás a punto de caer eliminado, CherryBug.
19:44Tercer y último juego, el que gane este juego pasará adelante.
19:49Piedra-contra-tijeras.
19:50Y tras esta emocionante partida, la gran final.
19:56Lo misterioso de este juego es que debería ser imposible predecir
19:59qué es lo que va a hacer tu contrincante.
20:04En piedra-papel-tijera, todas las probabilidades son muy parecidas.
20:08Cada posibilidad gana una jugada, pero pierde la siguiente,
20:11de modo que básicamente es un problema de pares y nones.
20:14Algo así como echarlo a cara o cruz.
20:17Pero si el juego fuera completamente aleatorio,
20:20todos los jugadores serían derrotados por igual
20:22y sin embargo algunos ganan, una y otra vez.
20:26Esta es la partida definitiva, Switchy.
20:28Feedback no ha conseguido ningún punto en la segunda partida.
20:32Necesitaría una victoria rotunda.
20:34¿Podrá vencer al número uno?
20:37No, Switchy, jugarás la final contra Douglas.
20:40Cuanto más jugamos, más influyen en nuestro juego las jugadas que ya hemos hecho
20:44y eso crea patrones que pueden ser aprovechados para ganar la partida.
20:49En la liga del pasado año, Switchy quedó quinta
20:52y este año parece que va a quedar aún mejor.
21:00¡Listos ya!
21:02La piedra machaca las tijeras.
21:05La piedra machaca las tijeras.
21:07¡La piedra machaca las tijeras!
21:09¡Switchy se corona campeona de la Liga de Piedra-Papel-Tijera de Filadelfia aquí,
21:14en el Club Red Lion!
21:17¡Enhorabuena!
21:18Gracias.
21:19Has ganado cinco partidas seguidas.
21:21¿Cuál ha sido el secreto de tu éxito?
21:25Observar a mis adversarios.
21:27Detenidamente, ¿verdad?
21:28Intento adivinar qué están pensando.
21:30Buscas patrones en su comportamiento.
21:32Sí, me fijo en lo que hacen tratando de descubrir sus patrones
21:35y trato de que ellos no descubran los míos.
21:41El juego piedra-papel-tijeras
21:43nos muestra una verdad fundamental de la naturaleza de las personas.
21:48Somos tan adictos a los patrones que dejamos que impregnen todo aquello que hacemos.
21:56Esos mismos patrones son la clave para predecir muchos aspectos de nuestro comportamiento,
22:01incluso las partes más oscuras de nuestra naturaleza.
22:06FALLECIDA
22:11Fallecida.
22:12Un metro cincuenta y ocho.
22:14Ojos marrones, pelo castaño...
22:19Cuando ves una actividad tan intensa en un área geográfica tan pequeña
22:22y en un lapso de tiempo tan corto,
22:24esa es la señal de alarma de que algo está pasando,
22:26de que hay un depredador en activo.
22:30Kim Rosmo lleva más de veinte años de experiencia como detective inspector jefe.
22:34Está especializado en la captura de asesinos en serie.
22:41El cadáver de la víctima fue descubierto aquí, en esta esquina,
22:44por un policía que vino rápidamente a denunciarlo poco tiempo después de que fuera asesinada.
22:51Pero Rosmo no es un policía normal y corriente.
22:54Sacó un doctorado y emplea las matemáticas para descifrar los patrones en la conducta de los criminales.
23:04Siempre hay una lógica en la forma en que el delincuente atrapa a su víctima
23:07y en la elección del lugar en el que comete el crimen.
23:10Si podemos obtener un patrón, esa información es fundamental
23:13para llevar a buen término una investigación criminal.
23:20La razón de que sea tan difícil dar con los asesinos en serie
23:23es porque a menudo no hay una conexión entre sus crímenes.
23:26Eligen a sus víctimas al azar, en lugares entre los que no hay ninguna relación.
23:31Es muy frecuente en la investigación de un asesino en serie
23:34que tengamos cientos, miles e incluso decenas de miles de sospechosos.
23:37Es como buscar una aguja en un pajar.
23:42¿Por dónde empiezas?
23:45En 1888, el asesino en serie más notorio, Jack el Destripador,
23:49asesinó a cinco mujeres en el East End de Londres.
23:54Desde entonces, muchos han intentado en vano dar con la identidad del destripador.
24:00Pero Rosmo cree que puede seguirle la pista,
24:03aunque no haya tenido en sus manos ni la más mínima prueba física,
24:07porque ha averiguado el lugar más probable en el que Jack el Destripador
24:10pudo haber vivido, basándose en la localización de los crímenes.
