How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
Quanti di voi sono creativi, progettisti, ingegneri, imprenditori, artisti, o forse avete soltanto una grande immaginazione? Alzate le mani ? (Brusio)
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 maggior parte di voi. Ho delle novità per noi creativi. Nel corso dei prossimi 20 anni, ci saranno più cambiamenti, nel modo in cui lavoriamo, di quelli avvenuti negli ultimi 2.000. Infatti, credo che siamo all'alba di una nuova era nella storia dell'umanità.
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.
Ci sono state quattro grandi ere storiche definite dal modo in cui lavoriamo. L'Era dei Cacciatori-Raccoglitori è durata diversi milioni di anni. Poi l'Era Agricola, che è durata diverse migliaia di anni. L'Era Industriale è durata solo qualche centinaio di anni. E adesso c'è l'Era dell'Informazione da appena poche decine di anni. E ora, oggi, siamo sul nascere della prossima grande era per la nostra specie.
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?
Benvenuti nell'<i>Era Aumentata</i>. In questa nuova era, le vostre capacità naturali saranno aumentate da sistemi computerizzati che vi aiuteranno a pensare, sistemi robotici che vi aiuteranno a produrre, e un sistema nervoso digitale che vi connetterà con il mondo molto al di là dei vostri sensi naturali. Iniziamo con l'aumento cognitivo. Quanti di voi sono "cyborg" <i>aumentati</i>?
(Laughter)
(Risate)
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."
Io invece dico che siamo già <i>aumentati</i>. Pensate di essere ad un party e qualcuno vi fa una domanda, della quale non conoscete la risposta. Se avete uno di questi, in pochi secondi potrete conoscere la risposta. Ma questo è soltanto un inizio primitivo. Persino Siri è solo uno strumento passivo. Infatti, negli ultimi tre milioni e mezzo di anni, gli strumenti che abbiamo avuto sono stati del tutto passivi. Essi fanno esattamente quello che diciamo ad essi e nulla più. Il nostro primo strumento tagliava solo dove lo facevamo colpire. Lo scalpello scolpisce solo dove l'artista lo punta. E anche gli strumenti più avanzati non fanno nulla senza la nostra guida. Infatti, sino ad oggi, e questo è per me motivo di frustrazione, siamo sempre stati limitati da questo bisogno di fornire manualmente le nostre volontà negli strumenti cioé, manualmente, usando letteralmente le mani, anche con i computers. Ma io sono più come Scotty in "Star Trek."
(Laughter)
(Risate)
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.
Io voglio conversare con il computer. Voglio poter dire, "Computer, progettiamo un'automobile", e il computer mi mostra un'auto. E io dico "No, più veloce, e meno tedesca" e bang, il computer mi mostra un'alternativa.
(Laughter)
(Risate)
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.
Quella conversazione forse è un po' distante, forse meno di quello che pensiamo, ma adesso ci stiamo lavorando. Gli strumenti stanno passando da passivi a essere generativi. Gli strumenti di <i>design</i> generativi usano un computer e algoritmi per sintetizzare la geometria e creare nuovi progetti, tutti da loro stessi. Hanno solo bisogno dei vostri obiettivi e vincoli.
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.
Vi faccio un esempio. Nel caso del telaio di questo drone aereo, tutto quello che dovreste fare è dire qualcosa come, ha quattro eliche, deve essere il più leggero possibile, deve essere aerodinamicamente efficiente. Quindi quello che il computer fa è esplorare l'intero campo delle soluzioni: ogni singola possibilità che soddisfa i vostri criteri -- milioni di queste. Serve un gran computer per fare questo. Ma esso produce per noi dei progetti che noi, da soli, non avremmo neanche immaginato. E il computer fa tutto questo da solo -- nessuno ha disegnato nulla e ha iniziato completamente da zero. E comunque, non è un caso che il telaio del drone assomigli al bacino di uno scoiattolo volante.
(Laughter)
(Risate)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
Ѐ perché gli algoritmi sono studiati per lavorare allo stesso modo dell'evoluzione.
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.
Ѐ eccitante iniziare a vedere questa tecnologia passare nel mondo reale. Abbiamo lavorato con Airbus per un paio d'anni sul concetto di aeroplano del futuro. E' ancora di là da venire. Ma recentemente abbiamo usato un sistema di AI per la generazione di progetti in grado d risolvere questo problema. Questa è la partizione di una cabina stampata in 3D e disegnata da un computer. Ѐ più forte dell'originale, ma pesa solo la metà, e volerà sull'Airbus A320 alla fine di quest'anno. Quindi i computer ora possono creare; possono trovare le loro soluzioni ai nostri problemi (ben definiti). Ma non sono intuitivi. Devono ancora iniziare da zero ogni singola volta e questo perché non impararano mai. Al contrario di Maggie.
(Laughter)
(Risate)
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 è più intelligente dei più avanzati strumenti di progettazione. Cosa voglio dire? Se il suo padrone prende il guinzaglio, Maggie è abbastanza certa che è ora di uscire. E come ha imparato? Beh, ogni volta che il padrone prendeva il guinzaglio, poi uscivano. E Maggie ha fatto tre cose: ha dovuto essere attenta, ricordare cosa era successo, ed elaborare un modello nella sua mente.
