The incredible inventions of intuitive AI | Maurice Conti

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TED


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00:00
Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
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7000
Tradutor: Nicole Kleiber Revisor: Claudia Sander
00:12
How many of you are creatives,
1
12555
2289
Quantos de vocês são criativos:
00:14
designers, engineers, entrepreneurs, artists,
2
14868
3624
designers, engenheiros, empreendedores, artistas,
00:18
or maybe you just have a really big imagination?
3
18516
2387
ou talvez só tenham uma imaginação muito grande?
00:20
Show of hands? (Cheers)
4
20927
1848
Levantem as mãos. (Vivas)
00:22
That's most of you.
5
22799
1181
A maioria de vocês.
00:25
I have some news for us creatives.
6
25154
2294
Eu tenho notícias para nós, criativos.
00:28
Over the course of the next 20 years,
7
28534
2573
Durante os próximos 20 anos,
00:33
more will change around the way we do our work
8
33291
2973
a maneira como realizamos nosso trabalho vai mudar mais
00:37
than has happened in the last 2,000.
9
37202
2157
do que mudou nos últimos 2 mil anos.
00:40
In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history.
10
40331
4628
Aliás, acho que estamos no despertar de uma nova era na história humana.
00:45
Now, there have been four major historical eras defined by the way we work.
11
45465
4761
Houve quatro principais eras históricas definidas pela nossa forma de trabalho.
00:51
The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.
12
51224
3275
O período Caçador-Coletor durou vários milhões de anos.
00:54
And then the Agricultural Age lasted several thousand years.
13
54983
3576
E então a era da Agricultura durou vários milhares de anos.
00:59
The Industrial Age lasted a couple of centuries.
14
59015
3490
A era Industrial durou alguns séculos.
01:02
And now the Information Age has lasted just a few decades.
15
62529
4287
E agora a era da Informação durou apenas algumas décadas.
01:06
And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.
16
66840
5220
E hoje, estamos à beira de uma nova grande era como espécie.
01:13
Welcome to the Augmented Age.
17
73116
2680
Bem-vindos à era da realidade aumentada.
01:15
In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented
18
75820
3693
Nesta era, suas aptidões naturais serão ampliadas
01:19
by computational systems that help you think,
19
79537
3068
por sistemas computacionais que o ajudam a pensar,
01:22
robotic systems that help you make,
20
82629
2186
por sistemas robóticos que o ajudam a produzir,
01:24
and a digital nervous system
21
84839
1648
e por um sistema nervoso digital
01:26
that connects you to the world far beyond your natural senses.
22
86511
3690
que conecta você ao mundo muito além dos seus sentidos naturais.
01:31
Let's start with cognitive augmentation.
23
91257
1942
Vamos começar com a cognição aumentada.
01:33
How many of you are augmented cyborgs?
24
93223
2200
Quantos de vocês são "ciborgues" melhorados?
01:35
(Laughter)
25
95953
2650
(Risos)
01:38
I would actually argue that we're already augmented.
26
98627
2821
Eu, na verdade, defenderia que nós já somos melhorados.
01:42
Imagine you're at a party,
27
102108
1504
Imagine que você está numa festa
01:43
and somebody asks you a question that you don't know the answer to.
28
103636
3520
e alguém lhe faz uma pergunta cuja resposta você não sabe.
01:47
If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer.
29
107180
3760
Se você tiver um destes, em poucos segundos, você pode saber a resposta.
01:51
But this is just a primitive beginning.
30
111689
2299
Mas esse é só um início primitivo.
01:54
Even Siri is just a passive tool.
31
114683
3331
Até a Siri é só uma ferramenta passiva.
01:58
In fact, for the last three-and-a-half million years,
32
118480
3381
De fato, nos últimos 3 milhões e meio de anos,
02:01
the tools that we've had have been completely passive.
33
121885
3109
as ferramentas que tivemos têm sido completamente passivas.
02:06
They do exactly what we tell them and nothing more.
34
126023
3655
Elas fazem exatamente aquilo que lhes dizemos e nada mais.
02:09
Our very first tool only cut where we struck it.
35
129702
3101
Nossa ferramenta mais primitiva só cortava o lugar que acertava.
02:13
The chisel only carves where the artist points it.
36
133642
3040
O cinzel só esculpe onde o artista o posiciona.
