Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

521,663 views ・ 2014-06-02

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Adrian Dobroiu Corector: Ariana Bleau Lugo
00:12
Let me tell you a story.
0
12988
2316
Să vă spun o poveste.
00:15
It goes back 200 million years.
1
15304
1799
A început acum 200 de milioane de ani.
00:17
It's a story of the neocortex,
2
17103
1984
Este povestea neocortexului,
00:19
which means "new rind."
3
19087
1974
care înseamnă „noua scoarță”.
00:21
So in these early mammals,
4
21061
2431
La mamiferele primitive,
00:23
because only mammals have a neocortex,
5
23492
2055
fiindcă numai mamiferele au neocortex,
00:25
rodent-like creatures.
6
25547
1664
un fel de rozătoare,
00:27
It was the size of a postage stamp and just as thin,
7
27211
3579
neocortexul era mic cît un timbru și la fel de subțire
00:30
and was a thin covering around
8
30790
1439
și acoperea ca un strat subțire
00:32
their walnut-sized brain,
9
32229
2264
creierul lor mic cît o nucă.
00:34
but it was capable of a new type of thinking.
10
34493
3701
Dar era capabil de un nou mod de a gîndi.
00:38
Rather than the fixed behaviors
11
38194
1567
Față de celelalte animale,
00:39
that non-mammalian animals have,
12
39761
1992
care au un comportament fix,
00:41
it could invent new behaviors.
13
41753
2692
mamiferele puteau inventa comportamente noi.
00:44
So a mouse is escaping a predator,
14
44445
2553
De exemplu, un șoarece e fugărit,
00:46
its path is blocked,
15
46998
1540
ajunge la un obstacol,
00:48
it'll try to invent a new solution.
16
48538
2129
va încerca să inventeze o nouă soluție.
00:50
That may work, it may not,
17
50667
1266
S-ar putea să reușească sau nu,
00:51
but if it does, it will remember that
18
51933
1910
dar dacă reușește, va ține minte
00:53
and have a new behavior,
19
53843
1292
și va avea un nou comportament.
00:55
and that can actually spread virally
20
55135
1457
Lecția se poate răspîndi ca un virus
00:56
through the rest of the community.
21
56592
2195
în tot restul comunității.
00:58
Another mouse watching this could say,
22
58787
1609
Alt șoarece vede întîmplarea și zice:
01:00
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
23
60396
2704
„Hm, isteață mișcarea asta pe după bolovan!”
01:03
and it could adopt a new behavior as well.
24
63100
3725
Și ar putea adopta și el noul comportament.
01:06
Non-mammalian animals
25
66825
1717
Non-mamiferele nu puteau face așa ceva.
01:08
couldn't do any of those things.
26
68542
1713
Ele aveau comportament fix.
01:10
They had fixed behaviors.
27
70255
1215
01:11
Now they could learn a new behavior
28
71470
1331
Puteau și ele să învețe comportamente noi,
01:12
but not in the course of one lifetime.
29
72801
2576
dar nu în cursul unei vieți.
01:15
In the course of maybe a thousand lifetimes,
30
75377
1767
Pe durata a circa 1000 de vieți
01:17
it could evolve a new fixed behavior.
31
77144
3330
putea evolua un nou comportament fix.
01:20
That was perfectly okay 200 million years ago.
32
80474
3377
Asta era perfect acceptabil acum 200 de milioane de ani.
01:23
The environment changed very slowly.
33
83851
1981
Mediul se schimba foarte încet.
01:25
It could take 10,000 years for there to be
34
85832
1554
Pînă la o nouă schimbare de mediu
01:27
a significant environmental change,
35
87386
2092
putea să dureze 10.000 de ani,
01:29
and during that period of time
36
89478
1382
timp în care putea apărea un nou comportament.
01:30
it would evolve a new behavior.
37
90860
2929
01:33
Now that went along fine,
38
93789
1521
Totul era în regulă,
01:35
but then something happened.
39
95310
1704
dar apoi s-a întîmplat ceva.
01:37
Sixty-five million years ago,
40
97014
2246
Acum 65 de milioane de ani
01:39
there was a sudden, violent change to the environment.
41
99260
2615
s-a produs o schimbare bruscă și violentă în mediu:
01:41
We call it the Cretaceous extinction event.
