How AI Will Step Off the Screen and into the Real World | Daniela Rus | TED

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2024-04-19 ・ TED


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How AI Will Step Off the Screen and into the Real World | Daniela Rus | TED

283,899 views ・ 2024-04-19

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Luca Mirandola Revisore: Chiara Mondini
00:04
When I was a student studying robotics,
0
4334
2377
Quando ero una studentessa che studiava robotica
00:06
a group of us decided to make a present for our professor's birthday.
1
6711
4046
alcuni di noi hanno voluto fare un regalo di compleanno al nostro professore.
00:11
We wanted to program our robot to cut a slice of cake for him.
2
11508
4212
Volevamo programmare un robot che tagliasse una fetta di torta per lui.
00:16
We pulled an all-nighter writing the software,
3
16638
3170
Passammo tutta la notte a scrivere il software.
00:19
and the next day, disaster.
4
19849
2253
Ma il giorno dopo fu un disastro!
00:22
We programmed this robot to cut a soft, round sponge cake,
5
22769
4546
Abbiamo programmato questo robot per tagliare pan di spagna morbido e rotondo
00:27
but we didn't coordinate well.
6
27357
1710
ma non ci siamo coordinati bene.
00:29
And instead, we received a square hard ice cream cake.
7
29109
4588
E invece, abbiamo ricevuto una torta gelato quadrata e dura.
00:34
The robot flailed wildly and nearly destroyed the cake.
8
34239
3879
Il robot si agitò all'impazzata e quasi distrusse la torta.
00:38
(Laughter)
9
38159
1377
(Risate)
00:39
Our professor was delighted, anyway.
10
39578
2335
Il nostro professore era comunque felice.
00:41
He calmly pushed the stop button
11
41955
3045
Prese con calma il pulsante di arresto
00:45
and declared the erratic behavior of the robot
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45041
3128
e dichiarò il comportamento irregolare del robot
00:48
a control singularity.
13
48169
1836
una singolarità di controllo.
00:50
A robotics technical term.
14
50046
1710
Un termine tecnico della robotica.
00:52
I was disappointed, but I learned a very important lesson.
15
52882
3879
Sono rimasta delusa, ma ho imparato una lezione molto importante.
00:56
The physical world,
16
56761
1794
Il mondo fisico,
00:58
with its physics laws and imprecisions,
17
58555
2502
con le sue leggi e imprecisioni fisiche,
01:01
is a far more demanding space than the digital world.
18
61057
3462
è uno spazio molto più esigente del mondo digitale.
01:05
Today, I lead MIT's Computer Science and AI lab,
19
65478
3838
Oggi dirigo il laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT,
01:09
the largest research unit at MIT.
20
69357
2419
la più grande unità di ricerca del MIT.
01:11
This is our buildingm where I work with brilliant and brave researchers
21
71776
5214
Questo è il nostro edificio dove lavoro con ricercatori brillanti e coraggiosi
01:16
to invent the future of computing and intelligent machines.
22
76990
3545
per inventare il futuro dell’informatica e delle macchine intelligenti.
01:21
Today in computing,
23
81286
1168
Oggi nell'informatica, l'intelligenza
01:22
artificial intelligence and robotics are largely separate fields.
24
82454
4087
artificiale e la robotica sono campi in gran parte separati.
01:27
AI has amazed you with its decision-making and learning,
25
87375
4129
L’ I.A. vi ha stupito con il suo processo decisionale e apprendimento,
01:31
but it remains confined inside computers.
26
91546
2878
ma rimane confinata all’interno dei computer.
01:34
Robots have a physical presence and can execute pre-programmed tasks,
27
94883
4796
I robot hanno una presenza fisica e possono eseguire attività preprogrammate
01:39
but they're not intelligent.
28
99679
1794
ma non sono intelligenti.
01:42
Well, this separation is starting to change.
29
102140
2669
Bene, questa separazione sta iniziando a cambiare.
