The incredible inventions of intuitive AI | Maurice Conti

Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

Fordító: Péter Pallós Lektor: Zsuzsanna Lőrincz

How many of you are creatives,

Hányan kreatívok önök közül:

designers, engineers, entrepreneurs, artists,

tervezők, mérnökök, vállalkozók, művészek,

or maybe you just have a really big imagination?

vagy csak nagy a képzelőerejük?

Show of hands? (Cheers)

Jelentkezzenek! (Ujjongás)

That's most of you.

Tehát a többség.

I have some news for us creatives.

Újdonsággal szolgálhatok nekünk, kreatívoknak.

Over the course of the next 20 years,

A következő 20 év folyamán

more will change around the way we do our work

munkánk nagyobb változáson megy át,

than has happened in the last 2,000.

mint az előző 2 000 évben.

In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history.

Az emberi történelem új korszakának hajnalán járunk.

Now, there have been four major historical eras defined by the way we work.

A munkavégzés alapján négy nagy történelmi korszak létezik.

The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.

A vadászó-gyűjtögető korszak néhány millió évig tartott.

And then the Agricultural Age lasted several thousand years.

Utána a mezőgazdasági korszak néhány ezer évig tartott.

The Industrial Age lasted a couple of centuries.

Az ipari korszak pár évszázadig tartott.

And now the Information Age has lasted just a few decades.

Az információs korszak csak néhány évtizede tart.

And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.

Ma pedig mint faj a következő nagy korszakba lépünk.

Welcome to the Augmented Age.

Üdvözlök mindenkit a kibővült korban!

In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented

Ebben az új korszakban a természetes emberi készségek ki fognak bővülni,

by computational systems that help you think,

hála a gondolkodást segítő számítástechnikai rendszereknek,

robotic systems that help you make,

a gyártást megkönnyítő robotrendszereknek,

and a digital nervous system

valamint a digitális idegrendszernek,

that connects you to the world far beyond your natural senses.

amely a természetes érzékeken túlmenően kapcsol minket a környezetünkhöz.

Let's start with cognitive augmentation.

Kezdjük a kognitív bővítéssel!

How many of you are augmented cyborgs?

Hányan vannak itt bővített kiborgok?

(Laughter)

(Nevetés)

I would actually argue that we're already augmented.

Állítom, hogy már ki vagyunk bővítve.

Imagine you're at a party,

Tegyük fel, hogy buliban vannak,

and somebody asks you a question that you don't know the answer to.

és valaki kérdést tesz föl, amelyre nem tudják a választ.

If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer.

Ha van egy ilyesmijük, egy szempillantás alatt megvan a válasz.

But this is just a primitive beginning.

De ez csak a primitív kezdet.

Even Siri is just a passive tool.

Még a Siri is csak passzív eszköz.

In fact, for the last three-and-a-half million years,

Az utóbbi 3,5 millió évben használt eszközök

the tools that we've had have been completely passive.

teljesen passzívak voltak.

They do exactly what we tell them and nothing more.

Csak azt teszik, amit mondunk nekik, és semmi egyebet.

Our very first tool only cut where we struck it.

Az első szerszámunk csak azt vágta, amire rácsaptunk vele.

The chisel only carves where the artist points it.

A véső csak ott farag, ahová a szobrász odailleszti.

And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction.

Legjobb szerszámaink is csak kifejezett utasításunkra tesznek bármit is.

In fact, to date, and this is something that frustrates me,

Jelenleg – és ez nagyon zavar –

we've always been limited

mindig korlátozva vagyunk,

by this need to manually push our wills into our tools --

mert manuálisan kell betáplálnunk akaratunkat a szerszámba,

like, manual, literally using our hands,

szó szerint a kezünkkel,

even with computers.

még a számítógépbe is.

But I'm more like Scotty in "Star Trek."

De azért több vagyok, mint Scotty a Star Trekből,

(Laughter)

(Nevetés)

I want to have a conversation with a computer.

mert beszélgetni szeretnék a számítógépemmel,

I want to say, "Computer, let's design a car,"

pl.: "Számítógép, tervezz egy autót!",

and the computer shows me a car.

erre mutat nekem egy autót.

