سأتحدث قليلاً ٌإلى أين تتجه التكنولوجيا. وغالبا ما تصلنا التكنولوجيا، ونتفاجأ بما يصحبها. ولكن في الواقع يوجد جانب كبير من التكنولوجيا الذي يمكننا التنبؤ به إلى حد كبير، وهذا بسبب أن الأنظمة التكنولوجية من كل الأنواع لديها ميول لديها حاجات ملحة، لديها اتجاهات معينة. وتستمد تلك الاتجاهات من الطبيعة الفيزيائية، من كيمياء الأسلاك والمفاتيح والإلكترونات، وسوف ينتج عنها أنماط معينة تتكرر مرة تلو الأخرى. وتلك الأنماط ينتج عنها تلك الميول والاتجاهات.
I'm going to talk a little bit about where technology's going. And often technology comes to us, we're surprised by what it brings. But there's actually a large aspect of technology that's much more predictable, and that's because technological systems of all sorts have leanings, they have urgencies, they have tendencies. And those tendencies are derived from the very nature of the physics, chemistry of wires and switches and electrons, and they will make reoccurring patterns again and again. And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
يمكنك أن تتصورها كنوع من الجاذبية. تخيل قطرات المطر تنهمر في وادي. المسار الحقيقي الذي ستسلكه قطرات المطر إلى قعر الوادي لا يمكن التنبؤ به. لا يمكننا رؤيتها إلى أين تتجه، ولكن الاتجاه العام هو أمر لا مفر منه: نحو الأسفل. لذا فإن هذه الميول والاتجاهات المضمنة في الأنظمة التكنولوجية يمكننا أن تعطينا فكرة عامة إلى أين نتجه بشكل عام. وبشكل عام، يمكنني القول إن الهاتف كان أمراً حتمياً، ولكن الآيفون لم يكن كذلك. الإنترنت كان أمراً حتمياً، ولكن تويتر لم يكن كذلك.
You can almost think of it as sort of like gravity. Imagine raindrops falling into a valley. The actual path of a raindrop as it goes down the valley is unpredictable. We cannot see where it's going, but the general direction is very inevitable: it's downward. And so these baked-in tendencies and urgencies in technological systems give us a sense of where things are going at the large form. So in a large sense, I would say that telephones were inevitable, but the iPhone was not. The Internet was inevitable, but Twitter was not.
لذا لدينا اتجاهات عامة تحدث الآن، وأعتقد أن أحد أهم هذه الاتجاهات هو الاتجاه لجعل الأشياء أكثر وأكثر ذكاء. أسميه الإدراك الاصطناعي كما يعرف بالذكاء الاصطناعي. وأعتقد أن هذا سيكون من أكثر التطورات تأثيراً على ميول وتوجهات مجتمعنا خلال ٢٠ سنة المقبلة.
So we have many ongoing tendencies right now, and I think one of the chief among them is this tendency to make things smarter and smarter. I call it cognifying -- cognification -- also known as artificial intelligence, or AI. And I think that's going to be one of the most influential developments and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
وبالطبع هي توجد معنا الآن. لدينا حاليا الذكاء الإصطناعي وغالبا ما تكون تعمل خلف الكواليس، في الآلات الخليفة في المستشفيات، حيث تستخدم لتشخيص صور الأشعة بشكل أفضل من التشخيص البشري. كما يوجد في المكاتب القانونية حيث تستخدم لمراجعة الأدلة القانونية الموجودة أفضل من أي محام بشري. تستخدم لتحليق الطائرة التي جاءت بك اليوم. قام الطيارون البشريون بالطيران لمدة ٧ أو ٨ دقائق، قام الذكاء الاصطناعي بكل المهام الباقية وبالطبع يوجد في نيتفلكس وأمازون، حيث يعمل في الخلفية لتقديم الاقتراحات لك. هذا ما لدينا اليوم.
So, of course, it's already here. We already have AI, and often it works in the background, in the back offices of hospitals, where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor. It's in legal offices, where it's used to go through legal evidence better than a human paralawyer. It's used to fly the plane that you came here with. Human pilots only flew it seven to eight minutes, the rest of the time the AI was driving. And of course, in Netflix and Amazon, it's in the background, making those recommendations. That's what we have today.
