0:00:00.735,0:00:03.024
Quantos de vocês são criativos:

0:00:03.048,0:00:06.672
designers, engenheiros, [br]empreendedores, artistas,

0:00:06.696,0:00:09.083
ou talvez só tenham[br]uma imaginação muito grande?

0:00:09.107,0:00:10.955
Levantem as mãos. (Vivas)

0:00:10.979,0:00:12.160
A maioria de vocês.

0:00:13.334,0:00:15.628
Eu tenho notícias para nós, criativos.

0:00:16.714,0:00:19.287
Durante os próximos 20 anos,

0:00:21.471,0:00:24.634
a maneira como realizamos [br]nosso trabalho vai mudar mais

0:00:25.382,0:00:27.539
do que mudou nos últimos 2 mil anos.

0:00:28.511,0:00:33.139
Aliás, acho que estamos no despertar [br]de uma nova era na história humana.

0:00:33.645,0:00:38.406
Houve quatro principais eras históricas[br]definidas pela nossa forma de trabalho.

0:00:39.404,0:00:42.679
O período Caçador-Coletor [br]durou vários milhões de anos.

0:00:43.163,0:00:46.739
E então a era da Agricultura [br]durou vários milhares de anos.

0:00:47.195,0:00:50.685
A era Industrial durou alguns séculos.

0:00:50.709,0:00:54.996
E agora a era da Informação [br]durou apenas algumas décadas.

0:00:55.020,0:01:00.240
E hoje, estamos à beira[br]de uma nova grande era como espécie.

0:01:01.296,0:01:03.976
Bem-vindos à era da realidade aumentada.

0:01:04.000,0:01:07.693
Nesta era, suas aptidões[br]naturais serão ampliadas

0:01:07.717,0:01:10.785
por sistemas computacionais [br]que o ajudam a pensar,

0:01:10.809,0:01:13.045
por sistemas robóticos [br]que o ajudam a produzir,

0:01:13.045,0:01:14.667
e por um sistema nervoso digital

0:01:14.691,0:01:18.381
que conecta você ao mundo [br]muito além dos seus sentidos naturais.

0:01:19.437,0:01:21.293
Vamos começar com a cognição aumentada.

0:01:21.293,0:01:23.603
Quantos de vocês são[br]"ciborgues" melhorados?

0:01:24.133,0:01:26.783
(Risos)

0:01:26.807,0:01:29.628
Eu, na verdade, defenderia [br]que nós já somos melhorados.

0:01:30.288,0:01:31.812
Imagine que você está numa festa

0:01:31.816,0:01:35.336
e alguém lhe faz uma pergunta[br]cuja resposta você não sabe.

0:01:35.360,0:01:39.120
Se você tiver um destes, em poucos [br]segundos, você pode saber a resposta.

0:01:39.869,0:01:42.348
Mas esse é só um início primitivo.

0:01:42.863,0:01:46.194
Até a Siri é só uma ferramenta passiva.

0:01:46.660,0:01:50.041
De fato, nos últimos [br]3 milhões e meio de anos,

0:01:50.065,0:01:53.174
as ferramentas que tivemos [br]têm sido completamente passivas.

0:01:54.203,0:01:57.858
Elas fazem exatamente aquilo [br]que lhes dizemos e nada mais.

0:01:57.882,0:02:00.983
Nossa ferramenta mais primitiva[br]só cortava o lugar que acertava.

0:02:01.822,0:02:04.862
O cinzel só esculpe[br]onde o artista o posiciona.

0:02:05.343,0:02:11.008
Até nossas ferramentas mais avançadas[br]não fazem nada sem instruções explícitas.

0:02:11.008,0:02:15.679
Aliás, até hoje, e isso é algo[br]que me frustra, sempre fomos limitados

0:02:15.685,0:02:19.376
por essa necessidade de incluir ações[br]manuais no uso de nossas ferramentas:

0:02:19.376,0:02:22.937
manuais mesmo, literalmente usar[br]nossas mãos, mesmo com computadores.

