The Last 6 Decades of AI — and What Comes Next | Ray Kurzweil | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Mariano Carrasco
00:03
So we've heard a lot about artificial intelligence.
0
3833
3879
Hemos escuchado mucho sobre la inteligencia artificial.
00:08
I've actually been involved with AI for 61 years, which is a record.
1
8421
6006
De hecho, he estado involucrado con la IA durante 61 años, lo cual es un récord.
00:15
And we've heard a lot about what people think about AI today.
2
15762
4463
Y hemos escuchado mucho sobre lo que la gente piensa sobre la IA en la actualidad.
00:20
So I tried to figure out,
3
20767
3212
Así que traté de averiguar
00:23
what did we think about artificial intelligence
4
23979
2586
qué pensábamos de la inteligencia artificial hace 61 años.
00:26
61 years ago.
5
26565
1793
En primer lugar, la gente preguntaba: “¿Qué te interesa?”
00:29
So first of all, people asked, "What are you into?"
6
29109
2419
00:31
I'd say artificial intelligence.
7
31528
1918
Yo decía que la inteligencia artificial.
00:33
And they'd say, "What's that?"
8
33488
1710
Y decían: “¿Qué es eso?“.
00:35
So no one was really aware of it.
9
35240
2794
Nadie estaba al tanto de ello.
00:40
I joined, in 1962,
10
40870
2962
Me uní, en 1962,
00:43
1956 was the conference where artificial intelligence got its name.
11
43832
3920
1956 fue la conferencia donde la IA obtuvo su nombre.
00:47
So the views were quite different.
12
47752
4296
Así que los puntos de vista eran muy diferentes.
00:53
People who were in computer science had heard of artificial intelligence.
13
53133
4296
Las personas que estudiaban informática habían oído hablar de la IA.
00:57
Most people were quite skeptical.
14
57429
2127
La mayoría de la gente era bastante escéptica.
00:59
They thought it would never happen, or if they thought it would happen,
15
59598
3378
Pensaban que nunca sucedería, o si pensaban que sucedería,
01:02
maybe it would happen in a century or several centuries.
16
62976
4004
tal vez sucedería en uno o varios siglos.
01:07
But the people that actually came to that Dartmouth conference in 1956,
17
67022
4671
Pero los asistentes a la conferencia de Dartmouth en 1956
01:11
they were quite optimistic.
18
71693
1460
se mostraron bastante optimistas.
01:13
Some of them, including Minsky,
19
73194
2044
Algunos de ellos, incluido Minsky,
01:15
thought it would take like, one semester to reach --
20
75238
2836
pensaron que se necesitaría un semestre para alcanzar...
01:18
(Laughter)
21
78074
1126
(Risas)
01:21
To reach the level of intelligence that humans had.
22
81745
4087
Alcanzar el nivel de inteligencia de los humanos.
01:28
And in fact, that led to our first argument.
23
88543
2669
Y, de hecho, eso nos llevó a nuestra primera discusión.
01:31
He was my mentor for 50 years.
24
91254
2294
Fue mi mentor durante 50 años.
01:34
But we argued about that because I thought it would take decades,
25
94257
3128
Pero discutimos sobre eso porque pensé que llevaría décadas,
01:37
but we would see it within our lifetime.
26
97385
2211
pero que lo veríamos en el transcurso de nuestra vida.
01:40
So we're the only species
27
100597
2794
Así que somos la única especie
01:43
that actually creates tools that enhances our intelligence.
28
103433
4338
que realmente crea herramientas que mejoran nuestra inteligencia.
01:47
I mean, I'll bet almost everybody has one of these
29
107771
3128
Es decir, apuesto a que casi todo el mundo tiene uno de estos
01:50
that makes us more intelligent.
30
110940
1836
que nos hace más inteligentes.
01:52
This connects to the cloud.
31
112776
1751
Esto se conecta a la nube. Se vuelve más inteligente cada año.
01:54
It gets more intelligent every year.
32
114527
2002
01:57
Basically, the singularity is going to bring that into our minds.
33
117113
3128
Básicamente, la singularidad va a traer eso a nuestras mentes.
02:00
We're going to become smarter.
34
120283
1919
Vamos a ser más inteligentes.
02:02
And there's two different things we have in our anatomy
35
122243
3129
Y hay dos cosas diferentes en nuestra anatomía
02:05
that enable us to do that.
36
125413
1335
que nos permiten hacerlo.
