TEDxPortland
Maurice Conti: The incredible inventions of intuitive AI
Maurice Conti: Incredibilele invenții ale IA intuitive
Filmed:
Readability: 4.6
6,173,221 views
Cu ce te alegi când îi dau unui instrument de creație un sistem nervos digital? Computerele care ne îmbunătățesc capacitatea de a gândi și de a ne imagina și sistemele robotizate care pot veni (și construi) cu noi proiectări radicale pentru poduri, mașini, drone și mult mai multe -- totul singure. Faceți un tur al Erei Augmentării cu futuristul Maurice Conti și prevedeți o vreme când roboții și oamenii vor lucra împreună pentru a face lucruri pe care niciunul nu le-ar putea face singur.
Maurice Conti - Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity. Full bio
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How many of you are creatives,
0
735
2289
Câți dintre voi sunteți creatori,
00:15
designers, engineers,
entrepreneurs, artists,
entrepreneurs, artists,
1
3048
3624
designeri, ingineri,
antrepenori, artiști
antrepenori, artiști
00:18
or maybe you just have
a really big imagination?
a really big imagination?
2
6696
2387
sau poate doar aveți
o imaginație debordantă?
o imaginație debordantă?
00:21
Show of hands? (Cheers)
3
9107
1848
Ridicați mâna.
(Aclamații)
(Aclamații)
00:22
That's most of you.
4
10979
1181
Majoritatea.
00:25
I have some news for us creatives.
5
13334
2294
Am vești pentru noi, cei creativi.
00:28
Over the course of the next 20 years,
6
16714
2573
În următorii 20 de ani,
00:33
more will change around
the way we do our work
the way we do our work
7
21471
2973
se vor schimba mai multe lucruri
în felul în care lucrăm
în felul în care lucrăm
00:37
than has happened in the last 2,000.
8
25382
2157
decât în ultimii 2000 de ani.
00:40
In fact, I think we're at the dawn
of a new age in human history.
of a new age in human history.
9
28511
4628
De fapt, cred că suntem la răsăritul
unei noi ere a istoriei umane.
unei noi ere a istoriei umane.
00:45
Now, there have been four major historical
eras defined by the way we work.
eras defined by the way we work.
10
33645
4761
Până acum au fost 4 mari ere
istorice definite de felul în care lucrăm.
istorice definite de felul în care lucrăm.
00:51
The Hunter-Gatherer Age
lasted several million years.
lasted several million years.
11
39404
3275
Era vânătorilor-culegători
a durat câteva milioane de ani.
a durat câteva milioane de ani.
00:55
And then the Agricultural Age
lasted several thousand years.
lasted several thousand years.
12
43163
3576
Apoi Era agricultorilor
a durat câteva mii de ani.
a durat câteva mii de ani.
00:59
The Industrial Age lasted
a couple of centuries.
a couple of centuries.
13
47195
3490
Era industrială
a durat câteva secole.
a durat câteva secole.
01:02
And now the Information Age
has lasted just a few decades.
has lasted just a few decades.
14
50709
4287
Acum, Era informației
durează doar de câteva decenii.
durează doar de câteva decenii.
01:07
And now today, we're on the cusp
of our next great era as a species.
of our next great era as a species.
15
55020
5220
În prezent, suntem la apogeul
următoarei mari ere ca specie.
următoarei mari ere ca specie.
01:13
Welcome to the Augmented Age.
16
61296
2680
Bun venit în Era augmentării.
01:16
In this new era, your natural human
capabilities are going to be augmented
capabilities are going to be augmented
17
64000
3693
În această nouă eră, capacitățile
naturale de om urmează să fie depășite
naturale de om urmează să fie depășite
01:19
by computational systems
that help you think,
that help you think,
18
67717
3068
de sisteme computaționale
care vă ajută să gândiți,
care vă ajută să gândiți,
01:22
robotic systems that help you make,
19
70809
2186
de sisteme robotizate
care vă ajută să creați
care vă ajută să creați
01:25
and a digital nervous system
20
73019
1648
și de un sistem nervos digital
01:26
that connects you to the world
far beyond your natural senses.
far beyond your natural senses.
21
74691
3690
care vă conectează la lume
dincolo de simțurile naturale.
dincolo de simțurile naturale.
01:31
Let's start with cognitive augmentation.
22
79437
1942
Să începem cu augmentarea cognitivă.
01:33
How many of you are augmented cyborgs?
23
81403
2200
Câți dintre voi sunteți cyborgi evoluați?
01:36
(Laughter)
24
84133
2650
(Râsete)
01:38
I would actually argue
that we're already augmented.
that we're already augmented.
25
86807
2821
De fapt aș susține faptul
că suntem deja evoluați.
că suntem deja evoluați.
01:42
Imagine you're at a party,
26
90288
1504
Imaginați-vă că sunteți
la o petrecere
la o petrecere
01:43
and somebody asks you a question
that you don't know the answer to.
that you don't know the answer to.
27
91816
3520
și cineva vă pune o întrebare
la care nu știți răspunsul.
la care nu știți răspunsul.
01:47
If you have one of these,
in a few seconds, you can know the answer.
in a few seconds, you can know the answer.
28
95360
3760
Dacă aveți așa ceva, în câteva
secunde ați ști răspunsul.
secunde ați ști răspunsul.
01:51
But this is just a primitive beginning.
29
99869
2299
Acesta este doar un început primitiv.
01:54
Even Siri is just a passive tool.
30
102863
3331
Chiar și Siri e doar un instrument pasiv.
01:58
In fact, for the last
three-and-a-half million years,
three-and-a-half million years,
31
106660
3381
De fapt, în ultimii 3 milioane
și jumătate de ani,
și jumătate de ani,
02:02
the tools that we've had
have been completely passive.
have been completely passive.
