With Spatial Intelligence, AI Will Understand the Real World | Fei-Fei Li | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Alicia Brito-Antequera
00:04
Let me show you something.
0
4334
1877
Les enseñaré algo.
00:06
To be precise,
1
6253
1626
Para ser precisos,
00:07
I'm going to show you nothing.
2
7921
2002
no voy a mostrar nada.
00:10
This was the world 540 million years ago.
3
10423
4797
Este era el mundo hace 540 millones de años.
00:15
Pure, endless darkness.
4
15262
2711
Oscuridad pura e infinita.
00:18
It wasn't dark due to a lack of light.
5
18723
3587
No estaba oscuro por falta de luz.
00:22
It was dark because of a lack of sight.
6
22602
3253
Estaba oscuro por falta de visión.
00:27
Although sunshine did filter 1,000 meters
7
27566
5005
A pesar de que la luz del sol se filtraba a 1000 metros
00:32
beneath the surface of ocean,
8
32612
2378
por debajo de la superficie del océano,
una luz rebosante de vida
00:35
a light permeated from hydrothermal vents to seafloor,
9
35031
5339
que penetraba desde los respiraderos hidrotermales hasta el fondo marino,
00:40
brimming with life,
10
40370
1710
00:42
there was not a single eye to be found in these ancient waters.
11
42122
5046
no había ni un solo ojo en estas aguas milenarias.
00:47
No retinas, no corneas, no lenses.
12
47669
4588
No había retinas, ni córneas, ni lentes.
00:52
So all this light, all this life went unseen.
13
52632
4880
Así que toda esta luz, toda esta vida pasaba desapercibida.
00:57
There was a time that the very idea of seeing didn't exist.
14
57971
5005
Hubo un tiempo en que la idea misma de ver no existía.
01:03
It [had] simply never been done before.
15
63351
2544
Simplemente, nunca se había hecho antes.
01:06
Until it was.
16
66438
1459
Hasta que exisitió.
01:09
So for reasons we're only beginning to understand,
17
69274
3253
Por razones que apenas estamos empezando a entender, surgieron
01:12
trilobites, the first organisms that could sense light, emerged.
18
72569
5839
los trilobites, los primeros organismos que podían detectar la luz.
01:18
They're the first inhabitants of this reality that we take for granted.
19
78408
5797
Son los primeros habitantes de esta realidad que damos por sentada.
01:24
First to discover that there is something other than oneself.
20
84247
4671
Los primeros en descubrir que hay algo más que uno mismo.
01:28
A world of many selves.
21
88918
2420
Un mundo de muchos otros.
01:32
The ability to see is thought to have ushered in Cambrian explosion,
22
92339
4754
Se cree que la capacidad de ver
marcó el comienzo de la explosión cámbrica,
01:37
a period in which a huge variety of animal species
23
97093
4338
un período en el que una enorme variedad de especies animales
01:41
entered fossil records.
24
101431
2377
ingresaron en los registros fósiles.
01:43
What began as a passive experience,
25
103808
3045
Lo que comenzó como una experiencia pasiva,
01:46
the simple act of letting light in,
26
106895
3462
el simple acto de dejar entrar la luz,
01:50
soon became far more active.
27
110357
2544
pronto se convirtió en algo mucho más activo.
01:53
The nervous system began to evolve.
28
113443
3503
El sistema nervioso comenzó a evolucionar.
01:56
Sight turning to insight.
29
116988
3379
La vista se convierte en perspicacia.
02:00
Seeing became understanding.
30
120367
2877
La visión se convirtió en comprensión.
02:03
Understanding led to actions.
31
123244
2461
La comprensión llevó a la acción.
02:05
And all these gave rise to intelligence.
32
125705
4129
Y todo esto dio lugar a la inteligencia.
02:10
Today, we're no longer satisfied with just nature's gift of visual intelligence.
33
130669
6756
Hoy en día, ya no nos conformamos solo con el don de la naturaleza:
la inteligencia visual.
02:17
Curiosity urges us to create machines to see just as intelligently as we can,
34
137425
6507
La curiosidad nos impulsa a crear máquinas
para ver de la manera más inteligente posible,
02:23
if not better.