24:14El epicentro de la búsqueda fueron las calles Flower y Dean Street.
24:19Y todo lo que hace es una ecuación.
24:25Somos perezosos por naturaleza, y los criminales aún más.
24:29Prefieren buscar sus objetivos cerca de casa sin tener que alejarse demasiado,
24:33porque eso implicaría mucho esfuerzo, mucho tiempo, viajes más largos.
24:40La primera mitad de la ecuación de Rosmo
24:42refleja lo que conocemos como el principio del mínimo esfuerzo.
24:45Significa que estadísticamente la escena de los crímenes
24:48está lo más cerca posible del domicilio del asesino.
24:52Si tienes que comprar la barra de pan en la panadería de la esquina,
24:55o en otra que está a 7 kilómetros, siempre la comprarás en la de la esquina.
24:59Parece un poco macabro aplicar el mismo sistema
25:01para referirnos a barras de pan y a asesinos en serie, ¿no?
25:04Bueno, en realidad, si podemos obviar por un momento
25:07la horrible naturaleza de esos crímenes
25:09y reconocer que se trata de seres humanos iguales a nosotros,
25:12entonces quizá podamos comprender a esos individuos
25:15como nos comprendemos a nosotros mismos.
25:21La segunda mitad de la ecuación describe algo llamado
25:24la zona de transición.
25:26Los criminales evitan cometer sus crímenes demasiado cerca de su casa
25:29para no llamar la atención.
25:32De la interacción de esas dos pautas de comportamiento
25:35deduce Rosmo la localización más probable del criminal.
25:40Estos sujetos no solo tienen que conseguir su objetivo
25:43y capturar a su víctima,
25:45sino que además tienen que evitar ser capturados por la policía
25:48y que los testigos los puedan identificar.
25:52Hoy día todas las policías del mundo emplean esta técnica,
25:56el llamado retrato geográfico.
26:05La policía contempla la posibilidad de que la pequeña explosión
26:08ocurrida en una sucursal del Berkley's Bank,
26:10en la zona oeste de Londres, sea obra de un extorsionador.
26:13La policía cree que el autor del intento de extorsión
26:16es un chantajista conocido como el terrorista del martes de carnaval.
26:19A finales de los años 90, Scotland Yard recurrió a Rosmo
26:22para que les ayudase a capturar al peligroso terrorista del martes de carnaval,
26:26quien durante tres años llevó a cabo una campaña de bombas
26:29contra los bancos y los supermercados.
26:31Un joven de 17 años se encuentra en el hospital
26:34por las heridas producidas por la explosión
26:36que ha tenido lugar en el supermercado Sainsbury's al sur de Londres.
26:39La policía ha advertido a la población para que se mantenga alerta.
26:42Lo único que pueden hacer es esperar a ver
26:44cuál es la próxima acción del terrorista del martes de carnaval.
26:50¿Cuántas bombas llegó a hacer estallar?
26:53En total, 36 acciones delictivas que sepamos.
26:57Como puedes ver, van desde el norte de Cambridge
27:00hasta el estrecho de Dover,
27:02la mayor parte de ellas en el Gran Londres.
27:05¿Este mapa recoge todas las localizaciones
27:07en que estallaron las bombas?
27:09Sí.
27:11Se ve que la mayor parte se concentra en Londres,
27:14pero parecen elegidas aleatoriamente.
27:16¿Has metido estas localizaciones en la ecuación?
27:20Sí.
27:21Y este es el retrato geográfico que nos da como resultado.
27:24Nos muestra el lugar en que el delincuente puede vivir.
27:29En naranjo oscuro queda resaltado el sitio más probable.
27:32Como vemos, el centro principal está en la zona de Chiswick.
27:36En el informe que preparé para Scotland Yard,
27:39también incluía códigos postales preferentes.
27:42¿Y pudiste resolver satisfactoriamente el caso?
27:45Permíteme que te muestre la localización
27:47de los dos hermanos Edgar y Ronald Pearce.
27:51Vaya, justo en la zona de riesgo.
27:53Sí.
27:54La casa de Edgar está dentro de la zona de 0,8 crímenes
27:57dentro del Gran Londres, menos del 1%.
28:01Increíble.
28:05Edgar Pearce había exigido un rescate
28:07de 10.000 libras al Barclays.
28:10Pero cuando él y su hermano fueron a recogerlo,
28:12la policía les estaba esperando.