32
110065
3109
instrumentele pe care le-am avut
au fost total pasive.
au fost total pasive.
02:06
They do exactly what we tell them
and nothing more.
and nothing more.
33
114203
3655
Fac doar ce le spunem noi
și nimic mai mult.
și nimic mai mult.
02:09
Our very first tool only cut
where we struck it.
where we struck it.
34
117882
3101
Prima noastră unealtă adevărată
tăia doar unde loveam cu ea.
tăia doar unde loveam cu ea.
02:13
The chisel only carves
where the artist points it.
where the artist points it.
35
121822
3040
Dalta cioplește doar unde
o îndreaptă artistul.
o îndreaptă artistul.
02:17
And even our most advanced tools
do nothing without our explicit direction.
do nothing without our explicit direction.
36
125343
5641
Chiar și cele mai avansate unelte
nu fac nimic fără instrucțiuni explicite.
nu fac nimic fără instrucțiuni explicite.
02:23
In fact, to date, and this
is something that frustrates me,
is something that frustrates me,
37
131008
3181
În realitate, și asta este frustrant,
02:26
we've always been limited
38
134213
1448
mereu am fost limitați
02:27
by this need to manually
push our wills into our tools --
push our wills into our tools --
39
135685
3501
de nevoia de a ne transpune manual
dorințele în unelte,
dorințele în unelte,
02:31
like, manual,
literally using our hands,
literally using our hands,
40
139210
2297
folosindu-ne efectiv de mâini,
chiar și în cazul calculatoarelor.
chiar și în cazul calculatoarelor.
02:33
even with computers.
41
141531
1428
02:36
But I'm more like Scotty in "Star Trek."
42
144072
2463
Eu semăn mai mult cu Scotty
din Star Trek.
din Star Trek.
02:38
(Laughter)
43
146559
1850
(Râsete)
02:40
I want to have a conversation
with a computer.
with a computer.
44
148433
2146
Vreau să am o conversație cu un computer.
02:42
I want to say, "Computer,
let's design a car,"
let's design a car,"
45
150603
2970
Vreau să spun: „Calculatorule,
hai să proiectăm o mașină”,
hai să proiectăm o mașină”,
02:45
and the computer shows me a car.
46
153597
1539
iar calculatorul să-mi arate mașina.
02:47
And I say, "No, more fast-looking,
and less German,"
and less German,"
47
155160
2608
Și eu spun: „Să fie mai rapidă,
și mai puțin germană.”
și mai puțin germană.”
02:49
and bang, the computer shows me an option.
48
157792
2163
și bang, calculatorul
să-mi arate o variantă.
să-mi arate o variantă.
02:51
(Laughter)
49
159979
1865
(Râsete)
02:54
That conversation might be
a little ways off,
a little ways off,
50
162208
2306
Această conversație poate fi
prea avansată,
prea avansată,
02:56
probably less than many of us think,
51
164538
2665
probabil mai puțin decât credem mulți,
02:59
but right now,
52
167227
1763
dar chiar acum
03:01
we're working on it.
53
169014
1151
lucrăm la asta.
03:02
Tools are making this leap
from being passive to being generative.
from being passive to being generative.
54
170189
4033
Instrumentele fac acest salt
de la a fi pasiv la a fi generativ.
de la a fi pasiv la a fi generativ.
03:06
Generative design tools
use a computer and algorithms
use a computer and algorithms
55
174831
3308
Crearea instrumentelor generative
folosește un computer și algoritmi
folosește un computer și algoritmi
03:10
to synthesize geometry
56
178163
2608
care să sintetizeze geometria
03:12
to come up with new designs
all by themselves.
all by themselves.
57
180795
2754
să vină singură cu noi modele.
03:15
All it needs are your goals
and your constraints.
and your constraints.
58
183996
2748
Tot ce trebuie sunt obiectivele
și restrângerile tale.
și restrângerile tale.
03:18
I'll give you an example.
59
186768
1408
Să vă dau un exemplu.
03:20
In the case of this aerial drone chassis,
60
188200
2788
În cazul acesui șasiu de dronă aeriană,
03:23
all you would need to do
is tell it something like,
is tell it something like,
61
191012
2626
tot ce trebuie să faci
e să îi spui ceva ca:
e să îi spui ceva ca:
03:25
it has four propellers,
62
193662
1273
are 4 elice,
03:26
you want it to be
as lightweight as possible,
as lightweight as possible,
63
194959
2131
o greutate cât mai mică
03:29
and you need it to be
aerodynamically efficient.
aerodynamically efficient.
64
197114
2270
și să fie eficientă aerodinamic.
03:31
Then what the computer does
is it explores the entire solution space:
is it explores the entire solution space:
65
199408
4914
Apoi computerul examinează
întregul interval de soluții:
întregul interval de soluții:
03:36
every single possibility that solves
and meets your criteria --
and meets your criteria --
66
204346
3927
fiecare posibilitate care
se potrivește criteriilor tale;
se potrivește criteriilor tale;
03:40
millions of them.
67
208297
1442
sunt milioane.
03:41
It takes big computers to do this.
68
209763
1975
E nevoie de un computer enorm
pentru asta.
pentru asta.
03:43
But it comes back to us with designs
69
211762
1955
Apoi ne arată modele
03:45
that we, by ourselves,
never could've imagined.
never could've imagined.
70
213741
3143
pe care noi, fără ajutor,
nu ni le-am fi putut imagina.
nu ni le-am fi putut imagina.
03:49
And the computer's coming up
with this stuff all by itself --
with this stuff all by itself --
71
217326
2912
Calculatorul inventează asta singur,
03:52
no one ever drew anything,
72
220262
1678
nimeni nu desenează nimic
03:53
and it started completely from scratch.