01:45
AI is about to break free from the 2D computer screen interactions
30
105268
4713
L’intelligenza artificiale sta per liberarsi dalle interazioni dello schermo
01:50
and enter a vibrant, physical 3D world.
31
110023
3462
del computer 2D ed entrare in un vivace mondo fisico in 3D.
01:54
In my lab, we're fusing the digital intelligence of AI
32
114361
3837
Nel mio laboratorio, stiamo fondendo l’intelligenza digitale dell’IA
01:58
with the mechanical prowess of robots.
33
118198
2377
con le abilità meccaniche dei robot.
02:01
Moving AI from the digital world into the physical world
34
121034
2836
Spostare l'IA dal mondo digitale a quello fisico
02:03
is making machines intelligent
35
123912
2127
sta rendendo le macchine intelligenti
02:06
and leading to the next great breakthrough,
36
126081
2419
e sta portando alla prossima grande svolta,
02:08
what I call physical intelligence.
37
128541
2253
quella che chiamo intelligenza fisica.
02:11
Physical intelligence is when AI's power to understand text,
38
131586
4505
L’intelligenza fisica si verifica quando il potere dell’IA di comprendere testo,
02:16
images and other online information
39
136132
2419
immagini e altre informazioni online
02:18
is used to make real-world machines smarter.
40
138593
3128
viene utilizzato per rendere più intelligenti le macchine del mondo reale.
02:21
This means AI can help pre-programmed robots do their tasks better
41
141721
5381
Ciò significa che l’ I.A. può aiutare i robot preprogrammati a svolgere meglio
i loro compiti utilizzando la conoscenza dei dati.
02:27
by using knowledge from data.
42
147143
1877
02:31
With physical intelligence,
43
151022
1460
Con l’intelligenza fisica,
02:32
AI doesn't just reside in our computers,
44
152482
4713
l’ IA non risiede solo nei nostri computer,
02:37
but walks, rolls, flies
45
157237
2502
ma cammina, rotola, vola
02:39
and interacts with us in surprising ways.
46
159781
2961
e interagisce con noi in maniere sorprendenti.
02:42
Imagine being surrounded by helpful robots at the supermarket.
47
162784
4630
Immaginate di essere circondati da utili robot al supermercato.
02:47
The one on the left can help you carry a heavy box.
48
167414
3044
Quello a sinistra può aiutarti a portare una scatola pesante.
02:51
To make it happen, we need to do a few things.
49
171251
3378
Per farlo accadere, dobbiamo fare alcune cose.
02:54
We need to rethink how machines think.
50
174671
2377
Dobbiamo ripensare al modo in cui pensano le macchine.
02:57
We need to reorganize how they are designed and how they learn.
51
177382
4796
Dobbiamo riorganizzare il modo in cui sono progettati e il modo in cui apprendono.
03:03
So for physical intelligence,
52
183596
1585
Quindi, per quanto riguarda l’intelligenza fisica, l’ I.A.
03:05
AI has to run on computers that fit on the body of the robot.
53
185223
4129
deve funzionare su computer che si adattino al corpo del robot.
03:09
For example, our soft robot fish.
54
189853
2502
Ad esempio, il nostro morbido pesce robot.
L’intelligenza artificiale odierna usa server farm che non sono sufficienti.
03:13
Today's AI uses server farms that do not fit.
55
193189
3128
03:17
Today's AI also makes mistakes.
56
197318
3212
Oltretutto, l’IA odierna commette errori.
03:20
This AI system on a robot car does not detect pedestrians.
57
200572
4171
Questo sistema di I. A. su un’auto robot non rileva i pedoni.
03:25
For physical intelligence,
58
205660
1418
Per l'intelligenza fisica,
03:27
we need small brains that do not make mistakes.
59
207120
2961
abbiamo bisogno di cervelli piccoli che non commettano errori.
03:31
We're tackling these challenges using inspiration
60
211958
2836
Affrontiamo queste sfide ispirandoci
03:34
from a worm called C. elegans
61
214794
2169
a un verme chiamato C. Elegans.
