Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver

Chris Gerdes: O carro de corridas do futuro -- 241Km/h e nenhum motorista

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2012-07-11 ・ TED


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Chris Gerdes: O carro de corridas do futuro -- 241Km/h e nenhum motorista

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TED


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00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
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7000
Tradutor: Flávia P. Simões Pires Revisor: Mariangela Andrade
00:15
So, how many of you have ever
1
15766
1407
Então, quantos de vocês já
00:17
gotten behind the wheel of a car
2
17173
1655
estiveram atrás da direção de um carro
00:18
when you really shouldn't have been driving?
3
18828
5687
quando na verdade você não deveria estar dirigindo?
00:24
Maybe you're out on the road for a long day,
4
24515
1905
Talvez você estivesse na estrada por um longo dia,
00:26
and you just wanted to get home.
5
26420
1490
e queria apenas chegar em casa.
00:27
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
6
27910
2647
Você estava cansado, mas sentiu que poderia dirigir alguns kilômetros a mais.
00:30
Maybe you thought,
7
30557
1199
Talvez você tenha pensado,
00:31
I've had less to drink than everybody else,
8
31756
2017
Eu bebi menos que todo mundo,
00:33
I should be the one to go home.
9
33773
1736
deveria ser eu a ir pra casa.
00:35
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
10
35509
4591
Ou talvez sua mente estivesse totalmente em outro lugar
00:40
Does this sound familiar to you?
11
40100
1454
Isso lhes soa familiar?
00:41
Now, in those situations, wouldn't it be great
12
41554
2898
Nessas situações, não seria ótimo
00:44
if there was a button on your dashboard
13
44452
1593
se houvesse um botão no painel
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
14
46045
6343
que você pudesse apertar e o carro o levasse para casa em segurança?
00:52
Now, that's been the promise of the self-driving car,
15
52388
2293
Essa tem sido a promessa do "self-driving car"
00:54
the autonomous vehicle, and it's been the dream
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54681
2627
o carro autônomo, e tem sido o sonho
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
17
57308
3249
desde pelo menos 1939, quando a General Motors apresentou
01:00
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
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60557
3302
essa ideia em seu estande Futurama na "Worlds's Fair".
01:03
Now, it's been one of those dreams
19
63859
1943
Tem sido um desses sonhos
01:05
that's always seemed about 20 years in the future.
20
65802
4214
que aparenta estar 20 anos à frente.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
21
70016
2683
Há duas semanas, esse sonho deu um passo a frente,
01:12
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
22
72699
3265
quando o estado de Nevada concedeu ao "self-driving car" do Google
01:15
the very first license for an autonomous vehicle,
23
75964
3600
a primeira licença para um veículo autônomo
01:19
clearly establishing that it's legal for them
24
79564
2245
claramente estabelecendo que lhes é permitido
01:21
to test it on the roads in Nevada.
25
81809
1810
testá-lo nas estradas de Nevada.
01:23
Now, California's considering similar legislation,
26
83619
3727
A Califórnia está considerando uma legislação semelhante,
01:27
and this would make sure that the autonomous car
27
87346
2408
e isso poderia dar a certeza de que o carro autônomo
01:29
is not one of those things that has to stay in Vegas.
28
89754
2977
não é uma destas coisas que devem ficar em Vegas.
01:32
(Laughter)
29
92731
2096
(Risos)
01:34
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
30
94827
3784
No meu laboratório em Stanford, estivemos trabalhando
01:38
autonomous cars too, but with a slightly different spin
31
98611
3487
em carros autônomos também, mas com um toque ligeiramente diferente.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
32
102098
4248
Sabe, temos desenvolvido carros de corrida robóticos,
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
33
106346
4120
carros que podem chegar a limites extremos
01:50
of physical performance.
34
110466
2240
de desempenho físico.
01:52
Now, why would we want to do such a thing?
35
112706
2613
Por que nós iríamos querer fazer algo assim?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
36
115319
2100
Existem dois bons motivos para isso.
01:57
First, we believe that before people turn over control
37
117419
3959
Primeiro, nós acreditamos que antes das pessoas perderem o controle
02:01
to an autonomous car, that autonomous car should be
38
121378
2834
para um carro autônomo, esse carro autônomo deveria ser
02:04
at least as good as the very best human drivers.
39
124212
3254
pelo menos tão bom quanto os melhores motoristas.
02:07
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
40
127466
3305
Se você é como eu, e os outros 70 por cento da população
02:10
who know that we are above-average drivers,
41
130771
2193
que sabe que estamos acima da média dos motoristas,
02:12
you understand that's a very high bar.