02:06
One is our brain,
37
126748
1585
Una es nuestro cerebro,
02:08
but we're not the only species that has a brain
38
128333
2210
pero no somos la única especie que tiene un cerebro
02:10
or even a comparable brain.
39
130585
1752
o incluso un cerebro comparable.
02:12
Elephants and whales actually have a brain that's larger than [ours].
40
132337
4171
Los elefantes y las ballenas tienen un cerebro más grande que (el nuestro).
02:16
But there's another aspect of their anatomy that they don't have
41
136549
3754
Pero hay otro aspecto de su anatomía que no tienen
02:20
and that no one else has aside from humans
42
140303
3337
y que nadie más tiene aparte de los humanos
02:23
which is our thumb.
43
143682
3086
y es nuestro pulgar.
02:27
So I can look at a tree and I can imagine, yeah,
44
147352
2294
Puedo mirar un árbol y me imagino: sí,
02:29
I could take those poles and create a tool
45
149688
2627
podría tomar esos bastones y crear una herramienta
02:32
and then I can actually do it.
46
152357
2002
y luego hacerlo.
02:34
Now, monkeys, if you look at them they have a thumb,
47
154693
2585
Bien, los monos, si los miran, tienen un pulgar,
02:37
but it doesn't really work very well,
48
157320
1919
pero no funciona muy bien,
02:39
it's actually an inch down.
49
159239
1960
está un centímetro más abajo.
02:41
They can grab things without much force.
50
161199
6173
Pueden agarrar cosas sin mucha fuerza.
02:48
They can create a first generation of tools,
51
168206
3170
Pueden crear una primera generación de herramientas,
02:51
but they can't use that tool to create another set of tools.
52
171376
3462
pero no pueden usar esa herramienta
para crear otro conjunto de herramientas.
02:54
So they really can't create a whole set of tools
53
174879
5005
Por lo tanto, no pueden crear un conjunto completo de herramientas
02:59
that will enhance their intelligence.
54
179926
2711
que mejoren su inteligencia.
03:02
We're the only species that does that.
55
182637
2461
Somos la única especie que hace eso.
03:05
And that's what artificial intelligence is doing.
56
185140
3003
Y eso es lo que hace la inteligencia artificial.
03:08
From the very first hominid
57
188184
1835
Desde el primer homínido que creó una herramienta muy primitiva
03:10
that created a very primitive tool
58
190061
3671
03:13
to Gemini and GPT-4 today,
59
193773
3587
hasta Gemini y el GPT-4 hoy, creamos herramientas
que nos hacen más inteligentes.
03:17
we create tools that make us smarter.
60
197402
2544
03:20
And so I've been actually monitoring
61
200363
6131
De hecho, he estado monitoreando
03:26
the growth of computation,
62
206536
3795
el crecimiento de la computación,
03:30
which is right here.
63
210373
1794
y eso es lo que está aquí.
03:32
I spent like, 45 years on this.
64
212167
2586
He dedicado unos 45 años a esto.
03:36
And as you go up the chart, it represents exponential growth.
65
216463
3753
Y a medida que subes en la tabla, representa un crecimiento exponencial.
03:40
You might think that someone was in charge of this.
66
220633
2586
Se podría pensar que alguien estuvo a cargo de esto.
03:43
Gee, we've done this much,
67
223219
1293
Caramba, hemos hecho todo esto, va en línea recta,
03:44
it's in a straight line,
68
224554
1293
03:45
let's get our next computer to be right here.
69
225889
4045
pongamos nuestro próximo ordenador aquí.
03:49
But no one was aware of it.
70
229976
1335
Pero nadie lo sabía.
03:51
No one even knew that this was happening for the first 40 years.
71
231311
3378
Nadie sabía siquiera que esto estaba ocurriendo
durante los primeros 40 años.
03:55
I discovered this 45 years ago.
72
235023
2919
Lo descubrí hace 45 años.
03:58
I had various reasons to feel it would continue at this pace.
73
238651
3337
Tenía varias razones para pensar que continuaría a este ritmo.
04:02
In 1939
74
242405
2753
En 1939,
04:05
that represents
75
245200
1710
eso representa
04:06
0.000007
76
246951
5422
0,000007
04:12
calculations per second per constant dollar.
77
252373
2837
cálculos por segundo por dólar constante.
04:15
At the upper right hand corner, you've got a Google computer,
78
255251
5381
En la esquina superior derecha, tienes un ordenador de Google,
04:20
which was 130 billion calculations per second.
