Meet NEO, Your Robot Butler in Training | Bernt Børnich | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti
00:07
(Applause)
0
7038
4971
(Aplausos)
00:22
NEO: As a species,
1
22953
1368
NEO: Como especie,
los humanos han dominado la energía hasta un nivel en el que,
00:24
humans have mastered energy to the level where it is,
2
24355
2502
00:26
for all practical purposes, completely abundant.
3
26891
3003
a todos los efectos prácticos, es completamente abundante.
00:29
200 years ago,
4
29927
1401
Hace 200 años,
nadie habría imaginado un mundo en el que la energía fuera tan accesible
00:31
no one could have imagined a world where energy was so accessible
5
31362
3370
00:34
that most people would take it for granted.
6
34765
2603
que la mayoría de la gente la diera por sentada.
De haberle preguntado a la persona más inteligente de la Tierra
00:37
If you had asked the smartest person on Earth
7
37401
2136
00:39
whether we could one day summon light with the flip of a switch,
8
39570
3604
si algún día podríamos atraer la luz con solo pulsar un interruptor,
te habría dicho que es imposible.
00:43
they would have said it was impossible.
9
43207
1869
Incluso si las mentes más brillantes
00:45
Even if the brightest minds worked on it together for an eternity.
10
45109
3403
hubieran trabajado en eso juntas durante una eternidad.
00:48
But today, it's just that easy.
11
48879
2036
Pero hoy en día, es así de fácil.
00:50
Energy is everywhere.
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50948
1168
La energía está en todas partes.
00:52
All around us, all of the time.
13
52149
1802
A nuestro alrededor, todo el tiempo.
00:54
Now what if I told you that the same is about to happen with labor?
14
54552
3470
¿Y si te dijera que lo mismo va a ocurrir con el parto?
Estamos a las puertas de un futuro
00:58
We are standing at the gates of a future
15
58022
2402
en el que el trabajo necesario para fabricar los productos que utilizamos,
01:00
where the work needed to build the products we use,
16
60458
3036
01:03
the services we rely on
17
63527
1802
los servicios de los que dependemos
01:05
and even the chores in our homes will be as effortlessly accessible
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65362
3471
e incluso las tareas domésticas será tan fácilmente accesible
01:08
as energy is today,
19
68866
1635
como lo es la energía actual,
01:10
enabling you to explore new frontiers
20
70501
2336
lo que te permitirá explorar nuevas fronteras
01:12
and focus on what makes you truly human.
21
72870
2803
y concentrarte en lo que te hace verdaderamente humano.
01:16
Thank you.
22
76440
1268
Gracias.
01:22
(Applause)
23
82980
4571
(Aplausos)
01:28
Bernt Børnich: Thank you, NEO.
24
88219
1468
Bernt Børnich: Gracias, NEO.
01:29
You're the best.
25
89720
1301
Eres el mejor.
01:34
It's an amazing machine, right?
26
94325
1735
Es una máquina increíble, ¿verdad?
01:36
Audience: Yeah.
27
96660
1135
Público: Sí.
01:37
(Applause)
28
97828
3570
(Aplausos)
01:41
BB: So I spent the last decade of my life
29
101432
2936
BB: Pasé la última década de mi vida
01:44
working on building humanoid robots like NEO.
30
104368
3837
trabajando en la construcción de robots humanoides como NEO.
01:48
Robots that will hopefully soon be able to do
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108239
3203
Robots que esperamos que pronto puedan hacer
01:51
almost anything that we could imagine.
32
111442
2869
casi cualquier cosa que podamos imaginar.
01:54
Now whether this is helping you with the dishes,
33
114345
3069
Ya sea para ayudarte a lavar los platos,
01:57
helping you do your laundry
34
117448
1535
para lavar la ropa
01:58
or whether this is helping your aging grandma,
35
118983
4004
o para ayudar a tu abuela que ya está envejeciendo,
nunca ha habido un momento mejor para los robots.
02:03
there's never really been a time better for robots.
36
123020
3570
Tenemos una población que envejece y que necesita ayuda,
02:07
We have an aging population in need of help,
37
127024
3370
02:10
and we have a large labor shortage
38
130427
2770
y tenemos una gran escasez de mano de obra
02:13
across most of the global economy.
39
133230
2269
en la mayor parte de la economía mundial.
Y hay mucho, mucho más.
02:16
And there's much, much more.