28:16Los jueces han decretado prisión preventiva
28:18para dos hermanos exagenarios
28:20en relación con la campaña de bombas del terrorista
28:22del martes de Carnaval.
28:23Ronald y Edgar Pearce, ambos de Chiswick, al oeste de Londres,
28:26deberán enfrentarse a tres cargos de conspiración.
28:30Basándose en la localización aparentemente aleatoria
28:32de 36 atentados,
28:34el perfil geográfico de Rosmo permitió estrechar
28:36la búsqueda del terrorista del martes de Carnaval
28:39desde un territorio de casi 500 kilómetros cuadrados
28:41a un código postal en Chiswick.
28:46Aunque su hermano Ronald resultase absuelto,
28:48Edgar Pearce fue declarado culpable
28:50y condenado a 21 años de prisión.
28:54¿El terrorista de las bombas era consciente
28:56de que estaba creando estos patrones?
28:58No, en absoluto.
28:59Pero es muy difícil que los humanos
29:01desarrollemos un comportamiento completamente aleatorio.
29:10Muy pocos de nosotros nos damos cuenta
29:12de los patrones que dejamos atrás.
29:17Desde el modo en que nos movemos entre la gente
29:22hasta las elecciones que hacemos en un juego.
29:26El cadáver de la víctima fue descubierto aquí.
29:29O la manera de cometer un asesinato.
29:32En realidad estos crímenes no han sido hechos al azar.
29:35Nada de eso se debe al azar.
29:37Todo forma parte del código.
29:43Siempre hay patrones reveladores
29:45y si somos capaces de decodificarlos
29:47podremos utilizar esos modelos para modelar nuestro comportamiento.
29:52Lo cual nos conduce a la inquietante posibilidad
29:55de que si podemos simplificar los seres humanos a números
29:58entonces seremos capaces de predecir nuestro futuro
30:01de la misma forma que podemos anticipar el movimiento de los planetas
30:04o la trayectoria de una bola.
30:08Pero el curso de nuestras vidas
30:10nunca se mantiene perfectamente estable
30:13y el futuro rara vez nos depara exactamente lo que habíamos planeado.
30:18Tengo una idea bastante clara de lo que haré mañana
30:21e incluso de lo que voy a hacer la semana que viene
30:23pero a medida que las semanas se convierten en meses
30:25y los meses en años
30:27nuestro futuro se torna cada vez más incierto.
30:30Cada decisión que tomamos,
30:32cada nueva situación con que nos encontramos,
30:34cada persona que conocemos
30:36todo ello hace que nuestras vidas tomen un rumbo diferente.
30:40La corriente se lleva los palitos río abajo
30:43pero no hay forma de predecir con certeza cuál será su destino.
30:48Yo podría atreverme a pronosticar
30:50dónde estará uno de esos palitos dentro de dos minutos
30:53pero no hay forma de predecir
30:55cuál será su destino.
30:57Yo podría atreverme a pronosticar
30:59dónde estará uno de esos palitos dentro de dos minutos
31:01pero ¿y dentro de dos horas y de dos días?
31:03Cuando se convierten en años
31:05nuestro futuro se vuelve más incierto.
31:07A veces la vida nos parece tan impredecible
31:09que podríamos pensar que depende enteramente del azar.
31:12Pero el azar no tiene nada que ver.
31:14Es solo una secuencia de causa y efecto.
31:16Un accidente inesperado.
31:18Lo siento.
31:20Un pequeño retraso.
31:22Un autobús perdido.
31:24Una promesa rota.
31:28Hay millones de factores que pueden intervenir
31:31y alterar nuestro viaje por la vida
31:33y el cambio más leve de cualquiera de ellos
31:35puede variar completamente su curso futuro.
31:41El blanco ha quedado atrapado en una represa
31:43pero el rojo sigue avanzando a toda velocidad.
31:46Este es un buen lugar para poner la meta.
31:48Ahí llega el blanco.
31:52Le ha sacado mucha ventaja al rojo.
31:54Y...
31:56el blanco es el vencedor.
31:58Bueno, que se dé otra vuelta.
32:02La verdad es que nuestras vidas
32:04están regidas por el más extraño de los codos.
32:06El blanco es el vencedor.
32:08Bueno, que se dé otra vuelta.
32:12La verdad es que nuestras vidas
32:14están regidas por el más extraño de los códigos.
32:16El código del caos.
32:22Nuestras vidas no son aleatorias.
32:24Son caóticas.