73
221964
2086
și începe de la zero.
03:57
And by the way, it's no accident
74
225038
2387
Apropo, nu accidental
03:59
that the drone body looks just like
the pelvis of a flying squirrel.
the pelvis of a flying squirrel.
75
227449
3481
drona arată ca bazinul
unei veverițe zburătoare.
unei veverițe zburătoare.
04:03
(Laughter)
76
231287
2007
(Râsete)
04:06
It's because the algorithms
are designed to work
are designed to work
77
234040
2302
Algoritmii sunt făcuți să funcționeze
04:08
the same way evolution does.
78
236366
1637
la fel ca evoluția.
04:10
What's exciting is we're starting
to see this technology
to see this technology
79
238715
2660
Interesant e că începem
să vedem această tehnologie
să vedem această tehnologie
04:13
out in the real world.
80
241399
1159
în lumea reală.
04:14
We've been working with Airbus
for a couple of years
for a couple of years
81
242582
2452
Am lucrat cu Airbus câțiva ani
04:17
on this concept plane for the future.
82
245058
1909
la un concept de avion al viitorului.
04:18
It's a ways out still.
83
246991
2070
Încă e un proiect.
04:21
But just recently we used
a generative-design AI
a generative-design AI
84
249085
3780
Chiar recent am folosit
un model generativ de IA
un model generativ de IA
04:24
to come up with this.
85
252889
1807
care a venit cu asta.
04:27
This is a 3D-printed cabin partition
that's been designed by a computer.
that's been designed by a computer.
86
255609
5153
Aceasta este o cabină printată 3D
proiectată de un computer.
proiectată de un computer.
04:32
It's stronger than the original
yet half the weight,
yet half the weight,
87
260786
2824
E mai bună decât originalul,
și cântărește jumătate din el,
și cântărește jumătate din el,
04:35
and it will be flying
in the Airbus A320 later this year.
in the Airbus A320 later this year.
88
263634
3146
și va zbura în Airbus
A320 la sfârșitul anului.
A320 la sfârșitul anului.
04:39
So computers can now generate;
89
267405
1559
Deci computerele pot crea acum.
04:40
they can come up with their own solutions
to our well-defined problems.
to our well-defined problems.
90
268988
4595
Pot veni cu propriile soluții
la problemele noastre bine definite.
la problemele noastre bine definite.
04:46
But they're not intuitive.
91
274677
1310
Însă nu au intuiție.
04:48
They still have to start from scratch
every single time,
every single time,
92
276011
3086
Trebuie să o ia de la început
de fiecare dată
de fiecare dată
04:51
and that's because they never learn.
93
279121
2565
pentru că nu învață niciodată,
04:54
Unlike Maggie.
94
282368
1766
spre deosebire de Maggie.
04:56
(Laughter)
95
284158
1581
(Râsete)
04:57
Maggie's actually smarter
than our most advanced design tools.
than our most advanced design tools.
96
285763
3297
Maggie e chiar mai inteligentă
decât cele mai avansate instrumente.
decât cele mai avansate instrumente.
05:01
What do I mean by that?
97
289467
1440
Ce vreau să spun prin asta?
05:02
If her owner picks up that leash,
98
290931
1590
Dacă stăpânul îi ridică lesa,
05:04
Maggie knows with a fair
degree of certainty
degree of certainty
99
292545
2068
Maggie știe destul de cert
05:06
it's time to go for a walk.
100
294637
1404
că e timpul pentru plimbare.
05:08
And how did she learn?
101
296065
1185
Cum a învățat?
05:09
Well, every time the owner picked up
the leash, they went for a walk.
the leash, they went for a walk.
102
297274
3324
De fiecare dată când stăpânul a luat lesa
au mers la plimbare.
au mers la plimbare.
05:12
And Maggie did three things:
103
300622
1878
Maggie a făcut 3 lucruri:
05:14
she had to pay attention,
104
302524
1869
a trebuit să fie atentă,
05:16
she had to remember what happened
105
304417
2082
să își amintească ce s-a întâmplat
05:18
and she had to retain and create
a pattern in her mind.
a pattern in her mind.
106
306523
4017
și să rețină și să recreeze
un model în minte.
un model în minte.
05:23
Interestingly, that's exactly what
107
311429
2095
Interesant e că exact asta
au încercat cercetătorii
au încercat cercetătorii
05:25
computer scientists
have been trying to get AIs to do
have been trying to get AIs to do
108
313548
2523
să facă cu IA în ultimii 60 de ani.
05:28
for the last 60 or so years.
109
316095
1859
05:30
Back in 1952,
110
318683
1349
În 1952,
05:32
they built this computer
that could play Tic-Tac-Toe.
that could play Tic-Tac-Toe.
111
320056
3801
au construit acest computer
care putea să joace X și 0.
care putea să joace X și 0.
05:37
Big deal.
112
325081
1160
Mare lucru.
05:39
Then 45 years later, in 1997,
113
327029
3000
După 45 de ani, în 1997,
05:42
Deep Blue beats Kasparov at chess.
114
330053
2472
Deep Blue îl bate pe Kasparov la șah.
05:46
2011, Watson beats these two
humans at Jeopardy,
humans at Jeopardy,
115
334046
4968
În 2011, Watson îi bate pe acești
doi oameni la Jeopardy,
doi oameni la Jeopardy,
05:51
which is much harder for a computer
to play than chess is.
to play than chess is.
116
339038
2928
care e mai greu de jucat decât șahul
pentru un computer.
pentru un computer.
