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

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Elisabeth Buffard
00:04
Let me show you something.
0
4334
1877
Je vais vous montrer quelque chose.
00:06
To be precise,
1
6253
1626
Plus précisément,
00:07
I'm going to show you nothing.
2
7921
2002
je ne vais rien vous montrer.
00:10
This was the world 540 million years ago.
3
10423
4797
Voilà ce qu’était le monde il y a 540 millions d’années.
00:15
Pure, endless darkness.
4
15262
2711
Des ténèbres pures et infinies.
00:18
It wasn't dark due to a lack of light.
5
18723
3587
Il ne faisait pas nuit à cause du manque de lumière.
00:22
It was dark because of a lack of sight.
6
22602
3253
Il faisait nuit à cause de l’absence de vision.
00:27
Although sunshine did filter 1,000 meters
7
27566
5005
Bien que le soleil filtrait à 1 000 mètres
00:32
beneath the surface of ocean,
8
32612
2378
sous la surface de l'océan,
00:35
a light permeated from hydrothermal vents to seafloor,
9
35031
5339
une lumière diffusée par les cheminées hydrothermales
jusqu’au plancher océanique,
00:40
brimming with life,
10
40370
1710
débordant de vie,
00:42
there was not a single eye to be found in these ancient waters.
11
42122
5046
il n’y avait pas un seul œil dans ces eaux ancestrales.
00:47
No retinas, no corneas, no lenses.
12
47669
4588
Pas de rétines, pas de cornées, pas de lentilles.
00:52
So all this light, all this life went unseen.
13
52632
4880
Toute cette lumière, toute cette vie sont donc passées inaperçues.
00:57
There was a time that the very idea of seeing didn't exist.
14
57971
5005
Autrefois, l’idée même de voir n’existait pas.
01:03
It [had] simply never been done before.
15
63351
2544
Ça n’avait tout simplement jamais été fait auparavant.
01:06
Until it was.
16
66438
1459
Jusqu'à ce que ce soit le cas.
01:09
So for reasons we're only beginning to understand,
17
69274
3253
Pour des raisons que nous commençons à peine à comprendre,
01:12
trilobites, the first organisms that could sense light, emerged.
18
72569
5839
les trilobites, les premiers organismes capables de détecter la lumière,
sont apparus.
01:18
They're the first inhabitants of this reality that we take for granted.
19
78408
5797
Ce sont les premiers habitants
de cette réalité que nous tenons pour acquise.
01:24
First to discover that there is something other than oneself.
20
84247
4671
D’abord pour découvrir qu’il y a autre chose que soi-même.
01:28
A world of many selves.
21
88918
2420
Un monde où se côtoient de nombreuses personnes.
01:32
The ability to see is thought to have ushered in Cambrian explosion,
22
92339
4754
On pense que la capacité de voir a provoqué l’explosion cambrienne,
01:37
a period in which a huge variety of animal species
23
97093
4338
une période où une grande variété d’espèces animales
01:41
entered fossil records.
24
101431
2377
sont entrées dans les archives fossiles.
01:43
What began as a passive experience,
25
103808
3045
Ce qui a commencé comme une expérience passive,
01:46
the simple act of letting light in,
26
106895
3462
le simple fait de laisser entrer la lumière,
01:50
soon became far more active.
27
110357
2544
est vite devenu beaucoup plus actif.
01:53
The nervous system began to evolve.
28
113443
3503
Le système nerveux a commencé à évoluer.
01:56
Sight turning to insight.
29
116988
3379
La vue est devenue perspective.
02:00
Seeing became understanding.
30
120367
2877
Voir est devenu comprendre.
02:03
Understanding led to actions.
31
123244
2461
La compréhension a conduit à des actions.
02:05
And all these gave rise to intelligence.
32
125705
4129
Et tout ça a donné naissance à l’intelligence.
02:10
Today, we're no longer satisfied with just nature's gift of visual intelligence.
33
130669
6756
Aujourd’hui, nous ne nous contentons plus
du don de la nature qu’est l’intelligence visuelle.
02:17
Curiosity urges us to create machines to see just as intelligently as we can,
34
137425
6507
La curiosité nous pousse à créer des machines
capables de voir aussi intelligemment que possible,
02:23
if not better.
