The incredible inventions of intuitive AI | Maurice Conti

Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

Перекладач: Nataliia Levchuk Утверджено: Khrystyna Romashko

How many of you are creatives,

Серед вас є винахідники,

designers, engineers, entrepreneurs, artists,

дизайнери, інженери, підприємці, художники,

or maybe you just have a really big imagination?

або, можливо, у вас просто величезна уява?

Show of hands? (Cheers)

Підніміть руки! (Оплески)

That's most of you.

Більшість з вас.

I have some news for us creatives.

В мене є новини для нас, творчих людей.

Over the course of the next 20 years,

Впродовж наступних 20 років

more will change around the way we do our work

спосіб, в який ми виконуємо свою роботу, зміниться більше,

than has happened in the last 2,000.

ніж за останні 2000 років.

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

Насправді, я думаю, що ми на початку нової епохи в людській історії.

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

Було чотири основних історичних ери, які визначав спосіб праці.

The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.

Мисливсько-збиральницька епоха тривала декілька мільйонів років.

And then the Agricultural Age lasted several thousand years.

Епоха аграрної культури тривала декілька тисяч років.

The Industrial Age lasted a couple of centuries.

Індустріальна епоха тривала кілька століть.

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

А інформаційна епоха тривала декілька десятиліть.

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

І сьогодні ми, як вид, знаходимось на піку наступної великої ери.

Welcome to the Augmented Age.

Ласкаво просимо до Доповненої епохи.

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

У цій ері ваші природні людські можливості будуть доповнені

by computational systems that help you think,

комп'ютерними системами, що допомагають вам думати,

robotic systems that help you make,

роботизованими системами, що сприяють творчості,

and a digital nervous system

і електронними нервовими системами,

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

що з'єднують вас зі світом далеко за межами природних відчуттів.

Let's start with cognitive augmentation.

Почнімо з когнітивного доповнення.

How many of you are augmented cyborgs?

Хто з вас доповнені кіборги?

(Laughter)

(Сміх)

I would actually argue that we're already augmented.

Я б насправді посперечався, що ми вже доповнені.

Imagine you're at a party,

Уявіть, що ви на вечірці

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

і хтось задає вам запитання, відповідь на яке ви не знаєте.

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

Якщо у вас є щось таке, за кілька секунд ви можете знати відповідь

But this is just a primitive beginning.

Але це просто примітивний початок.

Even Siri is just a passive tool.

Навіть Siri - це пасивний інструмент.

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

Насправді, за останні три з половиною мільйони років

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

всі наші інструменти були повністю пасивними.

They do exactly what we tell them and nothing more.

Вони роблять точно те, що ми кажемо їм, і нічого більше.

Our very first tool only cut where we struck it.

Найперший наш інструмент тільки різав, коли ми били по ньому.

The chisel only carves where the artist points it.

Зубило тільки вирізьблювало, коли митець спрямовував його.

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

І навіть найбільш прогресивні знаряддя не роблять нічого без точного управління.

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

На сьогоднішнй день це те, що виводить мене з рівноваги,

we've always been limited

Ми завжди були обмежені

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

потребою вручну спрямовувати наші бажання на інструменти -

like, manual, literally using our hands,

вручну, в прямому сенсі використовуючи руки,

even with computers.

навіть з комп'ютерами.

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

Але я ніби Скотті із "Зоряного шляху".

(Laughter)

(Сміх)

I want to have a conversation with a computer.

Я хочу дискутувати з комп'ютером.

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

Я хочу сказати: "Комп'ютере, давай спроектуємо машину,"

and the computer shows me a car.

і комп'ютер показує мені машину.

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

І я кажу: "Ні, більш спортивну і менш німецьку,"

and bang, the computer shows me an option.

і бац! комп'ютер показує можливий варіант.

(Laughter)

(Сміх)

That conversation might be a little ways off,

Така дискусія могла бути дещо неправильною,

probably less than many of us think,

можливо, менше, ніж багато хто думає,

but right now,

але просто зараз

we're working on it.

ми працюємо над цим.

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

Інструменти роблять стрибок з пасивного до генеративного.

Generative design tools use a computer and algorithms

Генеративні інструменти дизайну використовують комп'ютер і алгоритми,

to synthesize geometry

щоб синтезувати геометричні фігури,

to come up with new designs all by themselves.

щоб придумати нові проекти без сторонньої допомоги.

All it needs are your goals and your constraints.

