The incredible inventions of intuitive AI | Maurice Conti

Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

מתרגם: Michael Coslovsky מבקר: Ido Dekkers

How many of you are creatives,

כמה מכם הם יצירתיים,

designers, engineers, entrepreneurs, artists,

מעצבים, מהנדסים, יזמים, אמנים,

or maybe you just have a really big imagination?

או שאולי פשוט יש לכם דמיון ממש מפותח?

Show of hands? (Cheers)

תרימו ידיים? (תשואות)

That's most of you.

אלה רובכם.

I have some news for us creatives.

יש לי חדשות עבור היצירתיים שבנו.

Over the course of the next 20 years,

במהלך 20 השנים הקרובות,

more will change around the way we do our work

יותר הולך להשתנות בדרך בה אנחנו עובדים

than has happened in the last 2,000.

מאשר השתנה ב-2000 השנים האחרונות.

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

בעצם, אני חושב שאנחנו בשחר של עידן חדש בהיסטוריה האנושית.

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

היו ארבע תקופות היסטוריות מרכזיות שמוגדרות לפי דרך העבודה שלנו.

The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.

תקופת הציידים-לקטים ארכה כמה מיליוני שנים.

And then the Agricultural Age lasted several thousand years.

ואז, התקופה החקלאית ארכה כמה אלפי שנים.

The Industrial Age lasted a couple of centuries.

התקופה התעשייתית ארכה כמה מאות שנים.

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

ועכשיו תקופת המידע ארכה רק כמה עשרות שנים.

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

ועכשיו היום, אנחנו בסיפו של העידן הגדול הבא שלנו כמין.

Welcome to the Augmented Age.

ברוכים הבאים לעידן הרבוד.

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

בעידן החדש הזה, היכולות האנושיות הטבעיות שלכם ירובדו, יתוגברו

by computational systems that help you think,

על ידי מערכות מחשוב שעוזרות לכם לחשוב,

robotic systems that help you make,

מערכות רובוטיות שעוזרות לכם ליצור,

and a digital nervous system

ומערכת עצבית דיגיטלית

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

שמחברת אתכם לעולם שהוא הרבה מעבר לחושים הטבעיים שלכם.

Let's start with cognitive augmentation.

נפתח עם תגבור קוגניטיבי.

כמה מכם הם סייבורגים מתוגברים?

How many of you are augmented cyborgs?

(Laughter)

(צחוק)

I would actually argue that we're already augmented.

למעשה, הייתי טוען שאנחנו כבר מתוגברים.

Imagine you're at a party,

דמיינו שאתם במסיבה,

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

ומישהו שואל אתכם שאלה שאתם לא יודעים את התשובה עליה.

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

אם יש לכם אחד מאלה, בתוך כמה שניות אתם יכולים לדעת את התשובה.

But this is just a primitive beginning.

אבל זו רק התחלה פרימיטיבית.

Even Siri is just a passive tool.

אפילו סירי היא רק כלי עבודה פסיבי.

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

למעשה, במהלך שלושה וחצי מיליוני השנים האחרונות,

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

כלי העבודה שהיו לנו היו פאסיביים לחלוטין.

They do exactly what we tell them and nothing more.

הם עושים בדיוק מה שאנחנו אומרים להם לעשות, ושום דבר מעבר לכך.

Our very first tool only cut where we struck it.

כלי העבודה הראשון הראשון שלנו, רק חתך איפה שהיכינו איתו.

The chisel only carves where the artist points it.

האזמל חורט רק במקום שבו האמן מפנה אותו.

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

ואפילו הכלים המתקדמים ביותר שלנו לא עושים דבר בלי ההכוונה הישירה שלנו.

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

בעצם, נכון להיום, וזה משהו שמתסכל אותי,

we've always been limited

תמיד היינו מוגבלים

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

בשל הצורך הזה לדחוף באופן ידני את הרצונות שלנו לתוך כלי העבודה שלנו --

like, manual, literally using our hands,

כאילו, באופן ידני, ממש משתמשים בידיים שלנו,

even with computers.