05:53
In fact, rather than working
from predefined recipes,
from predefined recipes,
117
341990
3812
De fapt, în loc să folosească
algoritmi predefiniți,
algoritmi predefiniți,
05:57
Watson had to use reasoning
to overcome his human opponents.
to overcome his human opponents.
118
345826
3323
Watson a trebuit să gândească
pentru a-și bate adversarii umani.
pentru a-și bate adversarii umani.
06:02
And then a couple of weeks ago,
119
350393
2439
Acum câteva săptămâni,
06:04
DeepMind's AlphaGo beats
the world's best human at Go,
the world's best human at Go,
120
352856
4262
AlphaGo din Deep Mind l-a bătut
pe cel mai bun jucător uman la Go,
pe cel mai bun jucător uman la Go,
06:09
which is the most difficult
game that we have.
game that we have.
121
357142
2212
care e cel mai greu joc
pe care îl avem.
pe care îl avem.
06:11
In fact, in Go, there are more
possible moves
possible moves
122
359378
2896
În Go sunt mai multe mutări posibile
06:14
than there are atoms in the universe.
123
362298
2024
decât atomi în univers.
06:18
So in order to win,
124
366210
1826
Ca să câștige,
06:20
what AlphaGo had to do
was develop intuition.
was develop intuition.
125
368060
2618
AlphaGo a trebuit
să își dezvolte intuiție.
să își dezvolte intuiție.
06:23
And in fact, at some points,
AlphaGo's programmers didn't understand
AlphaGo's programmers didn't understand
126
371098
4110
În realitate,
programatorii AlphaGo nu au înțeles
de ce AlphaGo făcea ce făcea.
de ce AlphaGo făcea ce făcea.
06:27
why AlphaGo was doing what it was doing.
127
375232
2286
06:31
And things are moving really fast.
128
379451
1660
Lucrurile se mișcă foarte repede.
06:33
I mean, consider --
in the space of a human lifetime,
in the space of a human lifetime,
129
381135
3227
Gândiți-vă:
în contextul unei vieți umane,
în contextul unei vieți umane,
06:36
computers have gone from a child's game
130
384386
2233
computerele au ajuns
de la mintea unui copil
de la mintea unui copil
06:39
to what's recognized as the pinnacle
of strategic thought.
of strategic thought.
131
387920
3048
la ceea ce numim
apogeul gândirii strategice.
apogeul gândirii strategice.
06:43
What's basically happening
132
391999
2417
Practic,
06:46
is computers are going
from being like Spock
from being like Spock
133
394440
3310
computerele evoluează de la Spock
06:49
to being a lot more like Kirk.
134
397774
1949
la a fi ca Kirk.
06:51
(Laughter)
135
399747
3618
(Râsete)
06:55
Right? From pure logic to intuition.
136
403389
3424
Nu? De la logică pură la intuiție.
07:00
Would you cross this bridge?
137
408184
1743
Ați trece acest pod?
07:02
Most of you are saying, "Oh, hell no!"
138
410609
2323
Mulți dintre dumneavoastră
ar spune „Oh nu!”
ar spune „Oh nu!”
07:04
(Laughter)
139
412956
1308
(Râsete)
07:06
And you arrived at that decision
in a split second.
in a split second.
140
414288
2657
Ați ajuns la această
decizie într-un moment.
decizie într-un moment.
07:08
You just sort of knew
that bridge was unsafe.
that bridge was unsafe.
141
416969
2428
Cumva ați știut că podul este nesigur.
07:11
And that's exactly the kind of intuition
142
419421
1989
E exact genul de intuiție
07:13
that our deep-learning systems
are starting to develop right now.
are starting to develop right now.
143
421434
3568
pe care sistemele noastre
de învățare încep să îl folosească.
de învățare încep să îl folosească.
07:17
Very soon, you'll literally be able
144
425722
1707
Foarte curând, veți fi capabili
07:19
to show something you've made,
you've designed,
you've designed,
145
427453
2206
să îi arătați unui computer
ceva ce ați creat
ceva ce ați creat
07:21
to a computer,
146
429683
1153
07:22
and it will look at it and say,
147
430860
1489
și el să vă răspundă
07:24
"Sorry, homie, that'll never work.
You have to try again."
You have to try again."
148
432373
2823
„Îmi pare rău, omule, nu va funcționa.
Mai încearcă.”
Mai încearcă.”
07:27
Or you could ask it if people
are going to like your next song,
are going to like your next song,
149
435854
3070
Sau l-ați putea întreba dacă oamenilor
le va plăcea următorul tău cântec
le va plăcea următorul tău cântec
07:31
or your next flavor of ice cream.
150
439773
2063
sau următoarea ta aromă
de înghețată.
de înghețată.
07:35
Or, much more importantly,
151
443549
2579
Sau, mult mai important,
07:38
you could work with a computer
to solve a problem
to solve a problem
152
446152
2364
ați putea lucra cu un calculator
la o problemă
la o problemă
07:40
that we've never faced before.
153
448540
1637
care încă nu are soluție.
07:42
For instance, climate change.
154
450201
1401
Ca încălzirea globală.
07:43
We're not doing a very
good job on our own,
good job on our own,
155
451626
2020
Nu facem o treabă prea bună singuri.
07:45
we could certainly use
all the help we can get.
all the help we can get.
156
453670
2245
Am putea folosi orice ajutor am primi.
07:47
That's what I'm talking about,
157
455939
1458
Despre asta vorbesc,
07:49
technology amplifying
our cognitive abilities
our cognitive abilities
158
457421
2555
tehnologia ne mărește
abilitățile cognitive
abilitățile cognitive
07:52
so we can imagine and design things
that were simply out of our reach
that were simply out of our reach
159
460000
3552
ca să putem imagina și crea
lucruri care nu ne sunt la îndemână
lucruri care nu ne sunt la îndemână
07:55
as plain old un-augmented humans.
