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.
Tôi sẽ nói về việc công nghệ đang đi về đâu. Và thường khi công nghệ tìm đến chúng ta, ta ngạc nhiên bởi cái nó mang lại. Nhưng thực sự có một khía cạnh lớn của công nghệ cái mà có thể đoán trước được phần nhiều, là bởi vì các hệ thống công nghệ đều có những thiên hướng, chúng có tính khấn cấp, chúng có những xu hướng. Những xu hướng đó được bắt nguồn từ bản chất tự nhiên của vật lý, hóa học dây kim loại, những sự chuyển mạch và các hạt điện tử, và chúng sẽ tạo ra những khuôn mẫu xảy ra lặp đi lặp lại. Và những khuôn mẫu đó tạo ra những xu hướng, khuynh hướng.
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.
Bạn có thể hầu như nghĩ về nó như một loại trọng lực. Tưởng tượng những hạt mưa rơi xuống thung lũng Quỹ đạo thực sự của một hạt mưa khi nó rơi xuống thung lũng là không thể đoán trước. Ta không thể thấy nơi nó đến, nhưng hướng đi chung vẫn thường nhận ra: Là đi xuống. Vì thế những xu thế và sự khẩn thiết không thể tách rời trong các hệ thống công nghệ cho ta một cảm giác nơi chúng đi tới một dạng thức lớn. Một cách cụ thể hơn, Tôi muốn nói rằng điện thoại là chắc chắn xảy ra, nhưng iPhone thì không. Internet là chắc chắn xảy ra, nhưng Twitter thì không.
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.
Vì thế chúng ta có rất nhiều những xu hướng đang xảy ra ngay lúc này, và tôi nghĩ rằng một trong những xu hướng trọng yếu là làm mọi thứ trở nên ngày càng thông minh hơn. Tôi gọi nó là cognifying -- cognification -- cũng được biết như là trí tuệ nhân tạo hay Al. Và tôi nghĩ rằng nó sẽ trở thành một trong những sự phát triển xu hướng, xu thế có tầm ảnh hưởng nhất của xã hội trong 20 năm tới.
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.
Và tất nhiên, nó đã ở đây Chúng ta đã có Al, và thường nó làm việc hậu trường, ở trụ sở sau các bệnh viện, nơi nó được dùng để chẩn đoán tia X tốt hơn một bác sĩ thật. Nó làm cho các cơ quan pháp lý, nơi nó được dùng để thông qua bằng chứng hợp pháp tốt hơn một luật sư loài người. Nó được dùng để lái máy bay mà bạn sử dụng để tới đây. Người phi công chỉ lái nó từ 7 đến 8 phút, còn lại Al sẽ đảm nhiệm việc lái. Và tất nhiên, tại Netflix và Amazon, nó làm việc hậu trường chuyên đưa ra các gợi ý. Và đó là thứ ta có hôm nay.
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.
Và chúng ta có một ví dụ, ở mặt trước của nó nhiều hơn, với thắng lợi của AlphaGo, người đánh bại Go, nhà vô địch thế giới. Nhưng nhiều hơn thế. Nếu bạn chơi video game, bạn đang chơi lại với một Al. Nhưng gần đây, Google đã dạy Al của họ học cách chơi video games thực sự. Một lần nữa, việc dạy về video games đã được hoàn thành, nhưng học cách để chơi video game là một bước khác nữa. Đó là trí thông minh nhân tạo. Cái chúng ta đang làm là nắm lấy trí tuệ thông minh này và chúng ta đang làm nó ngày càng thông minh hơn.
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.
Có ba khía cạnh với xu thế chung này mà tôi nghĩ đã bị xem thường Tôi nghĩ chúng ta sẽ hiểu Al tốt hơn nhiều nếu chúng ta hiểu ba điều này. Tôi nghĩ những điều đó cũng giúp chúng ta có được Al, vì chỉ bằng cách nắm bắt nó ta mới thực sự có thể điều khiển nó. Ta có thể thực sự hướng các đặc trưng bởi chấp nhận xu thế lớn hơn.
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.
