How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
¿Cuántos de Uds. son creativos? Diseñadores, ingenieros, emprendedores, artistas, o quizás solo tienen una gran imaginación. Muestren sus manos.
That's most of you. I have some news for us creatives. Over the course of the next 20 years, more will change around the way we do our work than has happened in the last 2,000. In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history.
La mayoría de Uds. Tengo algo que decir para nosotros los creativos. En los próximos 20 años, la manera de realizar nuestro trabajo va a cambiar más que en los últimos 2000 años. De hecho, pienso que estamos ante una nueva era en nuestra historia.
Now, there have been four major historical eras defined by the way we work. The Hunter-Gatherer Age lasted several million years. And then the Agricultural Age lasted several thousand years. The Industrial Age lasted a couple of centuries. And now the Information Age has lasted just a few decades. And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.
Hubo cuatro grandes eras históricas definidas por la manera de trabajar. La era cazadora-recolectora duró varios millones de años. Luego, la era agrícola duró varios miles de años. La era industrial duró un par de siglos. Y ahora la era de la información que lleva solo algunas décadas. Y hoy, estamos en presencia de una nueva gran era para nuestra especie.
Welcome to the Augmented Age. In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented by computational systems that help you think, robotic systems that help you make, and a digital nervous system that connects you to the world far beyond your natural senses. Let's start with cognitive augmentation. How many of you are augmented cyborgs?
Bienvenidos a la era aumentada. En esta era nueva, las capacidades del ser humano serán aumentadas por sistemas computarizados que nos ayudarán a pensar, sistemas robóticos que ayudarán a construir, y sistemas nerviosos digitales que conectarán con el mundo más allá de los sentidos naturales. Comencemos con la aumentación cognitiva. ¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados?
(Laughter)
(Risas)
I would actually argue that we're already augmented. Imagine you're at a party, and somebody asks you a question that you don't know the answer to. If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer. But this is just a primitive beginning. Even Siri is just a passive tool. In fact, for the last three-and-a-half million years, the tools that we've had have been completely passive. They do exactly what we tell them and nothing more. Our very first tool only cut where we struck it. The chisel only carves where the artist points it. And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction. In fact, to date, and this is something that frustrates me, we've always been limited by this need to manually push our wills into our tools -- like, manual, literally using our hands, even with computers. But I'm more like Scotty in "Star Trek."
En realidad yo aseguraría que ya estamos aumentados. Imagínense en una fiesta, y alguien les hace una pregunta para la que no tienen respuesta. Si tienen uno de estos, en algunos segundos, pueden saber la respuesta. Pero este es un comienzo primitivo. Incluso Siri es una herramienta pasiva. De hecho, en los últimos tres millones y medio de años, las herramientas que usamos fueron completamente pasivas. Hacen justo lo que les pedimos y nada más. Nuestra primera herramienta cortaba donde la golpeábamos. El cincel solo talla donde el artista lo apunta. E incluso las herramientas más avanzadas no hacen nada sin nuestra dirección. De hecho, al día de la fecha, y esto es algo que me frustra, siempre estuvimos limitados por esta necesidad manual de ejercer nuestra voluntad en las herramientas literalmente, con las manos, incluso con las computadoras. Pero yo soy más como Scotty de "Star Trek".
(Laughter)
(Risas)
I want to have a conversation with a computer. I want to say, "Computer, let's design a car," and the computer shows me a car. And I say, "No, more fast-looking, and less German," and bang, the computer shows me an option.
Quiero conversar con la computadora. Quiero decirle "Computadora, diseñemos un auto", y que me lo muestre. Y yo diga "No, que parezca más rápido y menos alemán", y pum, la computadora muestra una opción.
(Laughter)
(Risas)
That conversation might be a little ways off, probably less than many of us think, but right now, we're working on it. Tools are making this leap from being passive to being generative. Generative design tools use a computer and algorithms to synthesize geometry to come up with new designs all by themselves. All it needs are your goals and your constraints.
Esa conversación puede parecer lejana, quizás menos de lo que pensamos, pero ahora, trabajamos en ello. Las herramientas están haciendo el salto de pasivas a generativas. Las herramientas generativas usan una computadora y algoritmos para sintetizar geometría, para crear nuevos diseños por sí mismas. Solo necesita objetivos y restricciones.