32:26Están formadas por una tupida telaraña
32:28de causas y efectos
32:30en la que los momentos más insignificantes
32:32pueden convertirse en un instante en sucesos
32:34que cambian nuestras vidas para siempre.
32:38Cualquier diferencia, por pequeña que sea,
32:40puede alterar enormemente el resultado final.
32:42Precisamente esa gran sensibilidad
32:44al más mínimo de los cambios
32:46es una de las características principales del caos.
32:54Y como los sistemas caóticos
32:56parecen tan inciertos,
32:58a veces es difícil dar con un patrón.
33:02Lo cual nos ha llevado con frecuencia
33:04a errar estrepitosamente
33:06en la interpretación de nuestro mundo.
33:12Estos son lemmings.
33:14Sabemos que son animales estúpidos,
33:16temerarios
33:18y suicidas.
33:22La misma palabra lemming
33:24se ha convertido en sinónimo de todo ello.
33:26El problema es que nada de eso es cierto.
33:30Hasta hace muy poco,
33:32la leyenda del comportamiento suicida de los lemmings
33:34era la única explicación aceptada
33:36para justificar por qué un año el Ártico
33:38parece estar lleno de ellos
33:40y al año siguiente prácticamente vacío.
33:44Nadie sospechaba que la asombrosa fluctuación
33:46en el número de lemmings
33:48no tenía nada que ver con el suicidio en masa.
33:50La razón
33:52es el caos.
33:54Y en el centro de todo ello
33:56se halla una sencilla ecuación.
34:00Si quisiéramos saber cuántos lemmings
34:02habrá el año próximo,
34:04lo que tendríamos que hacer es coger la población de este año,
34:06P,
34:08y multiplicarla por la tasa de crecimiento R.
34:12Pero no todos los lemmings sobrevivirán,
34:14de modo que una pequeña parte de la ecuación
34:16tendrá que contemplar cuántos lemmings morirán
34:18durante este año.
34:20Y eso es R por P por P.
34:22O sea que podemos reescribir la ecuación
34:24como la tasa de crecimiento R multiplicada por P
34:26y multiplicada por 1 menos P.
34:30Esta ecuación no es específica de los lemmings,
34:32sino que puede aplicarse a cualquier población animal.
34:34Y lo más interesante de ella
34:36es este número R,
34:38la tasa de crecimiento.
34:40Porque cuando damos diferentes valores a R
34:42obtenemos crecimientos poblacionales
34:44muy diferentes.
34:48La tasa de crecimiento determina la velocidad
34:50a la que se expande una población.
34:52Para la mayoría de los mamíferos
34:54suele estar por debajo de 2.
34:56Para una tasa de crecimiento de ese orden,
34:58la ecuación predice que la población crecerá
35:00a un ritmo constante hasta que se estabilice
35:02en un valor fijo.
35:04Resulta que los lemmings son algunos de los mamíferos
35:06que más rápidamente se reproducen
35:08de todo el planeta.
35:10Supongamos que R es igual a 3,1.
35:12Entonces los lemmings
35:14nunca se estabilizarían, estarían siempre oscilando
35:16entre dos valores distintos.
35:18Ahora la población sería alta y luego baja
35:20y de nuevo alta y otra vez baja.
35:22Pero si la tasa de crecimiento
35:24alcanza un valor superior a 3,57
35:26entonces ocurre algo
35:28totalmente inesperado.
35:31En vez de estabilizarse en un valor fijo
35:33o fluctuar entre dos valores
35:35su población se sume en el caos.
35:37Un año se convierte en una plaga
35:39de proporciones bíblicas
35:41y al siguiente se desploma casi hasta la extinción.
35:47Resulta casi imposible predecir
35:49cuántos lemmings habrá.
35:51La verdad es que parece que todo esto
35:53no responde a ningún patrón.
35:55Y por supuesto eso mismo es lo que observamos
35:57en la realidad.
35:59Súbitos incrementos y disminuciones
36:01impredecibles de la población de lemmings.
36:03Los lemmings
36:05son de las pocas criaturas en la Tierra
36:07que se reproducen con tanta rapidez
36:09que su tasa de crecimiento a veces
36:11llega a superar el momento crítico de inflexión.
36:15Es un fenómeno tan sorprendente
36:17que el suicidio en masa podría parecer
36:19una respuesta plausible.
36:21Pero la verdadera explicación la encontramos
36:23en el código, en esta ecuación.
36:29El problema es que nunca podemos saber
36:31a ciencia cierta cuántos lemmings nacen
36:33y cuántos mueren.