35
143932
1793
si no mejor.
02:25
Nine years ago, on this stage,
36
145725
2086
Hace nueve años, en este escenario,
02:27
I delivered an early progress report on computer vision,
37
147811
4421
presenté un informe inicial sobre los progresos realizados
en la visión artificial,
02:32
a subfield of artificial intelligence.
38
152273
2461
un subcampo de la inteligencia artificial.
02:35
Three powerful forces converged for the first time.
39
155235
4546
Tres poderosas fuerzas convergieron por primera vez.
02:39
Aa family of algorithms called neural networks.
40
159823
3587
Una familia de algoritmos llamada redes neuronales.
02:43
Fast, specialized hardware called graphic processing units,
41
163410
4587
Hardware rápido y especializado denominado unidades de procesamiento gráfico
02:48
or GPUs.
42
168039
1585
o GPU.
02:49
And big data.
43
169666
1418
Y macrodatos.
02:51
Like the 15 million images that my lab spent years curating called ImageNet.
44
171126
6256
Como los 15 millones de imágenes
que mi laboratorio dedicó años a seleccionar, llamadas ImageNet.
02:57
Together, they ushered in the age of modern AI.
45
177382
4171
Juntos, marcaron el comienzo de la era de la IA moderna.
03:02
We've come a long way.
46
182554
1585
Hemos recorrido un largo camino.
03:04
Back then, just putting labels on images was a big breakthrough.
47
184139
4546
En aquel entonces, el simple hecho de etiquetar las imágenes era un gran avance.
03:09
But the speed and accuracy of these algorithms just improved rapidly.
48
189352
4963
Sin embargo, la velocidad y la precisión de estos algoritmos
han mejorado rápidamente.
03:14
The annual ImageNet challenge, led by my lab,
49
194816
3503
El desafío anual ImageNet, dirigido por mi laboratorio,
03:18
gauged the performance of this progress.
50
198361
3003
midió el rendimiento de este progreso.
03:21
And on this plot, you're seeing the annual improvement
51
201364
3587
Y en este gráfico, pueden ver los modelos anuales de mejoras
03:24
and milestone models.
52
204993
2127
e hitos.
03:27
We went a step further
53
207787
1669
En estos trabajos realizados por mis alumnos
03:29
and created algorithms that can segment objects
54
209456
5005
y colaboradores, fuimos un paso más allá
y creamos algoritmos que pueden segmentar objetos
03:34
or predict the dynamic relationships among them
55
214461
3378
o predecir las relaciones dinámicas entre ellos.
03:37
in these works done by my students and collaborators.
56
217839
3587
03:41
And there's more.
57
221885
1543
Y aún hay más.
03:43
Recall last time I showed you the first computer-vision algorithm
58
223428
4463
Recuerden la última vez que les mostré el primer algoritmo de visión artificial
03:47
that can describe a photo in human natural language.
59
227932
4463
que puede describir una foto en lenguaje natural humano.
03:52
That was work done with my brilliant former student, Andrej Karpathy.
60
232729
4171
Ese fue un trabajo realizado con mi brillante antiguo alumno,
Andrej Karpathy.
03:57
At that time, I pushed my luck and said,
61
237484
2294
En ese momento, puse a prueba mi suerte y dije:
03:59
"Andrej, can we make computers to do the reverse?"
62
239819
3045
«Andrej, ¿podemos hacer ordenadores que hagan lo contrario?»
04:02
And Andrej said, "Ha ha, that's impossible."
63
242906
2919
Y Andrej dijo: «Ja, ja, eso es imposible».
04:05
Well, as you can see from this post,
64
245867
1835
Bueno, como pueden ver en este post,
04:07
recently the impossible has become possible.
65
247744
3628
recientemente lo imposible se ha hecho posible.
