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

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2024-05-16 ・ TED


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

692,860 views ・ 2024-05-16

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Traduttore: Elisabetta Raspadori Revisore: Gabriella Patricola
00:04
Let me show you something.
0
4334
1877
Lasciate che vi mostri qualcosa.
00:06
To be precise,
1
6253
1626
Per essere precisi,
00:07
I'm going to show you nothing.
2
7921
2002
non vi mostrerò niente.
00:10
This was the world 540 million years ago.
3
10423
4797
Questo era il mondo 540 milioni di anni fa.
00:15
Pure, endless darkness.
4
15262
2711
Oscurità pura e infinita.
00:18
It wasn't dark due to a lack of light.
5
18723
3587
Non era buio a causa della mancanza di luce.
00:22
It was dark because of a lack of sight.
6
22602
3253
Era buio a causa della mancanza di vista.
00:27
Although sunshine did filter 1,000 meters
7
27566
5005
Sebbene il sole penetrasse 1.000 metri
00:32
beneath the surface of ocean,
8
32612
2378
sotto la superficie dell'oceano,
e la luce si diffondesse dalle bocche idrotermali fino al fondale,
00:35
a light permeated from hydrothermal vents to seafloor,
9
35031
5339
00:40
brimming with life,
10
40370
1710
traboccante di vita,
00:42
there was not a single eye to be found in these ancient waters.
11
42122
5046
non c’era un solo occhio in queste antiche acque.
00:47
No retinas, no corneas, no lenses.
12
47669
4588
Niente retine, niente cornee, niente lenti.
00:52
So all this light, all this life went unseen.
13
52632
4880
Quindi tutta questa luce, tutta questa vita, rimanevano invisibili.
00:57
There was a time that the very idea of seeing didn't exist.
14
57971
5005
C'è stato un tempo in cui l'idea stessa di vedere non esisteva.
01:03
It [had] simply never been done before.
15
63351
2544
Semplicemente non era mai stato fatto prima.
01:06
Until it was.
16
66438
1459
Finché non è successo.
01:09
So for reasons we're only beginning to understand,
17
69274
3253
Quindi, per ragioni che stiamo solo iniziando a comprendere,
01:12
trilobites, the first organisms that could sense light, emerged.
18
72569
5839
sono emersi i trilobiti, i primi organismi in grado di percepire la luce.
01:18
They're the first inhabitants of this reality that we take for granted.
19
78408
5797
Sono stati i primi abitanti di questa realtà che diamo per scontata.
01:24
First to discover that there is something other than oneself.
20
84247
4671
I primi a scoprire che c’è qualcosa di diverso da noi stessi.
01:28
A world of many selves.
21
88918
2420
Un mondo con molti sé.
01:32
The ability to see is thought to have ushered in Cambrian explosion,
22
92339
4754
Si pensa che la capacità di vedere abbia dato inizio
all’esplosione del Cambriano,
01:37
a period in which a huge variety of animal species
23
97093
4338
un periodo in cui un’enorme varietà di specie animali
01:41
entered fossil records.
24
101431
2377
è entrata nei reperti fossili.
01:43
What began as a passive experience,
25
103808
3045
Quella che era iniziata come un’esperienza passiva,
01:46
the simple act of letting light in,
26
106895
3462
col semplice atto di far entrare la luce
01:50
soon became far more active.
27
110357
2544
è diventata presto molto più attiva.
01:53
The nervous system began to evolve.
28
113443
3503
Il sistema nervoso iniziò ad evolversi.
01:56
Sight turning to insight.
29
116988
3379
La vista a trasformarsi in intuizione.
02:00
Seeing became understanding.
30
120367
2877
Vedere è diventato comprensione.
02:03
Understanding led to actions.
31
123244
2461
La comprensione ha portato alle azioni.
02:05
And all these gave rise to intelligence.
32
125705
4129
E tutto ciò ha dato origine all’intelligenza.
02:10
Today, we're no longer satisfied with just nature's gift of visual intelligence.
33
130669
6756
Oggi non ci basta più solo il dono della natura dell’intelligenza visiva.
