How to read the genome and build a human being | Riccardo Sabatini

Translator: Kimphung Nguyen Reviewer: Thao Luu

For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey

Trong 16 phút tới, tôi sẽ đưa bạn tới một cuộc hành trình

that is probably the biggest dream of humanity:

đó thực sự là một giấc mộng lớn của nhân loại:

to understand the code of life.

để hiểu về mã của sự sống.

So for me, everything started many, many years ago

Với tôi, mọi thứ bắt đầu từ nhiều, nhiều năm về trước

when I met the first 3D printer.

khi lần đầu tiên tôi thấy máy in 3D.

The concept was fascinating.

Khái niệm thật là quyến rũ.

A 3D printer needs three elements:

Một máy in 3D cần ba nguyên tố:

a bit of information, some raw material, some energy,

một ít thông tin, ít nguyên liệu thô và ít năng lượng,

and it can produce any object that was not there before.

từ đó nó có thể tạo ra bất thứ vật gì chưa từng có trước đó.

I was doing physics, I was coming back home

Tôi làm bên y học, tôi đã trở về nhà

and I realized that I actually always knew a 3D printer.

và nhận ra rằng tôi thực sự đã biết về máy in 3D.

And everyone does.

Tất cả mọi người đều hiểu.

It was my mom.

Đó là mẹ tôi.

(Laughter)

(cười)

My mom takes three elements:

Mẹ tôi lấy ba nguyên tố:

a bit of information, which is between my father and my mom in this case,

một vài thông tin, ở đây ý là thông tin giữa ba và mẹ tôi,

raw elements and energy in the same media, that is food,

nguyên liệu thô và năng lượng giống như công cụ vậy, đó là thức ăn

and after several months, produces me.

và sau vài tháng, tạo ra tôi.

And I was not existent before.

và tôi chưa từng tồn tại trước đó.

So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer,

Vì vậy cú sốc về mẹ tôi là phát hiện ra bà ấy là một máy in 3D

I immediately got mesmerized by that piece,

ngay lập tức tôi bị thôi miên về ý nghĩ ấy,

the first one, the information.

Trước tiên là về thông tin.

What amount of information does it take

bao nhiêu lượng thông tin quá trình đó cần

to build and assemble a human?

để tạo nên một con người?

Is it much? Is it little?

nó nhiều hay ít?

How many thumb drives can you fill?

Bao nhiêu ngón tay bạn có thể dùng để tạo nên?

Well, I was studying physics at the beginning

Vâng, khi tôi bắt đầu nghiên cứu về y

and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece.

tôi đã mường tượng con người như là mảnh ghép Lego khổng lồ.

So, imagine that the building blocks are little atoms

Hãy tưởng tượng rằng những khối xây dựng là những mảnh ghép nhỏ

and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here.

và khí hydro ở đây, khí các-bon ở đây, và khí ni-tơ thì ở đây.

So in the first approximation,

Ở sự giống nhau đầu tiên,

if I can list the number of atoms that compose a human being,

nếu tôi có thể kể ra số mảnh ghép để tạo nên một con người,

I can build it.

thì tôi có thể tạo nên nó.

Now, you can run some numbers

Bây giờ, bạn có thể chạy vài con số

and that happens to be quite an astonishing number.

và điều xảy ra thực sự là một con số ngạc nhiên.

So the number of atoms,

vì vậy con số về những mảnh ghép,

the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby,

lượng thông tin nơi tay tôi để tạo nên một em bé,

will actually fill an entire Titanic of thumb drives --

tương tự như toàn bộ những ngón tay để tạo nên con tàu Titanic vậy

multiplied 2,000 times.

phức tạp hơn gấp 2,000 lần.

This is the miracle of life.

Đó là điều diệu của sự sống

Every time you see from now on a pregnant lady,

Từ bây giờ bất kỳ khi nào bạn thấy một phụ nữ mang thai

she's assembling the biggest amount of information

thì cô ấy đang tạo ra một lượng thông tin lớn nhất

that you will ever encounter.

mà bạn không thể đong đếm được.

