How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
Много ли среди вас изобретателей, дизайнеров, инженеров, предпринимателей, художников или просто людей с незаурядным воображением? Поднимите руки! (Аплодисменты)
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.
Большинство. У меня есть новость для нас, изобретателей. В течение следующих 20 лет то, как мы работаем, изменится больше, чем за последние два тысячелетия. Более того, я считаю, что мы на пороге новой эры в истории человечества.
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.
Известны четыре важные исторические эпохи, различающиеся по характеру нашего труда. Эпоха охотников-собирателей длилась несколько миллионов лет. Затем несколько тысячелетий пришлись на эпоху земледелия. Промышленная эпоха длилась пару столетий. Современная информационная эпоха началась всего несколько десятилетий назад. И сейчас мы стои́м на пороге новой великой эпохи развития человечества.
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?
Добро пожаловать в Эпоху совершенствования. В эту новую эру естественные способности человека будут расширены вычислительными системами, помогающими нам думать, роботизированными системами, помогающими делать, и цифровой нервной системой, выводящей нас далеко за пределы обычных чувств. Давайте начнём с расширения восприятия. Кто из вас расширенный киборг?
(Laughter)
(Смех)
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."
Я на самом деле считаю, что мы уже расширены. Представьте: на вечеринке кто-то задаёт вам вопрос, на который вы не знаете ответа. Имея вот такую штуку, вы найдёте ответ за считанные секунды. Но это только начало, ничего сложного. Даже Siri — всего лишь пассивный инструмент. На самом деле, в течение последних трёх с половиной миллионов лет все используемые нами инструменты были совершенно пассивными. Они выполняли только то, чтó мы от них требовали, не более. Наш самый первый инструмент резал только то, во что его втыкали. Резак высекает только там, куда его направляет мастер. Даже самые современные инструменты не работают без чёткого руководства. Меня немного расстраивает то, что до сегодняшнего дня мы всегда были ограничены этой необходимостью вручную вкладывать наши задумки в наши инструменты — буквально руками, даже в компьютеры. Но я больше похож на Скотти из «Звёздного пути».
(Laughter)
(Смех)
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.
Я хочу побеседовать с компьютером. Я бы сказал: «Компьютер, давай спроектируем автомобиль». И он показал бы мне автомобиль. Я сказал бы: «Нет, более быстрый и не такой немецкий». И — раз! Компьютер выдаёт мне другой вариант.
(Laughter)
(Смех)
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.
До этого разговора ещё далеко, хотя и меньше, чем многие думают, однако мы уже сейчас над этим работаем. Инструменты перестают быть пассивными и становятся активными. На стадии разработки инструменты используют компьютер и алгоритмы для синтеза геометрических параметров, чтобы создать свой дизайн. Всё, что от вас требуется, — определить цели и рамки.
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.
Приведу пример. Возьмём шасси квадрокоптера, всё, что вам нужно, — это сказать: у него должно быть четыре пропеллера, минимальный вес и высокий аэродинамический КПД. Затем компьютер анализирует всевозможные способы решения: любые варианты, которые решают задачу и соответствуют вашим требованиям, — а их миллионы. Это под силу только новейшим компьютерам. Но он предлагает нам проекты, которые мы сами никогда бы не придумали. А компьютер справляется со всем этим самостоятельно, никто не делал никаких эскизов, и начинает он прямо с нуля. Кстати, корпус дрона не случайно напоминает тазовые кости белки-летяги.
(Laughter)
(Смех)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
Причина в том, что алгоритмы работают так же, как работает эволюция.
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.
Интересно, что мы начинаем замечать, как этот подход применяется в жизни. С компанией Airbus мы работаем несколько лет над этой моделью самолёта будущего. Пока это только проект. Однако недавно, чтобы справиться с этой задачей, мы начали использовать ИИ для генеративного дизайна. Это трёхмерная модель перегородки кабины самолёта, спроектированной компьютером. Она прочнее и вдвое легче оригинала, ею будет оснащён Airbus A320 в конце 2016 года. Компьютеры способны создавать. Они могут предлагать свои решения наших конкретных задач. Но им не хватает интуиции. Они вынуждены каждый раз начинать с нуля. И всё потому, что они не способны учиться. В отличие от Мэгги.
(Laughter)
(Смех)
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.