كما لدينا مثال لأحدها يعمل بصورة مباشرة أكثر لنا، حيث تغلب برنامج "ألفاجو" على أشهر بطل عالمي في "جو". لكن يوجد المزيد لهذا. إن لعبت بلعبة فيديو، فأنت تلعب ضد ذكاء اصطناعي. قامت جوجل مؤخرا بتعليم ذكائهم الاصطناعي كيفية تعلم لعب ألعاب الفيديو. ومرة أخرى، تعليم ألعاب الفيديو أمر تم القيام به سابقا، لكن تعلم كيفية لعب ألعاب الفيديو هي خطوة أخرى. وذلك هو الذكاء الاصطناعي. وما نقوم به هو أخذ ذلك الذكاء الاصطناعي ونجعله أكثر فأكثر ذكاء.
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it, with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion. But it's more than that. If you play a video game, you're playing against an AI. But recently, Google taught their AI to actually learn how to play video games. Again, teaching video games was already done, but learning how to play a video game is another step. That's artificial smartness. What we're doing is taking this artificial smartness and we're making it smarter and smarter.
وتوجد ثلاثة جوانب لهذا الاتجاه العام أعتقد أنها لم تلقى التقدير اللازم، وأعتقد أننا سنفهم الذكاء الاصطناعي بصورة أفضل إن نحن فهمنا تلك الجوانب الثلاثة. أعتقد أن هذه الأشياء ستساعدنا في تقبل الذكاء الاصطناعي، لأننا لن نتمكن من توجيهه إلا أن قمنا بتقبله. يمكننا فعلا توجيه التفاصيل إن قمنا بتقبل الاتجاه الأكبر.
There are three aspects to this general trend that I think are underappreciated; I think we would understand AI a lot better if we understood these three things. I think these things also would help us embrace AI, because it's only by embracing it that we actually can steer it. We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
لذا سأتحدث عن تلك الجوانب الثلاث المختلفة. الأول هو: أن ذكائنا لديه فهم ضعيف جدا لما هو الذكاء. نميل للتفكير أن الذكاء يوجد في بعد واحد فقط، كما الحال في النغمة الموسيقية التي يرتفع صوتها تدريجيا. كما يحصل في قياس معدل الذكاء. حيث تبدأ غالبا بقياس بسيط منخفض لفأر مثلا، ثم يرتفع أكثر قليلا مع شمبانزي، ثم شخص لديه ذكاء محدود، ثم شخص عادي مثلي أنا، ثم لدى شخص نابغة وهو مقياس ذكاء يكبر أكثر فأكثر. هذا خاطئ تماما. هذه ليست حال الذكاء، على الأقل الذكاء البشري. الأمر أشبه بالسمفونية الموسيقية التي تحتوي على نغمات متعددة، وكل من هذه النغمات تعزف على آلة مختلفة من الإدراك.
So let me talk about those three different aspects. The first one is: our own intelligence has a very poor understanding of what intelligence is. We tend to think of intelligence as a single dimension, that it's kind of like a note that gets louder and louder. It starts like with IQ measurement. It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse, and maybe there's more in a chimpanzee, and then maybe there's more in a stupid person, and then maybe an average person like myself, and then maybe a genius. And this single IQ intelligence is getting greater and greater. That's completely wrong. That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway. It's much more like a symphony of different notes, and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
توجد في عقولنا أنواع مختلفة من الذكاء. لدينا الاستدلال الاستنتاجي، لدينا الذكاء العاطفي، لدينا الذكاء الحيزي، لدينا حولي 100 نوع مختلف موجودون مع بعضهم البعض، وتختلف درجة قوة كل منهم من شخص إلى آخر. وإن نظرنا إلى الحيوانات، فسنجد مجموعة أخرى أنواع أخرى من الذكاء مشكلة سمفونية فيما بينها، وأحيانا تكون الأدوات المستخدمة هي ذاتها التي نملكها. يمكنها أن تفكر بذات الطريقة، ولكن بترتيب مختلف، وربما تكون يمستوى أعلى من الإنسان في حالات ما، كما في الذاكرة طويلة المدى لدى السناجب التي تعتبر مذهلة، وتتيح لها أن تتذكر أين قامت بتخزين طعامها. ولكن في حالات أخرى تكون بمستوى أقل.