Forget big data, forget anything you heard of.

Quên đi khối lượng lớn dữ liệu, quên bất kì chuyện gì bạn nghe

This is the biggest amount of information that exists.

Đây là lượng thông tin lớn nhất tồn tại

(Applause)

(hoan nghênh)

But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist,

May mắn thay, tạo hóa luôn khôn khéo hơn một nhà vật lý trẻ,

and in four billion years, managed to pack this information

và trong bốn tỷ năm, đã điều khiển để gói gém thông tin này

in a small crystal we call DNA.

trong một tinh thể nhỏ bé mà chúng ta gọi là DNA.

We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin,

Lần đầu tiên chúng ta biết tới nó vào năm 1950 khi mà Rosalind Franklin,

an amazing scientist, a woman,

một nữ khoa học tuyệt vời

took a picture of it.

đã chụp một bức ảnh về nó.

But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell,

nhưng nó khiến chúng ta mất hơn 40 năm để chạm vào bên trong tế bào con người,

take out this crystal,

đưa tinh thể này ra,

unroll it, and read it for the first time.

mở nó ra, và lần đầu tiên nghiên cứu về nó.

The code comes out to be a fairly simple alphabet,

Mật mã xuất hiện hoàn toàn bảng chữ cái đơn giản,

four letters: A, T, C and G.

bốn chữ cái là: A, T, C và G.

And to build a human, you need three billion of them.

Và để tạo nên một con người, bạn cần phải có ba tỷ các chữ cái đó.

Three billion.

ba tỷ.

How many are three billion?

Ba tỷ là bao nhiêu?

It doesn't really make any sense as a number, right?

Nó hoàn toàn không có nghĩa như là một con số, phải không?

So I was thinking how I could explain myself better

Vì vậy tôi nghĩ sao tôi có thể giải thích bản thân mình rõ hơn

about how big and enormous this code is.

về sự to lớn và khổng lồ về mật mã này.

But there is -- I mean, I'm going to have some help,

Nhưng thưc sự... ý tôi là tôi có vài sự giúp đỡ,

and the best person to help me introduce the code

người tốt nhất có thể giúp tôi giới thiệu về mật mã đó

is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter.

chính là người đầu tiên dẫn tới dãy số đó, Tiến sĩ Craig Venter.

So welcome onstage, Dr. Craig Venter.

Chào mừng tiến sĩ Craig Venter đến với sân khấu.

(Applause)

(hoan nghênh)

Not the man in the flesh,

không phải là người đàn ông bằng da bằng thịt,

but for the first time in history,

nhưng lần đầu tiên trong lịch sử

this is the genome of a specific human,

đó là loại gen đặc trung của loài người,

printed page-by-page, letter-by-letter:

được in ra từng trang, từng chữ một:

262,000 pages of information,

262,000 trang tài liệu

450 kilograms, shipped from the United States to Canada

nặng 450 ký, được chuyển từ Mỹ sang Canada

thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything.

cảm ơn Bruno Bowden, Lulu.com, một khởi đầu, và làm mọi thứ.

It was an amazing feat.

Một kỳ công đáng kinh ngạc

But this is the visual perception of what is the code of life.

Tuy nhiên đó chỉ là nhận thức thị giác về Mã của sự sống là gì.

And now, for the first time, I can do something fun.

Và bây giờ, đầu tiên, tôi làm chút gì đó vui vui.

I can actually poke inside it and read.

tôi có thể lật bên trong một quyển và đọc

So let me take an interesting book ... like this one.

hãy để tôi lấy một quyển thú vị nào ...như quyển này.

I have an annotation; it's a fairly big book.

chú giải nhé, nó thực sự là quyển quan trọng.

So just to let you see what is the code of life.

Để tôi nói bạn biết thế nào là mã của sự sống.