And I say, "No, more fast-looking, and less German,"

Én: "Nem, nézzen ki gyorsabbnak és kevésbé németesnek.

and bang, the computer shows me an option.

És puff, a gép mutat egy változatot.

(Laughter)

(Nevetés)

That conversation might be a little ways off,

Lehet, hogy a beszélgetés még odébb van,

probably less than many of us think,

de kevésbé, mintsem gondolnák,

but right now,

mert jelenleg

we're working on it.

dolgozunk rajta.

Tools are making this leap from being passive to being generative.

A szerszámok adják az ugrás lehetőségét a passzívtól az alkotó felé.

Generative design tools use a computer and algorithms

Az alkotó tervezőeszközök számítógépet és algoritmust használnak

to synthesize geometry

a geometria szintetizálására,

to come up with new designs all by themselves.

hogy maga boldoguljon az új tervekkel.

All it needs are your goals and your constraints.

Csak közölni kell vele a céljainkat, és munkára kell fognunk.

I'll give you an example.

Példát mondok.

In the case of this aerial drone chassis,

E drón vázának elkészítéséhez

all you would need to do is tell it something like,

csak annyi kell, hogy valami ilyesmit mondjunk:

it has four propellers,

négy légcsavarja van,

you want it to be as lightweight as possible,

a lehető legkönnyebb legyen,

and you need it to be aerodynamically efficient.

és aerodinamikailag hatékony legyen.

Then what the computer does is it explores the entire solution space:

Ekkor a gép végigvizsgálja az összes megoldás tárházát:

every single possibility that solves and meets your criteria --

kritériumainkat kielégítő minden egyes lehetőséget,

millions of them.

azt a sokmilliónyit.

It takes big computers to do this.

Ehhez nagyszámítógép kell.

But it comes back to us with designs

De a gép jelentkezik a tervvel,

that we, by ourselves, never could've imagined.

amelyet mi magunk el sem tudtunk képzelni.

And the computer's coming up with this stuff all by itself --

A gép magától hozza elő a tervet,

no one ever drew anything,

senki semmit sem rajzolt,

and it started completely from scratch.

az egészet a nulláról kezdte.

And by the way, it's no accident

Egyébként nem véletlen,

that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.

hogy a drón váza olyan, mint a repülő mókus medencecsontja.

(Laughter)

(Nevetés)

It's because the algorithms are designed to work

Azért, mert az algoritmust úgy tervezték,

the same way evolution does.

ahogy az evolúció működik.

What's exciting is we're starting to see this technology

Pompás dolog, hogy ezt a technológiát

out in the real world.

a valóságban is látjuk.

We've been working with Airbus for a couple of years

Több éve dolgozunk az Airbusszal

on this concept plane for the future.

a jövő elvi repülőtervén.

It's a ways out still.

Még messze vagyunk tőle.

But just recently we used a generative-design AI

De nemrég alkotó mesterséges értelmet alkalmaztunk,

to come up with this.

hogy megbirkózzunk a feladattal.

This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer.

Ez 3D-ben nyomtatott kabinrészlet, amelyet számítógép tervezett.

It's stronger than the original yet half the weight,

Erősebb, mint az eredeti, de a súlya feleannyi.

and it will be flying in the Airbus A320 later this year.

Még idén az Airbus A320-ban fog repülni.

So computers can now generate;

Ma a számítógépek képesek alkotni,

they can come up with their own solutions to our well-defined problems.

s a jól definiált feladatokra saját megoldásokat javasolnak.

But they're not intuitive.

De nem találékonyak.

They still have to start from scratch every single time,

Mindig a nulláról kell kezdeniük,

and that's because they never learn.

és ez azért van, mert nem tanulékonyak.

Unlike Maggie.

Akárcsak Maggie.

(Laughter)

(Nevetés)

Maggie's actually smarter than our most advanced design tools.

Bár Maggie sok fejlett tervezőeszköznél okosabb.

What do I mean by that?

Hogy mit értek ezen?

If her owner picks up that leash,

Ha a gazdája veszi a pórázt,

Maggie knows with a fair degree of certainty

Maggie elég biztosan tudja,

it's time to go for a walk.

hogy ideje van a sétának.

And how did she learn?

Miből tanulta meg?

Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk.

Ebből: ahányszor a gazdi vette a pórázt, séta következett.