02:17
Curiosity urges us to create machines to see just as intelligently as we can,
34
137425
6507
La curiosità ci spinge a creare macchine in grado di vedere
con la nostra stessa intelligenza, se non meglio di noi.
02:23
if not better.
35
143932
1793
02:25
Nine years ago, on this stage,
36
145725
2086
Nove anni fa, su questo palco,
02:27
I delivered an early progress report on computer vision,
37
147811
4421
ho presentato una prima relazione sullo sviluppo della visione artificiale,
02:32
a subfield of artificial intelligence.
38
152273
2461
un sottocampo dell’intelligenza artificiale.
02:35
Three powerful forces converged for the first time.
39
155235
4546
Tre potenti forze convergevano per la prima volta.
02:39
Aa family of algorithms called neural networks.
40
159823
3587
Una famiglia di algoritmi chiamati reti neurali.
02:43
Fast, specialized hardware called graphic processing units,
41
163410
4587
Hardware veloci e specializzati chiamati unità di elaborazione grafica
o GPU.
02:48
or GPUs.
42
168039
1585
02:49
And big data.
43
169666
1418
E big data.
02:51
Like the 15 million images that my lab spent years curating called ImageNet.
44
171126
6256
Come i 15 milioni di immagini
che il mio laboratorio ha curato per anni, dal nome ImageNet.
02:57
Together, they ushered in the age of modern AI.
45
177382
4171
Insieme, hanno inaugurato l'era dell'intelligenza artificiale moderna.
03:02
We've come a long way.
46
182554
1585
Abbiamo fatto molta strada.
03:04
Back then, just putting labels on images was a big breakthrough.
47
184139
4546
All’epoca, solo mettere etichette sulle immagini è stato un grande passo avanti.
03:09
But the speed and accuracy of these algorithms just improved rapidly.
48
189352
4963
Ma la velocità e la precisione di questi algoritmi sono migliorate rapidamente.
03:14
The annual ImageNet challenge, led by my lab,
49
194816
3503
La sfida annuale di ImageNet, guidata dal mio laboratorio,
03:18
gauged the performance of this progress.
50
198361
3003
ha misurato le prestazioni di questi progressi.
03:21
And on this plot, you're seeing the annual improvement
51
201364
3587
E su questo grafico vedete i miglioramenti annuali
03:24
and milestone models.
52
204993
2127
e i modelli fondamentali.
03:27
We went a step further
53
207787
1669
Con un ulteriore passo avanti
03:29
and created algorithms that can segment objects
54
209456
5005
abbiamo creato algoritmi in grado di segmentare oggetti
03:34
or predict the dynamic relationships among them
55
214461
3378
o prevedere le relazioni dinamiche tra di essi
03:37
in these works done by my students and collaborators.
56
217839
3587
in questi lavori svolti dai miei studenti e collaboratori.
03:41
And there's more.
57
221885
1543
E c’è di più.
03:43
Recall last time I showed you the first computer-vision algorithm
58
223428
4463
Ricordate che l’ultima volta ho mostrato il primo algoritmo di visione artificiale
03:47
that can describe a photo in human natural language.
59
227932
4463
in grado di descrivere una foto nel linguaggio naturale umano.
03:52
That was work done with my brilliant former student, Andrej Karpathy.
60
232729
4171
È stato un lavoro svolto con il mio brillante ex studente, Andrej Karpathy.
03:57
At that time, I pushed my luck and said,
61
237484
2294
A quel tempo, sfidai la fortuna e chiesi:
03:59
"Andrej, can we make computers to do the reverse?"
62
239819
3045
«Andrej, possiamo creare computer per fare il contrario?»
04:02
And Andrej said, "Ha ha, that's impossible."
63
242906
2919
E Andrej rispose: «Ah ah, è impossibile».
04:05
Well, as you can see from this post,
64
245867
1835
Bene, come potete vedere da questo post,
04:07
recently the impossible has become possible.
65
247744
3628
di recente l’impossibile è diventato possibile.