Thousands and thousands and thousands

Hàng ngàn, hàng ngàn và hàng ngàn

and millions of letters.

và hàng tỷ các ký tự.

And they apparently make sense.

Nó rõ ràng có nghĩa.

Let's get to a specific part.

để lật đến phần đặc trưng nào

Let me read it to you:

Để tôi đọc cho bạn:

(Laughter)

(cười)

"AAG, AAT, ATA."

"AAG, AAT, ATA."

To you it sounds like mute letters,

Với bạn đó chỉ là những chữ cái câm,

but this sequence gives the color of the eyes to Craig.

nhưng dãy chữ cái này nói lên màu mắt đối với Craig.

I'll show you another part of the book.

tôi sẽ cho bạn xem phần khác của cuốn sách

This is actually a little more complicated.

Nó chỉ mới là một chút phức tạp.

Chromosome 14, book 132:

Nhiễm sắc 14, sách 1132:

(Laughter)

(cười)

As you might expect.

Như bạn có thể tưởng tượng

(Laughter)

(cười)

"ATT, CTT, GATT."

"ATT,CTT,GTT"

This human is lucky,

Đó là một người may mắn,

because if you miss just two letters in this position --

bởi vì nếu bạn thiếu chỉ 2 chữ cái trong dãy đó

two letters of our three billion --

2 chữ cái trong 3 tỷ chữ cái

he will be condemned to a terrible disease:

anh ta sẽ mắc một căn bệnh ghê gớm:

cystic fibrosis.

chứng sơ hóa u nang.

We have no cure for it, we don't know how to solve it,

Căn bệnh chúng ta không có thuốc chữa, không biết cách cứu chạy,

and it's just two letters of difference from what we are.

chỉ là 2 chữ cái của sự khác nhau quyết định cái gì là chúng ta.

A wonderful book, a mighty book,

Một quyển sách tuyệt vời, một quyển sách vĩ đại

a mighty book that helped me understand

một quyển sách vĩ đại đã giúp tôi hiểu

and show you something quite remarkable.

và cho bạn thấy vài điều rất phi thường.

Every one of you -- what makes me, me and you, you --

Mỗi người chúng ta, điều gì đã tạo nên tôi tôi và bạn, bạn

is just about five million of these,

chỉ là khoảng 5 tỷ chữ cái,

half a book.

một nửa quyển sách này.

For the rest,

Phần còn lại,

we are all absolutely identical.

chúng ta hoàn toàn đồng nhất.

Five hundred pages is the miracle of life that you are.

500 trang sách điều kỳ diệu của cuộc sống mà bạn đang sở hữu

The rest, we all share it.

Phần còn lại, tất cả chúng ta đều chia sẻ.

So think about that again when we think that we are different.

Nghĩ đến nó một lần nữa khi chúng ta nghĩ chúng ta khác nhau.

This is the amount that we share.

Đó là giá trị mà chúng ta chia sẻ.

So now that I have your attention,

Đến bây giờ khi tôi có được sự chú ý từ bạn,

the next question is:

câu hỏi tiếp theo là:

How do I read it?

Tôi đọc nó bằng cách nào

How do I make sense out of it?

Sao tôi biết chúng có nghĩa gì?

Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture,

Vâng, tuy bạn có thể giỏi về trang bị của người Thụy Điển

this instruction manual is nothing you can crack in your life.

Sách hướng dẫn này không là gì cả bạn có thể khoác lát trong đời bạn.

(Laughter)

(cười)

And so, in 2014, two famous TEDsters,

Và cho đến năm 2014, hai nhà diễn giả TED nổi tiếng

Peter Diamandis and Craig Venter himself,

Peter Diamandis và Craig Venter,

decided to assemble a new company.

quyết định để nhóm họp một công ty mới.