40
136200
1802
Pero lo que es aún más importante,
02:18
But even more importantly, to me, these robots,
41
138002
6072
para mí, estos robots prometen algo más
02:24
they promise something greater
42
144108
1501
02:25
than just the ability to solve the problems of today.
43
145609
3203
que la capacidad de resolver los problemas actuales.
02:28
They can solve things that we cannot do today.
44
148846
2502
Pueden resolver cosas que no podemos hacer hoy en día.
02:31
They can give us back things like time.
45
151715
2203
Pueden devolvernos cosas como el tiempo.
Y a medida que estos sistemas e IA pasen a ser tanto físicos como agentes,
02:35
And as these systems and AIs now become both physical and agentic,
46
155252
6607
02:41
we can start to work towards a future
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161859
2669
podemos empezar a trabajar para lograr un futuro
02:44
where we actually have an abundance of labor.
48
164562
3403
en el que realmente tengamos una gran cantidad de mano de obra.
02:48
We can start towards lifting humanity out of this constant battle
49
168732
3604
Podemos empezar a sacar a la humanidad de esta batalla constante
02:52
over scarcity of resources,
50
172369
2336
por la escasez de recursos
02:54
and create a world where everyone has what they need.
51
174738
2503
y crear un mundo en el que todos tengan lo que necesitan.
02:57
And I think that will, to some extent,
52
177942
2035
Y creo que eso, hasta cierto punto,
02:59
actually redefine what it means to be human.
53
179977
3670
redefinirá realmente lo que significa ser humano.
03:05
But since I'd say, around year 1400,
54
185649
3470
Pero desde que diría que, alrededor del año 1400,
cuando Leonardo da Vinci hizo «El hombre mecánico»,
03:09
when Leonardo da Vinci made "The Mechanical Man,"
55
189153
3136
03:12
that to me is kind of like the first example of a humanoid robot,
56
192289
3304
eso para mí es como el primer ejemplo de un robot humanoide,
03:15
these things have been mainly a thing of science fiction, not reality.
57
195626
4938
estas cosas han sido principalmente cosa de ciencia ficción, no de realidad.
03:22
But this is changing.
58
202466
1668
Pero esto está cambiando.
03:24
The robots, they're actually here.
59
204134
1836
Los robots, de hecho, están aquí.
03:26
And when I say here, I don't necessarily mean in videos.
60
206570
3237
Y cuando digo aquí, no me refiero necesariamente a los vídeos.
03:30
They're actually here in our homes.
61
210174
1835
De hecho, están aquí en nuestras casas.
03:32
At least if you work at 1X, where I work,
62
212309
2636
Al menos si trabajas en 1X, donde trabajo yo,
03:34
where we now have them in quite a few homes throughout the company.
63
214945
3837
donde ahora los tenemos en bastantes hogares de la empresa.
03:38
And already later this year,
64
218782
2603
Espero que, ya a finales de este año,
03:41
I hope some of you guys will have it in your home
65
221385
2469
algunos de Uds. lo tengan en casa
03:43
and join us on this journey.
66
223887
2169
y se sumen a nosotros en este viaje.
03:46
So that means NEO is now part of my daily routine.
67
226957
3604
Eso significa que NEO ahora forma parte de mi rutina diaria.
03:51
So it does some of the chores around the house.
68
231295
2369
Así que hace algunas de las tareas de la casa.
03:54
Some of this is autonomous.
69
234164
1502
Parte de esto es autónomo.
03:55
Some of this is done through remote operation
70
235699
2202
Parte de esto se hace mediante operación remota
03:57
as it's learning.
71
237935
1501
mientras se aprende.
03:59
And I talk to it.
72
239470
1468
Y hablo con él.
04:00
I treat it kind of like a butler, like a companion.
73
240938
2736
Lo trato como a un mayordomo, como a un compañero.
04:03
It's part of the family.
74
243707
1368
Es parte de la familia.
04:05
And I think it's actually incredibly interesting
75
245542
2636
Y creo que también es increíblemente interesante
04:08
to also see how this social dynamic develops,
76
248178
2970
ver cómo se desarrolla esta dinámica social,
04:11
because this is, of course, incredibly useful and fun
77
251181
2503
porque, por supuesto, es increíblemente útil y divertido
04:13
to have it do stuff I don't want to do around my home.
78
253717
2570
que haga cosas que no quiero hacer en mi casa.