36:35Y el caso es que la más mínima variación
36:37de la tasa de crecimiento R
36:39produce una respuesta radicalmente distinta.
36:43Y eso es verdad para todas las ecuaciones
36:45que definen el caos.
36:47Aunque nos sirven para explicar
36:49algunas cosas, son prácticamente
36:51inútiles para predecir el futuro.
36:59Puedo utilizar una ecuación
37:01para calcular dónde aterrizará esa bola,
37:03porque aunque me desvíe un poco
37:05en mis mediciones,
37:07eso apenas influirá en el resultado final.
37:09La bola será liberada
37:11sobre la rampa a 49,1.
37:15Pero si el comportamiento de la bola
37:17viene dado por las leyes del caos,
37:19el más mínimo cambio en su posición
37:21o en el ángulo de lanzamiento de la bola
37:23podría alterar mucho su trayectoria.
37:29No tengo ni idea
37:31de si simplemente caerá inofensivamente
37:33al suelo al acabar la rampa,
37:37o si saldrá despedida
37:39hacia el espacio.
37:45No sé ni dónde poner mi hamaca
37:47para estar seguro.
37:51Resulta que buena parte del mundo es caótico,
37:53lo que lo convierte en casi imposible
37:55de predecir.
37:57Pero eso no impide que lo sigamos intentando.
38:07Saber con antelación si el sol brillará
38:09o si las nubes desaparecerán
38:11es una obsesión típicamente británica.
38:13Pero planear nuestras vidas
38:15dependiendo de los caprichos del clima
38:17parece cuando menos un sinsentido.
38:19Pese a que disponemos de ecuaciones
38:21que pueden describir
38:23cómo las masas de aire
38:25chocan e interactúan
38:27para crear las nubes,
38:29el viento y la lluvia,
38:31no nos son de mucha utilidad
38:33a la hora de hacer las predicciones.
38:43Eso es porque nunca podemos conocer
38:45la velocidad exacta de cada partícula de aire,
38:47ni la temperatura exacta
38:49en cada punto del espacio
38:51ni la presión a lo largo de todo el planeta.
38:53Y un pequeño cambio en alguna de esas variables
38:55produce un parte meteorológico
38:57enormemente diferente.
39:05Este es el mapa del tiempo en este momento.
39:09Las líneas azules representan
39:11frentes fríos y las rojas, frentes templados.
39:13Para elaborar un pronóstico
39:15lo que hacemos es coger
39:17las ecuaciones matemáticas del clima
39:19y crear un modelo.
39:21Como es imposible conocer
39:23las condiciones atmosféricas precisas en todo momento,
39:25lo que hacemos es coger
39:27el mayor número de datos
39:29e introducir ligeras variaciones en ellos
39:31y vamos repitiendo el modelo una y otra vez
39:33y lo que obtenemos son nuevas predicciones
39:35acordes con esas ligeras variaciones.
39:37Aquí puedes ver
39:39que en el pronóstico para mañana
39:41son prácticamente iguales.
39:43Tenemos un montón de líneas azules juntas
39:45que vaticinan un frente frío
39:47y aquí un montón de líneas rojas
39:49que forman un frente templado.
39:51Pero miren lo que ocurre
39:53cuando intentamos mirar un poco más allá.
39:55A dos días o a tres días
39:57las predicciones
39:59comienzan a disgregarse.
40:01Todavía se puede
40:03percibir algún patrón en el tiempo
40:05pero si nos vamos a dentro de una semana
40:07no podría ni siquiera aventurar una conjetura
40:09sobre el tiempo que va a hacer.
40:11Hay líneas azules y rojas
40:13por todas partes.
40:15Un pronóstico dice que va a hacer calor,
40:17otro que va a hacer frío
40:19y si nos vamos
40:21a diez días vista
40:23parece un plato
40:25de espagueti revuelto.
40:27No hay forma humana de hacer una predicción
40:29del tiempo con tanta anticipación.
40:31Por eso el hombre
40:33del tiempo puede equivocarse estrepitosamente
40:35con unos días de plazo.
40:39Una vez que hemos
40:41aceptado que la atmósfera es caótica
40:43podemos comprender que el más pequeño
40:45cambio en las condiciones de partida
40:47puede alterar dramáticamente
40:49lo que vaya a ocurrir.
40:53El movimiento
40:55de una sola molécula de aire
40:57puede ampliarse en el tiempo
40:59y provocar un efecto gigantesco
41:01en el tiempo atmosférico como sistema.
41:05A veces nos referimos a este fenómeno
41:07como el efecto mariposa.