I'll give you an example. In the case of this aerial drone chassis, all you would need to do is tell it something like, it has four propellers, you want it to be as lightweight as possible, and you need it to be aerodynamically efficient. Then what the computer does is it explores the entire solution space: every single possibility that solves and meets your criteria -- millions of them. It takes big computers to do this. But it comes back to us with designs that we, by ourselves, never could've imagined. And the computer's coming up with this stuff all by itself -- no one ever drew anything, and it started completely from scratch. And by the way, it's no accident that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.
Les daré un ejemplo. En el caso de este chasis de dron aéreo, solo es necesario decir algo como, tiene cuatro hélices, que sea lo más liviano posible, y con aerodinámica eficiente. Luego la computadora explora todas las soluciones posibles. Cada posible solución que concuerda con los criterios, millones. Se necesitan computadoras grandes. Pero nos devuelve diseños que por nuestros propios medios nunca podríamos imaginar. Y la computadora llega a esto por sus propios medios. Nadie jamás dibujó nada, y comenzó de cero. Y por cierto, no es un accidente que el cuerpo del dron se parezca a la pelvis de una ardilla voladora.
(Laughter)
(Risas)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
Es porque los algoritmos trabajan igual que la evolución.
What's exciting is we're starting to see this technology out in the real world. We've been working with Airbus for a couple of years on this concept plane for the future. It's a ways out still. But just recently we used a generative-design AI to come up with this. This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer. It's stronger than the original yet half the weight, and it will be flying in the Airbus A320 later this year. So computers can now generate; they can come up with their own solutions to our well-defined problems. But they're not intuitive. They still have to start from scratch every single time, and that's because they never learn. Unlike Maggie.
Es emocionante que estamos empezando a ver esta tecnología en el mundo real. Trabajamos con Airbus durante un par de años en este concepto de avión para el futuro. Aunque todavía es muy lejano. Pero hace poco usamos inteligencia artificial de diseño generativo para llegar a esto. Esta es una división de cabina impresa en 3D diseñada por una computadora. Es más fuerte que la original y pesa la mitad, y va a volar en el Airbus A320 más adelante en este año. Ahora las computadoras pueden generar. Pueden brindar sus propias soluciones para nuestros problemas bien definidos. Pero no son intuitivas. Siempre tienen que comenzar de cero en cada oportunidad, Y eso es porque nunca aprenden. No como Maggie.
(Laughter)
(Risas)
Maggie's actually smarter than our most advanced design tools. What do I mean by that? If her owner picks up that leash, Maggie knows with a fair degree of certainty it's time to go for a walk. And how did she learn? Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk. And Maggie did three things: she had to pay attention, she had to remember what happened and she had to retain and create a pattern in her mind.
Maggie es más inteligente que nuestras herramientas más avanzadas. ¿Qué quiero decir? Si su dueño toma la correa, Maggie sabe con bastante seguridad que es hora de dar un paseo. ¿Y cómo lo aprendió? Bueno, cada vez que su dueño toma la correa, salen a pasear. Maggie hizo tres cosas: tuvo que prestar atención, tuvo que recordar qué pasó, y tuvo que retener y crear un patrón en su cabeza.
Interestingly, that's exactly what computer scientists have been trying to get AIs to do for the last 60 or so years. Back in 1952, they built this computer that could play Tic-Tac-Toe. Big deal. Then 45 years later, in 1997, Deep Blue beats Kasparov at chess. 2011, Watson beats these two humans at Jeopardy, which is much harder for a computer to play than chess is. In fact, rather than working from predefined recipes, Watson had to use reasoning to overcome his human opponents. And then a couple of weeks ago, DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go, which is the most difficult game that we have. In fact, in Go, there are more possible moves than there are atoms in the universe. So in order to win, what AlphaGo had to do was develop intuition. And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand why AlphaGo was doing what it was doing.
Interesante, eso es justo lo que los científicos intentan hacer con la inteligencia artificial desde hace 60 años. Allá en 1952, construyeron esta computadora que podía jugar a tres en raya. Gran cosa. Luego, 45 años más tarde en 1997, Deep Blue ganó a Kasparov al ajedrez. 2011, Watson le gana a estos dos humanos en Jeopardy, que, para una computadora, es mucho más difícil que el ajedrez. De hecho, más que trabajar con fórmulas predefinidas, Watson tuvo que razonar para vencer a sus oponentes humanos. Luego, algunas semanas atrás, AlphaGo de DeepMind venció a los mejores en Go, que es más el juego más difícil que tenemos. De hecho, en Go, hay más movimientos posibles que átomos en el universo. Para ganar, AlphaGo tuvo que desarrollar intuición. De hecho, en cierto punto, los programadores de AlphaGo no entendían por qué AlphaGo hacía lo que hacía.
