The incredible inventions of intuitive AI | Maurice Conti

5,584,143 views ・ 2017-02-28

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

00:00
Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
0
0
7000
Переводчик: Alena Chernykh Редактор: Péter Pallós
00:12
How many of you are creatives,
1
12555
2289
Много ли среди вас изобретателей,
00:14
designers, engineers, entrepreneurs, artists,
2
14868
3624
дизайнеров, инженеров, предпринимателей, художников
00:18
or maybe you just have a really big imagination?
3
18516
2387
или просто людей с незаурядным воображением?
00:20
Show of hands? (Cheers)
4
20927
1848
Поднимите руки! (Аплодисменты)
00:22
That's most of you.
5
22799
1181
Большинство.
00:25
I have some news for us creatives.
6
25154
2294
У меня есть новость для нас, изобретателей.
00:28
Over the course of the next 20 years,
7
28534
2573
В течение следующих 20 лет
00:33
more will change around the way we do our work
8
33291
2973
то, как мы работаем, изменится больше,
00:37
than has happened in the last 2,000.
9
37202
2157
чем за последние два тысячелетия.
00:40
In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history.
10
40331
4628
Более того, я считаю, что мы на пороге новой эры в истории человечества.
00:45
Now, there have been four major historical eras defined by the way we work.
11
45465
4761
Известны четыре важные исторические эпохи, различающиеся по характеру нашего труда.
00:51
The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.
12
51224
3275
Эпоха охотников-собирателей длилась несколько миллионов лет.
00:54
And then the Agricultural Age lasted several thousand years.
13
54983
3576
Затем несколько тысячелетий пришлись на эпоху земледелия.
00:59
The Industrial Age lasted a couple of centuries.
14
59015
3490
Промышленная эпоха длилась пару столетий.
01:02
And now the Information Age has lasted just a few decades.
15
62529
4287
Современная информационная эпоха началась всего несколько десятилетий назад.
01:06
And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.
16
66840
5220
И сейчас мы стои́м на пороге новой великой эпохи развития человечества.
01:13
Welcome to the Augmented Age.
17
73116
2680
Добро пожаловать в Эпоху совершенствования.
01:15
In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented
18
75820
3693
В эту новую эру естественные способности человека будут расширены
01:19
by computational systems that help you think,
19
79537
3068
вычислительными системами, помогающими нам думать,
01:22
robotic systems that help you make,
20
82629
2186
роботизированными системами, помогающими делать,
01:24
and a digital nervous system
21
84839
1648
и цифровой нервной системой,
01:26
that connects you to the world far beyond your natural senses.
22
86511
3690
выводящей нас далеко за пределы обычных чувств.
01:31
Let's start with cognitive augmentation.
23
91257
1942
Давайте начнём с расширения восприятия.
01:33
How many of you are augmented cyborgs?
24
93223
2200
Кто из вас расширенный киборг?
01:35
(Laughter)
25
95953
2650
(Смех)
01:38
I would actually argue that we're already augmented.
26
98627
2821
Я на самом деле считаю, что мы уже расширены.
01:42
Imagine you're at a party,
27
102108
1504
Представьте: на вечеринке
01:43
and somebody asks you a question that you don't know the answer to.
28
103636
3520
кто-то задаёт вам вопрос, на который вы не знаете ответа.
01:47
If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer.
29
107180
3760
Имея вот такую штуку, вы найдёте ответ за считанные секунды.
01:51
But this is just a primitive beginning.
30
111689
2299
Но это только начало, ничего сложного.
01:54
Even Siri is just a passive tool.
31
114683
3331
Даже Siri — всего лишь пассивный инструмент.
01:58
In fact, for the last three-and-a-half million years,
32
118480
3381
На самом деле, в течение последних трёх с половиной миллионов лет
02:01
the tools that we've had have been completely passive.
33
121885
3109
все используемые нами инструменты были совершенно пассивными.
02:06
They do exactly what we tell them and nothing more.
34
126023
3655
Они выполняли только то, чтó мы от них требовали, не более.
02:09
Our very first tool only cut where we struck it.