Все, що їм треба - це ваша ціль і невеликий примус.

I'll give you an example.

Я наведу приклад.

In the case of this aerial drone chassis,

У випадку з шасі безпілотника

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

все, що вам треба зробити - це сказати щось накшталт

it has four propellers,

він має чотири пропелери,

you want it to be as lightweight as possible,

ви хочете, щоб він був якнайлегшим,

and you need it to be aerodynamically efficient.

і вам треба, щоб він був аеродинамічно ефективним.

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

Тоді комп'ютер досліджує увесь простір вирішення:

every single possibility that solves and meets your criteria --

кожна можливість, яка вирішує і перетинається з вашим критерієм -

millions of them.

їх мільйони.

It takes big computers to do this.

Щоб це зробити, треба величезні комп'ютери.

But it comes back to us with designs

Але ми отримуємо проекти,

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

які самі ніколи не змогли б уявити.

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

І комп'ютери самі створюють такі речі -

no one ever drew anything,

ніхто нічого більше не малює,

and it started completely from scratch.

і все починається повністю з нуля.

And by the way, it's no accident

І, до речі, не катастрофічно те,

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

що дрон виглядає просто як таз літаючої білки.

(Laughter)

(Сміх)

It's because the algorithms are designed to work

Це тому, що алгоритми призначені працювати

the same way evolution does.

так само, як еволюція.

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

Захоплюючим є те, що ми починаємо бачити цю технологію

out in the real world.

в реальному світі.

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

Ми працюємо з компанією Airbus кілька років

on this concept plane for the future.

над концепцією літака майбутнього.

It's a ways out still.

Це все ж вихід.

But just recently we used a generative-design AI

Але недавно ми використали генеративний дизайн штучного інтелекту,

to come up with this.

щоб досягти успіху в цьому.

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

Це надрукована на 3D-принтері перегородка, що була спроектована комп'ютером.

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

Вона сильніша, ніж оригінал і при цьому в два рази легша,

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

і вона буде літати в Airbus A320 вкінці цього року.

So computers can now generate;

Комп'ютери вже можуть генерувати;

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

вони можуть придумати власні рішення до наших чітко визначених проблем.

But they're not intuitive.

Але вони не мають інтуїції.

They still have to start from scratch every single time,

Їм все ще треба кожного разу починати з нуля,

and that's because they never learn.

і тому вони ніколи не вчаться.

Unlike Maggie.

На відміну від Меггі.

(Laughter)

(Сміх)

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

Насправді, Меггі розумніша, ніж інші прогресивні засоби проектування.

What do I mean by that?

Що я під цим маю на увазі?

If her owner picks up that leash,

Якщо її власник піднімає повідець,

Maggie knows with a fair degree of certainty

Меггі знає з достатнім рівнем впевненості,

it's time to go for a walk.

що пора йти на прогулянку.

And how did she learn?

І як вона дізналась?

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

Кожного разу, коли власник піднімає повідець, вони йдуть гуляти.

And Maggie did three things:

І Меггі виконує три речі:

she had to pay attention,

вона має звернути увагу,

she had to remember what happened

вона має пам'ятати, що сталося,

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

і вона має створити в свідомості модель і запам'ятати її.

Interestingly, that's exactly what

Цікаво, що це точно те,

computer scientists have been trying to get AIs to do

що програмісти намагалися навчити робити штучні інтелекти

for the last 60 or so years.

приблизно останні 60 років.

Back in 1952,

Повернемося в 1952,

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

тобі зробили комп'ютер, який міг грати у "Хрестики-нулики".

Big deal.

Велика справа.

Then 45 years later, in 1997,

Потім, через 45 років, в 1997-му році,

Deep Blue beats Kasparov at chess.

комп'ютер Deep Blue переміг в шахи Каспарова.

2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,

У 2011 комп'ютер Watson переміг цих двох людей у телевікторині Jeopardy,

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

де комп'ютеру набагато важче брати участь, ніж грати в шахи.

In fact, rather than working from predefined recipes,

Насправді, замість того, щоб працювати за попередньо визначеними способами,

Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.

Watson довелося використовувати логіку, щоб перемогти людей-опонентів.

And then a couple of weeks ago,

І декілька тижнів тому

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

програма AlphaGo компанії DeepMind перемогла найкращого в світі гравця Go,

which is the most difficult game that we have.

найскладнішої гри, серед усіх, що ми маємо.

In fact, in Go, there are more possible moves

Насправді, в Go більше можливих ходів,

than there are atoms in the universe.