04:11
That's thanks to a family of diffusion models
66
251998
3003
Esto es gracias a una familia de modelos de difusión
04:15
that powers today's generative AI algorithm,
67
255001
3545
que utilizan los algoritmos de IA generativa actuales,
04:18
which can take human-prompted sentences
68
258546
3629
que pueden tomar frases inspiradas por humanos
04:22
and turn them into photos and videos
69
262175
3462
y convertirlas en fotos y vídeos
04:25
of something that's entirely new.
70
265678
2628
de algo totalmente nuevo.
04:28
Many of you have seen the recent impressive results of Sora by OpenAI.
71
268306
5297
Muchos han visto los impresionantes resultados recientes de Sora de OpenAI.
04:34
But even without the enormous number of GPUs,
72
274187
3754
Pero incluso sin la enorme cantidad de GPU,
04:37
my student and our collaborators
73
277941
2502
mi alumno y nuestros colaboradores
04:40
have developed a generative video model called Walt
74
280443
4421
desarrollaron un modelo de vídeo generativo llamado Walt
04:44
months before Sora.
75
284906
2502
meses antes que Sora.
04:47
And you're seeing some of these results.
76
287450
2586
Y están viendo algunos de estos resultados.
04:50
There is room for improvement.
77
290703
2711
Hay margen de mejora.
04:53
I mean, look at that cat's eye
78
293414
2294
Es decir, miren ese ojo de gato
04:55
and the way it goes under the wave without ever getting wet.
79
295750
3337
y cómo pasa bajo la ola sin mojarse nunca.
04:59
What a cat-astrophe.
80
299546
1710
Qué gatástrofe.
05:01
(Laughter)
81
301673
2711
(Risas)
Y si el pasado sirve de prólogo,
05:04
And if past is prologue,
82
304425
2670
aprenderemos de estos errores y crearemos el futuro
05:07
we will learn from these mistakes and create a future we imagine.
83
307136
4672
que imaginamos.
05:11
And in this future,
84
311850
1793
Y en este futuro,
05:13
we want AI to do everything it can for us,
85
313643
3629
queremos que la IA haga todo lo posible por nosotros
05:17
or to help us.
86
317313
1877
o que nos ayude.
05:19
For years I have been saying
87
319607
2461
Llevo años diciendo
05:22
that taking a picture is not the same as seeing and understanding.
88
322110
4379
que tomar una fotografía no es lo mismo que ver y comprender.
05:26
Today, I would like to add to that.
89
326906
3128
Hoy me gustaría añadir algo más a eso.
05:30
Simply seeing is not enough.
90
330034
3170
El simple hecho de ver no es suficiente.
05:33
Seeing is for doing and learning.
91
333204
3212
Ver es para hacer y aprender.
05:36
When we act upon this world in 3D space and time,
92
336833
4755
Cuando actuamos sobre este mundo en el espacio y el tiempo tridimensionales,
05:41
we learn, and we learn to see and do better.
93
341629
4213
aprendemos y aprendemos a ver y a hacer mejor las cosas.
05:46
Nature has created this virtuous cycle of seeing and doing
94
346175
4463
La naturaleza ha creado este círculo virtuoso de ver y hacer
05:50
powered by “spatial intelligence.”
95
350680
2836
impulsado por la «inteligencia espacial».
05:54
To illustrate to you what your spatial intelligence is doing constantly,
96
354142
4171
Para ilustrar lo que hace la inteligencia espacial constantemente,
05:58
look at this picture.
97
358354
1335
miren esta imagen.
05:59
Raise your hand if you feel like you want to do something.
98
359731
3003
Levanten la mano si sienten que quieren hacer algo.
06:02
(Laughter)
99
362775
1377
(Risas)
06:04
In the last split of a second,
100
364193
2420
En una fracción de segundo,
06:06
your brain looked at the geometry of this glass,
101
366654
3087
el cerebro observó la geometría de este vaso,
06:09
its place in 3D space,
102
369782
3003
su lugar en el espacio tridimensional,
06:12
its relationship with the table, the cat
103
372827
2503
su relación con la mesa, el gato
06:15
and everything else.
104
375371
1335
y todo lo demás.
06:16
And you can predict what's going to happen next.
105
376706
3045
Y puede predecir lo que va a pasar después.
