How AI can bring on a second Industrial Revolution | Kevin Kelly

Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

מתרגם: Shlomo Adam מבקר: Sigal Tifferet

I'm going to talk a little bit about where technology's going.

אדבר מעט על עתידה של הטכנולוגיה.

And often technology comes to us,

לעתים קרובות, הטכנולוגיה מגיעה אלינו

we're surprised by what it brings.

ואנו מופתעים ממה שהיא מביאה עימה.

But there's actually a large aspect of technology

אבל יש למעשה היבט רחב של הטכנולוגיה

that's much more predictable,

שהוא הרבה יותר צפוי,

and that's because technological systems of all sorts have leanings,

כי למערכות טכנולוגיות מכל המינים יש מגמות,

they have urgencies,

יש להן תחומי דחיפות,

they have tendencies.

יש להן נטיות.

And those tendencies are derived from the very nature of the physics,

והנטיות האלה נובעות מעצם אופיה של הפיזיקה,

chemistry of wires and switches and electrons,

של הכימיה בין כבלים, מתגים ואלקטרונים,

and they will make reoccurring patterns again and again.

שייצרו דפוסים חוזרים ונשנים.

And so those patterns produce these tendencies, these leanings.

והדפוסים האלה מניבים את הנטיות והמגמות האלה.

You can almost think of it as sort of like gravity.

אפשר לחשוב על זה כעל כוח כבידה.

Imagine raindrops falling into a valley.

תארו לעצמכם טיפות גשם הנופלות לתוך עמק.

The actual path of a raindrop as it goes down the valley

נתיבה של טיפת הגשם במורד העמק

is unpredictable.

איננו ניתן לחיזוי.

We cannot see where it's going,

איננו יכולים לדעת לאן היא פונה,

but the general direction is very inevitable:

אבל הכיוון הכללי מאד בלתי-נמנע:

it's downward.

למטה.

And so these baked-in tendencies and urgencies

כך שהנטיות והמגמות המובְנות האלה

in technological systems

במערכות טכנולוגיות

give us a sense of where things are going at the large form.

נותנות לנו מושג לגבי הכיוון הכללי של הדברים.

So in a large sense,

אז במובן הרחב,

I would say that telephones were inevitable,

הייתי אומר שטלפונים היו דבר בלתי-נמנע,

but the iPhone was not.

אבל לא כן ה"אייפון".

The Internet was inevitable,

האינטרנט היה בלתי-נמנע,

but Twitter was not.

אבל לא כך "טוויטר".

So we have many ongoing tendencies right now,

אז יש לנו כיום נטיות רבות בעיצומן,

and I think one of the chief among them

ולדעתי, אחת העיקריות שבהן

is this tendency to make things smarter and smarter.

היא הנטיה לעשות את הדברים חכמים יותר ויותר.

I call it cognifying -- cognification --

אני מכנה זאת "יצירת תודעה",

also known as artificial intelligence, or AI.

וזה מוכר גם כתבונה מלאכותית.

And I think that's going to be one of the most influential developments

ולדעתי זאת עתידה להיות אחת ההתפתחויות הכי משפיעות,

and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.

אחד הטרנדים, הכיוונים והמניעים הכי משפיעים בחברה שלנו ב-20 השנה הבאות.

So, of course, it's already here.

וכמובן, זה כבר כאן.

We already have AI,

כבר יש לנו תבונה מלאכותית,

and often it works in the background,

ולעתים קרובות היא פועלת ברקע,

in the back offices of hospitals,

במשרדים האחוריים בבתי החולים,

where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.

שם היא משמשת לאבחון צילומי רנטגן טוב בהרבה מהרופא האנושי.

It's in legal offices,

היא קיימת בתחום החוק,

where it's used to go through legal evidence

ומשמשת לעבור על ראיות משפטיות

better than a human paralawyer.

טוב יותר מהעוזר המשפטי האנושי.

It's used to fly the plane that you came here with.

היא שימשה להטסת המטוס שהביא אתכם לכאן.

Human pilots only flew it seven to eight minutes,

הטייסים האנושיים הטיסו אותו במשך 7-8 דקות בלבד,

the rest of the time the AI was driving.