04:16
But it's also really fun to see the beginning of like,
79
256320
2569
Pero también es muy divertido ver el principio
04:18
what will this relationship be between man and machine
80
258922
4372
de cómo será esta relación entre el hombre y la máquina
04:23
as these AIs become physical.
81
263327
1935
conforme estas IA pasen a ser físicas.
04:26
Now like I said, the hardware is actually here.
82
266664
4004
Como he dicho, el hardware ya está aquí.
04:31
It took us about a decade of very hard work,
83
271702
3937
Nos llevó alrededor de una década de arduo trabajo,
04:35
but also many people that came before us,
84
275673
2636
pero también a muchas personas que nos precedieron,
04:38
a lot of time to do the foundational research
85
278342
2736
mucho tiempo hacer la investigación fundamental
04:41
for us to now finally be able to build a machine
86
281111
3304
para que ahora por fin podamos construir una máquina
04:44
that can do almost anything that a human can do.
87
284448
3003
que pueda hacer casi cualquier cosa que un humano pueda hacer.
04:48
But it begs the big question, of course:
88
288385
2503
Pero esto plantea la gran pregunta, por supuesto:
04:50
When will they be fully autonomous?
89
290921
2336
¿cuándo serán totalmente autónomos?
04:53
When will they actually become truly intelligent?
90
293624
3103
¿Cuándo llegarán a ser realmente inteligentes?
04:57
And what is the path that will actually take us there?
91
297961
4171
¿Y cuál es el camino que realmente nos llevará allí?
05:03
And I think this will be very obvious in [retrospect].
92
303033
4438
Y creo que esto será muy evidente [en retrospectiva].
05:08
They need to live and learn among us.
93
308639
1835
Necesitan vivir y aprender entre nosotros.
05:10
We actually need to take these machines, and we need to adopt them.
94
310507
3304
De hecho, necesitamos tomar estas máquinas y adoptarlas.
05:13
We need to put them into our society and let them learn just as we do.
95
313844
4838
Tenemos que incorporarlos a nuestra sociedad
y dejar que aprendan igual que nosotros.
05:19
So the general convention has been,
96
319216
2402
Por lo tanto, la convención general,
05:21
or general wisdom, that robots,
97
321652
2469
o la sabiduría general, ha sido que los robots
van a aparecer primero en las fábricas.
05:24
they're going to first happen in factories.
98
324121
2369
Vamos a poner estos robots en las fábricas,
05:26
So we're going to put these robots into factories,
99
326523
2336
05:28
they're going to do the dull, repetitive, dangerous tasks that they're good at.
100
328892
4271
para que hagan las tareas aburridas, repetitivas y peligrosas
en las que son buenos.
05:33
And as they do these repetitive tasks, they get better and better, right?
101
333197
4337
Y conforme hacen estas tareas repetitivas, mejoran cada vez más, ¿verdad?
05:37
They get more intelligent.
102
337534
1569
Se vuelven más inteligentes.
05:39
And after some time, we can put them into our home.
103
339136
3570
Y después de un tiempo, podemos ponerlos en nuestra casa.
05:42
They will be able to do our laundry,
104
342706
1735
Podrán lavar nuestra ropa,
05:44
they will build our skyscrapers.
105
344475
1568
construirán nuestros rascacielos.
05:46
But this is actually categorically wrong.
106
346777
3136
Pero en realidad esto es categóricamente incorrecto.
05:51
And we know because we actually tried that.
107
351048
2736
Y lo sabemos porque realmente lo intentamos.
05:54
So back in 2022,
108
354118
2736
Así que en 2022,
05:56
we took our previous generation wheeled humanoid, Eve,
109
356854
3603
pusimos a Eve, nuestra humanoide con ruedas de la generación anterior,
06:00
and we put it in industry.
110
360491
2903
la pusimos en la industria.
06:03
And it actually went really well.
111
363427
1868
Y, de hecho, salió muy bien.
06:05
We solved a lot of kind of narrow, specific tasks,
112
365329
3837
Resolvimos un montón de tareas específicas y limitadas,
06:09
and it got really good at them really fast.
113
369199
2169
y se hizo muy bueno en ellas muy rápido.
06:11
And then after about 20 to 50 hours,
114
371702
3704
Y luego, después de unas 20 a 50 horas,
06:15
the robots, they just stopped learning.
115
375439
2669
los robots simplemente dejaron de aprender.
06:18
And if you think about it, it's not really rocket science.