Human Longevity was born,

Tuổi thọ người được sinh ra,

with one mission:

với một sứ mệnh:

trying everything we can try

thử nghiệm mọi thứ chúng ta có thể thử

and learning everything we can learn from these books,

và nghiên cứu mọi thứ chúng ta có thể từ những quyển sách này

with one target --

với một mục tiêu:

making real the dream of personalized medicine,

khiến giấc mơ về y học cá nhân hóa thành hiện thực

understanding what things should be done to have better health

am hiểu những việc gì nên làm để có sức khỏe tốt hơn

and what are the secrets in these books.

và bí mật trong những quyển sách này là gì?

An amazing team, 40 data scientists and many, many more people,

1 nhóm nghiên cứu, 20 nhà khoa học dữ liệu nhiều và nhiều người khác nữa,

a pleasure to work with.

thích thú làm việc cùng nhau

The concept is actually very simple.

Quan niệm vô cùng đơn giản.

We're going to use a technology called machine learning.

Chúng ta sử dụng công nghệ được gọi là máy học.

On one side, we have genomes -- thousands of them.

Một mặt, chúng ta có hàng ngàn gen.

On the other side, we collected the biggest database of human beings:

Mặt khác, chúng ta thu thập dữ liệu của loài người:

phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of.

kiểu hình, máy quét, máy NMR, mọi thứ bạn có thể nghĩ ra.

Inside there, on these two opposite sides,

Trong đó, ở hai mặt đối nghịch,

there is the secret of translation.

đó là bí mặt về chuyển dịch.

And in the middle, we build a machine.

Và ở chính giữa, chúng ta dựng nên cái máy.

We build a machine and we train a machine --

Ta tạo dựng nên cái máy và chúng ta vận hành nó

well, not exactly one machine, many, many machines --

vâng, chính xác không phải là 1 cái máy mà là nhiều, nhiều cái máy

to try to understand and translate the genome in a phenotype.

để cố gắng hiểu và chuyển dịch gen thành loại kiểu hình.

What are those letters, and what do they do?

Những ký tự này là gì? và chúng làm những gì?

It's an approach that can be used for everything,

Đó là phương pháp tiếp cận cho mọi vấn đề,

but using it in genomics is particularly complicated.

tuy nhiên, sử dụng nó trong gen thì thực sự phức tạp.

Little by little we grew and we wanted to build different challenges.

Từng chút một, chúng ta nuôi dưỡng để tạo nên những thách thức khác.

We started from the beginning, from common traits.

Chúng ta bắt đầu từ sự mở màn, từ những điểm chung.

Common traits are comfortable because they are common,

Những điểm chung đó đều rất dễ chịu, vì chúng là chung

everyone has them.

Mọi người đều có chúng.

So we started to ask our questions:

Vậy nên chúng ta bắt đầu tự đặt vấn đề:

Can we predict height?

Ta có thể đoán ra chiều cao?

Can we read the books and predict your height?

Chúng ta có thể đọc sách và đoán ra chiều cao của bạn

Well, we actually can,

Vâng, chúng ta có thể

with five centimeters of precision.

độ chính xác khoảng 5 cen ti mét

BMI is fairly connected to your lifestyle,

BMI được kết nối với phong cách sống của bạn,

but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision.

nhưng ta vẫn có thể, ở trong sân bóng chày độ chính xác khoảng 8 kg.

Can we predict eye color?

Ta có thể đoán màu mắt không?

Yeah, we can.

Ta có thể.

Eighty percent accuracy.

Chính xác 80%.

Can we predict skin color?

Ta có thể đoán màu da không?

Yeah we can, 80 percent accuracy.

Vâng ta có thể đúng 80%.

Can we predict age?

Ta có thể đoán tuổi thọ không

We can, because apparently, the code changes during your life.

Có thể, vì theo diện mạo mật mã thay đổi trong suốt cuộc đời ta.

It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions.

Nó trở nên ngắn hơn, mất vài mảnh hoặc là lồng ghép vào nhau.

We read the signals, and we make a model.

Chúng ta đọc được dấu hiệu đó, và ta tạo nên mô hình.