35
143932
1793
sinon mieux.
02:25
Nine years ago, on this stage,
36
145725
2086
Il y a neuf ans, sur cette scène,
02:27
I delivered an early progress report on computer vision,
37
147811
4421
j’ai présenté un premier rapport d’étape sur la vision par ordinateur,
02:32
a subfield of artificial intelligence.
38
152273
2461
un sous-domaine de l’intelligence artificielle.
02:35
Three powerful forces converged for the first time.
39
155235
4546
Trois forces puissantes convergeaient pour la première fois.
02:39
Aa family of algorithms called neural networks.
40
159823
3587
Une famille d'algorithmes appelés réseaux de neurones.
02:43
Fast, specialized hardware called graphic processing units,
41
163410
4587
Un matériel rapide et spécialisé appelé unités de traitement graphique
02:48
or GPUs.
42
168039
1585
ou GPU.
02:49
And big data.
43
169666
1418
Et le big data.
02:51
Like the 15 million images that my lab spent years curating called ImageNet.
44
171126
6256
Comme les 15 millions d’images
que mon laboratoire a passé des années à organiser, qu’on a appelé ImageNet.
02:57
Together, they ushered in the age of modern AI.
45
177382
4171
Ensemble, ils ont inauguré l'ère de l'IA moderne.
03:02
We've come a long way.
46
182554
1585
On a fait beaucoup de progrès.
03:04
Back then, just putting labels on images was a big breakthrough.
47
184139
4546
À l’époque, rien que mettre des étiquettes sur les images
était une avancée majeure.
03:09
But the speed and accuracy of these algorithms just improved rapidly.
48
189352
4963
Mais la rapidité et la précision de ces algorithmes
se sont améliorées rapidement.
03:14
The annual ImageNet challenge, led by my lab,
49
194816
3503
Le défi annuel ImageNet, organisé par mon laboratoire,
03:18
gauged the performance of this progress.
50
198361
3003
a permis d’évaluer les performances de ces progrès.
03:21
And on this plot, you're seeing the annual improvement
51
201364
3587
Sur ce graphique, vous voyez les modèles d’amélioration annuelle et d’étape.
03:24
and milestone models.
52
204993
2127
03:27
We went a step further
53
207787
1669
Nous sommes allés encore plus loin
03:29
and created algorithms that can segment objects
54
209456
5005
et avons créé des algorithmes capables de segmenter des objets
03:34
or predict the dynamic relationships among them
55
214461
3378
ou de prédire les relations dynamiques entre eux
03:37
in these works done by my students and collaborators.
56
217839
3587
dans ces travaux réalisés par mes étudiants et collaborateurs.
03:41
And there's more.
57
221885
1543
Et il y en a d'autres.
03:43
Recall last time I showed you the first computer-vision algorithm
58
223428
4463
Rappelez-vous quand je vous ai montré
le premier algorithme de vision par ordinateur
03:47
that can describe a photo in human natural language.
59
227932
4463
capable de décrire une photo en langage naturel humain.
03:52
That was work done with my brilliant former student, Andrej Karpathy.
60
232729
4171
Ce travail a été réalisé avec mon brillant ancien étudiant,
Andrej Karpathy.
03:57
At that time, I pushed my luck and said,
61
237484
2294
À l’époque, j’ai tenté ma chance et lui ai demandé :
03:59
"Andrej, can we make computers to do the reverse?"
62
239819
3045
« Peut-on fabriquer des ordinateurs pour faire l’inverse ? »
04:02
And Andrej said, "Ha ha, that's impossible."
63
242906
2919
Et Andrej a répondu : « Ah ah, c'est impossible. »
04:05
Well, as you can see from this post,
64
245867
1835
Comme vous pouvez le voir dans cet article,
04:07
recently the impossible has become possible.
65
247744
3628
l’impossible est récemment devenu possible.
04:11
That's thanks to a family of diffusion models
66
251998
3003
C'est grâce à une famille de modèles de diffusion
04:15
that powers today's generative AI algorithm,
67
255001
3545
qui alimente l'algorithme d'IA génératif actuel,
04:18
which can take human-prompted sentences
68
258546
3629
qui peut prendre des phrases soumises par l’homme
04:22
and turn them into photos and videos
69
262175
3462
et les transformer en photos et vidéos
04:25
of something that's entirely new.