116
378876
3436
Y si lo piensas, en realidad no es ciencia espacial.
06:22
Because if you’re doing the same task over and over every day,
117
382312
3437
Porque si haces la misma tarea una y otra vez todos los días,
06:25
and it's the only thing you're doing,
118
385783
1768
y es lo único que haces,
06:27
you're not going to get very intelligent.
119
387551
2002
no vas a ser muy inteligente.
06:29
There's no information there.
120
389553
1435
No hay información ahí.
06:31
And also you're going to generally become very narrow-minded, right?
121
391021
3203
Y además, en general te volverás muy estrecho de miras, ¿verdad?
06:34
We don't like being narrow-minded.
122
394258
2335
No nos gusta tener una mente estrecha.
06:36
And if you think about like, what is a factory?
123
396627
2402
Y si piensas, por ejemplo, ¿qué es una fábrica?
06:39
It is essentially a process that we design to reduce diversity and variance.
124
399062
6607
Básicamente, es un proceso que diseñamos para reducir la diversidad y la varianza.
06:45
You want your factory worker to need as little information as possible
125
405702
4305
Quieres que el operario de tu fábrica requiera la menor información posible
06:50
to be able to do the job
126
410040
1402
para poder hacer el trabajo
06:51
and get a high-quality, repeatable product out.
127
411475
2936
y obtener un producto repetible y de alta calidad.
06:55
And this is kind of the opposite of what you need for intelligence.
128
415746
4104
Y esto es más o menos lo contrario de lo que se necesita para obtener inteligencia.
06:59
You need diversity,
129
419883
1602
Necesitas diversidad,
07:01
you need to challenge yourself.
130
421518
1769
necesitas desafiarte a ti mismo.
07:03
You need to do new tasks every day that you don't know how to do.
131
423320
3170
Tienes que hacer nuevas tareas todos los días que no sabes hacer.
07:07
And there's a great parallel here
132
427057
2403
Y aquí hay un gran paralelismo
07:09
to the early days of large language models.
133
429493
2803
con los primeros días de los grandes modelos lingüísticos.
07:12
So when we use these models today,
134
432996
2870
Por eso, cuando utilizamos estos modelos hoy en día,
07:15
and they're getting really good,
135
435899
2703
y se están volviendo realmente buenos,
07:18
we kind of forget where they started.
136
438635
2136
nos olvidamos de dónde empezaron.
07:21
They started with a lot of people trying to make very narrow models.
137
441438
4238
Empezaron con mucha gente intentando hacer modelos muy estrechos.
07:25
So if I take an example,
138
445676
1434
Para poner un ejemplo,
07:27
if you wanted to make a very good writing assistant to write poetry,
139
447110
5306
si quisieras ser un buen ayudante de redacción para escribir poesía,
07:32
then you would, of course train on all of the best poetry in the world.
140
452449
3370
entonces, por supuesto, te formarías en la mejor poesía del mundo.
07:35
Make sense.
141
455853
1167
Tiene sentido.
Y no funcionaría realmente.
07:37
And then it wouldn't really work.
142
457054
1601
07:38
And when we started training these models on all of the internet, right,
143
458655
5472
Y si empezamos a entrenar estos modelos en todo Internet, es decir, en toda
07:44
the complete diversity of all human knowledge,
144
464161
4838
la diversidad del conocimiento humano,
empezaron a funcionar.
07:49
they started working.
145
469032
1168
Se volvieron más o menos inteligentes.
07:50
They became kind of smart.
146
470234
1434
07:51
They started being able to, to a certain extent, to reason.
147
471702
2803
Empezaron a ser capaces, hasta cierto punto, de razonar.
07:54
And I'd say like, understand to a certain extent,
148
474872
3803
Y yo diría que, comprender hasta cierto punto,
07:58
what is the question you’re asking and how should I answer.
149
478675
2937
cuál es la pregunta que se hace y cómo debo responderla.
08:02
And this is also how we humans learn.
150
482346
2769
Y así también aprendemos los humanos.
08:05
We need a large amount of diversity
151
485482
2770
Necesitamos mucha diversidad
08:08
for us to be able to develop into intelligent beings.
152
488252
3003
para volvernos seres inteligentes.
08:11
So why should it be different for robots?
153
491288
2236
¿Por qué debería ser diferente para los robots?
08:14
And it really begs the question then:
154
494391
2269
Y entonces, realmente surge la pregunta:
08:16
What is the equivalent of the internet?