35
129702
3101
Наш самый первый инструмент резал только то, во что его втыкали.
02:13
The chisel only carves where the artist points it.
36
133642
3040
Резак высекает только там, куда его направляет мастер.
02:17
And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction.
37
137163
5641
Даже самые современные инструменты не работают без чёткого руководства.
02:22
In fact, to date, and this is something that frustrates me,
38
142828
3181
Меня немного расстраивает то, что до сегодняшнего дня
02:26
we've always been limited
39
146033
1448
мы всегда были ограничены
02:27
by this need to manually push our wills into our tools --
40
147505
3501
этой необходимостью вручную вкладывать наши задумки в наши инструменты —
02:31
like, manual, literally using our hands,
41
151030
2297
02:33
even with computers.
42
153351
1428
даже в компьютеры.
02:35
But I'm more like Scotty in "Star Trek."
43
155892
2463
Но я больше похож на Скотти из «Звёздного пути».
02:38
(Laughter)
44
158379
1850
(Смех)
02:40
I want to have a conversation with a computer.
45
160253
2146
Я хочу побеседовать с компьютером.
02:42
I want to say, "Computer, let's design a car,"
46
162423
2970
Я бы сказал: «Компьютер, давай спроектируем автомобиль».
02:45
and the computer shows me a car.
47
165417
1539
И он показал бы мне автомобиль.
02:46
And I say, "No, more fast-looking, and less German,"
48
166980
2608
Я сказал бы: «Нет, более быстрый и не такой немецкий».
02:49
and bang, the computer shows me an option.
49
169612
2163
И — раз! Компьютер выдаёт мне другой вариант.
02:51
(Laughter)
50
171799
1865
(Смех)
02:54
That conversation might be a little ways off,
51
174028
2306
До этого разговора ещё далеко,
02:56
probably less than many of us think,
52
176358
2665
хотя и меньше, чем многие думают,
02:59
but right now,
53
179047
1763
однако мы уже сейчас
03:00
we're working on it.
54
180834
1151
над этим работаем.
03:02
Tools are making this leap from being passive to being generative.
55
182009
4033
Инструменты перестают быть пассивными и становятся активными.
03:06
Generative design tools use a computer and algorithms
56
186651
3308
На стадии разработки инструменты используют компьютер и алгоритмы
03:09
to synthesize geometry
57
189983
2608
для синтеза геометрических параметров,
03:12
to come up with new designs all by themselves.
58
192615
2754
чтобы создать свой дизайн.
03:15
All it needs are your goals and your constraints.
59
195816
2748
Всё, что от вас требуется, — определить цели и рамки.
03:18
I'll give you an example.
60
198588
1408
Приведу пример.
03:20
In the case of this aerial drone chassis,
61
200020
2788
Возьмём шасси квадрокоптера,
03:22
all you would need to do is tell it something like,
62
202832
2626
всё, что вам нужно, — это сказать: у него должно быть
03:25
it has four propellers,
63
205482
1273
четыре пропеллера,
03:26
you want it to be as lightweight as possible,
64
206779
2131
минимальный вес
03:28
and you need it to be aerodynamically efficient.
65
208934
2270
и высокий аэродинамический КПД.
03:31
Then what the computer does is it explores the entire solution space:
66
211228
4914
Затем компьютер анализирует всевозможные способы решения:
03:36
every single possibility that solves and meets your criteria --
67
216166
3927
любые варианты, которые решают задачу и соответствуют вашим требованиям, —
03:40
millions of them.
68
220117
1442
а их миллионы.
03:41
It takes big computers to do this.
69
221583
1975
Это под силу только новейшим компьютерам.
03:43
But it comes back to us with designs
70
223582
1955
Но он предлагает нам проекты,
03:45
that we, by ourselves, never could've imagined.
71
225561
3143
которые мы сами никогда бы не придумали.
03:49
And the computer's coming up with this stuff all by itself --
72
229146
2912
А компьютер справляется со всем этим самостоятельно,
03:52
no one ever drew anything,
73
232082
1678
никто не делал никаких эскизов,
03:53
and it started completely from scratch.
74
233784
2086
и начинает он прямо с нуля.
