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

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TED


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Traduttore: David Orban Revisore: Michele Gianella
00:03
So we've heard a lot about artificial intelligence.
0
3833
3879
L'Intelligenza Artificiale è un tema molto dibattuto.
00:08
I've actually been involved with AI for 61 years, which is a record.
1
8421
6006
Io in realtà me ne occupo da 61 anni: un record.
00:15
And we've heard a lot about what people think about AI today.
2
15762
4463
E abbiamo sentito molto parlare di ciò che la gente pensa oggi dell'IA.
00:20
So I tried to figure out,
3
20767
3212
Così ho cercato di ricostruire
00:23
what did we think about artificial intelligence
4
23979
2586
l'opinione comune sull'IA
00:26
61 years ago.
5
26565
1793
61 anni fa.
00:29
So first of all, people asked, "What are you into?"
6
29109
2419
Mi chiedevano: "Di cosa ti occupi?",
00:31
I'd say artificial intelligence.
7
31528
1918
rispondevo "Intelligenza Artificiale"
00:33
And they'd say, "What's that?"
8
33488
1710
e loro: "Di che si tratta?"
00:35
So no one was really aware of it.
9
35240
2794
Quindi nessuno ne era veramente consapevole.
00:40
I joined, in 1962,
10
40870
2962
Ho partecipato, nel 1956,
00:43
1956 was the conference where artificial intelligence got its name.
11
43832
3920
alla conferenza che ha dato il nome all'intelligenza artificiale.
00:47
So the views were quite different.
12
47752
4296
I punti di vista erano molto diversi:
00:53
People who were in computer science had heard of artificial intelligence.
13
53133
4296
gli esperti di informatica avevano sentito parlare dell'IA,
00:57
Most people were quite skeptical.
14
57429
2127
i partecipanti erano in gran parte scettici.
00:59
They thought it would never happen, or if they thought it would happen,
15
59598
3378
Pensavano non sarebbe arrivata mai: oppure, se anche fosse arrivata,
01:02
maybe it would happen in a century or several centuries.
16
62976
4004
avrebbe richiesto un secolo, o diversi secoli.
01:07
But the people that actually came to that Dartmouth conference in 1956,
17
67022
4671
Ma chi effettivamente partecipò a quella conferenza di Dartmouth del 1956
01:11
they were quite optimistic.
18
71693
1460
era piuttosto ottimista.
01:13
Some of them, including Minsky,
19
73194
2044
Secondo alcuni di loro, tra cui Minsky,
01:15
thought it would take like, one semester to reach --
20
75238
2836
sarebbe bastato un semestre -
01:18
(Laughter)
21
78074
1126
(Risate)
01:21
To reach the level of intelligence that humans had.
22
81745
4087
per raggiungere livelli umani di intelligenza.
01:28
And in fact, that led to our first argument.
23
88543
2669
E fu questo a portarci al nostro primo dibattito.
01:31
He was my mentor for 50 years.
24
91254
2294
Minsky è stato il mio mentore per 50 anni.
01:34
But we argued about that because I thought it would take decades,
25
94257
3128
Ma su questo abbiamo discusso
perché io stimavo qualche decennio, ma durante la nostra vita.
01:37
but we would see it within our lifetime.
26
97385
2211
01:40
So we're the only species
27
100597
2794
Quindi siamo l'unica specie
01:43
that actually creates tools that enhances our intelligence.
28
103433
4338
che crea strumenti capaci di potenziare la nostra intelligenza.
01:47
I mean, I'll bet almost everybody has one of these
29
107771
3128
Scommetto che quasi tutti voi abbiate uno di questi in tasca,
01:50
that makes us more intelligent.
30
110940
1836
che ci rende più intelligenti.
01:52
This connects to the cloud.
31
112776
1751
Questo si connette al cloud.
01:54
It gets more intelligent every year.
32
114527
2002
Diventa ogni anno più "intelligente".
01:57
Basically, the singularity is going to bring that into our minds.
33
117113
3128
Fondamentalmente, la singolarità lo trasferirà nella nostra mente.
02:00
We're going to become smarter.
34
120283
1919
Diventeremo più intelligenti.
02:02
And there's two different things we have in our anatomy
35
122243
3129
E ci sono due diverse cose, nella nostra anatomia,
02:05
that enable us to do that.
36
125413
1335
che ci permettono di farlo.
02:06
One is our brain,
37
126748
1585
Una è il nostro cervello,
02:08
but we're not the only species that has a brain
38
128333
2210
ma non siamo l'unica specie con un cervello
02:10
or even a comparable brain.
