How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
Quantos de vocês são criativos: designers, engenheiros, empreendedores, artistas, ou talvez só tenham uma imaginação muito grande? Levantem as mãos. (Vivas)
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.
A maioria de vocês. Eu tenho notícias para nós, criativos. Durante os próximos 20 anos, a maneira como realizamos nosso trabalho vai mudar mais do que mudou nos últimos 2 mil anos. Aliás, acho que estamos no despertar de uma nova era na história humana.
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.
Houve quatro principais eras históricas definidas pela nossa forma de trabalho. O período Caçador-Coletor durou vários milhões de anos. E então a era da Agricultura durou vários milhares de anos. A era Industrial durou alguns séculos. E agora a era da Informação durou apenas algumas décadas. E hoje, estamos à beira de uma nova grande era como espécie.
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?
Bem-vindos à era da realidade aumentada. Nesta era, suas aptidões naturais serão ampliadas por sistemas computacionais que o ajudam a pensar, por sistemas robóticos que o ajudam a produzir, e por um sistema nervoso digital que conecta você ao mundo muito além dos seus sentidos naturais. Vamos começar com a cognição aumentada. Quantos de vocês são "ciborgues" melhorados?
(Laughter)
(Risos)
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."
Eu, na verdade, defenderia que nós já somos melhorados. Imagine que você está numa festa e alguém lhe faz uma pergunta cuja resposta você não sabe. Se você tiver um destes, em poucos segundos, você pode saber a resposta. Mas esse é só um início primitivo. Até a Siri é só uma ferramenta passiva. De fato, nos últimos 3 milhões e meio de anos, as ferramentas que tivemos têm sido completamente passivas. Elas fazem exatamente aquilo que lhes dizemos e nada mais. Nossa ferramenta mais primitiva só cortava o lugar que acertava. O cinzel só esculpe onde o artista o posiciona. Até nossas ferramentas mais avançadas não fazem nada sem instruções explícitas. Aliás, até hoje, e isso é algo que me frustra, sempre fomos limitados por essa necessidade de incluir ações manuais no uso de nossas ferramentas: manuais mesmo, literalmente usar nossas mãos, mesmo com computadores. Mas eu sou mais como o Scotty em "Jornada nas Estrelas".
(Laughter)
(Risos)
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.
Eu quero conversar com um computador. Eu quero dizer: "Computador, vamos projetar um carro". O computador me mostra um carro, e eu digo: "Não, quero mais veloz e menos alemão". E pronto, o computador me mostra uma opção.
(Laughter)
(Risos)
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.
Essa conversa pode estar um pouco distante, provavelmente menos do que muitos de nós achamos, mas agora mesmo estamos trabalhando nisso. As ferramentas estão dando esse salto de passivas para geradoras. Ferramentas de design generativo usam um computador e algoritmos para sintetizar geometria, para criar novos projetos, todos por conta própria. Tudo o que é necessário são seus objetivos e restrições.
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.
Vou dar um exemplo. No caso do chassi desse drone aéreo, tudo o que você precisaria fazer é dizer algo como: ele tem quatro hélices, deve ser o mais leve possível e precisa ser aerodinamicamente eficiente. Então o que o computador faz é explorar todo o conjunto de soluções: cada uma das possibilidades que resolve e cumpre seus critérios, milhões delas. Fazer isso exige grandes computadores. Mas isso nos retorna projetos que nós, sozinhos, nunca poderíamos ter imaginado. E o computador está inventando essas coisas sozinho. Ninguém nunca desenhou nada, e ele começou completamente do zero. E a propósito, não é nenhum acidente o corpo do drone se parecer exatamente com a pélvis de um esquilo voador.
(Laughter)
(Risos)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
É porque os algoritmos são projetados para agirem da mesma forma que a evolução.
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.
O empolgante é que estamos começando a ver essa tecnologia lá fora, no mundo real. Temos trabalhado com a Airbus por alguns anos nesse conceito de avião para o futuro. Ainda está bem distante. Mas, recentemente, usamos design generativo com inteligência artificial para inventar isto. Esta é uma divisória de cabine impressa em 3D projetada por um computador; ela é mais forte que a original, contudo pesa a metade dela e vai voar no Airbus A320 no fim deste ano. Computadores já geram coisas. Eles podem inventar suas próprias soluções para problemas bem definidos. Mas não são intuitivos. Eles ainda precisam começar do zero toda vez, e é assim porque eles nunca aprendem. Diferente da Maggie.
(Laughter)
(Risos)
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 é mais esperta que a maioria das ferramentas de design mais avançadas. O que quero dizer com isso? Se seu dono pega a guia, Maggie sabe, com um grau razoável de certeza, que é hora de passear. E como ela aprendeu? Bom, toda vez que o dono pegou a guia, eles foram passear. E Maggie fez três coisas: ela precisou prestar atenção, ela precisou se lembrar do que aconteceu, e ela precisou reter e criar um padrão na cabeça dela.
