How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)
Aramızda kaçınız yaratıcı? Kaçınız tasarımcı, mühendis, girişimci, aktör veya sadece büyük bir hayal gücünüz var? Elleri göreyim?
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.
Demek ki çoğunuz. Biz yaratıcılar için haberlerim var. Önümüzdeki 20 yıl içinde, geçtiğimiz son 2000 yıla kıyasla çalışma şeklimiz çok daha fazla değişecek. Hatta bence insanlık tarihinde yeni bir çağın eşiğindeyiz.
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.
Çalışma şeklimize göre dört temel tarihi çağ geçirdik. Avcı-Toplayıcı Çağı birkaç milyon yıl sürdü. Sonra birkaç bin yıl süren Tarım Çağı. Ardından birkaç yüzyıl süren Sanayi Çağı. Şimdi ise henüz onlarca yıldır süregelen Bilgi Çağı'ndayız. Bugün insan türü olarak yeni bir büyük çağın kıyısındayız.
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?
Artırılmış Çağ'a hoş geldiniz. Bu yeni çağda doğal insani yetileriniz düşünmenize yardım eden bilgisayar sistemleri, üretmenize yardım eden robotik sistemler ve doğal duyularınızın ötesinde sizi dünyaya bağlayan dijital bir sinir sistemi ile güçlendirilecek. Bilişsel artırma ile başlayalım. Kaçınız güçlendirilmiş sayborg?
(Laughter)
(Kahkahalar)
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."
Ben de zaten artırılmış olduğumuzu iddia ediyordum. Bir partide olduğunuzu ve birinin size cevabını bilmediğiniz bir soru sorduğunu düşünün. Eğer elinizde bunlardan bir tane varsa, birkaç saniyede cevabı bulursunuz. Fakat bu sadece ilkel bir başlangıç. Siri bile sadece pasif bir araç. Aslına bakarsanız son üç buçuk milyon yıldır kullandığımız tüm araçlar tamamen pasifti. Yalnızca söylediğimizi yapıyorlar, başka bir şey değil. Kullandığımız ilk araç yalnızca onu sapladığımız yeri kesiyordu. Matkap yalnızca kullananın işaretlediği noktayı deliyor. Hatta en gelişmiş araçlarımız bile biz yönlendirmeden hiçbir şey yapmıyorlar. Aslında beni hayal kırıklığına uğratan şey şu; biz her zaman irademizi fiziksel yollarla araçlara yönlendirerek kısıtladık; fiziksel derken gerçekten ellerimizi kullanarak, bilgisayarda bile. Ama ben ''Uzay Yolu''ndaki Scotty gibiyim.
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Bir bigisayarla sohbet etmek istiyorum. ''Hey bilgisayar, hadi bir araba tasarlayalım.'' demek, bilgisayar da bana araba çizsin istiyorum. Sonra ''hayır, daha sağlam ve Alman işi gibi olmasın'' desem ve bilgisayar bir seçenek gösterse.
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Bu sohbet biraz uçarı olabilir, muhtemelen çoğumuzun düşündüğünden az, ama şu an bunun üzerine çalışıyoruz. Araçlar pasif olmaktan üretken olmaya doğru çığır atlıyor. Üretken tasarımlı araçlar bilgisayar ve algoritma kullanarak geometri sentezi yapıp tamamen kendi başlarına yeni tasarımlar ortaya atıyorlar. Tek ihtiyacı olan şey sizin hedef ve filtreleriniz.
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.
Bir örnek vereyim: Bu insansız hava aracı şasesinde tek yapmanız gereken ona bir şey söylemek. Aracın dört pervanesi var, mümkün olduğu kadar hafif olsun istiyorsunuz ve aerodinamik olarak çalışması gerek. İşte bu noktada bilgisayar tüm çözümleri tarıyor: Kriterlerinize uygun her bir olasılığı çözüp karşılayan -- milyonlarca olasılığı. Bunun için büyük bilgisayarlar gerek. Fakat konu bizi hayal dahi edemeyeceğimiz tasarımlara getirir. Bilgisayar bütün bunları tek başına yapıyor- hiç kimse bir çizim yapmadı ve tamamen sıfırdan başladı. Bu arada hava aracının uçan bir sincabın iç kısmına benzemesi de tesadüf değil.