And Maggie did three things:

Maggienek három dolgot kellett tennie:

she had to pay attention,

figyelnie,

she had to remember what happened

emlékeznie, mi történt,

and she had to retain and create a pattern in her mind.

és elméjében mintázatot alkotnia.

Interestingly, that's exactly what

Érdekes, hogy az informatikusok

computer scientists have been trying to get AIs to do

pont így igyekszenek mesterséges értelmet alkotni

for the last 60 or so years.

az eltelt hat évtizedben.

Back in 1952,

1952-ben megépítették

they built this computer that could play Tic-Tac-Toe.

ezt a gépet, amely tud "ix-ox" játékot játszani.

Big deal.

Nem semmi.

Then 45 years later, in 1997,

Aztán 45 évvel később,1997-ben

Deep Blue beats Kasparov at chess.

a Deep Blue legyőzi sakkban Kaszparovot.

2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,

2011-ben a Watson két embert győzött le a "Jeopardy" kvízjátékban,

which is much harder for a computer to play than chess is.

ami a számítógépnek nehezebb, mint sakkozni.

In fact, rather than working from predefined recipes,

Kész receptek helyett a Watsonnak az eszét kellett használnia,

Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.

hogy legyőzze emberi ellenfelét.

And then a couple of weeks ago,

Majd pár héttel ezelőtt

DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go,

a DeepMind AlphaGo programja legyőzte a go világbajnokát.

which is the most difficult game that we have.

A go a legbonyolultabb játék.

In fact, in Go, there are more possible moves

A góban több a lépésváltozat,

than there are atoms in the universe.

mint ahány atom az univerzumban.

So in order to win,

Úgyhogy az Alphagónak a győzelemhez

what AlphaGo had to do was develop intuition.

fejlesztenie kellett a találékonyságát.

And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand

Néha a programozói sem értették,

why AlphaGo was doing what it was doing.

mit miért csinál.

And things are moving really fast.

Az események gyorsan peregnek.

I mean, consider -- in the space of a human lifetime,

Gondoljunk arra, hogy egy ember élete során

computers have gone from a child's game

a gépek eljutottak a gyerekjátékoktól

to what's recognized as the pinnacle of strategic thought.

a stratégiai gondolkodás csúcsának számító dolgokig.

What's basically happening

A számítógép eljut

is computers are going from being like Spock

Spock jellemvonásaitól

to being a lot more like Kirk.

Kirk kapitányéihoz.

(Laughter)

(Nevetés)

Right? From pure logic to intuition.

Ugye? A tiszta logikától a találékonyságig.

Would you cross this bridge?

Átmennének ezen a hídon?

Most of you are saying, "Oh, hell no!"

Sokan azt mondják: "Egy frászt!"

(Laughter)

(Nevetés)

And you arrived at that decision in a split second.

Döntő ponthoz érkeztek.

You just sort of knew that bridge was unsafe.

Valahogy úgy sejtik, hogy a híd nem biztonságos.

And that's exactly the kind of intuition

Ez valami ösztönféle,

that our deep-learning systems are starting to develop right now.

amelyet a mélytanulási rendszereink most kezdenek kialakítani.

Very soon, you'll literally be able

Nemsokára szó szerint tudunk majd

to show something you've made, you've designed,

a gépnek mutatni

egy általunk készített vagy tervezett dolgot,

to a computer,

and it will look at it and say,

és annak láttán a gép így szól:

"Sorry, homie, that'll never work. You have to try again."

"Emberke, sajnos ez nem fog működni. Próbálkozz tovább."

Or you could ask it if people are going to like your next song,

Vagy megkérdezhetjük, tetszeni fog-e az embereknek az új dalunk

or your next flavor of ice cream.

vagy új illatszerünk vagy új fagylaltunk.

Or, much more importantly,

De ennél sokkal fontosabb,

you could work with a computer to solve a problem

hogy együttműködhetünk a géppel

that we've never faced before.

egy újszerű feladat megoldásán.

For instance, climate change.

Pl. az éghajlatváltozásén.

We're not doing a very good job on our own,

Egyedül nemigen boldogulunk vele,

we could certainly use all the help we can get.

ezért minden segítség jól jön.