There are many types of intelligences in our own minds. We have deductive reasoning, we have emotional intelligence, we have spatial intelligence; we have maybe 100 different types that are all grouped together, and they vary in different strengths with different people. And of course, if we go to animals, they also have another basket -- another symphony of different kinds of intelligences, and sometimes those same instruments are the same that we have. They can think in the same way, but they may have a different arrangement, and maybe they're higher in some cases than humans, like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal, so it can remember where it buried its nuts. But in other cases they may be lower.
وعندما نباشر في بناء آلات، فنحن نقوم بتصميمها بالطريقة ذاتها، حيث نجعل بعض أنواع الذكاء تلك أكثر تقدما من الأنواع التي لدينا نحن، وبعضها الآخر يكون بمستوى أدنى بكثير مما لدينا، لأنه لا يوجد حاجة لها. وسنقوم بأخذ هذه الأشياء، هذه المجموعات الصناعية، وسنضيف المزيد من أنواع الإدراك الاصطناعي للذكاء الاصطناعي لدينا. وسنقوم بجعلها محددة بشكل كبير.
When we go to make machines, we're going to engineer them in the same way, where we'll make some of those types of smartness much greater than ours, and many of them won't be anywhere near ours, because they're not needed. So we're going to take these things, these artificial clusters, and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs. We're going to make them very, very specific.
لذا الآلة الحاسبة هي أذكى منك في إجراء العمليات الحسابية، وجهاز تحديد المواقع الجغرافي أذكى منك في الملاحة، "جوجل" و"بينج" أذكى منك في الذاكرة طويلة الأمد. وسوف نأخذ مرة أخرى تلك الأنواع المختلفة من التفكير وسوف نضعها في سيارة مثلا. وسبب أننا سنضعها في سيارة لكي تقود نفسها، بطريقة مختلفة عن قيادة الإنسان. وهي لا تفكر كما نفكر نحن. هذه هي الخاصية الأساسية لها. فهي لا يمكن أن تتشتت، ولن تقلق إن كانت نسيت أن تطفئ الفرن قبل أن تغادر، أو أن تفكر أن كان يجب أن تتخصص في المالية. هي تقود فقط.
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already; your GPS is smarter than you are in spatial navigation; Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory. And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking and we'll put them into, like, a car. The reason why we want to put them in a car so the car drives, is because it's not driving like a human. It's not thinking like us. That's the whole feature of it. It's not being distracted, it's not worrying about whether it left the stove on, or whether it should have majored in finance. It's just driving.
(ضحك)
(Laughter)
تقود فقط، حسنا؟ ولربما قمنا بوضع هذا في إعلان هي "خالية من الوعي". فهي خالية من الإدراك، هي لا تهمها تلك الأمور، لا يمكن أن تشتت انتباهها
Just driving, OK? And we actually might even come to advertise these as "consciousness-free." They're without consciousness, they're not concerned about those things, they're not distracted.
بشكل عام، ما نحاول القيام به هو إيجاد أكبر قدر ممكن من أنواع التفكير المختلفة. سنقوم بمليء الفضاء بجميع الأنواع المتاحة من أشكال الحياة، والتفكير. ولربما كانت توجد بعض المشاكل والتي تتميز بصعوبة ما في مجال الأعمال والعلوم والتي لربما كان تفكيرنا البشري غير قادر على حلها لوحده. نحن بحاجة إلى برنامج من خطوتين، لكي يتيح لنا ابتكار أنواع جديدة من التفكير التي تمكننا من أن نعمل معها لحل تلك المشاكل الكبيرة بالفعل، مثل الطاقة المظلمة أو الجاذبية الكمية.
So in general, what we're trying to do is make as many different types of thinking as we can. We're going to populate the space of all the different possible types, or species, of thinking. And there actually may be some problems that are so difficult in business and science that our own type of human thinking may not be able to solve them alone. We may need a two-step program, which is to invent new kinds of thinking that we can work alongside of to solve these really large problems, say, like dark energy or quantum gravity.