39
130585
1752
o con uno paragonabile.
02:12
Elephants and whales actually have a brain that's larger than [ours].
40
132337
4171
Gli elefanti e le balene hanno, in realtà, un cervello più grande del [nostro].
02:16
But there's another aspect of their anatomy that they don't have
41
136549
3754
Ma c'è un altro aspetto, che manca alla loro anatomia,
02:20
and that no one else has aside from humans
42
140303
3337
e che nessun altro ha a parte gli umani:
02:23
which is our thumb.
43
143682
3086
il nostro pollice.
02:27
So I can look at a tree and I can imagine, yeah,
44
147352
2294
Io posso guardare un albero e immaginare:
02:29
I could take those poles and create a tool
45
149688
2627
"Sì, potrei prendere quei pali e creare uno strumento":
02:32
and then I can actually do it.
46
152357
2002
e poi poterlo fare davvero.
02:34
Now, monkeys, if you look at them they have a thumb,
47
154693
2585
Le scimmie, se le guardate, un pollice ce l'hanno,
02:37
but it doesn't really work very well,
48
157320
1919
ma non è molto efficiente, in realtà:
02:39
it's actually an inch down.
49
159239
1960
è un paio di centimetri più corto.
02:41
They can grab things without much force.
50
161199
6173
Possono afferrare oggetti che non chiedono molta forza,
02:48
They can create a first generation of tools,
51
168206
3170
e possono creare una prima generazione di strumenti,
02:51
but they can't use that tool to create another set of tools.
52
171376
3462
ma non possono, con quello strumento, creare un altro set di strumenti.
02:54
So they really can't create a whole set of tools
53
174879
5005
Non possono proprio creare un intero set di strumenti
02:59
that will enhance their intelligence.
54
179926
2711
per migliorare la loro intelligenza.
03:02
We're the only species that does that.
55
182637
2461
Siamo l'unica specie in grado di farlo.
03:05
And that's what artificial intelligence is doing.
56
185140
3003
Ed è quello che sta facendo l'intelligenza artificiale.
03:08
From the very first hominid
57
188184
1835
Dal primissimo ominide
03:10
that created a very primitive tool
58
190061
3671
che ha creato uno strumento molto primitivo,
03:13
to Gemini and GPT-4 today,
59
193773
3587
fino a Gemini e GPT-4 oggi,
03:17
we create tools that make us smarter.
60
197402
2544
noi creiamo strumenti per renderci più intelligenti.
03:20
And so I've been actually monitoring
61
200363
6131
Ho quindi mappato la curva di crescita
03:26
the growth of computation,
62
206536
3795
della potenza di calcolo,
03:30
which is right here.
63
210373
1794
che trovate proprio qui.
03:32
I spent like, 45 years on this.
64
212167
2586
Ci ho dedicato circa 45 anni.
03:36
And as you go up the chart, it represents exponential growth.
65
216463
3753
E man mano che si sale nel grafico, notate una crescita esponenziale.
03:40
You might think that someone was in charge of this.
66
220633
2586
Potreste pensare che questo sia opera di qualcuno.
03:43
Gee, we've done this much,
67
223219
1293
Siamo arrivati fin qui, i punti sono in linea retta,
03:44
it's in a straight line,
68
224554
1293
03:45
let's get our next computer to be right here.
69
225889
4045
facciamo in modo di arrivare qui con la prossima generazione di computer.
03:49
But no one was aware of it.
70
229976
1335
Ma non c'era consapevolezza:
03:51
No one even knew that this was happening for the first 40 years.
71
231311
3378
Nessuno, per i primi 40 anni, ha nemmeno intuito questa curva.
03:55
I discovered this 45 years ago.
72
235023
2919
L'ho scoperta io, 45 anni fa.
03:58
I had various reasons to feel it would continue at this pace.
73
238651
3337
E avevo vari motivi per ritenere che sarebbe continuata a questo ritmo.
04:02
In 1939
74
242405
2753
Nel 1939,
04:05
that represents
75
245200
1710
questo punto rappresenta
04:06
0.000007
76
246951
5422
0,000007
04:12
calculations per second per constant dollar.
77
252373
2837
calcoli al secondo per dollaro costante.
04:15
At the upper right hand corner, you've got a Google computer,
78
255251
5381
Nell'angolo in alto a destra, c' è un computer di Google,
04:20
which was 130 billion calculations per second.