02:17
And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction.
37
137163
5641
Até nossas ferramentas mais avançadas não fazem nada sem instruções explícitas.
02:22
In fact, to date, and this is something that frustrates me,
38
142828
3181
Aliás, até hoje, e isso é algo que me frustra, sempre fomos limitados
02:26
we've always been limited
39
146033
1448
02:27
by this need to manually push our wills into our tools --
40
147505
3501
por essa necessidade de incluir ações manuais no uso de nossas ferramentas:
02:31
like, manual, literally using our hands,
41
151030
2297
manuais mesmo, literalmente usar nossas mãos, mesmo com computadores.
02:33
even with computers.
42
153351
1428
02:35
But I'm more like Scotty in "Star Trek."
43
155892
2463
Mas eu sou mais como o Scotty em "Jornada nas Estrelas".
02:38
(Laughter)
44
158379
1850
(Risos)
02:40
I want to have a conversation with a computer.
45
160253
2146
Eu quero conversar com um computador.
02:42
I want to say, "Computer, let's design a car,"
46
162423
2970
Eu quero dizer: "Computador, vamos projetar um carro".
02:45
and the computer shows me a car.
47
165417
1539
O computador me mostra um carro,
02:46
And I say, "No, more fast-looking, and less German,"
48
166980
2608
e eu digo: "Não, quero mais veloz e menos alemão".
02:49
and bang, the computer shows me an option.
49
169612
2163
E pronto, o computador me mostra uma opção.
02:51
(Laughter)
50
171799
1865
(Risos)
02:54
That conversation might be a little ways off,
51
174028
2306
Essa conversa pode estar um pouco distante,
02:56
probably less than many of us think,
52
176358
2665
provavelmente menos do que muitos de nós achamos,
02:59
but right now,
53
179047
1763
mas agora mesmo estamos trabalhando nisso.
03:00
we're working on it.
54
180834
1151
03:02
Tools are making this leap from being passive to being generative.
55
182009
4033
As ferramentas estão dando esse salto de passivas para geradoras.
03:06
Generative design tools use a computer and algorithms
56
186651
3308
Ferramentas de design generativo usam um computador e algoritmos
03:09
to synthesize geometry
57
189983
2608
para sintetizar geometria,
03:12
to come up with new designs all by themselves.
58
192615
2754
para criar novos projetos, todos por conta própria.
03:15
All it needs are your goals and your constraints.
59
195816
2748
Tudo o que é necessário são seus objetivos e restrições.
03:18
I'll give you an example.
60
198588
1408
Vou dar um exemplo.
03:20
In the case of this aerial drone chassis,
61
200020
2788
No caso do chassi desse drone aéreo,
03:22
all you would need to do is tell it something like,
62
202832
2626
tudo o que você precisaria fazer é dizer algo como: ele tem quatro hélices,
03:25
it has four propellers,
63
205482
1273
03:26
you want it to be as lightweight as possible,
64
206779
2131
deve ser o mais leve possível e precisa ser aerodinamicamente eficiente.
03:28
and you need it to be aerodynamically efficient.
65
208934
2270
03:31
Then what the computer does is it explores the entire solution space:
66
211228
4914
Então o que o computador faz é explorar todo o conjunto de soluções:
03:36
every single possibility that solves and meets your criteria --
67
216166
3927
cada uma das possibilidades que resolve e cumpre seus critérios,
03:40
millions of them.
68
220117
1442
milhões delas.
03:41
It takes big computers to do this.
69
221583
1975
Fazer isso exige grandes computadores.
03:43
But it comes back to us with designs
70
223582
1955
Mas isso nos retorna projetos que nós, sozinhos, nunca poderíamos ter imaginado.
03:45
that we, by ourselves, never could've imagined.
71
225561
3143
03:49
And the computer's coming up with this stuff all by itself --
72
229146
2912
E o computador está inventando essas coisas sozinho.
Ninguém nunca desenhou nada,
03:52
no one ever drew anything,
73
232082
1678
03:53
and it started completely from scratch.
74
233784
2086
e ele começou completamente do zero.
03:56
And by the way, it's no accident
75
236858
2387
E a propósito, não é nenhum acidente
03:59
that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.
76
239269
3481
o corpo do drone se parecer exatamente com a pélvis de um esquilo voador.