אפילו עם מחשבים.

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

אבל אני יותר כמו סקוטי מ'מסע בין כוכבים'.

(Laughter)

(צחוק)

I want to have a conversation with a computer.

אני רוצה לנהל שיחה עם מחשב.

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

אני רוצה להגיד, "מחשב, בוא נתכנן מכונית,"

and the computer shows me a car.

והמחשב יראה לי מכונית.

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

ואני אומר, "לא, אחת שנראית מהירה יותר, ופחות גרמנית,"

and bang, the computer shows me an option.

ובום, המחשב מראה לי אפשרות.

(Laughter)

(צחוק)

That conversation might be a little ways off,

עכשיו, זה אולי קצת מוקדם לשיחה כזו,

probably less than many of us think,

כנראה פחות ממה שרבים מאתנו חושבים,

but right now,

אבל ממש עכשיו,

we're working on it.

אנחנו עובדים על זה.

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

כלי העבודה עושים את הקפיצה הזו מלהיות פאסיביים, ללהיות יצרניים.

Generative design tools use a computer and algorithms

כלי תכנון יצרניים משתמשים במחשב ובאלגוריתמים

to synthesize geometry

כדי לסנתז גיאומטריה

to come up with new designs all by themselves.

כדי להעלות עיצובים חדשים לגמרי בעצמם.

All it needs are your goals and your constraints.

כל מה שצריך זה המטרות והמגבלות שלכם.

I'll give you an example.

אני אתן לכם דוגמה.

In the case of this aerial drone chassis,

במקרה של השלדה של המזל"ט הזה,

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

כל מה שאתם תצטרכו לעשות זה להגיד לו משהו כמו,

it has four propellers,

יש לזה ארבע מדחפים,

you want it to be as lightweight as possible,

אתם רוצים שזה יהיה עם משקל כמה שיותר קטן,

and you need it to be aerodynamically efficient.

ואתם צריכים שזה יהיה יעיל מבחינה אווירודינמית.

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

ואז, מה שהמחשב עושה, זה שהוא בוחן את כל מרחב הפתרונות:

every single possibility that solves and meets your criteria --

כל אחת מהאפשרויות שפותרות ועונות לקריטריונים שלכם --

millions of them.

מיליונים מהן.

It takes big computers to do this.

צריך מחשבים גדולים בשביל לעשות את זה.

But it comes back to us with designs

אבל הוא חוזר אלינו עם עיצובים

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

שאנחנו, בעצמנו, לעולם לא היינו יכולים להעלות בדמיוננו.

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

והמחשב מעלה את הרעיונות האלו לגמרי בעצמו --

אף אחד מעולם לא צייר שום דבר,

no one ever drew anything,

and it started completely from scratch.

והוא התחיל לגמרי מכלום.

And by the way, it's no accident

וזה, דרך אגב, בכלל לא מקרי

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

שגוף המזל"ט נראה בדיוק כמו האגן של סנאי מעופף.

(Laughter)

(צחוק)

It's because the algorithms are designed to work

זה בגלל שהאלגוריתמים מתוכנתים לעבוד

באותה הצורה שהאבולוציה עובדת.

the same way evolution does.

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

מה שמרתק זה שאנחנו מתחילים לראות את הטכנולוגיה הזו

out in the real world.

בחוץ, בעולם האמיתי.

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

מזה כמה שנים אנחנו עובדים עם איירבוס

on this concept plane for the future.

על הרעיון למטוס העתידי הזה.

It's a ways out still.

זה עוד רחוק עדיין.

But just recently we used a generative-design AI

אבל ממש לא מזמן השתמשנו בבינה מלאכותית ייצרנית-תכנונית

to come up with this.

כדי לחשוב על זה.

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

זה חוצץ תא נוסעים מודפס בתלת-מימד שתוכנן על ידי מחשב.