42
101875
3505
extincția în masă din cretacic.
01:45
That's when the dinosaurs went extinct,
43
105380
2293
Atunci au dispărut dinozaurii,
01:47
that's when 75 percent of the
44
107673
3449
atunci au dispărut 75% din speciile de animale și plante,
01:51
animal and plant species went extinct,
45
111122
2746
01:53
and that's when mammals
46
113868
1745
atunci au ieșit mamiferele din nișa lor ecologică.
01:55
overtook their ecological niche,
47
115613
2152
01:57
and to anthropomorphize, biological evolution said,
48
117765
3654
Personificînd, evoluția biologică și-a zis:
02:01
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
49
121419
2025
„Hm, neocortexul ăsta e o chestie mișto!”
02:03
and it began to grow it.
50
123444
1793
Și a început să-l dezvolte.
02:05
And mammals got bigger,
51
125237
1342
Mamiferele au crescut,
02:06
their brains got bigger at an even faster pace,
52
126579
2915
creierul lor a crescut mai repede,
02:09
and the neocortex got bigger even faster than that
53
129494
3807
iar neocortexul a crescut încă și mai repede
02:13
and developed these distinctive ridges and folds
54
133301
2929
și s-au format crestele și cutele specifice,
02:16
basically to increase its surface area.
55
136230
2881
în esență pentru a mări aria.
02:19
If you took the human neocortex
56
139111
1819
Dacă luăm neocortexul uman și-l întindem,
02:20
and stretched it out,
57
140930
1301
02:22
it's about the size of a table napkin,
58
142231
1713
e cam cît o față de masă
02:23
and it's still a thin structure.
59
143944
1306
și are tot o structură subțire.
02:25
It's about the thickness of a table napkin.
60
145250
1980
Are grosimea unei fețe de masă.
02:27
But it has so many convolutions and ridges
61
147230
2497
Dar are atîtea circumvoluțiuni și îndoituri
02:29
it's now 80 percent of our brain,
62
149727
3075
încît acum reprezintă 80% din creier.
02:32
and that's where we do our thinking,
63
152802
2461
Acolo ne realizăm gîndirea
02:35
and it's the great sublimator.
64
155263
1761
și redirijarea impulsurilor.
02:37
We still have that old brain
65
157024
1114
Avem și acum creierul vechi,
02:38
that provides our basic drives and motivations,
66
158138
2764
care ne dă dorințele și motivațiile fundamentale,
02:40
but I may have a drive for conquest,
67
160902
2716
dar dacă ai poftă de cucerire
02:43
and that'll be sublimated by the neocortex
68
163618
2715
neocortexul o transformă în altceva,
02:46
into writing a poem or inventing an app
69
166333
2909
și atunci scrii o poezie sau programezi un smartphone
02:49
or giving a TED Talk,
70
169242
1509
sau ții un discurs la TED.
02:50
and it's really the neocortex that's where
71
170751
3622
Neocortexul este adevăratul loc
02:54
the action is.
72
174373
1968
unde se petrece acțiunea.
02:56
Fifty years ago, I wrote a paper
73
176341
1717
Acum 50 de ani am scris un articol
02:58
describing how I thought the brain worked,
74
178058
1918
despre cum credeam că funcționează creierul
02:59
and I described it as a series of modules.
75
179976
3199
și-l descriam ca pe o serie de module.
03:03
Each module could do things with a pattern.
76
183175
2128
Fiecare modul opera cu structuri:
03:05
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
77
185303
2746
putea învăța o structură, putea memora o structură,
03:08
It could implement a pattern.
78
188049
1407
putea construi o structură.
03:09
And these modules were organized in hierarchies,
79
189456
2679
Modulele erau organizate în ierarhii,
03:12
and we created that hierarchy with our own thinking.
80
192135
2954
iar ierarhia o cream noi înșine prin gîndire.
03:15
And there was actually very little to go on
81
195089
3333
Aveam foarte puține informații palpabile acum 50 de ani.
03:18
50 years ago.
82
198422
1562
03:19
It led me to meet President Johnson.
83
199984
2115
Mi-a dat ocazia să-l întîlnesc pe președintele Johnson.