155
496693
2837
¿cuál es el equivalente de Internet?
08:20
How do we find this kind of like internet-level diversity of information
156
500030
4071
¿Cómo encontrar este tipo de diversidad de información similar a la de Internet
08:24
for our robots?
157
504134
1468
para nuestros robots?
08:26
Well we come to the conclusion that this is probably the home.
158
506003
4938
Bueno, llegamos a la conclusión de que probablemente este sea el hogar.
08:31
Now the home is this beautiful, chaotic thing.
159
511508
3637
Ahora el hogar es una cosa hermosa y caótica.
08:35
It's kind of like the messiness that is being human.
160
515445
4939
Es como el desorden que implica ser humano.
08:41
And I want to take a small example here.
161
521051
2002
Y quiero poner un pequeño ejemplo aquí.
08:43
So think about a cup.
162
523053
2035
Así que piensa en una taza.
08:45
Now of course, there's many cups in the world,
163
525455
2169
Por supuesto, hay muchas tazas en el mundo
08:47
and you want to be able to figure out how all of them work.
164
527658
2769
y querrás poder averiguar cómo funciona cada una.
08:50
But even if you look at one specific cup,
165
530460
2903
Pero aunque te fijes en una taza específica,
08:53
it can be so many things.
166
533363
1702
puede ser muchas cosas.
08:55
Is it dirty? Is it clean?
167
535365
1802
¿Está sucia? ¿Está limpia?
08:57
It's kind of in the middle?
168
537200
1669
¿Está un poco en el medio?
08:58
Is it on the table,
169
538869
1334
¿Está sobre la mesa,
09:00
in the cabinet, on the floor?
170
540237
1702
en el armario, en el suelo?
Incluso puede tener un contexto social.
09:02
It can even have a social context.
171
542606
1835
09:04
Someone's using the cup.
172
544474
1335
Alguien está usando la taza.
09:05
Someone's waiting for the cup.
173
545842
1469
Alguien está esperando la taza.
09:07
Like, why is the cup even there?
174
547311
1935
O sea, ¿por qué está la taza ahí?
09:09
And this is just a cup.
175
549246
1568
Y esto es solo una taza.
09:10
Now think about expanding this out into everything
176
550847
2436
Ahora piensa en expandir esto a todo,
09:13
and every object and everything going on in your home.
177
553317
2936
cada objeto y todo lo que sucede en el hogar.
09:16
That's the kind of diversity that we're talking about
178
556286
2503
Ese es el tipo de diversidad del que estamos hablando
09:18
to get to proper machine intelligence.
179
558822
2169
para lograr una inteligencia artificial adecuada.
09:22
So like any good scientist, right,
180
562192
3704
Así que, como cualquier buen científico,
09:25
we had this hypothesis, and now we have to test it.
181
565896
4337
sí, teníamos esta hipótesis y ahora tenemos que probarla.
09:30
So in 2023, we brought our robots home.
182
570634
3704
Así que en 2023, trajimos nuestros robots a casa.
09:35
And I had Eve in my house for quite a while.
183
575038
2603
Y tuve a Eve en mi casa durante bastante tiempo.
09:37
And it was, of course, doing the standard things
184
577674
2536
Y, por supuesto, hacía las cosas habituales,
09:40
like emptying the dishwasher,
185
580243
1869
como vaciar el lavavajillas,
09:42
but also bringing me a cup of tea
186
582145
1802
pero también me traía una taza de té
09:43
when I was enjoying playing board games with my friends
187
583981
2702
cuando jugaba juegos de mesa con mis amigos
09:46
or serving cupcakes at my daughter's birthday party.
188
586717
2836
o servía magdalenas en la fiesta de cumpleaños de mi hija.
09:50
And pretty quickly,
189
590253
3170
Y con bastante rapidez,
09:53
it actually became quite clear that this hypothesis
190
593423
5406
quedó bastante claro que esta hipótesis
09:58
actually was the ground truth.
191
598862
1835
era en realidad la verdad fundamental.
10:01
The home is this incredible,
192
601064
2069
El hogar es esta increíble
10:03
diverse source of data
193
603166
1602
y diversa fuente de datos
10:04
that lets us continue to progress intelligence.
194
604768
3103
que nos permite seguir progresando en la inteligencia.
10:08
So we thought originally that it was going to be this,
195
608505
4538
Al principio pensamos que iba a ser esto,
10:13
but actually it was this.
