Ray Kurzweil
2,841,093 views • 22:56

Bueno, es fantástico estar aquí. Hemos escuchado mucho sobre la promesa de la tecnología, y el riesgo. He estado bastante interesado en ambos. Si pudiéramos convertir el 0,03 por ciento de la luz solar que cae sobre la tierra en energía, podríamos satisfacer todas nuestras necesidades proyectadas para 2030. No podemos hacer esto hoy porque los paneles solares son pesados, caros y muy ineficientes. Existen diseños de nano-ingeniería, los cuales han sido analizados al menos teóricamente, que muestran el potencial de ser muy livianos, muy baratos, muy eficientes, y podríamos satisfacer todas nuestras necesidades de energía de esta forma renovable. Células combustibles de nano-ingeniería podrían proveer la energía donde se necesite. Esa es la tendencia principal, la descentralización, ir de plantas nucleares de energía centralizadas y cisternas de gas natural líquido hacia recursos descentralizados que son más amigables ecológicamente, mucho más eficientes, y capaces y seguros con respecto a la disrupción.

Bono habló muy elocuentemente, sobre que tenemos las herramientas, por primera vez, para solucionar los viejos problemas de las enfermedades y la pobreza. La mayor parte de las regiones del mundo van en esa dirección. En 1990, en Asia del Este y la región del Pacífico, había 500 millones de personas viviendo en la pobreza — ese número hoy está bajo los 200 millones. El Banco Mundial tiene previsto para 2011 que esté por debajo de los 20 millones, lo cual es una reducción del 95 por ciento. Me gustó el comentario de Bono relacionando Haight-Ashbury con Silicon Valley. Viniendo yo de la communidad de alta tecnología de Massachusetts, remarcaría que éramos hippies también en los 60, a pesar de que nos juntábamos por Harvard Square. Pero tenemos el potencial de solucionar la enfermedad y la pobreza, y voy a hablar de esos temas, si tenemos ganas.

Kevin Kelly habló de la aceleración de la tecnología. Esto ha sido de fuerte interés para mí, y un tema que he desarrollado durante casi 30 años. Me di cuenta de que mis tecnologías debían tener sentido para cuando finalizara el proyecto. Que, invariablemente, el mundo sería un lugar diferente para cuando introdujera una tecnología. Y me di cuenta de que la mayoría de los inventos fallan, no porque el departamento de I+T no pueda hacerlo funcionar — Si vieran la mayoría de los planes de negocios, la mayoría tendría éxito si tuvieran la oportunidad de construir aquello que dicen que construirían, y el 90 por ciento de estos proyectos o más fracasaría por ser el momento equivocado — no todos los factores que permitan el éxito estarán en su lugar cuando se necesiten.

Por lo cual, comencé a ser un estudiante ardiente de las tendencias de la tecnología, y a rastrear dónde la tecnología estaría en diferentes puntos en el tiempo, y comencé a construir modelos matemáticos de ello. Tomó vida propia, de alguna manera, Tengo un grupo de 10 personas que trabajan conmigo para recabar información sobre mediciones clave de la tecnología en diferentes áreas, y construimos modelos. Y escucharán a la gente decír, bueno, no podemos predecir el futuro. Y si me preguntan, ¿subirá o bajará el precio de Google de aquí a tres años? Eso es muy difícil de decir. ¿Será WiMax CDMA G3 el estándar wireless de aquí a tres años? Eso es difícil de decir. Pero si me preguntan, cuánto costará un MIPS de cómputo en 2010, o el costo de secuenciar un par de bases de ADN en 2012, o el costo de enviar un megabyte de datos por wireless en 2014, resulta que estos son muy predecibles.

Hay curvas exponenciales remarcadamente suaves que gobiernan el precio del comportamiento, capacidad, ancho de banda. Y voy a mostrarles una pequeña muestra de esto, aunque existe realmente una razón teórica de por qué la tecnología se desarrolla de manera exponencial. Y mucha gente, cuando piensa en el futuro, lo piensa de manera lineal. Piensan que continuarán desarrollando un problema o solucionando un problema usando las herramientas actuales, a la velocidad actual de progreso, y fracasan en tomar en consideración este crecimiento exponencial.