Мэгги сообразительнее самых продвинутых средств проектирования. Что я имею в виду? Когда хозяин берёт этот поводок, Мэгги с полной уверенностью понимает, что пора на прогулку. Как она это запомнила? Каждый раз, когда хозяин брал поводок, они выходили на прогулку. И Мэгги сделала три вещи: ей нужно было обратить внимание, ей нужно было запомнить, что произошло, и ей нужно было создать и сохранить в голове эту закономерность.
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.
Любопытно, что именно этого учёные добиваются от автоматической системы посадки самолётов на протяжении последних 60 лет. Вспомним 1952 год: тогда создали компьютер, который мог играть в крестики-нолики. Не шуточное дело. Затем, 45 лет спустя, в 1997 году, Deep Blue выигрывает в шахматы у Каспарова. В 2011 году Watson обыгрывает двух мужчин в «Своей игре», что для компьютера значительно сложнее, чем игра в шахматы. Для победы над оппонентами Watson должен был применять логику, а не действовать по заранее заданным схемам. Затем, пару недель назад программа AlphaGo компании DeepMind обыгрывает мирового чемпиона по Gо — самой сложной из современных игр. В игре Gо возможных ходов больше, чем атомов во Вселенной. Поэтому для того, чтобы победить, AlphaGo нужно было развивать интуицию. В какие-то моменты создатели AlphaGo не понимали, почему она делала то, что делала.
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.
События развиваются очень быстро. Я имею в виду, за всё время существования человечества компьютеры прошли путь от детской игры до кульминации стратегического мышления. Образно выражаясь, компьютер был, как Спок, а стал, как Кирк.
(Laughter)
(Смех)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
Правда же? От простой логики до интуиции. Вы бы смогли перейти этот мост? Многие скажут: «Чёрт, конечно же, нет!»
(Laughter)
(Смех)
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.
Вы приняли это решение за долю секунды. Вы просто догадались, что тот мост небезопасен. Это и есть та самая интуиция, которая начинает развиваться в наших системах глубинного обучения. Вскоре вы фактически сможете показать компьютеру, чтó вы сделали, спроектировали, посмотрев на что, он скажет: «Извини, друг, но так не пойдёт. Попробуй ещё раз». Или вы сможете спросить, понравится ли кому-нибудь ваша новая песня или новый сорт мороженого. Или, что более важно, вы можете сотрудничать с компьютером для решения проблемы совсем нового типа. Например, изменение климата. Самостоятельно у нас получается плоховато, любая помощь нам явно не помешает. Вот о чём я говорю — технологии расширяют наши познавательные способности, и мы можем придумать и сделать то, что было бы невозможно для человека, имеющего лишь традиционные возможности.
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.
Как же сделать все те безумные новые вещи, которые мы собираемся изобретать и проектировать? Я думаю, эра совершенствования человека затронет не только физическую сторону, но и коснётся виртуальной и интеллектуальной сферы. Как технологии расширят нас? В физическом мире — роботизированными системами. Есть опасение, что роботы займут наши места на производстве, и это реально в определённых областях. Но меня больше интересует то, как роботам и людям работать сообща, увеличивая потенциал друг друга и сосуществуя в новом общем пространстве.
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.
Это наша прикладная лаборатория в Сан-Франциско, одно из направлений которой — развитие робототехники, а именно: взаимодействие робота с человеком. Вот один из наших роботов, его зовут Бишоп. В качестве экперимента мы настоили его на помощь человеку при выполнении монотонных строительных работ, например, вырезать отверстия для розеток или выключателей в гипсокартоне.
(Laughter)
(Смех)
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.
Человек-партнёр на простом языке объясняет Бишопу, что делать, используя простые жесты, как при дрессировке собак, и Бишоп выполняет задания с особой точностью. Мы используем человека там, где нужны его способности: осознание, восприятие, принятие решений. А роботам легко даётся точность и монотонность.
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.
Следующий классный проект для Бишопа. Цель этого проекта под названием HIVE, то есть Улей, — заставить взаимодействовать людей, компьютеров и роботов, чтобы вместе решить сложную конструкторскую задачу. Человек — это рабочая сила. Он исследует место будущей постройки, манипулирует с бамбуком, который неоднороден по форме, что создаёт сложности для роботов. Затем роботы создают переплёт из проводов, что человеку практически не под силу. И ещё у нас есть искусственный интеллект, который всё это контролирует. Он даёт указания и роботу, и человеку, что они должны делать, а также запоминает тысячи индивидуальных компонентов. И что интересно, строительство здания было бы невозможным, если бы человек, робот и ИИ не работали над ним сообща.