79
260673
5714
che eseguiva 130 miliardi di calcoli al secondo.
04:26
And recently Nvidia just came out with a chip
80
266846
2252
E Nvidia, di recente, ha lanciato un chip
04:29
which is half a trillion calculations per second.
81
269098
2837
che esegue mezzo trilione di calcoli al secondo.
04:31
So this little chart represents a growth
82
271976
4505
Questo piccolo grafico, quindi,
rappresenta una crescita di 75 quadrilioni di volte.
04:36
of 75 quadrillion-fold increase.
83
276523
3670
04:40
That's why we didn't have large language models in 1939
84
280235
4337
Ecco perché non c'erano, nel 1939, modelli linguistici di grandi dimensioni ,
04:44
or even three years ago.
85
284572
1502
o anche solo tre anni fa.
04:46
We did have something called large language models.
86
286074
2502
I modelli linguistici di grandi dimensioni non funzionavano molto bene, tre anni fa;
04:48
They didn't work very well three years ago,
87
288618
2920
04:51
began to work two years ago.
88
291579
1877
iniziarono a funzionare l'anno dopo.
04:53
We've seen a tremendous progress that's happened in the last two years.
89
293498
3962
Abbiamo assistito, negli ultimi due anni, a un enorme progresso.
04:58
In 1999, I was asked to make a prediction of when would we see AGI,
90
298628
6465
Mi è stata chiesta, nel 1999, una previsione sull'arrivo dell'AGI,
05:05
artificial general intelligence.
91
305134
2586
l'Intelligenza Artificiale Generale.
05:08
And so I figured that this chart would continue, which it has.
92
308096
5422
Ho pensato che questo grafico sarebbe continuato, come è stato;
05:13
And I figured we'd need about a trillion calculations per second to do AGI.
93
313560
5797
e ho stimato un fabbisogno, per l'AGI, di un trilione di calcoli al secondo.
05:19
So I estimated 2029.
94
319357
2794
Ho così stimato l'arrivo nel 2029.
05:23
That was met with a lot of skepticism.
95
323903
6298
La data è stata accolta con molto scetticismo.
05:31
Stanford had actually been monitoring my predictions.
96
331160
3212
Stanford aveva monitorato le mie previsioni,
05:34
They called an international conference to talk about my prediction.
97
334372
3545
indirono una conferenza internazionale per parlare della mia previsione,
05:37
And hundreds of AI scientists came from around the world.
98
337959
4421
e centinaia di scienziati AI arrivarono da tutto il mondo.
05:44
And they agreed that it would happen.
99
344173
1877
E hanno convenuto che sì, avremmo raggiunto l'AGI:
05:46
We would achieve AGI, but not within 30 years.
100
346092
3837
ma non entro 30 anni.
05:49
The estimate was 100 years.
101
349971
1919
La stima era di 100 anni.
05:52
And I've talked actually to some of the people who were there
102
352640
2920
Poi in realtà ho parlato con alcuni dei presenti
05:55
who said 100 years then
103
355560
1626
che hanno ipotizzato 100 anni
05:57
and they're basically agreeing it's going to happen very soon.
104
357228
2961
e sono sostanzialmente d'accordo che succederà molto presto.
06:00
Musk says it's going to happen in two years.
105
360189
2461
Musk prevede il suo arrivo in un paio di anni,
06:02
It's not an unreasonable position.
106
362650
2336
e non è una posizione irragionevole.
06:04
Other people saying three or four years,
107
364986
2210
Altri parlano di tre o quattro anni:
06:07
I'm sticking with five years.
108
367238
1960
io mantengo la stima dei cinque anni.
06:09
But it could happen soon.
109
369198
2211
Ma potrebbe succedere presto.
06:11
But everybody agrees now, AGI is very soon.
110
371451
4337
E ora sono tutti d'accordo: l' AGI è dietro l'angolo.
06:16
So I have another book coming out,
111
376831
3253
Ho un altro libro in uscita,
06:20
"The Singularity is Nearer."
112
380126
2711
"The Singularity is Nearer".
06:23
(Laughter)
113
383171
2335
(Risate)
06:25
And I've got about 50 graphs in there.
114
385506
3170
Contiene circa 50 grafici.
06:30
I can't explain it right now, but if you talk to me later,
115
390511
3504
Non posso spiegarli adesso, ma se mi cercate, più tardi,
06:34
I can explain these charts,
116
394057
2127
ve ne parlo volentieri.