03:37
In sharp contrast to the billions of neurons in the human brain,
62
217839
4630
In netto contrasto con i miliardi di neuroni del cervello umano,
03:42
C. elegans has a happy life on only 302 neurons,
63
222469
4546
C. elegans ha una vita felice avendo soli 302 neuroni
03:47
and biologists understand the math of what each of these neurons do.
64
227015
4171
e i biologi comprendono i calcoli che ognuno di questi neuroni compie.
03:53
So here's the idea.
65
233354
1168
Quindi ecco l'idea.
03:54
Can we build AI using inspiration from the math of these neurons?
66
234564
5547
Possiamo costruire l’ I.A. ispirandoci ai calcoli di questi neuroni?
04:01
We have developed, together with my collaborators and students,
67
241529
4255
Abbiamo sviluppato, insieme ai miei collaboratori e studenti,
04:05
a new approach to AI we call “liquid networks.”
68
245784
3670
un nuovo approccio all'IA che chiamiamo «reti liquide».
04:10
And liquid networks results in much more compact
69
250121
3754
E le reti liquide si traducono in soluzioni molto più semplici
04:13
and explainable solutions than today's traditional AI solutions.
70
253917
3962
e comprensibili rispetto alle soluzioni tradizionali di oggi giorno.
04:17
Let me show you.
71
257921
1251
Lasciate che ve lo mostri.
04:19
This is our self-driving car.
72
259464
1918
Questa è la nostra auto a guida autonoma.
04:21
It's trained using a traditional AI solution,
73
261800
2669
È addestrata utilizzando una soluzione di I. A. tradizionale,
04:24
the kind you find in many applications today.
74
264511
2836
del tipo che si trova già oggi in molti prodotti.
04:28
This is the dashboard of the car.
75
268097
2086
Questo è il cruscotto dell'auto.
04:30
In the lower right corner, you'll see the map.
76
270225
2294
Nell’angolo in basso a destra vedete la mappa.
04:32
In the upper left corner, the camera input stream.
77
272560
3254
Nell'angolo in alto a sinistra, lo stream di input della telecamera.
04:35
And the big box in the middle with the blinking lights
78
275814
2836
E la grande scatola al centro con le luci lampeggianti
04:38
is the decision-making engine.
79
278691
2169
è il motore decisionale.
04:40
It consists of tens of thousands of artificial neurons,
80
280902
4004
È composta da decine di migliaia di neuroni artificiali
04:44
and it decides how the car should steer.
81
284948
2502
e decide come deve sterzare l'auto.
04:48
It is impossible to correlate the activity of these neurons
82
288076
3336
È impossibile correlare l'attività di questi neuroni
04:51
with the behavior of the car.
83
291454
2211
con il comportamento dell'auto.
04:53
Moreover, if you look at the lower left side,
84
293706
3379
Inoltre, se guardate in basso a sinistra,
04:57
you see where in the image this decision-making engine looks
85
297085
4045
vedete dove nell’immagine questo motore decisionale cerca di dire
05:01
to tell the car what to do.
86
301172
2086
all'auto cosa fare.
05:03
And you see how noisy it is.
87
303299
1418
E vedete quanto sia complesso.
05:04
And this car drives by looking at the bushes and the trees
88
304759
4254
Quest’auto si guida osservando i cespugli e gli alberi
05:09
on the side of the road.
89
309013
1460
sul lato della strada.
05:10
That's not how we drive.
90
310473
1418
Non è così che guidiamo.
05:11
People look at the road.
91
311933
1335
Le persone guardano la strada.
05:13
Now contrast this with our liquid network solution,
92
313643
3253
Ora confrontatelo con la nostra soluzione di rete liquida,
05:16
which consists of only 19 neurons rather than tens of thousands.
93
316938
4922
che è composta da soli 19 neuroni anziché decine di migliaia.
05:21
And look at its attention map.
94
321860
1543
E guardate la sua mappa dell'attenzione.
05:23
It's so clean and focused on the road horizon
95
323403
2752
È così nitida e concentrata sull’orizzonte stradale
05:26
and the side of the road.