That's what I'm talking about,

Arra célzok, hogy a technológia fölerősíti

technology amplifying our cognitive abilities

kognitív képességeinket,

so we can imagine and design things that were simply out of our reach

ezért elképzelhetjük és megtervezhetjük azt,

as plain old un-augmented humans.

amire szűkre szabott emberekként képtelenek voltunk.

So what about making all of this crazy new stuff

Hát akkor hogyan készítsük ezeket az új dolgokat,

that we're going to invent and design?

amelyeket föl akarunk találni s meg akarunk tervezni?

I think the era of human augmentation is as much about the physical world

Az ember kibővítése legalább annyira a fizikai világát jelenti,

as it is about the virtual, intellectual realm.

mint a virtuális, intellektuális birodalmát.

How will technology augment us?

Hogyan bővít ki minket a technológia?

In the physical world, robotic systems.

Fizikai világunkban, a robotrendszerekben.

OK, there's certainly a fear

Persze, nyilván félünk,

that robots are going to take jobs away from humans,

hogy a robotok elveszik a munkánkat.

and that is true in certain sectors.

Bizonyos területre nézve ez igaz.

But I'm much more interested in this idea

De engem sokkal inkább fölvillanyoz a gondolat,

that humans and robots working together are going to augment each other,

hogy az együttműködő ember és robot kibővíti egymás lehetőségeit,

and start to inhabit a new space.

és új teret foglal magának.

This is our applied research lab in San Francisco,

Ez az alkalmazott kutatólaborunk San Franciscóban,

where one of our areas of focus is advanced robotics,

amelyben többek között fejlett robotikával foglalkozunk:

specifically, human-robot collaboration.

nevezetesen az ember-robot együttműködéssel.

And this is Bishop, one of our robots.

Ez itt Bishop, az egyik robotunk.

As an experiment, we set it up

Kísérletképpen építettük meg,

to help a person working in construction doing repetitive tasks --

hogy segítsen az ismétlődő munkákban,

tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.

pl. csatlakozóknak vagy kapcsolóknak lyukat fúrni gipszkartonba.

(Laughter)

(Nevetés)

So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English

Az ember Bishopnak közérthetően,

and with simple gestures,

mintha kutyánknak magyaráznánk,

kind of like talking to a dog,

elmondja a teendőt,

and then Bishop executes on those instructions

aztán Bishop tökéletesen

with perfect precision.

végrehajtja az utasításokat.

We're using the human for what the human is good at:

Az embert arra használjuk, amiben jó:

awareness, perception and decision making.

figyelem, érzékelés, döntéshozatal.

And we're using the robot for what it's good at:

A robotot pedig, amiben ő jó:

precision and repetitiveness.

pontosság és ismétlés.

Here's another cool project that Bishop worked on.

Ez meg egy mások projekt, amin Bishop dolgozott.

The goal of this project, which we called the HIVE,

A HIVE-nak, azaz KAPTÁR-nak nevezett projekt célja,

was to prototype the experience of humans, computers and robots

hogy modellezzük az ember, számítógép és robot együttműködését,

all working together to solve a highly complex design problem.

amelyek egy bonyolult tervezési feladaton dolgoznak.

The humans acted as labor.

Az emberek voltak a munkások.

They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo --

Járkáltak az építési területen, a bambusszal foglalkoztak,

which, by the way, because it's a non-isomorphic material,

mert azzal, lévén nem izomorf anyag,

is super hard for robots to deal with.

nehezen bánnának a robotok.

But then the robots did this fiber winding,

De robotok végezték a szálak föltekerését,

which was almost impossible for a human to do.

amely az embereknek majdnem lehetetlen feladat volt.

And then we had an AI that was controlling everything.

Aztán még ellenőrzésre ott volt a mesterséges értelem, az MI.

It was telling the humans what to do, telling the robots what to do

Mind az emberekkel, mind a robottal közölte a teendőiket,

and keeping track of thousands of individual components.

és figyelemmel kísérte az ezernyi részműveletet.

What's interesting is,

Ebben az érdekes,

building this pavilion was simply not possible

hogy a pavilon megépítése lehetetlen lett volna

without human, robot and AI augmenting each other.

az ember, a robot és az MI egymást kiegészítő megléte nélkül.

OK, I'll share one more project. This one's a little bit crazy.