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

זה חזק יותר מהמקורי אבל שוקל רק חצי ממנו,

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

והוא יטוס באיירבוס A320 בהמשך השנה.

So computers can now generate;

כך שמחשבים יכולים עתה ליצור;

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

הם יכולים למצוא פתרונות משל עצמם לבעיות המוגדרות היטב שלנו.

But they're not intuitive.

אבל הם לא אינטואיטיביים.

They still have to start from scratch every single time,

הם עדיין צריכים להתחיל כל פעם מחדש,

and that's because they never learn.

וזה בגלל שהם אף פעם לא לומדים.

Unlike Maggie.

שלא כמו מגי.

(Laughter)

(צחוק)

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

מגי בעצם חכמה יותר מכלי התכנון המתקדמים ביותר שלנו.

What do I mean by that?

למה אני מתכוון?

If her owner picks up that leash,

אם הבעלים שלה לוקח את הרצועה הזו,

Maggie knows with a fair degree of certainty

מגי יודעת ברמה גבוהה של ודאות

it's time to go for a walk.

שזה הזמן לצאת לטיול.

And how did she learn?

ואיך היא למדה?

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

ובכן, בכל פעם שהבעלים לקח את הרצועה, הם יצאו לטיול.

And Maggie did three things:

ומגי עשתה שלושה דברים:

she had to pay attention,

היא היתה צריכה לשים לב,

she had to remember what happened

היא היתה צריכה לזכור מה קרה

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

והיא היתה צריכה לשמר וליצור תבנית במוח שלה.

Interestingly, that's exactly what

מעניין, שזה בדיוק מה

computer scientists have been trying to get AIs to do

שמדעני מחשב ניסו לגרום לבינה מלאכותית לעשות

for the last 60 or so years.

במהלך 60 השנים האחרונות בערך.

Back in 1952,

בזמנו, ב-1952,

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

הם בנו את המחשב הזה שיכל לשחק איקס-מיקס-דריקס.

Big deal.

אפשר לחשוב.

Then 45 years later, in 1997,

ואז, 45 שנה אחר כך, ב-1997,

Deep Blue beats Kasparov at chess.

כחול-עמוק מנצח את גארי קספארוב בשח-מט.

2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,

2011, ווטסון מנצח את שני בני-האנוש האלה בתוכנית טריוויה,

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

שזה הרבה יותר קשה למחשב לשחק מאשר שח-מט.

In fact, rather than working from predefined recipes,

למעשה, במקום לעבוד על בסיס מתכונים מוגדרים מראש,

Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.

ווטסון היה צריך להשתמש בהגיון בכדי לנצח את המתחרים האנושיים שלו.

And then a couple of weeks ago,

ואז, לפני כמה שבועות,

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

התוכנה של חברת דיפ-מיינד, אלפא-גו, ניצחה את בן-האנוש הטוב ביותר ב-גו,

which is the most difficult game that we have.

שהוא המשחק הקשה ביותר שיש לנו.

למעשה, ב-גו יש יותר מהלכים אפשריים

In fact, in Go, there are more possible moves

than there are atoms in the universe.

מאשר אטומים ביקום.

So in order to win,

ככה שבשביל לנצח,

what AlphaGo had to do was develop intuition.

מה שאלפא-גו היה צריך לעשות זה לפתח אינטואיציה.

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

ולמעשה, בכמה מקרים, המתכנתים של אלפא-גו לא הבינו

why AlphaGo was doing what it was doing.

למה אלפא-גו עושה את מה שהוא עושה.

And things are moving really fast.

והדברים מתקדמים מהר מאוד.

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

זאת אומרת, תחשבו -- תוך כדי שנות החיים של אדם אחד,

computers have gone from a child's game

מחשבים הפכו מלהיות משחק ילדים

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

למה שנחשב לפסגת המחשבה האסטרטגית.