03:56
And by the way, it's no accident
75
236858
2387
Кстати, корпус дрона
03:59
that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.
76
239269
3481
не случайно напоминает тазовые кости белки-летяги.
04:03
(Laughter)
77
243107
2007
(Смех)
04:05
It's because the algorithms are designed to work
78
245860
2302
Причина в том, что алгоритмы работают
04:08
the same way evolution does.
79
248186
1637
так же, как работает эволюция.
04:10
What's exciting is we're starting to see this technology
80
250535
2660
Интересно, что мы начинаем замечать,
как этот подход применяется в жизни.
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
С компанией Airbus мы работаем несколько лет
04:16
on this concept plane for the future.
83
256878
1909
над этой моделью самолёта будущего.
04:18
It's a ways out still.
84
258811
2070
Пока это только проект.
04:20
But just recently we used a generative-design AI
85
260905
3780
Однако недавно, чтобы справиться с этой задачей,
04:24
to come up with this.
86
264709
1807
мы начали использовать ИИ для генеративного дизайна.
04:27
This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer.
87
267429
5153
Это трёхмерная модель перегородки кабины самолёта, спроектированной компьютером.
04:32
It's stronger than the original yet half the weight,
88
272606
2824
Она прочнее и вдвое легче оригинала,
04:35
and it will be flying in the Airbus A320 later this year.
89
275454
3146
ею будет оснащён Airbus A320 в конце 2016 года.
04:39
So computers can now generate;
90
279225
1559
Компьютеры способны создавать.
04:40
they can come up with their own solutions to our well-defined problems.
91
280808
4595
Они могут предлагать свои решения наших конкретных задач.
04:46
But they're not intuitive.
92
286497
1310
Но им не хватает интуиции.
04:47
They still have to start from scratch every single time,
93
287831
3086
Они вынуждены каждый раз начинать с нуля.
04:50
and that's because they never learn.
94
290941
2565
И всё потому, что они не способны учиться.
04:54
Unlike Maggie.
95
294188
1766
В отличие от Мэгги.
04:55
(Laughter)
96
295978
1581
(Смех)
04:57
Maggie's actually smarter than our most advanced design tools.
97
297583
3297
Мэгги сообразительнее самых продвинутых средств проектирования.
05:01
What do I mean by that?
98
301287
1440
Что я имею в виду?
05:02
If her owner picks up that leash,
99
302751
1590
Когда хозяин берёт этот поводок,
05:04
Maggie knows with a fair degree of certainty
100
304365
2068
Мэгги с полной уверенностью понимает,
05:06
it's time to go for a walk.
101
306457
1404
что пора на прогулку.
05:07
And how did she learn?
102
307885
1185
Как она это запомнила?
05:09
Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk.
103
309094
3324
Каждый раз, когда хозяин брал поводок, они выходили на прогулку.
05:12
And Maggie did three things:
104
312442
1878
И Мэгги сделала три вещи:
05:14
she had to pay attention,
105
314344
1869
ей нужно было обратить внимание,
05:16
she had to remember what happened
106
316237
2082
ей нужно было запомнить, что произошло,
05:18
and she had to retain and create a pattern in her mind.
107
318343
4017
и ей нужно было создать и сохранить в голове эту закономерность.
05:23
Interestingly, that's exactly what
108
323249
2095
Любопытно, что именно этого
05:25
computer scientists have been trying to get AIs to do
109
325368
2523
учёные добиваются от автоматической системы посадки самолётов
05:27
for the last 60 or so years.
110
327915
1859
на протяжении последних 60 лет.
05:30
Back in 1952,
111
330503
1349
Вспомним 1952 год:
05:31
they built this computer that could play Tic-Tac-Toe.
112
331876
3801
тогда создали компьютер, который мог играть в крестики-нолики.
05:36
Big deal.
113
336901
1160
Не шуточное дело.
05:38
Then 45 years later, in 1997,
114
338849
3000
Затем, 45 лет спустя, в 1997 году,
05:41
Deep Blue beats Kasparov at chess.
115
341873
2472
Deep Blue выигрывает в шахматы у Каспарова.