96
326197
1669
e sul lato della strada.
05:28
Because these models are so much smaller,
97
328491
2294
Proprio perchè questi modelli sono molto più piccoli
05:30
we actually understand how they make decisions.
98
330827
2669
riusciamo a capire come prendano le decisioni.
05:34
So how did we get this performance?
99
334831
2586
Allora come abbiamo ottenuto questa performance?
05:38
Well, in a traditional AI system,
100
338418
2752
Bene, in un sistema di I.A. tradizionale
05:41
the computational neuron is the artificial neuron,
101
341170
3003
il neurone computazionale è il neurone artificiale
05:44
and the artificial neuron is essentially an on/off computational unit.
102
344215
4213
e il neurone artificiale è essenzialmente un’unità computazionale on/off.
05:48
It takes in some numbers, adds them up,
103
348469
2211
Prende alcuni numeri, li somma,
05:50
applies some basic math
104
350680
1293
applica alcuni calcoli matematici di base
05:52
and passes along the result.
105
352015
2002
e trasmette il risultato.
05:54
And this is complex
106
354058
1335
E questo è complesso
05:55
because it happens across thousands of computational units.
107
355435
3712
perché avviene in migliaia di unità computazionali.
05:59
In liquid networks,
108
359439
1585
Nelle reti liquide,
06:01
we have fewer neurons,
109
361065
1377
abbiamo meno neuroni,
06:02
but each one does more complex math.
110
362483
2711
ma ognuno esegue calcoli più complessi.
06:05
Here's what happens inside our liquid neuron.
111
365194
2628
Ecco cosa succede all'interno del nostro neurone liquido.
06:08
We use differential equations to model the neural computation
112
368239
3921
Utilizziamo equazioni differenziali per modellare il calcolo neurale
06:12
and the artificial synapse.
113
372201
1669
e la sinapsi artificiale.
06:14
And these differential equations
114
374412
2085
E queste equazioni differenziali
06:16
are what biologists have mapped for the neural structure of the worms.
115
376539
5089
sono ciò che i biologi hanno mappato per la struttura neurale dei vermi.
06:22
We also wire the neurons differently to increase the information flow.
116
382337
4963
Colleghiamo poi i neuroni in modo diverso per aumentare il flusso di informazioni.
06:27
Well, these changes yield phenomenal results.
117
387675
3045
Bene, questi cambiamenti producono risultati fenomenali.
I sistemi di I.A. tradizionali vengono bloccati dopo l’allenamento.
06:31
Traditional AI systems are frozen after training.
118
391054
3420
06:34
That means they cannot continue to improve
119
394515
2294
Ciò significa che non possono continuare a migliorare
06:36
when we deploy them in a physical world in the wild.
120
396809
3379
quando li implementiamo in un mondo fisico, nella realtà.
06:40
We just wait for the next release.
121
400229
2253
Possiamo solo attendere la prossima release.
06:43
Because of what's happening inside the liquid neuron,
122
403316
3378
Per via di ciò che sta accadendo all’interno del neurone liquido,
06:46
liquid networks continue to adapt after training
123
406736
2920
le reti liquide continuano ad adattarsi dopo l’allenamento
06:49
based on the inputs that they see.
124
409697
1752
in base agli input che vedono.
06:51
Let me show you.
125
411449
1293
Lasciate che ve lo mostri.
06:53
We trained traditional AI and liquid networks
126
413493
3086
Abbiamo addestrato l’ I.A. tradizionale e le reti liquide
06:56
using summertime videos like these ones,
127
416621
3253
utilizzando video estivi come questi,
06:59
and the task was to find things in the woods.
128
419916
3045
e il compito era trovare cose nei boschi.
07:02
All the models learned how to do the task in the summer.
129
422961
3044
Tutti i modelli hanno imparato a svolgere questo compito in estate.
07:06
Then we tried to use the models on drones in the fall.
130
426589
3754
Poi abbiamo provato a usare i modelli sui droni in autunno.