42
132964
3175
você entende que é um nível elevado.
02:16
There's another reason as well.
43
136139
2392
Há outra razão também.
02:18
Just like race car drivers can use all of the friction
44
138531
3576
Da mesma forma que pilotos de corrida podem usar toda a fricção
02:22
between the tire and the road,
45
142107
1280
entre o pneu e a estrada,
02:23
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
46
143387
3177
todas as capacidades do carro de ir o mais rápido possível,
02:26
we want to use all of those capabilities to avoid
47
146564
3345
queremos usar todas essas capacidades para evitar
02:29
any accident we can.
48
149909
1588
qualquer acidente que pudermos.
02:31
Now, you may push the car to the limits
49
151497
2050
Você pode forçar o carro ao limite
02:33
not because you're driving too fast,
50
153547
1967
não porque está dirigindo o carro rápido de mais,
02:35
but because you've hit an icy patch of road,
51
155514
2160
mas porque atingiu um parte da estrada com gelo,
02:37
conditions have changed.
52
157674
1704
as condições mudaram.
02:39
In those situations, we want a car
53
159378
2761
Nessas situações, queremos um carro
02:42
that is capable enough to avoid any accident
54
162139
3720
que seja capaz o suficiente de evitar qualquer acidente
02:45
that can physically be avoided.
55
165859
2678
que fisicamente possa ser evitado.
02:48
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
56
168537
4267
Devo confessar, há um tipo de terceira motivação.
02:52
You see, I have a passion for racing.
57
172804
2256
Sabe, eu tenho uma paixão por corridas.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
58
175060
2764
No passado, eu fui dono de um carro de corrida,
02:57
a crew chief and a driving coach,
59
177824
2555
um chefe de equipe e um treinador de corrida,
03:00
although maybe not at the level that you're currently expecting.
60
180379
3855
embora talvez não no nível que vocês estão esperando.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
61
184234
2704
Uma das coisas que desenvolvemos no laboratório -
03:06
we've developed several vehicles --
62
186938
1704
desenvolvemos muitos veículos --
03:08
is what we believe is the world's first
63
188642
2235
é o que acreditamos que seja o primeiro
03:10
autonomously drifting car.
64
190877
2365
carro autônomo à deriva do mundo.
03:13
It's another one of those categories
65
193242
2513
É outra dessas categorias
03:15
where maybe there's not a lot of competition.
66
195755
2423
em que não há muita competição.
03:18
(Laughter)
67
198178
1408
(Risos)
03:19
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
68
199586
3822
Mas este é o P1. Ele é um carro elétrico inteiramente construído por estudantes.
03:23
which through using its rear-wheel drive
69
203408
2078
que através da utilização da sua tração traseira
03:25
and front-wheel steer-by-wire
70
205486
1565
e da roda dianteira guiada eletronicamente
03:27
can drift around corners.
71
207051
2067
pode deslizar nas curvas.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
72
209118
2200
Ele pode ficar de lado como um carro de rali,
03:31
always able to take the tightest curve,
73
211318
1715
sempre hábil para fazer a curva mais apertada,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
74
213033
3304
mesmo em superfícies escorregadias e mutantes,
03:36
never spinning out.
75
216337
1616
nunca saindo.
03:37
We've also worked with Volkswagen Oracle,
76
217953
2368
Temos trabalhado também com o Volkswagen Oracle,
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
77
220321
3424
na Shelley, um carro de corrida autônomo que correu
03:43
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
78
223745
3070
241 kilômetros por hora através do Bonneville Salt Flats,
03:46
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
79
226815
4471
passando pelo Parque Thunderhill Raceway no sol,
03:51
the wind and the rain,
80
231286
2639
no vento e na chuva,
03:53
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
81
233925
5018
e navegou 153 voltas e 19 Kilômetros
03:58
of the Pikes Peak Hill Climb route
82
238943
1562
da rota do Pikes Peak Hill Climb
04:00
in Colorado with nobody at the wheel.
83
240505
3473
no Colorado sem ninguém na direção.
04:03
(Laughter)
84
243978
1448
(Risos)
04:05
(Applause)
85
245426
5566
(Aplausos)
04:10
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
86
250992
3279
Imagino que não preciso dizer que nos divertimos muito
04:14
doing this.
87
254271
1304
fazendo isso.
04:15
But in fact, there's something else that we've developed
88
255575
3657
Mas na verdade, há mais uma coisa que desenvolvemos
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
89
259232
3055
no processo de desenvolver esses carros autônomos.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
90
262287
3871
Desenvolvemos uma grande admiração
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
91
266158
3817
pelas capacidades dos pilotos de corrida.