Now, an interesting challenge:

Bây giờ, một thử thách thú vị:

Can we predict a human face?

Liệu ta có thể đoán được khuôn mặt?

It's a little complicated,

Nó thì phức tạp một chút,

because a human face is scattered among millions of these letters.

vì khuôn mặt con người bị phân tán bởi hàng ngàn ký tự.

And a human face is not a very well-defined object.

Và nó là vật thể rất khó định dạng.

So, we had to build an entire tier of it

Nên ta phải tạo nó thành một khối vẹn toàn.

to learn and teach a machine what a face is,

để học và dạy một cái máy Khuôn mặt là cái gì,

and embed and compress it.

và ấn định và đè nén nó.

And if you're comfortable with machine learning,

Và nếu bạn thấy thoải mái với cái máy học,

you understand what the challenge is here.

bạn sẽ hiểu thách thức ở đây là gì.

Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence --

Bây giờ, sau 15 năm, 15 năm sau ta sẽ đọc dãy số đầu tiên

this October, we started to see some signals.

tháng 10 năm nay, chúng tôi bắt đầu thấy vài dấu hiệu.

And it was a very emotional moment.

Đó là một khoảnh khắc xúc động.

What you see here is a subject coming in our lab.

Điều bạn thấy ở đây là chủ đề chúng tôi đang thí nghiệm.

This is a face for us.

Đó là khuôn mặt chúng ta.

So we take the real face of a subject, we reduce the complexity,

chúng tôi tạo khuôn mặt thật của thực thể, giảm bớt đi điều phức tạp.

because not everything is in your face --

Bởi vì không phải mội thứ trên mặt bạn

lots of features and defects and asymmetries come from your life.

những nét đặc trưng và khuyết điểm, sự bất cân đối đến với cuộc sống của bạn

We symmetrize the face, and we run our algorithm.

chúng tôi đối xứng khuôn mặt và cho chạy thuật toán.

The results that I show you right now,

Bây giờ tôi chiếu cho bạn xem kết quả,

this is the prediction we have from the blood.

Đây là dự đoán chúng tôi lấy thử từ máu

(Applause)

(hoang nghênh)

Wait a second.

Đợi một chút.

In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right,

Trong giây phút này, mắt bạn đang nhìn trái và phải, trái và phải,

and your brain wants those pictures to be identical.

và não bộ bạn muốn những bức ảnh này được đồng nhất.

So I ask you to do another exercise, to be honest.

Và tôi muốn bạn làm một bài tập khác phải trung thực

Please search for the differences,

hãy tìm sự khác nhau,

which are many.

cái nào nhiều.

The biggest amount of signal comes from gender,

Tổng số dấu hiệu lớn nhất là giớ tính,

then there is age, BMI, the ethnicity component of a human.

sau đó là độ tuổi, BMI, cấu thành sắc tộc của con người.

And scaling up over that signal is much more complicated.

Tỷ lệ dựa vào những dấu hiệu đó phức tạp hơn nhiều.

But what you see here, even in the differences,

Nhưng điều bạn thấy ở đây, mặc dù là khác nhau,

lets you understand that we are in the right ballpark,

để bạn nhận thấy rằng chúng ta đang ở vị trí đúng,

that we are getting closer.

rằng chúng ta ngày gần nhau hơn

And it's already giving you some emotions.

Và điều đó tiếp cho bạn thêm cảm xúc.

This is another subject that comes in place,

Đây là một thực thể khác theo thứ tự,

and this is a prediction.

và đây là dự đoán.

A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure,

Khuôn mặt nhỏe hơn một chút, chúng tôi không trình bày hoàn toàn hộp sọ

but still, it's in the ballpark.

tuy nhiên, vẫn chính xác.

This is a subject that comes in our lab,

Đây là thực thể trong phòng thí nghiệm của chúng tôi

and this is the prediction.

và đây là khuôn mặt dự đoán.

So these people have never been seen in the training of the machine.