0:02:24.072,0:02:26.715
Mas eu sou mais como o Scotty[br]em "Jornada nas Estrelas".

0:02:26.715,0:02:28.409
(Risos)

0:02:28.433,0:02:30.579
Eu quero conversar com um computador.

0:02:30.603,0:02:33.573
Eu quero dizer: "Computador, [br]vamos projetar um carro".

0:02:33.597,0:02:35.236
O computador me mostra um carro,

0:02:35.236,0:02:37.768
e eu digo: "Não, quero [br]mais veloz e menos alemão".

0:02:37.792,0:02:39.955
E pronto, o computador[br]me mostra uma opção.

0:02:39.979,0:02:41.844
(Risos)

0:02:42.208,0:02:44.514
Essa conversa pode estar[br]um pouco distante,

0:02:44.538,0:02:47.203
provavelmente menos[br]do que muitos de nós achamos,

0:02:47.227,0:02:50.180
mas agora mesmo estamos trabalhando nisso.

0:02:50.189,0:02:54.222
As ferramentas estão dando esse salto[br]de passivas para geradoras.

0:02:54.831,0:02:58.139
Ferramentas de design generativo[br]usam um computador e algoritmos

0:02:58.163,0:03:00.771
para sintetizar geometria,

0:03:00.795,0:03:03.549
para criar novos projetos,[br]todos por conta própria.

0:03:03.996,0:03:06.744
Tudo o que é necessário [br]são seus objetivos e restrições.

0:03:06.768,0:03:08.176
Vou dar um exemplo.

0:03:08.200,0:03:10.988
No caso do chassi desse drone aéreo,

0:03:11.012,0:03:14.948
tudo o que você precisaria fazer é dizer[br]algo como: ele tem quatro hélices,

0:03:14.959,0:03:19.130
deve ser o mais leve possível[br]e precisa ser aerodinamicamente eficiente.

0:03:19.130,0:03:24.322
Então o que o computador faz[br]é explorar todo o conjunto de soluções:

0:03:24.346,0:03:28.273
cada uma das possibilidades[br]que resolve e cumpre seus critérios,

0:03:28.297,0:03:29.739
milhões delas.

0:03:29.763,0:03:31.738
Fazer isso exige grandes computadores.

0:03:31.762,0:03:36.787
Mas isso nos retorna projetos que nós,[br]sozinhos, nunca poderíamos ter imaginado.

0:03:37.326,0:03:39.962
E o computador está inventando[br]essas coisas sozinho.

0:03:39.962,0:03:41.940
Ninguém nunca desenhou nada,

0:03:41.964,0:03:44.050
e ele começou completamente do zero.

0:03:45.038,0:03:47.425
E a propósito, não é nenhum acidente

0:03:47.449,0:03:50.930
o corpo do drone se parecer exatamente [br]com a pélvis de um esquilo voador.

0:03:51.287,0:03:53.294
(Risos)

0:03:54.040,0:03:57.922
É porque os algoritmos são projetados[br]para agirem da mesma forma que a evolução.

0:03:58.715,0:04:02.575
O empolgante é que estamos começando a ver[br]essa tecnologia lá fora, no mundo real.

0:04:02.582,0:04:05.034
Temos trabalhado com a Airbus[br]por alguns anos

0:04:05.058,0:04:06.967
nesse conceito de avião para o futuro.

0:04:06.991,0:04:09.061
Ainda está bem distante.

0:04:09.085,0:04:12.865
Mas, recentemente, usamos design[br]generativo com inteligência artificial

0:04:12.889,0:04:14.936
para inventar isto.

0:04:15.609,0:04:20.762
Esta é uma divisória de cabine impressa [br]em 3D projetada por um computador;

0:04:20.786,0:04:23.610
ela é mais forte que a original, [br]contudo pesa a metade dela

0:04:23.634,0:04:26.780
e vai voar no Airbus A320[br]no fim deste ano.

0:04:27.405,0:04:28.964
Computadores já geram coisas.