06:20
The urge to act is innate to all beings with spatial intelligence,
106
380501
6632
La necesidad de actuar es innata en todos los seres con inteligencia espacial,
06:27
which links perception with action.
107
387133
3086
que vincula la percepción con la acción.
06:30
And if we want to advance AI beyond its current capabilities,
108
390637
5422
Y si queremos hacer avanzar la IA más allá de sus capacidades actuales,
06:36
we want more than AI that can see and talk.
109
396059
3169
queremos algo más que una IA que pueda ver y hablar.
06:39
We want AI that can do.
110
399270
2711
Queremos una IA que pueda hacer.
06:42
Indeed, we're making exciting progress.
111
402815
3838
De hecho, estamos logrando progresos interesantes.
06:46
The recent milestones in spatial intelligence
112
406694
4004
Uno de los hitos recientes de la inteligencia espacial
06:50
is teaching computers to see, learn, do
113
410698
3921
es enseñar a las computadoras a ver, aprender, hacer
06:54
and learn to see and do better.
114
414619
2210
y aprender a ver y hacer mejor.
06:57
This is not easy.
115
417372
1710
Esto no es fácil.
06:59
It took nature millions of years to evolve spatial intelligence,
116
419123
5172
La naturaleza tardó millones de años en desarrollar la inteligencia espacial,
07:04
which depends on the eye taking light,
117
424295
2711
que depende del ojo que capta la luz,
07:07
project 2D images on the retina
118
427006
2711
proyecta imágenes 2D en la retina
07:09
and the brain to translate these data into 3D information.
119
429717
4004
y el cerebro para traducir estos datos en información 3D.
07:14
Only recently, a group of researchers from Google
120
434222
3587
Recientemente, un grupo de investigadores de Google
07:17
are able to develop an algorithm to take a bunch of photos
121
437850
4880
ha podido desarrollar un algoritmo para tomar un montón de fotos
07:22
and translate that into 3D space,
122
442730
3337
y traducirlas en un espacio tridimensional,
07:26
like the examples we're showing here.
123
446109
2252
como en los ejemplos que mostramos aquí.
07:29
My student and our collaborators have taken a step further
124
449070
4630
Mi estudiante y nuestros colaboradores han ido un paso más allá
07:33
and created an algorithm that takes one input image
125
453741
4421
y han creado un algoritmo que toma una imagen de entrada
07:38
and turn that into 3D shape.
126
458204
2586
y la convierte en una forma 3D.
07:40
Here are more examples.
127
460832
1960
Aquí hay más ejemplos.
07:43
Recall, we talked about computer programs that can take a human sentence
128
463668
5422
Recordemos que hablamos de programas de computadora
que pueden tomar una oración humana
07:49
and turn it into videos.
129
469132
2043
y convertirla en videos.
07:51
A group of researchers in University of Michigan
130
471217
4046
Un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan
07:55
have figured out a way to translate that line of sentence
131
475304
3796
ha descubierto una manera de traducir esa línea de oración
07:59
into 3D room layout, like shown here.
132
479142
3378
en un diseño de sala en 3D, como se muestra aquí.
08:03
And my colleagues at Stanford and their students
133
483354
3337
Y mis colegas de Stanford y sus estudiantes
08:06
have developed an algorithm that takes one image
134
486691
4087
han desarrollado un algoritmo que toma una imagen
08:10
and generates infinitely plausible spaces
135
490820
3420
y genera espacios infinitamente plausibles
08:14
for viewers to explore.
136
494240
1960
para exploración de los espectadores.
08:17
These are prototypes of the first budding signs of a future possibility.
137
497035
6256
Estos son prototipos de las primeras señales incipientes
de una posibilidad futura.
08:23
One in which the human race can take our entire world
138
503332
6507
Uno en el que la raza humana pueda tomar nuestro mundo entero
08:29
and translate it into digital forms
139
509881
2210
y traducirlo a formas digitales
08:32
and model the richness and nuances.
140
512133
2753
y modelar la riqueza y los matices.