04:11
That's thanks to a family of diffusion models
66
251998
3003
Questo grazie a una famiglia di modelli di diffusione
che alimentano l'odierno algoritmo di intelligenza artificiale generativa,
04:15
that powers today's generative AI algorithm,
67
255001
3545
04:18
which can take human-prompted sentences
68
258546
3629
che può prendere frasi suggerite dall'uomo
04:22
and turn them into photos and videos
69
262175
3462
e trasformarle in foto e video
04:25
of something that's entirely new.
70
265678
2628
di qualcosa di completamente nuovo.
04:28
Many of you have seen the recent impressive results of Sora by OpenAI.
71
268306
5297
Molti di voi hanno visto i nuovi notevoli risultati di Sora di OpenAI.
04:34
But even without the enormous number of GPUs,
72
274187
3754
Ma anche senza l’enorme numero di GPU,
04:37
my student and our collaborators
73
277941
2502
il mio studente e i nostri collaboratori
04:40
have developed a generative video model called Walt
74
280443
4421
hanno sviluppato un modello generativo di video chiamato Walt
04:44
months before Sora.
75
284906
2502
mesi prima di Sora.
04:47
And you're seeing some of these results.
76
287450
2586
E state vedendo alcuni di questi risultati.
04:50
There is room for improvement.
77
290703
2711
Ci sono margini di miglioramento.
04:53
I mean, look at that cat's eye
78
293414
2294
Voglio dire, guardate l’occhio di quel gatto
04:55
and the way it goes under the wave without ever getting wet.
79
295750
3337
e il modo in cui va sotto l’onda senza mai bagnarsi.
04:59
What a cat-astrophe.
80
299546
1710
Che gat-astrofe.
05:01
(Laughter)
81
301673
2711
(Risate)
05:04
And if past is prologue,
82
304425
2670
E se il passato è il prologo,
05:07
we will learn from these mistakes and create a future we imagine.
83
307136
4672
impareremo da questi errori e creeremo un futuro che immaginiamo.
05:11
And in this future,
84
311850
1793
E in questo futuro,
05:13
we want AI to do everything it can for us,
85
313643
3629
vogliamo che l’IA faccia tutto il possibile al posto nostro
05:17
or to help us.
86
317313
1877
o per aiutarci.
05:19
For years I have been saying
87
319607
2461
Da anni dico
05:22
that taking a picture is not the same as seeing and understanding.
88
322110
4379
che scattare una foto non è la stessa cosa che vedere e capire.
05:26
Today, I would like to add to that.
89
326906
3128
Oggi vorrei aggiungere qualcosa in più.
Vedere e basta non è sufficiente.
05:30
Simply seeing is not enough.
90
330034
3170
05:33
Seeing is for doing and learning.
91
333204
3212
Vedere serve per fare e imparare.
05:36
When we act upon this world in 3D space and time,
92
336833
4755
Quando agiamo su questo mondo nello spazio 3D e nel tempo,
05:41
we learn, and we learn to see and do better.
93
341629
4213
impariamo e impariamo a vedere e a fare meglio.
05:46
Nature has created this virtuous cycle of seeing and doing
94
346175
4463
La natura ha creato questo circolo virtuoso di vedere e fare
05:50
powered by “spatial intelligence.”
95
350680
2836
alimentato dall’«intelligenza spaziale».
05:54
To illustrate to you what your spatial intelligence is doing constantly,
96
354142
4171
Per illustrarvi cosa fa costantemente la vostra intelligenza spaziale,
05:58
look at this picture.
97
358354
1335
guardate questa immagine.
05:59
Raise your hand if you feel like you want to do something.
98
359731
3003
Alzate la mano se sentite di voler fare qualcosa.
06:02
(Laughter)
99
362775
1377
(Risate)
06:04
In the last split of a second,
100
364193
2420
Nell'ultima frazione di secondo,
06:06
your brain looked at the geometry of this glass,
101
366654
3087
il vostro cervello ha visto la geometria di questo bicchiere,
06:09
its place in 3D space,
102
369782
3003
la sua posizione nello spazio 3D,
06:12
its relationship with the table, the cat
103
372827
2503
la sua relazione con il tavolo, il gatto
06:15
and everything else.
104
375371
1335
e tutto il resto.
06:16
And you can predict what's going to happen next.