04:03
(Laughter)
77
243107
2007
(Risos)
04:05
It's because the algorithms are designed to work
78
245860
2302
É porque os algoritmos são projetados para agirem da mesma forma que a evolução.
04:08
the same way evolution does.
79
248186
1637
04:10
What's exciting is we're starting to see this technology
80
250535
2660
O empolgante é que estamos começando a ver essa tecnologia lá fora, no mundo real.
04:13
out in the real world.
81
253219
1159
04:14
We've been working with Airbus for a couple of years
82
254402
2452
Temos trabalhado com a Airbus por alguns anos
04:16
on this concept plane for the future.
83
256878
1909
nesse conceito de avião para o futuro.
04:18
It's a ways out still.
84
258811
2070
Ainda está bem distante.
04:20
But just recently we used a generative-design AI
85
260905
3780
Mas, recentemente, usamos design generativo com inteligência artificial
04:24
to come up with this.
86
264709
1807
para inventar isto.
04:27
This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer.
87
267429
5153
Esta é uma divisória de cabine impressa em 3D projetada por um computador;
04:32
It's stronger than the original yet half the weight,
88
272606
2824
ela é mais forte que a original, contudo pesa a metade dela
04:35
and it will be flying in the Airbus A320 later this year.
89
275454
3146
e vai voar no Airbus A320 no fim deste ano.
04:39
So computers can now generate;
90
279225
1559
Computadores já geram coisas.
04:40
they can come up with their own solutions to our well-defined problems.
91
280808
4595
Eles podem inventar suas próprias soluções para problemas bem definidos.
04:46
But they're not intuitive.
92
286497
1310
Mas não são intuitivos.
04:47
They still have to start from scratch every single time,
93
287831
3086
Eles ainda precisam começar do zero toda vez,
04:50
and that's because they never learn.
94
290941
2565
e é assim porque eles nunca aprendem.
04:54
Unlike Maggie.
95
294188
1766
Diferente da Maggie.
04:55
(Laughter)
96
295978
1581
(Risos)
04:57
Maggie's actually smarter than our most advanced design tools.
97
297583
3297
Maggie é mais esperta que a maioria das ferramentas de design mais avançadas.
05:01
What do I mean by that?
98
301287
1440
O que quero dizer com isso?
05:02
If her owner picks up that leash,
99
302751
1590
Se seu dono pega a guia, Maggie sabe, com um grau razoável de certeza,
05:04
Maggie knows with a fair degree of certainty
100
304365
2068
05:06
it's time to go for a walk.
101
306457
1404
que é hora de passear.
05:07
And how did she learn?
102
307885
1185
E como ela aprendeu?
05:09
Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk.
103
309094
3324
Bom, toda vez que o dono pegou a guia, eles foram passear.
05:12
And Maggie did three things:
104
312442
1878
E Maggie fez três coisas:
05:14
she had to pay attention,
105
314344
1869
ela precisou prestar atenção,
05:16
she had to remember what happened
106
316237
2082
ela precisou se lembrar do que aconteceu,
05:18
and she had to retain and create a pattern in her mind.
107
318343
4017
e ela precisou reter e criar um padrão na cabeça dela.
05:23
Interestingly, that's exactly what
108
323249
2095
Curiosamente, isso é exatamente o que cientistas da computação
05:25
computer scientists have been trying to get AIs to do
109
325368
2523
têm tentado fazer com IA nos últimos 60 anos.
05:27
for the last 60 or so years.
110
327915
1859
05:30
Back in 1952,
111
330503
1349
Lá em 1952,
05:31
they built this computer that could play Tic-Tac-Toe.
112
331876
3801
construíram esse computador que conseguia jogar o jogo da velha.
05:36
Big deal.
113
336901
1160
Grande coisa.
05:38
Then 45 years later, in 1997,
114
338849
3000
Então 45 anos mais tarde, em 1997,
05:41
Deep Blue beats Kasparov at chess.
115
341873
2472
o Deep Blue vence Kasparov no xadrez.
05:45
2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,
116
345866
4968
Em 2011, Watson vence estes dois humanos no programa de TV "Jeopardy",
05:50
which is much harder for a computer to play than chess is.
117
350858
2928
que é bem mais difícil para um computador do que xadrez.
05:53
In fact, rather than working from predefined recipes,
118
353810
3812
De fato, em vez de trabalhar a partir de fórmulas pré-definidas,
05:57
Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.