05:45
2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,
116
345866
4968
В 2011 году Watson обыгрывает двух мужчин в «Своей игре»,
05:50
which is much harder for a computer to play than chess is.
117
350858
2928
что для компьютера значительно сложнее, чем игра в шахматы.
05:53
In fact, rather than working from predefined recipes,
118
353810
3812
Для победы над оппонентами Watson должен был применять логику,
05:57
Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.
119
357646
3323
а не действовать по заранее заданным схемам.
06:02
And then a couple of weeks ago,
120
362213
2439
Затем, пару недель назад
06:04
DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go,
121
364676
4262
программа AlphaGo компании DeepMind обыгрывает мирового чемпиона по Gо —
06:08
which is the most difficult game that we have.
122
368962
2212
самой сложной из современных игр.
06:11
In fact, in Go, there are more possible moves
123
371198
2896
В игре Gо возможных ходов больше,
06:14
than there are atoms in the universe.
124
374118
2024
чем атомов во Вселенной.
06:18
So in order to win,
125
378030
1826
Поэтому для того, чтобы победить,
06:19
what AlphaGo had to do was develop intuition.
126
379880
2618
AlphaGo нужно было развивать интуицию.
06:22
And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand
127
382918
4110
В какие-то моменты создатели AlphaGo не понимали,
06:27
why AlphaGo was doing what it was doing.
128
387052
2286
почему она делала то, что делала.
06:31
And things are moving really fast.
129
391271
1660
События развиваются очень быстро.
06:32
I mean, consider -- in the space of a human lifetime,
130
392955
3227
Я имею в виду, за всё время существования человечества
06:36
computers have gone from a child's game
131
396206
2233
компьютеры прошли путь от детской игры
06:39
to what's recognized as the pinnacle of strategic thought.
132
399740
3048
до кульминации стратегического мышления.
06:43
What's basically happening
133
403819
2417
Образно выражаясь,
06:46
is computers are going from being like Spock
134
406260
3310
компьютер был, как Спок,
06:49
to being a lot more like Kirk.
135
409594
1949
а стал, как Кирк.
06:51
(Laughter)
136
411567
3618
(Смех)
06:55
Right? From pure logic to intuition.
137
415209
3424
Правда же? От простой логики до интуиции.
07:00
Would you cross this bridge?
138
420004
1743
Вы бы смогли перейти этот мост?
07:02
Most of you are saying, "Oh, hell no!"
139
422429
2323
Многие скажут: «Чёрт, конечно же, нет!»
07:04
(Laughter)
140
424776
1308
(Смех)
07:06
And you arrived at that decision in a split second.
141
426108
2657
Вы приняли это решение за долю секунды.
07:08
You just sort of knew that bridge was unsafe.
142
428789
2428
Вы просто догадались, что тот мост небезопасен.
07:11
And that's exactly the kind of intuition
143
431241
1989
Это и есть та самая интуиция,
07:13
that our deep-learning systems are starting to develop right now.
144
433254
3568
которая начинает развиваться в наших системах глубинного обучения.
07:17
Very soon, you'll literally be able
145
437542
1707
Вскоре вы фактически сможете
07:19
to show something you've made, you've designed,
146
439273
2206
показать компьютеру,
чтó вы сделали, спроектировали,
07:21
to a computer,
147
441503
1153
посмотрев на что, он скажет:
07:22
and it will look at it and say,
148
442680
1489
«Извини, друг, но так не пойдёт. Попробуй ещё раз».
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
Или вы сможете спросить, понравится ли кому-нибудь
07:31
or your next flavor of ice cream.
151
451593
2063
ваша новая песня или новый сорт мороженого.
07:35
Or, much more importantly,
152
455369
2579
Или, что более важно,
07:37
you could work with a computer to solve a problem
153
457972
2364
вы можете сотрудничать с компьютером
07:40
that we've never faced before.
154
460360
1637
для решения проблемы совсем нового типа.
07:42
For instance, climate change.
155
462021
1401
Например, изменение климата.
07:43
We're not doing a very good job on our own,
156
463446
2020
Самостоятельно у нас получается плоховато,
07:45
we could certainly use all the help we can get.