ביתר הזמן אחזה בהגאים התבונה המלאכותית.

And of course, in Netflix and Amazon,

וכמובן, גם ב"נטפליקס" וב"אמזון",

it's in the background, making those recommendations.

היא נמצאת ברקע, ומספקת לכם המלצות.

זה מה שיש לנו היום.

That's what we have today.

And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,

ויש לנו כמובן דוגמה גם מהיבט מוכר יותר שלה,

with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.

בנצחון של "אלפא-גו", שזכה באליפות הגו הגדולה בעולם.

But it's more than that.

אבל מדובר ביותר מכך.

If you play a video game, you're playing against an AI.

כשאתם משחקים במשחק מחשב אתם משחקים נגד תבונה מלאכותית.

אך לאחרונה, "גוגל" לימדה את התבונה המלאכותית שלה

But recently, Google taught their AI

to actually learn how to play video games.

ללמוד לשחק משחקי מחשב.

Again, teaching video games was already done,

שוב, הוראת משחקי המחשב כבר בוצעה בעבר,

but learning how to play a video game is another step.

אבל ללמוד לשחק משחקי מחשב היא עליית מדרגה.

That's artificial smartness.

זאת החוכמה המלאכותית.

What we're doing is taking this artificial smartness

אנו בעצם לוקחים את החוכמה המלאכותית

and we're making it smarter and smarter.

ועושים אותה חכמה יותר ויותר.

There are three aspects to this general trend

ויש שלושה היבטים למגמה הכללית הזאת

that I think are underappreciated;

שלדעתי זוכים למעט מדי הערכה.

I think we would understand AI a lot better

ולדעתי נבין טוב יותר את התבונה המלאכותית

if we understood these three things.

אם נבין את שלושת הדברים האלה.

I think these things also would help us embrace AI,

לדעתי הם גם יעזרו לנו לאמץ את התבונה המלאכותית,

because it's only by embracing it that we actually can steer it.

כי רק אם נאמץ אותה נוכל לכוון את מהלכיה.

We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.

אנו יכולים לכוון את הפרטים ע"י אימוץ המגמה הכללית.

So let me talk about those three different aspects.

הבה ואדבר על שלושת ההיבטים האלה.

The first one is: our own intelligence has a very poor understanding

הראשון הוא: לתבונה שלנו יש הבנה עלובה ביותר

of what intelligence is.

באשר למהותה של התבונה.

We tend to think of intelligence as a single dimension,

אנו נוטים לראות בתבונה מימד אחד ויחיד,

that it's kind of like a note that gets louder and louder.

שהיא כמו תו שעוצמתו הולכת וגוברת.

It starts like with IQ measurement.

כמו במדידת מנת משכל.

It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,

שזה מתחיל ממנת משכל נמוכה של חולדה או עכבר,

and maybe there's more in a chimpanzee,

ואז קצת יותר, כמו של שימפנזה,

and then maybe there's more in a stupid person,

ואז עוד יותר, כמו אצל אדם טיפש,

and then maybe an average person like myself,

ואז כמו אצל אדם ממוצע, כמוני,

ואחר כמו אצל גאון.

and then maybe a genius.

And this single IQ intelligence is getting greater and greater.

ושתבונה זו של מנת המשכל הולכת וגדלה.

That's completely wrong.

זה מוטעה לחלוטין.

That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.

לא כזו היא התבונה, בכל אופן, לא התבונה האנושית.

It's much more like a symphony of different notes,

זה דומה יותר לסימפוניה של תווים שונים,

and each of these notes is played on a different instrument of cognition.

שכל אחד מתווים אלה מנוגן ע"י כלי שונה של ההכרה.

There are many types of intelligences in our own minds.

כך שיש סוגי תבונות רבים במוחותינו.

We have deductive reasoning,

יש לנו יכולת היקש מהכלל אל הפרט,

we have emotional intelligence,

יש לנו תבונה רגשית,

we have spatial intelligence;

יש לנו תבונה מרחבית,

we have maybe 100 different types that are all grouped together,

יש לנו כ-100 סוגים מקובצים יחד,

and they vary in different strengths with different people.