41:11La idea es que algo tan pequeño
41:13como el aleteo de las alas
41:15de una mariposa podría provocar
41:17pequeñas alteraciones en la atmósfera
41:19que acabasen originando un tornado
41:21en el otro lado del mundo.
41:37Cuando actuamos como un grupo
41:39nuestros patrones de conducta
41:41son increíblemente predecibles.
41:43Incluso consideradas individualmente
41:45nuestras acciones son controladas
41:47por el código.
41:53Y desentrañando sistemas caóticos
41:55como el tiempo
41:57hemos hallado evidencias del código
41:59allí donde una vez pensamos
42:01que sólo había una complejidad imposible.
42:03Cuando miramos a las cosas
42:05desde un ángulo diferente
42:07sorprendentemente los patrones surgen.
42:11Patrones que pueden revelar
42:13las verdades definitivas
42:15sobre nosotros
42:17y sobre nuestro futuro.
42:27En 1906
42:29una desafortunada vaca
42:31dio su vida a cambio
42:33de un lugar en la historia
42:35de las matemáticas.
42:371
42:3910
42:41264
42:43417
42:45La vaca era el objeto
42:47de un concurso local
42:49en el que se trataba de adivinar su peso.
42:51El afortunado que más se acercase
42:53ganaría toda la carne del animal
42:55ya preparada.
42:571020
42:591137
43:01Lo curioso fue que nadie acertó la cantidad exacta.
43:03570
43:05Y todo el mundo lo hizo bien.
43:094510
43:13Para explicarle cómo lo hicieron
43:15no voy a usar una vaca
43:17sino un tarro de gominolas.
43:23450
43:25800
43:277000
43:29¿Cuántas gominolas cree que puede haber en este tarro?
43:3350 o...
43:35Bueno, 80.000
43:37¿80.000?
43:39No, 50.000
43:4150.000, bien, de acuerdo.
43:47Para cualquiera es increíblemente difícil
43:49acertar cuántas gominolas hay dentro del tarro.
43:53Se lo pregunté a 160 personas
43:55y la mayoría se equivocó por mucho.
43:57Me contestaron de todo.
43:59Desde 400
44:01hasta 50.000 gominolas.
44:03Al decir verdad
44:05solo 4 personas se aproximaron a la solución correcta
44:07que era 4510.
44:11Más 1500
44:13más 3217
44:15más 83
44:19Pero si sumo todas las respuestas
44:21y saco la media
44:23me da una predicción combinada de todo el grupo
44:25más 3
44:27más 853
44:29más 1000, más 5000
44:33lo cual
44:35me da un total absoluto de
44:37vamos a ver
44:41722.383,5
44:47Vaya, ¿alguien ha pensado que había
44:49media gominola aquí dentro?
44:51Bueno, ya he sumado las 160
44:53predicciones individuales.
44:55Veamos ahora si colectivamente han estado cerca de la solución.
44:57Es increíble.
44:59¿Recuerdan que había 4510?
45:01Pues si cogemos todas las predicciones
45:03y sacamos la media
45:05nos da 4515.
45:09Pensaba que se aproximaría, sí.
45:11Pero no que estaría tan cerca.
45:13Es increíble.
45:15Aunque haya habido pronósticos de todo tipo
45:17desde más allá de 30.000 hasta apenas 400
45:19considerados en conjunto obtenemos una respuesta
45:21que solo se aleja un 0,1%
45:23del número real de gominolas
45:25que hay dentro del tarro.
45:27De manera que individualmente nuestras predicciones
45:29son solamente eso, predicciones.
45:31Pero cuando consideramos el grupo
45:33entonces se convierten en algo totalmente diferente.
45:355000
45:371450
45:399200
45:41Lo que ocurre es que más o menos
45:43los que sobreestiman el número de gominolas
45:45lo hacen en la misma cantidad que los que la subestiman.
45:471763
45:496000
45:51Hay unos pocos que se alejan mucho de la respuesta
45:53pero eso no importa.
45:55Si reúnes una muestra de gente suficiente
45:57los errores se anulan unos a otros.
45:591000
46:011203
46:03700
46:05La precisión del grupo
46:07es mucho mayor que la de los individuos.
46:09Es lo que se llama la sabiduría del grupo.
46:11160 personas
46:13conforman una herramienta poderosa
46:15capaz de calcular cuántas gominolas
46:17contiene el tarro.
46:19Imaginen lo que podríamos hacer con un grupo
46:21de millones de personas.
46:25Pues así es exactamente
46:27cómo trabajan aquí, en Google.
