How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
Kuinka moni teistä on luovia, muotoilijoita, insinöörejä, yrittäjiä, taiteilijoita tai ehkä sinulla on suuri mielikuvitus? Viitatkaa? (Hurrausta)
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.
Suurin osa teistä. Minulla on uutisia meille luoville. Seuraavan 20 vuoden aikana työtapamme tulevat muuttumaan enemmän kuin ne ovat viimeisen 2000 vuoden aikana. Uskon, että olemme ihmishistorian uuden ajan alussa.
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.
On ollut neljä isoa historiallista aikakautta, jotka määrittyvät työtapamme mukaan. Metsästäjä-keräilijä -kausi kesti useita miljoonia vuosia. Maataloudellinen kausi kesti useita tuhansia vuosia. Teollinen kausi kesti muutaman vuosisadan. Ja nyt informaation kausi on kestänyt vain muutaman vuosikymmenen. Ja nykyään olemme lajina seuraavan ison aikakauden taitoksessa.
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?
Tervetuloa Augmentaation kaudelle. Tällä aikakaudella luonnolliset ihmiskykysi kasvavat ajattelemista auttavilla tietokonejärjestelmillä, tekemistä auttavilla robottijärjestelmillä, ja digitaalisella hermostolla, joka yhdistää sinut maailmaan tavalla, joka ylittää luonnolliset aistisi. Aloitetaan kognitiivisesta augmentoinnista. Kuinka moni teistä on augmentoituja kyborgeja?
(Laughter)
(Naurua)
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."
Väittäisin, että olemme jo augmentoituja. Kuvittele olevasi juhlissa, ja joku kysyy sinulta kysymyksen, johon et osaa vastata. Jos sinulla on tällainen, voit tietää vastauksen sekunneissa. Mutta tämä on vasta varhainen alku. Jopa Siri on vain passiivinen työkalu. Oikeastaan viimeisen kolmen ja puolen miljoonan vuoden aikana käyttämämme työkalut ovat olleet täysin passiivisia. Ne tekevät sen, mitä käskemme niiden tehdä, eikä mitään muuta. Ensimmäinen työkalumme leikkasi vain kun löimme sitä. Taltta kaivertaa vain siitä, mihin taiteilija sen asettaa. Ja kehittyneimmätkin työkalumme eivät tee mitään ilman tarkkoja käskyjä. Se on jotain, mikä on aina turhauttanut minua, meitä on aina rajoittanut tarve manuaalisesti iskeä tahtomme työkaluihimme -- manuaalisesti, kirjaimellisesti käyttämällä käsiämme, jopa tietokoneilla. Mutta olen enemmänkin kuin "Star Trekin" Scotty.
(Laughter)
(Naurua)
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.
Haluan keskustella tietokoneen kanssa. Haluan sanoa, "Tietokone, suunnitellaan auto," ja tietokone näyttää auton. Ja sanon, "Ei, nopean näköinen eikä niin saksalainen," ja pam, tietokone näyttää vaihtoehdon.
(Laughter)
(Naurua)
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.
Se keskustelu saattaa hieman ontua, mutta ehkä vähemmän kuin uskoisimme, mutta juuri nyt, kehittelemme sitä. Työkalut tekevät tämän loikan passiivisesta generatiiviseen. Generatiiviset työkalut käyttävät tietokonetta ja algoritmejä syntetisoidakseen geometriaa luodakseen uudenlaisia malleja itsekseen. Se tarvitsee vain tavoitteet ja asettamasi rajat.
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.
Annan teille esimerkin. Tämän ilmalennokin rungon tapauksessa sille tarvitsee kertoa vain, että sillä on neljä potkuria, haluat sen olevat mahdollisimman kevyt, ja haluat sen olevan aerodynaamisesti tehokas. Ja tietokone tutkii koko ratkaisuavaruuden: jokaisen mahdollisuuden, joka täyttää kriteerisi -- miljoonia ratkaisuja. Tämä vaatii ison tietokoneen. Mutta se antaa meille malleja, joita me itse emme olisi tulleet ajatelleeksikaan. Ja tietokone tekee tämän kaiken ihan itse -- kukaan ei piirtänyt mitään ja se aloitti aivan tyhjästä. Ei muuten ole sattumaa, että lennokin runko näyttää aivan lento-oravan lonkalta.
(Laughter)
(Naurua)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
Sillä algoritmit on tehty toimimaan evoluution tavoin.