160
463576
2559
ca simpli oameni vechi și neevoluați.
07:59
So what about making
all of this crazy new stuff
all of this crazy new stuff
161
467984
2941
Cum ar fi să facem
toate aceste lucruri noi
toate aceste lucruri noi
08:02
that we're going to invent and design?
162
470949
2441
pe care le vom inventa și proiecta?
08:05
I think the era of human augmentation
is as much about the physical world
is as much about the physical world
163
473952
4093
Cred că era dezvoltării umane e la fel
de mult despre lumea fizică
de mult despre lumea fizică
08:10
as it is about the virtual,
intellectual realm.
intellectual realm.
164
478069
3065
cât despre cea virtuală,
domeniul intelectual.
domeniul intelectual.
08:13
How will technology augment us?
165
481833
1921
Cum ne va dezvolta tehnologia?
08:16
In the physical world, robotic systems.
166
484261
2473
În lumea fizică,
sistemele robotizate.
sistemele robotizate.
08:19
OK, there's certainly a fear
167
487620
1736
Cu siguranță există o teamă
08:21
that robots are going to take
jobs away from humans,
jobs away from humans,
168
489380
2488
că roboții le vor lua joburile oamenilor,
08:23
and that is true in certain sectors.
169
491892
1830
ceea ce e adevărat în anumite domenii.
08:26
But I'm much more interested in this idea
170
494174
2878
Dar sunt mult mai interesat de ideea
08:29
that humans and robots working together
are going to augment each other,
are going to augment each other,
171
497076
5010
ca oamenii și roboții lucrând împreună
să se augmenteze reciproc
să se augmenteze reciproc
08:34
and start to inhabit a new space.
172
502110
2058
și să locuiască într-un nou spațiu.
08:36
This is our applied research lab
in San Francisco,
in San Francisco,
173
504192
2362
În laboratorul nostru de cercetare aplicată
din San Francisco,
din San Francisco,
08:38
where one of our areas of focus
is advanced robotics,
is advanced robotics,
174
506578
3142
unul din domeniile pe care ne axăm
e robotica avansată,
e robotica avansată,
08:41
specifically, human-robot collaboration.
175
509744
2511
în special colaborarea om-robot.
08:45
And this is Bishop, one of our robots.
176
513034
2759
Acesta e Bishop,
unul dintre roboții noștri.
unul dintre roboții noștri.
08:47
As an experiment, we set it up
177
515817
1789
Experimental, l-am setat
08:49
to help a person working in construction
doing repetitive tasks --
doing repetitive tasks --
178
517630
3460
să ajute un lucrător în construcții
să facă sarcini repetitive,
să facă sarcini repetitive,
08:53
tasks like cutting out holes for outlets
or light switches in drywall.
or light switches in drywall.
179
521984
4194
ca făcutul găurilor pentru scurgeri
sau întrerupătoarelor în pereți.
sau întrerupătoarelor în pereți.
08:58
(Laughter)
180
526202
2466
(Râsete)
09:01
So, Bishop's human partner
can tell what to do in plain English
can tell what to do in plain English
181
529877
3111
Partenerul uman al lui Bishop
îi spune ce să facă în engleză
îi spune ce să facă în engleză
09:05
and with simple gestures,
182
533012
1305
folosind gesturi simple,
09:06
kind of like talking to a dog,
183
534341
1447
cum ar vorbi cu un câine,
09:07
and then Bishop executes
on those instructions
on those instructions
184
535812
2143
iar Bishop execută
acele instrucțiuni
acele instrucțiuni
09:09
with perfect precision.
185
537979
1892
cu precizie perfectă.
09:11
We're using the human
for what the human is good at:
for what the human is good at:
186
539895
2989
Folosim omul la ce e el bun:
09:14
awareness, perception and decision making.
187
542908
2333
avertizare, percepție
și luarea deciziilor.
și luarea deciziilor.
09:17
And we're using the robot
for what it's good at:
for what it's good at:
188
545265
2240
Și folosim robotul
la ce e el bun:
la ce e el bun:
09:19
precision and repetitiveness.
189
547529
1748
precizie și repetiție.
09:22
Here's another cool project
that Bishop worked on.
that Bishop worked on.
190
550252
2367
Iată alt proiect
la care Bishop a contribuit.
la care Bishop a contribuit.
09:24
The goal of this project,
which we called the HIVE,
which we called the HIVE,
191
552643
3075
Scopul acestui proiect,
pe care l-am numit HIVE,
pe care l-am numit HIVE,
09:27
was to prototype the experience
of humans, computers and robots
of humans, computers and robots
192
555742
3851
a fost să imagineze experiența oamenilor,
computerelor și roboților
computerelor și roboților
09:31
all working together to solve
a highly complex design problem.
a highly complex design problem.
193
559617
3220
toți lucrând împreună să rezolve
o problemă complexă de design.
o problemă complexă de design.
09:35
The humans acted as labor.
194
563793
1451
Oamenii au acționat ca lucrători.
09:37
They cruised around the construction site,
they manipulated the bamboo --
they manipulated the bamboo --
195
565268
3473
Au navigat pe un site de construcții,
au lucrat cu bambusul,
au lucrat cu bambusul,
09:40
which, by the way,
because it's a non-isomorphic material,
because it's a non-isomorphic material,
196
568765
2756
care fiind un material non-izomorf,
09:43
is super hard for robots to deal with.
197
571545
1874
e greu de manipulat de către roboți.
09:45
But then the robots
did this fiber winding,
did this fiber winding,
198
573443
2022
Dar apoi roboții au înfășurat firele,
09:47
which was almost impossible
for a human to do.
for a human to do.