Szólok egy kissé őrült projektünkről is.

We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D

Együtt dolgozunk Joris Laarmannal, az amszterdami MX3D művészével

to generatively design and robotically print

és csapatával, hogy megtervezzük és robotokkal kinyomtassuk

the world's first autonomously manufactured bridge.

a világ első, önmaga gyártotta hídját.

So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak,

Joris és egy MI, miközben itt beszélek,

in Amsterdam.

Amszterdamban tervezi ezt a dolgot.

And when they're done, we're going to hit "Go,"

Amikor elkészülünk, megnyomjuk a startgombot,

and robots will start 3D printing in stainless steel,

és a robotok nekilátnak 3D-ben acélból kinyomtatni,

and then they're going to keep printing, without human intervention,

aztán csak folyik a nyomtatás, emberi beavatkozás nélkül,

until the bridge is finished.

amíg a híd el nem készül.

So, as computers are going to augment our ability

A számítógépek kibővítik új dolgok kigondolásához

to imagine and design new stuff,

és tervezéséhez kellő képességeinket,

robotic systems are going to help us build and make things

a robotrendszerek segítenek olyan dolgok létrehozásában,

that we've never been able to make before.

amelyekre magunk soha nem vagyunk képesek.

But what about our ability to sense and control these things?

De mi a helyzet e dolgok érzékelésének és irányításának képességével?

What about a nervous system for the things that we make?

Mi a helyzet a gyártmányaink idegrendszerével?

Our nervous system, the human nervous system,

Idegrendszerünk, az emberi idegrendszer

tells us everything that's going on around us.

közvetít mindent, ami köröttünk történik.

But the nervous system of the things we make is rudimentary at best.

De gyártmányaink idegrendszere kezdetleges.

For instance, a car doesn't tell the city's public works department

Pl. egy autó nem jelzi a városgazdálkodásnak,

that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison.

hogy éppen most huppant bele egy kátyúba.

A building doesn't tell its designers

Egy épület nem közli a tervezőivel,

whether or not the people inside like being there,

hogy jól érzik-e magukat a benne lévők.

and the toy manufacturer doesn't know

A játékgyártó sem tudja,

if a toy is actually being played with --

hogy hol és miként játszanak a játékaival,

how and where and whether or not it's any fun.

és szereznek-e örömet?

Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie

Biztos vagyok benne, hogy a Barbie tervezői ilyen életmódra gondoltak,

when they designed her.

amikor tervezték.

(Laughter)

(Nevetés)

But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?

De mi van, ha kiderül, hogy Barbie magányos?

(Laughter)

(Nevetés)

If the designers had known

Ha a tervezők tudták volna,

what was really happening in the real world

mi sors vár a valóságban a terveikre

with their designs -- the road, the building, Barbie --

– az útra, az épületre, Barbie-ra –,

e tudást fölhasználhatták volna

they could've used that knowledge to create an experience

a fogyasztónak jobb élményt nyújtó dolgok alkotására.

that was better for the user.

Hiányzik a bennünket a megtervezett, gyártott

What's missing is a nervous system

connecting us to all of the things that we design, make and use.

és használt dolgokkal összekötő idegrendszer.

What if all of you had that kind of information flowing to you

Mi lenne, ha a gyártmányainkból

hozzánk áramló információ a birtokunkban lenne?

from the things you create in the real world?

With all of the stuff we make,

Minden gyártmányunkra

we spend a tremendous amount of money and energy --

rengeteg pénzt és energiát fordítunk,

in fact, last year, about two trillion dollars --

– tavaly kb. kétmilliárd dollárt –,

convincing people to buy the things we've made.

hogy meggyőzzük az ügyfeleket gyártmányaink megvételéről.

But if you had this connection to the things that you design and create

De ha meglenne a kapcsolat a megtervezett és legyártott dolgokkal,

after they're out in the real world,

miután kikerültek a vevőhöz

after they've been sold or launched or whatever,

eladás vagy használatba vétel után,

we could actually change that,

módosítani tudnánk őket,

and go from making people want our stuff,

és az emberek rábeszélése helyett eleve

to just making stuff that people want in the first place.

olyan dolgokat készítenénk, amelyeket igényelnek.