El proyecto del genoma era un proyecto controvertido en 1990. Pusimos a nuestros mejores estudiantes de medicina, nuestros más avanzados equipos del mundo, logramos realizar 1/10.000 del proyecto, ¿entonces cómo íbamos a realizar esto en 15 años? Y tras 10 años de proyecto, los escépticos eran todavía fuertes — decían "Llegaron a dos tercios de este proyecto, y han llegado sólo ha secuenciar un porcentaje muy pequeño del genoma completo". Pero es la naturaleza del crecimiento exponencial que una vez que llega a la inflexión de la curva, explota. La mayor parte del proyecto fue realizado en los últimos pocos años del proyecto. Nos llevó 15 años secuenciar el VIH — secuenciamos el SARS en 31 días. Por lo que estamos ganando el potencial para solucionar estos problemas.

Voy a mostrarles unos pocos ejemplos de cuán penetrante es este fenómeno. El índice actual de cambio de paradigma, el índice de adopción de nuevas ideas, se está duplicando cada década, de acuerdo con nuestros modelos. Estos son todos gráficos logarítmicos, así que a medida que vas subiendo el nivel que representa, generalmente multiplicando por un factor de 10 o 100. Nos llevó casi medio siglo adoptar el teléfono, la primera tecnología de realidad virtual. Los teléfonos móviles se adoptaron en casi 8 años. Si pusiéramos diferentes tecnologías de comunicación en este gráfico logarítmico, televisión, radio, teléfono fueron adoptados en décadas. Tecnologías recientes —como el PC, la Web, télefonos móviles— se adoptaron en menos de una década. Ahora, éste es un gráfico interesante, y muestra realmente la razón fundamental por la que un proceso evolutivo —y la biología y tecnología lo son— se aceleran. Trabajan a través de la interacción —crean una capacidad, y luego utilizan esa capacidad para dar el próximo paso.

Entonces el primer paso en la evolución biológica, la evolución del ADN —a decir verdad el ARN fue primero— necesitó billones de años, pero entonces la evolución utilizó ese pilar de procesamiento de la información para dar lugar al siguente nivel. Así, la Explosión Cámbrica, donde todos los planos corpóreos de los animales evolucionaron, llevó sólo 10 millones de años. Fue 200 veces más rápida. Y entonces la evolución utilizó esos planos corpóreos para evolucionar en funciones cognitivas más elevadas, y la evolución biológica continuó acelerando. Es la naturaleza inherente a los procesos evolutivos. Entonces, el Homo Sapiens, la primera especie creadora de tecnología, la especie que combinó una función cognitiva con un apéndice oponible (el pulgar) —y dicho sea de paso, los chimpancés no tienen realmente un buen pulgar— para que que pudiéramos manipular nuestro ambiente con un agarre potente y una buena coordinación motora, y usar nuestros modelos mentales para cambiar efectivamente el mundo y dar lugar a la tecnología.

Pero, de todas formas, la evolución de nuestras especies tomó cientos de miles de años, y luego trabajando a través de la interacción, la evolución usó, esencialmente, la tecnología de crear especies para dar lugar al próximo nivel, que fueron los primeros pasos de la evolución tecnológica. Y los primeros pasos tomaron decenas de miles de años —herramientas de piedra, fuego, la rueda— continuaron acelerando. Siempre usamos, entonces, la última generación de tecnología para crear la próxima generación. La imprenta llevó un siglo en ser adoptada, las primeras computadoras fueron diseñadas con papel y lápiz —ahora usamos computadoras. Y hemos tenido una continua aceleración de este proceso.

Dicho sea de paso, si miran este gráfico lineal, parece que todo acaba de suceder, pero un observador dice: "Bueno, Kurzweil sólo marca puntos en este gráfico que caen sobre esa línea recta". Así que tomé 15 listas diferentes de pensadores clave, como la Enciclopedia Británica, el Museo de Historia Natural, el Calendario Cósmico de Carl Sagan sobre el mismo— y esta gente no estaba tratando de convercerlos de mi punto de vista, éstas fueron listas en trabajos de referencia. Y creo que que esto es lo que ellos consideraron eventos clave en la evolución biológica y tecnológica. Y, de nuevo, forma la misma línea recta. Hay un poco de grosor en la línea porque la gente tiene de hecho desacuerdos sobre cuáles son los puntos clave, hay diferencias de opinión sobre cuándo comenzó la agricultura, o cuándo — cuánto tiempo duró la Explosión Cámbrica. Pero pueden ver una muy clara tendencia. Hay una básica, profunda aceleración de este proceso evolutivo. Las tecnologías de la información duplican su capacidad, calidad/precio, ancho de banda, cada año. Y esa es una explosión profunda del crecimiento exponencial. Una experiencia personal, cuando estaba en el MIT una computadora ocupaba casi el tamaño de este recinto, y era menos poderosa que la de sus teléfonos móviles. Pero la Ley de Moore, usualmente identificada con este crecimiento exponencial, es sólo un ejemplo de muchos, porque es básicamente una característica del proceso evolutivo de la tecnología.