196
613076
2069
pero en realidad fue esto.
10:15
And let me show you guys now how this actually works in practice.
197
615512
5239
Y permítanme mostrarles ahora cómo funciona esto en la práctica.
Gracias NEO, estás haciendo un buen trabajo.
10:26
Oh thank you NEO, you’re doing a good job.
198
626123
2202
Es un poco ruidoso,
10:31
It's a bit noisy,
199
631061
1168
pero espero que aún puedan oírme.
10:32
but hopefully you can still hear me.
200
632262
1735
Lo que ven aquí ahora,
10:34
What you see here now,
201
634598
1868
por supuesto, es solo un subconjunto de las tareas que NEO puede realizar.
10:36
of course, is just a subset of tasks that NEO can do.
202
636500
2602
10:39
And this is a mix of autonomy,
203
639136
3069
Es una combinación de autonomía,
10:42
for things the robot is good at,
204
642239
2135
para las cosas en las que el robot es bueno,
10:44
and some remote operation
205
644408
2335
y una operación remota
10:46
where someone's guiding the robot
206
646777
1701
en la que alguien guía al robot
10:48
to basically do expert demonstrations on how to do these tasks.
207
648512
4104
básicamente para hacer demostraciones de expertos sobre cómo realizar estas tareas.
10:53
And as we have an increasing number of these robots
208
653383
4104
Y a medida que tenemos un número cada vez mayor de estos robots
10:57
throughout homes,
209
657521
2202
repartidos por los hogares,
10:59
living among us and learning,
210
659723
2035
viviendo entre nosotros y aprendiendo,
11:01
more and more of this becomes autonomous
211
661792
2969
cada vez son más los que se vuelven autónomos
11:04
until hopefully,
212
664761
1201
hasta que, con suerte,
11:05
one day, all of this will be fully autonomous.
213
665962
3204
algún día, todo esto será completamente autónomo.
11:10
And if you kind of follow along in the field,
214
670901
5138
Y si nos ponemos a trabajar sobre el terreno,
11:16
a natural question to ask at this point would be:
215
676073
2769
una pregunta natural a estas alturas sería:
11:18
Why doesn’t everyone do this?
216
678875
2002
¿Por qué no lo hace todo el mundo?
11:21
If it's so obvious.
217
681445
1501
Si es tan obvio.
11:23
Well it actually turns out, it’s incredibly hard
218
683313
4538
Pues resulta que es increíblemente difícil
11:27
to make a robot that is safe among people.
219
687851
2903
hacer un robot que esté seguro entre las personas.
11:32
So robots are traditionally these quite stiff, high-energy --
220
692022
6006
Los robots son tradicionalmente bastante rígidos y consumen mucha energía.
11:39
you’re doing great, NEO, you’re doing great.
221
699129
2336
Lo estás haciendo muy bien, NEO, lo estás haciendo muy bien.
11:42
They're this --
222
702766
1201
Son así de...
11:44
careful, I don’t want to get watered --
223
704634
2002
cuidado, no quiero que me riegues,
11:47
stiff machines that are high-energy and dangerous.
224
707738
2902
máquinas rígidas que consumen mucha energía y son peligrosas.
11:50
And this is very different from how NEO works.
225
710674
2402
Y esto es muy diferente de cómo funciona NEO.
11:53
NEO actually has tendons that [get] pulled,
226
713744
2769
De hecho, NEO tiene tendones que se estiran, inspirados de manera
11:56
very loosely inspired by human muscle.
227
716513
2169
muy holgada en el músculo humano.
11:59
And this makes NEO into a robot that is quiet, soft,
228
719149
3604
Y esto convierte a NEO en un robot silencioso, suave, dócil, ligero,
12:02
compliant, lightweight, safe,
229
722786
2703
seguro y realmente capaz de vivir
12:05
and really able to live among us and learn among us.
230
725522
4438
entre nosotros y aprender entre nosotros.
Vamos a ver si lo descubre.
12:12
Let's see if he figures it out.
231
732262
1668
Es difícil.
12:14
It's a hard one.
232
734297
1302
12:15
You can do it, NEO.
233
735599
1535
Puedes hacerlo, NEO.
12:20
(Applause)
234
740570
4471
(Aplausos)
12:25
I said he's the best, right?
235
745509
1501
Dije que es el mejor, ¿verdad?
12:35
OK.
236
755986
1334
OK.