0:04:28.988,0:04:33.583
Eles podem inventar suas próprias soluções[br]para problemas bem definidos.

0:04:34.677,0:04:35.987
Mas não são intuitivos.

0:04:36.011,0:04:39.097
Eles ainda precisam[br]começar do zero toda vez,

0:04:39.121,0:04:41.686
e é assim porque eles nunca aprendem.

0:04:42.368,0:04:44.134
Diferente da Maggie.

0:04:44.158,0:04:45.739
(Risos)

0:04:45.763,0:04:49.453
Maggie é mais esperta que a maioria[br]das ferramentas de design mais avançadas.

0:04:49.467,0:04:50.907
O que quero dizer com isso?

0:04:50.931,0:04:54.387
Se seu dono pega a guia, Maggie sabe,[br]com um grau razoável de certeza,

0:04:54.387,0:04:56.041
que é hora de passear.

0:04:56.065,0:04:57.250
E como ela aprendeu?

0:04:57.274,0:05:00.252
Bom, toda vez que o dono [br]pegou a guia, eles foram passear.

0:05:00.252,0:05:02.500
E Maggie fez três coisas:

0:05:02.524,0:05:04.393
ela precisou prestar atenção,

0:05:04.417,0:05:06.499
ela precisou se lembrar do que aconteceu,

0:05:06.523,0:05:10.540
e ela precisou reter e criar [br]um padrão na cabeça dela.

0:05:11.429,0:05:14.374
Curiosamente, isso é exatamente[br]o que cientistas da computação

0:05:14.374,0:05:17.871
têm tentado fazer com IA[br]nos últimos 60 anos.

0:05:18.683,0:05:20.032
Lá em 1952,

0:05:20.056,0:05:23.857
construíram esse computador [br]que conseguia jogar o jogo da velha.

0:05:24.991,0:05:26.151
Grande coisa.

0:05:27.029,0:05:30.029
Então 45 anos mais tarde, em 1997,

0:05:30.053,0:05:32.525
o Deep Blue vence Kasparov no xadrez.

0:05:34.046,0:05:39.014
Em 2011, Watson vence estes dois [br]humanos no programa de TV "Jeopardy",

0:05:39.038,0:05:41.966
que é bem mais difícil[br]para um computador do que xadrez.

0:05:41.990,0:05:45.802
De fato, em vez de trabalhar [br]a partir de fórmulas pré-definidas,

0:05:45.826,0:05:49.149
Watson tinha que usar a razão [br]para superar seu oponentes humanos.

0:05:50.393,0:05:52.832
E algumas semanas atrás,

0:05:52.856,0:05:57.118
o AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind,[br]venceu o melhor ser humano no jogo "Go",

0:05:57.142,0:05:58.708
o jogo mais difícil que temos.

0:05:58.708,0:06:02.274
Aliás, há mais jogadas possíveis no Go

0:06:02.298,0:06:04.532
do que átomos no universo.

0:06:06.210,0:06:08.036
Dessa forma, a fim de ganhar,

0:06:08.060,0:06:10.908
o que o AlphaGo tinha que fazer[br]era desenvolver a intuição.

0:06:11.098,0:06:12.932
E, de fato, em alguns pontos,

0:06:12.932,0:06:17.858
os programadores do AlphaGo não entendiam[br]por que o AlphaGo fazia o que fazia.

0:06:19.451,0:06:21.111
As coisas estão avançando muito.

0:06:21.135,0:06:24.362
Quero dizer, considere que,[br]no espaço de uma vida humana,

0:06:24.386,0:06:26.619
os computadores passaram[br]de um jogo de criança,

0:06:27.920,0:06:30.968
para o que é reconhecido como[br]o auge do pensamento estratégico.

0:06:31.999,0:06:34.416
Basicamente, o que está acontecendo

0:06:34.440,0:06:37.750
é que os computadores estão [br]deixando de ser como o Spock

0:06:37.774,0:06:39.723
para ser muito mais como o Kirk.