And things are moving really fast. I mean, consider -- in the space of a human lifetime, computers have gone from a child's game to what's recognized as the pinnacle of strategic thought. What's basically happening is computers are going from being like Spock to being a lot more like Kirk.
Y todo avanza muy rápido. Es decir, si pensamos que en el transcurso de una vida humana, las computadoras pasaron de ser juegos de niños a lo que se considera la cúspide del pensamiento estratégico. Lo que básicamente ocurre es que las computadoras pasan de ser como Spock... a ser más como Kirk.
(Laughter)
(Risas)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
De lógica pura a intuición. ¿Uds. cruzarían ese puente? Muchos piensan, "¡ni loco!"
(Laughter)
(Risas)
And you arrived at that decision in a split second. You just sort of knew that bridge was unsafe. And that's exactly the kind of intuition that our deep-learning systems are starting to develop right now. Very soon, you'll literally be able to show something you've made, you've designed, to a computer, and it will look at it and say, "Sorry, homie, that'll never work. You have to try again." Or you could ask it if people are going to like your next song, or your next flavor of ice cream. Or, much more importantly, you could work with a computer to solve a problem that we've never faced before. For instance, climate change. We're not doing a very good job on our own, we could certainly use all the help we can get. That's what I'm talking about, technology amplifying our cognitive abilities so we can imagine and design things that were simply out of our reach as plain old un-augmented humans.
Y llegan a esa decisión en una fracción de segundo. De alguna forma sabían que ese puente es inestable. Y esa es justo el tipo de intuición que nuestros sistemas de aprendizaje profundo desarrollan ahora mismo. Muy pronto, podremos mostrarle algo que hayamos diseñado a una computadora y ésta lo mirará y dirá: "Lo siento amigo, no va a funcionar. Inténtalo de nuevo". O podrías saber si a la gente le va a gustar tu nueva canción, o tu nuevo sabor de helado. O, mucho más importante, te podría ayudar a resolver un problema que nunca hayamos enfrentado. Como el cambio climático. No estamos haciendo un gran trabajo, podríamos usar toda la ayuda posible sin dudas. De eso hablo, tecnología que mejora nuestras habilidades cognitivas para poder imaginar y diseñar más allá de nuestro alcance como simples humanos antiguos y no aumentados.
So what about making all of this crazy new stuff that we're going to invent and design? I think the era of human augmentation is as much about the physical world as it is about the virtual, intellectual realm. How will technology augment us? In the physical world, robotic systems. OK, there's certainly a fear that robots are going to take jobs away from humans, and that is true in certain sectors. But I'm much more interested in this idea that humans and robots working together are going to augment each other, and start to inhabit a new space.
¿Pero qué pasa con todas estas cosas alocadas nuevas que vamos a inventar y diseñar? Creo que la era del humano aumentado tiene que ver tanto con el mundo físico como con el virtual, el reino de lo intelectual. ¿Cómo nos aumentará la tecnología? En el mundo físico, sistemas robóticos. Bueno, igual existe un miedo latente de que los robots asumirán nuestro trabajo, y es verdad en ciertos sectores. Pero me interesa más esta idea de que humanos y robots trabajen juntos para aumentarse entre sí, y empezar a habitar un espacio nuevo.
This is our applied research lab in San Francisco, where one of our areas of focus is advanced robotics, specifically, human-robot collaboration. And this is Bishop, one of our robots. As an experiment, we set it up to help a person working in construction doing repetitive tasks -- tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.
Este es nuestro laboratorio en San Francisco, donde una de nuestras áreas de interés es robótica avanzada, en especial, colaboración entre humanos y robots. Y este es Bishop, uno de nuestros robots. Como un experimento, lo configuramos para ayudar a una persona a hacer tareas repetitivas en construcción, tareas como hacer agujeros para apliques o luces en una pared de yeso.
(Laughter)
(Risas)
So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English and with simple gestures, kind of like talking to a dog, and then Bishop executes on those instructions with perfect precision. We're using the human for what the human is good at: awareness, perception and decision making. And we're using the robot for what it's good at: precision and repetitiveness.
El compañero humano de Bishop puede decir qué hacer en inglés y con gestos simples, como hablarle a un perro, y luego Bishop ejecuta dichas instrucciones con una precisión perfecta. Usamos al humano para lo que es bueno: conciencia, percepción y toma de decisiones. Y usamos al robot para lo que es bueno: precisión y repetición.