03:22
I've been thinking about this for 50 years,
84
202099
2173
M-am tot gîndit la asta în acești ani,
03:24
and a year and a half ago I came out with the book
85
204272
2828
iar acum un an și jumătate am scos cartea
03:27
"How To Create A Mind,"
86
207100
1265
„Cum se creează o minte”,
03:28
which has the same thesis,
87
208365
1613
care susține același lucru,
03:29
but now there's a plethora of evidence.
88
209978
2812
dar acum există puzderie de dovezi.
03:32
The amount of data we're getting about the brain
89
212790
1814
Cantitatea de date pe care le obținem despre creier
03:34
from neuroscience is doubling every year.
90
214604
2203
din neuroștiință se dublează în fiecare an.
03:36
Spatial resolution of brainscanning of all types
91
216807
2654
Rezoluția spațială a feluritelor scanere
03:39
is doubling every year.
92
219461
2285
se dublează și ea anual.
03:41
We can now see inside a living brain
93
221746
1717
Acum putem scana creierul viu
03:43
and see individual interneural connections
94
223463
2870
și vedea fiecare conexiune neuronală
03:46
connecting in real time, firing in real time.
95
226333
2703
conectări în timp real, impulsuri în timp real.
03:49
We can see your brain create your thoughts.
96
229036
2419
Vedem cum creierul ne creează gîndurile
03:51
We can see your thoughts create your brain,
97
231455
1575
și vedem cum gîndurile ne creează creierul,
03:53
which is really key to how it works.
98
233030
1999
ceea ce e esențial în funcționarea lui.
03:55
So let me describe briefly how it works.
99
235029
2219
Să vă spun pe scurt cum funcționează.
03:57
I've actually counted these modules.
100
237248
2275
Am și numărat aceste module,
03:59
We have about 300 million of them,
101
239523
2046
avem circa 300 de milioane
04:01
and we create them in these hierarchies.
102
241569
2229
și le creăm în niște ierarhii.
04:03
I'll give you a simple example.
103
243798
2082
Să vă dau un exemplu simplu.
04:05
I've got a bunch of modules
104
245880
2805
Să luăm un grup de module
04:08
that can recognize the crossbar to a capital A,
105
248685
3403
care identifică linia orizontală din litera A.
04:12
and that's all they care about.
106
252088
1914
Numai atît le interesează.
04:14
A beautiful song can play,
107
254002
1578
Poate să se audă un cîntec frumos,
04:15
a pretty girl could walk by,
108
255580
1434
poate să treacă o fată drăguță,
04:17
they don't care, but they see a crossbar to a capital A,
109
257014
2846
pe ele nu le interesează, dar cînd văd linia lui A
04:19
they get very excited and they say "crossbar,"
110
259860
3021
se entuziasmează, spun „Linie orizontală!”
04:22
and they put out a high probability
111
262881
2112
și produc un semnal de mare probabilitate
04:24
on their output axon.
112
264993
1634
în axonul lor de ieșire.
04:26
That goes to the next level,
113
266627
1333
Acesta merge la nivelul următor.
04:27
and these layers are organized in conceptual levels.
114
267960
2750
Straturile sînt organizate pe niveluri conceptuale.
04:30
Each is more abstract than the next one,
115
270710
1856
Fiecare e mai abstract decît cel dinainte.
04:32
so the next one might say "capital A."
116
272566
2418
Și următorul zice de exemplu „Litera A”.
04:34
That goes up to a higher level that might say "Apple."
117
274984
2891
Asta ajunge la nivelul următor care zice de exemplu „APPLE”.
04:37
Information flows down also.
118
277875
2167
Informația curge și în jos.
04:40
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
119
280042
2936
Dacă identificatorul de APPLE vede A-P-P-L,
04:42
it'll think to itself, "Hmm, I think an E is probably likely,"
120
282978
3219
se gîndește: „Hm, cred că s-ar putea să urmeze un E.”
04:46
and it'll send a signal down to all the E recognizers
121
286197
2564
și trimite un semnal în jos spre identificatoarele de E:
04:48
saying, "Be on the lookout for an E,
122
288761
1619
„Căutați bine un E, cred că urmează să vină!”
04:50
I think one might be coming."
123
290380
1556
04:51
The E recognizers will lower their threshold
124
291936
2843
Identificatoarele de E își vor reduce pragul
04:54
and they see some sloppy thing, could be an E.
125
294779
1945
și vor vedea ceva neclar, ar putea fi un E.