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.
Curiosamente, isso é exatamente o que cientistas da computação têm tentado fazer com IA nos últimos 60 anos. Lá em 1952, construíram esse computador que conseguia jogar o jogo da velha. Grande coisa. Então 45 anos mais tarde, em 1997, o Deep Blue vence Kasparov no xadrez. Em 2011, Watson vence estes dois humanos no programa de TV "Jeopardy", que é bem mais difícil para um computador do que xadrez. De fato, em vez de trabalhar a partir de fórmulas pré-definidas, Watson tinha que usar a razão para superar seu oponentes humanos. E algumas semanas atrás, o AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind, venceu o melhor ser humano no jogo "Go", o jogo mais difícil que temos. Aliás, há mais jogadas possíveis no Go do que átomos no universo. Dessa forma, a fim de ganhar, o que o AlphaGo tinha que fazer era desenvolver a intuição. E, de fato, em alguns pontos, os programadores do AlphaGo não entendiam por que o AlphaGo fazia o que fazia.
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.
As coisas estão avançando muito. Quero dizer, considere que, no espaço de uma vida humana, os computadores passaram de um jogo de criança, para o que é reconhecido como o auge do pensamento estratégico. Basicamente, o que está acontecendo é que os computadores estão deixando de ser como o Spock para ser muito mais como o Kirk.
(Laughter)
(Risos)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
Certo? Da lógica pura para a intuição. Você atravessaria essa ponte? A maioria está dizendo: "De jeito nenhum!"
(Laughter)
(Risos)
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 vocês tomaram essa decisão em uma fração de segundo. Simplesmente sabiam que aquela ponte era perigosa. E é exatamente esse tipo de intuição que os sistemas de profunda aprendizagem começam a desenvolver agora. Muito em breve, você poderá literalmente mostrar a um computador algo que você fez, projetou, e ele olhará e dirá: "Desculpa, cara, isso nunca vai funcionar. Tente de novo". Ou você poderia perguntar se vão gostar da sua nova música, ou do seu novo sabor de sorvete. Ou, muito mais importante, você poderia trabalhar com um computador para resolver um problema que nunca enfrentamos antes. Por exemplo: mudanças climáticas. Não temos feito um bom trabalho sozinhos. Certamente poderíamos usar toda ajuda possível. É disso que estou falando, da tecnologia amplificando nossas habilidades cognitivas de forma que possamos imaginar e projetar coisas fora do nosso alcance como simples e velhos seres humanos não melhorados.
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.
Então que tal fazer todas essas novas coisas doidas que vamos inventar e projetar? Eu acho que a era do melhoramento humano é tanto sobre o mundo físico quanto é sobre o virtual, o domínio intelectual. Como a tecnologia vai nos melhorar? No mundo físico, sistemas robóticos. Certamente existe o medo de que os robôs tomem o trabalho dos seres humanos, e isso é verdade em alguns setores. Mas estou muito mais interessado na ideia de que humanos e robôs trabalhando juntos vão melhorar uns aos outros e começar a ocupar um novo espaço.
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 é nosso laboratório de pesquisa aplicada, em São Francisco, no qual uma das áreas de foco é a robótica avançada. Especificamente, colaboração humano-robô. E este é o Bishop, um de nossos robôs. Em um experimento, nós o preparamos para ajudar uma pessoa a executar tarefas repetitivas na construção civil; tarefas como fazer buracos para tomadas ou interruptores em placas de reboco.
(Laughter)
(Risos)
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.
O parceiro humano de Bishop diz a ele o que fazer em inglês simples e com gestos simples, como se falasse com um cachorro. E então Bishop executa as instruções com perfeita precisão. Estamos usando o ser humano para aquilo em que ele é bom: consciência, percepção e tomada de decisões. E estamos usando o robô para aquilo em que ele é bom: precisão e repetitividade.
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.
Aqui outro projeto legal em que Bishop trabalhou. O objetivo deste projeto, que chamamos de HIVE, colmeia, era fazer um protótipo da experiência de humanos, computadores e robôs trabalhando juntos para resolver um problema de alta complexidade. Os humanos foram a mão de obra. Eles andaram pelo local da obra, manipularam o bambu, que, a propósito, por ser um material não isomórfico, é muito difícil para robôs trabalharem. Mas então os robôs enrolaram essas fibras, o que é quase impossível de um ser humano fazer. E tínhamos a inteligência artificial controlando tudo. Ela dizia aos humanos e aos robôs o que fazer, e monitorava milhares de componentes individuais. O interessante é que construir esse pavilhão simplesmente não seria possível sem seres humanos, robôs e IA melhorando uns aos outros.
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.