79
260673
5714
que realizaba 130 000 millones de cálculos por segundo.
04:26
And recently Nvidia just came out with a chip
80
266846
2252
Y hace poco, Nvidia acaba de lanzar un chip
04:29
which is half a trillion calculations per second.
81
269098
2837
que equivale a medio billón de cálculos por segundo.
04:31
So this little chart represents a growth
82
271976
4505
Así que este pequeño gráfico representa un crecimiento
04:36
of 75 quadrillion-fold increase.
83
276523
3670
de 75 000 billones de veces.
04:40
That's why we didn't have large language models in 1939
84
280235
4337
Por eso no teníamos grandes modelos lingüísticos en 1939
04:44
or even three years ago.
85
284572
1502
o incluso hace tres años.
Teníamos algo llamado modelos lingüísticos de gran tamaño.
04:46
We did have something called large language models.
86
286074
2502
04:48
They didn't work very well three years ago,
87
288618
2920
No funcionaban muy bien hace tres años, empezaron a funcionar hace dos años.
04:51
began to work two years ago.
88
291579
1877
04:53
We've seen a tremendous progress that's happened in the last two years.
89
293498
3962
Hemos visto un progreso tremendo en los últimos dos años.
04:58
In 1999, I was asked to make a prediction of when would we see AGI,
90
298628
6465
En 1999, me pidieron que hiciera una predicción de cuándo aparecería
05:05
artificial general intelligence.
91
305134
2586
la IA general.
05:08
And so I figured that this chart would continue, which it has.
92
308096
5422
Así que pensé que este gráfico continuaría, y así ha sido.
05:13
And I figured we'd need about a trillion calculations per second to do AGI.
93
313560
5797
Y me imaginé que necesitaríamos un billón de cálculos por segundo
para lograrla.
05:19
So I estimated 2029.
94
319357
2794
Así que calculé que era 2029.
05:23
That was met with a lot of skepticism.
95
323903
6298
Eso se recibió con mucho escepticismo.
05:31
Stanford had actually been monitoring my predictions.
96
331160
3212
De hecho, Stanford había estado monitoreando mis predicciones.
05:34
They called an international conference to talk about my prediction.
97
334372
3545
Convocaron una conferencia internacional para hablar sobre mi predicción.
05:37
And hundreds of AI scientists came from around the world.
98
337959
4421
Y cientos de científicos de inteligencia artificial vinieron de todo el mundo.
Y estuvieron de acuerdo en que sucedería.
05:44
And they agreed that it would happen.
99
344173
1877
05:46
We would achieve AGI, but not within 30 years.
100
346092
3837
Alcanzaríamos el AGI, pero no dentro de 30 años.
05:49
The estimate was 100 years.
101
349971
1919
La estimación era de 100 años.
05:52
And I've talked actually to some of the people who were there
102
352640
2920
He hablado con algunas de las personas que estuvieron allí
05:55
who said 100 years then
103
355560
1626
que dijeron que 100 años entonces
05:57
and they're basically agreeing it's going to happen very soon.
104
357228
2961
y básicamente están de acuerdo en que va a suceder muy pronto.
06:00
Musk says it's going to happen in two years.
105
360189
2461
Musk dice que va a suceder en dos años.
06:02
It's not an unreasonable position.
106
362650
2336
No es una posición descabellada.
06:04
Other people saying three or four years,
107
364986
2210
Otras personas dicen que tres o cuatro años,
06:07
I'm sticking with five years.
108
367238
1960
yo me quedo con cinco años.
06:09
But it could happen soon.
109
369198
2211
Pero podría suceder pronto.
06:11
But everybody agrees now, AGI is very soon.
110
371451
4337
Pero ahora todo el mundo está de acuerdo en que la AGI es muy pronto.
06:16
So I have another book coming out,
111
376831
3253
Así que tengo otro libro por salir,
06:20
"The Singularity is Nearer."
112
380126
2711
“La singularidad está cerca”.
06:23
(Laughter)
113
383171
2335
(Risas)
06:25
And I've got about 50 graphs in there.
114
385506
3170
Y tengo unos 50 gráficos ahí.
06:30
I can't explain it right now, but if you talk to me later,
115
390511
3504
No puedo explicarlo ahora mismo, pero si me hablan más tarde,
06:34
I can explain these charts,
116
394057
2127
puedo explicarles estas tablas,
06:36
but it basically shows that artificial intelligence
117
396225
4588
pero básicamente muestran que la inteligencia artificial
06:40
is going to take over everything.