(Laughter)
(Kahkahalar)
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
Bunun sebebi algoritmaların evrim mantığıyla çalışacak şekilde tasarlanması.
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.
İşin heyecan verici kısmıysa bu teknolojiyi gerçek hayatta görmeye başlamamız. Birkaç yıldır Airbus'la birlikte geleceğin uçakları üzerine çalışıyoruz. Henüz olması mümkün değil. Fakat kısa süre önce bunu başarmak için üretken tasarımlı yapay zekâ kullandık. Bu, bilgisayar tarafından tasarlanmış bir kabin bölmesinin 3B gösterimi. Orijinalinden daha güçlü ama yarısı ağırlığında ve bu yıl Airbus A320 ile uçuyor olacak. Yani bilgisayarlar artık üretebiliyor; bizim iyi tanımladığımız sorunlara kendi çözümlerini bulabiliyorlar. Ama sezgisel değiller. Her seferinde sıfırdan başlamaları gerek, çünkü hiçbir zaman öğrenmiyorlar. Maggie öyle değil ama.
(Laughter)
(Kahkahalar)
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 aslında çoğu ileri tasarım araçlarımızdan daha akıllı. Peki ben ne demek istiyorum? Sahibi tasmayı eline aldığında Maggie neredeyse kendinden emin bir şekilde yürüyüşe çıkacaklarını biliyor. Nasıl öğrendi peki? Çünkü sahibi tasmayı her aldığında yürüyüşe çıktılar. Maggie üç şey yaptı: Dikkat verdi, ne olduğunu hatırladı ve bunu aklında tutup kafasında bir şablon oluşturdu.
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.
İşin ilginç yanı, bu tam da son 60 yıldır bilgisayar bilimcilerin Yapay Zekâ üzerinde yapmak istedikleri şey. 1952 yılında, XOXO oynayabilen bu bilgisayarı geliştirdiler. Büyük başarı. 45 yıl sonra 1997 yılında, Deep Blue satrançta Kasparov'u yendi. 2011'de Watson bu iki kişiyi bilgi yarışmasında yendi, ki bu satranç oynamaktan daha zordur bilgisayar için. Gerçek şu ki, önceden belirtilmiş talimatlarla çalışmak yerine Watson bu insan rakiplerini yenmek için mantık kullandı. Yine birkaç hafta önce, DeepMind'ın AlphaGo robotu Go oyununda dünya birincisini yendi, bu sahip olduğumuz en zor oyun. Go oyununda, evrendeki atom sayısından çok hamle olasılığı var. Yani kazanmak için AlphaGo'nın sezgi geliştirmesi gerekliydi. Yine bazı noktalarda, AlphaGo'nun programcıları onun neyi niçin yaptığını anlayamadılar.
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.
İşler çok hızlı bir şekilde işliyor. Bir düşünün, insan hayatı boyunca bilgisayarlar bir çocuk oyunundan stratejik düşüncenin zirvesi kabul edilen bir oyuna yöneldi. Burada olan şey şu; bilgisayarlar Spock olmaktan çıkıp Kirk olmaya başlıyorlar.
(Laughter)
(Kahkahalar)
Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"
Basit mantıktan sezgiye. Bu köprüden geçer miydiniz? Çoğunuz ''hayatta olmaz!'' diyor
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Bu kararı vermeniz saniyeden kısa sürdü. Köprünün güvenli olmadığını biliyordunuz. İşte bu tam da derin öğrenme sistemlerimizin geliştirmeye çalıştıkları türden bir sezgi. Çok yakında, yaptığınız, tasarladığınız bir şeyi bir bilgisayara gösterebileceksiniz. O da bakıp şöyle diyecek, ''Olmaz, kanka, işe yaramaz, baştan yapman lazım.'' İnsanlar yeni şarkınızı beğenecek mi veya hangi dondurmayı alacağınızı da sorabilirsiniz. Veya daha da önemlisi daha önce hiç karşılaşmadığımız bir sorunla ilgili bilgisayarla çalışabilirsiniz. Örneğin iklim değişikliği. Kendi başımıza pek bir iş başaramıyoruz. Alabileceğimiz her yardıma ihtiyacımız var. İşte söylemek istediğim bu; teknolojinin bilişsel yetilerimizi kuvvetlendirmesi, böylelikle artırılmamış insan olarak erişemeyeceğimiz şeyleri hayal edip tasarlamak.