157
465490
2245
любая помощь нам явно не помешает.
07:47
That's what I'm talking about,
158
467759
1458
Вот о чём я говорю —
07:49
technology amplifying our cognitive abilities
159
469241
2555
технологии расширяют наши познавательные способности,
07:51
so we can imagine and design things that were simply out of our reach
160
471820
3552
и мы можем придумать и сделать то, что было бы невозможно
07:55
as plain old un-augmented humans.
161
475396
2559
для человека, имеющего лишь традиционные возможности.
07:59
So what about making all of this crazy new stuff
162
479804
2941
Как же сделать все те безумные новые вещи,
08:02
that we're going to invent and design?
163
482769
2441
которые мы собираемся изобретать и проектировать?
08:05
I think the era of human augmentation is as much about the physical world
164
485772
4093
Я думаю, эра совершенствования человека затронет не только физическую сторону,
08:09
as it is about the virtual, intellectual realm.
165
489889
3065
но и коснётся виртуальной и интеллектуальной сферы.
08:13
How will technology augment us?
166
493653
1921
Как технологии расширят нас?
08:16
In the physical world, robotic systems.
167
496081
2473
В физическом мире — роботизированными системами.
08:19
OK, there's certainly a fear
168
499440
1736
Есть опасение,
08:21
that robots are going to take jobs away from humans,
169
501200
2488
что роботы займут наши места на производстве,
08:23
and that is true in certain sectors.
170
503712
1830
и это реально в определённых областях.
08:25
But I'm much more interested in this idea
171
505994
2878
Но меня больше интересует то,
08:28
that humans and robots working together are going to augment each other,
172
508896
5010
как роботам и людям работать сообща, увеличивая потенциал друг друга
08:33
and start to inhabit a new space.
173
513930
2058
и сосуществуя в новом общем пространстве.
08:36
This is our applied research lab in San Francisco,
174
516012
2362
Это наша прикладная лаборатория в Сан-Франциско,
08:38
where one of our areas of focus is advanced robotics,
175
518398
3142
одно из направлений которой — развитие робототехники, а именно:
08:41
specifically, human-robot collaboration.
176
521564
2511
взаимодействие робота с человеком.
08:44
And this is Bishop, one of our robots.
177
524854
2759
Вот один из наших роботов, его зовут Бишоп.
08:47
As an experiment, we set it up
178
527637
1789
В качестве экперимента мы настоили его
08:49
to help a person working in construction doing repetitive tasks --
179
529450
3460
на помощь человеку при выполнении монотонных строительных работ,
08:53
tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.
180
533804
4194
например, вырезать отверстия для розеток или выключателей в гипсокартоне.
08:58
(Laughter)
181
538022
2466
(Смех)
09:01
So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English
182
541697
3111
Человек-партнёр на простом языке объясняет Бишопу, что делать,
09:04
and with simple gestures,
183
544832
1305
используя простые жесты,
09:06
kind of like talking to a dog,
184
546161
1447
как при дрессировке собак,
09:07
and then Bishop executes on those instructions
185
547632
2143
и Бишоп выполняет задания
09:09
with perfect precision.
186
549799
1892
с особой точностью.
09:11
We're using the human for what the human is good at:
187
551715
2989
Мы используем человека там, где нужны его способности:
09:14
awareness, perception and decision making.
188
554728
2333
осознание, восприятие, принятие решений.
09:17
And we're using the robot for what it's good at:
189
557085
2240
А роботам легко даётся
09:19
precision and repetitiveness.
190
559349
1748
точность и монотонность.
09:22
Here's another cool project that Bishop worked on.
191
562072
2367
Следующий классный проект для Бишопа.
09:24
The goal of this project, which we called the HIVE,
192
564463
3075
Цель этого проекта под названием HIVE, то есть Улей, —
09:27
was to prototype the experience of humans, computers and robots
193
567562
3851
заставить взаимодействовать людей, компьютеров и роботов,
09:31
all working together to solve a highly complex design problem.
194
571437
3220
чтобы вместе решить сложную конструкторскую задачу.
09:35
The humans acted as labor.