08:35
What nature did to us implicitly in our individual minds,
141
515303
5255
Lo que la naturaleza hizo implícitamente en nuestras mentes individuales,
08:40
spatial intelligence technology can hope to do
142
520600
3587
la tecnología de inteligencia espacial puede aspirar a hacer
08:44
for our collective consciousness.
143
524187
2210
con nuestra conciencia colectiva.
08:47
As the progress of spatial intelligence accelerates,
144
527356
3963
A medida que se acelera el progreso de la inteligencia espacial,
08:51
a new era in this virtuous cycle is taking place in front of our eyes.
145
531319
5589
se abre ante nuestros ojos una nueva era en este círculo virtuoso.
08:56
This back and forth is catalyzing robotic learning,
146
536908
4462
Este ir y venir está catalizando el aprendizaje robótico,
09:01
a key component for any embodied intelligence system
147
541412
5005
un componente clave para cualquier sistema de inteligencia incorporado
09:06
that needs to understand and interact with the 3D world.
148
546417
5297
que necesite comprender e interactuar con el mundo 3D.
09:12
A decade ago,
149
552507
1626
Hace una década,
ImageNet, de mi laboratorio, creó una base de datos
09:14
ImageNet from my lab
150
554175
2169
09:16
enabled a database of millions of high-quality photos
151
556385
4547
con millones de fotos de alta calidad
09:20
to help train computers to see.
152
560932
2460
para ayudar a los ordenadores a aprender a ver.
09:23
Today, we're doing the same with behaviors and actions
153
563810
4754
Hoy, estamos haciendo lo mismo con los comportamientos y las acciones
09:28
to train computers and robots how to act in the 3D world.
154
568606
4796
para enseñar a ordenadores y robots a actuar en el mundo 3D.
09:34
But instead of collecting static images,
155
574403
3254
Sin embargo, en lugar de recopilar imágenes estáticas,
09:37
we develop simulation environments powered by 3D spatial models
156
577657
5755
desarrollamos entornos de simulación basados en modelos espaciales en 3D
09:43
so that the computers can have infinite varieties of possibilities
157
583454
5339
para que las computadoras puedan tener una variedad infinita de posibilidades
09:48
to learn to act.
158
588793
2085
para aprender a actuar.
09:50
And you're just seeing a small number of examples
159
590920
4630
Y solo están viendo una pequeña cantidad de ejemplos
09:55
to teach our robots
160
595591
1418
para enseñar a nuestros robots
09:57
in a project led by my lab called Behavior.
161
597009
3003
en un proyecto dirigido por mi laboratorio llamado Behavior.
10:00
We’re also making exciting progress in robotic language intelligence.
162
600805
5839
También estamos logrando avances interesantes
en la inteligencia lingüística robótica.
10:06
Using large language model-based input,
163
606644
3170
10:09
my students and our collaborators are among the first teams
164
609814
4004
Mis alumnos y nuestros colaboradores están entre los primeros equipos
10:13
that can show a robotic arm performing a variety of tasks
165
613818
5547
que pueden mostrar un brazo robótico realizando diversas tareas
basándose en instrucciones verbales,
10:19
based on verbal instructions,
166
619407
2002
como abrir un cajón o desenchufar un teléfono cargado,
10:21
like opening this drawer or unplugging a charged phone.
167
621409
4421
gracias a la ayuda de modelos lingüísticos de gran tamaño.
10:26
Or making sandwiches, using bread, lettuce, tomatoes
168
626330
5130
O hacer sándwiches, usar pan, lechuga, tomates
10:31
and even putting a napkin for the user.
169
631460
3045
e incluso poner una servilleta para el usuario.
10:34
Typically I would like a little more for my sandwich,
170
634505
2878
Por lo general, me gustaría algo mejor para mi sándwich,
10:37
but this is a good start.
171
637425
1877
pero este es un buen comienzo.
10:39
(Laughter)
172
639302
1167
(Risas)
10:40
In that primordial ocean, in our ancient times,
173
640970
5130
En ese océano primordial, en nuestros tiempos antiguos,
10:46
the ability to see and perceive one's environment
174
646142
3837
la capacidad de ver y percibir el entorno provocó
10:50
kicked off the Cambrian explosion of interactions with other life forms.