199
575489
2451
lucru aproapre imposibl pentru oameni.
09:49
And then we had an AI
that was controlling everything.
that was controlling everything.
200
577964
3621
Apoi am avut IA care a controlat totul.
09:53
It was telling the humans what to do,
telling the robots what to do
telling the robots what to do
201
581609
3290
Le spunea oamenilor și roboților
ce să facă
ce să facă
09:56
and keeping track of thousands
of individual components.
of individual components.
202
584923
2915
și ținea evidența miilor de componente.
09:59
What's interesting is,
203
587862
1180
Interesant e că,
10:01
building this pavilion
was simply not possible
was simply not possible
204
589066
3141
construirea acestui pavilion
era pur și simplu imposibil
era pur și simplu imposibil
10:04
without human, robot and AI
augmenting each other.
augmenting each other.
205
592231
4524
fără om, robot și IA,
ajutându-se reciproc.
ajutându-se reciproc.
10:09
OK, I'll share one more project.
This one's a little bit crazy.
This one's a little bit crazy.
206
597890
3320
Vă mai împărtășesc un proiect.
Ăsta e puțin nebunesc.
Ăsta e puțin nebunesc.
10:13
We're working with Amsterdam-based artist
Joris Laarman and his team at MX3D
Joris Laarman and his team at MX3D
207
601234
4468
Lucrăm cu artistul din Amsterdam,
Joris Laarman și cu echipa lui la MX3D
Joris Laarman și cu echipa lui la MX3D
10:17
to generatively design
and robotically print
and robotically print
208
605726
2878
să creăm și să printăm robotizat
10:20
the world's first autonomously
manufactured bridge.
manufactured bridge.
209
608628
2995
primul pod din lume făcut autonom.
10:24
So, Joris and an AI are designing
this thing right now, as we speak,
this thing right now, as we speak,
210
612315
3685
Joris și un IA creează acest lucru acum,
în timp ce vorbim,
în timp ce vorbim,
10:28
in Amsterdam.
211
616024
1172
în Amsterdam.
10:29
And when they're done,
we're going to hit "Go,"
we're going to hit "Go,"
212
617220
2321
Când vor termina, vom apăsa GO
10:31
and robots will start 3D printing
in stainless steel,
in stainless steel,
213
619565
3311
și roboții vor printa 3D
în oțel inoxidabil,
în oțel inoxidabil,
10:34
and then they're going to keep printing,
without human intervention,
without human intervention,
214
622900
3283
fără ajutor omenesc,
10:38
until the bridge is finished.
215
626207
1558
până ce podul e gata.
10:41
So, as computers are going
to augment our ability
to augment our ability
216
629099
2928
În timp ce computerele
ne vor crește abilitatea
ne vor crește abilitatea
10:44
to imagine and design new stuff,
217
632051
2150
de a ne imagina și de a crea
noi lucruri,
noi lucruri,
10:46
robotic systems are going to help us
build and make things
build and make things
218
634225
2895
sistemele robotizate ne vor ajuta
să construim
să construim
10:49
that we've never been able to make before.
219
637144
2084
lucruri pe care înainte nu le puteam face.
10:52
But what about our ability
to sense and control these things?
to sense and control these things?
220
640347
4160
Dar abilitatea noastră
de a simți și controla aceste lucruri?
de a simți și controla aceste lucruri?
10:56
What about a nervous system
for the things that we make?
for the things that we make?
221
644531
4031
Dar un sistem nervos
pentru lucrurile pe care le facem?
pentru lucrurile pe care le facem?
11:00
Our nervous system,
the human nervous system,
the human nervous system,
222
648586
2512
Sistemul nostru nervos,
sistemul nervos uman,
sistemul nervos uman,
11:03
tells us everything
that's going on around us.
that's going on around us.
223
651122
2311
ne spune tot ce se întâmplă în jur.
11:06
But the nervous system of the things
we make is rudimentary at best.
we make is rudimentary at best.
224
654186
3684
Dar sistemul nervos al lucrurilor
pe care le facem e rudimentar.
pe care le facem e rudimentar.
11:09
For instance, a car doesn't tell
the city's public works department
the city's public works department
225
657894
3563
De exemplu, o mașină nu îi spune
departamentului de lucrări publice
departamentului de lucrări publice
11:13
that it just hit a pothole at the corner
of Broadway and Morrison.
of Broadway and Morrison.
226
661481
3130
că a luat o groapă la colțul
dintre Broadway și Morrison.
dintre Broadway și Morrison.
11:16
A building doesn't tell its designers
227
664635
2032
O clădire nu le spune proiectanților
11:18
whether or not the people inside
like being there,
like being there,
228
666691
2684
dacă oamenilor dinăuntru le place acolo
11:21
and the toy manufacturer doesn't know
229
669399
3010
și producătorul unei jucării nu știe
11:24
if a toy is actually being played with --
230
672433
2007
dacă cineva se joacă cu ea,
11:26
how and where and whether
or not it's any fun.
or not it's any fun.
231
674464
2539
cum și unde sau dacă
e distractivă sau nu.
e distractivă sau nu.
11:29
Look, I'm sure that the designers
imagined this lifestyle for Barbie
imagined this lifestyle for Barbie
232
677620
3814
Sunt sigur că designerii și-au imaginat
acest stil de viață pentru Barbie
acest stil de viață pentru Barbie
11:33
when they designed her.
233
681458
1224
când au gândit-o.
11:34
(Laughter)
234
682706
1447
(Râsete)
11:36
But what if it turns out that Barbie's
actually really lonely?
actually really lonely?
235
684177
2906
Dar dacă de fapt Barbie
e foarte singură?
e foarte singură?