והם נמצאים ברמות שונות אצל אנשים שונים.

And of course, if we go to animals, they also have another basket --

וכמובן, אם נסתכל על חיות, גם אצלן יש אוסף, אוסף שונה –

another symphony of different kinds of intelligences,

סימפוניה אחרת של סוגי תבונה שונים,

and sometimes those same instruments are the same that we have.

ולפעמים אלו אותם הכלים כמו אצלנו.

They can think in the same way, but they may have a different arrangement,

הן מסוגלות לחשוב כמונו, אבל הסידור אצלן שונה,

ובדברים מסוימים הן אולי טובות יותר מאשר בני האדם,

and maybe they're higher in some cases than humans,

like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,

כמו הזכרון ארוך הטווח המופלא של הסנאי,

so it can remember where it buried its nuts.

שמאפשר לו לזכור היכן הטמין את האגוזים שלו.

But in other cases they may be lower.

אך במקרים אחרים הן נחותות יותר.

When we go to make machines,

וכשאנו מבקשים לייצר מכונות

we're going to engineer them in the same way,

נתכנן אותן באותו האופן,

where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,

כלומר, נעשה סוגים מסוימים חכמים בהרבה מאיתנו,

and many of them won't be anywhere near ours,

ואילו רבים אחרים אפילו לא יתקרבו ליכולת שלנו,

because they're not needed.

כי זה לא יהיה נחוץ.

So we're going to take these things,

אז אנו ניקח את הדברים האלה,

these artificial clusters,

את הצבירים המלאכותיים הללו,

and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.

ונוסיף עוד סוגים של הכרה מלאכותית למוצרי התבונה המלאכותית שלנו.

We're going to make them very, very specific.

נעשה אותם ייחודיים מאד.

So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;

למשל, כבר עכשיו, המחשבון שלכם חכם יותר מכם בחשבון,

your GPS is smarter than you are in spatial navigation;

האיכון הלווייני חכם מכם בניווט מרחבי,

Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.

"גוגל" ו"בינג" חכמים מכם בזכרון ארוך-טווח.

And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking

ואז ניקח, שוב, את סוגי החשיבה האלה

and we'll put them into, like, a car.

ונכניס אותם למכונית, למשל.

The reason why we want to put them in a car so the car drives,

הסיבה לכך שנרצה להכניס אותם למכונית

is because it's not driving like a human.

היא משום שהמכונית אינה נוהגת כמו בן-אדם.

It's not thinking like us.

היא לא חושבת כמונו.

That's the whole feature of it.

זו המהות שלה.

It's not being distracted,

דעתה איננה מוסחת,

it's not worrying about whether it left the stove on,

היא לא דואגת שמא השאירה את התנור דולק,

or whether it should have majored in finance.

או אם היה לה כדאי לעשות תואר בפיננסים.

It's just driving.

הוא רק נוהגת.

(Laughter)

(צחוק)

Just driving, OK?

רק נוהגת, כן?

And we actually might even come to advertise these

ואולי אפילו נפרסם את המכוניות האלה

as "consciousness-free."

כ"נטולות מודעות".

They're without consciousness,

אין להן מודעות,

they're not concerned about those things,

הן לא מוטרדות מהדברים האלה,

they're not distracted.

דעתן אינה מוסחת.

So in general, what we're trying to do

אז באופן כללי, מה שאנו מנסים לעשות

is make as many different types of thinking as we can.

הוא לייצר כמה שיותר סוגי חשיבה.

We're going to populate the space

אנו עתידים לאכלס את המרחב

of all the different possible types, or species, of thinking.

בכל סוגי או מיני החשיבה האפשריים.

And there actually may be some problems

וייתכנו בעיות מסוימות

that are so difficult in business and science

בעיות קשות במיוחד בעסקים ובמדע

that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.

שסוגי החשיבה האנושית שלנו לא יוכלו לפתור אותן בעצמם.

We may need a two-step program,

אולי נזדקק לתכנית דו-שלבית,

which is to invent new kinds of thinking

כלומר, להמציא סוגי חשיבה חדשים

that we can work alongside of to solve these really large problems,

שנוכל לעבוד עימן כדי לפתור את הבעיות הגדולות האלה,

say, like dark energy or quantum gravity.