0:06:39.747,0:06:42.745
(Risos)

0:06:43.389,0:06:46.813
Certo? Da lógica pura para a intuição.

0:06:48.184,0:06:49.927
Você atravessaria essa ponte?

0:06:50.609,0:06:52.932
A maioria está dizendo: "De jeito nenhum!"

0:06:52.956,0:06:54.264
(Risos)

0:06:54.288,0:06:56.945
E vocês tomaram essa decisão [br]em uma fração de segundo.

0:06:56.969,0:06:59.397
Simplesmente sabiam[br]que aquela ponte era perigosa.

0:06:59.421,0:07:01.410
E é exatamente esse tipo de intuição

0:07:01.434,0:07:04.822
que os sistemas de profunda aprendizagem[br]começam a desenvolver agora.

0:07:05.722,0:07:07.629
Muito em breve, você poderá literalmente

0:07:07.629,0:07:10.060
mostrar a um computador[br]algo que você fez, projetou,

0:07:10.060,0:07:11.923
e ele olhará e dirá:

0:07:11.923,0:07:15.196
"Desculpa, cara, isso nunca vai [br]funcionar. Tente de novo".

0:07:15.854,0:07:18.924
Ou você poderia perguntar[br]se vão gostar da sua nova música,

0:07:19.773,0:07:22.186
ou do seu novo sabor de sorvete.

0:07:23.549,0:07:27.258
Ou, muito mais importante, você[br]poderia trabalhar com um computador

0:07:27.258,0:07:30.036
para resolver um problema[br]que nunca enfrentamos antes.

0:07:30.036,0:07:33.560
Por exemplo: mudanças climáticas.[br]Não temos feito um bom trabalho sozinhos.

0:07:33.560,0:07:35.915
Certamente poderíamos [br]usar toda ajuda possível.

0:07:35.939,0:07:39.997
É disso que estou falando, da tecnologia[br]amplificando nossas habilidades cognitivas

0:07:40.000,0:07:43.552
de forma que possamos imaginar [br]e projetar coisas fora do nosso alcance

0:07:43.576,0:07:46.135
como simples e velhos[br]seres humanos não melhorados.

0:07:47.984,0:07:50.925
Então que tal fazer todas [br]essas novas coisas doidas

0:07:50.949,0:07:53.390
que vamos inventar e projetar?

0:07:53.952,0:07:58.045
Eu acho que a era do melhoramento [br]humano é tanto sobre o mundo físico

0:07:58.069,0:08:01.134
quanto é sobre o virtual, [br]o domínio intelectual.

0:08:01.833,0:08:03.754
Como a tecnologia vai nos melhorar?

0:08:04.261,0:08:06.734
No mundo físico, sistemas robóticos.

0:08:07.620,0:08:11.556
Certamente existe o medo de que os robôs[br]tomem o trabalho dos seres humanos,

0:08:11.556,0:08:13.722
e isso é verdade em alguns setores.

0:08:14.174,0:08:17.052
Mas estou muito mais interessado na ideia

0:08:17.076,0:08:22.086
de que humanos e robôs trabalhando [br]juntos vão melhorar uns aos outros

0:08:22.110,0:08:23.942
e começar a ocupar um novo espaço.

0:08:23.942,0:08:26.994
Este é nosso laboratório [br]de pesquisa aplicada, em São Francisco,

0:08:26.994,0:08:29.614
no qual uma das áreas de foco[br]é a robótica avançada.

0:08:29.614,0:08:32.255
Especificamente, colaboração humano-robô.

0:08:33.034,0:08:35.793
E este é o Bishop, um de nossos robôs.

0:08:35.817,0:08:37.606
Em um experimento, nós o preparamos

0:08:37.630,0:08:41.190
para ajudar uma pessoa a executar tarefas[br]repetitivas na construção civil;

0:08:41.984,0:08:46.178
tarefas como fazer buracos para tomadas [br]ou interruptores em placas de reboco.