175
650021
5130
la explosión cámbrica de interacciones con otras formas de vida.
10:55
Today, that light is reaching the digital minds.
176
655193
4629
Hoy, esa luz llega a las mentes digitales.
10:59
Spatial intelligence is allowing machines
177
659864
3503
La inteligencia espacial permite que las máquinas
11:03
to interact not only with one another,
178
663409
3086
interactúen no solo entre sí,
11:06
but with humans, and with 3D worlds,
179
666537
3379
sino también con los humanos y con los mundos tridimensionales,
11:09
real or virtual.
180
669957
1919
reales o virtuales.
11:12
And as that future is taking shape,
181
672251
2628
Y a medida que ese futuro vaya tomando
11:14
it will have a profound impact to many lives.
182
674879
3795
forma, tendrá un profundo impacto en muchas vidas.
11:18
Let's take health care as an example.
183
678716
2878
Tomemos el cuidado de la salud como ejemplo.
11:21
For the past decade,
184
681636
1668
Durante la última década,
11:23
my lab has been taking some of the first steps
185
683346
3461
mi laboratorio ha dado algunos de los primeros pasos
11:26
in applying AI to tackle challenges that impact patient outcome
186
686849
5589
en la aplicación de la IA para abordar los desafíos
que afectan a los resultados de los pacientes
11:32
and medical staff burnout.
187
692438
2252
y al agotamiento del personal médico.
11:34
Together with our collaborators from Stanford School of Medicine
188
694732
3754
Junto con nuestros colaboradores de la Facultad de Medicina de Stanford
11:38
and partnering hospitals,
189
698486
2085
y los hospitales asociados,
11:40
we're piloting smart sensors
190
700571
2419
estamos probando sensores inteligentes
11:43
that can detect clinicians going into patient rooms
191
703032
3712
que pueden detectar a los médicos
que entran en las habitaciones de los pacientes
11:46
without properly washing their hands.
192
706744
3003
sin lavarse las manos correctamente.
11:49
Or keep track of surgical instruments.
193
709747
3337
O lleva un registro de los instrumentos quirúrgicos.
11:53
Or alert care teams when a patient is at physical risk,
194
713084
3920
O avise a los equipos de atención cuando un paciente corra un riesgo físico,
11:57
such as falling.
195
717004
1502
como una caída.
11:59
We consider these techniques a form of ambient intelligence,
196
719465
4630
Consideramos que estas técnicas son una forma de inteligencia ambiental,
12:04
like extra pairs of eyes that do make a difference.
197
724095
4212
como pares de ojos adicionales que sí marcan la diferencia.
12:08
But I would like more interactive help for our patients, clinicians
198
728724
5756
Sin embargo, me gustaría recibir más ayuda interactiva
para nuestros pacientes, médicos
12:14
and caretakers, who desperately also need an extra pair of hands.
199
734522
4921
y cuidadores, que también necesitan desesperadamente
un par de manos adicionales.
12:19
Imagine an autonomous robot transporting medical supplies
200
739860
4672
Imagínese un robot autónomo que transporta suministros médicos
12:24
while caretakers focus on our patients
201
744573
3003
mientras los cuidadores se centran en nuestros pacientes
12:27
or augmented reality, guiding surgeons to do safer, faster
202
747618
4713
o la realidad aumentada, que guía a los cirujanos
a actuar de forma más segura y rápida
12:32
and less invasive operations.
203
752373
2377
y operaciones menos invasivas.
12:35
Or imagine patients with severe paralysis controlling robots with their thoughts.
204
755584
6841
O imagine a pacientes con parálisis grave
controlando robots con sus pensamientos.
12:42
That's right, brainwaves, to perform everyday tasks
205
762466
3921
Así es, ondas cerebrales, para realizar tareas cotidianas
12:46
that you and I take for granted.
206
766429
2627
que tú y yo damos por sentadas.
12:49
You're seeing a glimpse of that future in this pilot study from my lab recently.