70
265678
2628
de quelque chose d'entièrement nouveau.
04:28
Many of you have seen the recent impressive results of Sora by OpenAI.
71
268306
5297
Beaucoup d’entre vous ont vu les impressionnants résultats récents
de Sora par OpenAI.
04:34
But even without the enormous number of GPUs,
72
274187
3754
Mais même sans le nombre énorme de GPU,
04:37
my student and our collaborators
73
277941
2502
mon étudiant et nos collaborateurs
04:40
have developed a generative video model called Walt
74
280443
4421
ont développé un modèle vidéo génératif appelé Walt
04:44
months before Sora.
75
284906
2502
des mois avant Sora.
04:47
And you're seeing some of these results.
76
287450
2586
Et vous pouvez voir certains de ces résultats.
04:50
There is room for improvement.
77
290703
2711
Des améliorations sont possibles.
04:53
I mean, look at that cat's eye
78
293414
2294
Regardez l’œil de ce chat
04:55
and the way it goes under the wave without ever getting wet.
79
295750
3337
et la façon dont il passe sous la vague sans jamais se mouiller.
04:59
What a cat-astrophe.
80
299546
1710
Quelle chat-astrophe.
05:01
(Laughter)
81
301673
2711
(Rires)
05:04
And if past is prologue,
82
304425
2670
Et si le passé n'est qu'un prologue,
05:07
we will learn from these mistakes and create a future we imagine.
83
307136
4672
nous apprendrons de ces erreurs et créerons un futur que nous imaginerons.
05:11
And in this future,
84
311850
1793
Et dans ce futur,
05:13
we want AI to do everything it can for us,
85
313643
3629
nous voulons que l’IA fasse tout ce qu’elle peut pour nous
05:17
or to help us.
86
317313
1877
ou pour nous aider.
05:19
For years I have been saying
87
319607
2461
Ça fait des années que je dis
05:22
that taking a picture is not the same as seeing and understanding.
88
322110
4379
que prendre une photo n'est pas la même chose que voir et comprendre.
05:26
Today, I would like to add to that.
89
326906
3128
Aujourd’hui, je voudrais ajouter quelque chose.
05:30
Simply seeing is not enough.
90
330034
3170
Il ne suffit pas de voir.
05:33
Seeing is for doing and learning.
91
333204
3212
Voir, c'est faire et apprendre.
05:36
When we act upon this world in 3D space and time,
92
336833
4755
Lorsque nous agissons sur ce monde dans un espace et un temps en 3D,
05:41
we learn, and we learn to see and do better.
93
341629
4213
nous apprenons, nous apprenons à voir et à faire mieux.
05:46
Nature has created this virtuous cycle of seeing and doing
94
346175
4463
La nature a créé ce cercle vertueux de voir et d’agir
05:50
powered by “spatial intelligence.”
95
350680
2836
grâce à « l'intelligence spatiale ».
05:54
To illustrate to you what your spatial intelligence is doing constantly,
96
354142
4171
Pour vous illustrer ce que fait constamment votre intelligence spatiale,
05:58
look at this picture.
97
358354
1335
regardez cette image.
05:59
Raise your hand if you feel like you want to do something.
98
359731
3003
Levez la main si vous avez envie de faire quelque chose.
06:02
(Laughter)
99
362775
1377
(Rires)
06:04
In the last split of a second,
100
364193
2420
Dans la dernière fraction de seconde,
06:06
your brain looked at the geometry of this glass,
101
366654
3087
votre cerveau a examiné la géométrie de ce verre,
06:09
its place in 3D space,
102
369782
3003
sa place dans l'espace 3D,
06:12
its relationship with the table, the cat
103
372827
2503
sa relation avec la table, le chat
06:15
and everything else.
104
375371
1335
et tout le reste.
06:16
And you can predict what's going to happen next.
105
376706
3045
Et vous pouvez prédire ce qui va se passer ensuite.