The good news is, we're working on digital nervous systems

A jó hír, hogy már dolgozunk a digitális idegrendszeren,

that connect us to the things we design.

amely összeköt bennünket a megtervezett dolgokkal.

We're working on one project

Dolgozunk egy projekten

with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers

néhány Los Angeles-i sráccal,

and their team.

a nevük Bandito Brothers.

And one of the things these guys do is build insane cars

A srácok őrült kocsikat terveznek,

that do absolutely insane things.

amelyek őrült dolgokat tesznek.

These guys are crazy --

A srácok hibbantak.

(Laughter)

(Nevetés)

in the best way.

A legjobb értelemben.

And what we're doing with them

Együtt azzal foglalkozunk,

is taking a traditional race-car chassis

hogy egy hagyományos versenyautó-karosszériába

and giving it a nervous system.

idegrendszert építsünk be.

So we instrumented it with dozens of sensors,

Elláttuk tucatnyi érzékelővel,

put a world-class driver behind the wheel,

világklasszis vezetőt ültetve a kormányához

took it out to the desert and drove the hell out of it for a week.

kivittük a sivatagba, és egy hétig gyötörtük.

And the car's nervous system captured everything

A kocsi idegrendszere mindent rögzített,

that was happening to the car.

ami csak a kocsival történt.

We captured four billion data points;

Négymilliárd adatot rögzítettünk,

all of the forces that it was subjected to.

minden erőhatást, amelynek ki volt téve.

And then we did something crazy.

Aztán valami őrült dolgot műveltünk.

We took all of that data,

Ezeket az adatokat betápláltuk

and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher."

a "Dreamcatcher" nevű tervező MI-nkbe.

So what do get when you give a design tool a nervous system,

Mit kapunk, amikor idegrendszert adunk a tervezőeszközhöz,

and you ask it to build you the ultimate car chassis?

és megépíttetjük vele a legjobb karosszériát?

You get this.

Ezt.

This is something that a human could never have designed.

Ilyet ember sohasem tervezett volna.

Except a human did design this,

Illetve, ember tervezte, de olyan,

but it was a human that was augmented by a generative-design AI,

aki ki volt bővítve tervező MI-vel,

a digital nervous system

digitális idegrendszerrel

and robots that can actually fabricate something like this.

és robotokkal, amely valami ilyet tud bütykölni.

So if this is the future, the Augmented Age,

Ha ez a jövő, a kibővített kor, és ha kibővülünk

and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually,

kognitív, fizikális és érzékelési téren,

what will that look like?

milyen lesz az?

What is this wonderland going to be like?

Milyen lesz az a tündérország?

I think we're going to see a world

Szerintem olyan világ lesz,

where we're moving from things that are fabricated

amelyben a gyártott dolgokról áttérünk

to things that are farmed.

a termesztettekre.

Where we're moving from things that are constructed

A megtervezett dolgokról

to that which is grown.

a növekvőkre.

We're going to move from being isolated

Az elszigeteltség helyett

to being connected.

az összeköttetés felé megyünk.

And we'll move away from extraction

A kinyerés helyett

to embrace aggregation.

az egyesítést választjuk.

I also think we'll shift from craving obedience from our things

Dolgaink engedelmességre kényszerítése helyett

to valuing autonomy.

inkább önállóságukat fogjuk értékelni.

Thanks to our augmented capabilities,

Kibővült képességeinknek hála

our world is going to change dramatically.

világunk lényegesen megváltozik.

We're going to have a world with more variety, more connectedness,

Változatosabb, összefüggőbb,

more dynamism, more complexity,

dinamikusabb, bonyolultabb,

more adaptability and, of course,

alkalmazkodóbb és, természetesen,

more beauty.

szebb lesz a világunk.

The shape of things to come

A jövendő dolgok formája

will be unlike anything we've ever seen before.

eltér a valaha látottakétól.

Why?

Miért?

Because what will be shaping those things is this new partnership

Mert azokat a dolgokat a technológia, a természet és az ember közötti

between technology, nature and humanity.

új partnerség fogja alakítani.

That, to me, is a future well worth looking forward to.

Számomra ez olyan jövő, amelynek bekövetkeztét már alig várom.

Thank you all so much.

Köszönöm szépen.

(Applause)

(Taps)