Những người này chưa từng được máy thử nghiệm thấy.

These are the so-called "held-out" set.

Điều đó được gọi là bộ "held out"

But these are people that you will probably never believe.

tuy nhiên đây là những người bạn sẽ không bao giờ tin

We're publishing everything in a scientific publication,

chúng tôi công bố mọi thứ trên sự xuất bản khoa học,

you can read it.

bạn có thể đọc nó.

But since we are onstage, Chris challenged me.

Tuy nhiên, chúng ta đang trên sân khấu Chris thách thức tôi.

I probably exposed myself and tried to predict

Giả sự tôi có thể thử đoán

someone that you might recognize.

một người nào đó bạn có thể nhận diện.

So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea

Vậy nên, trong lọ máu nhỏ này, và hãy tin tôi, bạn không hề biết

what we had to do to have this blood now, here --

ta phải làm gì để có lọ máu này ngay bây giờ, đây

in this vial of blood is the amount of biological information

trong lọ máu nhỏ này là thông tin về sinh học

that we need to do a full genome sequence.

chúng tôi cần phải hoàn thành toàn chuỗi gen.

We just need this amount.

Chúng tôi cần con số này.

We ran this sequence, and I'm going to do it with you.

Chúng tôi cho chạy thử chuỗi này, và tôi sẽ làm cùng bạn.

And we start to layer up all the understanding we have.

Chúng ta bắt đầu từ lớp biểu bì tất cả hiểu biết chúng ta có.

In the vial of blood, we predicted he's a male.

Trong lọ máu nhỏ, chúng tôi đoán anh ấy là nam.

And the subject is a male.

Và vật thể là nam.

We predict that he's a meter and 76 cm.

chúng tôi đoán cao một mét bảy sáu,

The subject is a meter and 77 cm.

Vật thể cao một mét bảy bảy.

So, we predicted that he's 76; the subject is 82.

Chúng tôi đoán anh ấy 76, vật thể là 82.

We predict his age, 38.

Chúng tôi đoán tuổi là 38.

The subject is 35.

Vật thể là 35.

We predict his eye color.

Chúng tôi đoán màu mắt.

Too dark.

khá tối.

We predict his skin color.

Chúng tôi đoán màu da của anh ta

We are almost there.

đây là dự đoán của chúng tôi.

That's his face.

và đây là khuôn mặt anh ấy.

Now, the reveal moment:

Bây giờ, giây phút khám phá:

the subject is this person.

người này là vật thể.

(Laughter)

(cười)

And I did it intentionally.

Và tôi cố tình làm điều đó.

I am a very particular and peculiar ethnicity.

Tôi thật cá biệt và tính cách sắc tộc khác biệt.

Southern European, Italians -- they never fit in models.

Phía nam Châu Âu, Ý, họ chưa bao giờ có mẫu này

And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model.

và điều đó là khác biệt, sắc tộc là chỗ phức tạp cho hình mẫu với chúng tôi

But there is another point.

Nhưng đây là điểm khác.

So, one of the things that we use a lot to recognize people

một điều chúng tôi dùng để nhận biết con người

will never be written in the genome.

chưa bao giờ được ghi trong gen.

It's our free will, it's how I look.

đó là tự do của chúng ta sẽ là, đó là cách chúng ta nhìn nhận

Not my haircut in this case, but my beard cut.

Trong trường hợp này, không phải là kiểu tóc mà là kiểu râu của tôi.

So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it --

tôi sẽ cho bạn thấy, tôi sẽ trong trường hợp này, chuyển dịch nó

and this is nothing more than Photoshop, no modeling --

nó không là gì ngoài photoshop, không hình mẫu

the beard on the subject.

và râu ở trên vật thể.

And immediately, we get much, much better in the feeling.

tất nhiên, chúng tôi làm nhiều hơn, nhiều hơn trong cảm giác.

So, why do we do this?

Tại sao chúng tôi làm điều đó?