What's basically happening

מה שבעצם קורה הוא

is computers are going from being like Spock

שמחשבים הופכים מלהיות כמו ספוק

to being a lot more like Kirk.

ללהיות הרבה יותר דומים לקירק.

(Laughter)

(צחוק)

Right? From pure logic to intuition.

לא ככה? מהגיון קר לאינטואיציה.

Would you cross this bridge?

הייתם חוצים את הגשר הזה?

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

רובכם אומרים, "בשום פנים ואופן!"

(Laughter)

(צחוק)

And you arrived at that decision in a split second.

והחלטתם את זה בשבריר שנייה.

You just sort of knew that bridge was unsafe.

אתם פשוט איכשהו ידעתם שהגשר הזה אינו בטוח.

And that's exactly the kind of intuition

וזה בדיוק סוג האינטואיציה

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

שמערכות הלמידה העמוקה שלנו מתחילות לפתח ממש עכשיו.

Very soon, you'll literally be able

בקרוב מאוד, אתם ממש תוכלו

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

להראות משהו שאתם יצרתם, שאתם תכננתם, למחשב,

to a computer,

והוא יעיף בזה מבט ויגיד,

and it will look at it and say,

"מצטער, גבר, זה בחיים לא יעבוד. אתה צריך לנסות שוב."

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

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

או שתוכלו לשאול אם אנשים יאהבו את השיר הבא שלכם

or your next flavor of ice cream.

או את הטעם החדש של הגלידה.

Or, much more importantly,

או, הרבה יותר חשוב,

you could work with a computer to solve a problem

תוכלו לעבוד עם מחשב בשביל לפתור בעיה

that we've never faced before.

בה מעולם לא נתקלנו לפני כן.

לדוגמה, שינוי האקלים.

For instance, climate change.

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

אנחנו לא עושים עבודה טובה כל-כך בעצמנו,

we could certainly use all the help we can get.

אנחנו בהחלט יכולים להיעזר בכל מה שיעזור לנו.

That's what I'm talking about,

ועל זה אני מדבר,

טכנולוגיה שמגבירה את היכולות הקוגניטיביות שלנו

technology amplifying our cognitive abilities

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

כך שאנחנו יכולים לדמיין ולתכנן דברים שפשוט היו מעבר להישג ידינו

as plain old un-augmented humans.

בתור בני-אנוש רגילים ובלתי מתוגברים.

So what about making all of this crazy new stuff

אז מה לגבי לייצר את כל הדברים המשוגעים החדשים האלו

that we're going to invent and design?

שאנחנו הולכים להמציא ולתכנן?

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

אני חושב שהעידן של תגבור אנושי הוא בדיוק קשור לעולם הפיסיקלי

as it is about the virtual, intellectual realm.

כמו שהוא קשור לתחום הווירטואלי, איטלקטואלי.

How will technology augment us?

איך טכנולוגיה תתגבר אותנו?

In the physical world, robotic systems.

בעולם הפיסיקלי, מערכות רובוטיות.

OK, there's certainly a fear

OK, בהחלט קיים חשש

that robots are going to take jobs away from humans,

שרובוטים יתפסו מקומות עבודה של אנשים,

and that is true in certain sectors.

וזה נכון בתחומים מסויימים.

But I'm much more interested in this idea

אבל אני הרבה יותר מתעניין ברעיון הזה

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

שאנשים ורובוטים שעובדים ביחד ייתגברו זה את זה,

and start to inhabit a new space.

ויתחילו למלא מרחב חדש.

This is our applied research lab in San Francisco,

זו המעבדה שלנו למחקר יישומי בסן-פרנסיסקו,

where one of our areas of focus is advanced robotics,

היכן שאחד מתחומי המיקוד שלנו הוא רובוטיקה מתקדמת,

specifically, human-robot collaboration.

בייחוד, שיתוף-פעולה אנושי רובוטי.

And this is Bishop, one of our robots.