ніж атомів у всесвіті.

So in order to win,

Тому для того, щоб виграти,

what AlphaGo had to do was develop intuition.

AlphaGo довелося розвинути інтуїцію.

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

І насправді, в деякій мірі, програмісти AlphaGo не розуміли,

why AlphaGo was doing what it was doing.

чому AlphaGo робила те, що вона робила.

And things are moving really fast.

І справа рухається дуже швидко.

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

Я маю на увазі, подумайте - в просторі людського життя

computers have gone from a child's game

комп'ютери виросли від дитячої гри

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

до того, що визнано вершиною стратегічного мислення.

What's basically happening

Те, що в основному відбувається -

is computers are going from being like Spock

це комп'ютери, що спочатку були, як Спок,

to being a lot more like Kirk.

а потім стали, як Кірк.

(Laughter)

(Сміх)

Right? From pure logic to intuition.

Так? Від бідної логіки до інтуїції.

Would you cross this bridge?

Ви перейшли б цей місток?

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

Більшість з вас скажуть: "Ні, нізащо!"

(Laughter)

(Сміх)

And you arrived at that decision in a split second.

І ви прийшли до цього рішення за долю секунди.

You just sort of knew that bridge was unsafe.

Ви просто знали, що місток ненадійний.

And that's exactly the kind of intuition

І це саме той вид інтуїції,

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

який навчальні системи почали зараз розвивати.

Very soon, you'll literally be able

Дуже скоро ви буквально зможете

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

показати те, що ви зробили чи придумали,

to a computer,

комп'ютеру

and it will look at it and say,

і він подивиться на це і скаже:

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

"Вибач, але це ніколи не запрацює. Мусиш спробувати ще раз."

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

Ви зможете запитати, чи сподобається людям ваша наступна пісня

or your next flavor of ice cream.

чи смак морозива.

Or, much more importantly,

Чи, набагато важливіше,

you could work with a computer to solve a problem

з комп'ютером зможете вирішити проблеми,

that we've never faced before.

з якими до цього ми не стикалися.

For instance, climate change.

Наприклад, кліматичні зміни.

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

Ми нічого доброго самі не робимо,

we could certainly use all the help we can get.

ми могли б використати допомогу, яку отримуємо.

That's what I'm talking about,

Це те, про що я кажу,

technology amplifying our cognitive abilities

техніка підсилює наші пізнавальні здібності,

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

тому ми можемо уявити і створити речі, які були недосяжними,

as plain old un-augmented humans.

як прості примітивні люди.

So what about making all of this crazy new stuff

То як щодо створення цього божевільного нового продукту,

that we're going to invent and design?

який ми збираємося винайти і спроектувати?

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

Думаю, ера "доповнення" людей такою ж мірою стосується фізичного світу,

as it is about the virtual, intellectual realm.

як і віртуальної та інтелектуальної сфери.

How will technology augment us?

Як технології доповнять нас?

In the physical world, robotic systems.

У фізичному світі - роботизовані системи.

OK, there's certainly a fear

Звичайно, існує страх,

that robots are going to take jobs away from humans,

що роботи заберуть в людей роботу,

and that is true in certain sectors.

і це правда для деяких секторів.

But I'm much more interested in this idea

Але мене набагато більше цікавить ідея про те,

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

що люди і роботи, працюючи разом, доповнять один одного

and start to inhabit a new space.

і почнуть заселяти новий простір.

This is our applied research lab in San Francisco,

Це наша галузева лабораторія в Сан-Франциско,

where one of our areas of focus is advanced robotics,

де одним із напрямків роботи є прогресивна роботизована,

specifically, human-robot collaboration.

співпраця людей і роботів.

And this is Bishop, one of our robots.

А це Бішоп, один із наших роботів.

As an experiment, we set it up

Як експеримент, ми встановили його,

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

щоб допомогти людині, яка працює на будівництві, робити завдання, що повторюються,

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

як от вирізання отворів для розеток вимикачів світла в гіпсокартоні.

(Laughter)

(Сміх)

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

Партнер Бішопа може сказати, що треба робити простою англійською

and with simple gestures,

і з елементарними жестами,

kind of like talking to a dog,

ніби спілкуючись з собакою,

and then Bishop executes on those instructions

і тоді Бішоп виконує ці інструкції

with perfect precision.

з бездоганною точністю.

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

Ми використовуємо людей для того, в чому вони розуміються:

awareness, perception and decision making.