06:36
but it basically shows that artificial intelligence
117
396225
4588
Mostrano, fondamentalmente,
che l'intelligenza artificiale prenderà il sopravvento su tutto.
06:40
is going to take over everything.
118
400813
2044
06:44
The amount of --
119
404817
1168
La quantità di -
06:45
(Laughter)
120
405985
1585
(Risate)
06:47
The amount of money that we make right now
121
407612
2919
La quantità di denaro che guadagniamo in questo momento
06:50
is ten times greater in constant dollars
122
410531
2294
è aumentato di dieci volte, in dollari costanti,
06:52
than it was 100 years ago.
123
412867
1627
rispetto a 100 anni fa.
06:54
We were very, very poor 100 years ago,
124
414535
2545
Eravamo molto, molto poveri 100 anni fa:
06:57
there was no government programs.
125
417121
1961
non c'erano programmi governativi.
06:59
So we're much richer than we were then.
126
419791
2586
Siamo molto più ricchi, oggi.
07:02
And the movement,
127
422710
3337
E la salita nella curva,
07:06
not only of computation,
128
426089
1167
non solo nella computazione, ma di ogni singola tecnologia,
07:07
but every single technology,
129
427256
3003
07:10
is done by creating,
130
430301
2044
si ottiene creando,
07:12
taking the latest thing we've created and making the next one.
131
432387
4754
fondendo sull'ultima cosa creata la costruzione della successiva.
07:17
We take the latest chip
132
437141
1502
Prendiamo il chip più recente
07:18
and we use that to create the next one.
133
438685
2460
e con quello creiamo il prossimo.
07:23
We have greater wealth, as I said, that leads to better education,
134
443314
4129
La maggiore ricchezza, già citata, porta a una migliore istruzione,
07:27
leads to better doctors,
135
447485
1835
a medici migliori,
07:29
leads to healthy people,
136
449362
1793
a persone sane,
07:31
leads to more global wealth.
137
451155
1919
a una maggiore ricchezza globale.
07:33
All of these things work together.
138
453074
2127
Tutte queste cose funzionano insieme.
07:35
AI supercharges everything.
139
455243
2502
L'IA dà la carica a tutto.
07:38
So I could talk about each thing
140
458746
3170
Potrei scegliere una qualunque cosa
07:41
as being actually revolutionized.
141
461958
2085
e mostrarvi come l'AI la sta rivoluzionando.
07:44
I think the most interesting thing is actually medicine.
142
464085
3545
Penso che l'ambito più interessante sia, in realtà la medicina.
07:47
There are a lot of people who are experts in AI who are against what's happening,
143
467630
4421
Molte persone esperte di AI si oppongono a questa avanzata,
07:52
and they're very nervous about it, and they think it's going to wipe us out.
144
472051
3629
sono molto turbate e temono che ci spazzerà via.
07:56
But people tend to get diseases which are threatening to them.
145
476848
4921
Ma le persone tendono a contrarre malattie che li minacciano.
08:02
And what's going to happen?
146
482478
2378
E cosa succederà?
08:04
People are going to get diseases and AI is going to come up with a cure,
147
484897
4505
Le persone contrarranno malattie e l'IA troverà una cura in breve tempo,
08:09
very soon, which will lead to a great deal of appreciation.
148
489402
4755
il che porterà a un grande apprezzamento.
08:16
People say that AI is not creative.
149
496576
2127
La gente sostiene che l'IA non è creativa.
08:18
It's very creative.
150
498745
1626
È molto creativa, in realtà.
08:20
You can actually put together possibilities that might work.
151
500371
4922
Puoi mettere insieme doverse possibilità che potrebbero funzionare.
08:25
For example, Moderna was trying to create their COVID vaccine.
152
505334
4088
Moderna, per esempio, stava cercando di creare il suo vaccino anti-COVID.
08:29
They actually put together a list of different mRNA sequences.
153
509422
3837
Hanno eleborato un elenco di diverse sequenze di mRNA.
08:33
Now, what would we do in the past?
154
513259
1710
Cosa avremmo fatto in passato?
08:35
Someone would come in and say, "OK, there's several billion.
155
515011
2836
Qualcuno avrebbe detto:
"Ce ne sono diversi miliardi. Proviamo questa".
08:37
Let's try this one."
156
517847
1168
08:39
Or maybe they'd pick three.
157
519057
1418
Forse ne avremmo scelte tre.
08:40
You can't ...
158
520516
1126
È impossibile...
08:43
do a clinical test on billions of different possibilities.
