1
00:00:00,735 --> 00:00:06,534
Kolik je mezi vámi kreativců,
návrhářů, techniků, podnikatelů, umělců,

2
00:00:06,566 --> 00:00:08,943
anebo máte prostě jen úžasnou fantazii?

3
00:00:09,107 --> 00:00:10,955
Zvedli byste ruce?
(ohlasy z publika)

4
00:00:10,979 --> 00:00:12,520
To je většina.

5
00:00:13,334 --> 00:00:15,628
Pro nás kreativce mám novinky.

6
00:00:16,714 --> 00:00:19,287
V průběhu příštích 20 let

7
00:00:21,471 --> 00:00:24,444
se změní způsob naší práce víc

8
00:00:25,382 --> 00:00:27,539
než za předchozích 2 000 let.

9
00:00:28,511 --> 00:00:33,139
Vlastně si myslím, že zažíváme
úsvit nového věku lidské historie.

10
00:00:33,645 --> 00:00:38,406
Zažili jsme už čtyři hlavní historické
epochy definované stylem práce.

11
00:00:39,404 --> 00:00:42,679
Éra lovců a sběračů
trvala několik milionů let.

12
00:00:43,163 --> 00:00:46,739
Éra zemědělců trvala několik tisíc let.

13
00:00:47,195 --> 00:00:50,225
Industriální éra trvala pár století.

14
00:00:50,709 --> 00:00:54,516
A éra informací trvala
jen několik desetiletí.

15
00:00:55,020 --> 00:01:00,240
A dnes se jako druh ocitáme
na prahu další velké éry.

16
00:01:01,296 --> 00:01:03,776
Vítejte ve věku
„zdokonalených schopností“.

17
00:01:04,000 --> 00:01:07,617
V této nové éře budou vaše
přirozené lidské schopnosti dokonalejší

18
00:01:07,637 --> 00:01:10,255
díky výpočetním systémům,
které vám pomohou přemýšlet,

19
00:01:10,719 --> 00:01:12,995
robotickým systémům,
které vám pomohou v práci,

20
00:01:13,019 --> 00:01:14,667
a digitálnímu nervovému systému,

21
00:01:14,691 --> 00:01:18,501
který vás propojí se světem dokonaleji,
než to dokážou vaše přirozené smysly.

22
00:01:19,437 --> 00:01:23,793
Začněme u kognitivních schopností.
Kolik je mezi vámi vylepšených kyborgů?

23
00:01:24,133 --> 00:01:26,623
(smích)

24
00:01:26,807 --> 00:01:29,628
Vlastně bych mohl tvrdit,
že už některá vylepšení máme.

25
00:01:30,208 --> 00:01:31,912
Představte si, že jste na večírku

26
00:01:31,952 --> 00:01:35,146
a někdo vám položí otázku,
na kterou neznáte odpověď.

27
00:01:35,360 --> 00:01:39,130
Vlastníte-li něco takového,
dozvíte se to během několika sekund.

28
00:01:39,869 --> 00:01:42,168
Ale to je jen úplný začátek.

29
00:01:42,863 --> 00:01:46,194
I Siri je jen pasivním nástrojem.

30
00:01:46,660 --> 00:01:50,041
Vlastně všechny nástroje,
které jsme používali

31
00:01:50,065 --> 00:01:53,324
posledních tři a půl milionu let,
byly zcela pasivní.

32
00:01:54,203 --> 00:01:57,628
Dělají přesně to, co řekneme, a nic víc.

33
00:01:57,882 --> 00:02:01,423
Náš úplně první nástroj usekl jen to,
do čeho jsme jím udeřili.

34
00:02:01,822 --> 00:02:05,052
Dláto vyřezává jen tam,
kudy ho umělec vede.

35
00:02:05,343 --> 00:02:10,804
A dokonce i naše nejvyspělejší nástroje
neudělají nic bez našeho jasného pokynu.

36
00:02:11,008 --> 00:02:14,189
Vlastně až doteď,
a to je něco, co mě frustruje,

37
00:02:14,213 --> 00:02:19,031
jsme vždy byli limitováni potřebou
vnucovat ručně naši vůli nástrojům ‒

38
00:02:19,210 --> 00:02:22,907
tím ručně myslím doslova rukama,
dokonce i počítačům.

39
00:02:24,072 --> 00:02:26,535
Ale já jsem spíš jako Scotty
ze „Star Treku“.

40
00:02:26,559 --> 00:02:28,409
(smích)

41
00:02:28,433 --> 00:02:30,399
Chci s počítačem konverzovat.

42
00:02:30,603 --> 00:02:33,373
Chci mu říct:
„Počítači, pojďme navrhnout auto“

43
00:02:33,597 --> 00:02:35,136
a na obrazovce se objeví auto.

44
00:02:35,160 --> 00:02:37,768
A já řeknu:
„Ne, spíš závodní a ne tak německé“

45
00:02:37,792 --> 00:02:39,955
a prásk, počítač mi ukáže další variantu.

46
00:02:39,979 --> 00:02:41,844
(smích)

47
00:02:42,208 --> 00:02:44,514
K takové konverzaci
nám možná ještě něco chybí,

48
00:02:44,538 --> 00:02:46,873
možná méně, než si mnozí z nás myslí,

49
00:02:47,227 --> 00:02:50,170
ale na tom právě teď pracujeme.

50
00:02:50,189 --> 00:02:54,222
Nástroje se skokem mění
z pasivních na generativní.

51
00:02:54,831 --> 00:03:00,439
Nástroje pro generativní design používají
počítač a algoritmy ke slučování geometrie

52
00:03:00,695 --> 00:03:03,549
a úplně samy přichází
s novými konstrukcemi.

53
00:03:03,996 --> 00:03:06,744
Vše, co k tomu od vás potřebují,
je určit cíle a kritéria.

54
00:03:06,768 --> 00:03:08,176
Dám vám příklad.

55
00:03:08,200 --> 00:03:10,778
V případě tohoto šasi pro dron

56
00:03:11,012 --> 00:03:14,928
vám jen postačí říct:
má to mít čtyři vrtule,

57
00:03:14,959 --> 00:03:19,170
chci, aby to bylo co nejlehčí a potřebuji,
aby to nekladlo odpor vzduchu.

58
00:03:19,408 --> 00:03:24,322
Počítač pak prozkoumá
všechna prostorová řešení:

59
00:03:24,346 --> 00:03:28,273
každou variantu, která odpovídá
vašemu zadání a splňuje vaše kritéria ‒

60
00:03:28,297 --> 00:03:29,739
miliony možností.

61
00:03:29,773 --> 00:03:31,578
Vyžaduje to výkonné počítače.

62
00:03:31,762 --> 00:03:36,967
Ale výsledkem jsou konstrukce,
na které bychom my sami nikdy nepřišli.

63
00:03:37,326 --> 00:03:40,088
A počítač na takové věci
přijde úplně sám ‒

64
00:03:40,112 --> 00:03:41,940
nikdo nemusel nic kreslit

65
00:03:41,964 --> 00:03:44,050
a začíná s tím úplně od nuly.

66
00:03:45,038 --> 00:03:47,215
A mimochodem, není náhoda,

67
00:03:47,449 --> 00:03:51,030
že tělo dronu vypadá podobně
jako pánevní kostra poletuchy.

68
00:03:51,287 --> 00:03:53,294
(smích)

69
00:03:54,040 --> 00:03:57,942
Je to proto, že algoritmy fungují
stejným způsobem jako evoluce.

70
00:03:58,715 --> 00:04:02,265
Je úžasné, že tuto technologii
už můžeme vidět v praxi.

71
00:04:02,582 --> 00:04:06,974
Nějaký ten rok už s Airbusem pracujeme
na tomto konceptu letadla budoucnosti.

72
00:04:06,991 --> 00:04:08,781
Pořád je to jen model.

73
00:04:09,085 --> 00:04:14,995
Ale teprve nedávno jsme použili AI
pro generativní design a navrhli tohle.

74
00:04:15,609 --> 00:04:20,552
Toto je přepážka vytištěná 3D tiskem,
která byla navržena pomocí počítače.

75
00:04:20,786 --> 00:04:23,610
Je pevnější než ta původní,
přestože má poloviční hmotnost,

76
00:04:23,634 --> 00:04:26,780
a letos bude létat v Airbusech A320.

77
00:04:27,365 --> 00:04:29,144
Takže počítače teď umí generovat;

78
00:04:29,154 --> 00:04:33,723
dokážou nacházet vlastní řešení,
když jim zadáme přesně definované úkoly.

79
00:04:34,597 --> 00:04:35,987
Ale není to intuitivní.

80
00:04:36,021 --> 00:04:38,777
Stále ještě musí začínat od nuly.

81
00:04:39,121 --> 00:04:41,686
Protože se nikdy nic nenaučí.

82
00:04:42,368 --> 00:04:44,134
Na rozdíl od Maggie.

83
00:04:44,158 --> 00:04:45,739
(smích)

84
00:04:45,773 --> 00:04:49,060
Maggie je vlastně chytřejší
než naše nejvyspělejší nástroje.

85
00:04:49,467 --> 00:04:50,907
Co tím chci říct?

86
00:04:50,931 --> 00:04:52,521
Pokud vezme její pán vodítko,

87
00:04:52,545 --> 00:04:55,713
Maggie dost přesně vytuší,
že nastal čas jít na procházku.

88
00:04:56,065 --> 00:04:57,250
A jak se to naučila?

89
00:04:57,274 --> 00:05:00,598
Přece tak, že pokaždé, když si pán
vzal vodítko, tak šli na procházku.

90
00:05:00,622 --> 00:05:02,380
A Maggie udělala tři věci:

91
00:05:02,524 --> 00:05:04,213
musela dávat pozor,

92
00:05:04,417 --> 00:05:06,369
musela si vzpomenout, co se pak stalo,

93
00:05:06,523 --> 00:05:10,670
a musela si vytvořit a zapamatovat
model chování.

94
00:05:11,429 --> 00:05:17,848
Je zajímavé, že přesně tohle programátoři
nutili dělat AI posledních asi 60 let.

95
00:05:18,683 --> 00:05:23,822
Už v roce 1952 postavili tento počítač,
který uměl hrát Piškvorky.

96
00:05:25,081 --> 00:05:26,441
Fakt pecka.

97
00:05:27,029 --> 00:05:32,479
Pak o 45 let později, v roce 1997,
porazil Deep Blue Kasparova v šachu.

98
00:05:34,046 --> 00:05:38,744
V roce 2011 porazil Watson
tyhle dva lidi v soutěži Riskuj,

99
00:05:39,038 --> 00:05:41,846
která je pro počítače
mnohem obtížnější než šachy.

100
00:05:41,990 --> 00:05:45,352
Aby překonal své lidské protivníky,
musel Watson spíše uvažovat,

101
00:05:45,666 --> 00:05:49,299
namísto toho,
aby použil dopředu daný postup,

102
00:05:50,393 --> 00:05:52,722
A před pár týdny AlphaGo,
vyvinutý v DeepMind,

103
00:05:52,886 --> 00:05:56,868
porazil nejlepšího hráče Go na světě,

104
00:05:57,258 --> 00:05:59,108
což je nejobtížnější hra, jakou známe.

105
00:05:59,148 --> 00:06:02,094
Ve skutečnosti je v Go
možné zahrát více tahy,

106
00:06:02,298 --> 00:06:04,602
než kolik existuje atomů ve vesmíru.

107
00:06:06,210 --> 00:06:10,826
Takže aby mohl AlphaGo vyhrát,
musel si vybudovat určitou intuici.

108
00:06:11,098 --> 00:06:15,208
A programátoři AlphaGo vlastně
v určitých chvílích ani nevěděli,

109
00:06:15,232 --> 00:06:17,708
proč zahrál právě tak, jak zahrál.

110
00:06:19,451 --> 00:06:21,111
A k pokroku dochází velmi rychle.

111
00:06:21,135 --> 00:06:24,192
Jen si vzpomeňte ‒
během jednoho lidského života

112
00:06:24,386 --> 00:06:26,809
ušly počítače cestu
od dětských her až k tomu,

113
00:06:27,920 --> 00:06:31,088
co považujeme za vrchol
strategického myšlení.

114
00:06:31,999 --> 00:06:34,116
V podstatě se děje to,

115
00:06:34,440 --> 00:06:39,320
že se teď počítače mnohem víc
podobají spíš Kirkovi než Spockovi.

116
00:06:39,747 --> 00:06:43,365
(smích)

117
00:06:43,389 --> 00:06:46,813
Že ano? Namísto čisté logiky intuice.

118
00:06:48,184 --> 00:06:50,227
Vydali byste se přes tento most?

119
00:06:50,609 --> 00:06:52,932
Většina z vás řekne: "Ani za nic!"

120
00:06:52,956 --> 00:06:54,264
(smích)

121
00:06:54,288 --> 00:06:56,785
Dospěli jste k tomu ve zlomku sekundy.

122
00:06:56,969 --> 00:06:59,407
Prostě jste nějak odhadli,
že most není bezpečný.

123
00:06:59,421 --> 00:07:01,410
A to je přesně ten druh intuice,

124
00:07:01,434 --> 00:07:05,002
který si zrovna teď začínají
naše systémy hlubokého učení rozvíjet.

125
00:07:05,722 --> 00:07:09,739
Velmi brzy budete moci počítači
ukázat něco, co jste vyrobili a navrhli,

126
00:07:09,880 --> 00:07:11,329
ten se na to podívá a řekne:

127
00:07:11,343 --> 00:07:14,966
"Hmm, je mi líto kámo, to nebude
nikdy fungovat. Musíš to zkusit znovu."

128
00:07:15,854 --> 00:07:19,164
Nebo byste se ho mohli zeptat,
jak se lidem bude líbit vaše nová píseň

129
00:07:19,773 --> 00:07:21,906
nebo nová příchuť zmrzliny.

130
00:07:23,549 --> 00:07:25,958
Nebo něco mnohem důležitějšího,

131
00:07:26,152 --> 00:07:30,016
mohli byste s počítačem spolupracovat
na problému, který jste ještě neřešili.

132
00:07:30,201 --> 00:07:31,402
Třeba na změně klimatu.

133
00:07:31,432 --> 00:07:33,126
Kvalitní práci sami nesvedeme,

134
00:07:33,160 --> 00:07:35,395
mohli bychom využít
veškerou dostupnou pomoc.

135
00:07:35,939 --> 00:07:39,720
Mluvím o technologii, která umocní
naše kognitivní schopnosti tak,

136
00:07:39,750 --> 00:07:41,782
že si dokážeme
představit a navrhnout věci,

137
00:07:41,806 --> 00:07:46,375
na které prostě jako obyčejní
lidé let minulých nestačíme.

138
00:07:47,984 --> 00:07:50,975
A proč třeba nevyrobit
všechny ty bláznivé nové věci,

139
00:07:50,999 --> 00:07:53,390
které vymyslíme a navrhneme?

140
00:07:53,952 --> 00:07:57,845
Myslím, že éra zdokonalování lidí
se týká stejně tak fyzického světa

141
00:07:58,069 --> 00:08:01,134
jako toho virtuálního,
intelektuální sféry.

142
00:08:01,833 --> 00:08:03,904
Čím nás technologie dokážou obohatit?

143
00:08:04,261 --> 00:08:06,894
Ve fyzickém světě robotickými systémy.

144
00:08:07,620 --> 00:08:11,666
OK, určitě se všichni obáváme,
že roboti vezmou lidem pracovní místa,

145
00:08:11,682 --> 00:08:13,872
a v některých odvětvích
se tak skutečně stane.

146
00:08:14,174 --> 00:08:16,852
Ale mě mnohem víc zajímá myšlenka,

147
00:08:17,076 --> 00:08:21,906
že při společné práci lidí a robotů
obohatí jedni druhé

148
00:08:22,110 --> 00:08:24,088
a začnou obsazovat nový prostor.

149
00:08:24,102 --> 00:08:26,524
Tohle je náš aplikovaný
výzkum v San Francisku,

150
00:08:26,548 --> 00:08:29,560
kde je jednou z oblastí
našeho zájmu pokročilá robotika,

151
00:08:29,744 --> 00:08:32,255
zvláště pak spolupráce lidí a robotů.

152
00:08:33,034 --> 00:08:35,643
A toto je Bishop, jeden z našich robotů.

153
00:08:35,817 --> 00:08:37,606
Experimentálně jsme ho nastavili tak,

154
00:08:37,630 --> 00:08:41,090
aby lidem ve stavebnictví
pomáhal s opakujícími se úkoly ‒

155
00:08:41,984 --> 00:08:46,178
jako je vyřezávání otvorů v sádrokartonu
pro zásuvky a vypínače.

156
00:08:46,202 --> 00:08:48,668
(smích)

157
00:08:49,877 --> 00:08:53,978
Lidský partner umí Bishopovi jednoduchou
řečí a gesty vysvětlit, co má dělat,

158
00:08:54,018 --> 00:08:55,787
asi tak, jako když mluvíte na psa,

159
00:08:55,812 --> 00:08:59,665
a Bishop pak podle těchto instrukcí
s dokonalou přesností postupuje.

160
00:08:59,895 --> 00:09:02,484
Lidi využíváme na to, v čem vynikají:

161
00:09:02,788 --> 00:09:05,241
jsou informovaní, mají postřeh
a rozhodují se.

162
00:09:05,265 --> 00:09:09,245
A robota používáme na to, v čem vyniká
zase on: v přesnosti a opakování úkolů.

163
00:09:10,012 --> 00:09:12,529
Zde je další super projekt,
na kterém Bishop pracuje.

164
00:09:12,543 --> 00:09:15,528
Cílem tohoto projektu,
který jsme nazvali HIVE,

165
00:09:15,742 --> 00:09:19,593
bylo namodelovat zkušenosti
lidí, počítačů a robotů,

166
00:09:19,617 --> 00:09:23,387
kteří všichni spolupracují při řešení
velmi složitého konstrukčního problému.

167
00:09:23,793 --> 00:09:25,244
Lidé hráli roli dělníků.

168
00:09:25,268 --> 00:09:28,361
Pohybovali se kolem staveniště,
manipulovali s bambusem ‒

169
00:09:28,385 --> 00:09:32,941
což je mimochodem pro roboty velmi těžké,
protože to není izomorfní materiál.

170
00:09:33,083 --> 00:09:37,805
Roboti pak toto vlákno navíjeli,
což je pro člověka téměř nemožné.

171
00:09:37,964 --> 00:09:41,425
Měli jsme AI, která to všechno řídila.

172
00:09:41,609 --> 00:09:44,739
Říkala lidem i robotům, co mají dělat,

173
00:09:44,923 --> 00:09:47,438
a sledovala přitom tisíce
jednotlivých komponent.

174
00:09:47,862 --> 00:09:49,042
Zajímavé je,

175
00:09:49,066 --> 00:09:52,207
že vybudování tohoto pavilonu
není jednoduše možné bez toho,

176
00:09:52,231 --> 00:09:56,895
aby se člověk, robot a AI
vzájemně nedoplňovali.

177
00:09:57,890 --> 00:10:00,930
Povím vám ještě o jednom projektu.
Je to tak trochu šílenost.

178
00:10:01,234 --> 00:10:05,702
Spolupracujeme s umělcem Jorisem Laarmanem
z Amsterdamu a jeho týmem z MX3D

179
00:10:05,726 --> 00:10:08,604
na generativním návrhu a robotickém tisku

180
00:10:08,628 --> 00:10:11,623
prvního samostatně vyrobeného
mostu na světě.

181
00:10:12,315 --> 00:10:17,060
Takže, Joris a AI právě teď
tuhle věc v Amsterdamu navrhují.

182
00:10:17,220 --> 00:10:19,331
A až to budou mít,
stiskneme tlačítko „Start“

183
00:10:19,565 --> 00:10:22,676
a roboti začnou most tisknout
z nerezové oceli

184
00:10:22,900 --> 00:10:27,753
a bez zásahu lidí v tom budou pokračovat,
dokud nebude most hotov.

185
00:10:29,099 --> 00:10:32,027
Takže s tím, jak počítače
umocňují naši schopnost

186
00:10:32,051 --> 00:10:34,031
představit si a navrhnout nové věci,

187
00:10:34,225 --> 00:10:37,120
pomáhají nám robotické systémy
stavět a vytvářet věci,

188
00:10:37,144 --> 00:10:39,428
které jsme až dosud
nebyli schopni vytvořit.

189
00:10:40,347 --> 00:10:44,167
Ale jak je to s naší schopností
umět tyto věci vnímat a řídit?

190
00:10:44,531 --> 00:10:48,312
A jaký mají ty věci,
které děláme, nervový systém?

191
00:10:48,586 --> 00:10:50,988
Náš nervový systém, lidský nervový systém,

192
00:10:51,022 --> 00:10:53,433
nám říká o všem, co se kolem nás děje.

193
00:10:54,186 --> 00:10:57,870
Ale jejich nervový systém
je přinejlepším primitivní.

194
00:10:57,894 --> 00:11:01,457
Například, auto neřekne
městskému oddělení veřejných prací,

195
00:11:01,481 --> 00:11:04,441
že právě vymetlo výmol
na rohu Broadwaye a Morrisonovy.

196
00:11:04,635 --> 00:11:06,667
Budova neřekne svému návrháři,

197
00:11:06,691 --> 00:11:09,235
zda se lidem uvnitř líbí či nikoliv,

198
00:11:09,399 --> 00:11:11,949
a výrobce hraček neví,

199
00:11:11,993 --> 00:11:14,440
jestli si s hračkou opravdu někdo hraje ‒

200
00:11:14,464 --> 00:11:17,003
jak a kde si hraje a zda se s ní baví.

201
00:11:17,620 --> 00:11:22,684
Vím, že si návrhář takový životní styl pro
Barbie představoval, když ji navrhoval.

202
00:11:22,706 --> 00:11:24,153
(smích)

203
00:11:24,177 --> 00:11:27,083
Ale co když se ukáže,
že je Barbie ve skutečnosti osamělá?

204
00:11:27,107 --> 00:11:30,254
(smích)

205
00:11:31,266 --> 00:11:34,744
Pokud by dopředu věděl,
co se bude v reálném světě skutečně dít ‒

206
00:11:34,754 --> 00:11:36,762
s navrženými cestami, budovami, s Barbie ‒

207
00:11:36,786 --> 00:11:40,600
mohl by tu znalost využít k vytvoření
lepšího zážitku pro uživatele.

208
00:11:40,768 --> 00:11:43,249
Chybí zde nervový systém,

209
00:11:43,273 --> 00:11:47,162
který by spojoval všechny ty věci,
které navrhujeme, vytváříme a používáme.

210
00:11:47,915 --> 00:11:51,470
Co kdyby k vám všem,
kteří tyto věci v reálném světě tvoříte,

211
00:11:51,494 --> 00:11:53,677
takové informace proudily?

212
00:11:55,432 --> 00:11:58,846
Kvůli všem našim produktům utrácíme
obrovské množství peněz a energie ‒

213
00:11:58,866 --> 00:12:01,432
jen v loňském roce to byly
asi dvě miliardy dolarů ‒

214
00:12:01,456 --> 00:12:04,480
abychom lidi přesvědčili,
že si mají koupit, co jsme vyrobili.

215
00:12:04,644 --> 00:12:08,282
Ale abyste to propojení na věci,
které navrhujete a vytváříte, měli i poté,

216
00:12:08,296 --> 00:12:13,113
kdy se dostanou do reálného světa,
kdy už budou prodány nebo spuštěny,

217
00:12:13,445 --> 00:12:17,885
mohli bychom to změnit a místo toho,
abychom lidi nutili naše věci chtít,

218
00:12:18,160 --> 00:12:21,364
bychom prostě dělali věci,
o které lidi v prvé řadě stojí.

219
00:12:21,528 --> 00:12:24,405
Je dobré, že už pracujeme
na digitálních nervových systémech,

220
00:12:24,429 --> 00:12:27,230
které nás propojí s tím, co navrhujeme.

221
00:12:28,365 --> 00:12:29,992
O kus dál, v Los Angeles,

222
00:12:30,016 --> 00:12:33,728
spolupracujeme s několika lidmi
z Bandito Brothers a jejich týmem

223
00:12:33,752 --> 00:12:35,159
na jednom projektu.

224
00:12:35,183 --> 00:12:38,616
A jednou z věcí, jež tito lidé dělají,
je stavění šílených aut,

225
00:12:38,640 --> 00:12:41,673
která dělají naprosto šílené věci.

226
00:12:42,905 --> 00:12:44,355
Tihle chlapi jsou blázni ‒

227
00:12:44,379 --> 00:12:45,415
(smích)

228
00:12:45,439 --> 00:12:47,192
v nejlepším slova smyslu.

229
00:12:48,993 --> 00:12:50,756
Děláme s nimi na autu,

230
00:12:50,780 --> 00:12:53,220
které má tradiční závodní podvozek,

231
00:12:53,244 --> 00:12:54,829
a k němu dostane nervový systém.

232
00:12:54,853 --> 00:12:57,501
Vybavili jsme ho přístroji
se spoustou senzorů,

233
00:12:57,935 --> 00:13:00,570
za volant posadili prvotřídního řidiče,

234
00:13:00,594 --> 00:13:03,481
vzali auto do pouště
a týden jsme ho tam týrali.

235
00:13:03,975 --> 00:13:07,786
A nervový systém zaznamenával vše,
co se s autem dělo.

236
00:13:07,826 --> 00:13:10,407
Zaznamenali jsme čtyři miliardy měření;

237
00:13:10,641 --> 00:13:12,761
všechny síly, které na auto působily.

238
00:13:12,975 --> 00:13:14,914
A pak jsme udělali něco šíleného.

239
00:13:15,268 --> 00:13:16,768
Vzali jsme všechna ta data

240
00:13:16,792 --> 00:13:20,528
a napojili je do generativní AI,
které říkáme „Dreamcatcher“.

241
00:13:21,270 --> 00:13:25,234
A co dostanete, když dáte nástroji
pro design k dispozici nervový systém

242
00:13:25,258 --> 00:13:28,140
a zadáte mu, aby sestavil hotový podvozek?

243
00:13:28,723 --> 00:13:30,696
Dostanete tohle.

244
00:13:32,293 --> 00:13:36,006
Je to něco,
čeho by člověk nikdy nebyl schopen.

245
00:13:36,707 --> 00:13:38,595
Až na to, že to člověk navrhnul,

246
00:13:38,619 --> 00:13:42,618
ale schopnosti člověka byly
umocněny díky generativní AI,

247
00:13:42,952 --> 00:13:47,123
digitálnímu nervovému systému a robotům,
kteří něco takového umí skutečně vyrobit.

248
00:13:47,680 --> 00:13:50,965
Takže pokud je tohle budoucnost,
věk zdokonalených schopností,

249
00:13:51,299 --> 00:13:55,560
a pokud budeme kognitivně,
fyzicky i perceptuálně dokonalejší,

250
00:13:55,584 --> 00:13:57,242
jak to bude vypadat?

251
00:13:57,576 --> 00:14:00,697
Jak bude vypadat ta pohádková země?

252
00:14:00,921 --> 00:14:05,550
Myslím, že zažijeme svět,
ve kterém věci budeme nechávat vyrůstat,

253
00:14:05,746 --> 00:14:07,581
namísto toho, abychom je vyráběli.

254
00:14:08,159 --> 00:14:11,382
Kde namísto věcí,
které je nutné zkonstruovat,

255
00:14:11,636 --> 00:14:13,340
přejdeme k tomu, že nám vyrostou.

256
00:14:14,134 --> 00:14:17,862
Už nebudeme izolovaní, ale propojení.

257
00:14:18,634 --> 00:14:22,955
A od obrábění materiálu
přejdeme k jeho slučování.

258
00:14:23,967 --> 00:14:27,574
Také si myslím, že se od našich věcí
už nebudeme dožadovat poslušnosti,

259
00:14:27,758 --> 00:14:29,799
ale že oceníme jejich samostatnost.

260
00:14:30,510 --> 00:14:34,785
Díky našim zdokonaleným schopnostem
se náš svět dramaticky změní.

261
00:14:35,576 --> 00:14:41,142
Svět bude pestřejší a propojenější,
dynamičtější, komplexnější,

262
00:14:41,162 --> 00:14:44,705
přizpůsobivější a samozřejmě krásnější.

263
00:14:45,231 --> 00:14:49,105
Tvary budoucích věcí se nebudou
podobat ničemu, co jsme až doteď viděli.

264
00:14:49,133 --> 00:14:53,882
Proč? Protože těmhle věcem
dá tvar tohle nové partnerství

265
00:14:54,095 --> 00:14:57,765
mezi technologií, přírodou a lidmi.

266
00:14:59,279 --> 00:15:02,953
To je pro mě budoucnost,
na kterou stojí za to se těšit.

267
00:15:03,107 --> 00:15:04,378
Děkuji mnohokrát.

268
00:15:04,402 --> 00:15:10,071
(potlesk)