וזהו בישופ, אחד הרובוטים שלנו.

As an experiment, we set it up

בתור ניסוי, תכנתנו אותו לעזור

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

לבן אדם שעובד בבנייה, ועושה משימות שחוזרות על עצמן --

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

משימות כמו לפעור חורים עבור שקעי חשמל או מתגים בקירות גבס.

(Laughter)

(צחוק)

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

אם כך, השותף האנושי של בישופ יכול לומר מה לעשות באנגלית פשוטה

and with simple gestures,

ועם סימני ידיים פשוטים,

kind of like talking to a dog,

קצת כמו לדבר לכלב,

and then Bishop executes on those instructions

ואז בישופ מוציא את ההוראות האלה לפועל

with perfect precision.

בדיוק מושלם.

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

אנחנו משתמשים בבן-האנוש בשביל מה שבן-האנוש שהוא טוב בו:

awareness, perception and decision making.

מודעות, תפיסה וקבלת החלטות.

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

ואנחנו משתמשים ברובוט למה שהוא טוב בו:

precision and repetitiveness.

דיוק וחזרה על פעולות.

Here's another cool project that Bishop worked on.

הנה עוד פרויקט מדליק בו בישופ היה מעורב.

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

המטרה של הפרויקט הזה, לו קראנו הכוורת,

was to prototype the experience of humans, computers and robots

היה ליצור אב-טיפוס של החוויה של בני-אדם, מחשבים ורובוטים

all working together to solve a highly complex design problem.

כולם עובדים יחד בכדי לפתור בעיית תכנון מורכבת ביותר.

The humans acted as labor.

בני האדם עבדו כפועלים.

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

הם שייטו מסביב לאתר הבנייה ועיבדו את הבמבוק --

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

שדרך אגב, בהיותו חומר לא איזומורפי,

קשה לרובוטים במיוחד לעבד אותו.

is super hard for robots to deal with.

אבל אז הרובוטים פיתלו את הסיב הזה,

But then the robots did this fiber winding,

which was almost impossible for a human to do.

דבר שהיה כמעט בלתי אפשרי לבני האדם לעשות.

And then we had an AI that was controlling everything.

ואז היתה לנו בינה מלאכותית ששלטה בהכל.

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

היא אמרה לבני האדם מה לעשות, אמרה לרובוטים מה לעשות

and keeping track of thousands of individual components.

ועקבה אחרי אלפי רכיבים בודדים.

What's interesting is,

מה שמעניין זה,

building this pavilion was simply not possible

שלבנות את הביתן הזה היה פשוט בלתי אפשרי

without human, robot and AI augmenting each other.

ללא תגבור הדדי של אדם, רובוט ובינה מלאכותית.

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

OK, אני אחלוק איתכם עוד פרויקט אחד. הפעם זה קצת מטורף.

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

אנחנו עובדים עם האמן יוריס לאארמן מאמסטרדם והצוות שלו ב-MX3D

to generatively design and robotically print

כדי לתכנן באופן ייצרני ולהדפיס בעזרת רובוט

the world's first autonomously manufactured bridge.

את הגשר הראשון בעולם שייוצר באופן אוטונומי.

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

אז יוריס ויחידת בינה מלאכותית מתכננים את הדבר הזה ממש עכשיו, ברגעים אלו,

in Amsterdam.

באמסטרדם.

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

וכשהם יהיו מוכנים, אנחנו נלחץ "קדימה",

and robots will start 3D printing in stainless steel,

ורובוטים יתחילו להדפיס בתלת-מימד, בפלדת אל-חלד,

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

והם ימשיכו להדפיס בלא התערבות אנושית

until the bridge is finished.

עד אשר הגשר יהיה מוכן.

So, as computers are going to augment our ability

אם כך, מחשבים עומדים לתגבר את היכולות שלנו

to imagine and design new stuff,

לדמיין ולתכנן דברים חדשים,

robotic systems are going to help us build and make things

מערכות רובוטיות יעזרו לנו לבנות ולייצר דברים

that we've never been able to make before.