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.
Jännittävää on, että tämä teknologia alkaa näkyä oikeassa maailmassa. Olemme tehneet töitä Airbusin kanssa muutaman vuoden tämän tulevaisuuden koneen konseptin parissa. Se on silti vasta aluilla. Mutta vastikään olemme käyttäneet generatiivisen suunnittelun tekoälyä suunnitellaksemme tämän. Tämän on tietokoneen suunnittelema 3D-tulostettu matkustamon väliseinä. Se on aluperäistä vahvempi, mutta puolet kevyempi, Ja se tulee lentämään Airbus A320:n mukana tämän vuoden lopussa. Tietokoneet pystyvät nyt generoimaan; ne pystyvät tekemään omia ratkaisuja hyvin määriteltyihin ongelmiin. Mutta ne eivät ole intuitiivisia. Niiden pitää slti aloittaa tyhjästä joka kerta, koska ne eivät ikinä opi. Toisin kuin Maggie.
(Laughter)
(Naurua)
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 on oikeastaan älykkäämpi kuin kehittynein suunnittelutyökalumme. Mitä tarkoitan sillä? Jos hänen omistajansa ottaa tuon hihnan, Maggie tietää melko varmasti, että he menevät lenkille. Ja kuinka hän oppi sen? Joka kerta kun omistaja on ottanut hihnan, he menivät lenkille. Ja Maggien teki kolme asiaa Hänen piti kiinnittää huomiota, Hän piti muistaa mitä on tapahtunut, ja hänen piti säilyttää ja tehdä malli siitä mielessään.
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.
Juuri sitä tietojenkäsittelijät ovat yrittäneet saada tekoälyä tekemään viimeisen 60 vuoden ajan. Vuonna 1952 he rakensivat ison tietokoneen, joka osasi pelata ristinollaa. Mitä sitten. 45 vuoden päästä vuonna 1997, Deep Blue voitti Kasparovin shakissa. Vuonna 2011 Watson päihitti nämä kaksi ihmista Jeopardyssä, mikä on tietokoneelle paljon vaikeampaa kuin shakki. Itse asiassa Watsonin täytyi ennalta määrättyjen ratkaisujen sijaan käyttää päättelykykyä päihittääkseen vastustajansa. Ja muutama viikko sitten Deep Mind:in AlphaGo päihitti parhimman Go:n pelaajan, mikä on vaiken pelimme. Itse asiassa, Go- pelissä on enemmän mahdollisia siirtoja kuin universumissa on atomeja. Joten voittaakseen, AlphaGo:n täytyi kehittää intuitio. Ja itse asiassa joissakin tapauksissa Alpha Go:n kehittäjät eivät tienneet miksi AlphaGo teki niin kuin teki.
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.
Ja asiat etenevät huimaa vauhtia. Miettikää -- Ihmisen eliniän aikana tietokoneet ovat kehittyneet lasten pelistä strategisen ajattelemisen edustajaksi. Oikeastaan tietokoneet siirtyvät Spockin kaltaisia olemaan enemmänkin kuin Kirk.
(Laughter)
(Naurua)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
Eikö? Puhtaasta logiikasta intuitioon. Ylittäisitkö tämän sillan? Suurin osa teistä sanoo, "En todellakaan!"
(Laughter)
(Naurua)
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.
Teitte sen päätöksen alle sekunnissa. Tiesitte heti, että se ei ole turvallinen. Ja se on juuri sen tyyppistä intuitiota jota syväoppivat järjestelmämme alkavat kehittää juuri nyt. Pian voitte kirjaimellisesti näyttää tietokoneelle jotakin tekemäänne ja suunnitelemaanne ja se katsoo sitä ja sanoo, "Sori, kaveri, ei se tule toimimaan. Yritä uudelleen." Tai voit kysyä siltä, pidetäänkö seuraavasta kappaleestasi. tai seuraavasta jäätelömaustasi. Tai, mitä tärkeimmin, voit työskennellä tietokoneen kanssa ratkaistaaksesi tuntemattoman ongelman. Esimerkiksi ilmastonmuutos. Emme ole yksin onnistuneet, ja tarvitsemme kaiken tarjolla olevan avun. Tästä juuri puhun, teknologiasta, joka tehostaa kognitiivisia kykyjämme, voidaksemme kuvitella ja kehitellä asioita, jotka yksinkertaisesti eivät ole meidän epäaugmenttisten ihmisten ulottuvilla.