усвідомленість, сприйняття і прийняття рішень.

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

Ми використовуємо роботів в тому, що вони вміють:

precision and repetitiveness.

точність і повторюваність.

Here's another cool project that Bishop worked on.

Це ще один крутий проект, над яким працює Бішоп.

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

Мета цього проекту, який ми назвали HIVE,

was to prototype the experience of humans, computers and robots

робити прототипи зовнішності людей, комп'ютерів і роботів,

all working together to solve a highly complex design problem.

які працюють разом, щоб вирішити складні конструкторські проблеми.

The humans acted as labor.

Люди працювали як робочий клас.

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

Вони роз'їжджали навколо будівельного майданчика і працювали з бамбуком -

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

з яким, до речі, через неізоморфний матеріал

is super hard for robots to deal with.

роботам дуже важко працювати.

But then the robots did this fiber winding,

А роботи намотували фіброволокно в котушки,

which was almost impossible for a human to do.

що людина здебільшого зробити не може.

And then we had an AI that was controlling everything.

І тоді у нас був штучний інтелект, що контролював все.

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

Він казав людям що робити, казав роботам що робити,

and keeping track of thousands of individual components.

і відстежував тисячі окремих компонентів.

What's interesting is,

Цікавим є те,

building this pavilion was simply not possible

що будівництво цього павільйону було просто неможливим

without human, robot and AI augmenting each other.

без людей, роботів та ШІ, що доповнювали один одного.

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

Добре, поділюся з вами ще одним проектом. Він дещо божевільний.

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

Ми працюємо з дизайнером з Амстердаму Джорісом Лаарманом і його командою в MX3D,

to generatively design and robotically print

щоб генеративно спланувати і надрукувати з допомогою роботів

the world's first autonomously manufactured bridge.

перший в світі автономно виготовлений місток.

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

Джоріс та ШІ проектують цю річ просто зараз, коли ми розмовляємо,

in Amsterdam.

в Амстердамі.

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

І коли вони закінчать, ми скажемо: "Пішли!"

and robots will start 3D printing in stainless steel,

і роботи почнуть 3D-друк з нержавіючої сталі,

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

і тоді вони будуть друкувати без людського втручання,

until the bridge is finished.

поки місток не буде готовий.

So, as computers are going to augment our ability

Так як комп'ютери доповнять нашу здатність

to imagine and design new stuff,

уявляти і проектувати нові речі,

robotic systems are going to help us build and make things

роботизовані системи допоможуть будувати і створювати речі,

that we've never been able to make before.

які ми не могли зробити до цього.

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

Але як щодо нашої здатності відчувати і контролювати ці речі?

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

Як щодо нервової системи для тих речей, які ми робимо?

Our nervous system, the human nervous system,

Наша нервова система, людська нервова система,

tells us everything that's going on around us.

каже нам про все, що відбувається навколо.

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

Але нервова система речей, які ми робимо, в найкращому випадку елементарна.

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

Наприклад, автомобіль не повідомляє відділу громадських робіт,

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

про те, що на розі Бродвей і Моррісон з'явилась вибоїна.

A building doesn't tell its designers

Будівля не каже своїм конструкторам,

whether or not the people inside like being there,

чи людям подобається знаходитися всередині неї,

and the toy manufacturer doesn't know

і виробник іграшки не знає,

if a toy is actually being played with --

чи з іграшкою насправді гралися -

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

як, де, і чи взагалі нею весело гратися.

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

Я впевнений, що розробники уявляли такий стиль життя для Барбі,

when they designed her.

коли створювали її.

(Laughter)

(Сміх)

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

Але якщо з'ясується, що Барбі насправді дуже самотня?

(Laughter)

(Сміх)

If the designers had known

Якби розробники знали,

what was really happening in the real world

що насправді відбувається в реальному світі

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

з їхніми виробами - дорогою, будівлею, Барбі -

they could've used that knowledge to create an experience

вони могли б використати ці знання, щоб створити досвід,

that was better for the user.

що був би кращим для користувача.

What's missing is a nervous system

Не вистачає нервової системи,

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

що з'єднала б нас з усіма речами, які ми проектуємо, створюємо і використовуємо.

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

Що, якби кожен з вас мав інформацію, яка надходила б

from the things you create in the real world?

від речей, які ви створили в реальному світі?