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.
Gelelim icat edip tasarlayacağımız onca çılgınca şeye. Sanırım insan artırma çağı, sanal ve düşünsel olduğu kadar fiziksel dünyayla da alakalı. Teknoloji bizi nasıl güçlendirecek? Fiziksel dünyada; robotlar. Robotların insanların işine mal olacağı konusunda ciddi bir korku var, bazı sektörler için bu doğru. Ama benim ilgimi çeken, insan ve robotların birlikte çalışarak birbirlerini güçlendirecek olması ve yeni bir alanda yaşamaya başlamaları.
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.
Bu San Francisco'daki uygulamalı araştırma laboratuvarımız. Buradaki çalışmalarımızdan biri ileri robotlar, özellikle de insan-robot işbirliği. Bu Bishop, robotlarımızdan biri. Deney amaçlı, sürekli aynı hareketleri yapan bir inşaat işçisine yardım etmesi için ayarladık, kuru duvarda priz veya lambalar için delik açma gibi görevler.
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Bishop'ın insan ortağı basit bir dil ve jestlerle ne yapacağını söylüyor; bir köpekle konuşmak gibi, sonra Bishop mükemmel bir dikkatle bu talimatları uyguluyor. İnsanı iyi olduğu şey için kullanıyoruz: Farkındalık, algı ve karar verme. Robotu da iyi olduğu alanda: Dikkat ve tekrar etme.
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.
Bishop'ın iyi olduğu güzel bir proje daha var. HIVE diye adlandırdığımız bu projenin amacı, aşırı karmaşık bir tasarım sorununu çözmek için insan, bilgisayar ve robotların ortak çalışma tecrübesini örnek almak. İnsanlar iş gücü oldular. İnşaat alanında gezdiler, bambuyu sürekli değiştirdiler, ki bambu eşbiçimli bir materyal olmadığı için robotların çalışması çok zordur. Sonra robotlar bu fiber bağlamayı gerçekleştirdi, insanın bunu yapması neredeyse imkânsızdı. Bir de her şeyi kontrol eden bir Yapay Zekâmız vardı. İnsanlara ve robotlara yapması gerekenleri söyleyip binlerce bireysel bileşenin kaydını tutuyordu. İlginç olan şeyse, insan, robot ve yapay zekânın birbirini güçlendirmeden bu terası inşa etmesinin kesinlikle mümkün olmamasıydı.
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.
Bir proje daha göstereceğim. Bu biraz çılgınca. Amsterdamlı ressam Joris Laarman ve MX3D'deki takımı ile çalışıyoruz, amacımız üretken tasarım ve robotik yazdırma ile dünyanın ilk özerk inşa edilmiş köprüsünü yapmak. Şu anda Joris ve Yapay Zekâ Amsterdam'da bunun üzerine çalışıyorlar. İşleri bitince sadece bir tuşa basacağız ve robotlar paslanmaz çelik üzerine 3B çıkışlar alacak, sonra insan olmadan buna devam edecekler, ta ki köprü tamamlanana kadar.
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?
Bilgisayarlar yeni şeyler hayal etme ve tasarlama yetilerimizi güçlendirirken robotik sistemler daha önce hiç yapamadğımız şeyler yapmamıza yardım edecekler. Peki ya bunları hissetme ve kontrol etme yetimiz? Yaptığımız şeyler için bir sinir sistemi olmayacak mı?
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.
İnsanın sinir sistemi çevremizde olan her şeyi bize bildirir. Ama kendi yaptığımız şeylerin sinir sistemi gelişmemiş. Örneğin, bir araba gidip belediyeye Broadway ve Morrison'ın köşe başında bir çukur olduğunu ve üstünden geçtiğini söylemez. Bir bina, tasarımcılarına içindeki insanların orada olmaktan memnun olup olmadıklarını söylemez, oyuncak üreticisi o oyuncakla gerçekten oynandığını bilemez, şu an nerede veya oynaması zevkli mi bilemez. Ama şuna eminim ki tasarımcılar Barbie'yi yaptıklarında, ona bu hayat tarzını yakıştırdılar.