למשל, האנרגיה האפלה או כבידה קוונטית.

What we're doing is making alien intelligences.

אז אנו בעצם יוצרים תבונות חייזריות.

You might even think of this as, sort of, artificial aliens

אפשר לראות בהן מעין חייזרים מלאכותיים,

in some senses.

במובנים מסוימים.

And they're going to help us think different,

שיעזרו לנו לחשוב אחרת,

because thinking different is the engine of creation

כי החשיבה השונה היא מקור היצירה,

and wealth and new economy.

העושר והכלכלה החדשה.

The second aspect of this is that we are going to use AI

ההיבט השני של זה הוא שנשתמש בתבונה המלאכותית

to basically make a second Industrial Revolution.

ליצירת מהפכה תעשייתית שניה.

The first Industrial Revolution was based on the fact

המהפכה התעשייתית הראשונה התבססה על העובדה

that we invented something I would call artificial power.

שהמצאנו משהו שהייתי מכנה "כוח מלאכותי".

Previous to that,

עד אז,

during the Agricultural Revolution,

בזמן המהפכה החקלאית,

everything that was made had to be made with human muscle

הכל היה צריך להיעשות בכוח השריר האנושי

or animal power.

או בכוח שרירי החיה.

That was the only way to get anything done.

זאת היתה הדרך היחידה לבצע משהו.

The great innovation during the Industrial Revolution was,

וההמצאה הגדולה ביותר במהפכה התעשייתית

we harnessed steam power, fossil fuels,

היתה כשרתמנו את כוח הקיטור, את דלקי המאובנים,

to make this artificial power that we could use

כדי לייצר את הכוח המלאכותי שבו יכולנו להשתמש

to do anything we wanted to do.

כדי לבצע את כל מה שרצינו.

So today when you drive down the highway,

אז היום, כשאתם נוסעים בכביש,

you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --

בהסטת מתג אתם מגייסים 250 סוסים,

250 horsepower --

250 כוחות סוס –

which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,

שבעזרתם אפשר לבנות גורדי שחקים, ערים, דרכים,

to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators

מפעלים עם קווי ייצור רועשים של כסאות או מקררים,

way beyond our own power.

הרבה מעבר לכוחותינו אנו.

And that artificial power can also be distributed on wires on a grid

ואת הכוח המלאכותי הזה אפשר גם להפיץ בכבלים וברשת

to every home, factory, farmstead,

לכל בית, מפעל, משק,

and anybody could buy that artificial power,

וכולם יכולים לקנות את הכוח המלאכותי הזה,

just by plugging something in.

בתחיבה פשוטה של תקע לשקע.

So this was a source of innovation as well,

אז גם זה היה מקור של חדשנות,

because a farmer could take a manual hand pump,

כי החקלאי יכול היה לקחת משאבה ידנית,

and they could add this artificial power, this electricity,

ולחבר אליה את הכוח המלאכותי, את החשמל הזה,

and he'd have an electric pump.

ולקבל משאבה חשמלית.

And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,

ואת זה מכפילים באלפים או בעשרות אלפים,

and that formula was what brought us the Industrial Revolution.

וזאת הנוסחה שנתנה לנו את מהפכה התעשייתית.

All the things that we see, all this progress that we now enjoy,

וכל מה שאנו רואים, כל הקדמה שממנה אנו נהנים,

has come from the fact that we've done that.

נובעת מכך שעשינו את זה.

We're going to do the same thing now with AI.

כעת נחזור על כך עם התבונה המלאכותית.

We're going to distribute that on a grid,

נפיץ אותה ברשת חשמל,

and now you can take that electric pump.

ואז תוכלו לקחת את אותה משאבה חשמלית,

You can add some artificial intelligence,

לצרף אליה קצת תבונה מלאכותית,

and now you have a smart pump.

ולקבל משאבה חכמה.

And that, multiplied by a million times,

וזה, כפול מיליון,

is going to be this second Industrial Revolution.

יהווה את המהפכה התעשייתית השניה.

So now the car is going down the highway,

עכשיו למכונית שנוסעת בכביש

it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.