119
357646
3323
Watson tinha que usar a razão para superar seu oponentes humanos.
06:02
And then a couple of weeks ago,
120
362213
2439
E algumas semanas atrás,
06:04
DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go,
121
364676
4262
o AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind, venceu o melhor ser humano no jogo "Go",
06:08
which is the most difficult game that we have.
122
368962
2212
o jogo mais difícil que temos.
Aliás, há mais jogadas possíveis no Go
06:11
In fact, in Go, there are more possible moves
123
371198
2896
06:14
than there are atoms in the universe.
124
374118
2024
do que átomos no universo.
06:18
So in order to win,
125
378030
1826
Dessa forma, a fim de ganhar,
06:19
what AlphaGo had to do was develop intuition.
126
379880
2618
o que o AlphaGo tinha que fazer era desenvolver a intuição.
06:22
And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand
127
382918
4110
E, de fato, em alguns pontos,
os programadores do AlphaGo não entendiam por que o AlphaGo fazia o que fazia.
06:27
why AlphaGo was doing what it was doing.
128
387052
2286
06:31
And things are moving really fast.
129
391271
1660
As coisas estão avançando muito.
06:32
I mean, consider -- in the space of a human lifetime,
130
392955
3227
Quero dizer, considere que, no espaço de uma vida humana,
06:36
computers have gone from a child's game
131
396206
2233
os computadores passaram de um jogo de criança,
06:39
to what's recognized as the pinnacle of strategic thought.
132
399740
3048
para o que é reconhecido como o auge do pensamento estratégico.
06:43
What's basically happening
133
403819
2417
Basicamente, o que está acontecendo
06:46
is computers are going from being like Spock
134
406260
3310
é que os computadores estão deixando de ser como o Spock
06:49
to being a lot more like Kirk.
135
409594
1949
para ser muito mais como o Kirk.
06:51
(Laughter)
136
411567
3618
(Risos)
06:55
Right? From pure logic to intuition.
137
415209
3424
Certo? Da lógica pura para a intuição.
07:00
Would you cross this bridge?
138
420004
1743
Você atravessaria essa ponte?
07:02
Most of you are saying, "Oh, hell no!"
139
422429
2323
A maioria está dizendo: "De jeito nenhum!"
07:04
(Laughter)
140
424776
1308
(Risos)
07:06
And you arrived at that decision in a split second.
141
426108
2657
E vocês tomaram essa decisão em uma fração de segundo.
07:08
You just sort of knew that bridge was unsafe.
142
428789
2428
Simplesmente sabiam que aquela ponte era perigosa.
07:11
And that's exactly the kind of intuition
143
431241
1989
E é exatamente esse tipo de intuição
07:13
that our deep-learning systems are starting to develop right now.
144
433254
3568
que os sistemas de profunda aprendizagem começam a desenvolver agora.
07:17
Very soon, you'll literally be able
145
437542
1707
Muito em breve, você poderá literalmente
07:19
to show something you've made, you've designed,
146
439273
2206
mostrar a um computador algo que você fez, projetou,
07:21
to a computer,
147
441503
1153
07:22
and it will look at it and say,
148
442680
1489
e ele olhará e dirá:
"Desculpa, cara, isso nunca vai funcionar. Tente de novo".
07:24
"Sorry, homie, that'll never work. You have to try again."
149
444193
2823
07:27
Or you could ask it if people are going to like your next song,
150
447674
3070
Ou você poderia perguntar se vão gostar da sua nova música,
07:31
or your next flavor of ice cream.
151
451593
2063
ou do seu novo sabor de sorvete.
07:35
Or, much more importantly,
152
455369
2579
Ou, muito mais importante, você poderia trabalhar com um computador
07:37
you could work with a computer to solve a problem
153
457972
2364
para resolver um problema que nunca enfrentamos antes.
07:40
that we've never faced before.
154
460360
1637
07:42
For instance, climate change.
155
462021
1401
Por exemplo: mudanças climáticas. Não temos feito um bom trabalho sozinhos.
07:43
We're not doing a very good job on our own,
156
463446
2020
07:45
we could certainly use all the help we can get.
157
465490
2245
Certamente poderíamos usar toda ajuda possível.