07:10
The traditional AI solution gets confused by the background.
131
430343
3837
La soluzione di intelligenza artificiale tradizionale viene confusa dallo sfondo.
07:14
Look at the attention map, cannot do the task.
132
434222
2836
Guardate la mappa dell’attenzione, non riesce a svolgere il compito.
07:17
Liquid networks do not get confused by the background
133
437350
3170
Le reti liquide non vengono confuse dallo sfondo
07:20
and very successfully execute the task.
134
440520
4004
ed eseguono l’operazione con grande successo.
07:24
So this is it.
135
444899
1168
Quindi è tutto qui.
07:26
This is the step forward:
136
446109
1334
Questo è il passo avanti:
07:27
AI that adapts after training.
137
447443
2670
un’ IA che si adatta dopo l’allenamento.
07:31
Liquid networks are important
138
451072
2044
Le reti liquide sono importanti
07:33
because they give us a new way of getting machines to think
139
453116
5088
perché ci offrono un nuovo modo di indurre le macchine
07:38
that is rooted into physics models,
140
458246
2669
a pensare basato su modelli fisici,
07:40
a new technology for AI.
141
460957
2044
una nuova tecnologia per l'IA.
07:43
We can run them on smartphones, on robots,
142
463418
3003
Possiamo eseguirle su smartphone, robot,
07:46
on enterprise computers,
143
466462
2169
computer aziendali
07:48
and even on new types of machines
144
468631
2252
e persino su nuovi tipi di macchine
07:50
that we can now begin to imagine and design.
145
470925
2669
che ora possiamo iniziare a immaginare e progettare.
07:53
The second aspect of physical intelligence.
146
473594
2753
Il secondo aspetto dell’intelligenza fisica.
07:56
So by now you've probably generated images using text-to-image systems.
147
476848
5589
Quindi, a questo punto, probabilmente avrete generato immagini
utilizzando sistemi di conversione da testo a immagine.
08:02
We can also do text-to-robot,
148
482437
1918
Possiamo anche fare text-to-robot,
08:04
but not using today's AI solutions because they work on statistics
149
484397
3962
ma non utilizzando le soluzioni di I.A. attuali perché si basano sulle statistiche
08:08
and do not understand physics.
150
488359
1960
e non comprendono la fisica.
08:11
In my lab,
151
491154
1167
Nel mio laboratorio,
08:12
we developed an approach that guides the design process
152
492363
4004
abbiamo sviluppato un approccio che guida il processo di progettazione
08:16
by checking and simulating the physical constraints for the machine.
153
496409
4838
controllando e simulando i vincoli fisici della macchina.
08:21
We start with a language prompt,
154
501706
1877
Iniziamo con un prompt linguistico,
08:23
"Make me a robot that can walk forward,"
155
503583
2502
«Costruisci un robot che possa camminare in avanti»,
08:26
and our system generates the designs including shape, materials, actuators,
156
506085
6090
e il nostro sistema genera i progetti tra cui forma, materiali, attuatori,
08:32
sensors, the program to control it
157
512175
3003
sensori, il programma per controllarlo
08:35
and the fabrication files to make it.
158
515178
2294
e i file di fabbricazione per realizzarlo.
08:37
And then the designs get refined in simulation
159
517805
3254
E poi i progetti vengono perfezionati durante le simulazioni
08:41
until they meet the specifications.
160
521100
2753
fino a soddisfare i requisiti.
08:44
So in a few hours we can go from idea
161
524312
3670
Quindi in poche ore possiamo passare da un’idea
08:48
to controllable physical machine.
162
528024
2294
a una macchina fisica controllabile.
08:51
We can also do image-to-robot.
163
531486
1960
Possiamo anche fare image-to-robot.
08:53
This photo can be transformed into a cuddly robotic bunny.
164
533488
4629
Questa foto può essere trasformata in un tenero coniglietto robotico.
08:58
To do so, our algorithm computes a 3D representation of the photo
165
538618
5297
Per farlo, il nostro algoritmo calcola una rappresentazione 3D della foto
09:03
that gets sliced and folded, printed.