Si nosotros — yo pongo 49 computadoras famosas en este gráfico logarítmico —dicho sea de paso, una línea recta en un gráfico logarítmico es crecimiento exponencial— esto es otro exponencial. nos llevó 3 años doblar nuestro relación calidad/precio de la computación en 1900, dos años en el medio, y ahora estamos duplicándolа cada año. Y eso es crecimiento exponencial a través de cinco diferentes paradigmas. La Ley de Moore fue sólo la última parte de eso en un circuito integrado, donde estábamos reduciendo transistores, pero teníamos calculadoras electromecánicas, computadoras basadas en relés que descifraron el Código Enigma Alemán, válvulas de vacío en los 50 predijeron la elección de Eisenhower, transistores discretos usados en los primeros viajes espaciales y luego la Ley de Moore. Cada vez que un paradigma se quedaba sin combustible, otro paradigma aparecía desde ese vacío para continuar el crecimiento exponencial. Estaban reduciendo las válvulas de vacío, haciéndolas más y más pequeñas. Eso golpeó contra una pared. No podían reducirlas y mantener el vacío. Un paradigma totalmente nuevo — los transistores aparecieron de la carpintería. De hecho, cuando vemos el final de una línea de un paradigma en especial, crea presión en la investigación para crear el próximo paradigma. Y porque hemos venido prediciendo el final de la Ley de Moore desde hace bastante tiempo —la primera predicción decía 2002, y ahora es 2022. Pero para los primeros años, las características de los transistores serán del ancho de un par de átomos, y no seremos capaces de reducirlos más. Ese será el final de la Ley de Moore, pero no será el final de el crecimiento exponencial de la computación, porque los chips son planos. Vivimos en un mundo tridimensional, bien podremos usar la tercera dimensión. Nos meteremos en la tercera dimensión y ha habido un tremendo progreso, sólo en los útlimos años, de poner a trabajar circuitos moleculares tridimensionales, auto-organizables. Tendremos estos listos bien antes de que la Ley de Moore se quede sin combustible. Con las supercomputadoras — lo mismo. El redimiento de los procesarores en los chips de Intel, el precio promedio de un transistor — en 1968 podías comprar un transistor por un dólar. Podías comprar 10 millones en 2002.

Es remarcable cuán suave el proceso exponencial es. Digo, quizás crean que esto es el resultado de algún experimento de mesa, pero esto es el resultado de comportamiento caótico mundial —países acusándose mútuamente de vertidos de productos, emisiones públicas iniciales, quiebras bancarias, programas de marketing. Creerían que esto sería un proceso muy errático, y tienen un muy suave resultado de este proceso caótico. De la misma manera que no podemos predecir qué hará una molécula en un gas — es imposible predecir una sóla molécula — aun así podemos predecir las propiedades del gas completo, usando la termodinámica, muy precisamente. Lo mismo ocurre aquí. No podemos predecir nigún proyecto particular, pero el resultado de la completa, mundial caótica, impredecible actividad de competición y el proceso evolutivo de la tecnología es muy previsible. Y podemos predecir estas tendencias en el futuro lejano. Al contrario de las rosas de Gertrude Stein, no es el caso que un transistor es un transistor. A medida que los hacemos más pequeños y baratos, los electrones tiene menos distancias que viajar. Son más rápidos, así que tenemos crecimiento exponencial en la velocidad de los transistores, por lo que el costo de un ciclo de un transistor ha ido bajando a una tasa de reducción a la mitad de 1,1 años. Se agregan otras formas de innovación y diseño de procesadores, y se obtiene una duplicación calidad/precio en la computación cada año.