04:29
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
92
269975
4345
Como estivemos olhando para a questão de quão bem esses carros atuam,
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
93
274320
3279
quisemos compará-los aos que possuem um piloto.
04:37
And we discovered their human counterparts are amazing.
94
277599
5680
E descobrimos que os pilotos são incríveis.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
95
283279
4023
Agora, podemos pegar um mapa de uma pista de corrida,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
96
287302
2370
podemos pegar um modelo matemático de um carro,
04:49
and with some iteration, we can actually find
97
289672
2903
e com alguma interação, podemos encontrar
04:52
the fastest way around that track.
98
292575
1625
a maneira mais rápida de percorrer a pista.
04:54
We line that up with data that we record
99
294200
2533
Alinhamos com os dados que gravamos
04:56
from a professional driver,
100
296733
1433
de um corredor profissional,
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
101
298166
4107
e a semelhança é absolutamente impressionante.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
102
302273
3212
Sim, há diferenças sutis aqui,
05:05
but the human race car driver is able to go out
103
305485
3127
mas o carro de corrida com piloto é capaz
05:08
and drive an amazingly fast line,
104
308612
2335
de dirigir em uma incrível via rápida
05:10
without the benefit of an algorithm that compares
105
310947
2330
sem o benefício de um algorítimo que compara
05:13
the trade-off between going as fast as possible
106
313277
2608
o equilibrio entre ir tão rápido quanto possível
05:15
in this corner, and shaving a little bit of time
107
315885
2037
nesta curva, e reduzir um pouco de tempo
05:17
off of the straight over here.
108
317922
1902
na reta logo ali.
05:19
Not only that, they're able to do it lap
109
319824
3457
Não apenas isso, eles são hábeis a fazer isso volta
05:23
after lap after lap.
110
323281
2375
após volta, após volta.
05:25
They're able to go out and consistently do this,
111
325656
2912
Eles são capazes de fazer isso de forma consistente,
05:28
pushing the car to the limits every single time.
112
328568
4128
forçando o carro até o limite todas as vezes.
05:32
It's extraordinary to watch.
113
332696
3169
É extraordinário assistir.
05:35
You put them in a new car,
114
335865
2066
Você os coloca em um carro novo,
05:37
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
115
337931
3902
e depois de poucas voltas, eles encontraram a forma mais rápida nesse carro,
05:41
and they're off to the races.
116
341833
3877
e estão prontos para as corridas.
05:45
It really makes you think,
117
345710
1146
Realmente faz você pensar,
05:46
we'd love to know what's going on inside their brain.
118
346856
4871
adoraríamos saber o que está acontecendo dentro de seus cérebros.
05:51
So as researchers, that's what we decided to find out.
119
351727
4541
Então como persquisadores, foi isso que decidimos descobrir.
05:56
We decided to instrument not only the car,
120
356268
1812
Decidimos instrumentalizar não apenas o carro,
05:58
but also the race car driver,
121
358080
2495
mas também o motorista,
06:00
to try to get a glimpse into what was going on
122
360575
2769
para tentar um vislumbre sobre o que estava acontecendo
06:03
in their head as they were doing this.
123
363344
2186
em suas mentes enquanto eles estavam fazendo isso.
06:05
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
124
365530
3950
Este é o Dr. Lene Harbott aplicando eletrodos
06:09
to the head of John Morton.
125
369480
1232
na cabeça de John Morton.
06:10
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
126
370712
2989
John Morton é um antigo Can-Am e piloto da IMSA,
06:13
who's also a class champion at Le Mans.
127
373701
1800
que também é uma classe campeã em Le Mans.
06:15
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
128
375501
3496
Um piloto fantástico e muito entusiamado em lidar com alunos de pós-graduação
06:18
and this sort of research.
129
378997
1855
e esse tipo de pesquisa.
06:20
She's putting electrodes on his head
130
380852
2672
Ela está colocando eletrodos na sua cabeça
06:23
so that we can monitor the electrical activity
131
383524
2112
para que possamos monitorar a atividade elétrica
06:25
in John's brain as he races around the track.
132
385636
2832
no cérebro de John enquanto ele corre na pista.
06:28
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
133
388468
3195
É claro que não iremos colocar um par de eletrodos na sua cabeça
06:31
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
134
391663
3270
e entender exatamente o que ele pensa durante a corrida.
06:34
However, neuroscientists have identified certain patterns
135
394933
3407
No entanto, neurocientistas identificaram certos padrões
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
136
398340
3761
que nos permitem compreender alguns aspectos importantes disso.