Để tôi nói cho các bạn ba mặt khác nhau dưới đây. Đầu tiên, sự hiểu biết của bản thân chúng ta có một ý niệm rất nghèo nàn về việc thông minh là gì. Chúng ta có xu hướng nghĩ về sự thông minh chỉ theo một chiều, rằng nó giống như một ghi chép càng ngày càng lớn hơn. Nó bắt đầu với phép đo chỉ số IQ Phép đo khởi đầu cùng với một IQ tương đối thấp của loài chuột, và có thể có nhiều hơn trên một con vượn và cả trên một người ngớ ngẩn nữa, có thể trên một người bình thường như tôi có thể là một thiên tài. Và trí thông minh IQ đang ngày càng mạnh hơn. Điều đó hoàn toàn sai. Đó không phải trí thông minh không phải là trí thông minh loài người. Nó giống một một bản nhạc giao hưởng của các nốt nhạc khác nhau nhiều hơn, và mỗi một nốt nhạc này được chơi trên một công cụ nhận thức khác nhau.
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.
Có rất nhiều loại trí thông minh trong đầu của bản thân chúng ta. Chúng ta có lập luận diễn dịch, chúng ta có trí tuệ cảm xúc, chúng ta có trí tuệ không gian; chúng ta có thể có 100 loại khác nhau và tất cả được nhóm lại với nhau, và chúng thay đổi ở cường độ khác nhau với những người khác nhau. Và đương nhiên, nếu chúng ta để ý đến động vật, chúng cũng có một thứ một sự hòa âm khác của các loại trí tuệ khác nhau, và đôi khi những nhạc cụ tương tự đó giống với những thứ chúng ta có Chúng có thể nghĩ với cùng một cách nhưng có lẽ có một cách sắp xếp khác, có lẽ chúng cao hơn loài người ở một số trường hợp, như trí tuệ dài hạn ở một chú sóc thật sự là lạ thường, vì thế nó có thể nhớ nơi nó chôn những quả hạch. Ở những trường hợp khác chúng thấp hơn.
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.
Khi chúng ta tạo ra máy móc, chúng ta sẽ bố trí chúng theo cùng một cách, nơi chúng ta sẽ tạo ra một vài loại trí thông minh hơn cả của chúng ta, và nhiều trong số chúng sẽ không giống của chúng ta, bởi vì chúng không cần thiết. Vì vậy chúng ta sẽ nắm lấy những thứ này, những tập hợp nhân tạo, và chúng ta sẽ thêm nhiều trí tuệ nhân tạo vào Al của chúng ta. Chúng ta khiến chúng trở nên rất rất cụ thể.
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.
Vì thế về số học, máy tính của bạn đã thông minh hơn bạn rồi; GPS của bạn thông minh hơn bạn trong việc định vị không gian; Google, Bing thông minh hơn bạn về trí nhớ dài hạn. Và chúng ta sẽ lần nữa có lại được những loại suy nghĩ khác nhau và ta sẽ cho chúng vào một chiếc ô tô. Lý do chúng tôi muốn để chúng vào một chiếc ô tô là để nó lái, vì nó không lái giống người lái. Nó không nghĩ giống chúng ta. Nó là một chi tiết nằm trong tổng thể. Nó không bị làm cho sao nhãng, nó không lo lắng về liệu có dời đi với cái lò chưa tắt, hay nó có nên chuyên tâm vào vấn đề tài chính. Nó chỉ lái thôi.
(Laughter)
(tiếng cười)
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.
Chỉ lái thôi, OK? Và chúng ta thậm chí có thể quảng bá về chúng như thể: "không có ý thức." Chúng không có ý thức, chúng không quan tâm đến những điều đó, chúng không bị phân tâm.
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.
Nhìn chung, cái chúng ta đang cố gắng làm là tạo ra càng nhiều loại suy nghĩ khác biệt có thể. Chúng ta sẽ đưa dân đến khoảng không của tất cả các loại suy nghĩ khác biệt có thể. Và thực sự có lẽ có một số vấn đề khó khăn trong khoa học và kinh tế mà loại suy nghĩ của loài người không thể có khả năng tự giải quyết. Chúng ta cần một chương trình gồm 2 bước, để sáng lập những loại suy nghĩ mới chúng ta có thể làm việc cùng lúc để giải quyết những vấn đề lớn, như năng lượng tối hay lực hấp dẫn lượng tử chẳng hạn.
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.