11:39
(Laughter)
236
687107
3147
(Râsete)
11:43
If the designers had known
237
691266
1288
Dacă designerii ar fi știut
11:44
what was really happening
in the real world
in the real world
238
692578
2107
ce se întâmplă cu adevărat
în lumea reală cu ce au creat
în lumea reală cu ce au creat
11:46
with their designs -- the road,
the building, Barbie --
the building, Barbie --
239
694709
2583
– drumul, clădirea, Barbie –
11:49
they could've used that knowledge
to create an experience
to create an experience
240
697316
2694
ar fi putut folosi informația
pentru a crea o experiență
pentru a crea o experiență
mai bună pentru utilizator.
11:52
that was better for the user.
241
700034
1400
11:53
What's missing is a nervous system
242
701458
1791
Lipsește un sistem nervos
să ne conecteze
să ne conecteze
11:55
connecting us to all of the things
that we design, make and use.
that we design, make and use.
243
703273
3709
cu lucrurile pe care le proiectăm,
construim și folosim.
construim și folosim.
11:59
What if all of you had that kind
of information flowing to you
of information flowing to you
244
707915
3555
Dacă toți ați avea acel gen
de informație venind la voi
de informație venind la voi
12:03
from the things you create
in the real world?
in the real world?
245
711494
2183
de la lucrurile pe care le creați
în lumea reală?
în lumea reală?
12:07
With all of the stuff we make,
246
715432
1451
Pentru tot ce facem,
12:08
we spend a tremendous amount
of money and energy --
of money and energy --
247
716907
2435
folosim o cantitate enormă
de bani și energie
de bani și energie
12:11
in fact, last year,
about two trillion dollars --
about two trillion dollars --
248
719366
2376
– anul trecut,
cam două trilioane de dolari –
cam două trilioane de dolari –
12:13
convincing people to buy
the things we've made.
the things we've made.
249
721766
2854
convingând oameni
să cumpere ce am făcut.
să cumpere ce am făcut.
12:16
But if you had this connection
to the things that you design and create
to the things that you design and create
250
724644
3388
Dar dacă ați avea această conexiune
cu ce proiectați și creați
cu ce proiectați și creați
12:20
after they're out in the real world,
251
728056
1727
după ce ies în lumea reală,
12:21
after they've been sold
or launched or whatever,
or launched or whatever,
252
729807
3614
după ce sunt vândute sau lansate,
12:25
we could actually change that,
253
733445
1620
am putea schimba acest lucru,
12:27
and go from making people want our stuff,
254
735089
3047
pentru a merge de la ideea
ca oamenii să ne vrea lucrurile
ca oamenii să ne vrea lucrurile
12:30
to just making stuff that people
want in the first place.
want in the first place.
255
738160
3434
la a face lucruri
pe care oamenii să le vrea.
pe care oamenii să le vrea.
12:33
The good news is, we're working
on digital nervous systems
on digital nervous systems
256
741618
2787
Vestea bună e că lucrăm
la un sistem nervos digital
la un sistem nervos digital
12:36
that connect us to the things we design.
257
744429
2801
care să ne conecteze cu lucrurile
pe care le creăm.
pe care le creăm.
12:40
We're working on one project
258
748365
1627
Lucrăm la un proiect
12:42
with a couple of guys down in Los Angeles
called the Bandito Brothers
called the Bandito Brothers
259
750016
3712
cu niște băieți din LA
numiți Bandito Brothers
numiți Bandito Brothers
12:45
and their team.
260
753752
1407
și cu echipa lor.
12:47
And one of the things these guys do
is build insane cars
is build insane cars
261
755183
3433
Unul din lucrurile pe care le fac ei
este să facă mașini uluitoare
este să facă mașini uluitoare
12:50
that do absolutely insane things.
262
758640
2873
care fac lucruri uluitoare.
12:54
These guys are crazy --
263
762905
1450
Băieții ăștia sunt nebuni.
12:56
(Laughter)
264
764379
1036
(Râsete)
12:57
in the best way.
265
765439
1403
În sensul bun.
13:00
And what we're doing with them
266
768993
1763
Împreună cu ei,
13:02
is taking a traditional race-car chassis
267
770780
2440
luăm un șasiu de la o mașină
de curse tradițională
de curse tradițională
13:05
and giving it a nervous system.
268
773244
1585
și să îi oferim un sistem nervos.
13:06
So we instrumented it
with dozens of sensors,
with dozens of sensors,
269
774853
3058
Așa că am echipat-o cu zeci de senzori,
13:09
put a world-class driver behind the wheel,
270
777935
2635
i-am pus un șofer
de clasă mondială la volan
de clasă mondială la volan
13:12
took it out to the desert
and drove the hell out of it for a week.
and drove the hell out of it for a week.
271
780594
3357
am scos-o în deșert
și am condus-o nebunește o săptămână.
și am condus-o nebunește o săptămână.
13:15
And the car's nervous system
captured everything
captured everything
272
783975
2491
Și sistemul nervos al mașinii
a înregistrat tot
a înregistrat tot
13:18
that was happening to the car.
273
786490
1482
ce se întâmpla cu mașina.
13:19
We captured four billion data points;
274
787996
2621
Am înregistrat 4 miliarde de măsurători,
13:22
all of the forces
that it was subjected to.
that it was subjected to.
275
790641
2310
toate forțele la care a fost supusă.
13:24
And then we did something crazy.
276
792975
1659
Apoi am făcut ceva nebunesc.
13:27
We took all of that data,
277
795268
1500
Am luat toate datele
13:28
and plugged it into a generative-design AI
we call "Dreamcatcher."
we call "Dreamcatcher."
278
796792
3736
și le-am introdus într-un sistem
de design generativ IA numit Dreamcatcher.
de design generativ IA numit Dreamcatcher.