07:47
That's what I'm talking about,
158
467759
1458
É disso que estou falando, da tecnologia amplificando nossas habilidades cognitivas
07:49
technology amplifying our cognitive abilities
159
469241
2555
07:51
so we can imagine and design things that were simply out of our reach
160
471820
3552
de forma que possamos imaginar e projetar coisas fora do nosso alcance
07:55
as plain old un-augmented humans.
161
475396
2559
como simples e velhos seres humanos não melhorados.
07:59
So what about making all of this crazy new stuff
162
479804
2941
Então que tal fazer todas essas novas coisas doidas
08:02
that we're going to invent and design?
163
482769
2441
que vamos inventar e projetar?
08:05
I think the era of human augmentation is as much about the physical world
164
485772
4093
Eu acho que a era do melhoramento humano é tanto sobre o mundo físico
08:09
as it is about the virtual, intellectual realm.
165
489889
3065
quanto é sobre o virtual, o domínio intelectual.
08:13
How will technology augment us?
166
493653
1921
Como a tecnologia vai nos melhorar?
08:16
In the physical world, robotic systems.
167
496081
2473
No mundo físico, sistemas robóticos.
08:19
OK, there's certainly a fear
168
499440
1736
Certamente existe o medo de que os robôs tomem o trabalho dos seres humanos,
08:21
that robots are going to take jobs away from humans,
169
501200
2488
08:23
and that is true in certain sectors.
170
503712
1830
e isso é verdade em alguns setores.
08:25
But I'm much more interested in this idea
171
505994
2878
Mas estou muito mais interessado na ideia
08:28
that humans and robots working together are going to augment each other,
172
508896
5010
de que humanos e robôs trabalhando juntos vão melhorar uns aos outros
08:33
and start to inhabit a new space.
173
513930
2058
e começar a ocupar um novo espaço.
Este é nosso laboratório de pesquisa aplicada, em São Francisco,
08:36
This is our applied research lab in San Francisco,
174
516012
2362
08:38
where one of our areas of focus is advanced robotics,
175
518398
3142
no qual uma das áreas de foco é a robótica avançada.
08:41
specifically, human-robot collaboration.
176
521564
2511
Especificamente, colaboração humano-robô.
08:44
And this is Bishop, one of our robots.
177
524854
2759
E este é o Bishop, um de nossos robôs.
08:47
As an experiment, we set it up
178
527637
1789
Em um experimento, nós o preparamos
08:49
to help a person working in construction doing repetitive tasks --
179
529450
3460
para ajudar uma pessoa a executar tarefas repetitivas na construção civil;
08:53
tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.
180
533804
4194
tarefas como fazer buracos para tomadas ou interruptores em placas de reboco.
08:58
(Laughter)
181
538022
2466
(Risos)
09:01
So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English
182
541697
3111
O parceiro humano de Bishop diz a ele o que fazer em inglês simples
09:04
and with simple gestures,
183
544832
1305
e com gestos simples, como se falasse com um cachorro.
09:06
kind of like talking to a dog,
184
546161
1447
09:07
and then Bishop executes on those instructions
185
547632
2143
E então Bishop executa as instruções com perfeita precisão.
09:09
with perfect precision.
186
549799
1892
09:11
We're using the human for what the human is good at:
187
551715
2989
Estamos usando o ser humano para aquilo em que ele é bom:
09:14
awareness, perception and decision making.
188
554728
2333
consciência, percepção e tomada de decisões.
E estamos usando o robô para aquilo em que ele é bom:
09:17
And we're using the robot for what it's good at:
189
557085
2240
09:19
precision and repetitiveness.
190
559349
1748
precisão e repetitividade.
09:22
Here's another cool project that Bishop worked on.
191
562072
2367
Aqui outro projeto legal em que Bishop trabalhou.
09:24
The goal of this project, which we called the HIVE,
192
564463
3075
O objetivo deste projeto, que chamamos de HIVE, colmeia,
09:27
was to prototype the experience of humans, computers and robots
193
567562
3851
era fazer um protótipo da experiência de humanos, computadores e robôs
09:31
all working together to solve a highly complex design problem.
194
571437
3220
trabalhando juntos para resolver um problema de alta complexidade.
09:35
The humans acted as labor.
195
575613
1451
Os humanos foram a mão de obra.