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.
Esattamente quello che gli scienziati informatici hanno cercato di far fare all'AI nel corso degli ultimi 60 anni. Nel 1952, costruirono questo computer che sapeva giocare a Tris. Sai che affare! Poi 45 anni più tardi, nel 1997 Deep Blue ha battuto Kasparov a scacchi. 2011, Watson batte questi due umani a Jeopardy, che è molto più difficile degli scacchi, per un computer. Infatti, piuttosto che lavorare da formule pre-impostate, Watson dovette usare il ragionamento per battere i suoi avversari umani. E poi, un paio di settimane fa, AlphaGo di DeepMind batte il campione del mondo umano a Go, che è il gioco più difficile che abbiamo. Infatti, nel Go, ci sono più mosse possibili di quanti atomi ci sono nell'Universo. Quindi per vincere, AlphaGo ha dovuto sviluppare l'intuizione. E infatti ad un certo punto i programmatori di AlphaGo non capivano perché AlphaGo facesse quello che faceva.
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.
E le cose stanno andando molto veloci. Voglio dire, pensate - nello spazio di una vita umana, i computers sono passati dai giochi per bambini a quello che è riconosciuto come il massimo del pensiero strategico. In pratica quello che sta avvenendo è che i computers sono passati da essere come Spock ad essere più come Kirk.
(Laughter)
(Risate)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
Giusto? Da pura logica ad intuizione. Attraversereste questo ponte? Molti di voi stanno dicendo, "Oh diavolo, no!"
(Laughter)
(Risate)
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.
E siete arrivati a decidere in meno di un secondo. Sapevate subito che quel ponte non era sicuro. E questo è proprio il tipo di intuizione che i nostri sistemi di apprendimento profondo stanno sviluppando ora. Molto presto, potrete letteralmente mostrare qualcosa da voi fatto, o progettato, ad un computer e lui la guarderà e dirà, "Mi dispiace, amico, non funzionerà mai. Riprovaci." O potreste chiedergli se alla gente piacerà la vostra prossima canzone, o il vostro prossimo gusto di gelato. O, ancora più importante, potreste lavorare con un computer per risolvere un problema mai affrontato prima. Come il cambiamento climatico. Non stiamo facendo un buon lavoro da soli, un aiuto ci farebbe sicuramente comodo. Questo è ciò di cui parlo, tecnologia che amplifica le nostre capacità cognitive così che possiamo immaginare e progettare cose che non erano alla nostra portata come semplici umani "non aumentati".
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.
Allora, come realizzare tutta questa roba pazzesca che inventeremo e progetteremo ? Credo che l'era dell'<i>umanità aumentata</i> riguardi tanto il mondo fisico quanto quello virtuale, o il campo intellettuale. Come farà la tecnologia ad <i>aumentarci</i>? Nel mondo fisico, con i sistemi robotici. OK, c'è sicuramente il timore che i robot toglieranno lavoro agli umani, e questo è vero in certi settori. Ma io sono più interessato a questa idea che umani e robot, lavorando insieme si possano <i>aumentare</i> a vicenda e inizino ad occupare un nuovo spazio.
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.
Questo è il nostro laboratorio di S.Francisco, dove una delle aree di interesse è la robotica avanzata, specificatamente, la collaborazione uomo - robot. E questo è Bishop, uno dei nostri robot. Come esperimento, l'abbiamo impostato per aiutare a compiere operazioni ripetitive nel campo delle costruzioni come fare dei fori per prese elettriche o interruttori nel cartongesso.
(Laughter)
(Risate)
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.
Così, il compagno umano di Bishop può dire cosa fare in Inglese e con gesti semplici, come portare a spasso un cane, e Bishop esegue quelle istruzioni con precisione estrema. Stiamo usando gli umani per quello in cui sono bravi: consapevolezza, percezione e processo decisionale. Stiamo usando i robot per quello che sanno fare precisione e ripetitività.
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.
Ecco un altro progetto su cui Bishop ha lavorato. L'obiettivo del progetto, che abbiamo chiamato HIVE, era un esempio di come umani, computers e robot potessero lavorare insieme per risolvere complessi problemi di progettazione. Gli umani erano la manodopera. Giravano per il cantiere, lavoravano il bambù -- che, per inciso, essendo un materiale non isomorfo, è troppo duro per i robot. Ma poi i robot fecero queste legature che erano quasi impossibili da fare per gli umani. E poi avevamo un AI che controllava tutto. Diceva agli umani cosa fare, diceva ai robot cosa fare e teneva il conto di migliaia di singole componenti. La cosa interessante è che costruire questo padiglione sarebbe stato impossibile senza umani, robot e AI che si <i>aumentavano</i> l'un l'altro.
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.