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.
Ещё один проект: он немного сумасшедший. Вместе с Йорисом Ларманом и его командой из Амстердама мы работаем в MX3D над созданием дизайна и осуществления первого в мире автономно созданного моста. Пока мы с вами разговариваем, Йорис и ИИ, прямо сейчас работают в Амстердаме. Когда они будут готовы, мы нажмём: «Пуск», и роботы начнут печатать 3D-модель из нержавеющей стали и будут продолжать печать уже без вмешательства человека, пока мост не будет готов.
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?
Когда компьютеры расширят наши способности по придумыванию и созданию нового, роботы помогут нам воплотить в реальность то, что мы самостоятельно не смогли бы сделать. А как насчёт наших возможностей понимать и контролировать всё это? Не нужна ли для этого нервная система?
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.
Наша человеческая нервная система объясняет нам, что происходит вокруг. А нервная система создаваемых нами предметов простейшая. Например, автомобиль не скажет городскому муниципалитету, что он только что попал в яму на углу Бродвея и Моррисона. Здание не скажет архитекторам, нравится ли людям находиться внутри него, а производитель игрушек не знает точно, будут ли с его игрушками играть: как, где, когда и понравятся ли они детям. Уверен, дизайнеры Барби, когда её придумывали, воображали себе вот это.
(Laughter)
(Смех)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
А что случится, если Барби станет никому не нужна?
(Laughter)
(Смех)
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.
Если бы дизайнеры знали, что на самом деле произойдёт в реальном мире с их детищем: дорогами, зданиями, Барби, они бы использовали эти знания на благо их потребителя. Именно нервной системы и не хватает, чтобы соединить нас со всем тем, что мы создаём и используем. Что, если бы вы получали такую информацию от вещей, которые вы создаёте в реальном мире? На всё то, что мы делаем, мы тратим огромные деньги и энергию — за 2015 год мы потратили два триллиона долларов — убеждая людей купить то, что мы создали. Но если у вас есть эта связь с вашим созданием, после того, как оно оказалось в реальном мире, после того, как его купили, установили, мы можем изменить положение вещей: нужно не людей заставлять покупать, а сделать товар, который бы захотели купить.
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 --
Хорошая новость: мы работаем над цифровой нервной системой, которая обеспечит связь с тем, что мы проектируем. Мы работаем над проектом с парочкой ребят из Лос Анджелеса — Bandito Brothers и их командой. Эти парни создают безумные автомобили, способные на абсолютно нереальные вещи. Они просто сумасшедшие,
(Laughter)
(Смех)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
в хорошем смысле этого слова. Мы берём традиционные ходовые части для гоночных болидов и приделываем к ним нервную систему.
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.
То есть мы снабдили её десятками датчиков, за руль посадили первоклассного гонщика, пригнали её в пустыню и всю неделю гоняли её с бешеной скоростью. Мозг автомобиля заметил всё, что с ним происходило. Мы зафиксировали 4 миллиарда базовых координат, а также все силы, которым машина подвергалась. Потом мы сделали кое-что нереальное. Мы все эти данные поместили в ИИ под названием «Dreamcatcher», то есть «Ловец снов». Что будет, если вы снабдите инструмент дизайна мозгом и попросите его создать сверхпрочный автомобиль? Вы получите это. Это то, что человек никогда бы не создал. Но всё-таки это создал человек, который до этого создал ИИ, цифровую нервную систему и роботов, и в итоге получил то, что мы имеем сегодня.
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?
Если Эпоха совершенствования — это наше будущее, и мы станем лучше в умственной, физической и сенсорной сферах, как это всё будет выглядеть? Какой будет эта страна чудес?
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.
Я думаю, это будет мир, где мы переходим от производства вещей к их выращиванию. Где мы переходим от производимых вещей к выращенным. Мы перестанем быть изолированными и начнём взаимодействовать. Мы пойдём по пути от извлечения к объединению. Мы перестанем требовать от вещей покорности и научимся ценить их самостоятельность.
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.
Благодаря нашим новым возможностям, наш мир изменится кардинальным образом. В мире, который мы создадим, будет больше разнообразия и взаимосвязи, больше активности, многогранности, гибкости и, конечно же, красоты. То, к чему мы придём, будет не похоже ни на что, известное нам ранее. Почему? Потому что мы соединим воедино технологии, природу и человека. Это то, ради чего стóит жить.
Thank you all so much.
Большое спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)