12:37
So this is still, of course, incredibly early.
237
757354
4805
Así que, por supuesto, aún es increíblemente pronto.
12:42
We're all the way in the beginning of this journey.
238
762192
2736
Estamos al principio de este viaje.
Pero espero que, dentro de poco,
12:46
But I do hope that, in not so long,
239
766163
3837
al igual que damos por sentada la energía que tenemos a nuestro alrededor,
12:50
just like we take energy for granted around us,
240
770033
2236
12:52
we will be able to take labor around us for granted.
241
772269
2569
podamos dar por sentada la mano de obra que nos rodea.
12:55
And we might soon not even remember the day
242
775172
3203
Y es posible que pronto ni siquiera recordemos el día
12:58
where there wasn't always like, a helping hand available
243
778375
2836
en que no siempre tuvimos una mano amiga disponible
13:01
for anything we wanted to do.
244
781244
1936
para cualquier cosa que quisiéramos hacer.
13:03
But as these machines go around in our society and learn,
245
783847
4805
Pero a medida que estas máquinas recorren nuestra sociedad y aprenden,
13:08
to me this journey is about a lot more
246
788685
2903
para mí este viaje va mucho
13:11
than just you not having to do your laundry.
247
791588
4238
más allá de no tener que lavar la ropa.
13:15
It's about creating a future where we actually have time
248
795859
3870
Se trata de crear un futuro en el que realmente tengamos tiempo
13:19
to focus on what matters to us as humans,
249
799763
3437
para centrarnos en lo que nos importa como seres humanos
y de deshacernos de estas limitaciones.
13:23
and getting rid of these constraints.
250
803233
2469
13:26
But also, it's an opportunity to really have these machines
251
806102
5272
Pero también es una oportunidad para que estas máquinas realmente
13:31
help us solve some of the outstanding questions that we still have.
252
811408
4171
nos ayuden a resolver algunas cuestiones pendientes que quedan por resolver.
13:36
Like, can we have robots build robots?
253
816079
4538
Por ejemplo, ¿podemos hacer que los robots construyan robots?
13:41
Can we have robots build data centers to progress AI?
254
821585
5005
¿Podemos hacer que los robots construyan centros de datos para hacer avanzar la IA?
¿Podemos tener robots que construyan fábricas de chips
13:47
Can we have robots that build chip fabs
255
827357
2236
13:49
to help us accelerate adoption of AI?
256
829626
2502
que nos ayuden a acelerar la adopción de la IA?
Y creo que está quedando bastante claro que podemos tener todas estas cosas.
13:53
And I think it's getting pretty clear that we can have all of these things.
257
833363
3604
Pero va incluso más allá de eso.
13:57
But it goes even further than that.
258
837000
3337
Espero que podamos tener un futuro en el que tengamos robots humanoides como NEO
14:00
I hope we can get a future where we have humanoid robots like Neo
259
840337
3637
que estén fabricando aceleradores de partículas, es decir,
14:04
that is actually building particle accelerators,
260
844007
2603
14:06
that is building labs.
261
846610
1801
construyendo laboratorios.
14:08
We will have millions of robots around in the world doing high-quality,
262
848445
4070
Tendremos millones de robots en todo el mundo realizando experimentos
14:12
repetitive experiments in labs
263
852549
2202
repetitivos y de alta calidad en laboratorios
14:14
and helping us progress science
264
854784
2403
y que nos ayudarán a hacer progresar la ciencia
14:17
at a pace that we have never seen before.
265
857187
2202
a un ritmo nunca antes visto.
14:20
And I hope that in the future,
266
860023
2069
Y espero que en el futuro,
14:22
through this kind of like a symbiosis between man and machine,
267
862092
4171
mediante esta especie de simbiosis entre el hombre y la máquina,
14:26
we can start trying to answer
268
866296
1935
podamos empezar a tratar de responder
14:28
some of the remaining big unanswered questions
269
868265
3603
a algunas de las grandes preguntas que quedan sin respuesta
14:31
about the universe and our role here.
270
871902
2469
sobre el universo y nuestro papel en él.
14:34
And I think if we can do that,
271
874971
1468
Y creo que si podemos hacerlo,
14:36
that will to some extent redefine what it means to be human.
272
876439
3771
eso redefinirá en cierta medida lo que significa ser humano.
14:40
Thank you.
273
880610
1135
Gracias.
14:41
(Applause)
274
881778
6206
(Aplausos)
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