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.
Eli miten teemme kaikki nämä uudet asiat jotka aiomme luoda ja suunnitella? Luulen, että ihmisen augmentaation aikakausi liittyy niin fyysiseen maailmaan kuin myös virtuaaliseen, tiedostavaan maailmaan. Kuinka teknologia tulee augmentoimaan meitä? Fyysisessä maailmassa robottijärjestelmillä. On olemassa pelko, että robotit vievät ihmisiltä töitä, ja se on totta tietyillä osa-alueilla. Mutta olen kiinnostunut enemmänkin ideasta, että ihmiset ja robotit työskentelevät yhdessä ja augmentoivat toisiaan, ja luovat uudenlaisen tilan.
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.
Tämä on tutkimuslabramme San Franciscossa. jossa yksi tutkimuskohteemme on kehittynyt robotiikka, tarkemmin ihmisten ja robottien yhteistyö. Tässä on Bishop, ykis roboteistamme. Laitoimme sen auttamaan rakennusammattilaista, joka tekee toistuvia tehtäviä -- kuten esimerkiksi pistorasioiden tai valokatkaisimien reikien leikkaamista.
(Laughter)
(Naurua)
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.
Bishopin ihmispari voi kertoa sanojen ja eleiden avulla mitä tehdä. aivan kuten koiralle puhuisi, ja Bishop toimii näiden ohjeiden mukaan täydellisellä tarkkuudella. Käytämme ihmistä siihen, missä se on hyvä: valppauteen, havainnointiin ja päätöstentekoon. Ja käytämme robottia siihen missä se on hyvä: tarkkuuteen ja toistamiseen.
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.
Tässä on toinen projekti, jonka parissa Bishop työskentelee. Tämän HIVE:ksi kutsumamme projektin tarkoituksena oli tehdä prototyyppi, jossa ihminen, tietokone ja robotti työskentelevät yhdessä ratkaistakseen vaikean suunnitteluongelman. Ihmiset olivat työvoimana. He kuljeskelivat ympäriinsä, työstivät bambua -- Mikä on epäisomorfista materiaalia, joten se on roboteille vaikea työstää. Mutta robotit kiersivät kuidut, joka oli ihmisille merlkein mahdotonta. Ja sitten meillä oli tekoäly, joka kontrolloi kaikkea. Se kertoi niin ihmisille kuin roboteille mitä tehdä, ja piti kirjaa tuhansista yksittäisistä osista. Kiinnostavaa on, että tämän paviljongin tekeminen olisi ollut mahdotonta elleivät ihminen, robotti ja tekoäly augmentoisi toisiaan.
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.
Okei, vielä yksi projekti. Tämä on hieman hullunkurinen. Työskentelemme yhdessä Amsterdamilaisen artistin, Joris Laarmanin, ja hänen tiiminsä kanssa MX3D:ssä. suunnitellaksemme generatiivisesti ja robottisesti tulostettavan maailman ensimmäisen autonomisesti valmistetun sillan. Joris ja tekoäly suunnittelevat tätä parhaillaan Amsterdamissa. ja kun he ovat valmiita, painamme nappia ja robotit alkavat 3D-tulostaa ruostumatonta terästä ja ne jatkavat tulostusta ilman ihmisen väliintuloa, niin kauan kuin silta on valmis.
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?
Niin kuin tietokoneet augmentoivat meidän kykyjämme suunnitella ja luoda uutta, robottijärjestelmät auttavat meitä rakentamaan ja tekemään asioita joita emme ole voinut tehdä aiemmin. Mutta entä kykymme havaita ja kontrolloida näitä? Entä hermosto näille tekemillemme asioille?
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.
Meidän hermostomme, ihmisen hermosto, kertoo meille kaiken mitä ympärillämme tapahtuu. Mutta tekemiemme asioiden hermosto on parhaimmillaankin alkeellinen. Esimerkiksi auto ei kerro kaupungin rakennusvirastolle että se ajoi juuri kuoppaan Broadwayn ja Morrisonin kulmassa. Rakennus ei kerro suunnittelijoilleen tykkäävätkö sen sisällä olevat ihmiset olla siellä, ja lelunvalmistaja ei tiedä leikitäänkö lelulla oikeasti -- miten, missä ja onko lelu oikeasti hauska. Olen melko varma että suunnittelijat ajattelivat barbille tällaista elämäntyyliä suunnitellessaan sitä.