195
575613
1451
Человек — это рабочая сила.
09:37
They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo --
196
577088
3473
Он исследует место будущей постройки, манипулирует с бамбуком,
09:40
which, by the way, because it's a non-isomorphic material,
197
580585
2756
который неоднороден по форме,
09:43
is super hard for robots to deal with.
198
583365
1874
что создаёт сложности для роботов.
Затем роботы создают переплёт из проводов,
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
что человеку практически не под силу.
09:49
And then we had an AI that was controlling everything.
201
589784
3621
И ещё у нас есть искусственный интеллект, который всё это контролирует.
09:53
It was telling the humans what to do, telling the robots what to do
202
593429
3290
Он даёт указания и роботу, и человеку, что они должны делать,
09:56
and keeping track of thousands of individual components.
203
596743
2915
а также запоминает тысячи индивидуальных компонентов.
09:59
What's interesting is,
204
599682
1180
И что интересно,
10:00
building this pavilion was simply not possible
205
600886
3141
строительство здания было бы невозможным,
10:04
without human, robot and AI augmenting each other.
206
604051
4524
если бы человек, робот и ИИ не работали над ним сообща.
10:09
OK, I'll share one more project. This one's a little bit crazy.
207
609710
3320
Ещё один проект: он немного сумасшедший.
10:13
We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D
208
613054
4468
Вместе с Йорисом Ларманом и его командой из Амстердама мы работаем в MX3D
10:17
to generatively design and robotically print
209
617546
2878
над созданием дизайна и осуществления
10:20
the world's first autonomously manufactured bridge.
210
620448
2995
первого в мире автономно созданного моста.
10:24
So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak,
211
624135
3685
Пока мы с вами разговариваем, Йорис и ИИ, прямо сейчас работают
10:27
in Amsterdam.
212
627844
1172
в Амстердаме.
10:29
And when they're done, we're going to hit "Go,"
213
629040
2321
Когда они будут готовы, мы нажмём: «Пуск»,
10:31
and robots will start 3D printing in stainless steel,
214
631385
3311
и роботы начнут печатать 3D-модель из нержавеющей стали
10:34
and then they're going to keep printing, without human intervention,
215
634720
3283
и будут продолжать печать уже без вмешательства человека,
10:38
until the bridge is finished.
216
638027
1558
пока мост не будет готов.
10:40
So, as computers are going to augment our ability
217
640919
2928
Когда компьютеры расширят наши способности
10:43
to imagine and design new stuff,
218
643871
2150
по придумыванию и созданию нового,
10:46
robotic systems are going to help us build and make things
219
646045
2895
роботы помогут нам воплотить в реальность то,
10:48
that we've never been able to make before.
220
648964
2084
что мы самостоятельно не смогли бы сделать.
10:52
But what about our ability to sense and control these things?
221
652167
4160
А как насчёт наших возможностей понимать и контролировать всё это?
10:56
What about a nervous system for the things that we make?
222
656351
4031
Не нужна ли для этого нервная система?
11:00
Our nervous system, the human nervous system,
223
660406
2512
Наша человеческая нервная система
11:02
tells us everything that's going on around us.
224
662942
2311
объясняет нам, что происходит вокруг.
11:06
But the nervous system of the things we make is rudimentary at best.
225
666006
3684
А нервная система создаваемых нами предметов простейшая.
11:09
For instance, a car doesn't tell the city's public works department
226
669714
3563
Например, автомобиль не скажет городскому муниципалитету,
11:13
that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison.
227
673301
3130
что он только что попал в яму на углу Бродвея и Моррисона.
11:16
A building doesn't tell its designers
228
676455
2032
Здание не скажет архитекторам,
11:18
whether or not the people inside like being there,
229
678511
2684
нравится ли людям находиться внутри него,
11:21
and the toy manufacturer doesn't know
230
681219
3010
а производитель игрушек не знает точно,
11:24
if a toy is actually being played with --
231
684253
2007
будут ли с его игрушками играть:
11:26
how and where and whether or not it's any fun.
232
686284
2539
как, где, когда и понравятся ли они детям.