46:31Con acceso a más de 2000 millones
46:33de búsquedas web diarias,
46:35Google ha encontrado una manera de acceder
46:37a la sabiduría del grupo.
46:39Y al hacerlo
46:41han conseguido desvelar las fuerzas
46:43que controlan nuestras vidas
46:45y aprovecharlas para hacer predicciones
46:47sobre nosotros mismos.
46:51Piensa en todas las cosas que la gente
46:53busca diariamente en la red.
46:55Piensa en las cosas que buscas tú diariamente.
46:57Bien, hoy he buscado
46:59un par de sitios en México
47:01y la cartelera de cine de Hackney.
47:03La mayoría de la gente
47:05busca cosas muy parecidas.
47:07Buscamos las mismas cosas.
47:09Por ejemplo, tomemos la cartelera de Hackney.
47:11Buscamos los datos de esa búsqueda
47:13durante los últimos tres años
47:15y podemos deducir los patrones
47:17de esa búsqueda.
47:23En Google tienen el presentimiento
47:25de que valiéndose de nuestras búsquedas
47:27pueden hacer predicciones sobre nuestras vidas.
47:29Ahora están intentando comprobar
47:31si pueden relacionar los patrones
47:33de algunas búsquedas determinadas
47:35con datos concretos del mundo real.
47:37Para empezar,
47:39intentaron predecir los brotes
47:41de la gripe común.
47:45La gripe muestra un patrón estacional claro
47:47y como se repite anualmente
47:49durante muchos años,
47:51podemos coger esa tendencia
47:53y ver qué claves de búsqueda encajan
47:55con ese patrón.
47:57Y así construimos una base de datos
47:59que contenía más de 50 millones
48:01de términos de búsqueda diferentes.
48:03¿50 millones?
48:05Sí.
48:07Pero no solo incluimos cosas relacionadas
48:09directamente con la gripe,
48:11también incluimos cosas como Britney Spears
48:13o metimos todo lo que la gente buscaba
48:15en aquel momento.
48:17Y cuando Google analizó
48:19los datos de los últimos cinco años,
48:21observó que había unos términos de búsqueda
48:23concretos cuya popularidad coincidía
48:25exactamente con los patrones de la gripe.
48:29La gente buscaba sobre todo
48:31cosas como síntomas
48:33o medicamentos o dolor de garganta
48:35y también otros términos
48:37como por ejemplo, complicaciones.
48:39¿Quieres decir que el número de búsquedas
48:41de términos relacionados con la gripe
48:43refleja fielmente la incidencia
48:45de la gripe en la población?
48:47Sí.
48:49Es un indicador muy exacto de la actividad
48:51de la gripe, basándonos solo en la cantidad
48:53de gente que busca los mismos términos.
48:55Descubrirlo fue una asombrosa sorpresa.
49:01Tan pronto como observan
49:03que ese patrón de búsqueda se repite,
49:05en Google son capaces
49:07de predecir que va a haber un brote de gripe
49:09y con frecuencia,
49:11antes incluso de que la gente acuda
49:13a la consulta del médico.
49:15Esa es otra muestra
49:17del extraordinario poder del código.
49:21Pero no es más
49:23que la punta del iceberg.
49:25Las búsquedas que hacemos en la red
49:27pueden ser utilizadas también para predecir
49:29cuándo nos volvemos de vacaciones
49:31y qué modelo de coche vamos a comprar
49:33o a quién vamos a votar.
49:37Y todo ello
49:39antes incluso de que lo sepamos nosotros mismos.
49:41Ya ha sido posible
49:43predecir la tendencia de la bolsa
49:45a partir del número de palabras negativas
49:47empleadas en Twitter.
49:49Y el análisis de esas enormes
49:51cantidades de datos no solo nos permite
49:53hacer predicciones,
49:55también nos revela algo fundamental
49:57sobre nosotros mismos.
50:03Cuando contemplas
50:05una ciudad como esta,
50:07parece un amasijo de cosas sin orden
50:09ni concierto.
50:11Pero una ciudad se compone de gente,
50:13no de edificios y calles.
50:15Esos solo son el escenario
50:17sobre el que los verdaderos actores
50:19representan la historia de la civilización.
50:21Jeffrey West
50:23es un físico
50:25que ha pasado su vida
50:27buscando patrones significativos
50:29en el universo.
50:33Actualmente está estudiando
50:35la dinámica de la vida humana
50:37en las ciudades.
50:43Como ves disponemos de toda clase
50:45de infraestructuras.