Vou compartilhar mais um projeto. Este é um pouco maluco. Estávamos trabalhando com o artista holandês Joris Laarman e seu time no MX3D para projetar generativamente e reproduzir roboticamente a primeira ponte fabricada de forma autônoma no mundo. Joris e uma inteligência artificial estão projetando isso agora mesmo, em Amsterdã. E quando tiverem terminado, vamos apertar o botão de partida e os robôs vão começar uma impressão 3D em aço indoxidável. E então vão continuar a imprimir, sem intervenção humana, até que a ponte esteja pronta.
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?
Dessa forma, os computadores vão ampliar nossa habilidade de imaginar e projetar novas coisas. Sistemas robóticos vão nos ajudar a construir e criar coisas que nunca pudemos fazer antes. Mas e nossa habilidade de sentir e controlar essas coisas? Que tal um sistema nervoso para aquilo que criamos?
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.
Nosso sistema nervoso, o sistema nervoso humano, nos diz tudo que está acontecendo ao nosso redor. Mas o sistema nervoso das coisas que criamos é, no máximo, rudimentar. Por exemplo, um carro não conta ao departamento de obras de uma cidade que acabou de atingir um buraco entre a Broadway e Morrison. Um prédio não conta a seus designers se as pessoas que vivem lá gostam de estar lá ou não. E o fabricante de brinquedos não sabe se estão mesmo brincando com um brinquedo, como, onde e se é divertido ou não. Estou certo de que os designers imaginaram este estilo de vida para a Barbie, quando a projetaram.
(Laughter)
(Risos)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
Mas e se, na verdade, a Barbie for muito solitária?
(Laughter)
(Risos)
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 os designers soubessem o que de fato acontece no mundo real com seus projetos, a rua, o prédio, a Barbie, poderiam usar essa informação para criar uma experiência melhor para o usuário. O que falta é um sistema nervoso nos conectando a todas as coisas que projetamos, fazemos e usamos. Mas e se cada um de vocês tivesse esse tipo de informação fluindo até você a partir das coisas que você cria no mundo real? Com tudo o que fazemos, gastamos uma enorme quantia de dinheiro e energia. Aliás, ano passado, foram gastos cerca de US$ 2 trilhões para convencer pessoas a comprar as coisas que produzimos. Mas se você tivesse essa conexão com as coisas que projetou e criou depois que elas estão no mundo real, depois que foram vendidas ou lançadas, poderíamos de fato mudar isso e passar de "fazer as pessoas quererem comprar nossas coisas" para "fazer coisas que as pessoas querem".
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 --
A notícia boa é que temos trabalhado em sistemas nervosos digitais, que nos conectam àquilo que projetamos. Estamos trabalhando num projeto com dois caras em Los Angeles, chamados de "Bandito Brothers", e o time deles. E uma das coisas que esses caras fazem é construir carros insanos que fazem coisas absolutamente doidas. Esses caras são loucos...
(Laughter)
(Risos)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
da melhor maneira. E o que estamos fazendo com eles é pegar um chassi tradicional de carros de corrida e dar a ele um 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.
Então o instrumentalizamos com dezenas de sensores, colocamos um motorista de nível mundial atrás do volante e o levamos ao deserto para dirigir pra caramba por uma semana. O sistema nervoso do carro capturou tudo o que estava acontecendo. Capturamos 4 bilhões de pontos de dados e todas as forças a que estava submetido. E aí fizemos algo louco. Pegamos todas essas informações e conectamos a um gerador de projeto com IA chamado "Dreamcatcher". O que você consegue quando dá um sistema nervoso a uma ferramenta de projeto e pede para ela construir o melhor chassi de carro possível? Você consegue isto. Isto é algo que um ser humano nunca poderia ter projetado. Salvo que um humano projetou isso, mas era um humano aprimorado por design generativo com IA, um sistema nervoso digital, e robôs que, de fato, conseguem fabricar algo como isso.
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?
Então se esse é o futuro, a era da realidade aumentada, e nós vamos ser melhorados de forma cognitiva, física e perceptiva, como vai se parecer isso? Como vai ser essa terra das maravilhas?
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.
Eu acho que veremos um mundo onde estaremos passando de coisas que são fabricadas para coisas cultivadas. Estamos passando de coisas construídas para coisas que crescem. Vamos passar de isolados para conectados. E vamos nos afastar da extração para adotar a agregação. Também acho que vamos deixar de ansiar a obediência das nossas coisas para valorizar a 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.
Graças a nossas capacidades ampliadas nosso mundo vai mudar dramaticamente. Vamos ter um mundo com mais variedade, mais conectividade, dinamismo e complexidade, mais adaptabilidade e, certamente, mais beleza. O formato das coisas que virão será diferente de qualquer coisa já vista. Por quê? Porque o que vai moldar essas coisas é essa nova parceria entre tecnologia, natureza e humanidade. Isso, para mim, é um futuro pelo qual vale a pena esperar.
Thank you all so much.
Muito obrigado a todos.
(Applause)
(Aplausos)