159
523770
3837
fare un test clinico su miliardi di possibilità diverse.
08:47
But that's exactly what they did by simulating the reaction.
160
527648
3712
Ma è proprio quello che hanno fatto, simulando la reazione.
08:51
And that took two days.
161
531402
1627
E sonon bastati due giorni.
08:53
So in two days, they created the Moderna vaccine.
162
533071
3378
Il vaccino Moderna è stato creato in due giorni!
08:57
And that is still on the market.
163
537617
2419
Ed è ancora sul mercato.
09:00
It's been the best vaccine.
164
540078
1835
È stato il vaccino migliore,
09:01
It was done in two days.
165
541954
2503
ed è stato fatto in due giorni.
09:04
And we're going to do that with every other thing.
166
544499
2502
E ogni altra cosa si metterà a punto così.
09:07
There's some very promising cancer cures that are out there, which AI produced,
167
547043
5630
Esistono già alcune cure anticancro, prodotte dall'Intelligenza Artificiale,
09:12
and they're looking very promising.
168
552673
2169
che sembrano molto promettenti.
09:14
The next few years is going to be remarkable for medicine.
169
554884
3545
La medicina, nei prossimi anni, farà progressi sbalorditivi.
09:18
We had 190,000 proteins done by people in 2022.
170
558471
5756
Gli umani hanno prodotto 190.000 proteine, nel 2022.
09:24
2023, AlphaFold 2 did 200 million,
171
564268
4713
Nel 2023, AlphaFold 2 ne ha prodotte 200 milioni,
09:29
basically every protein and how they fold.
172
569023
3337
praticamente elaborando tutte le proteine, e come si ripiegano.
09:34
Every protein that's used in humans
173
574403
1836
Ogni proteina utilizzata nell'uomo,
09:36
and every other species on Earth
174
576239
2878
e in ogni altra specie sulla Terra,
09:39
done in a few months.
175
579117
1668
computata in pochi mesi.
09:41
And we're going to be able to go through
176
581536
3169
E saremo in grado di curare le malattie allo stessa velocità.
09:44
cures for diseases at the same rate.
177
584747
2586
09:49
So we're going to simulate trials digitally.
178
589710
4255
Le sperimentazioni saranno digitalmente simulate.
09:54
It'll be much safer.
179
594715
1335
Saranno molto più sicure.
09:56
It'll be a million times faster.
180
596050
2252
Saranno un milione di volte più rapide.
10:00
And by the end of this decade, as we go into the 2030s,
181
600096
3754
Ed entro la fine di questo decennio, con l'avvicinarsi degli anni 2030,
10:03
we're going to achieve a new milestone.
182
603891
2336
raggiungeremo un nuovo traguardo:
10:06
It's called longevity escape velocity.
183
606644
3712
la "velocità di fuga della longevità".
10:11
Let me say that again,
184
611440
1210
Voglio ripeterlo,
10:12
because you're going to be hearing a lot about that.
185
612692
2461
perché ne sentirete parlare molto:
10:15
Longevity escape velocity.
186
615153
2460
velocità di fuga della longevità.
10:17
Right now you go through a year
187
617655
2211
In questo momento, trascorrere un anno di vita
10:19
and you use up a year of your longevity.
188
619907
2753
accorcia di un anno la nostra speranza di vita.
10:22
However, scientific progress is also progressing,
189
622702
3336
Sta progredendo però anche il progresso scientifico,
10:26
which is actually bringing us back.
190
626038
1710
che riporta indietro le lancette.
10:27
It's giving us cures for diseases, new forms of treatment.
191
627790
4421
Ci offre cure per le malattie, nuove forme di trattamento.
10:32
So right now you're getting back about four months.
192
632253
3003
In questo momento, ogni anno guadagnamo circa quattro mesi.
10:35
So you lose a year, you get back four months,
193
635256
2252
Quindi perdi un anno, ma recuperi quattro mesi,
10:37
so you're losing eight months.
194
637550
2169
per una perdita netta di otto mesi.
10:39
However, the scientific progress is on an exponential.
195
639760
3796
Ma il progresso scientifico è su una curva esponenziale,
10:43
It's going to get faster and faster.
196
643556
1835
diventerà sempre più veloce.
10:45
And as we get to the early 2030s,
197
645433
2669
E quando arriveremo all'inizio degli anni 2030,
10:48
let's say between 2029 and 2035,
198
648144
2794
diciamo tra il 2029 e il 2035,
10:50
depending on how diligent you are,
199
650938
3003
a seconda di quanto sei diligente,
10:53
you're going to get back a full year.