06:20
The urge to act is innate to all beings with spatial intelligence,
106
380501
6632
L’envie d’agir est innée
chez tous les êtres dotés d’une intelligence spatiale,
06:27
which links perception with action.
107
387133
3086
qui lie la perception à l'action.
06:30
And if we want to advance AI beyond its current capabilities,
108
390637
5422
Et si nous voulons faire progresser l’IA au-delà de ses capacités actuelles,
06:36
we want more than AI that can see and talk.
109
396059
3169
nous voulons plus qu'une IA capable de voir et de parler.
06:39
We want AI that can do.
110
399270
2711
Nous voulons une IA capable de le faire.
06:42
Indeed, we're making exciting progress.
111
402815
3838
En effet, nous réalisons des progrès remarquables.
06:46
The recent milestones in spatial intelligence
112
406694
4004
L'une des avancées récentes en matière d'intelligence spatiale
06:50
is teaching computers to see, learn, do
113
410698
3921
est d’apprendre aux ordinateurs à voir, à apprendre, à faire
06:54
and learn to see and do better.
114
414619
2210
et à apprendre à voir et à faire mieux.
06:57
This is not easy.
115
417372
1710
Ce n'est pas facile.
06:59
It took nature millions of years to evolve spatial intelligence,
116
419123
5172
La nature a mis des millions d’années à développer l’intelligence spatiale,
07:04
which depends on the eye taking light,
117
424295
2711
qui dépend de l'œil qui capte la lumière,
07:07
project 2D images on the retina
118
427006
2711
projette des images 2D sur la rétine
07:09
and the brain to translate these data into 3D information.
119
429717
4004
et le cerveau pour traduire ces données en informations 3D.
07:14
Only recently, a group of researchers from Google
120
434222
3587
Ce n’est que récemment qu’un groupe de chercheurs de Google
07:17
are able to develop an algorithm to take a bunch of photos
121
437850
4880
a pu développer un algorithme permettant de prendre un tas de photos
07:22
and translate that into 3D space,
122
442730
3337
et de les traduire dans un espace 3D,
07:26
like the examples we're showing here.
123
446109
2252
comme dans les exemples que nous montrons ici.
07:29
My student and our collaborators have taken a step further
124
449070
4630
Mon étudiant et nos collaborateurs sont allés encore plus loin
07:33
and created an algorithm that takes one input image
125
453741
4421
et ont créé un algorithme qui prend une image d'entrée
07:38
and turn that into 3D shape.
126
458204
2586
et la transforme en forme 3D.
07:40
Here are more examples.
127
460832
1960
Voici d'autres exemples.
07:43
Recall, we talked about computer programs that can take a human sentence
128
463668
5422
Rappelez-vous, on a parlé de programmes informatiques
qui peuvent prendre une phrase humaine
07:49
and turn it into videos.
129
469132
2043
et la transformer en vidéos.
07:51
A group of researchers in University of Michigan
130
471217
4046
Un groupe de chercheurs de l'Université du Michigan
07:55
have figured out a way to translate that line of sentence
131
475304
3796
a trouvé un moyen de traduire cette ligne de phrase
07:59
into 3D room layout, like shown here.
132
479142
3378
en une disposition 3D de la pièce, comme illustré ici.
08:03
And my colleagues at Stanford and their students
133
483354
3337
Mes collègues de Stanford et leurs étudiants
08:06
have developed an algorithm that takes one image
134
486691
4087
ont développé un algorithme qui prend une image
08:10
and generates infinitely plausible spaces
135
490820
3420
et génère des espaces infiniment plausibles
08:14
for viewers to explore.
136
494240
1960
que les spectateurs peuvent explorer.
08:17
These are prototypes of the first budding signs of a future possibility.
137
497035
6256
Ce sont des prototypes des premiers signes d’une possibilité future.
08:23
One in which the human race can take our entire world
138
503332
6507
Un monde dans lequel la race humaine peut prendre notre monde entier
08:29
and translate it into digital forms
139
509881
2210
et le traduire sous des formes numériques
08:32
and model the richness and nuances.
140
512133
2753
et en modéliser la richesse et les nuances.