207
769098
5881
Estás vislumbrando ese futuro en este estudio piloto
que realicé recientemente en mi laboratorio.
12:55
In this video, the robotic arm is cooking a Japanese sukiyaki meal
208
775021
5964
En este vídeo, el brazo robótico cocina una comida de sukiyaki japonesa
13:00
controlled only by the brain electrical signal,
209
780985
4463
controlada únicamente por la señal eléctrica del cerebro,
13:05
non-invasively collected through an EEG cap.
210
785489
4338
que se recoge de forma no invasiva a través de un electroencefalograma.
13:10
(Applause)
211
790661
2586
(Aplausos)
13:13
Thank you.
212
793289
1168
Gracias.
13:16
The emergence of vision half a billion years ago
213
796292
3378
La aparición de la visión hace 500 millones de años
13:19
turned a world of darkness upside down.
214
799712
3337
puso patas arriba un mundo de tinieblas.
13:23
It set off the most profound evolutionary process:
215
803090
4004
Puso en marcha el proceso evolutivo más profundo:
13:27
the development of intelligence in the animal world.
216
807136
3962
el desarrollo de la inteligencia en el mundo animal.
13:31
AI's breathtaking progress in the last decade is just as astounding.
217
811515
5381
El impresionante progreso de la IA en la última década es igual de asombroso.
13:37
But I believe the full potential of this digital Cambrian explosion
218
817730
4880
Sin embargo, creo que no se aprovechará todo el potencial
13:42
won't be fully realized until we power our computers and robots
219
822651
6507
de esta explosión digital del Cámbrico hasta que alimentemos
los ordenadores y robots con inteligencia espacial,
13:49
with spatial intelligence,
220
829158
2169
13:51
just like what nature did to all of us.
221
831369
2585
tal y como nos hizo la naturaleza a todos nosotros.
13:55
It’s an exciting time to teach our digital companion
222
835081
4045
Es un momento emocionante para enseñarle a nuestro compañero digital
13:59
to learn to reason
223
839126
1669
a aprender a razonar
14:00
and to interact with this beautiful 3D space we call home,
224
840836
4797
e interactuar con este hermoso espacio tridimensional que llamamos hogar,
14:05
and also create many more new worlds that we can all explore.
225
845674
5172
y también a crear muchos más mundos nuevos que todos podamos explorar.
14:11
To realize this future won't be easy.
226
851514
2878
Hacer realidad este futuro no será fácil.
14:14
It requires all of us to take thoughtful steps
227
854433
4463
Requiere que todos tomemos medidas cuidadosas
14:18
and develop technologies that always put humans in the center.
228
858938
4421
y desarrollemos tecnologías que siempre pongan a los humanos en el centro.
14:23
But if we do this right,
229
863776
2210
Pero si lo hacemos bien,
14:26
the computers and robots powered by spatial intelligence
230
866028
3837
las computadoras y los robots impulsados por inteligencia espacial
14:29
will not only be useful tools
231
869907
2419
no solo serán herramientas útiles
14:32
but also trusted partners
232
872368
2586
sino también socios confiables
14:34
to enhance and augment our productivity and humanity
233
874995
4130
para mejorar y aumentar nuestra productividad y humanidad,
14:39
while respecting our individual dignity
234
879166
2920
respetando nuestra dignidad individual
14:42
and lifting our collective prosperity.
235
882128
2585
y aumentando nuestra prosperidad colectiva.
14:45
What excites me the most in the future
236
885631
3712
Lo que más me entusiasma del futuro
14:49
is a future in which that AI grows more perceptive,
237
889343
4671
es un futuro en el que la IA se vuelva más perspicaz,
14:54
insightful and spatially aware,
238
894056
3128
perspicaz y consciente del espacio,
14:57
and they join us on our quest
239
897184
2920
y se una a nosotros en nuestra búsqueda
por buscar siempre una forma mejor de hacer un mundo mejor.
15:00
to always pursue a better way to make a better world.
240
900104
5172
15:05
Thank you.
241
905276
1209
Gracias.
15:06
(Applause)
242
906485
4296
(Aplausos)
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