04:56
Ordinarily you wouldn't think so,
126
296724
1490
În mod normal n-ar crede,
04:58
but we're expecting an E, it's good enough,
127
298214
2009
dar acum se așteaptă la un E, e bun așa.
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
128
300223
1817
„Da, am văzut un E.” Apoi APPLE spune:
05:02
"Yeah, I've seen an Apple."
129
302040
1728
„Da, am văzut APPLE.”
05:03
Go up another five levels,
130
303768
1746
Cu 5 niveluri mai sus
05:05
and you're now at a pretty high level
131
305514
1353
ajungem la un nivel relativ înalt al ierarhiei
05:06
of this hierarchy,
132
306867
1569
05:08
and stretch down into the different senses,
133
308436
2353
și ne uităm la diferitele simțuri.
05:10
and you may have a module that sees a certain fabric,
134
310789
2655
Putem avea un modul care vede un anumit material textil,
05:13
hears a certain voice quality, smells a certain perfume,
135
313444
2844
aude un anumit timbru de voce, miroase un anumit parfum
05:16
and will say, "My wife has entered the room."
136
316288
2513
și spune: „A intrat nevastă-mea în cameră.”
05:18
Go up another 10 levels, and now you're at
137
318801
1895
Mai urcăm 10 niveluri și ajungem
05:20
a very high level.
138
320696
1160
la un nivel foarte înalt.
05:21
You're probably in the frontal cortex,
139
321856
1937
Ne aflăm probabil în zona frontală,
05:23
and you'll have modules that say, "That was ironic.
140
323793
3767
unde găsim module care spun:
„Ce curios! Ce amuzant! Ce fată drăguță!”
05:27
That's funny. She's pretty."
141
327560
2370
05:29
You might think that those are more sophisticated,
142
329930
2105
Ați putea crede că aceste niveluri sînt mai sofisticate,
05:32
but actually what's more complicated
143
332035
1506
dar de fapt nu e mai complicată
05:33
is the hierarchy beneath them.
144
333541
2669
decît ierarhia de sub ele.
05:36
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
145
336210
2620
Unei fete de 16 ani i se făcea o operație pe creier.
05:38
and she was conscious because the surgeons
146
338830
2051
Era conștientă, pentru că chirurgii
05:40
wanted to talk to her.
147
340881
1537
țineau să vorbească cu ea.
05:42
You can do that because there's no pain receptors
148
342418
1822
Se poate face asta, creierul nu are
05:44
in the brain.
149
344240
1038
receptori pentru durere.
05:45
And whenever they stimulated particular,
150
345278
1800
Și de cîte ori chirurgii stimulau
05:47
very small points on her neocortex,
151
347078
2463
anumite puncte mici de pe neocortex,
05:49
shown here in red, she would laugh.
152
349541
2665
cele roșii de pe ecran, fata rîdea.
05:52
So at first they thought they were triggering
153
352206
1440
La început credeau că i-au declanșat
05:53
some kind of laugh reflex,
154
353646
1720
un fel de reflexe ale rîsului,
05:55
but no, they quickly realized they had found
155
355366
2519
dar nu, și-au dat seama imediat că au găsit
05:57
the points in her neocortex that detect humor,
156
357885
3044
punctele de pe neocortex care detectează umorul.
06:00
and she just found everything hilarious
157
360929
1969
Fetei i se părea totul amuzant
06:02
whenever they stimulated these points.
158
362898
2437
de cîte ori îi stimulau aceste puncte.
06:05
"You guys are so funny just standing around,"
159
365335
1925
”Sînteți tare comici cum stați așa în jurul meu!”
06:07
was the typical comment,
160
367260
1738
zicea ea mereu.
06:08
and they weren't funny,
161
368998
2302
Dar ei nu erau comici,
06:11
not while doing surgery.
162
371300
3247
că doar făceau o operație.
06:14
So how are we doing today?
163
374547
4830
Cum stau lucrurile azi?
06:19
Well, computers are actually beginning to master
164
379377
3054
Calculatoarele au început să stăpînească
06:22
human language with techniques
165
382431
2001
limbajul uman folosind procese
06:24
that are similar to the neocortex.
166
384432
2867
similare cu cele din neocortex.