11:29
Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie
233
689440
3814
Уверен, дизайнеры Барби, когда её придумывали,
11:33
when they designed her.
234
693278
1224
воображали себе вот это.
11:34
(Laughter)
235
694526
1447
(Смех)
11:35
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
236
695997
2906
А что случится, если Барби станет никому не нужна?
11:38
(Laughter)
237
698927
3147
(Смех)
11:43
If the designers had known
238
703086
1288
Если бы дизайнеры знали,
11:44
what was really happening in the real world
239
704398
2107
что на самом деле произойдёт в реальном мире
11:46
with their designs -- the road, the building, Barbie --
240
706529
2583
с их детищем: дорогами, зданиями, Барби,
11:49
they could've used that knowledge to create an experience
241
709136
2694
они бы использовали эти знания
11:51
that was better for the user.
242
711854
1400
на благо их потребителя.
11:53
What's missing is a nervous system
243
713278
1791
Именно нервной системы и не хватает,
11:55
connecting us to all of the things that we design, make and use.
244
715093
3709
чтобы соединить нас со всем тем, что мы создаём и используем.
11:59
What if all of you had that kind of information flowing to you
245
719735
3555
Что, если бы вы получали такую информацию от вещей,
12:03
from the things you create in the real world?
246
723314
2183
которые вы создаёте в реальном мире?
12:07
With all of the stuff we make,
247
727252
1451
На всё то, что мы делаем,
12:08
we spend a tremendous amount of money and energy --
248
728727
2435
мы тратим огромные деньги и энергию —
12:11
in fact, last year, about two trillion dollars --
249
731186
2376
за 2015 год мы потратили два триллиона долларов —
12:13
convincing people to buy the things we've made.
250
733586
2854
убеждая людей купить то, что мы создали.
12:16
But if you had this connection to the things that you design and create
251
736464
3388
Но если у вас есть эта связь с вашим созданием, после того,
12:19
after they're out in the real world,
252
739876
1727
как оно оказалось в реальном мире,
12:21
after they've been sold or launched or whatever,
253
741627
3614
после того, как его купили, установили,
12:25
we could actually change that,
254
745265
1620
мы можем изменить положение вещей:
12:26
and go from making people want our stuff,
255
746909
3047
нужно не людей заставлять покупать,
12:29
to just making stuff that people want in the first place.
256
749980
3434
а сделать товар, который бы захотели купить.
12:33
The good news is, we're working on digital nervous systems
257
753438
2787
Хорошая новость: мы работаем над цифровой нервной системой,
12:36
that connect us to the things we design.
258
756249
2801
которая обеспечит связь с тем, что мы проектируем.
12:40
We're working on one project
259
760185
1627
Мы работаем над проектом
12:41
with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers
260
761836
3712
с парочкой ребят из Лос Анджелеса — Bandito Brothers
12:45
and their team.
261
765572
1407
и их командой.
12:47
And one of the things these guys do is build insane cars
262
767003
3433
Эти парни создают безумные автомобили,
12:50
that do absolutely insane things.
263
770460
2873
способные на абсолютно нереальные вещи.
12:54
These guys are crazy --
264
774725
1450
Они просто сумасшедшие,
12:56
(Laughter)
265
776199
1036
(Смех)
12:57
in the best way.
266
777259
1403
в хорошем смысле этого слова.
13:00
And what we're doing with them
267
780813
1763
Мы берём традиционные ходовые части
13:02
is taking a traditional race-car chassis
268
782600
2440
для гоночных болидов
и приделываем к ним нервную систему.
13:05
and giving it a nervous system.
269
785064
1585
13:06
So we instrumented it with dozens of sensors,
270
786673
3058
То есть мы снабдили её десятками датчиков,
13:09
put a world-class driver behind the wheel,
271
789755
2635
за руль посадили первоклассного гонщика,
13:12
took it out to the desert and drove the hell out of it for a week.
272
792414
3357
пригнали её в пустыню и всю неделю гоняли её с бешеной скоростью.
13:15
And the car's nervous system captured everything
273
795795
2491
Мозг автомобиля заметил всё,
13:18
that was happening to the car.