Y eso es básicamente deflación — deflación del 50%. Y no son sólo las computadoras. Es decir, es cierto para el secuenciamiento de ADN, es cierto para el escanograma del cerebro, es cierto para la red de redes. Quiero decir, cualquier cosa que podamos cuantificar, tenemos cientos de diferentes mediciones de diferentes medidas relacionadas con la información — tasas de capacidad, adopción — y básicamente se duplican cada 12, 13, 15 meses, dependiendo de lo que estemos observando. En términos calidad/precio eso es un 50 — 40 a 50 por ciento de tasa de deflación. Y los economistas se han empezado ciertamente a preocupar por esto. Hemos tenido deflación durante la Depresión, pero eso ha sido un colapso de la oferta de dinero, colapso de la confianza del consumidor, un fenómeno completamente diferente. Esto es producto de una productividad mayor, pero el economista dice, "Pero no hay forma de que puedan mantener esto". Si existe un 50% de deflación, la gente incrementará su volumen un 30 o un 40 por ciento, pero no podrán seguir el tren. Pero lo que en verdad vemos es que ciertamente sobrepasamos más que mantenemos ese tren. Hemos tenido un 28 por ciento de crecimiento compuesto anual en dólares en tecnología de la información en los últimos 50 años. Es decir, la gente no fabricaba iPods por 10.000 dólares hace diez años. A medida que la relación calidad/precio hace posible nuevas aplicaciones, nuevas aplicaciones aparecen en el mercado. Y este es un fenómeno muy difundido. El almacenamiento magnético de datos —eso no es la Ley de Moore, es reducir los puntos magnéticos, diferentes ingenieros, diferentes compañías, el mismo proceso exponencial.

Una revolución clave es que estamos entendiendo nuestra biología en estos términos de información. Estamos entendiendo los programas de software que hacen funcionar nuestro cuerpo. Estos fueron evolucionando en tiempos muy diferentes — querríamos ciertamente cambiar esos programas. Un pequeño programa, llamado el gen receptor insulínico de grasa, básicamente dice: "guarda cada caloría, porque la próxima temporada de caza puede que no vaya tan bien". Eso estaba en los intereses de la especie diez mil años atrás. A decir verdad, querríamos poder apagar ese programa. Han probado eso en animales, y los ratones comían desaforadamente y se mantuvieron delgados y tuvieron los beneficios de salud de ser delgados. No tuvieron diabetes, no tuvieron enfermedades coronarias, vivieron un 20% más, disfrutaron de los beneficios de la restricción calórica sin la restricción. Cuatro o cinco compañías farmacéuticas han visto esto, sintieron que podría ser una droga interesante para el mercado humano, y eso es sólo uno de los 30.000 genes que afectan nuestra bioquímica.

Hemos evolucionado en una era donde no nos interesa a la edad de la mayoría de quienes estamos presentes en esta conferencia, como yo, vivir mucho más, porque hemos ido agotando los preciados recursos que deberían haber sido desarrollados para lo niños y para aquellos que cuidan de ellos. Así que la vida — larga longevidad — esto es, más allá de los 30 — no era elegida, pero estamos aprendiendo a manipular y cambiar estos programas de software a través de la la revolución biotecnológica. Por ejemplo, ahora podemos inhibir genes con interferencia de ARN. Hay nuevas formas de terapia génica muy prometedoras que pueden resolver el problema de ubicar el material genético en el lugar correcto en el cromosoma. Hay, de hecho, por primera vez, algo en experimentación con humanos, que cura realmente la hipertensión pulmonar —una enfermedad fatal— usando terapia génica. Así que tendremos no sólo bebés de diseño, sino "baby boomers" de diseño. Y esta tecnología está también acelerando. Costaba 10 dólares por base en 1990, luego un centavo en el año 2000. Ahora está por debajo de una décima de centavo. La cantidad de datos genéticos — básicamente aquí se muestra que el suave crecimiento exponencial se duplicó cada año, permitiendo que el proyecto genoma se completara.

Otra gran revolución, la revolución de las comunicaciones. La relación calidad/precio, ancho de banda, la capacidad de las comunicaciones medidas de diferentes formas alámbricas, inalámbricas, está creciendo exponencialmente. Internet se ha duplicado en potencia y continúa, medida de diversas maneras. Esto está basado en el número de hosts.