166
543915
4254
che viene tagliata, piegata e stampata.
09:08
Then we fold the printed layers, we string some motors and sensors.
167
548169
4338
Quindi pieghiamo gli strati stampati, inseriamo alcuni motori e sensori.
09:12
We write some code, and we get the bunny you see in this video.
168
552548
3504
Scriviamo del codice e otteniamo il coniglietto che vedete in questo video.
09:16
We can use this approach to make anything almost,
169
556844
3379
Possiamo usare questo approccio per creare quasi qualsiasi cosa,
09:20
from an image, from a photo.
170
560264
2169
partendo da un'immagine, da una foto.
09:23
So the ability to transform text into images
171
563309
4922
Quindi la capacità di trasformare il testo in immagini
09:28
and to transform images into robots is important,
172
568231
3253
e di trasformare le immagini in robot è importante,
09:31
because we are drastically reducing the amount of time
173
571484
3920
perché stiamo riducendo drasticamente la quantità di tempo
09:35
and the resources needed to prototype and test new products,
174
575404
3796
e le risorse necessarie per creare e testare nuovi prodotti,
09:39
and this is allowing for a much faster innovation cycle.
175
579200
5255
e questo consente un ciclo di innovazione molto più rapido.
09:45
And now we are ready to even make the leap
176
585164
3587
E ora siamo pronti anche a fare il grande salto per far sì
09:48
to get these machines to learn.
177
588751
1752
che queste macchine imparino.
09:50
The third aspect of physical intelligence.
178
590545
3044
Il terzo aspetto dell'intelligenza fisica.
09:54
These machines can learn from humans how to do tasks.
179
594507
2753
Queste macchine possono imparare dagli umani come eseguire le attività.
09:57
You can think of it as human-to-robot.
180
597260
2377
Potete immaginarlo come una relazione tra uomo e robot.
09:59
In my lab, we created a kitchen environment
181
599929
2753
Nel mio laboratorio, abbiamo creato un ambiente di cucina
10:02
where we instrument people with sensors,
182
602723
2294
in cui applichiamo sensori alle persone
10:05
and we collect a lot of data about how people do kitchen tasks.
183
605017
4213
e raccogliamo molti dati su come le persone svolgono le attività in cucina.
10:09
We need physical data
184
609689
2043
Abbiamo bisogno di dati fisici
10:11
because videos do not capture the dynamics of the task.
185
611774
4004
perché i video non catturano la dinamica dell’attività.
10:15
So we collect muscle, pose, even gaze information
186
615820
3170
Quindi raccogliamo informazioni sui muscoli, sulla posa
10:18
about how people do tasks.
187
618990
2043
e persino sullo sguardo con cui le persone svolgano le attività.
10:21
And then we train AI using this data
188
621075
3462
E poi addestriamo l’ I.A. utilizzando questi dati
10:24
to teach robots how to do the same tasks.
189
624579
2711
per insegnare ai robot come svolgere le stesse attività.
10:28
And the end result is machines that move with grace and agility,
190
628541
5589
E il risultato finale sono macchine che si muovono con grazia e agilità,
10:34
as well as adapt and learn.
191
634172
2335
oltre ad adattarsi e apprendere.
10:36
Physical intelligence.
192
636549
1668
Intelligenza fisica.
10:39
We can use this approach to teach robots
193
639177
3044
Possiamo usare questo approccio per insegnare ai robot
10:42
how to do a wide range of tasks:
194
642263
2294
come svolgere una vasta gamma di attività: preparazione del
10:44
food preparation, cleaning and so much more.
195
644557
3170
cibo, pulizia e molto altro ancora.
10:49
The ability to turn images and text into functional machines,
196
649312
5630
La capacità di trasformare immagini e testo in macchine funzionali,
10:54
coupled with using liquid networks
197
654984
1960
unita all'utilizzo di reti liquide
10:56
to create powerful brains for these machines
198
656986
2336
creare cervelli potenti per queste macchine in
10:59
that can learn from humans, is incredibly exciting.