06:42
For instance, the resting brain
137
402101
1847
Por exemplo, o cérebro em repouso
06:43
tends to generate a lot of alpha waves.
138
403948
2155
costuma gerar uma grande quantidade de ondas alpha,
06:46
In contrast, theta waves are associated with
139
406103
3752
Em contraste, ondas theta estão associadas com
06:49
a lot of cognitive activity, like visual processing,
140
409855
3184
muita atividade cognitiva, como o processamento visual,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
141
413039
3048
coisas que o motorista está utilizando bastante.
06:56
Now, we can measure this,
142
416087
1663
Podemos medir isso,
06:57
and we can look at the relative power
143
417750
1985
e olhar para o poder relativo
06:59
between the theta waves and the alpha waves.
144
419735
2200
entre as ondas theta e as ondas alpha.
07:01
This gives us a measure of mental workload,
145
421935
2442
Isso nos dá uma medida da carga de trabalho mental,
07:04
how much the driver is actually challenged cognitively
146
424377
3567
o quanto o piloto é realmente desafiado cognitivamente
07:07
at any point along the track.
147
427944
1786
em qualquer ponto da corrida.
07:09
Now, we wanted to see if we could actually record this
148
429730
2942
Queríamos ver se poderíamos gravar isso
07:12
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
149
432672
3038
na pista, então nos dirigimos ao sul de Laguna Seca.
07:15
Laguna Seca is a legendary raceway
150
435710
2016
Laguna Seca é uma pista lendária
07:17
about halfway between Salinas and Monterey.
151
437726
2301
cerca de meio caminho entre Salinas e Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
152
440027
2087
Há uma curva lá chamada Corkscrew.
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
153
442114
2717
A Corkscrew é uma curva em "S", seguida por uma rápida
07:24
right-handed turn as the road drops three stories.
154
444831
2746
curva à direita enquanto a estrada cai três níveis.
07:27
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
155
447577
3766
A estratégia para dirigir nesse lugar como me foi explicado,
07:31
you aim for the bush in the distance,
156
451343
2022
é mirar no arbusto à distância,
07:33
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
157
453365
3025
e conforme a estrada diminui, você percebe que, na verdade, era o topo de uma árvore.
07:36
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
158
456390
3304
Tudo certo, então, graças ao programa Revs de Stanford,
07:39
we were able to take John there
159
459694
1473
fomos capazes de levar John lá
07:41
and put him behind the wheel
160
461167
964
e colocá-lo atrás da direção
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
161
462131
2439
de um Porsche Abarth Carrera 1960.
07:44
Life is way too short for boring cars.
162
464570
3698
A vida é muito curta para carros sem graça.
07:48
So, here you see John on the track,
163
468268
1759
Aqui vocês veem John na pista,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
164
470027
2184
ele está subindo a montanha -- Oh! Alguém gostou disso --
07:52
and you can see, actually, his mental workload
165
472211
2465
e vocês podem ver, na verdade, sua atividade mental
07:54
-- measuring here in the red bar --
166
474676
2153
- medida aqui na barra vermelha --
07:56
you can see his actions as he approaches.
167
476829
2343
vocês podem ver suas ações enquanto ele se aproxima.
07:59
Now watch, he has to downshift.
168
479172
3230
Agora observem, ele tem que desacelerar.
08:02
And then he has to turn left.
169
482402
761
E depois, ele tem que virar à esquerda.
08:03
Look for the tree, and down.
170
483163
3993
Olha para a árvore e para baixo.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
171
487156
2838
Não surpreendentemente, você podem ver que isso é uma tarefa muito desafiadora.
08:09
You can see his mental workload spike as he goes through this,
172
489994
2976
Vocês podem ver o pico de sua atividade mental enquanto ele passa por isso,
08:12
as you would expect with something that requires
173
492970
2064
como é de se esperar com alguma coisa que requer
08:15
this level of complexity.
174
495034
2809
esse nível de complexidade.
08:17
But what's really interesting is to look at areas of the track
175
497843
3416
Mas o que é realmente interessante é olhar para locais da corrida
08:21
where his mental workload doesn't increase.
176
501259
2846
onde sua atividade mental não aumentou.
08:24
I'm going to take you around now
177
504105
1495
Vou levar vocês agora
08:25
to the other side of the track.
178
505600
1089
para o outro lado da corrida.
08:26
Turn three. And John's going to go into that corner
179
506689
2336
Volta três. E John está indo para aquele canto
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
180
509025
2551
e a parte de trás do carro vai começar a deslizar para fora
08:31
He's going to have to correct for that with steering.