Miniaturización — estamos reduciendo el tamaño de la tecnología a un ritmo exponencial, tanto alámbrica como inalámbrica. Estos son algunos diseños del libro de Eric Drexler que ahora demostramos que son viables con simulaciones de supercomputadoras, donde ciertamente hay científicos construyendo robots a scala molecular. Hay uno que de verdad camina con un paso sorprendentemente humano, que está construido con moléculas. Hay máquinas pequeñas que están haciendo cosas en bases experimentales. La oportunidad más excitante es realmente entrar dentro del cuerpo humano y realizar funciones terapéuticas y de diagnóstico. Y esto es menos futurista de lo que pueda sonar. Estas cosas se han hecho ya en animales.

Hay un dispositivo de nanoingeniería que cura la diabetes tipo I. Tiene el tamaño de un glóbulo rojo. Se ponen diez miles de estos en el glóbulo —han probado esto en ratas— permite a la insulina salir de manera controlada, y finalmente cura la diabetes tipo I. Lo que están viendo es un diseño de un glóbulo rojo robótico, y nos muestra el problema de que nuestra biología no es tan óptima. a pesar de que es remarcable en su complejidad. Una vez que entendamos sus principios de operación, y la velocidad a la que estamos aplicando ingeniería inversa a la biología está acelerando, podremos ciertamente diseñar estas cosas para que sean miles de veces más capaces. Un análisis de este respirocito, diseñado por Rob Freitas, indica que si uno reemplaza el 10 por ciento de nuestros glóbulos rojos con estas versiones robóticas, podríamos hacer una carrera olímpica de 15 minutos sin respirar. Podríamos sentarnos en el fondo de nuestras piscinas por horas —entonces "querida, estoy en la piscina" tomará todo un nuevo significado. Será interesante ver lo que hacemos en los desafíos olímpicos. Presumiblemente los prohibiremos, pero luego tendremos el espectro de adolescentes en sus gimnasios de la preparatoria rutinariamente sobrepasando a los atletas olímpicos. Freitas tiene un diseño para un glóbulo blanco robótico. Estos son escenarios para alrededor de 2020. pero no son tan futuristas como puedan sonar. Existen 4 grandes conferencias sobre construcción de artefactos del tamaño de una glóbulo, hay muchos experimentos en animales. Hay de hecho uno haciéndose en humanos; así que es tecnología viable.

Si volvemos a nuestro crecimiento exponencial de la computación, 1.000 dólares de computación está ahora entre el cerebro de un insecto y el de un ratón. Intersectará la inteligencia humana en términos de capacidad en la década de 2020, pero esa será la parte del hardware en la ecuación. ¿Dónde conseguiremos el software? Bueno, resulta que podemos ver dentro del cerebro humano, y de hecho no sorprendentemente, la resolución espacio-temporal del escaneo cerebral se está duplicando cada año. Y con la nueva generación de herramientas de escaneo, por primera vez podemos ver realmente fibras individuales interneurales y verlas procesando y comunicando en tiempo real pero entonces la pregunta es, "De acuerdo, podemos obtener estos datos ahora, pero, ¿podemos entenderlos?" Doug Hofstader se pregunta si quizás nuestra inteligencia no es tan genial como para entender nuestra inteligencia, y si fuéramos más astutos, entonces nuestros cerebros serían mucho más complicados, y nunca podríamos alcanzarlos. Resulta que lo podemos entender.

Este es un diagrama de bloque de un modelo y una simulación de la corteza auditva humana que a decir verdad funciona bastante bien y al aplicar tests psicoacústicos se obtienen resultados muy similares a la percepción auditiva humana. Ahí otra simulación del cerebelo. Eso son más de la mitad de las células en el cerebro. De nuevo, trabaja muy similarmente a la formación de habilidades humanas. Esto es en una etapa muy temprana, pero se puede mostrar con el crecimiento exponencial de la cantidad de información sobre el cerebro y la mejora exponencial en la resolución del escaneo del cerebro, habremos triunfado en aplicar ingeniería inversa al cerebro humano para la década de 2020. Ya tenemos muy buenos modelos y simulación de casi 15 regiones de las varias cientos de ellas.