118
400813
2044
se va a apoderar de todo.
06:44
The amount of --
119
404817
1168
La cantidad de...
06:45
(Laughter)
120
405985
1585
(Risas)
06:47
The amount of money that we make right now
121
407612
2919
La cantidad de dinero que ganamos ahora mismo
06:50
is ten times greater in constant dollars
122
410531
2294
es diez veces mayor en dólares constantes
06:52
than it was 100 years ago.
123
412867
1627
que hace 100 años.
06:54
We were very, very poor 100 years ago,
124
414535
2545
Éramos muy, muy pobres hace 100 años,
06:57
there was no government programs.
125
417121
1961
no había programas gubernamentales.
06:59
So we're much richer than we were then.
126
419791
2586
Somos mucho más ricos de lo que éramos entonces.
07:02
And the movement,
127
422710
3337
Y el movimiento, no solo de la computación,
07:06
not only of computation,
128
426089
1167
07:07
but every single technology,
129
427256
3003
sino de todas las tecnologías, consiste en crear,
07:10
is done by creating,
130
430301
2044
07:12
taking the latest thing we've created and making the next one.
131
432387
4754
tomar lo último que hemos creado y hacer lo siguiente.
07:17
We take the latest chip
132
437141
1502
Tomamos el chip más reciente y lo usamos para crear el siguiente.
07:18
and we use that to create the next one.
133
438685
2460
07:23
We have greater wealth, as I said, that leads to better education,
134
443314
4129
Tenemos más riqueza, como he dicho, lo que lleva a una mejor educación,
07:27
leads to better doctors,
135
447485
1835
a mejores médicos, a personas más sanas
07:29
leads to healthy people,
136
449362
1793
07:31
leads to more global wealth.
137
451155
1919
y a una mayor riqueza mundial.
07:33
All of these things work together.
138
453074
2127
Todas estas cosas funcionan en conjunto.
07:35
AI supercharges everything.
139
455243
2502
La IA lo potencia todo.
07:38
So I could talk about each thing
140
458746
3170
Así podría decir que cada cosa está realmente revolucionada.
07:41
as being actually revolutionized.
141
461958
2085
07:44
I think the most interesting thing is actually medicine.
142
464085
3545
Creo que lo más interesante es, de hecho, la medicina.
07:47
There are a lot of people who are experts in AI who are against what's happening,
143
467630
4421
Hay muchas personas expertas en IA que se oponen a lo que está ocurriendo,
07:52
and they're very nervous about it, and they think it's going to wipe us out.
144
472051
3629
están muy nerviosas por ello y piensan que nos va a acabar con nosotros.
07:56
But people tend to get diseases which are threatening to them.
145
476848
4921
Sin embargo, las personas tienden a contraer
enfermedades que las ponen en peligro.
08:02
And what's going to happen?
146
482478
2378
¿Y qué va a pasar?
08:04
People are going to get diseases and AI is going to come up with a cure,
147
484897
4505
La gente va a contraer enfermedades y la IA va a encontrar una cura
08:09
very soon, which will lead to a great deal of appreciation.
148
489402
4755
muy pronto, lo que va a ser muy apreciado.
08:16
People say that AI is not creative.
149
496576
2127
La gente dice que la IA no es creativa.
08:18
It's very creative.
150
498745
1626
Es muy creativa.
08:20
You can actually put together possibilities that might work.
151
500371
4922
De hecho, puedes reunir posibilidades que podrían funcionar.
08:25
For example, Moderna was trying to create their COVID vaccine.
152
505334
4088
Por ejemplo, Moderna estaba intentando crear su vacuna contra la COVID.
08:29
They actually put together a list of different mRNA sequences.
153
509422
3837
De hecho, elaboraron una lista de diferentes secuencias de ARNm.
08:33
Now, what would we do in the past?
154
513259
1710
Ahora, ¿qué haríamos en el pasado?
08:35
Someone would come in and say, "OK, there's several billion.
155
515011
2836
Alguien entraba y decía: “Hay varios miles de millones.
08:37
Let's try this one."
156
517847
1168
Probemos con este”.
08:39
Or maybe they'd pick three.
157
519057
1418
O tal vez escogerían tres.
08:40
You can't ...
158
520516
1126
No puedes...
08:43
do a clinical test on billions of different possibilities.
159
523770
3837
hacer una prueba clínica con miles de millones de posibilidades diferentes.