We certainly don't do it for predicting height

chắc chắn là không phải vì chiều cao

or taking a beautiful picture out of your blood.

hay là tạo nên bức hình đẹp về máu huyết của bạn.

We do it because the same technology and the same approach,

Chúng tôi làm nó vì cùng công nghệ và cùng phương pháp,

the machine learning of this code,

máy học về mật mã này

is helping us to understand how we work,

giúp chúng ta hiểu về cách chúng ta làm việc,

how your body works,

cách cơ thể ta hoạt động,

how your body ages,

cách cơ thể ta trưởng thành

how disease generates in your body,

cách mà mầm bệnh nảy nở trong cơ thể chúng ta,

how your cancer grows and develops,

cách mà bệnh ung thư lớn lên và phát triển

how drugs work

cách mà dược phẩm trị liệu

and if they work on your body.

và nếu chúng hoạt động trong cơ thể chúng ta.

This is a huge challenge.

Đó là một thử thách lớn.

This is a challenge that we share

Đó là thách thức ta cần chia sẻ

with thousands of other researchers around the world.

cùng với hàng ngàn nhà nghiên cứu trên toàn thế giới.

It's called personalized medicine.

Đó được gọi là y học cá nhân hóa.

It's the ability to move from a statistical approach

Đó là khả năng di chuyển từ phương pháp thống kê

where you're a dot in the ocean,

nơi bạn là một chấm nhỏ trên đại dương

to a personalized approach,

đến phương pháp cá nhân hóa,

where we read all these books

nơi chúng ta đọc hết những quyển sách này

and we get an understanding of exactly how you are.

và ta có thể hiểu chính xác ta là như thế nào.

But it is a particularly complicated challenge,

Đó thật sự là một thách thức phức tạp,

because of all these books, as of today,

bởi vì những quyển sách này cho đến hôm nay

we just know probably two percent:

chúng ta thực sự chỉ biết được 2%

four books of more than 175.

bốn quyển sách trong hơn 175 quyển.

And this is not the topic of my talk,

Và đó không phải là chủ đề bài nói của tôi

because we will learn more.

vì chúng ta sẽ học nhiều hơn.

There are the best minds in the world on this topic.

Có những bộ trí óc tốt nhất về chủ đề này trên thế giới.

The prediction will get better,

Sự đoán sẽ tốt hơn

the model will get more precise.

hình mẫu sẽ chính xác hơn.

And the more we learn,

và chúng ta học hỏi càng nhiều,

the more we will be confronted with decisions

chúng ta sẽ chạm trán với những quyết định

that we never had to face before

mà ta chưa hề đối mặt trước đây

about life,

về cuộc sống,

about death,

về cái chết,

about parenting.

về việc nuối nấng con cái.

So, we are touching the very inner detail on how life works.

vì vậy, ta tiếp cận với từng chi tiết nhỏ về cách cuộc sống diễn ra

And it's a revolution that cannot be confined

và đó là cuộc cách mạng không thể định nghĩa được

in the domain of science or technology.

trong phạm vi của khoa học và công nghệ.

This must be a global conversation.

Đó phải là cuộc bàn luận của toàn thế giới

We must start to think of the future we're building as a humanity.

Chúng ta phải bắt đầu nghĩ đến tương lai mà ta đang tạo dựng như một côn người.

We need to interact with creatives, with artists, with philosophers,

Chúng ta cần tương tác với sự sáng tạo, với các họa sĩ, các nhà triết học,

with politicians.

với các chính trị gia.

Everyone is involved,

Bao gồm tất cả mọi người

because it's the future of our species.

bởi đó là tương lai của loài chúng ta

Without fear, but with the understanding

không sợ hãi, với hiểu biết rằng

that the decisions that we make in the next year

là quyết định chúng ta thực hiện trong năm tới

will change the course of history forever.

sẽ thay đổi quá trình lịch sử mãi mãi.

Thank you.

Xin cảm ơn,

(Applause)

(hoang nghênh)