50:47Algunas son evidentes como las carreteras,
50:49las calles eléctricas, el alcantarillado,
50:51forman una red extraordinaria
50:53sobre la que se sustenta la ciudad de Nueva York.
50:57Pero cuando la miro desde la perspectiva del físico
50:59tengo la impresión de que detrás
51:01de todo lo que vemos hay un código oculto.
51:07West acumula datos
51:09sobre las ciudades de todo el mundo
51:11y basándose en los patrones que ha encontrado
51:13puede deducir que para una población determinada,
51:15sea cual sea su tamaño,
51:17es posible predecir la cantidad de calles,
51:19cableado eléctrico o edificios de oficinas
51:21que va a necesitar.
51:25Pero también ha descubierto
51:27cosas mucho más sorprendentes.
51:33Uno de los descubrimientos más interesantes
51:35es que los salarios
51:37se incrementan o disminuyen
51:39de forma sistemática
51:41y la regla que se puede deducir
51:43es que si doblas el tamaño de la ciudad
51:45los salarios se ven maravillosamente
51:47incrementados en un 15%.
51:51¿Eso quiere decir que si vives
51:53en una gran ciudad vas a ganar más?
51:55Sí.
51:57O sea que si tenemos a dos matemáticos
51:59desempeñando el mismo trabajo en dos ciudades distintas
52:01una de las cuales es el doble de grande
52:03que la otra, uno de ellos ganará más que el otro.
52:05Eso es lo que dicen los datos.
52:07Es sorprendente, ¿verdad?
52:09Sí, fue una gran sorpresa.
52:11Mi primera reacción fue pensar que había algún error
52:13en esos datos, pero después
52:15caí en la cuenta de que no, que eran correctos.
52:17Por eso existen las ciudades.
52:23Aunque parezca increíble
52:25no solo aumentan los salarios.
52:27Cuando una ciudad dobla su tamaño
52:29todas las actividades sociales y económicas
52:31se incrementan en un 15%
52:33por cada habitante.
52:35O sea que hay un 15%
52:37más de restaurantes para elegir,
52:39un 15% más de galerías
52:41de arte que visitar,
52:43un 15% más de tiendas.
52:45En conclusión, la vida es un 15% mejor.
52:53Es algo asombroso.
52:55Es una fórmula mágica
52:57de la que nos hemos dotado como seres humanos
52:59y sociales.
53:03Ese 15% extra
53:05es lo que, en mi opinión,
53:07atrae a la gente a las ciudades
53:09porque tradicionalmente se ha producido
53:11esa migración continua
53:13desde el campo a las ciudades.
53:17Y a un nivel más profundo,
53:19creo que es la razón que guía
53:21a nuestra civilización.
53:27Según afirma West,
53:29la raza humana posee una cifra suprema.
53:33Es ese 15% extra
53:35o 1,15.
53:37En su opinión,
53:39es la fuerza motora más importante de la humanidad.
53:43Ese número,
53:451,15,
53:47predice nuestro futuro.
53:49Nos mantendrá unidos
53:51en ciudades en continua expansión
53:53y conformará nuestro destino
53:55en tanto los seres humanos existamos.
54:07Hace 500 años,
54:09algunos de nuestros congéneres,
54:11al ver un eclipse,
54:13creyeron que era obra de un dios enfurecido.
54:15Pero al sacar a la luz
54:17el lenguaje del código,
54:19hemos descubierto que los aparentes misterios del mundo
54:21pueden ser explicados
54:23sin invocar a lo sobrenatural.
54:25Para mí,
54:27eso es lo importante.
54:29El hecho de que, a pesar de la enorme complejidad
54:31del mundo en el que vivimos,
54:33al final, todo puede ser explicado
54:35mediante los números.
54:41De la misma forma que la órbita de los planetas,
54:43la vida también sigue un patrón.
54:47Y todo puede ser reducido
54:49a la relación causa y efecto.
54:55Y es que incluso el cara o cruz de una moneda
54:57está determinado por la velocidad a la que gira
54:59y el tiempo que transcurre hasta que cae al suelo.
55:01El máximo símbolo del azar
55:03resulta no serlo tanto.
55:05Solo aparenta serlo.
55:11Cuando no entendemos el código,
55:13la única forma de dar sentido a nuestro mundo
55:15es inventarnos historias.
55:21Pero la verdad es mucho más sorprendente.
55:25Las matemáticas están detrás de todo.
55:29Cuando eliminamos todo lo superfluo,
55:31lo que queda es el código.