08:47
But that's exactly what they did by simulating the reaction.
160
527648
3712
Pero eso es exactamente lo que hicieron al simular la reacción.
08:51
And that took two days.
161
531402
1627
Y eso llevó dos días.
08:53
So in two days, they created the Moderna vaccine.
162
533071
3378
Así que en dos días, crearon la vacuna Moderna.
08:57
And that is still on the market.
163
537617
2419
Y eso todavía está en el mercado.
09:00
It's been the best vaccine.
164
540078
1835
Ha sido la mejor vacuna.
09:01
It was done in two days.
165
541954
2503
Se hizo en dos días.
09:04
And we're going to do that with every other thing.
166
544499
2502
Y lo vamos a hacer con todas las demás cosas.
09:07
There's some very promising cancer cures that are out there, which AI produced,
167
547043
5630
Existen algunas curas para el cáncer muy prometedoras, producidas por la IA,
09:12
and they're looking very promising.
168
552673
2169
y parecen muy prometedoras.
09:14
The next few years is going to be remarkable for medicine.
169
554884
3545
Los próximos años van a ser extraordinarios para la medicina.
09:18
We had 190,000 proteins done by people in 2022.
170
558471
5756
En 2022, personas consumieron 190 000 proteínas.
09:24
2023, AlphaFold 2 did 200 million,
171
564268
4713
En 2023, AlphaFold 2 produjo 200 millones,
09:29
basically every protein and how they fold.
172
569023
3337
básicamente todas las proteínas y la forma en que se pliegan.
Todas las proteínas que se utilizan en los seres humanos
09:34
Every protein that's used in humans
173
574403
1836
09:36
and every other species on Earth
174
576239
2878
y en todas las demás especies de la Tierra
09:39
done in a few months.
175
579117
1668
se obtienen en unos pocos meses.
09:41
And we're going to be able to go through
176
581536
3169
Y vamos a poder encontrar
09:44
cures for diseases at the same rate.
177
584747
2586
curas para las enfermedades al mismo ritmo.
09:49
So we're going to simulate trials digitally.
178
589710
4255
Así que vamos a simular los ensayos de forma digital.
09:54
It'll be much safer.
179
594715
1335
Será mucho más seguro.
09:56
It'll be a million times faster.
180
596050
2252
Será un millón de veces más rápido.
10:00
And by the end of this decade, as we go into the 2030s,
181
600096
3754
Y para finales de esta década, a medida que nos acercamos a la década de 2030,
10:03
we're going to achieve a new milestone.
182
603891
2336
alcanzaremos un nuevo hito.
10:06
It's called longevity escape velocity.
183
606644
3712
Se llama velocidad de escape de longevidad.
10:11
Let me say that again,
184
611440
1210
Déjame decirlo de nuevo,
10:12
because you're going to be hearing a lot about that.
185
612692
2461
porque vas a escuchar mucho sobre eso.
10:15
Longevity escape velocity.
186
615153
2460
Velocidad de escape de longevidad.
10:17
Right now you go through a year
187
617655
2211
Ahora mismo pasas un año
10:19
and you use up a year of your longevity.
188
619907
2753
y utilizas un año de tu longevidad.
10:22
However, scientific progress is also progressing,
189
622702
3336
Sin embargo, el progreso científico también está progresando,
lo que nos está haciendo retroceder.
10:26
which is actually bringing us back.
190
626038
1710
10:27
It's giving us cures for diseases, new forms of treatment.
191
627790
4421
Nos está dando curas para enfermedades, nuevas formas de tratamiento.
10:32
So right now you're getting back about four months.
192
632253
3003
Así que ahora mismo vas a volver unos cuatro meses.
10:35
So you lose a year, you get back four months,
193
635256
2252
Así que pierdes un año, recuperas cuatro meses,
10:37
so you're losing eight months.
194
637550
2169
así que pierdes ocho meses.
10:39
However, the scientific progress is on an exponential.
195
639760
3796
Sin embargo, el progreso científico es exponencial.
10:43
It's going to get faster and faster.
196
643556
1835
Va a ser cada vez más rápido.
10:45
And as we get to the early 2030s,
197
645433
2669
Y conforme nos acerquemos a principios de la década de 2030,
10:48
let's say between 2029 and 2035,
198
648144
2794
digamos que entre 2029 y 2035, dependiendo de lo diligente que sea,
10:50
depending on how diligent you are,
199
650938
3003
10:53
you're going to get back a full year.