יש 250 כוחות סוס, ובנוסף, גם 250 מוחות.

That's the auto-driven car.

מדובר במכונית הנהיגה העצמית.

It's like a new commodity;

זה כמו מוצר חדש.

it's a new utility.

זאת תשתית ציבורית חדשה.

The AI is going to flow across the grid -- the cloud --

התבונה המלאכותית תזרום ברשת, בענן,

in the same way electricity did.

ממש כמו החשמל.

So everything that we had electrified,

כלומר, לכל מה שחיברנו לחשמל,

we're now going to cognify.

ניתן מעתה גם מודעות.

And I would suggest, then,

ואני מציע לכן

that the formula for the next 10,000 start-ups

שהנוסחה שביסוד 10,000 מיזמי ההזנק הבאים

is very, very simple,

והיא פשוטה ביותר:

which is to take x and add AI.

לקחת משהו ולהוסיף לו תבונה מלאכותית.

That is the formula, that's what we're going to be doing.

זאת הנוסחה. זה מה שאנו עתידים לעשות.

And that is the way in which we're going to make

ובדרך זאת ניצור

this second Industrial Revolution.

את המהפכה התעשייתית השניה.

And by the way -- right now, this minute,

ואגב, ממש עכשיו, ברגע זה,

you can log on to Google

אתם יכולים להיכנס ל"גוגל"

and you can purchase AI for six cents, 100 hits.

ולרכוש תבונה מלאכותית: תמורת 6 סנטים, לקבל 100 פגיעות.

That's available right now.

זה זמין ממש עכשיו.

So the third aspect of this

ההיבט השלישי של זה

is that when we take this AI and embody it,

הוא כשניקח את התבונה המלאכותית וניתן לה גוף,

we get robots.

נקבל רובוטים.

And robots are going to be bots,

והרובוטים יהיו בוטים,

they're going to be doing many of the tasks that we have already done.

הם יבצעו הרבה מהמטלות שכבר ביצענו.

A job is just a bunch of tasks,

עבודה היא רק אוסף של מטלות,

so they're going to redefine our jobs

אז הם יגדירו מחדש את העבודות שלנו

because they're going to do some of those tasks.

כי הם יבצעו חלק מהמטלות האלה.

But they're also going to create whole new categories,

אבל הם גם ייצרו קטגוריות חדשות לגמרי,

a whole new slew of tasks

בקשת חדשה לגמרי של מטלות

that we didn't know we wanted to do before.

שקודם לכן בכלל לא ידענו שאנו רוצים לבצע.

They're going to actually engender new kinds of jobs,

הם בעצם יולידו עבודות מסוגים חדשים,

new kinds of tasks that we want done,

סוגי מטלות חדשים שנרצה שיבוצעו.

just as automation made up a whole bunch of new things

בדיוק כפי שהאוטומציה יצרה המון דברים חדשים

that we didn't know we needed before,

שקודם לא ידענו שהם נחוצים לנו,

and now we can't live without them.

וכעת איננו יכולים לחיות בלעדיהם.

So they're going to produce even more jobs than they take away,

אז הם ייצרו מקומות עבודה חדשים יותר מאלה שיבטלו,

but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them

אבל חשוב שהרבה מהמטלות שנטיל עליהם

are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.

תהיינה כאלה שניתן להגדיר במונחי יעילות או פריון.

If you can specify a task,

אם אפשר להגדיר מטלה,

either manual or conceptual,

ידנית או תפישתית,

that can be specified in terms of efficiency or productivity,

ואפשר גם להגדיר אותה מבחינת היעילות או הפריון שלה.

that goes to the bots.

היא תועבר לבוטים.

Productivity is for robots.

פריון הוא תחום שמיועד לרובוטים.

What we're really good at is basically wasting time.

אנו טובים בעיקר בבזבוז זמן.

(Laughter)

(צחוק)

We're really good at things that are inefficient.

אנו טובים מאד בדברים בלתי-יעילים.

Science is inherently inefficient.

המדע מטבעו איננו יעיל.

It runs on that fact that you have one failure after another.

הוא מבוסס על כשלונות חוזרים ונשנים.