13:33
So what do get when you give
a design tool a nervous system,
a design tool a nervous system,
279
801270
3964
Ce obții când îi dai unui instrument
de design un sistem nervos
de design un sistem nervos
13:37
and you ask it to build you
the ultimate car chassis?
the ultimate car chassis?
280
805258
2882
și îi ceri să îți construiască
cel mai modern model de șasiu?
cel mai modern model de șasiu?
13:40
You get this.
281
808723
1973
Asta.
13:44
This is something that a human
could never have designed.
could never have designed.
282
812293
3713
E ceva ce un om n-ar fi putut
niciodată proiecta.
niciodată proiecta.
13:48
Except a human did design this,
283
816707
1888
Doar că un om a făcut asta,
13:50
but it was a human that was augmented
by a generative-design AI,
by a generative-design AI,
284
818619
4309
dar ajutat de o IA generatoare de design,
de un sistem nervos digital
13:54
a digital nervous system
285
822952
1231
13:56
and robots that can actually
fabricate something like this.
fabricate something like this.
286
824207
3005
și de roboți care
chiar pot fabrica așa ceva.
chiar pot fabrica așa ceva.
13:59
So if this is the future,
the Augmented Age,
the Augmented Age,
287
827680
3595
Dacă ăsta e viitorul, Era augmentării,
14:03
and we're going to be augmented
cognitively, physically and perceptually,
cognitively, physically and perceptually,
288
831299
4261
și vom fi augmentați cognitiv,
fizic și perceptiv,
fizic și perceptiv,
14:07
what will that look like?
289
835584
1408
cum va arăta?
14:09
What is this wonderland going to be like?
290
837576
3321
Cum va fi acest tărâm al minunilor?
14:12
I think we're going to see a world
291
840921
1709
Cred că vom vedea o lume
14:14
where we're moving
from things that are fabricated
from things that are fabricated
292
842654
3068
unde vom trece de la lucruri fabricate
14:17
to things that are farmed.
293
845746
1445
la unele crescute.
14:20
Where we're moving from things
that are constructed
that are constructed
294
848159
3453
Unde vom trece de la lucruri construite
14:23
to that which is grown.
295
851636
1704
la cele crescute.
14:26
We're going to move from being isolated
296
854134
2188
Vom trece de la a fi izolați
14:28
to being connected.
297
856346
1610
la a fi conectați.
14:30
And we'll move away from extraction
298
858634
2411
Și ne vom îndepărta de origini
14:33
to embrace aggregation.
299
861069
1873
pentru a îmbrățișa agregarea.
14:35
I also think we'll shift
from craving obedience from our things
from craving obedience from our things
300
863967
3767
De asemenea cred că ne vom schimba
de la a râvni supunerea lucrurilor
de la a râvni supunerea lucrurilor
14:39
to valuing autonomy.
301
867758
1641
la a le aprecia autonomia.
14:42
Thanks to our augmented capabilities,
302
870510
1905
Grație posibilităților noastre augmentate,
14:44
our world is going to change dramatically.
303
872439
2377
lumea se va schimba dramatic.
14:47
We're going to have a world
with more variety, more connectedness,
with more variety, more connectedness,
304
875576
3246
Vom avea o lume cu mai multă
varietate, conexiune,
varietate, conexiune,
14:50
more dynamism, more complexity,
305
878846
2287
dinamism, complexitate,
14:53
more adaptability and, of course,
306
881157
2318
adaptabilitate și desigur
14:55
more beauty.
307
883499
1217
frumusețe.
14:57
The shape of things to come
308
885231
1564
Forma lucrurilor viitoare
14:58
will be unlike anything
we've ever seen before.
we've ever seen before.
309
886819
2290
nu va semăna cu ce am văzut înainte.
15:01
Why?
310
889133
1159
De ce?
15:02
Because what will be shaping those things
is this new partnership
is this new partnership
311
890316
3755
Pentru că ce va modela acele lucruri
este noul parteneriat
este noul parteneriat
15:06
between technology, nature and humanity.
312
894095
3670
dintre tehnologie, natură și umanitate.
15:11
That, to me, is a future
well worth looking forward to.
well worth looking forward to.
313
899279
3804
Asta, pentru mine, este un viitor
spre care merită să privim.
spre care merită să privim.
15:15
Thank you all so much.
314
903107
1271
Vă mulțumesc tuturor.
15:16
(Applause)
315
904402
5669
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Maurice Conti - Designer, futuristMaurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity.
Why you should listen
Maurice Conti is a designer, futurist and innovator. He's worked with startups, government agencies, artists and corporations to explore the things that will matter to us in the future, and to design solutions to get us there.
Conti is currently Chief Innovation Officer at Alpha -- Europe's first moonshot factory, powered by Telefónica. Conti and his team are responsible for coming up with the ideas, prototypes and proofs of concepts that will go on to become full-blown moonshots at Alpha: projects that will affect 100 million people or more, be a force for good on the planet and grow into billion-euro businesses.
Previously, Conti was Director of Applied Research & Innovation at Autodesk where built and led Autodesk's Applied Research Lab. Conti's work focuses on applied machine learning, advanced robotics, augmented and virtual realities, and the future of work, cities and mobility.
Conti is also an explorer of geographies and cultures. He has circumnavigated the globe once and been half-way around twice. In 2009 he was awarded the Medal for Exceptional Bravery at Sea by the United Nations, the New Zealand Bravery Medal and a US Coast Guard Citation for Bravery for risking his own life to save three shipwrecked sailors.
Conti lives in Barcelona, Spain, and travels around the world speaking to groups about innovation, technology trends, the future, and high adventure.
Maurice Conti | Speaker | TED.com