(Laughter)
(Naurua)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
Mutta mitä jos barbi on oikeasti yksinäinen?
(Laughter)
(Naurua)
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.
Jos suunnittelijat olisivat tienneet mitä heidän luomuksilleen tapahtuu oikeassa maailmassa -- tiet, rakennukset, Barbi -- he voisivat käyttää tätä tietoa luodakseen käyttäjälle paremman kokemuksen. Se mikä puuttuu on hermosto joka yhdistää meidät kaikkiin luomiimme ja käyttämiimme asioihin. Mitä jos teihin kaikkiin virtaisi tällaista tietoa oikeassa maailmassa luomistanne asioista? Kaiken luomamme tavaran lisäksi, me käytämme valtavasti rahaa ja energiaa -- viime vuonna noin kaksi triljoonaa dollaria -- suostuttelemaan ihmisiä ostamaan tekemiämme asioita. Mutta jos sinulla olisi tämä yhteys suunnittelemiisi ja tekemiisi asioihin kun ne ovat oikeassa maailmassa, sen jälkeen kun ne on myyty tai tuotu markkinoille, voisimme oikeasti muuttaa tämän, ja siirtyäksemme suostuttelemasta ihmisiä ostamaan tuotteitamme, tekemään tavaroita, joita ihmiset haluavat ostaa.
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 --
Hyvä uutinen on, että työskentelemme digitaalisen hermoston parissa joka yhdistää meidät luomiimme asioihin. Meillä on projekti, kahden ihmisen kanssa Los Angelesissa, joita kutsutaan Bandito Brothers:iksi ja heidän tiiminsä kanssa. Nämä tyypit suunnittelevat uskomattomia autoja jotka tekevät uskomattomia asioita. Nämä tyypit ovat hulluja --
(Laughter)
(Naurua)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
parhaalla mahdollisella tavalla. Ja se mitä työstämme heidän kanssaan on normaalista kilpa-autosta ottamamme runko jolle annamme hermoston.
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.
Asensimme siihen tusinoittain tunnistimia, laitoimme maailmanluokan kilpa-ajajan ratin taakse, veimme sen aavikolle, ja ajoimme siitä kumit puhki viikon ajan. Ja auton hermosto tallensi kaiken mitä autolle tapahtui. Saimme miljardeittain data-arvoja; kaikki voimat, joille auto altistui. Ja sitten teimme jotain hullua. Otimme tämän tiedon ja syötimme sen generatiivisen suunnitteun tekoälyymme, Dreamcatcher:iin. Miten käy kun antaa suunnittelutyökalulle hermoston, ja pyytää sitä rakentamaan sinulle parhaimman rungon autolle? Tämän. Tämä on jotain, mitä ihminen ei olisi ikinä voinut suunnitella. Paitsi että ihminen suunnitteli tämän, mutta se oli ihminen, jota generatiivisen suunnittelun tekoäly oli augmentoinut, digitaalinen hermosto, ja robotit, jotka pystyivät oikeasti rakentamaan jotain tällaista.
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?
Jos tämä on tulevaisuutta, Augmentaation aikakautta, ja me tulemme olemaan kognitiivisesti, fyysisesti ja havainnollisesti augmentoituja, miltä tuo tulee näyttämään? Miltä Ihmemaamme tulee näyttämään?
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.
Luulen, että tulemme näkemään maailman, jossa siirrymme asioista, jotka on rakennettu, asioihin, jotka on tuotettu. Sellaiseen, missä siirrymme rakennetuista asioista asioihin, jotka on kasvatettu. Siirrymme yksittäisyydestä yhdistymiseen. Ja siirrymme poistamisesta keräämiseen. Luulen myös, että siirrymme haluamasta laitteiltamme tottelevuutta arvostamaan autonomiaa.
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.
Kiitos augmentoitujen kykyjemme, maailmamme tulee muuttumaan dramaattisesti. Tulemme saaamaan uuden maailman, jossa on enemmän vaihtelua, yhdistymistä, dynaamisuutta ja monimutkaisuutta, sopeutumista ja tietenkin kauneutta. Tulevien asioiden muoto tulee olemaan jotain mitä emme ole ennen nähneet. Miksi? Koska nuo asiat muotoilee uusi parisuhde teknologian, luonnon ja ihmisen välillä. Se on minulle tulevaisuus, jota kannattaa odottaa.
Thank you all so much.
Kiitos kaikille.
(Applause)
(Aplodeja)