It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,

הוא מבוסס על מבדקים וניסויים שנכשלים,

אחרת לא לומדים.

otherwise you're not learning.

הוא מבוסס על העובדה

It runs on the fact

that there is not a lot of efficiency in it.

שאין בו הרבה יעילות.

Innovation by definition is inefficient,

החדשנות, בהגדרה, איננה יעילה,

because you make prototypes,

כי מייצרים אבות טיפוס,

because you try stuff that fails, that doesn't work.

ומנסים דברים שנכשלים, שאינם עובדים.

Exploration is inherently inefficiency.

המחקר מטבעו איננו יעיל.

Art is not efficient.

האמנות איננה יעילה.

Human relationships are not efficient.

יחסי אנוש אינם יעילים.

These are all the kinds of things we're going to gravitate to,

כל אלה הם דברים שנימשך אליהם,

because they're not efficient.

משום שאינם יעילים.

Efficiency is for robots.

היעילות נועדה לרובוטים.

We're also going to learn that we're going to work with these AIs

אנו עתידים גם ללמוד לשתף פעולה עם סוגי התבונה המלאכותית האלה

because they think differently than us.

משום שהם חושבים אחרת מאיתנו.

When Deep Blue beat the world's best chess champion,

כש"כחול עמוק" הביס את אלוף העולם בשחמט,

people thought it was the end of chess.

חשבו שזה סופו של השחמט.

אבל בפועל התברר שכיום, אלוף העולם בשחמט

But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world

is not an AI.

איננו יצור של תבונה מלאכותית

And it's not a human.

וגם לא יצור אנושי.

It's the team of a human and an AI.

זהו צוות של בני-אדם ותבונה מלאכותית.

The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,

המאבחן הרפואי הטוב ביותר איננו רופא ולא תבונה מלאכותית,

it's the team.

אלא צוות.

אז נעבוד יחד עם התבונות המלאכותיות האלה,

We're going to be working with these AIs,

and I think you'll be paid in the future

ולדעתי, בעתיד השכר שלכם יתבסס

by how well you work with these bots.

על טיב עבודתכם יחד עם הבוטים האלה.

So that's the third thing, is that they're different,

אז זהו הדבר השלישי, הם שונים,

they're utility

הם שירותי תשתית,

and they are going to be something we work with rather than against.

והם יהיו משהו שנעבוד איתו ולא נגדו.

We're working with these rather than against them.

נעבוד איתם ולא נגדם.

So, the future:

העתיד, אם כן:

Where does that take us?

לאן זה לוקח אותנו?

I think that 25 years from now, they'll look back

לדעתי, בעוד 25 שנים נביט לאחור

and look at our understanding of AI and say,

נבחן כיצד תפשנו את התבונה המלאכותית ונאמר,

"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,

"בכלל לא היתה לכם תבונה מלאכותית, ובעצם, אפילו לא אינטרנט,

"בהשוואה למה שיהיה לנו בעוד 25 שנה."

compared to what we're going to have 25 years from now."

There are no AI experts right now.

היום אין מומחים לתבונה מלאכותית.

There's a lot of money going to it,

מוקצה לכך המון כסף, מושקעים בכך מיליארדי דולרים,

there are billions of dollars being spent on it;

it's a huge business,

זהו עסק ענקי,

but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.

אבל אין מומחים, לעומת מה שנכיר בעוד 20 שנה.

So we are just at the beginning of the beginning,

כלומר, אנו רק בראשית של ההתחלה,

we're in the first hour of all this.

אנו עומדים בשעה הראשונה של כל זה.

We're in the first hour of the Internet.

זאת השעה הראשונה של האינטרנט.

השעה הראשונה של מה שעתיד לבוא.

We're in the first hour of what's coming.

ומוצר התבונה המלאכותית הכי פופולרי בעוד 20 שנה,

The most popular AI product in 20 years from now,

that everybody uses,

שכולם ישתמשו בו,

has not been invented yet.

טרם הומצא.

That means that you're not late.

זה אומר שאינכם מאחרים את הרכבת.

Thank you.

תודה לכם.

(Laughter)

(צחוק)

(Applause)

(מחיאות כפיים)