Cái chúng ta đang làm là tạo ra trí tuệ ngoài hành tinh. Bạn thậm chí có thể nghĩ về nó như những người ngoài hành tinh nhân tạo theo một vài hướng. Và chúng sẽ giúp chúng ta nghĩ khác đi bởi vì suy nghĩ khác biệt là phương tiện của sự sáng tạo của cải và nền kinh tế mới.
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.
Ở khía cạnh thứ hai, chúng ta sẽ sử dụng Al về cơ bản để tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp thứ hai. Cuộc cách mạng công nghiệp thứ nhất được dựa trên sự thật rằng chúng ta đã tạo ra một vài thứ chúng ta gọi là năng lượng nhân tạo. Trước đó, trong suốt cuộc cách mạng nông nghiệp, mọi thứ được tạo ra phải được làm bởi sức lực cơ bắp của con người hoặc sức mạnh của động vật. Đó đã từng là cách duy nhất để làm mọi thứ. Sáng kiến lớn trong suốt thời kì cách mạng công nghiệp là, chúng ta khai thác năng lượng hơi nước, nhiên liệu hóa thạch, để tạo ra năng lượng nhân tạo chúng ta có thể sử dụng để làm bất cứ thứ gì chúng ta muốn. Vì vậy ngày nay khi bạn lái xe trên đường cao tốc, chỉ cần một cái xoay nhẹ công tắc tương đương với điều khiển 250 con ngựa 250 mã lực chúng ta có thể xây dựng tòa nhà chọc trời, xây thành phố, xây đường, tạo ra các nhà máy sản xuất đại trà các dòng ghế hoặc tủ lạnh vượt xa năng lực của chúng ta. Năng lượng nhân tạo cũng có thể được phân phát qua lưới điện hay một chấn song sắt để đi đến mọi nhà, xí nghiệp, trang trại, và tới bất cứ ai có thể mua năng lượng nhân tạo này, chỉ bằng cách cắm phích điện.
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.
Vì thế đây là một nguồn sáng kiến cũng như bởi vì một người nông dân có thể điều khiển máy bơm bằng tay, và chúng có thể thêm năng lượng nhân tạo, là nguồn điện, và anh ta có một máy bơm điện. Và bạn làm tăng nguồn năng lượng lên hàng ngàn hay hàng chục ngàn lần, và cách thức đó mang chúng ta đến với cuộc cách mạng công nghiệp. tất cả những thứ ta thấy, tất cả những tiến bộ giờ ta đang tận hưởng, đều xuất phát từ thực tế chúng ta làm.
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.
Bây giờ chúng ta sẽ làm điều tương tự với Al. Ta sẽ phân phát nó theo một hệ thống dây, và bây giờ bạn có thể dùng máy bơm bằng điện. Bạn có thể thêm trí thông minh nhân tạo, và giờ bạn có một máy bơm nhanh. Thứ được tăng công lực gấp 1 triệu lần, sẽ có mặt ở cuộc cách mạng công nghiệp lần hai. Vì thế giờ ô tô sẽ đi trên đường cao tốc, với 250 mã lực nhưng thêm vào đó là 250 trí óc Đó là ô tô tự động lái. nó như một hàng hóa kiểu mới; nó là một tiện ích mới. Al sẽ chảy qua hệ thống đường dây -đám mây- với cách giống như dòng điện.
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.
Vì thế mọi thứ chúng ta nạp điện, Chúng ta sẽ nhận thức được. Và tôi muốn nói rằng, công thức cho 10.000 bước khởi nghiệp tiếp theo vô cùng đơn giản, là lấy x và thêm Al. Đó là cách thức mà chúng ta sẽ đang làm. Và đó là cách mà chúng ta sẽ tạo ra cách mạng công nghiệp lần thứ hai. và ngay bây giờ, giờ phút này, bạn có thể đăng nhập Google và bạn có thể mua Al với 6 xu, 100 lượt truy cập. Ngay bây giờ điều này là sẵn có.
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.