(Laughter)
(Kahkahalar)
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
Barbie kendini yalnız hissederse ne olur peki?
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Tasarımcılar gerçek dünyada neler olduğunu bilseler yol, bina veya Barbie fark etmez, bu bilgiyi kullanıcı için daha iyi hâle getirebilirler. Burada eksik olan şey tasarladığımız, yapıp kullandığımız şeylere ilişkin bir sinir sistemi. Gerçek hayatta yarattığınız şeylerden bu tür bir geri bildirim alsanız nasıl olurdu? Yaptığımız onca şeyi düşününce- inanılmaz para ve enerji harcıyoruz- geçen yıl insanları yaptığımız şeyleri almaya ikna etmek için 2 trilyon dolar harcanmış. Satılmış veya kullanıma sunulmuş, tasarladığınız ve yarattığınız tüm bu şeylere ilişkin böyle bir bağlantıya sahip olsaydınız bunu değiştirebilirdiniz; insanlara icatlarımızı aldırmak yerine sadece istedikleri şeyleri yapabiliriz.
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 --
İyi haber şu ki, bizi tasarımlarımıza bağlayacak dijital sinir sistemi üzerinde çalışıyoruz. Bir proje üzerinde çalışıyoruz, Los Angeles'ta Bandito Kardeşler ve takımı ile birlikte. Bu ekibin yaptığı şeylerden biri sıradışı şeyler yapan sıradışı arabalar üretmek. Bunlar çıldırmış.
(Laughter)
(Kahkahalar)
in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
Ama iyi anlamda. Bizim birlikte yaptığımız şey ise geleneksel yarış arabası şasesini alıp ona bir sinir sistemi yüklemek.
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.
Yani onlarca sensör taktık ve direksiyona birinci sınıf bir sürücü koyduk, arabayı çöle götürdük ve bir hafta boyunca kullandık. Arabanın sinir sistemi arabanın başına gelen her şeyi yakaladı. 4 milyar veri noktası elde ettik; sorumlu olduğu tüm güçlerden. Sonra çılgınca bir şey yaptık. Tüm veriyi aldık ''Dreamcatcher'' dediğimiz üretken tasarımlı bir yapay zekâya taktık. Bir tasarıma dijital bir sinir sistemi yükleyip size son model bir şase yapmasını isterseniz ne olur? İşte bu. Bu bir insanın asla tasarlayamayacağı bir şey. Ancak bunu bir insan tasarladı, ama üretken tasarımlı yapay zekâ, dijital bir sinir sistemi ve imal yetisi olan robotlar ile güçlendirilmiş bir insan.
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?
Eğer gelecek, Artırılmış Çağ bu ise bilişsel, fiziksel ve algısal olarak güçlendirileceksek, bu neye benzeyecek? Bu harikalar diyarı nasıl görünecek?
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.
Sanırım imal etmekten ziyade yetiştirme yapılan bir dünyaya doğru yol alıyoruz. Nesnelerin inşa edilmek yerine yetiştirildiği bir dünya. İzole olmaktan çıkıp iletişim hâlinde olacağız. Ayrılmayı bir yana bırakıp birleşmeye kucak açacağız. Yine sanıyorum ki itaat etmek yerine özerkliğin değerini anlayacağız.
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.
Artırılmış yetilerimiz sayesinde, dünya ciddi bir değişim geçirecek. Bu dünyada daha fazla çeşitlilik, iletişim, dinamizm ve karmaşıklık, daha çok uyum sağlama ve daha çok güzellik olacak. Gelecek şeylerin biçimi daha önce hiç görmediğimiz türden olacak. Neden mi? Çünkü onlara bu biçimi verecek şey teknoloji, doğa ve insan ortaklığı olacak. Bu bana göre dört gözle beklenecek bir gelecek.
Thank you all so much.
Çok teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkışlar)