0:00:00.735,0:00:06.534
Kolik je mezi vámi kreativců,[br]návrhářů, techniků, podnikatelů, umělců,

0:00:06.566,0:00:08.943
anebo máte prostě jen úžasnou fantazii?

0:00:09.107,0:00:10.955
Zvedli byste ruce?[br](ohlasy z publika)

0:00:10.979,0:00:12.520
To je většina.

0:00:13.334,0:00:15.628
Pro nás kreativce mám novinky.

0:00:16.714,0:00:19.287
V průběhu příštích 20 let

0:00:21.471,0:00:24.444
se změní způsob naší práce víc

0:00:25.382,0:00:27.539
než za předchozích 2 000 let.

0:00:28.511,0:00:33.139
Vlastně si myslím, že zažíváme[br]úsvit nového věku lidské historie.

0:00:33.645,0:00:38.406
Zažili jsme už čtyři hlavní historické[br]epochy definované stylem práce.

0:00:39.404,0:00:42.679
Éra lovců a sběračů[br]trvala několik milionů let.

0:00:43.163,0:00:46.739
Éra zemědělců trvala několik tisíc let.

0:00:47.195,0:00:50.225
Industriální éra trvala pár století.

0:00:50.709,0:00:54.516
A éra informací trvala[br]jen několik desetiletí.

0:00:55.020,0:01:00.240
A dnes se jako druh ocitáme[br]na prahu další velké éry.

0:01:01.296,0:01:03.776
Vítejte ve věku[br]„zdokonalených schopností“.

0:01:04.000,0:01:07.617
V této nové éře budou vaše[br]přirozené lidské schopnosti dokonalejší

0:01:07.637,0:01:10.255
díky výpočetním systémům,[br]které vám pomohou přemýšlet,

0:01:10.719,0:01:12.995
robotickým systémům,[br]které vám pomohou v práci,

0:01:13.019,0:01:14.667
a digitálnímu nervovému systému,

0:01:14.691,0:01:18.501
který vás propojí se světem dokonaleji,[br]než to dokážou vaše přirozené smysly.

0:01:19.437,0:01:23.793
Začněme u kognitivních schopností.[br]Kolik je mezi vámi vylepšených kyborgů?

0:01:24.133,0:01:26.623
(smích)

0:01:26.807,0:01:29.628
Vlastně bych mohl tvrdit,[br]že už některá vylepšení máme.

0:01:30.208,0:01:31.912
Představte si, že jste na večírku

0:01:31.952,0:01:35.146
a někdo vám položí otázku,[br]na kterou neznáte odpověď.

0:01:35.360,0:01:39.130
Vlastníte-li něco takového,[br]dozvíte se to během několika sekund.

0:01:39.869,0:01:42.168
Ale to je jen úplný začátek.

0:01:42.863,0:01:46.194
I Siri je jen pasivním nástrojem.

0:01:46.660,0:01:50.041
Vlastně všechny nástroje,[br]které jsme používali

0:01:50.065,0:01:53.324
posledních tři a půl milionu let,[br]byly zcela pasivní.

0:01:54.203,0:01:57.628
Dělají přesně to, co řekneme, a nic víc.

0:01:57.882,0:02:01.423
Náš úplně první nástroj usekl jen to,[br]do čeho jsme jím udeřili.

0:02:01.822,0:02:05.052
Dláto vyřezává jen tam,[br]kudy ho umělec vede.

0:02:05.343,0:02:10.804
A dokonce i naše nejvyspělejší nástroje[br]neudělají nic bez našeho jasného pokynu.

0:02:11.008,0:02:14.189
Vlastně až doteď,[br]a to je něco, co mě frustruje,

0:02:14.213,0:02:19.031
jsme vždy byli limitováni potřebou[br]vnucovat ručně naši vůli nástrojům ‒

0:02:19.210,0:02:22.907
tím ručně myslím doslova rukama,[br]dokonce i počítačům.

0:02:24.072,0:02:26.535
Ale já jsem spíš jako Scotty[br]ze „Star Treku“.

0:02:26.559,0:02:28.409
(smích)

0:02:28.433,0:02:30.399
Chci s počítačem konverzovat.

0:02:30.603,0:02:33.373
Chci mu říct:[br]„Počítači, pojďme navrhnout auto“

0:02:33.597,0:02:35.136
a na obrazovce se objeví auto.

0:02:35.160,0:02:37.768
A já řeknu:[br]„Ne, spíš závodní a ne tak německé“

0:02:37.792,0:02:39.955
a prásk, počítač mi ukáže další variantu.

0:02:39.979,0:02:41.844
(smích)

0:02:42.208,0:02:44.514
K takové konverzaci[br]nám možná ještě něco chybí,

0:02:44.538,0:02:46.873
možná méně, než si mnozí z nás myslí,

0:02:47.227,0:02:50.170
ale na tom právě teď pracujeme.

0:02:50.189,0:02:54.222
Nástroje se skokem mění[br]z pasivních na generativní.

0:02:54.831,0:03:00.439
Nástroje pro generativní design používají[br]počítač a algoritmy ke slučování geometrie

0:03:00.695,0:03:03.549
a úplně samy přichází[br]s novými konstrukcemi.

0:03:03.996,0:03:06.744
Vše, co k tomu od vás potřebují,[br]je určit cíle a kritéria.

0:03:06.768,0:03:08.176
Dám vám příklad.

0:03:08.200,0:03:10.778
V případě tohoto šasi pro dron

0:03:11.012,0:03:14.928
vám jen postačí říct:[br]má to mít čtyři vrtule,

0:03:14.959,0:03:19.170
chci, aby to bylo co nejlehčí a potřebuji,[br]aby to nekladlo odpor vzduchu.

0:03:19.408,0:03:24.322
Počítač pak prozkoumá[br]všechna prostorová řešení:

0:03:24.346,0:03:28.273
každou variantu, která odpovídá[br]vašemu zadání a splňuje vaše kritéria ‒

0:03:28.297,0:03:29.739
miliony možností.

0:03:29.773,0:03:31.578
Vyžaduje to výkonné počítače.

0:03:31.762,0:03:36.967
Ale výsledkem jsou konstrukce,[br]na které bychom my sami nikdy nepřišli.

0:03:37.326,0:03:40.088
A počítač na takové věci[br]přijde úplně sám ‒

0:03:40.112,0:03:41.940
nikdo nemusel nic kreslit

0:03:41.964,0:03:44.050
a začíná s tím úplně od nuly.

0:03:45.038,0:03:47.215
A mimochodem, není náhoda,

0:03:47.449,0:03:51.030
že tělo dronu vypadá podobně[br]jako pánevní kostra poletuchy.

0:03:51.287,0:03:53.294
(smích)

0:03:54.040,0:03:57.942
Je to proto, že algoritmy fungují[br]stejným způsobem jako evoluce.

0:03:58.715,0:04:02.265
Je úžasné, že tuto technologii[br]už můžeme vidět v praxi.

0:04:02.582,0:04:06.974
Nějaký ten rok už s Airbusem pracujeme[br]na tomto konceptu letadla budoucnosti.

0:04:06.991,0:04:08.781
Pořád je to jen model.

0:04:09.085,0:04:14.995
Ale teprve nedávno jsme použili AI[br]pro generativní design a navrhli tohle.

0:04:15.609,0:04:20.552
Toto je přepážka vytištěná 3D tiskem,[br]která byla navržena pomocí počítače.

0:04:20.786,0:04:23.610
Je pevnější než ta původní,[br]přestože má poloviční hmotnost,

0:04:23.634,0:04:26.780
a letos bude létat v Airbusech A320.

0:04:27.365,0:04:29.144
Takže počítače teď umí generovat;

0:04:29.154,0:04:33.723
dokážou nacházet vlastní řešení,[br]když jim zadáme přesně definované úkoly.

0:04:34.597,0:04:35.987
Ale není to intuitivní.

0:04:36.021,0:04:38.777
Stále ještě musí začínat od nuly.

0:04:39.121,0:04:41.686
Protože se nikdy nic nenaučí.

0:04:42.368,0:04:44.134
Na rozdíl od Maggie.

0:04:44.158,0:04:45.739
(smích)

0:04:45.773,0:04:49.060
Maggie je vlastně chytřejší[br]než naše nejvyspělejší nástroje.

0:04:49.467,0:04:50.907
Co tím chci říct?

0:04:50.931,0:04:52.521
Pokud vezme její pán vodítko,

0:04:52.545,0:04:55.713
Maggie dost přesně vytuší,[br]že nastal čas jít na procházku.

0:04:56.065,0:04:57.250
A jak se to naučila?

0:04:57.274,0:05:00.598
Přece tak, že pokaždé, když si pán[br]vzal vodítko, tak šli na procházku.

0:05:00.622,0:05:02.380
A Maggie udělala tři věci:

0:05:02.524,0:05:04.213
musela dávat pozor,

0:05:04.417,0:05:06.369
musela si vzpomenout, co se pak stalo,

0:05:06.523,0:05:10.670
a musela si vytvořit a zapamatovat[br]model chování.

0:05:11.429,0:05:17.848
Je zajímavé, že přesně tohle programátoři[br]nutili dělat AI posledních asi 60 let.

0:05:18.683,0:05:23.822
Už v roce 1952 postavili tento počítač,[br]který uměl hrát Piškvorky.

0:05:25.081,0:05:26.441
Fakt pecka.

0:05:27.029,0:05:32.479
Pak o 45 let později, v roce 1997,[br]porazil Deep Blue Kasparova v šachu.

0:05:34.046,0:05:38.744
V roce 2011 porazil Watson[br]tyhle dva lidi v soutěži Riskuj,

0:05:39.038,0:05:41.846
která je pro počítače[br]mnohem obtížnější než šachy.

0:05:41.990,0:05:45.352
Aby překonal své lidské protivníky,[br]musel Watson spíše uvažovat,

0:05:45.666,0:05:49.299
namísto toho,[br]aby použil dopředu daný postup,

0:05:50.393,0:05:52.722
A před pár týdny AlphaGo,[br]vyvinutý v DeepMind,

0:05:52.886,0:05:56.868
porazil nejlepšího hráče Go na světě,

0:05:57.258,0:05:59.108
což je nejobtížnější hra, jakou známe.

0:05:59.148,0:06:02.094
Ve skutečnosti je v Go[br]možné zahrát více tahy,

0:06:02.298,0:06:04.602
než kolik existuje atomů ve vesmíru.

0:06:06.210,0:06:10.826
Takže aby mohl AlphaGo vyhrát,[br]musel si vybudovat určitou intuici.

0:06:11.098,0:06:15.208
A programátoři AlphaGo vlastně[br]v určitých chvílích ani nevěděli,

0:06:15.232,0:06:17.708
proč zahrál právě tak, jak zahrál.

0:06:19.451,0:06:21.111
A k pokroku dochází velmi rychle.

0:06:21.135,0:06:24.192
Jen si vzpomeňte ‒[br]během jednoho lidského života

0:06:24.386,0:06:26.809
ušly počítače cestu[br]od dětských her až k tomu,

0:06:27.920,0:06:31.088
co považujeme za vrchol[br]strategického myšlení.

0:06:31.999,0:06:34.116
V podstatě se děje to,

0:06:34.440,0:06:39.320
že se teď počítače mnohem víc[br]podobají spíš Kirkovi než Spockovi.

0:06:39.747,0:06:43.365
(smích)

0:06:43.389,0:06:46.813
Že ano? Namísto čisté logiky intuice.

0:06:48.184,0:06:50.227
Vydali byste se přes tento most?

0:06:50.609,0:06:52.932
Většina z vás řekne: "Ani za nic!"

0:06:52.956,0:06:54.264
(smích)

0:06:54.288,0:06:56.785
Dospěli jste k tomu ve zlomku sekundy.

0:06:56.969,0:06:59.407
Prostě jste nějak odhadli,[br]že most není bezpečný.

0:06:59.421,0:07:01.410
A to je přesně ten druh intuice,

0:07:01.434,0:07:05.002
který si zrovna teď začínají[br]naše systémy hlubokého učení rozvíjet.

0:07:05.722,0:07:09.739
Velmi brzy budete moci počítači[br]ukázat něco, co jste vyrobili a navrhli,

0:07:09.880,0:07:11.329
ten se na to podívá a řekne:

0:07:11.343,0:07:14.966
"Hmm, je mi líto kámo, to nebude[br]nikdy fungovat. Musíš to zkusit znovu."

0:07:15.854,0:07:19.164
Nebo byste se ho mohli zeptat,[br]jak se lidem bude líbit vaše nová píseň

0:07:19.773,0:07:21.906
nebo nová příchuť zmrzliny.

0:07:23.549,0:07:25.958
Nebo něco mnohem důležitějšího,

0:07:26.152,0:07:30.016
mohli byste s počítačem spolupracovat[br]na problému, který jste ještě neřešili.

0:07:30.201,0:07:31.402
Třeba na změně klimatu.

0:07:31.432,0:07:33.126
Kvalitní práci sami nesvedeme,

0:07:33.160,0:07:35.395
mohli bychom využít[br]veškerou dostupnou pomoc.

0:07:35.939,0:07:39.720
Mluvím o technologii, která umocní[br]naše kognitivní schopnosti tak,

0:07:39.750,0:07:41.782
že si dokážeme[br]představit a navrhnout věci,

0:07:41.806,0:07:46.375
na které prostě jako obyčejní[br]lidé let minulých nestačíme.

0:07:47.984,0:07:50.975
A proč třeba nevyrobit[br]všechny ty bláznivé nové věci,

0:07:50.999,0:07:53.390
které vymyslíme a navrhneme?

0:07:53.952,0:07:57.845
Myslím, že éra zdokonalování lidí[br]se týká stejně tak fyzického světa

0:07:58.069,0:08:01.134
jako toho virtuálního,[br]intelektuální sféry.

0:08:01.833,0:08:03.904
Čím nás technologie dokážou obohatit?

0:08:04.261,0:08:06.894
Ve fyzickém světě robotickými systémy.

0:08:07.620,0:08:11.666
OK, určitě se všichni obáváme,[br]že roboti vezmou lidem pracovní místa,

0:08:11.682,0:08:13.872
a v některých odvětvích[br]se tak skutečně stane.

0:08:14.174,0:08:16.852
Ale mě mnohem víc zajímá myšlenka,

0:08:17.076,0:08:21.906
že při společné práci lidí a robotů[br]obohatí jedni druhé

0:08:22.110,0:08:24.088
a začnou obsazovat nový prostor.

0:08:24.102,0:08:26.524
Tohle je náš aplikovaný[br]výzkum v San Francisku,

0:08:26.548,0:08:29.560
kde je jednou z oblastí[br]našeho zájmu pokročilá robotika,

0:08:29.744,0:08:32.255
zvláště pak spolupráce lidí a robotů.

0:08:33.034,0:08:35.643
A toto je Bishop, jeden z našich robotů.

0:08:35.817,0:08:37.606
Experimentálně jsme ho nastavili tak,

0:08:37.630,0:08:41.090
aby lidem ve stavebnictví[br]pomáhal s opakujícími se úkoly ‒

0:08:41.984,0:08:46.178
jako je vyřezávání otvorů v sádrokartonu[br]pro zásuvky a vypínače.

0:08:46.202,0:08:48.668
(smích)

0:08:49.877,0:08:53.978
Lidský partner umí Bishopovi jednoduchou[br]řečí a gesty vysvětlit, co má dělat,

0:08:54.018,0:08:55.787
asi tak, jako když mluvíte na psa,

0:08:55.812,0:08:59.665
a Bishop pak podle těchto instrukcí[br]s dokonalou přesností postupuje.

0:08:59.895,0:09:02.484
Lidi využíváme na to, v čem vynikají:

0:09:02.788,0:09:05.241
jsou informovaní, mají postřeh[br]a rozhodují se.

0:09:05.265,0:09:09.245
A robota používáme na to, v čem vyniká[br]zase on: v přesnosti a opakování úkolů.

0:09:10.012,0:09:12.529
Zde je další super projekt,[br]na kterém Bishop pracuje.

0:09:12.543,0:09:15.528
Cílem tohoto projektu,[br]který jsme nazvali HIVE,

0:09:15.742,0:09:19.593
bylo namodelovat zkušenosti[br]lidí, počítačů a robotů,

0:09:19.617,0:09:23.387
kteří všichni spolupracují při řešení[br]velmi složitého konstrukčního problému.

0:09:23.793,0:09:25.244
Lidé hráli roli dělníků.

0:09:25.268,0:09:28.361
Pohybovali se kolem staveniště,[br]manipulovali s bambusem ‒

0:09:28.385,0:09:32.941
což je mimochodem pro roboty velmi těžké,[br]protože to není izomorfní materiál.

0:09:33.083,0:09:37.805
Roboti pak toto vlákno navíjeli,[br]což je pro člověka téměř nemožné.

0:09:37.964,0:09:41.425
Měli jsme AI, která to všechno řídila.

0:09:41.609,0:09:44.739
Říkala lidem i robotům, co mají dělat,

0:09:44.923,0:09:47.438
a sledovala přitom tisíce[br]jednotlivých komponent.

0:09:47.862,0:09:49.042
Zajímavé je,

0:09:49.066,0:09:52.207
že vybudování tohoto pavilonu[br]není jednoduše možné bez toho,

0:09:52.231,0:09:56.895
aby se člověk, robot a AI[br]vzájemně nedoplňovali.

0:09:57.890,0:10:00.930
Povím vám ještě o jednom projektu.[br]Je to tak trochu šílenost.

0:10:01.234,0:10:05.702
Spolupracujeme s umělcem Jorisem Laarmanem[br]z Amsterdamu a jeho týmem z MX3D

0:10:05.726,0:10:08.604
na generativním návrhu a robotickém tisku

0:10:08.628,0:10:11.623
prvního samostatně vyrobeného[br]mostu na světě.

0:10:12.315,0:10:17.060
Takže, Joris a AI právě teď[br]tuhle věc v Amsterdamu navrhují.

0:10:17.220,0:10:19.331
A až to budou mít,[br]stiskneme tlačítko „Start“

0:10:19.565,0:10:22.676
a roboti začnou most tisknout[br]z nerezové oceli

0:10:22.900,0:10:27.753
a bez zásahu lidí v tom budou pokračovat,[br]dokud nebude most hotov.

0:10:29.099,0:10:32.027
Takže s tím, jak počítače[br]umocňují naši schopnost

0:10:32.051,0:10:34.031
představit si a navrhnout nové věci,

0:10:34.225,0:10:37.120
pomáhají nám robotické systémy[br]stavět a vytvářet věci,

0:10:37.144,0:10:39.428
které jsme až dosud[br]nebyli schopni vytvořit.

0:10:40.347,0:10:44.167
Ale jak je to s naší schopností[br]umět tyto věci vnímat a řídit?

0:10:44.531,0:10:48.312
A jaký mají ty věci,[br]které děláme, nervový systém?

0:10:48.586,0:10:50.988
Náš nervový systém, lidský nervový systém,

0:10:51.022,0:10:53.433
nám říká o všem, co se kolem nás děje.

0:10:54.186,0:10:57.870
Ale jejich nervový systém[br]je přinejlepším primitivní.

0:10:57.894,0:11:01.457
Například, auto neřekne[br]městskému oddělení veřejných prací,

0:11:01.481,0:11:04.441
že právě vymetlo výmol[br]na rohu Broadwaye a Morrisonovy.

0:11:04.635,0:11:06.667
Budova neřekne svému návrháři,

0:11:06.691,0:11:09.235
zda se lidem uvnitř líbí či nikoliv,

0:11:09.399,0:11:11.949
a výrobce hraček neví,

0:11:11.993,0:11:14.440
jestli si s hračkou opravdu někdo hraje ‒

0:11:14.464,0:11:17.003
jak a kde si hraje a zda se s ní baví.

0:11:17.620,0:11:22.684
Vím, že si návrhář takový životní styl pro[br]Barbie představoval, když ji navrhoval.

0:11:22.706,0:11:24.153
(smích)

0:11:24.177,0:11:27.083
Ale co když se ukáže,[br]že je Barbie ve skutečnosti osamělá?

0:11:27.107,0:11:30.254
(smích)

0:11:31.266,0:11:34.744
Pokud by dopředu věděl,[br]co se bude v reálném světě skutečně dít ‒

0:11:34.754,0:11:36.762
s navrženými cestami, budovami, s Barbie ‒

0:11:36.786,0:11:40.600
mohl by tu znalost využít k vytvoření[br]lepšího zážitku pro uživatele.

0:11:40.768,0:11:43.249
Chybí zde nervový systém,

0:11:43.273,0:11:47.162
který by spojoval všechny ty věci,[br]které navrhujeme, vytváříme a používáme.

0:11:47.915,0:11:51.470
Co kdyby k vám všem,[br]kteří tyto věci v reálném světě tvoříte,

0:11:51.494,0:11:53.677
takové informace proudily?

0:11:55.432,0:11:58.846
Kvůli všem našim produktům utrácíme[br]obrovské množství peněz a energie ‒

0:11:58.866,0:12:01.432
jen v loňském roce to byly[br]asi dvě miliardy dolarů ‒

0:12:01.456,0:12:04.480
abychom lidi přesvědčili,[br]že si mají koupit, co jsme vyrobili.

0:12:04.644,0:12:08.282
Ale abyste to propojení na věci,[br]které navrhujete a vytváříte, měli i poté,

0:12:08.296,0:12:13.113
kdy se dostanou do reálného světa,[br]kdy už budou prodány nebo spuštěny,

0:12:13.445,0:12:17.885
mohli bychom to změnit a místo toho,[br]abychom lidi nutili naše věci chtít,

0:12:18.160,0:12:21.364
bychom prostě dělali věci,[br]o které lidi v prvé řadě stojí.

0:12:21.528,0:12:24.405
Je dobré, že už pracujeme[br]na digitálních nervových systémech,

0:12:24.429,0:12:27.230
které nás propojí s tím, co navrhujeme.

0:12:28.365,0:12:29.992
O kus dál, v Los Angeles,

0:12:30.016,0:12:33.728
spolupracujeme s několika lidmi[br]z Bandito Brothers a jejich týmem

0:12:33.752,0:12:35.159
na jednom projektu.

0:12:35.183,0:12:38.616
A jednou z věcí, jež tito lidé dělají,[br]je stavění šílených aut,

0:12:38.640,0:12:41.673
která dělají naprosto šílené věci.

0:12:42.905,0:12:44.355
Tihle chlapi jsou blázni ‒

0:12:44.379,0:12:45.415
(smích)

0:12:45.439,0:12:47.192
v nejlepším slova smyslu.