שמעולם לא יכולנו לייצר קודם לכן.

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

אבל מה עם היכולת שלנו לחוש ולשלוט בדברים הללו?

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

מה עם מערכת עצבים עבור הדברים שאנו יוצרים?

Our nervous system, the human nervous system,

מערכת העצבים שלנו, מערכת העצבים האנושית,

tells us everything that's going on around us.

מדווחת לנו על כל מה שקורה סביבנו.

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

אבל מערכת העצבים של הדברים שאנחנו יוצרים היא ראשונית במקרה הטוב.

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

לדוגמה, מכונית לא מדווחת למחלקת האחזקה של העירייה

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

שהיא בדיוק פגעה בבור בברודוויי פינת מוריסון.

A building doesn't tell its designers

בניין לא אומר למתכננים שלו

whether or not the people inside like being there,

אם האנשים בפנים אוהבים להיות שם או לא,

and the toy manufacturer doesn't know

וייצרן צעצועים לא יודע

if a toy is actually being played with --

אם באמת משחקים בצעצוע --

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

איך ואיפה ואם בכלל הוא כיפי.

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

תראו, אני בטוח שהמתכננים דימיינו כזה סגנון חיים לברבי

when they designed her.

כשהם תכננו אותה.

(Laughter)

(צחוק)

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

אבל מה אם ייתברר שברבי בעצם ממש בודדה?

(Laughter)

(צחוק)

If the designers had known

אם המתכננים היו יודעים

what was really happening in the real world

מה באמת קורה בעולם

לתכנונים שלהם -- הכביש, הבניין, ברבי --

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

הם היו יכולים להשתמש במידע הזה

they could've used that knowledge to create an experience

בכדי ליצור חווייה טובה יותר למשתמש.

that was better for the user.

מה שחסר, זו מערכת עצבים

What's missing is a nervous system

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

שמחברת אותנו לכל הדברים שאנחנו מתכננים, מייצרים ובהם אנו משתמשים.

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

מה אם לכולכם היה כזה מידע זורם אליכם

from the things you create in the real world?

מהדברים שאתם יוצרים בעולם האמיתי?

With all of the stuff we make,

עם כל הדברים שאנחנו יוצרים,

we spend a tremendous amount of money and energy --

אנחנו משקיעים המון כסף ואנרגיה --

למעשה, בשנה שעברה, קרוב לשני טריליון דולר --

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

convincing people to buy the things we've made.

בלשכנע אנשים לקנות את הדברים שאנו יוצרים.

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

אבל אם היה לכם את הקשר הזה לדברים שאתם מתכננים ומייצרים

after they're out in the real world,

אחרי שהם יוצאים לעולם האמיתי,

after they've been sold or launched or whatever,

אחרי שהם נמכרו או הושקו או מה שלא יהיה,

we could actually change that,

היינו בעצם יכולים לשנות את זה,

and go from making people want our stuff,

ולעבור מלגרום לאנשים לרצות את הדברים שלנו,

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

לפשוט לייצור דברים שאנשים רוצים מלכתחילה.

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

החדשות הטובות הן, אנחנו עובדים על מערכות עצבים דיגיטליות

that connect us to the things we design.

שמחברות אותו לדברים שאנחנו מתכננים.

We're working on one project

אנחנו עובדים על פרויקט אחד

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

עם כמה חבר'ה בלוס-אנג'לס שנקראים האחים באנדיטוס

and their team.

והצוות שלהם.

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

ואחד הדברים שהחבר'ה האלה עושים זה לבנות מכוניות מטורפות

that do absolutely insane things.

שעושות דברים פשוט מטורפים.

These guys are crazy --

החבר'ה האלה משוגעים --

(Laughter)

(צחוק)

in the best way.

בצורה הטובה ביותר.