09:37
They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo --
196
577088
3473
Eles andaram pelo local da obra, manipularam o bambu,
09:40
which, by the way, because it's a non-isomorphic material,
197
580585
2756
que, a propósito, por ser um material não isomórfico,
é muito difícil para robôs trabalharem.
09:43
is super hard for robots to deal with.
198
583365
1874
Mas então os robôs enrolaram essas fibras,
09:45
But then the robots did this fiber winding,
199
585263
2022
09:47
which was almost impossible for a human to do.
200
587309
2451
o que é quase impossível de um ser humano fazer.
09:49
And then we had an AI that was controlling everything.
201
589784
3621
E tínhamos a inteligência artificial controlando tudo.
09:53
It was telling the humans what to do, telling the robots what to do
202
593429
3290
Ela dizia aos humanos e aos robôs o que fazer,
09:56
and keeping track of thousands of individual components.
203
596743
2915
e monitorava milhares de componentes individuais.
09:59
What's interesting is,
204
599682
1180
O interessante é que construir esse pavilhão simplesmente não seria possível
10:00
building this pavilion was simply not possible
205
600886
3141
10:04
without human, robot and AI augmenting each other.
206
604051
4524
sem seres humanos, robôs e IA melhorando uns aos outros.
10:09
OK, I'll share one more project. This one's a little bit crazy.
207
609710
3320
Vou compartilhar mais um projeto. Este é um pouco maluco.
10:13
We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D
208
613054
4468
Estávamos trabalhando com o artista holandês Joris Laarman e seu time no MX3D
10:17
to generatively design and robotically print
209
617546
2878
para projetar generativamente e reproduzir roboticamente
10:20
the world's first autonomously manufactured bridge.
210
620448
2995
a primeira ponte fabricada de forma autônoma no mundo.
10:24
So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak,
211
624135
3685
Joris e uma inteligência artificial estão projetando isso agora mesmo, em Amsterdã.
10:27
in Amsterdam.
212
627844
1172
E quando tiverem terminado, vamos apertar o botão de partida
10:29
And when they're done, we're going to hit "Go,"
213
629040
2321
10:31
and robots will start 3D printing in stainless steel,
214
631385
3311
e os robôs vão começar uma impressão 3D em aço indoxidável.
10:34
and then they're going to keep printing, without human intervention,
215
634720
3283
E então vão continuar a imprimir, sem intervenção humana,
10:38
until the bridge is finished.
216
638027
1558
até que a ponte esteja pronta.
10:40
So, as computers are going to augment our ability
217
640919
2928
Dessa forma, os computadores vão ampliar nossa habilidade
10:43
to imagine and design new stuff,
218
643871
2150
de imaginar e projetar novas coisas.
10:46
robotic systems are going to help us build and make things
219
646045
2895
Sistemas robóticos vão nos ajudar a construir e criar coisas
10:48
that we've never been able to make before.
220
648964
2084
que nunca pudemos fazer antes.
10:52
But what about our ability to sense and control these things?
221
652167
4160
Mas e nossa habilidade de sentir e controlar essas coisas?
10:56
What about a nervous system for the things that we make?
222
656351
4031
Que tal um sistema nervoso para aquilo que criamos?
11:00
Our nervous system, the human nervous system,
223
660406
2512
Nosso sistema nervoso, o sistema nervoso humano,
11:02
tells us everything that's going on around us.
224
662942
2311
nos diz tudo que está acontecendo ao nosso redor.
11:06
But the nervous system of the things we make is rudimentary at best.
225
666006
3684
Mas o sistema nervoso das coisas que criamos é, no máximo, rudimentar.
11:09
For instance, a car doesn't tell the city's public works department
226
669714
3563
Por exemplo, um carro não conta ao departamento de obras de uma cidade
11:13
that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison.
227
673301
3130
que acabou de atingir um buraco entre a Broadway e Morrison.
11:16
A building doesn't tell its designers
228
676455
2032
Um prédio não conta a seus designers
11:18
whether or not the people inside like being there,
229
678511
2684
se as pessoas que vivem lá gostam de estar lá ou não.
11:21
and the toy manufacturer doesn't know
230
681219
3010
E o fabricante de brinquedos não sabe
11:24
if a toy is actually being played with --
231
684253
2007
se estão mesmo brincando com um brinquedo,
11:26
how and where and whether or not it's any fun.
232
686284
2539
como, onde e se é divertido ou não.