0:12:48.993,0:12:50.756
Děláme s nimi na autu,

0:12:50.780,0:12:53.220
které má tradiční závodní podvozek,

0:12:53.244,0:12:54.829
a k němu dostane nervový systém.

0:12:54.853,0:12:57.501
Vybavili jsme ho přístroji[br]se spoustou senzorů,

0:12:57.935,0:13:00.570
za volant posadili prvotřídního řidiče,

0:13:00.594,0:13:03.481
vzali auto do pouště[br]a týden jsme ho tam týrali.

0:13:03.975,0:13:07.786
A nervový systém zaznamenával vše,[br]co se s autem dělo.

0:13:07.826,0:13:10.407
Zaznamenali jsme čtyři miliardy měření;

0:13:10.641,0:13:12.761
všechny síly, které na auto působily.

0:13:12.975,0:13:14.914
A pak jsme udělali něco šíleného.

0:13:15.268,0:13:16.768
Vzali jsme všechna ta data

0:13:16.792,0:13:20.528
a napojili je do generativní AI,[br]které říkáme „Dreamcatcher“.

0:13:21.270,0:13:25.234
A co dostanete, když dáte nástroji[br]pro design k dispozici nervový systém

0:13:25.258,0:13:28.140
a zadáte mu, aby sestavil hotový podvozek?

0:13:28.723,0:13:30.696
Dostanete tohle.

0:13:32.293,0:13:36.006
Je to něco,[br]čeho by člověk nikdy nebyl schopen.

0:13:36.707,0:13:38.595
Až na to, že to člověk navrhnul,

0:13:38.619,0:13:42.618
ale schopnosti člověka byly[br]umocněny díky generativní AI,

0:13:42.952,0:13:47.123
digitálnímu nervovému systému a robotům,[br]kteří něco takového umí skutečně vyrobit.

0:13:47.680,0:13:50.965
Takže pokud je tohle budoucnost,[br]věk zdokonalených schopností,

0:13:51.299,0:13:55.560
a pokud budeme kognitivně,[br]fyzicky i perceptuálně dokonalejší,

0:13:55.584,0:13:57.242
jak to bude vypadat?

0:13:57.576,0:14:00.697
Jak bude vypadat ta pohádková země?

0:14:00.921,0:14:05.550
Myslím, že zažijeme svět,[br]ve kterém věci budeme nechávat vyrůstat,

0:14:05.746,0:14:07.581
namísto toho, abychom je vyráběli.

0:14:08.159,0:14:11.382
Kde namísto věcí,[br]které je nutné zkonstruovat,

0:14:11.636,0:14:13.340
přejdeme k tomu, že nám vyrostou.

0:14:14.134,0:14:17.862
Už nebudeme izolovaní, ale propojení.

0:14:18.634,0:14:22.955
A od obrábění materiálu[br]přejdeme k jeho slučování.

0:14:23.967,0:14:27.574
Také si myslím, že se od našich věcí[br]už nebudeme dožadovat poslušnosti,

0:14:27.758,0:14:29.799
ale že oceníme jejich samostatnost.

0:14:30.510,0:14:34.785
Díky našim zdokonaleným schopnostem[br]se náš svět dramaticky změní.

0:14:35.576,0:14:41.142
Svět bude pestřejší a propojenější,[br]dynamičtější, komplexnější,

0:14:41.162,0:14:44.705
přizpůsobivější a samozřejmě krásnější.

0:14:45.231,0:14:49.105
Tvary budoucích věcí se nebudou[br]podobat ničemu, co jsme až doteď viděli.

0:14:49.133,0:14:53.882
Proč? Protože těmhle věcem[br]dá tvar tohle nové partnerství

0:14:54.095,0:14:57.765
mezi technologií, přírodou a lidmi.

0:14:59.279,0:15:02.953
To je pro mě budoucnost,[br]na kterou stojí za to se těšit.

0:15:03.107,0:15:04.378
Děkuji mnohokrát.

0:15:04.402,0:15:10.071
(potlesk)