200
653983
2294
avrai un anno intero.
10:56
So you lose a year, you get back a year.
201
656319
2878
Quindi, per ogni anno di vita torni indietro di un anno.
10:59
As we actually go past that point,
202
659197
1626
E se oltrepassiamo quel punto,
11:00
you'll actually get back more than a year and you'll go backwards in time,
203
660865
5005
ogni anno otterremo più di un anno;
e torneremo indietro nel tempo,
11:05
which would be cool.
204
665912
1418
che non sarebbe male.
11:07
(Laughter)
205
667872
1168
(Risate)
11:12
Now some people are concerned we’re going to run out of resources.
206
672376
3420
Ora alcuni sono preoccupati che finiremo le risorse.
11:17
And actually, if we just went ahead and didn't make any new resources,
207
677048
4004
Se continuassimo così, senza creare nuove risorse,
11:21
we would run out of resources like energy, for example.
208
681093
4046
potremmo restare senza energia, per fare un esempio.
11:25
But this is not happening in a vacuum.
209
685806
2336
Ma tutto questo non sta accadendo nel vuoto:
11:29
AI is revolutionizing everything.
210
689060
3044
L'IA sta rivoluzionando tutto.
11:32
For example, we only have to connect one part in 10,000
211
692104
6132
Ad esempio, intercettare una parte su diecimila
11:38
of the sunlight that falls on the Earth to meet all of our energy needs.
212
698236
3420
della luce solare in arrivo sulla Terra
per alimentare i nostri consumi.
11:41
It's plenty of headroom and that's growing exponentially
213
701697
4171
C'è un margine di manovra ampio, e in crescita esponenziale,
11:45
and will achieve that within ten years.
214
705910
2377
e lo raggiungeremo entro dieci anni.
11:48
And that's also growing exponentially.
215
708287
2711
E anche questo sta crescendo in modo esponenziale.
11:52
So ...
216
712083
2043
In definitiva,
11:54
We will have plenty of resources.
217
714168
2377
avremo molte risorse.
11:58
And when we get to the 2030s,
218
718589
3128
E quando arriveremo al 2030,
12:01
nanobots will connect our brains to the cloud
219
721759
4254
i nanobot connetteranno il nostro cervello al cloud
12:06
just the way your phone does.
220
726013
1961
proprio come il vostro telefono.
12:07
It'll expand intelligence a million-fold by 2045.
221
727974
4921
Espanderà l'intelligenza, entro il 2045, di un milione di volte.
12:13
That is the singularity.
222
733396
2794
È questa la Singolarità.
12:16
We will be funnier.
223
736941
3170
Saremo persone più divertenti.
12:20
(Laughter)
224
740111
1668
(Risate)
12:21
Sexier, smarter, more creative,
225
741821
3712
Più sexy, più intelligenti, più creative,
12:25
free from biological limitations.
226
745574
2169
libere da limitazioni biologiche.
12:28
We'll be able to choose our appearance.
227
748160
2920
Saremo in grado di scegliere il nostro aspetto esteriore.
12:31
We'll be able to do things we can't do today,
228
751414
2252
Saremo in grado di fare cose oggi impossibili,
12:33
like visualize objects in 11 dimensions.
229
753708
2961
come visualizzare oggetti in 11 dimensioni.
12:36
We can speak all languages.
230
756669
1877
Parleremo tutte le lingue.
12:38
We'll be able to expand consciousness in ways we can barely imagine.
231
758546
4546
Saremo in grado di espandere la coscienza in modi ora appena immaginabili.
12:43
We will experience richer culture with our extra years.
232
763509
5005
Sperimenteremo una cultura più ricca, con i nostri anni di vita in più.
12:49
So I've recently become a grandfather
233
769098
2878
Sono diventato nonno da poco,
12:52
I'm very much looking forward to that,
234
772018
3211
e non vedo l'ora
12:55
spending more time with family, friends,
235
775271
2461
di passare più tempo con la famiglia, gli amici,
12:57
loving and being loved,
236
777773
2461
di amare ed essere amato,
13:00
all enhanced by AI.
237
780234
2419
il tutto potenziato dall'intelligenza artificiale.
13:02
I believe this gives life its greatest meaning.
238
782695
2753
Questo, credo, dà alla vita il suo senso più grande.
13:05
Thank you very much.
239
785448
1293
Vi ringrazio molto.
13:06
(Applause)
240
786782
4088
(Applausi)
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