06:27
I actually described the algorithm,
167
387299
1514
Eu am descris un algoritm
06:28
which is similar to something called
168
388813
2054
similar cu cel numit
06:30
a hierarchical hidden Markov model,
169
390867
2233
„modelul Markov ascuns ierarhic”
06:33
something I've worked on since the '90s.
170
393100
3241
și la care lucrez din anii 1990.
06:36
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
171
396341
3238
„Jeopardy” e un joc bazat pe limbajul natural,
06:39
and Watson got a higher score
172
399579
1892
iar Watson a obținut un scor mai mare
06:41
than the best two players combined.
173
401471
2000
decît cei mai buni doi jucători la un loc.
06:43
It got this query correct:
174
403471
2499
A rezolvat corect proba aceasta:
06:45
"A long, tiresome speech
175
405970
2085
„Un discurs lung și obositor ținut de o plăcintă însiropată.”
06:48
delivered by a frothy pie topping,"
176
408055
2152
06:50
and it quickly responded, "What is a meringue harangue?"
177
410207
2796
Watson a spus pe loc: „Ce este o poliloghie de sarailie?”
06:53
And Jennings and the other guy didn't get that.
178
413003
2635
Jennings și celălalt n-au putut răspunde.
06:55
It's a pretty sophisticated example of
179
415638
1926
E un exemplu foarte sofisticat
06:57
computers actually understanding human language,
180
417564
1914
de înțelegere a limbajului uman de către computere.
06:59
and it actually got its knowledge by reading
181
419478
1652
Watson și-a acumulat cunoștințele
07:01
Wikipedia and several other encyclopedias.
182
421130
3785
citind Wikipedia și alte cîteva enciclopedii.
07:04
Five to 10 years from now,
183
424915
2133
Peste 5–10 ani motoarele de căutare vor funcționa
07:07
search engines will actually be based on
184
427048
2184
07:09
not just looking for combinations of words and links
185
429232
2794
nu prin analiza combinațiilor de cuvinte,
07:12
but actually understanding,
186
432026
1914
ci prin înțelegerea propriu-zisă,
07:13
reading for understanding the billions of pages
187
433940
2411
citirea și înțelegerea a miliarde de pagini
07:16
on the web and in books.
188
436351
2733
de pe internet și din cărți.
07:19
So you'll be walking along, and Google will pop up
189
439084
2616
O să mergi la plimbare, iar Google o să iasă
07:21
and say, "You know, Mary, you expressed concern
190
441700
3081
și o să-ți spună: „Maria, te plîngeai acum o lună
07:24
to me a month ago that your glutathione supplement
191
444781
3019
că suplimentul tău de glutationă
07:27
wasn't getting past the blood-brain barrier.
192
447800
2231
nu poate trece de bariera hematoencefalică.
07:30
Well, new research just came out 13 seconds ago
193
450031
2593
Ei bine, acum 13 secunde a apărut un articol nou
07:32
that shows a whole new approach to that
194
452624
1711
care prezintă o nouă abordare a problemei
07:34
and a new way to take glutathione.
195
454335
1993
și o nouă tehnică de administrare a glutationei.
07:36
Let me summarize it for you."
196
456328
2562
Hai să-ți fac un rezumat.”
07:38
Twenty years from now, we'll have nanobots,
197
458890
3684
Peste 20 de ani vom avea nanoroboți,
07:42
because another exponential trend
198
462574
1627
fiindcă o altă tendință exponențială
07:44
is the shrinking of technology.
199
464201
1615
este minaturizarea tehnologiei.
07:45
They'll go into our brain
200
465816
2370
Nanoroboții vor intra în creier prin vasele capilare
07:48
through the capillaries
201
468186
1703
07:49
and basically connect our neocortex
202
469889
2477
și vor conecta neocortexul
07:52
to a synthetic neocortex in the cloud
203
472366
3185
la un neocortex artificial în cloud,
07:55
providing an extension of our neocortex.
204
475551
3591
ca o extensie a neocortexului uman.
07:59
Now today, I mean,
205
479142
1578
Chiar și azi, avem un calculator în telefon,
08:00
you have a computer in your phone,
206
480720
1530
08:02
but if you need 10,000 computers for a few seconds
207
482250
2754
dar dacă ne trebuie 10.000 de calculatoare
timp de cîteva secunde, pentru o căutare complexă,
08:05
to do a complex search,
208
485004
1495
08:06
you can access that for a second or two in the cloud.