With all of the stuff we make,

На усі речі, які ми зробили,

we spend a tremendous amount of money and energy --

ми витратили величезну кількість грошей та енергії -

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

насправді, минулого року близько двох мільйонів доларів -

convincing people to buy the things we've made.

переконуючи людей купити речі, які ми зробили.

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

Але якщо у вас є зв'язок з речами, які ви спроектували і створили

after they're out in the real world,

після того, як вони потрапили в світ,

after they've been sold or launched or whatever,

після їх продажу чи запуску,

we could actually change that,

ми могли б змінити це

and go from making people want our stuff,

і не змушувати купувати людей наші речі,

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

а просто робити те, що їм найбільше потрібно.

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

Є хороша новина - ми працюємо над цифровою нервовою системою,

that connect us to the things we design.

що з'єднає нас з тим, що ми створили.

We're working on one project

Ми працюємо над проектом

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

з декількома хлопцями з Лос-Анджелесу, яких називають Bandito Brothers,

and their team.

і їх командою.

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

І однією з речей, які роблять ці хлопці, є створення божевільних машин,

that do absolutely insane things.

які роблять абсолютно божевільні речі.

These guys are crazy --

Ці хлопці ненормальні -

(Laughter)

(Сміх)

in the best way.

в хорошому сенсі.

And what we're doing with them

І ми разом з ними

is taking a traditional race-car chassis

забираємо традиційне шасі з гоночної машини

and giving it a nervous system.

і замінюємо його на нервову систему.

So we instrumented it with dozens of sensors,

Ми здійснили це з десятками сенсорних датчиків,

put a world-class driver behind the wheel,

посадили за кермо водія світового класу,

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

доставили машину в пустелю і тиждень бездумно її ганяли.

And the car's nervous system captured everything

І нервова система автомобіля запам'ятала все,

that was happening to the car.

що з нею трапилося.

We captured four billion data points;

Ми зібрали чотири мільярди точок даних;

all of the forces that it was subjected to.

всі сили, які вплинули на систему.

And then we did something crazy.

І тоді ми зробили дещо скажене.

We took all of that data,

Ми взяли всю цю інформацію

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

і включили її в генеративно-проектуючий ШІ, який назвали Dreamcatcher.

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

І що відбувається, коли ви даєте засобу розробки нервову систему

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

і просите його побудувати найкраще шасі для автомобіля?

You get this.

Ви отримуєте його.

This is something that a human could never have designed.

Це щось таке, що людина ніколи не змогла б сконструювати.

Except a human did design this,

За винятком людини, яка спроектувала це,

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

але це була людина, яку доповнював генеративно-проектувальний ШІ,

a digital nervous system

цифрова нервова система,

and robots that can actually fabricate something like this.

і роботи, які насправді можуть винайти щось таке.

So if this is the future, the Augmented Age,

Тому, якщо в майбутньому, в Доповненій епосі,

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

нас доповнять когнітивно, фізично і емоційно,

what will that look like?

як це буде виглядати?

What is this wonderland going to be like?

На що буде схожий цей дивокрай?

I think we're going to see a world

Я думаю, ми побачимо світ,

where we're moving from things that are fabricated

де ми рухаємось від сфабрикованих речей

to things that are farmed.

до винайдених.

Where we're moving from things that are constructed

Де ми рухаємось від сконструйованих речей

to that which is grown.

до вирощених.

We're going to move from being isolated

Ми будемо рухатись від окремості

to being connected.

до єднання.

And we'll move away from extraction

І ми будемо рухатися від добування

to embrace aggregation.

до агрегації.

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

Я думаю, що ми будемо переходити від пристрасної покори своїм речам

to valuing autonomy.

до цінної незалежності.

Thanks to our augmented capabilities,

Завдяки нашим доповненим можливостям

our world is going to change dramatically.

наш світ драматично зміниться.

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

У нас буде світ, де більше варіацій, більше зв'язків,

more dynamism, more complexity,

більше динамізму, більше складності,

more adaptability and, of course,

більше адаптованості та, звичайно,

more beauty.

більше краси.

The shape of things to come

Форма речей в майбутньому

will be unlike anything we've ever seen before.

не буде схожа на те, що ми бачили до цього.

Why?

Чому?

Because what will be shaping those things is this new partnership

Тому що те, що надасть форму речам - це нові відносини

between technology, nature and humanity.

між технологіями, природою і людьми.

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

Тому, як на мене, майбутнє треба чекати з нетерпінням.

Thank you all so much.

Дуже дякую!

(Applause)

(Оплески)