105
376706
3045
E potete prevedere cosa succederà dopo.
06:20
The urge to act is innate to all beings with spatial intelligence,
106
380501
6632
L’impulso ad agire è innato in tutti gli esseri dotati di intelligenza spaziale
06:27
which links perception with action.
107
387133
3086
che collega la percezione all'azione.
06:30
And if we want to advance AI beyond its current capabilities,
108
390637
5422
E se vogliamo far progredire l'IA oltre le sue attuali capacità,
06:36
we want more than AI that can see and talk.
109
396059
3169
vogliamo qualcosa di più di un'IA in grado di vedere e parlare.
06:39
We want AI that can do.
110
399270
2711
Vogliamo un’intelligenza artificiale che sia in grado di fare.
06:42
Indeed, we're making exciting progress.
111
402815
3838
In effetti, stiamo facendo progressi entusiasmanti.
06:46
The recent milestones in spatial intelligence
112
406694
4004
Le recenti pietre miliari dell’intelligenza spaziale
06:50
is teaching computers to see, learn, do
113
410698
3921
sono l’addestramento dei computer a vedere, imparare, fare
06:54
and learn to see and do better.
114
414619
2210
e imparare a vedere e fare meglio.
06:57
This is not easy.
115
417372
1710
Non è facile.
06:59
It took nature millions of years to evolve spatial intelligence,
116
419123
5172
La natura ha impiegato milioni di anni per sviluppare l’intelligenza spaziale,
07:04
which depends on the eye taking light,
117
424295
2711
che dipende dall’occhio che prende la luce,
proietta immagini 2D sulla retina
07:07
project 2D images on the retina
118
427006
2711
07:09
and the brain to translate these data into 3D information.
119
429717
4004
e dal cervello che traduce questi dati in informazioni 3D.
07:14
Only recently, a group of researchers from Google
120
434222
3587
Solo di recente un gruppo di ricercatori di Google
07:17
are able to develop an algorithm to take a bunch of photos
121
437850
4880
è stato in grado di sviluppare un algoritmo per scattare una serie di foto
07:22
and translate that into 3D space,
122
442730
3337
e tradurle nello spazio 3D,
07:26
like the examples we're showing here.
123
446109
2252
come negli esempi che mostriamo qui.
07:29
My student and our collaborators have taken a step further
124
449070
4630
Il mio studente e i nostri collaboratori hanno fatto un ulteriore passo avanti
07:33
and created an algorithm that takes one input image
125
453741
4421
e hanno creato un algoritmo che prende un'immagine di input
07:38
and turn that into 3D shape.
126
458204
2586
e la trasforma in forma 3D.
07:40
Here are more examples.
127
460832
1960
Ecco altri esempi.
07:43
Recall, we talked about computer programs that can take a human sentence
128
463668
5422
Ricordate, abbiamo parlato di programmi per computer
che possono prendere una frase umana e trasformarla in video.
07:49
and turn it into videos.
129
469132
2043
07:51
A group of researchers in University of Michigan
130
471217
4046
Un gruppo di ricercatori dell'Università del Michigan
07:55
have figured out a way to translate that line of sentence
131
475304
3796
ha trovato un modo per tradurre quella riga di frase
07:59
into 3D room layout, like shown here.
132
479142
3378
in un layout 3D della stanza, come mostrato qui.
08:03
And my colleagues at Stanford and their students
133
483354
3337
E i miei colleghi di Stanford e i loro studenti
08:06
have developed an algorithm that takes one image
134
486691
4087
hanno sviluppato un algoritmo che prende un'immagine
08:10
and generates infinitely plausible spaces
135
490820
3420
e genera spazi immensamente plausibili
08:14
for viewers to explore.
136
494240
1960
che gli spettatori possono esplorare.
Questi sono i prototipi dei primi segnali di una possibilità futura.
08:17
These are prototypes of the first budding signs of a future possibility.
137
497035
6256
08:23
One in which the human race can take our entire world
138
503332
6507
Una in cui la razza umana può prendere tutto il nostro mondo
08:29
and translate it into digital forms
139
509881
2210
e tradurlo in forme digitali
08:32
and model the richness and nuances.