181
511576
2017
Ele irá corrigir isso com a direção
08:33
So watch as John does this here.
182
513593
2231
Assistam como John faz isso aqui.
08:35
Watch the mental workload, and watch the steering.
183
515824
2322
Assistam a atividade mental e olhem a direção.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
184
518146
3672
O carro começa a deslizar, uma manobra dramática para corrigi-lo,
08:41
and no change whatsoever in the mental workload.
185
521818
3523
e nenhuma mudança ocorre na atividade mental.
08:45
Not a challenging task.
186
525341
2832
Não é uma tarefa desafiadora.
08:48
In fact, entirely reflexive.
187
528173
3200
Na verdade, completamente reflexiva.
08:51
Now, our data processing on this is still preliminary,
188
531373
3643
Nosso processamento de dados sobre isso são preliminares,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
189
535016
2672
mas realmente parece que essas fenomenais façanhas
08:57
that the race car drivers are performing
190
537688
1610
que os pilotos estão desempenhando
08:59
are instinctive.
191
539298
1910
são instintivas.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
192
541208
3390
São coisas que eles simplesmente aprenderam a fazer.
09:04
It requires very little mental workload
193
544598
2282
Para eles essas incríveis façanhas
09:06
for them to perform these amazing feats.
194
546880
2824
requerem pouco trabalho mental.
09:09
And their actions are fantastic.
195
549704
3135
E suas ações são fantásticas.
09:12
This is exactly what you want to do on the steering wheel
196
552839
2611
Isso é exatamente o que você precisa fazer na direção
09:15
to catch the car in this situation.
197
555450
3337
para pegar o carro nessa situação.
09:18
Now, this has given us tremendous insight
198
558787
3445
Isso nos têm dado uma tremenda compreensão
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
199
562232
3122
e inspiração para o nossos próprios veículos autônomos.
09:25
We've started to ask the question:
200
565354
1928
Começamos a fazer a pergunta:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
201
567282
2253
podemos fazê-los um pouco menos algorítmico
09:29
and a little more intuitive?
202
569535
2449
e um pouco mais intuitivo?
09:31
Can we take this reflexive action
203
571984
2281
Podemos pegar essas ações por reflexo
09:34
that we see from the very best race car drivers,
204
574265
2287
que vemos nos melhores pilotos,
09:36
introduce it to our cars,
205
576552
1649
aplicar em nossos carros,
09:38
and maybe even into a system that could
206
578201
1984
e talvez dentro de um sistema que poderia
09:40
get onto your car in the future?
207
580185
1968
ser inserido no seu carro no futuro?
09:42
That would take us a long step
208
582153
1611
Isso nos levaria a um longo passo
09:43
along the road to autonomous vehicles
209
583764
2509
pela estrada dos veículos autônomos
09:46
that drive as well as the best humans.
210
586273
1912
que guiam tão bem quanto os melhores seres humanos.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
211
588185
3440
Mas isso nos fez pensar um pouco mais profundamente também.
09:51
Do we want something more from our car
212
591625
2968
Queremos algo mais de nosso carro
09:54
than to simply be a chauffeur?
213
594593
1840
do que ser apenas um chofer?
09:56
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
214
596433
4235
Queremos talvez que o nosso carro seja um companheiro, um treinador,
10:00
someone that can use their understanding of the situation
215
600668
3087
alguém que possa usar o entendimento da situação
10:03
to help us reach our potential?
216
603755
4256
para ajudar-nos a alcançar nosso potencial?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
217
608011
2273
A tecnologia pode, de fato, não apenas substituir humanos,
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
218
610284
4575
mas permitir-nos alcançar o nível de reflexo e intuição
10:14
that we're all capable of?
219
614859
3425
do qual todos nós somos capazes?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
220
618284
1923
Enquanto nos movemos para essa futura tenologia ,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
221
620207
2821
Eu quero que vocês parem e pensem nisso por um momento.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
222
623028
3775
Qual é o equilíbrio ideal entre e o homem e a máquina?
10:26
And as we think about that,
223
626803
1709
E enquanto pensamos sobre isso,
10:28
let's take inspiration
224
628512
1731
vamos nos inspirar
10:30
from the absolutely amazing capabilities
225
630243
3329
nas capacidades absolutamente incríveis
10:33
of the human body and the human mind.
226
633572
2816
do corpo e da mente humana.
10:36
Thank you.
227
636388
1736
Obrigado.
10:38
(Applause)
228
638124
4604
(Aplausos)
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