11:29
Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie
233
689440
3814
Estou certo de que os designers imaginaram este estilo de vida para a Barbie,
11:33
when they designed her.
234
693278
1224
quando a projetaram.
11:34
(Laughter)
235
694526
1447
(Risos)
11:35
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
236
695997
2906
Mas e se, na verdade, a Barbie for muito solitária?
11:38
(Laughter)
237
698927
3147
(Risos)
11:43
If the designers had known
238
703086
1288
Se os designers soubessem o que de fato acontece no mundo real com seus projetos,
11:44
what was really happening in the real world
239
704398
2107
11:46
with their designs -- the road, the building, Barbie --
240
706529
2583
a rua, o prédio, a Barbie,
poderiam usar essa informação para criar uma experiência melhor para o usuário.
11:49
they could've used that knowledge to create an experience
241
709136
2694
11:51
that was better for the user.
242
711854
1400
O que falta é um sistema nervoso
11:53
What's missing is a nervous system
243
713278
1791
11:55
connecting us to all of the things that we design, make and use.
244
715093
3709
nos conectando a todas as coisas que projetamos, fazemos e usamos.
11:59
What if all of you had that kind of information flowing to you
245
719735
3555
Mas e se cada um de vocês tivesse esse tipo de informação fluindo até você
12:03
from the things you create in the real world?
246
723314
2183
a partir das coisas que você cria no mundo real?
12:07
With all of the stuff we make,
247
727252
1451
Com tudo o que fazemos, gastamos uma enorme quantia de dinheiro e energia.
12:08
we spend a tremendous amount of money and energy --
248
728727
2435
Aliás, ano passado, foram gastos cerca de US$ 2 trilhões
12:11
in fact, last year, about two trillion dollars --
249
731186
2376
12:13
convincing people to buy the things we've made.
250
733586
2854
para convencer pessoas a comprar as coisas que produzimos.
12:16
But if you had this connection to the things that you design and create
251
736464
3388
Mas se você tivesse essa conexão com as coisas que projetou e criou
12:19
after they're out in the real world,
252
739876
1727
depois que elas estão no mundo real,
12:21
after they've been sold or launched or whatever,
253
741627
3614
depois que foram vendidas ou lançadas,
12:25
we could actually change that,
254
745265
1620
poderíamos de fato mudar isso
12:26
and go from making people want our stuff,
255
746909
3047
e passar de "fazer as pessoas quererem comprar nossas coisas"
12:29
to just making stuff that people want in the first place.
256
749980
3434
para "fazer coisas que as pessoas querem".
12:33
The good news is, we're working on digital nervous systems
257
753438
2787
A notícia boa é que temos trabalhado em sistemas nervosos digitais,
12:36
that connect us to the things we design.
258
756249
2801
que nos conectam àquilo que projetamos.
12:40
We're working on one project
259
760185
1627
Estamos trabalhando num projeto
12:41
with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers
260
761836
3712
com dois caras em Los Angeles, chamados de "Bandito Brothers",
12:45
and their team.
261
765572
1407
e o time deles.
12:47
And one of the things these guys do is build insane cars
262
767003
3433
E uma das coisas que esses caras fazem é construir carros insanos
12:50
that do absolutely insane things.
263
770460
2873
que fazem coisas absolutamente doidas.
12:54
These guys are crazy --
264
774725
1450
Esses caras são loucos...
12:56
(Laughter)
265
776199
1036
(Risos)
12:57
in the best way.
266
777259
1403
da melhor maneira.
13:00
And what we're doing with them
267
780813
1763
E o que estamos fazendo com eles
13:02
is taking a traditional race-car chassis
268
782600
2440
é pegar um chassi tradicional de carros de corrida
13:05
and giving it a nervous system.
269
785064
1585
e dar a ele um sistema nervoso.
13:06
So we instrumented it with dozens of sensors,
270
786673
3058
Então o instrumentalizamos com dezenas de sensores,
13:09
put a world-class driver behind the wheel,
271
789755
2635
colocamos um motorista de nível mundial atrás do volante
13:12
took it out to the desert and drove the hell out of it for a week.
272
792414
3357
e o levamos ao deserto para dirigir pra caramba por uma semana.
13:15
And the car's nervous system captured everything
273
795795
2491
O sistema nervoso do carro capturou tudo o que estava acontecendo.