0:08:46.202,0:08:48.668
(Risos)

0:08:49.877,0:08:53.028
O parceiro humano de Bishop diz a ele[br]o que fazer em inglês simples

0:08:53.028,0:08:55.827
e com gestos simples,[br]como se falasse com um cachorro.

0:08:55.827,0:08:59.905
E então Bishop executa as instruções[br]com perfeita precisão.

0:08:59.905,0:09:02.668
Estamos usando o ser humano [br]para aquilo em que ele é bom:

0:09:02.668,0:09:04.945
consciência, percepção [br]e tomada de decisões.

0:09:04.945,0:09:07.482
E estamos usando o robô[br]para aquilo em que ele é bom:

0:09:07.482,0:09:09.572
precisão e repetitividade.

0:09:10.252,0:09:12.619
Aqui outro projeto legal [br]em que Bishop trabalhou.

0:09:12.643,0:09:15.262
O objetivo deste projeto,[br]que chamamos de HIVE, colmeia,

0:09:15.262,0:09:19.593
era fazer um protótipo da experiência [br]de humanos, computadores e robôs

0:09:19.617,0:09:22.837
trabalhando juntos para resolver[br]um problema de alta complexidade.

0:09:23.793,0:09:25.274
Os humanos foram a mão de obra.

0:09:25.274,0:09:28.035
Eles andaram pelo local da obra, [br]manipularam o bambu,

0:09:28.035,0:09:30.755
que, a propósito, por ser [br]um material não isomórfico,

0:09:30.755,0:09:32.863
é muito difícil para robôs trabalharem.

0:09:32.863,0:09:35.239
Mas então os robôs enrolaram essas fibras,

0:09:35.239,0:09:37.784
o que é quase impossível [br]de um ser humano fazer.

0:09:37.784,0:09:41.585
E tínhamos a inteligência [br]artificial controlando tudo.

0:09:41.609,0:09:44.899
Ela dizia aos humanos[br]e aos robôs o que fazer,

0:09:44.923,0:09:47.838
e monitorava milhares[br]de componentes individuais.

0:09:47.862,0:09:52.212
O interessante é que construir esse[br]pavilhão simplesmente não seria possível

0:09:52.231,0:09:56.755
sem seres humanos, robôs[br]e IA melhorando uns aos outros.

0:09:57.890,0:10:01.210
Vou compartilhar mais um projeto.[br]Este é um pouco maluco.

0:10:01.234,0:10:05.702
Estávamos trabalhando com o artista [br]holandês Joris Laarman e seu time no MX3D

0:10:05.726,0:10:08.604
para projetar generativamente[br]e reproduzir roboticamente

0:10:08.628,0:10:11.623
a primeira ponte fabricada [br]de forma autônoma no mundo.

0:10:12.315,0:10:16.860
Joris e uma inteligência artificial estão[br]projetando isso agora mesmo, em Amsterdã.

0:10:16.860,0:10:19.681
E quando tiverem terminado,[br]vamos apertar o botão de partida

0:10:19.681,0:10:22.876
e os robôs vão começar[br]uma impressão 3D em aço indoxidável.

0:10:22.900,0:10:26.183
E então vão continuar a imprimir,[br]sem intervenção humana,

0:10:26.207,0:10:28.015
até que a ponte esteja pronta.

0:10:29.099,0:10:32.027
Dessa forma, os computadores [br]vão ampliar nossa habilidade

0:10:32.051,0:10:34.201
de imaginar e projetar novas coisas.

0:10:34.225,0:10:37.120
Sistemas robóticos vão nos ajudar[br]a construir e criar coisas

0:10:37.144,0:10:39.228
que nunca pudemos fazer antes.

0:10:40.347,0:10:44.507
Mas e nossa habilidade de sentir[br]e controlar essas coisas?

0:10:44.531,0:10:48.562
Que tal um sistema nervoso [br]para aquilo que criamos?

0:10:48.586,0:10:51.098
Nosso sistema nervoso, [br]o sistema nervoso humano,

0:10:51.122,0:10:53.433
nos diz tudo que está[br]acontecendo ao nosso redor.