140
512133
2753
e modellarne la ricchezza e le sfumature.
08:35
What nature did to us implicitly in our individual minds,
141
515303
5255
Ciò che la natura ha fatto implicitamente nella nostra mente individuale,
08:40
spatial intelligence technology can hope to do
142
520600
3587
la tecnologia dell’intelligenza spaziale può sperare di farlo
08:44
for our collective consciousness.
143
524187
2210
per la nostra coscienza collettiva.
08:47
As the progress of spatial intelligence accelerates,
144
527356
3963
Con l’accelerazione del progresso dell’ dell’intelligenza spaziale,
08:51
a new era in this virtuous cycle is taking place in front of our eyes.
145
531319
5589
si apre davanti ai nostri occhi una nuova era di questo circolo virtuoso.
08:56
This back and forth is catalyzing robotic learning,
146
536908
4462
Questo avanti e indietro sta catalizzando l'apprendimento robotico,
09:01
a key component for any embodied intelligence system
147
541412
5005
un componente chiave per qualsiasi sistema di intelligenza incorporato
09:06
that needs to understand and interact with the 3D world.
148
546417
5297
che deve comprendere e interagire con il mondo 3D.
09:12
A decade ago,
149
552507
1626
Dieci anni fa,
09:14
ImageNet from my lab
150
554175
2169
ImageNet del mio laboratorio
09:16
enabled a database of millions of high-quality photos
151
556385
4547
ha creato un database di milioni di foto di alta qualità
09:20
to help train computers to see.
152
560932
2460
per aiutare ad addestrare i computer a vedere.
09:23
Today, we're doing the same with behaviors and actions
153
563810
4754
Oggi stiamo facendo lo stesso con comportamenti e azioni
09:28
to train computers and robots how to act in the 3D world.
154
568606
4796
per addestrare computer e robot ad agire nel mondo 3D.
09:34
But instead of collecting static images,
155
574403
3254
Ma invece di raccogliere immagini statiche,
09:37
we develop simulation environments powered by 3D spatial models
156
577657
5755
sviluppiamo ambienti di simulazione alimentati da modelli spaziali 3D
09:43
so that the computers can have infinite varieties of possibilities
157
583454
5339
in modo che i computer possano avere infinite varietà di possibilità
09:48
to learn to act.
158
588793
2085
per imparare ad agire.
09:50
And you're just seeing a small number of examples
159
590920
4630
E state vedendo solo alcuni esempi
09:55
to teach our robots
160
595591
1418
da insegnare ai nostri robot
09:57
in a project led by my lab called Behavior.
161
597009
3003
in un progetto guidato dal mio laboratorio chiamato Behavior.
10:00
We’re also making exciting progress in robotic language intelligence.
162
600805
5839
Facciamo anche progressi entusiasmanti nell’intelligenza robotica linguistica.
10:06
Using large language model-based input,
163
606644
3170
Utilizzando input basati su modelli linguistici di grandi dimensioni,
10:09
my students and our collaborators are among the first teams
164
609814
4004
i miei studenti e i nostri collaboratori sono tra i primi team
10:13
that can show a robotic arm performing a variety of tasks
165
613818
5547
in grado di presentare un braccio robotico che esegue una serie di attività
10:19
based on verbal instructions,
166
619407
2002
basate su istruzioni verbali,
10:21
like opening this drawer or unplugging a charged phone.
167
621409
4421
come aprire questo cassetto o scollegare un telefono carico.
10:26
Or making sandwiches, using bread, lettuce, tomatoes
168
626330
5130
Oppure preparare panini, usare pane, lattuga, pomodori
10:31
and even putting a napkin for the user.
169
631460
3045
e persino mettere un tovagliolo per l’utente.
10:34
Typically I would like a little more for my sandwich,
170
634505
2878
Di solito ne vorrei un po' di più per il mio panino,
10:37
but this is a good start.
171
637425
1877
ma questo è un buon inizio.
10:39
(Laughter)
172
639302
1167
(Risate)
10:40
In that primordial ocean, in our ancient times,
173
640970
5130
In quell'oceano primordiale, nei nostri tempi antichi,
10:46
the ability to see and perceive one's environment
174
646142
3837
la capacità di vedere e percepire l’ambiente circostante
diede il via all’esplosione cambriana di interazioni con altre forme di vita.