OK, vi mostrerò un altro progetto. Questo è un po' folle. Stiamo lavorando con Joris Laarman, un artista di Amsterdam, e il suo team per progettare <i>generativamente</i> e stampare roboticamente il primo ponte del mondo costruito autonomamente Così, Joris e un AI stanno progettando questa cosa proprio adesso, ad Amsterdam Quando avranno finito, premeremo "Via," e i robots stamperanno in 3D acciaio inossidabile e continueranno a stampare senza intervento umano fino a che il ponte sarà finito.
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?
Così, come i computer aumenteranno la nostra capacità di immaginare e progettare nuove cose, i sistemi robotici ci aiuteranno a costruire e fare cose che non abbiamo mai potuto fare prima. Ma, che dire della nostra capacità di sentire e controllare queste cose? E che dire di un sistema nervoso per le cose che facciamo?
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.
Il nostro sistema nervoso, quello umano, ci dice tutto quello che accade intorno a noi. Ma il sistema nervoso delle cose che facciamo è, al più, rudimentale. Per esempio, una macchina non dice al Dip. Lavori Pubblici del Comune che ha appena preso una buca all'angolo tra Broadway e Morrison. Un palazzo non dice ai suoi architetti se alle persone piace vivere lì, e il costruttore di giocattoli non sa se qualcuno gioca con i suoi giocattoli - come e dove e se sono divertenti o no. Sono sicuro che gli ideatori di Barbie hanno immaginato questo stile di vita quando la crearono.
(Laughter)
(Risate)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
Ma, e se Barbie fosse invece molto sola?
(Laughter)
(Risate)
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.
Se avessero saputo cosa succedeva realmente nel mondo con le loro creazioni - la strada, il palazzo, Barbie avrebbero potuto usare ciò per creare una esperienza migliore per l'utente. E' mancato un sistema nervoso che ci collegasse a tutte le cose che progettiamo, facciamo e usiamo. Che succederebbe se tutte queste informazioni fluissero a voi dalle cose che create nel mondo reale? Con tutta la roba che facciamo spendiamo una quantità enorme di soldi e energia - lo scorso anno, circa duemila miliardi di dollari - per convincere la gente a comprare le cose che facciamo Ma se aveste questa connessione con le cose che progettate e create dopo che sono nel mondo reale, dopo che sono state vendute o lanciate sul mercato o altro, potremmo cambiare tutto questo e passare dal convincere la gente a volere la nostra roba a fare cose che la gente vuole dall'inizio.
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 buona notizia è che stiamo lavorando a sistemi nervosi digitali che ci connettano alle cose che creiamo. Stiamo lavorando ad un progetto con due tizi di Los Angeles noti come Bandito Brothers e il loro team. Una delle cose che questi ragazzi fanno è costruire macchine pazzesche che fanno cose assolutamente folli. Questi ragazzi sono pazzi -
(Laughter)
(Risate)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
in senso positivo. E quello che stiamo facendo con loro è prendere il telaio di una tipica macchina da corsa e dargli un sistema nervoso.
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.
Così gli abbiamo inserito dozzine di sensori, messo un pilota fuori-classe al volante, l'abbiamo portata nel deserto e l'abbiamo guidata per una settimana. Il sistema nervoso della macchina ha memorizzato tutto quello che accadeva. Abbiamo registrato 4 miliardi di dati; tutte le forze a cui è stata soggetta. Poi abbiamo fatto una cosa pazzesca. Abbiamo preso tutti questi dati e li abbiamo inseriti in un AI per la progettazione generativa "Dreamcatcher". Cosa ottieni quando doti uno strumento di progettazione con un sistema nervoso, e gli chiedi di costruirti il miglior telaio di macchina? Ottieni questo. Questo è qualcosa che un umano non avrebbe mai potuto creare. Ma è stato proprio un umano a crearlo, ma era un umano <i>aumentato</i> da un AI per la progettazione generativa, un sistema nervoso digitale e robot che possono costruire cose come queste.
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?
Così, se questo è il futuro, l'<i>Era Aumentata</i> e saremo <i>aumentati</i> cognitivamente, fisicamente e percettivamente, come sarà ? Come sarà questo Paese delle Meraviglie ?
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.
Credo che vedremo un mondo dove passeremo da cose che sono fabbricate a cose che vengono allevate. da cose che sono costruite a cose che sono coltivate. Passeremo dall'essere isolati ad essere connessi. Ci allontaneremo dall'estrazione per accogliere l'aggregazione. Penso anche che passeremo dal volere obbedienza dalle nostre cose all'apprezzare l'autonomia.
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.
Grazie alle nostre capacità aumentate, il nostro mondo cambierà significativamente. Avremo un mondo con più varietà, più connettività, più dinamismo, più complessità, più adattabilità e, ovviamente, più bellezza. La forma di ciò che verrà sarà come niente di quanto abbiamo visto prima. Perché ? Perché a dare forma a quelle cose sarà la nuova associazione tra tecnologia, natura e umanità. Questo, per me, è un futuro che vale la pena di non vedere l'ora che avvenga.
Thank you all so much.
Grazie tante a tutti.
(Applause)
(Applausi)