0:10:54.186,0:10:57.870
Mas o sistema nervoso das coisas[br]que criamos é, no máximo, rudimentar.

0:10:57.894,0:11:01.457
Por exemplo, um carro não conta[br]ao departamento de obras de uma cidade

0:11:01.481,0:11:04.611
que acabou de atingir um buraco [br]entre a Broadway e Morrison.

0:11:04.635,0:11:06.667
Um prédio não conta a seus designers

0:11:06.691,0:11:09.375
se as pessoas que vivem lá[br]gostam de estar lá ou não.

0:11:09.399,0:11:12.409
E o fabricante de brinquedos não sabe

0:11:12.433,0:11:14.440
se estão mesmo brincando com um brinquedo,

0:11:14.464,0:11:17.003
como, onde e se é divertido ou não.

0:11:17.620,0:11:21.434
Estou certo de que os designers imaginaram[br]este estilo de vida para a Barbie,

0:11:21.458,0:11:22.682
quando a projetaram.

0:11:22.706,0:11:24.153
(Risos)

0:11:24.177,0:11:27.083
Mas e se, na verdade, [br]a Barbie for muito solitária?

0:11:27.107,0:11:30.254
(Risos)

0:11:31.266,0:11:35.074
Se os designers soubessem o que de fato[br]acontece no mundo real com seus projetos,

0:11:35.074,0:11:36.606
a rua, o prédio, a Barbie,

0:11:36.606,0:11:40.588
poderiam usar essa informação para criar[br]uma experiência melhor para o usuário.

0:11:40.588,0:11:43.249
O que falta é um sistema nervoso

0:11:43.273,0:11:47.162
nos conectando a todas as coisas [br]que projetamos, fazemos e usamos.

0:11:47.915,0:11:51.470
Mas e se cada um de vocês tivesse [br]esse tipo de informação fluindo até você

0:11:51.494,0:11:53.877
a partir das coisas[br]que você cria no mundo real?

0:11:55.432,0:11:58.907
Com tudo o que fazemos, gastamos[br]uma enorme quantia de dinheiro e energia.

0:11:58.907,0:12:01.526
Aliás, ano passado, foram gastos[br]cerca de US$ 2 trilhões

0:12:01.526,0:12:04.620
para convencer pessoas[br]a comprar as coisas que produzimos.

0:12:04.644,0:12:07.886
Mas se você tivesse essa conexão [br]com as coisas que projetou e criou

0:12:07.886,0:12:09.607
depois que elas estão no mundo real,

0:12:09.607,0:12:13.421
depois que foram vendidas ou lançadas,

0:12:13.445,0:12:15.065
poderíamos de fato mudar isso

0:12:15.089,0:12:18.136
e passar de "fazer as pessoas [br]quererem comprar nossas coisas"

0:12:18.160,0:12:21.594
para "fazer coisas que as pessoas querem".

0:12:21.618,0:12:24.785
A notícia boa é que temos trabalhado[br]em sistemas nervosos digitais,

0:12:24.785,0:12:27.230
que nos conectam àquilo que projetamos.

0:12:28.365,0:12:29.992
Estamos trabalhando num projeto

0:12:30.016,0:12:33.728
com dois caras em Los Angeles,[br]chamados de "Bandito Brothers",

0:12:33.752,0:12:35.159
e o time deles.

0:12:35.183,0:12:38.616
E uma das coisas que esses caras [br]fazem é construir carros insanos

0:12:38.640,0:12:41.513
que fazem coisas absolutamente doidas.

0:12:42.905,0:12:44.355
Esses caras são loucos...

0:12:44.379,0:12:45.415
(Risos)

0:12:45.439,0:12:46.842
da melhor maneira.

0:12:48.993,0:12:50.756
E o que estamos fazendo com eles

0:12:50.780,0:12:53.220
é pegar um chassi [br]tradicional de carros de corrida

0:12:53.244,0:12:54.829
e dar a ele um sistema nervoso.