10:50
kicked off the Cambrian explosion of interactions with other life forms.
175
650021
5130
10:55
Today, that light is reaching the digital minds.
176
655193
4629
Oggi quella luce sta raggiungendo le menti digitali.
10:59
Spatial intelligence is allowing machines
177
659864
3503
L’intelligenza spaziale consente alle macchine
11:03
to interact not only with one another,
178
663409
3086
di interagire non solo tra loro,
11:06
but with humans, and with 3D worlds,
179
666537
3379
ma anche con gli umani e con mondi 3D,
11:09
real or virtual.
180
669957
1919
reali o virtuali.
11:12
And as that future is taking shape,
181
672251
2628
E dato che quel futuro sta prendendo forma,
11:14
it will have a profound impact to many lives.
182
674879
3795
avrà un impatto profondo su molte vite.
11:18
Let's take health care as an example.
183
678716
2878
Prendiamo come esempio l’assistenza sanitaria.
11:21
For the past decade,
184
681636
1668
Negli ultimi dieci anni,
11:23
my lab has been taking some of the first steps
185
683346
3461
il mio laboratorio ha intrapreso alcuni dei primi passi
11:26
in applying AI to tackle challenges that impact patient outcome
186
686849
5589
nell’uso dell’IA per affrontare le sfide che influiscono sugli esiti per i pazienti
11:32
and medical staff burnout.
187
692438
2252
e sull'esaurimento del personale medico.
11:34
Together with our collaborators from Stanford School of Medicine
188
694732
3754
Insieme ai nostri collaboratori della Stanford School of Medicine
11:38
and partnering hospitals,
189
698486
2085
e degli ospedali partner,
11:40
we're piloting smart sensors
190
700571
2419
stiamo sperimentando sensori intelligenti
in grado di rilevare i medici che entrano nelle stanze dei pazienti
11:43
that can detect clinicians going into patient rooms
191
703032
3712
11:46
without properly washing their hands.
192
706744
3003
senza lavarsi adeguatamente le mani.
11:49
Or keep track of surgical instruments.
193
709747
3337
Oppure di tenere traccia degli strumenti chirurgici.
11:53
Or alert care teams when a patient is at physical risk,
194
713084
3920
O di avvisare i team di assistenza quando un paziente è a rischio fisico,
11:57
such as falling.
195
717004
1502
ad esempio in caso di caduta.
11:59
We consider these techniques a form of ambient intelligence,
196
719465
4630
Consideriamo queste tecniche una forma di intelligenza ambientale,
12:04
like extra pairs of eyes that do make a difference.
197
724095
4212
come paia di occhi extra che fanno la differenza.
12:08
But I would like more interactive help for our patients, clinicians
198
728724
5756
Ma vorrei un aiuto più interattivo per i nostri pazienti,
medici e operatori sanitari
12:14
and caretakers, who desperately also need an extra pair of hands.
199
734522
4921
che hanno un disperato bisogno di un paio di mani in più.
12:19
Imagine an autonomous robot transporting medical supplies
200
739860
4672
Immaginate un robot autonomo che trasporta attrezzature sanitarie
12:24
while caretakers focus on our patients
201
744573
3003
mentre gli operatori sanitari si concentrano sui nostri pazienti
12:27
or augmented reality, guiding surgeons to do safer, faster
202
747618
4713
o la realtà aumentata che guida i chirurghi in operazioni più sicure,
veloci e meno invasive.
12:32
and less invasive operations.
203
752373
2377
12:35
Or imagine patients with severe paralysis controlling robots with their thoughts.
204
755584
6841
O immaginate pazienti con paralisi gravi che controllano i robot coi loro pensieri.
12:42
That's right, brainwaves, to perform everyday tasks
205
762466
3921
Esatto, onde cerebrali, per svolgere attività quotidiane
12:46
that you and I take for granted.
206
766429
2627
che io e voi diamo per scontate.
12:49
You're seeing a glimpse of that future in this pilot study from my lab recently.