08:35
What nature did to us implicitly in our individual minds,
141
515303
5255
Ce que la nature nous a fait implicitement dans nos esprits individuels,
08:40
spatial intelligence technology can hope to do
142
520600
3587
la technologie de l’intelligence spatiale peut espérer le faire
08:44
for our collective consciousness.
143
524187
2210
pour notre conscience collective.
08:47
As the progress of spatial intelligence accelerates,
144
527356
3963
Alors que les progrès de l'intelligence spatiale s'accélèrent,
08:51
a new era in this virtuous cycle is taking place in front of our eyes.
145
531319
5589
une nouvelle ère de ce cercle vertueux s’ouvre devant nos yeux.
08:56
This back and forth is catalyzing robotic learning,
146
536908
4462
Ce va-et-vient catalyse l'apprentissage robotique,
09:01
a key component for any embodied intelligence system
147
541412
5005
un élément clé de tout système d’intelligence incarné
09:06
that needs to understand and interact with the 3D world.
148
546417
5297
qui a besoin de comprendre le monde 3D et d’interagir avec celui-ci.
09:12
A decade ago,
149
552507
1626
Il y a dix ans,
09:14
ImageNet from my lab
150
554175
2169
ImageNet, depuis mon laboratoire,
09:16
enabled a database of millions of high-quality photos
151
556385
4547
a créé une base de données contenant des millions de photos de haute qualité
09:20
to help train computers to see.
152
560932
2460
pour aider à entraîner les ordinateurs à voir.
09:23
Today, we're doing the same with behaviors and actions
153
563810
4754
Aujourd’hui, nous faisons de même avec les comportements et les actions
09:28
to train computers and robots how to act in the 3D world.
154
568606
4796
pour apprendre aux ordinateurs et aux robots à agir dans le monde 3D.
09:34
But instead of collecting static images,
155
574403
3254
Mais au lieu de collecter des images statiques,
09:37
we develop simulation environments powered by 3D spatial models
156
577657
5755
nous développons des environnements de simulation
alimentés par des modèles spatiaux 3D
09:43
so that the computers can have infinite varieties of possibilities
157
583454
5339
afin que les ordinateurs puissent avoir une infinité de possibilités
09:48
to learn to act.
158
588793
2085
pour apprendre à agir.
09:50
And you're just seeing a small number of examples
159
590920
4630
Et vous ne voyez que quelques exemples
09:55
to teach our robots
160
595591
1418
d’enseignement à nos robots
dans le cadre d’un projet dirigé par mon laboratoire appelé Behavior.
09:57
in a project led by my lab called Behavior.
161
597009
3003
10:00
We’re also making exciting progress in robotic language intelligence.
162
600805
5839
Nous faisons aussi des progrès passionnants
dans l’intelligence robotique du langage.
10:06
Using large language model-based input,
163
606644
3170
En utilisant une saisie basée sur un grand modèle de langue,
10:09
my students and our collaborators are among the first teams
164
609814
4004
mes étudiants et nos collaborateurs font partie des premières équipes
10:13
that can show a robotic arm performing a variety of tasks
165
613818
5547
à pouvoir montrer un bras robotique effectuant diverses tâches
10:19
based on verbal instructions,
166
619407
2002
en fonction d’instructions verbales,
10:21
like opening this drawer or unplugging a charged phone.
167
621409
4421
comme ouvrir ce tiroir ou débrancher un téléphone chargé.
10:26
Or making sandwiches, using bread, lettuce, tomatoes
168
626330
5130
Ou faire des sandwichs, avec du pain, de la laitue,
10:31
and even putting a napkin for the user.
169
631460
3045
des tomates et même mettre une serviette pour l’utilisateur.
10:34
Typically I would like a little more for my sandwich,
170
634505
2878
D’habitude, j’en voudrais un peu plus pour mon sandwich,
10:37
but this is a good start.
171
637425
1877
mais c'est un bon début.
10:39
(Laughter)
172
639302
1167
(Rires)
10:40
In that primordial ocean, in our ancient times,
173
640970
5130
Dans cet océan primordial, autrefois,
10:46
the ability to see and perceive one's environment
174
646142
3837
la capacité de voir et de percevoir son environnement
10:50
kicked off the Cambrian explosion of interactions with other life forms.