0:12:54.853,0:12:57.911
Então o instrumentalizamos [br]com dezenas de sensores,

0:12:57.935,0:13:00.570
colocamos um motorista[br]de nível mundial atrás do volante

0:13:00.594,0:13:03.951
e o levamos ao deserto para dirigir[br]pra caramba por uma semana.

0:13:03.975,0:13:07.616
O sistema nervoso do carro capturou[br]tudo o que estava acontecendo.

0:13:07.616,0:13:10.617
Capturamos 4 bilhões de pontos de dados

0:13:10.641,0:13:12.951
e todas as forças a que estava submetido.

0:13:12.975,0:13:14.634
E aí fizemos algo louco.

0:13:15.268,0:13:16.762
Pegamos todas essas informações

0:13:16.762,0:13:20.528
e conectamos a um gerador de projeto[br]com IA chamado "Dreamcatcher".

0:13:21.270,0:13:25.234
O que você consegue quando dá um sistema[br]nervoso a uma ferramenta de projeto

0:13:25.258,0:13:28.140
e pede para ela construir o melhor[br]chassi de carro possível?

0:13:28.723,0:13:30.916
Você consegue isto.

0:13:32.293,0:13:36.006
Isto é algo que um ser humano[br]nunca poderia ter projetado.

0:13:36.707,0:13:38.595
Salvo que um humano projetou isso,

0:13:38.619,0:13:42.912
mas era um humano aprimorado [br]por design generativo com IA,

0:13:42.912,0:13:44.223
um sistema nervoso digital,

0:13:44.223,0:13:47.212
e robôs que, de fato,[br]conseguem fabricar algo como isso.

0:13:47.680,0:13:51.275
Então se esse é o futuro,[br]a era da realidade aumentada,

0:13:51.299,0:13:55.560
e nós vamos ser melhorados[br]de forma cognitiva, física e perceptiva,

0:13:55.584,0:13:56.992
como vai se parecer isso?

0:13:57.576,0:14:00.897
Como vai ser essa terra das maravilhas?

0:14:00.921,0:14:02.630
Eu acho que veremos um mundo

0:14:02.654,0:14:05.722
onde estaremos passando[br]de coisas que são fabricadas

0:14:05.746,0:14:07.191
para coisas cultivadas.

0:14:08.159,0:14:11.612
Estamos passando de coisas construídas

0:14:11.636,0:14:13.340
para coisas que crescem.

0:14:14.134,0:14:16.322
Vamos passar de isolados

0:14:16.346,0:14:17.956
para conectados.

0:14:18.634,0:14:21.045
E vamos nos afastar da extração

0:14:21.069,0:14:22.942
para adotar a agregação.

0:14:23.967,0:14:27.734
Também acho que vamos deixar de ansiar[br]a obediência das nossas coisas

0:14:27.758,0:14:29.399
para valorizar a autonomia.

0:14:30.510,0:14:32.415
Graças a nossas capacidades ampliadas

0:14:32.439,0:14:34.816
nosso mundo vai mudar dramaticamente.

0:14:35.576,0:14:37.856
Vamos ter um mundo com mais variedade,

0:14:37.856,0:14:41.133
mais conectividade,[br]dinamismo e complexidade,

0:14:41.157,0:14:43.475
mais adaptabilidade e, certamente,

0:14:43.499,0:14:44.716
mais beleza.

0:14:45.231,0:14:49.135
O formato das coisas que virão será[br]diferente de qualquer coisa já vista.

0:14:49.156,0:14:54.071
Por quê? Porque o que vai moldar[br]essas coisas é essa nova parceria

0:14:54.095,0:14:57.765
entre tecnologia, natureza e humanidade.

0:14:59.279,0:15:03.083
Isso, para mim, é um futuro[br]pelo qual vale a pena esperar.

0:15:03.107,0:15:04.378
Muito obrigado a todos.

0:15:04.402,0:15:07.351
(Aplausos)