Here's another cool project that Bishop worked on. The goal of this project, which we called the HIVE, was to prototype the experience of humans, computers and robots all working together to solve a highly complex design problem. The humans acted as labor. They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo -- which, by the way, because it's a non-isomorphic material, is super hard for robots to deal with. But then the robots did this fiber winding, which was almost impossible for a human to do. And then we had an AI that was controlling everything. It was telling the humans what to do, telling the robots what to do and keeping track of thousands of individual components. What's interesting is, building this pavilion was simply not possible without human, robot and AI augmenting each other.
Y otro buen proyecto en el que trabajó Bishop. El objetivo de este, al que denominamos HIVE, fue experimentar con humanos, computadoras y robots todos trabajando juntos para resolver un problema complejo de diseño. Humanos como fuerza laboral. Se movieron por la zona de construcción, manipulando el bambú, el cual, al no ser un material isomorfo, es difícil de manipular por los robots. Luego los robots hicieron un camino serpenteante casi imposible de hacer para un humano. Y luego teníamos una inteligencia artificial que controlaba todo. Le decía a los humanos qué hacer, y a los robots qué hacer y llevaba registro de miles de componentes individuales. Es interesante que, construir este pabellón era prácticamente imposible sin humanos, robots e inteligencia artificial aumentándose entre sí.
OK, I'll share one more project. This one's a little bit crazy. We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D to generatively design and robotically print the world's first autonomously manufactured bridge. So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak, in Amsterdam. And when they're done, we're going to hit "Go," and robots will start 3D printing in stainless steel, and then they're going to keep printing, without human intervention, until the bridge is finished.
Les mostraré uno de mis proyectos. Es un poquito descabellado. Trabajamos con un artista en Amsterdam, Joris Laarman y su equipo en MX3D, en un diseño generativo para imprimir con robots el primer puente creado de manera autónoma en el mundo. Joris y una inteligencia artificial diseñan esto ahora, mientras hablamos, en Amsterdam. Y cuando terminen, les daremos luz verde, y los robots empezarán a imprimir en 3D el acero inoxidable, y luego seguirán imprimiendo sin intervención humana, hasta que el puente se termine.
So, as computers are going to augment our ability to imagine and design new stuff, robotic systems are going to help us build and make things that we've never been able to make before. But what about our ability to sense and control these things? What about a nervous system for the things that we make?
Conforme las computadoras aumenten nuestra realidad para imaginar y diseñar cosas nuevas, los sistemas robóticos nos ayudarán a crear cosas que nunca podríamos haber hecho antes. ¿Y qué pasa con nuestra habilidad para sentir y controlar estas cosas? ¿Y si usamos un sistema nervioso para controlar las cosas que hacemos?
Our nervous system, the human nervous system, tells us everything that's going on around us. But the nervous system of the things we make is rudimentary at best. For instance, a car doesn't tell the city's public works department that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison. A building doesn't tell its designers whether or not the people inside like being there, and the toy manufacturer doesn't know if a toy is actually being played with -- how and where and whether or not it's any fun. Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie when they designed her.
Nuestro sistema nervioso, el de los humanos, nos dice todo lo que pasa a nuestro alrededor. Pero el sistema nervioso de las cosas que creamos es rudimentario. Por ejemplo, un auto no le dice al departamento de obras públicas que acaba de pasar un bache en la esquina de Broadway y Morrison. Un edificio no les dice a sus diseñadores si la gente que está dentro lo disfruta, y el fabricante de juguetes no sabe si se juega con cierto juguete, cómo, dónde, y si es divertido o no. Miren, seguro que los diseñadores se imaginaron esta vida para la Barbie cuando la diseñaron.
(Laughter)
(Risas)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
¿Pero qué pasaría si en realidad la Barbie se siente muy sola?
(Laughter)
(Risas)
If the designers had known what was really happening in the real world with their designs -- the road, the building, Barbie -- they could've used that knowledge to create an experience that was better for the user. What's missing is a nervous system connecting us to all of the things that we design, make and use. What if all of you had that kind of information flowing to you from the things you create in the real world? With all of the stuff we make, we spend a tremendous amount of money and energy -- in fact, last year, about two trillion dollars -- convincing people to buy the things we've made. But if you had this connection to the things that you design and create after they're out in the real world, after they've been sold or launched or whatever, we could actually change that, and go from making people want our stuff, to just making stuff that people want in the first place.