ما نقوم به هو صنع ذكاء من خارج الأرض. ويمكن أن تفكر بالأمر ككائنات فضائية اصطناعية بصورة أو أخرى. وهي ستساعدنا على التفكير بطريقة مختلفة، لأن التفكير المختلف هو بمثابة المحرك للابتكار والثراء والاقتصاد الجديد.
What we're doing is making alien intelligences. You might even think of this as, sort of, artificial aliens in some senses. And they're going to help us think different, because thinking different is the engine of creation and wealth and new economy.
الجانب الثاني لهذا الأمر أننا سنستخدم الذكاء الاصطناعي لكي نقوم بإحداث ثورة صناعية ثانية بكل بساطة. الثورة الصناعية الأولى كانت ترتكز على حقيقة أننا اخترعنا شيء أسميه أنا الطاقة الاصطناعية. قبل هذا، خلال الثورة الزراعية، كل شيء تتم صناعته كان يجب استخدام العضلات البشرية أو الطاقة الحيوانية. كانت تلك هي الطريقة الوحيدة لإنجاز الأعمال. الاختراع العظيم خلال الثورة الصناعية هو، تمكننا من استخدام طاقة البخار، والوقود الحجري، لكي نصنع تلك الطاقة الاصطناعية التي يمكننا استخدامها لكي نقوم بأي شيء نرغب في فعله. ولذا اليوم عندما تقود خلال الطرق السريعة، فأنت ببساطة عندما تدير المفتاح، تتحكم بقوة 250 حصانا 250 حصانا يمكن أن نستخدمها لبناء ناطحات السحاب، أو المدن أو الطرق، لإنشاء مصانع يمكننها إنتاج مقاعد وثلاجات أكثر بكثير مما نقدر عليه لوحدنا. كما يمكن لتلك القوة الصناعية أن توزع من خلال شبكة وأسلاك لجميع المنازل والمصانع والمزارع، ويمكن للجميع شراء تلك القوة الصناعية، بتوصيل شيء ما بتلك الشبكة.
The second aspect of this is that we are going to use AI to basically make a second Industrial Revolution. The first Industrial Revolution was based on the fact that we invented something I would call artificial power. Previous to that, during the Agricultural Revolution, everything that was made had to be made with human muscle or animal power. That was the only way to get anything done. The great innovation during the Industrial Revolution was, we harnessed steam power, fossil fuels, to make this artificial power that we could use to do anything we wanted to do. So today when you drive down the highway, you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses -- 250 horsepower -- which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads, to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators way beyond our own power. And that artificial power can also be distributed on wires on a grid to every home, factory, farmstead, and anybody could buy that artificial power, just by plugging something in.
وقد كان هذا مصدرا للابتكار أيضا، حيث يقدر مزارع أن يستخدم مضخة يدوية، ويمكنهم إضافة هذه الطاقة الاصطناعية، هذه الكهرباء، وستتاح له مضخة كهربائية. ويمكن تكرار الأمر آلاف أو عشرات الألاف من المرات، وهذا الأمر هو ما صنع الثورة الصناعية. جميع ما نراه الآن وكل التطور الذي ننعم به، هو ينتج من حقيقة أننا قمنا بذاك الأمر.
So this was a source of innovation as well, because a farmer could take a manual hand pump, and they could add this artificial power, this electricity, and he'd have an electric pump. And you multiply that by thousands or tens of thousands of times, and that formula was what brought us the Industrial Revolution. All the things that we see, all this progress that we now enjoy, has come from the fact that we've done that.
سوف نقوم بذات الأمر الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي وسوف نقوم بتوزيعه من خلال شبكة توزيع، ما يمكنك من استخدام مضخات إلكترونية. يمكنك أن تضيف القليل من الذكاء الاصطناعي، وسوف ينتج لك مضخة ذكيه. وهذا الأمر إن تم تكراره ملايين المرات، سينتج عنه تلك الثورة الصناعية الثانية. الآن السيارة تسير في الطريق السريع، ولديها 250 حصانا بالإضافة إلى 250 من العقول. هذه هي السيارة ذاتية القيادة. إنها بمثابة سلعة جديدة، هذه أداة جديدة. سيتدفق الذكاء الاصطناعي من خلال الشبكة –خدمة السحابة- كما يحدث في الشبكة الكهربائية.