And what we're doing with them

ומה שאנחנו עושים אתם

is taking a traditional race-car chassis

זה לקחת שלדות מסורתיות של מכוניות מירוץ

and giving it a nervous system.

ולתת להן מערכת עצבים.

So we instrumented it with dozens of sensors,

אז ציידנו אותה בעשרות חיישנים,

put a world-class driver behind the wheel,

שמנו נהג ברמה בינלאומית מאחורי ההגה,

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

לקחנו אותה למדבר, וקרענו לה את הצורה במשך שבוע.

And the car's nervous system captured everything

ומערכת העצבים של המכונית רשמה

את כל מה שקרה למכונית.

that was happening to the car.

We captured four billion data points;

אספנו ארבעה מיליארדי נקודות מידע;

all of the forces that it was subjected to.

כל הכוחות שפעלו עליה.

And then we did something crazy.

ואז עשינו דבר משוגע.

We took all of that data,

לקחנו את כל המידע הזה,

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

והחדרנו אותו ליחידת בינה מלאכותית ייצרנית- תכנונית לה אנחנו קוראים "לוכדת החלומות".

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

אז מה אתם מקבלים אם אתם נותנים לכלי תכנוני מערכת עצבים,

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

ומבקשים ממנה לתכנן עבורכם את השלדה האולטימטיבית?

You get this.

אתם מקבלים את זה.

This is something that a human could never have designed.

זה משהו שבן אנוש לעולם לא יכול היה לתכנן.

Except a human did design this,

אלא שבן-אנוש כן תכנן את זה,

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

אבל זה היה בן אנוש שתוגבר על ידי בינה מלאכותית ייצורית-תכנונית

a digital nervous system

מערכת עצבים דיגיטלית

and robots that can actually fabricate something like this.

ורובוטים שבאמת יכולים ליצור משהו כזה.

So if this is the future, the Augmented Age,

אם כך, אם זה העתיד, עידן התגבור,

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

ואנחנו הולכים להיות מתוגברים מבחינה קוגניטיבית, פיזיקלית ותפיסתית,

what will that look like?

איך זה ייראה?

What is this wonderland going to be like?

איך תהיה ארץ הפלאות הזו?

I think we're going to see a world

אני חושב שאנחנו עומדים לחזות בעולם

where we're moving from things that are fabricated

שבו אנחנו מתקדמים מדברים שמיוצרים

to things that are farmed.

לדברים שמעובדים.

Where we're moving from things that are constructed

אנחנו עוברים מדברים שנבנים

to that which is grown.

לדברים שמגודלים.

We're going to move from being isolated

אנחנו עוברים מלהיות מבודדים

to being connected.

ללהיות מחוברים.

And we'll move away from extraction

ואנחנו עוברים מהוצאה

to embrace aggregation.

לקבלת האיגוד.

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

אני גם חושב שאחנו נעבור מלהשתוקק לציות מהדברים שלנו

to valuing autonomy.

להערכה של עצמאות.

Thanks to our augmented capabilities,

תודות ליכולות המתוגברות שלנו,

our world is going to change dramatically.

העולם שלנו הולך להשתנות באופן דרמטי.

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

הולך להיות לנו עולם עם יותר גיוון, יותר קישוריות,

more dynamism, more complexity,

יותר דינמיות, יותר מורכבות,

more adaptability and, of course,

יותר יכולות התאמה וכמובן,

more beauty.

יותר יופי.

The shape of things to come

הצורה של הדברים בעתיד

will be unlike anything we've ever seen before.

תהיה שונה מכל מה שראינו עד עתה.

Why?

למה?

Because what will be shaping those things is this new partnership

כי מה שייעצב את הדברים הללו יהיה שיתוף הפעולה החדש הזה

between technology, nature and humanity.

בין טכנולוגיה, טבע ואנושיות.

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

בשבילי, זהו עתיד שלגמרי מצדיק את הציפייה לו.

Thank you all so much.

תודה לכולכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)