175
650021
5130
a donné le coup d’envoi à l’explosion cambrienne
des interactions avec d’autres formes de vie.
10:55
Today, that light is reaching the digital minds.
176
655193
4629
Aujourd'hui, cette lumière atteint les esprits numériques.
10:59
Spatial intelligence is allowing machines
177
659864
3503
L'intelligence spatiale permet
11:03
to interact not only with one another,
178
663409
3086
aux machines d’interagir non seulement entre elles,
11:06
but with humans, and with 3D worlds,
179
666537
3379
mais aussi avec les humains et avec des mondes 3D,
11:09
real or virtual.
180
669957
1919
réels ou virtuels.
11:12
And as that future is taking shape,
181
672251
2628
Et au fur et à mesure que cet avenir prend forme,
11:14
it will have a profound impact to many lives.
182
674879
3795
il aura un impact profond sur de nombreuses vies.
11:18
Let's take health care as an example.
183
678716
2878
Prenons l'exemple des soins de santé.
11:21
For the past decade,
184
681636
1668
Au cours de la dernière décennie,
11:23
my lab has been taking some of the first steps
185
683346
3461
mon laboratoire a fait certaines des premiers pas
11:26
in applying AI to tackle challenges that impact patient outcome
186
686849
5589
pour recourir à l’IA pour traiter les problèmes
qui ont une incidence sur les résultats des patients
11:32
and medical staff burnout.
187
692438
2252
et sur l'épuisement du personnel médical.
11:34
Together with our collaborators from Stanford School of Medicine
188
694732
3754
Avec nos collaborateurs de la faculté de médecine de Stanford
11:38
and partnering hospitals,
189
698486
2085
et des hôpitaux partenaires,
11:40
we're piloting smart sensors
190
700571
2419
nous testons des capteurs intelligents
capables de détecter les cliniciens qui entrent dans les chambres des patients
11:43
that can detect clinicians going into patient rooms
191
703032
3712
11:46
without properly washing their hands.
192
706744
3003
sans se laver correctement les mains.
11:49
Or keep track of surgical instruments.
193
709747
3337
Ou d’assurer le suivi des instruments chirurgicaux.
11:53
Or alert care teams when a patient is at physical risk,
194
713084
3920
Ou d’alerter les équipes soignantes en cas de risque physique pour un patient,
11:57
such as falling.
195
717004
1502
par exemple un risque de chute.
11:59
We consider these techniques a form of ambient intelligence,
196
719465
4630
Nous considérons ces techniques comme une forme d’intelligence ambiante,
12:04
like extra pairs of eyes that do make a difference.
197
724095
4212
comme des paires d’yeux supplémentaires qui font la différence.
12:08
But I would like more interactive help for our patients, clinicians
198
728724
5756
Mais j’aimerais ’une aide plus interactive pour nos patients, nos cliniciens
12:14
and caretakers, who desperately also need an extra pair of hands.
199
734522
4921
et nos soignants, qui ont désespérément besoin
d’une paire de mains supplémentaire.
12:19
Imagine an autonomous robot transporting medical supplies
200
739860
4672
Imaginez un robot autonome transportant des fournitures médicales
12:24
while caretakers focus on our patients
201
744573
3003
pendant que les soignants se concentrent sur nos patients
12:27
or augmented reality, guiding surgeons to do safer, faster
202
747618
4713
ou la réalité augmentée, guidant les chirurgiens pour qu’ils effectuent
12:32
and less invasive operations.
203
752373
2377
et des opérations plus rapides, plus sûres et moins invasives.
12:35
Or imagine patients with severe paralysis controlling robots with their thoughts.
204
755584
6841
Ou imaginez des patients atteints de paralysie sévère
contrôlant des robots par la pensée.
12:42
That's right, brainwaves, to perform everyday tasks
205
762466
3921
C’est ça, des ondes cérébrales, pour effectuer des tâches quotidiennes
12:46
that you and I take for granted.
206
766429
2627
que vous et moi tenons pour acquises.
12:49
You're seeing a glimpse of that future in this pilot study from my lab recently.