Khía cạnh thứ ba là khi chúng ta có Al và biểu hiện cho điều đó, chúng ta có robots. Và robots sẽ là các chương trình máy chúng sẽ làm nhiều nhiệm vụ mà chúng ta đã làm. Một việc gồm một mớ các nhiệm vụ, do đó chúng sẽ đánh giá lại việc làm vì chúng sẽ làm một vài nhiệm vụ đó. Nhưng chúng cũng sẽ tạo ra những loại hoàn toàn mới, một số lượng lớn các nhiệm vụ hoàn toàn mới mà chúng ta không biết ta đã muốn làm trước đó. Chúng sẽ thực sự đem lại những loại nghề nghiệp mới, những loại nhiệm vụ mới mà chúng ta muốn làm, chỉ như tự động hóa tạo ra một bó những thứ mới mẻ mà chúng ta không biết ta cần trước đó, và giờ ta không thể sống thiếu chúng. Vì thế chúng sẽ sản sinh thậm chí nhiều nghề hơn chúng lấy đi, nhưng quan trọng là nhiều nhiệm vụ mà chúng ta sẽ giao cho chúng có thể được chỉ rõ dựa theo tính hiệu quả và năng suất. Nếu bạn có thể chỉ rõ một nhiệm vụ, hoặc là bằng tay hoặc thuộc nhận thức, rằng có thể được chỉ ra dựa theo tính hiệu quả hay năng suất, đi tới những chương trình máy tính. Năng suất là nhờ robots. Cái mà chúng ta thực sự giỏi đó là gây lãng phí thời gian.
(Laughter)
(tiếng cười)
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.
Ta thực sự giỏi ở những thứ không có khả năng. Khoa học vốn không hiệu quả. Nó dẫn đến sự thật là bạn thất bại hết lần này đến lần khác. Nó đưa ra sự thật rằng bạn làm những bài test và thí nghiệm không thành, mặt khác bạn đang không học. Nó đưa ra sự thật là nó không có nhiều hiệu quả. Sự đổi mới theo định nghĩa là không hiệu quả, vì bạn tạo ra nguyên mẫu, vì bạn thử những thứ gây thất bại, không làm được việc. Sự khám phá vốn không hiệu quả. Nghệ thuật không hiệu quả. Mối quan hệ của con người không hiệu quả. Đó là tất cả những thứ chúng ta hướng đến, vì chúng không hiệu quả. Hiệu quả là nhờ robots. Chúng ta cũng sẽ học được rằng chúng ta làm việc cùng Al vì chúng suy nghĩ khác chúng ta.
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.
Khi Deep Blue đánh bại nhà vô địch cờ vua giỏi nhất thế giới, mọi người nghĩ đó là kết thúc của cờ vua. Nhưng thực tế, hóa ra ngày nay, nhà vô địch cờ vua giỏi nhất thế giới không phải là một Al. không là một con người. Nó là một đội gồm một người và một Al. Thầy thuốc chẩn đoán giỏi nhất không phải một bác sĩ hay Al, Nó là một đội. Chúng ta đang và sẽ làm việc với Al, và tôi nghĩ bạn sẽ được trả lương theo cách bạn làm việc với những chương trình máy. Đó là điều thứ ba, rằng chúng là khác biệt, chúng có ích và chúng sẽ trở thành thứ mà chúng ta làm việc cùng hơn là chống lại. Chúng ta sẽ làm việc cùng hơn là chống lại chúng.
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.
Vì vậy, tương lai: Nó đưa chúng ta đi về đâu? Tôi nghĩ rằng 25 năm kể từ bây giờ, họ sẽ nhìn lại nhìn vào sự hiểu biết về Al của chúng ta và nói, "Bạn đã không có Al. Sự thật, bạn thậm chí chưa có Internet, so với cái chúng ta sẽ có sau 25 năm." Ngay lúc này ta chưa có những chuyên gia Al. Có rất nhiều tiền được đổ vào đó, Có hàng tỉ đô-la được chi vào đó; Nó là một món kinh doanh khổng lồ, nhưng chẳng có một chuyên gia nào khi so với cái mà chúng ta sẽ biết sau 25 năm. Vì thế chúng ta chỉ đang ở điểm bắt đầu, ta ở giờ đầu tiên của tất cả những điều này. Chúng ta ở giờ đầu tiên của Internet. Ta ở giờ đầu tiên của cái đang xảy đến. Sản phẩm Al phổ biến nhất trong 20 năm tới là cái mọi người đều sử dụng, chưa từng được phát minh. Điều đó có nghĩa là bạn vẫn chưa muộn.
Thank you.
Cảm ơn.
(Laughter)
(tiếng cười)
(Applause)
(tiếng vỗ tay)