We're going to do the same thing now with AI. We're going to distribute that on a grid, and now you can take that electric pump. You can add some artificial intelligence, and now you have a smart pump. And that, multiplied by a million times, is going to be this second Industrial Revolution. So now the car is going down the highway, it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds. That's the auto-driven car. It's like a new commodity; it's a new utility. The AI is going to flow across the grid -- the cloud -- in the same way electricity did.
كل شيء تم استخدام الكهرباء به سنجعلها ذات إدراك كذلك. سوف أقترح بعد ذلك، أن طريقة البدء في المشاريع 10,000 التالية هي بسيطة جدا جدا وهي أخذ أي شيء ونضيف له ذكاء اصطناعي. هذه هي الطريقة التي سنقوم بإتباعها واستخدامها. هذه هي الطريقة التي سنقوم من خلالها بإحداث الثورة الصناعية الثانية. بالمناسبة، في هذه اللحظة يمكنك أن تزور "جوجل" وتشتري ذكاء اصطناعي بسعر 6 سنتات، 100 مشاهدة. هذا متاح الآن.
So everything that we had electrified, we're now going to cognify. And I would suggest, then, that the formula for the next 10,000 start-ups is very, very simple, which is to take x and add AI. That is the formula, that's what we're going to be doing. And that is the way in which we're going to make this second Industrial Revolution. And by the way -- right now, this minute, you can log on to Google and you can purchase AI for six cents, 100 hits. That's available right now.
والجانب الثالث لهذا الموضوع هو أننا عندما نأخذ هذا الذكاء الاصطناعي ونجسده، فسوف نحصل على الروبوتات. وستقوم الروبوتات بمهام وحدها، وسوف تؤدي الكثير من المهام التي نقوم بها الآن. العمل عبارة عن سلسلة من المهام، ولذا ستقوم بإعادة تعريف أعمالنا لأنها ستقوم بأداء بعض من تلك المهام. كما أنها ستقوم بالإشراف على فئات جديدة بالكامل، مهام جديدة تماماً لم نكن نعي أننا يجب القيام بها. سيتولد عنها أنواع جديدة من الأعمال، أنواع جديدة من المهام التي نرغب بالقيام بها، كما أن المهام الميكانيكية نتج عنها أشياء جديدة لم نكن نعرف أننا بحاجة لها من قبل، والآن لا يمكننا العيش بدونها. وهي بذلك ستساهم في إيجاد وظائف أكثر مما ستتسبب في إلغائها، والضروري أن تكون معظم المهام التي سنوكلها لهم هي مهام يمكن تحديدها من حيث الكفاءة أو الإنتاجية. إن أمكنك تحديد مهمة ما، إما يدويا أو نظرياً، والتي يمكن تحديدها من وجهة نظر كفاءة أو إنتاجية، التي تذهب إلى الروبوتات. الإنتاجية هي شيء للروبوتات. نحن بكل بساطة متميزون في إضاعة الوقت.
So the third aspect of this is that when we take this AI and embody it, we get robots. And robots are going to be bots, they're going to be doing many of the tasks that we have already done. A job is just a bunch of tasks, so they're going to redefine our jobs because they're going to do some of those tasks. But they're also going to create whole new categories, a whole new slew of tasks that we didn't know we wanted to do before. They're going to actually engender new kinds of jobs, new kinds of tasks that we want done, just as automation made up a whole bunch of new things that we didn't know we needed before, and now we can't live without them. So they're going to produce even more jobs than they take away, but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity. If you can specify a task, either manual or conceptual, that can be specified in terms of efficiency or productivity, that goes to the bots. Productivity is for robots. What we're really good at is basically wasting time.