274
798310
1482
что с ним происходило.
13:19
We captured four billion data points;
275
799816
2621
Мы зафиксировали 4 миллиарда базовых координат,
13:22
all of the forces that it was subjected to.
276
802461
2310
а также все силы, которым машина подвергалась.
13:24
And then we did something crazy.
277
804795
1659
Потом мы сделали кое-что нереальное.
13:27
We took all of that data,
278
807088
1500
Мы все эти данные поместили
13:28
and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher."
279
808612
3736
в ИИ под названием «Dreamcatcher», то есть «Ловец снов».
13:33
So what do get when you give a design tool a nervous system,
280
813090
3964
Что будет, если вы снабдите инструмент дизайна мозгом
13:37
and you ask it to build you the ultimate car chassis?
281
817078
2882
и попросите его создать сверхпрочный автомобиль?
13:40
You get this.
282
820543
1973
Вы получите это.
13:44
This is something that a human could never have designed.
283
824113
3713
Это то, что человек никогда бы не создал.
13:48
Except a human did design this,
284
828527
1888
Но всё-таки это создал человек,
13:50
but it was a human that was augmented by a generative-design AI,
285
830439
4309
который до этого создал ИИ,
13:54
a digital nervous system
286
834772
1231
цифровую нервную систему
13:56
and robots that can actually fabricate something like this.
287
836027
3005
и роботов, и в итоге получил то, что мы имеем сегодня.
13:59
So if this is the future, the Augmented Age,
288
839500
3595
Если Эпоха совершенствования — это наше будущее,
14:03
and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually,
289
843119
4261
и мы станем лучше в умственной, физической и сенсорной сферах,
14:07
what will that look like?
290
847404
1408
как это всё будет выглядеть?
14:09
What is this wonderland going to be like?
291
849396
3321
Какой будет эта страна чудес?
14:12
I think we're going to see a world
292
852741
1709
Я думаю, это будет мир,
14:14
where we're moving from things that are fabricated
293
854474
3068
где мы переходим от производства вещей
14:17
to things that are farmed.
294
857566
1445
к их выращиванию.
14:19
Where we're moving from things that are constructed
295
859979
3453
Где мы переходим от производимых вещей
14:23
to that which is grown.
296
863456
1704
к выращенным.
14:25
We're going to move from being isolated
297
865954
2188
Мы перестанем быть изолированными
14:28
to being connected.
298
868166
1610
и начнём взаимодействовать.
14:30
And we'll move away from extraction
299
870454
2411
Мы пойдём по пути от извлечения
14:32
to embrace aggregation.
300
872889
1873
к объединению.
14:35
I also think we'll shift from craving obedience from our things
301
875787
3767
Мы перестанем требовать от вещей покорности
14:39
to valuing autonomy.
302
879578
1641
и научимся ценить их самостоятельность.
14:42
Thanks to our augmented capabilities,
303
882330
1905
Благодаря нашим новым возможностям,
14:44
our world is going to change dramatically.
304
884259
2377
наш мир изменится кардинальным образом.
14:47
We're going to have a world with more variety, more connectedness,
305
887396
3246
В мире, который мы создадим, будет больше разнообразия и взаимосвязи,
14:50
more dynamism, more complexity,
306
890666
2287
больше активности, многогранности,
14:52
more adaptability and, of course,
307
892977
2318
гибкости и, конечно же,
14:55
more beauty.
308
895319
1217
красоты.
14:57
The shape of things to come
309
897051
1564
То, к чему мы придём,
14:58
will be unlike anything we've ever seen before.
310
898639
2290
будет не похоже ни на что, известное нам ранее.
15:00
Why?
311
900953
1159
Почему?
15:02
Because what will be shaping those things is this new partnership
312
902136
3755
Потому что мы соединим воедино
15:05
between technology, nature and humanity.
313
905915
3670
технологии, природу и человека.
15:11
That, to me, is a future well worth looking forward to.
314
911099
3804
Это то, ради чего стóит жить.
15:14
Thank you all so much.
315
914927
1271
Большое спасибо.
15:16
(Applause)
316
916222
5669
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7