207
769098
5881
Cette étude pilote menée récemment dans mon laboratoire
donne un aperçu de cet avenir.
12:55
In this video, the robotic arm is cooking a Japanese sukiyaki meal
208
775021
5964
Dans cette vidéo, le bras robotique prépare un sukiyaki japonais
13:00
controlled only by the brain electrical signal,
209
780985
4463
contrôlé uniquement par le signal électrique du cerveau,
13:05
non-invasively collected through an EEG cap.
210
785489
4338
collecté de manière non invasive via un bonnet EEG.
13:10
(Applause)
211
790661
2586
(Applaudissements)
13:13
Thank you.
212
793289
1168
Merci.
13:16
The emergence of vision half a billion years ago
213
796292
3378
L’émergence de la vision il y a un demi-milliard d’années
13:19
turned a world of darkness upside down.
214
799712
3337
a bouleversé un monde de ténèbres.
13:23
It set off the most profound evolutionary process:
215
803090
4004
Elle a déclenché le processus évolutif le plus profond :
13:27
the development of intelligence in the animal world.
216
807136
3962
le développement de l'intelligence dans le monde animal.
13:31
AI's breathtaking progress in the last decade is just as astounding.
217
811515
5381
Les progrès époustouflants de l’IA ces dix dernières années
sont tout aussi étonnants.
13:37
But I believe the full potential of this digital Cambrian explosion
218
817730
4880
Mais je pense que le plein potentiel de cette explosion numérique cambrienne
13:42
won't be fully realized until we power our computers and robots
219
822651
6507
ne sera pas pleinement atteint
tant que nous n’alimenterons pas nos ordinateurs et nos robots
13:49
with spatial intelligence,
220
829158
2169
à l’intelligence spatiale,
13:51
just like what nature did to all of us.
221
831369
2585
comme ce que la nature a fait pour nous tous.
13:55
It’s an exciting time to teach our digital companion
222
835081
4045
C’est une période passionnante pour enseigner à notre compagnon numérique
13:59
to learn to reason
223
839126
1669
à apprendre à raisonner
14:00
and to interact with this beautiful 3D space we call home,
224
840836
4797
et à interagir avec ce magnifique espace 3D que nous appelons notre maison,
14:05
and also create many more new worlds that we can all explore.
225
845674
5172
ainsi qu'à créer de nombreux autres mondes que nous pouvons tous explorer.
14:11
To realize this future won't be easy.
226
851514
2878
Il ne sera pas facile de réaliser cet avenir.
14:14
It requires all of us to take thoughtful steps
227
854433
4463
Ça nous oblige tous à prendre des mesures réfléchies
14:18
and develop technologies that always put humans in the center.
228
858938
4421
et à développer des technologies qui placent toujours l’humain au centre.
14:23
But if we do this right,
229
863776
2210
Mais si nous faisons bien les choses,
14:26
the computers and robots powered by spatial intelligence
230
866028
3837
les ordinateurs et les robots alimentés par l’intelligence spatiale
14:29
will not only be useful tools
231
869907
2419
seront non seulement des outils utiles,
14:32
but also trusted partners
232
872368
2586
mais aussi des partenaires de confiance
14:34
to enhance and augment our productivity and humanity
233
874995
4130
pour améliorer et accroître notre productivité et notre humanité
14:39
while respecting our individual dignity
234
879166
2920
tout en respectant notre dignité individuelle
14:42
and lifting our collective prosperity.
235
882128
2585
et en améliorant notre prospérité collective.
14:45
What excites me the most in the future
236
885631
3712
Ce qui m'enthousiasme le plus à l'avenir,
14:49
is a future in which that AI grows more perceptive,
237
889343
4671
c’est un avenir dans lequel cette IA deviendra plus perspicace,
14:54
insightful and spatially aware,
238
894056
3128
plus perspicace et plus consciente de l’espace,
14:57
and they join us on our quest
239
897184
2920
et elle se joindra à nous dans notre quête
15:00
to always pursue a better way to make a better world.
240
900104
5172
visant à toujours trouver de meilleurs moyens de créer un monde meilleur.
15:05
Thank you.
241
905276
1209
Merci
15:06
(Applause)
242
906485
4296
(Applaudissements)
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