207
769098
5881
Vedete un barlume di quel futuro in questo recente studio pilota del mio laboratorio.
12:55
In this video, the robotic arm is cooking a Japanese sukiyaki meal
208
775021
5964
In questo video, il braccio robotico sta cucinando un sukiyaki giapponese
13:00
controlled only by the brain electrical signal,
209
780985
4463
controllato solo dal segnale elettrico cerebrale,
13:05
non-invasively collected through an EEG cap.
210
785489
4338
raccolto in modo non invasivo attraverso un cappuccio EEG.
13:10
(Applause)
211
790661
2586
(Applausi)
13:13
Thank you.
212
793289
1168
Grazie.
13:16
The emergence of vision half a billion years ago
213
796292
3378
L’emergere della vista mezzo miliardo di anni fa
13:19
turned a world of darkness upside down.
214
799712
3337
ha capovolto un mondo di tenebre.
13:23
It set off the most profound evolutionary process:
215
803090
4004
Ha dato il via al processo evolutivo più profondo:
13:27
the development of intelligence in the animal world.
216
807136
3962
lo sviluppo dell’intelligenza nel mondo animale.
13:31
AI's breathtaking progress in the last decade is just as astounding.
217
811515
5381
I progressi mozzafiato dell'IA nell'ultimo decennio sono altrettanto sbalorditivi.
13:37
But I believe the full potential of this digital Cambrian explosion
218
817730
4880
Ma credo che il pieno potenziale di questa esplosione digitale
13:42
won't be fully realized until we power our computers and robots
219
822651
6507
non sarà pienamente realizzato finché non alimenteremo i nostri computer e robot
13:49
with spatial intelligence,
220
829158
2169
con l'intelligenza spaziale,
13:51
just like what nature did to all of us.
221
831369
2585
proprio come ha fatto la natura con tutti noi.
13:55
It’s an exciting time to teach our digital companion
222
835081
4045
È un momento entusiasmante per insegnare al nostro compagno digitale
13:59
to learn to reason
223
839126
1669
a imparare a ragionare
14:00
and to interact with this beautiful 3D space we call home,
224
840836
4797
e a interagire con questo bellissimo spazio 3D che chiamiamo casa,
14:05
and also create many more new worlds that we can all explore.
225
845674
5172
e anche a creare molti altri nuovi mondi che tutti possiamo esplorare.
14:11
To realize this future won't be easy.
226
851514
2878
Realizzare questo futuro non sarà facile.
14:14
It requires all of us to take thoughtful steps
227
854433
4463
Richiede a tutti noi di adottare misure ponderate
14:18
and develop technologies that always put humans in the center.
228
858938
4421
e sviluppare tecnologie che mettano sempre l'uomo al centro.
14:23
But if we do this right,
229
863776
2210
Ma se lo facciamo nel modo giusto,
i computer e i robot alimentati dall’intelligenza spaziale
14:26
the computers and robots powered by spatial intelligence
230
866028
3837
14:29
will not only be useful tools
231
869907
2419
non saranno solo strumenti utili
14:32
but also trusted partners
232
872368
2586
ma anche partner fidati
14:34
to enhance and augment our productivity and humanity
233
874995
4130
per migliorare e aumentare la nostra produttività e umanità,
14:39
while respecting our individual dignity
234
879166
2920
rispettando la nostra dignità individuale
14:42
and lifting our collective prosperity.
235
882128
2585
e aumentando la nostra prosperità collettiva.
14:45
What excites me the most in the future
236
885631
3712
Ciò che mi entusiasma di più del futuro
14:49
is a future in which that AI grows more perceptive,
237
889343
4671
è un futuro in cui l’IA diventi più perspicace,
14:54
insightful and spatially aware,
238
894056
3128
acuta e consapevole dello spazio,
14:57
and they join us on our quest
239
897184
2920
e si unisca a noi nella nostra ricerca
15:00
to always pursue a better way to make a better world.
240
900104
5172
di perseguire sempre un modo migliore per creare un mondo migliore.
15:05
Thank you.
241
905276
1209
Grazie.
15:06
(Applause)
242
906485
4296
(Applausi)
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