Si los diseñadores supieran qué pasa realmente en el mundo con sus diseños: caminos, edificios, Barbies, podrían usar ese conocimiento para crear una experiencia mejor para el usuario. Lo que falta es un sistema nervioso que nos conecte a las cosas que diseñamos, creamos, y usamos. ¿Qué pasaría si todos tuvieran ese tipo de información desde todas las cosas que creamos en el mundo? Con todo lo que hacemos, gastamos una cantidad inmensa de dinero y energías. De hecho, el último año, cerca de USD 2 billones intentando que la gente compre lo que hacemos. Pero si existiera esta conexión con las cosas que uno diseña y crea después de que salen al mundo, después de vendidas, lanzadas o lo que sea, podríamos en verdad cambiarlo, e ir desde hacer que la gente quiera nuestras cosas, a hacer cosas que la gente quiere en primer lugar.
The good news is, we're working on digital nervous systems that connect us to the things we design. We're working on one project with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers and their team. And one of the things these guys do is build insane cars that do absolutely insane things. These guys are crazy --
La buena noticia es que trabajamos en sistemas nerviosos que nos conectan con lo que creamos. Estamos trabajando en un proyecto con un par de personas en Los Ángeles llamados los Bandito Brothers y su equipo. Y una de las cosas que hacen es crear autos delirantes que hacen cosas absolutamente delirantes. Estas personas están locas,
(Laughter)
(Risas)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
de la mejor manera. Y lo que estamos haciendo juntos es tomar el chasis tradicional de un auto y darle un sistema nervioso.
So we instrumented it with dozens of sensors, put a world-class driver behind the wheel, took it out to the desert and drove the hell out of it for a week. And the car's nervous system captured everything that was happening to the car. We captured four billion data points; all of the forces that it was subjected to. And then we did something crazy. We took all of that data, and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher." So what do get when you give a design tool a nervous system, and you ask it to build you the ultimate car chassis? You get this. This is something that a human could never have designed. Except a human did design this, but it was a human that was augmented by a generative-design AI, a digital nervous system and robots that can actually fabricate something like this.
Lo equipamos con decenas de sensores, pusimos un piloto de primer nivel al volante, lo llevamos al desierto, y lo manejó al máximo durante una semana. Y el sistema nervioso del auto capturó todo lo que pasaba en el auto. Capturamos 4000 millones de datos, todas las fuerzas a la que era sometido. Y luego construimos algo alocado. Tomamos esos datos y los pusimos en una inteligencia artificial de diseño generativo que llamamos "Dreamcatcher". ¿Y qué obtienes cuando les das un sistema nervioso a una herramienta de diseño y le pides que te construya lo último en chasis de autos? Obtienes esto. Estos es algo que un humano nunca podría haber diseñado. Pero esto lo diseñó un humano, un humano aumentado por una inteligencia de diseño generativo, un sistema nervioso digital y robots que realmente pueden fabricar algo así.
So if this is the future, the Augmented Age, and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually, what will that look like? What is this wonderland going to be like?
Si este es el futuro, la era aumentada, y aumentaremos nuestro nivel cognitivo, físico y perceptivo, ¿a qué se parecerá? ¿A qué se parecerá este país de las maravillas?
I think we're going to see a world where we're moving from things that are fabricated to things that are farmed. Where we're moving from things that are constructed to that which is grown. We're going to move from being isolated to being connected. And we'll move away from extraction to embrace aggregation. I also think we'll shift from craving obedience from our things to valuing autonomy.
Creo que veremos un mundo donde iremos de cosas que se fabrican a cosas que se cultivan. De cosas que se construyen a cosas que se cultivan. Iremos de estar aislados a estar conectados. Iremos de la extracción a adoptar la agregación. Y también creo que pasaremos de ansiar la obediencia de nuestras cosas a valorar su autonomía.
Thanks to our augmented capabilities, our world is going to change dramatically. We're going to have a world with more variety, more connectedness, more dynamism, more complexity, more adaptability and, of course, more beauty. The shape of things to come will be unlike anything we've ever seen before. Why? Because what will be shaping those things is this new partnership between technology, nature and humanity. That, to me, is a future well worth looking forward to.
Gracias a las capacidades aumentadas nuestro mundo sufrirá un cambio drástico. Tendremos un mundo con más variedad, más conectividad, más dinamismo, más complejidad, más adaptabilidad y, por supuesto, más belleza. La formas de las cosas por venir será algo que jamás hemos visto antes. ¿Por qué? Porque nuestra nueva asociación le dará forma a estas cosas entre tecnología, naturaleza y humanidad. Eso, para mí, es un futuro que vale la pena anhelar.
Thank you all so much.
Muchas gracias a todos.
(Applause)
(Aplausos)