13:18
that was happening to the car.
274
798310
1482
13:19
We captured four billion data points;
275
799816
2621
Capturamos 4 bilhões de pontos de dados
13:22
all of the forces that it was subjected to.
276
802461
2310
e todas as forças a que estava submetido.
13:24
And then we did something crazy.
277
804795
1659
E aí fizemos algo louco.
13:27
We took all of that data,
278
807088
1500
Pegamos todas essas informações
13:28
and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher."
279
808612
3736
e conectamos a um gerador de projeto com IA chamado "Dreamcatcher".
13:33
So what do get when you give a design tool a nervous system,
280
813090
3964
O que você consegue quando dá um sistema nervoso a uma ferramenta de projeto
13:37
and you ask it to build you the ultimate car chassis?
281
817078
2882
e pede para ela construir o melhor chassi de carro possível?
13:40
You get this.
282
820543
1973
Você consegue isto.
13:44
This is something that a human could never have designed.
283
824113
3713
Isto é algo que um ser humano nunca poderia ter projetado.
13:48
Except a human did design this,
284
828527
1888
Salvo que um humano projetou isso,
13:50
but it was a human that was augmented by a generative-design AI,
285
830439
4309
mas era um humano aprimorado por design generativo com IA,
13:54
a digital nervous system
286
834772
1231
um sistema nervoso digital,
13:56
and robots that can actually fabricate something like this.
287
836027
3005
e robôs que, de fato, conseguem fabricar algo como isso.
13:59
So if this is the future, the Augmented Age,
288
839500
3595
Então se esse é o futuro, a era da realidade aumentada,
14:03
and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually,
289
843119
4261
e nós vamos ser melhorados de forma cognitiva, física e perceptiva,
14:07
what will that look like?
290
847404
1408
como vai se parecer isso?
14:09
What is this wonderland going to be like?
291
849396
3321
Como vai ser essa terra das maravilhas?
14:12
I think we're going to see a world
292
852741
1709
Eu acho que veremos um mundo
14:14
where we're moving from things that are fabricated
293
854474
3068
onde estaremos passando de coisas que são fabricadas
14:17
to things that are farmed.
294
857566
1445
para coisas cultivadas.
14:19
Where we're moving from things that are constructed
295
859979
3453
Estamos passando de coisas construídas
14:23
to that which is grown.
296
863456
1704
para coisas que crescem.
14:25
We're going to move from being isolated
297
865954
2188
Vamos passar de isolados
14:28
to being connected.
298
868166
1610
para conectados.
14:30
And we'll move away from extraction
299
870454
2411
E vamos nos afastar da extração
14:32
to embrace aggregation.
300
872889
1873
para adotar a agregação.
14:35
I also think we'll shift from craving obedience from our things
301
875787
3767
Também acho que vamos deixar de ansiar a obediência das nossas coisas
14:39
to valuing autonomy.
302
879578
1641
para valorizar a autonomia.
14:42
Thanks to our augmented capabilities,
303
882330
1905
Graças a nossas capacidades ampliadas
14:44
our world is going to change dramatically.
304
884259
2377
nosso mundo vai mudar dramaticamente.
14:47
We're going to have a world with more variety, more connectedness,
305
887396
3246
Vamos ter um mundo com mais variedade,
mais conectividade, dinamismo e complexidade,
14:50
more dynamism, more complexity,
306
890666
2287
14:52
more adaptability and, of course,
307
892977
2318
mais adaptabilidade e, certamente,
14:55
more beauty.
308
895319
1217
mais beleza.
14:57
The shape of things to come
309
897051
1564
O formato das coisas que virão será diferente de qualquer coisa já vista.
14:58
will be unlike anything we've ever seen before.
310
898639
2290
15:00
Why?
311
900953
1159
Por quê? Porque o que vai moldar essas coisas é essa nova parceria
15:02
Because what will be shaping those things is this new partnership
312
902136
3755
15:05
between technology, nature and humanity.
313
905915
3670
entre tecnologia, natureza e humanidade.
15:11
That, to me, is a future well worth looking forward to.
314
911099
3804
Isso, para mim, é um futuro pelo qual vale a pena esperar.
15:14
Thank you all so much.
315
914927
1271
Muito obrigado a todos.
15:16
(Applause)
316
916222
5669
(Aplausos)
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