200
653983
2294
obtendrá un año completo de regreso.
10:56
So you lose a year, you get back a year.
201
656319
2878
Así que pierdes un año y recuperas un año.
10:59
As we actually go past that point,
202
659197
1626
A medida que superemos ese punto,
11:00
you'll actually get back more than a year and you'll go backwards in time,
203
660865
5005
volverás más de un año e irás hacia atrás en el tiempo,
11:05
which would be cool.
204
665912
1418
lo que estaría bien.
11:07
(Laughter)
205
667872
1168
(Risas)
11:12
Now some people are concerned we’re going to run out of resources.
206
672376
3420
Ahora a algunas personas les preocupa que nos quedemos sin recursos.
11:17
And actually, if we just went ahead and didn't make any new resources,
207
677048
4004
Y, de hecho, si siguiéramos adelante y no creáramos ningún recurso nuevo,
11:21
we would run out of resources like energy, for example.
208
681093
4046
nos quedaríamos sin recursos como la energía, por ejemplo.
11:25
But this is not happening in a vacuum.
209
685806
2336
Pero esto no ocurre en el vacío.
11:29
AI is revolutionizing everything.
210
689060
3044
La IA lo está revolucionando todo.
11:32
For example, we only have to connect one part in 10,000
211
692104
6132
Por ejemplo, solo conectar una parte de cada 10 000
de la luz solar que cae sobre la Tierra
11:38
of the sunlight that falls on the Earth to meet all of our energy needs.
212
698236
3420
para satisfacer las necesidades energéticas.
11:41
It's plenty of headroom and that's growing exponentially
213
701697
4171
Hay mucho margen de maniobra y crece de manera exponencial
11:45
and will achieve that within ten years.
214
705910
2377
y lo lograremos dentro de diez años.
11:48
And that's also growing exponentially.
215
708287
2711
Y eso también está creciendo de manera exponencial.
11:52
So ...
216
712083
2043
Así que...
11:54
We will have plenty of resources.
217
714168
2377
Tendremos recursos de sobra.
11:58
And when we get to the 2030s,
218
718589
3128
Y cuando lleguemos a la década de 2030,
12:01
nanobots will connect our brains to the cloud
219
721759
4254
los nanobots conectarán nuestros cerebros a la nube del mismo modo
12:06
just the way your phone does.
220
726013
1961
que lo hace un teléfono.
12:07
It'll expand intelligence a million-fold by 2045.
221
727974
4921
Ampliará la inteligencia un millón de veces para 2045.
12:13
That is the singularity.
222
733396
2794
Esa es la singularidad.
12:16
We will be funnier.
223
736941
3170
Seremos más graciosos.
12:20
(Laughter)
224
740111
1668
(Risas)
12:21
Sexier, smarter, more creative,
225
741821
3712
Más sexis, inteligentes, creativas,
12:25
free from biological limitations.
226
745574
2169
libres de limitaciones biológicas.
12:28
We'll be able to choose our appearance.
227
748160
2920
Podremos elegir nuestra apariencia.
12:31
We'll be able to do things we can't do today,
228
751414
2252
Podremos hacer cosas que no podemos hacer hoy,
12:33
like visualize objects in 11 dimensions.
229
753708
2961
como visualizar objetos en 11 dimensiones.
12:36
We can speak all languages.
230
756669
1877
Podemos hablar todos los idiomas.
12:38
We'll be able to expand consciousness in ways we can barely imagine.
231
758546
4546
Podremos expandir la conciencia de maneras que apenas podemos imaginar.
12:43
We will experience richer culture with our extra years.
232
763509
5005
Experimentaremos una cultura más rica con nuestros años adicionales.
12:49
So I've recently become a grandfather
233
769098
2878
Hace poco que me convertí en abuelo.
12:52
I'm very much looking forward to that,
234
772018
3211
Tengo muchas ganas de que pase más tiempo con la familia, los amigos,
12:55
spending more time with family, friends,
235
775271
2461
12:57
loving and being loved,
236
777773
2461
amando y siendo amado,
13:00
all enhanced by AI.
237
780234
2419
todo ello mejorado gracias a la IA.
13:02
I believe this gives life its greatest meaning.
238
782695
2753
Creo que esto le da a la vida su mayor significado.
13:05
Thank you very much.
239
785448
1293
Muchas gracias.
13:06
(Applause)
240
786782
4088
(Aplausos)
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