Todo esto está haciendo crecer exponencialmente el progreso económico. Hemos logrado llevar la productividad de 20 dólares a 150 por hora de trabajo en los últimos 50 años. El comercio electrónico ha crecido exponencialmente. Es ahora un trillón de dólares. Se preguntarán, bueno, ¿no ha habido una burbuja económica? Eso fue estrictamente un fenómeno del mercado de capitales. Wall Street se dio cuenta de que esta era una tecnología revolucionaria, que lo era, pero luego, seis meses después, cuando no hubo revolucionado todos los modelos de negocios, se dijeron: "Bueno, nos equivocamos" y luego tuvimos esta explosión.

Bien, esta es una tecnología que armamos usando algunas de las tecnologías en las que estamos involucrados. Esta será una aplicación de rutina en un teléfono móvil. Podrá traducir de una lengua a otra.

Así que permítanme finalizar con un par de escenarios. Para el año 2010 las compuradoras desaparecerán. Serán tan pequeñas, que estarán incrustadas en nuestra ropa, nuestro entorno. Las imágenes serán escritas directamente en nuestra retina, proveyendo de una immersión total en realidad virtual, realidad real aumentada. Estaremos interactuando con personas virtuales.

Pero si nos vamos al 2029, sí que tendremos estas tendecias maduras, y deben apreciar cuántas vueltas de tuerca en térmios de generaciones de tecnología que se vuelven más y más rápidas, tendremos en ese punto. Digo, tendremos de un orden exponencial de 2 a 25 en relación calidad/precio, capacidad y ancho de banda de esas tecnologías, lo que es realmente fenomenal. Será millones de veces más poderosa de lo que es hoy. Habremos completado la ingeniería inversa del cerebro humano, 1.000 dólares de computación serán mucho más potentes que el cerebro humano en términos de capacidad básica cruda. Las computadoras combinarán los poderes sutiles de reconocimiento global de la inteligencia humana con formas en las que las máquinas ya son superiores, en términos de realizar pensamiento analítico, recordando billones de hechos de forma precisa. Las máquinas pueden compartir su información muy rápidamente. Pero no es simplemente una invasión extraterrestre de máquinas inteligentes. Vamos a fusionarnos con nuestra tecnología.

Estos nanobots que mencioné van a ser primero usados para aplicaciones médicas y de salud: limpiar el medioambiente, suministrando potentes células de combustible y paneles solares descentralizados ampliamente distribuidos, y mucho más al medioambiente. Pero también irán dentro de nuestro cerebro, interactuando con nuestras neuronas biológicas. Hemos demostrado los principios claves para poder hacer esto. Entonces, por ejemplo, una immersión completa en realidad virtual desde nuestro sistema nervioso, los nano-bots inhibiendo las señales procedentes de nuestros sentidos reales, reemplazándolas con las señales que nuestro cerebro recibiría si estuviéramos en el ambiente virtual, y luego sería como estar en ese ambiente virtual. Podríamos ir allí con otras personas, tener todo tipo de experiencias con cualquiera involucrando todos los sentidos. "Rayos de experiencia" los llamo, que pondrán su flujo completo de experiencias sensoriales en los correlatos neurológicos de sus emociones ahí en Internet. Podremos enchufarnos y experimentar lo que es ser otra persona. Pero lo más importante, será una tremenda expansión de la inteligencia humana a través de esta fusión directa con nuestra tecnología, que de alguna manera ya estamos haciendo. Hacemos de hecho proezas intelectuales que hubieran sido imposibles sin nuestra tecnología. La expectativa de vida humana se expande. Era de 37 años en el 1800, y con esta clase de biotecnología, revoluciones nanotecnológicas, se extenderá rápidamente en los años venideros.

Mi mensaje principal es que el progreso en tecnología es exponencial, no lineal. Muchos —incluso científicos— asumen el modelo lineal, y entonces dicen, "Oh, pasarán cientos de años antes de que tengamos ensamblamiento nanotecnológico de auto replicación o inteligencia artificial". Si realmente observan el poder del crecimiento exponencial, verán que estas cosas estarán muy pronto en nuestras manos. Y la tecnología de la información está abarcando cada vez más toda nuestra vida, desde nuestra música a lo que fabricamos, desde nuestra biología a nuestra energía y nuestros materiales.

Podremos manufacturar casi todo lo que necesitamos en 2020, desde la información, a partir de materials crudos baratos, utilizando nano-tecnología. Estas son tecnologías muy poderosas. Ambas potencian nuestra promesa y nuestro riesgo. Por lo que tenemos que tener la voluntad de aplicarla a los problemas adecuados.

Muchas gracias.

(Aplausos)