199
659322
3211
grado di imparare dagli umani è incredibilmente interessante.
11:02
Because this means we can make almost anything we imagine.
200
662533
4505
Significa che possiamo realizzare quasi tutto ciò che immaginiamo.
11:07
Today's AI has a ceiling.
201
667663
2086
L’intelligenza artificiale di oggi ha un limite.
11:09
It requires server farms.
202
669790
1377
Richiede server farm.
11:11
It's not sustainable.
203
671167
1293
Non è sostenibile.
11:12
It makes inexplicable mistakes.
204
672501
2503
Commette errori inspiegabili.
11:15
Let's not settle for the current offering.
205
675046
2460
Non accontentiamoci dell'offerta attuale.
11:18
When AI moves into the physical world,
206
678132
2461
Quando l'IA entra nel mondo fisico,
11:20
the opportunities for benefits and for breakthroughs is extraordinary.
207
680635
4838
le opportunità di vantaggi e di scoperte sono straordinarie.
11:26
You can get personal assistants that optimize your routines
208
686849
4505
Potete contare su assistenti personali che ottimizzino la vostra routine
11:31
and anticipate your needs,
209
691354
1835
e anticipino le vostre esigenze,
11:33
bespoke machines that help you at work
210
693606
2919
macchine su misura che vi aiutino sul lavoro
11:36
and robots that delight you in your spare time.
211
696525
3170
e robot che vi delizino nel tempo libero.
11:40
The promise of physical intelligence is to transcend our human limitations
212
700321
5380
Lo scopo dell’intelligenza fisica è quello di superare i nostri limiti umani
11:45
with capabilities that extend our reach,
213
705743
3045
con capacità che vadano oltre la nostra portata,
11:48
amplify our strengths
214
708829
1710
amplifichino i nostri punti di forza,
11:50
and refine our precision
215
710539
2128
perfezionino la nostra precisione
11:52
and grant us ways to interact with the world
216
712667
3086
e ci offrano modi per interagire con il mondo
11:55
we've only dreamed of.
217
715795
1668
che finora abbiamo solo sognato.
11:58
We are the only species so advanced, so aware,
218
718547
4296
Siamo l'unica specie così avanzata, così consapevole,
12:02
so capable of building these extraordinary tools.
219
722843
3295
così capace di costruire questi strumenti straordinari.
12:06
Yet, developing physical intelligence
220
726973
2919
Eppure, lo sviluppo dell’intelligenza fisica
12:09
is teaching us that we have so much more to learn
221
729934
2544
ci sta insegnando che abbiamo ancora molto da imparare
12:12
about technology and about ourselves.
222
732520
3003
sulla tecnologia e su noi stessi.
12:16
We need human guiding hands over AI sooner rather than later.
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736232
4588
Abbiamo bisogno della guida umana sull'IA il prima possibile.
12:20
After all, we remain responsible for this planet
224
740820
3086
Dopotutto, rimaniamo responsabili di questo pianeta
12:23
and everything living on it.
225
743948
1918
e di tutto ciò che lo abita.
12:26
I remain convinced that we have the power
226
746450
3128
Rimango convinta che abbiamo il potere di
12:29
to use physical intelligence to ensure a better future for humanity
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749620
5339
usare l'intelligenza fisica per garantire un futuro migliore per l'umanità
12:34
and for the planet.
228
754959
1460
e per il pianeta.
12:36
And I'd like to invite you to help us in this quest.
229
756460
3462
E vorrei invitarvi ad aiutarci in questa ricerca.
12:39
Some of you will help develop physical intelligence.
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759964
3337
Alcuni di voi aiuteranno a sviluppare l’intelligenza fisica.
12:43
Some of you will use it.
231
763301
2002
Alcuni di voi la useranno.
12:45
And some of you will invent the future.
232
765344
2795
E alcuni di voi inventeranno il futuro.
12:48
Thank you.
233
768139
1168
Grazie.
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(Applause)
234
769348
4672
(Applausi)
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