(ضحك)
(Laughter)
نحن جيدون جدا في تأدية الأشياء الغير فعالة. العلم هو غير كفؤ بطبيعته. فهو مبنى أساساً على حقيقة الفشل مرة تلو الأخرى. هو مبنى على أساس أنك تجري اختبارات وتجارب غير ناجحة، وإلا فإنك لن تتعلم. هو مبنى على أساس عدم وجود كفاءة كبيرة به. الابتكار يحمل في تعريفه عدم الكفاءة، لأنك تصنع النماذج الأولية، لأنك تجرب الأشياء التي تفشل ولا تؤدي عملها. الاستكشاف هو غير كفؤ بطبيعته. الفن لا يتسم بالكفاءة. العلاقات البشرية لا تتسم بالكفاءة. هذه جميعها أشياء سننجذب لها، لأنها تتميز بعدم الكفاءة. الكفاءة هي متاحة للروبوتات فقط. كما أننا سنتعلم العمل مع أنواع الذكاء الاصطناعي، لأنها تفكر بطريقة مختلفة عنا.
We're really good at things that are inefficient. Science is inherently inefficient. It runs on that fact that you have one failure after another. It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work, otherwise you're not learning. It runs on the fact that there is not a lot of efficiency in it. Innovation by definition is inefficient, because you make prototypes, because you try stuff that fails, that doesn't work. Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient. Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. We're also going to learn that we're going to work with these AIs because they think differently than us.
عندما تغلب "ديب بلو" على بطل العالم في الشطرنج، اعتقد الناس أنها نهاية الشطرنج. لكن في الحقيقة، اتضح أن بطل الشطرنج الأفضل في العالم هو ليس ذكاء اصطناعيا. كما أنه ليس بشريا. لكنه فريق مكون من إنسان وذكاء اصطناعي. أفضل التشخيصات الطبية لا يجريها طبيب، وليس ذكاء اصطناعي، ولكن فريق. سوف نعمل مع أنواع الذكاء الاصطناعي، وأعتقد أننا سوف نتسلم راتبنا في المستقبل بناء على مدى قدرتنا على العمل معها. وهذا هو الأمر الثالث، أنها مختلفة عنا، فهي أدوات مساعدة وستكون أشياء نحن نعمل معها عوضا أن نكون نعمل ضدها. سنعمل جنبا إلى جنب بدل أن نكون ضدهم.
When Deep Blue beat the world's best chess champion, people thought it was the end of chess. But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world is not an AI. And it's not a human. It's the team of a human and an AI. The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI, it's the team. We're going to be working with these AIs, and I think you'll be paid in the future by how well you work with these bots. So that's the third thing, is that they're different, they're utility and they are going to be something we work with rather than against. We're working with these rather than against them.
ولذا، في المستقبل، إلى أين سيؤدي بنا هذا؟ أعتقد أن الناس بعد 25 عاماً من الآن سينظرون لوقتنا الحالي وينظرون إلى مفهومنا عن الذكاء الاصطناعي وسيقولون، "ليس لديكم ذكاء اصطناعي، في الحقيقة لم يكن لديكم إنترنت بعد، مقارنة بما هو لدينا بعد 25 سنة من الآن" لا يوجد خبراء في الذكاء الاصطناعي الآن. الكثير من المال ينفق في هذا المجال، ويتم إنفاق المليارات من الدولارات لتطويره، أنه مجال عمل ضخم جداً، لكن لا يوجد خبراء، مقارنة بما سنعرفه بعد 20 سنة من الآن. لذا نحن ببساطة في بداية البداية، نحن في الساعات الأولى من هذا العصر. نحن في الساعات الأولى من عمر الإنترنت. نحن في الساعات الأولى لما هو آت. المنتج المبني على الذكاء الاصطناعي والذي سيكون الأكثر انتشارا بعد 20 سنة، والذي سيستخدمه الجميع، لم يتم اختراعه بعد. وهذا يعني أنكم لستم متأخرين عن موعدكم.
So, the future: Where does that take us? I think that 25 years from now, they'll look back and look at our understanding of AI and say, "You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet, compared to what we're going to have 25 years from now." There are no AI experts right now. There's a lot of money going to it, there are billions of dollars being spent on it; it's a huge business, but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now. So we are just at the beginning of the beginning, we're in the first hour of all this. We're in the first hour of the Internet. We're in the first hour of what's coming. The most popular AI product in 20 years from now, that everybody uses, has not been invented yet. That means that you're not late.
شكرا جزيلاً.
Thank you.
(ضحك)
(Laughter)
(تصفيق)
(Applause)