209
486499
3396
avem acces pentru o secundă sau două la cloud computing.
08:09
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
210
489895
3095
În anii 2030, dacă vom dori niște neocortex în plus,
08:12
you'll be able to connect to that in the cloud
211
492990
2273
ne vom putea conecta la cel din cloud,
08:15
directly from your brain.
212
495263
1648
direct din creier.
08:16
So I'm walking along and I say,
213
496911
1543
Să zicem că merg pe drum și zic
08:18
"Oh, there's Chris Anderson.
214
498454
1363
„Uite-l pe Chris Anderson.
08:19
He's coming my way.
215
499817
1525
Vine spre mine.
08:21
I'd better think of something clever to say.
216
501342
2335
Trebuie să găsesc ceva inteligent de spus.
08:23
I've got three seconds.
217
503677
1524
Am trei secunde.
08:25
My 300 million modules in my neocortex
218
505201
3097
Cele 300 de milioane de module din neocortexul meu
08:28
isn't going to cut it.
219
508298
1240
nu sînt de ajuns.
08:29
I need a billion more."
220
509538
1246
Am nevoie de încă 1 miliard.”
08:30
I'll be able to access that in the cloud.
221
510784
3323
Voi putea să-l accesez în cloud.
08:34
And our thinking, then, will be a hybrid
222
514107
2812
Gîndirea noastră va fi atunci un hibrid
08:36
of biological and non-biological thinking,
223
516919
3522
de gîndire biologică și nebiologică.
08:40
but the non-biological portion
224
520441
1898
Dar partea nebiologică
08:42
is subject to my law of accelerating returns.
225
522339
2682
respectă legea cîștigurilor accelerate.
08:45
It will grow exponentially.
226
525021
2239
Va crește exponențial.
08:47
And remember what happens
227
527260
2016
Și țineți minte ce s-a întîmplat
08:49
the last time we expanded our neocortex?
228
529276
2645
cînd ne-am extins neocortexul data trecută?
08:51
That was two million years ago
229
531921
1426
Era acum 2 milioane de ani;
08:53
when we became humanoids
230
533347
1236
am devenit umanoizi
08:54
and developed these large foreheads.
231
534583
1594
și am căpătat această frunte lată.
08:56
Other primates have a slanted brow.
232
536177
2583
Alte primate au fruntea teșită.
08:58
They don't have the frontal cortex.
233
538760
1745
Ele nu au lobul frontal.
09:00
But the frontal cortex is not really qualitatively different.
234
540505
3685
Dar lobul frontal nu diferă calitativ.
09:04
It's a quantitative expansion of neocortex,
235
544190
2743
E o extindere cantitativă a neocortexului,
09:06
but that additional quantity of thinking
236
546933
2703
dar cantitatea suplimentară de gîndire
09:09
was the enabling factor for us to take
237
549636
1779
a fost factorul care ne-a permis să facem
09:11
a qualitative leap and invent language
238
551415
3346
un salt calitativ și să inventăm limbajul
09:14
and art and science and technology
239
554761
1967
și arta și știința și tehnologia
09:16
and TED conferences.
240
556728
1454
și conferințele TED.
09:18
No other species has done that.
241
558182
2131
Nici o altă specie nu a realizat asta.
09:20
And so, over the next few decades,
242
560313
2075
În următoarele decenii vom face un nou salt.
09:22
we're going to do it again.
243
562388
1760
09:24
We're going to again expand our neocortex,
244
564148
2274
Urmează să ne extindem din nou neocortexul,
09:26
only this time we won't be limited
245
566422
1756
doar că de data asta nu vom mai fi limitați
09:28
by a fixed architecture of enclosure.
246
568178
4280
de arhitectura fixă a recipientului.
09:32
It'll be expanded without limit.
247
572458
3304
Se va extinde fără limite.
09:35
That additional quantity will again
248
575762
2243
Cantitatea suplimentară va fi din nou
09:38
be the enabling factor for another qualitative leap
249
578005
3005
factorul care ne va permite încă un salt calitativ
09:41
in culture and technology.
250
581010
1635
în cultură și tehnologie.
09:42
Thank you very much.
251
582645
2054
Vă mulțumesc foarte mult!
09:44
(Applause)
252
584699
3086
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7