1 00:00:10,847 --> 00:00:13,799 Muy bien, Portland, guau. Muchas gracias por recibirme. 2 00:00:14,038 --> 00:00:15,498 Me encanta visitar esta ciudad. 3 00:00:15,522 --> 00:00:18,625 ¿En qué otra parte del mundo puedo tener un desayuno así? 4 00:00:18,649 --> 00:00:20,315 (Risas) 5 00:00:20,339 --> 00:00:23,632 Y está claro, este es un lugar muy creativo. 6 00:00:23,815 --> 00:00:25,111 (Risas) 7 00:00:25,135 --> 00:00:27,424 ¿Cuántos de Uds. son creativos? 8 00:00:27,448 --> 00:00:31,072 Diseñadores, ingenieros, emprendedores, artistas, 9 00:00:31,096 --> 00:00:33,483 o quizás solo tengan una gran imaginación. 10 00:00:33,507 --> 00:00:35,355 Muestren sus manos. 11 00:00:35,379 --> 00:00:36,560 La mayoría de Uds. 12 00:00:37,734 --> 00:00:40,028 Tengo noticias para nosotros los creativos. 13 00:00:41,114 --> 00:00:43,687 En los próximos 20 años, 14 00:00:45,871 --> 00:00:48,844 la manera de realizar nuestro trabajo va a cambiar 15 00:00:49,782 --> 00:00:51,939 más que en los últimos 2000 años. 16 00:00:52,768 --> 00:00:57,396 De hecho, pienso que estamos en presencia de una nueva era en nuestra historia. 17 00:00:58,045 --> 00:01:02,624 Hubo cuatro grandes eras históricas definidas por la manera de trabajar. 18 00:01:03,804 --> 00:01:07,079 La era cazadora-recolectora duró varios millones de años. 19 00:01:07,563 --> 00:01:11,139 Luego, la era agrícola duró varios miles de años. 20 00:01:11,405 --> 00:01:14,895 La era industrial duró un par de siglos. 21 00:01:14,919 --> 00:01:18,728 Y ahora la era de la información que lleva solo algunas décadas. 22 00:01:19,230 --> 00:01:24,450 Y hoy, estamos en presencia de una nueva gran era para nuestra especie. 23 00:01:25,506 --> 00:01:28,186 Bienvenidos a la era aumentada. 24 00:01:28,210 --> 00:01:31,903 En esta era nueva, las capacidades como ser humano serán aumentadas 25 00:01:31,927 --> 00:01:34,995 por sistemas computarizados que te ayudarán a pensar, 26 00:01:35,119 --> 00:01:37,305 sistemas robóticos que ayudarán a realizar, 27 00:01:37,329 --> 00:01:38,977 y sistemas nerviosos digitales 28 00:01:39,001 --> 00:01:42,691 que conectarán con el mundo más allá de los sentidos naturales. 29 00:01:44,947 --> 00:01:46,889 Comencemos con la aumentación cognitiva. 30 00:01:46,913 --> 00:01:49,113 ¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados? 31 00:01:49,270 --> 00:01:51,545 (Risas) 32 00:01:51,569 --> 00:01:53,084 Tenemos tres o cuatro, 33 00:01:53,108 --> 00:01:54,791 solo porque estamos en Portland. 34 00:01:54,815 --> 00:01:58,025 (Risas) 35 00:01:58,049 --> 00:01:59,231 Sigan siendo raros. 36 00:01:59,255 --> 00:02:01,543 (Risas) 37 00:02:01,567 --> 00:02:04,388 En realidad yo aseguraría que ya estamos aumentados. 38 00:02:05,048 --> 00:02:06,552 Imagínense en una fiesta, 39 00:02:06,576 --> 00:02:10,096 y alguien les hace una pregunta para la que no tienen respuesta. 40 00:02:10,120 --> 00:02:13,880 Si tienen uno de estos, en algunos segundos, pueden saber la respuesta. 41 00:02:14,629 --> 00:02:16,928 Pero este es un comienzo primitivo. 42 00:02:17,623 --> 00:02:20,954 Incluso Siri es una herramienta pasiva. 43 00:02:21,420 --> 00:02:24,801 De hecho, en los últimos tres millones y medio de años, 44 00:02:24,825 --> 00:02:28,348 las herramientas que usamos fueron completamente pasivas. 45 00:02:29,563 --> 00:02:33,218 Hacen justo lo que les pedimos y nada más. 46 00:02:33,242 --> 00:02:36,343 Nuestra primera herramienta cortaba donde la golpeábamos. 47 00:02:37,382 --> 00:02:40,422 El cincel solo talla donde el artista lo apunta. 48 00:02:40,818 --> 00:02:46,544 E incluso las herramientas más avanzadas no hacen nada sin nuestra dirección. 49 00:02:47,598 --> 00:02:50,779 De hecho, al día de la fecha, y esto es algo que me frustra, 50 00:02:50,803 --> 00:02:52,251 siempre estuvimos limitados 51 00:02:52,275 --> 00:02:55,776 por esta necesidad manual de ejercer nuestra voluntad en las herramientas 52 00:02:55,800 --> 00:02:58,097 literalmente, con las manos, 53 00:02:58,121 --> 00:02:59,549 incluso con las computadoras. 54 00:03:00,662 --> 00:03:03,125 Pero yo soy más como Scotty de "Star Trek". 55 00:03:03,149 --> 00:03:04,999 (Risas) 56 00:03:05,023 --> 00:03:07,169 Quiero conversar con la computadora. 57 00:03:07,193 --> 00:03:10,163 Quiero decirle "Computadora, diseñemos un auto", 58 00:03:10,187 --> 00:03:11,726 y que me lo muestre. 59 00:03:11,750 --> 00:03:14,358 Y yo diga "No, que parezca más rápido y menos alemán", 60 00:03:14,382 --> 00:03:16,545 y pum, la computadora muestra una opción. 61 00:03:16,569 --> 00:03:18,434 (Risas) 62 00:03:18,798 --> 00:03:21,104 Esa conversación puede parecer lejana, 63 00:03:21,128 --> 00:03:23,793 quizás menos de lo que pensamos, 64 00:03:23,817 --> 00:03:25,580 pero ahora, 65 00:03:25,604 --> 00:03:26,755 trabajamos en ello. 66 00:03:26,779 --> 00:03:30,812 Las herramientas están haciendo el salto de pasivas a generativas. 67 00:03:31,421 --> 00:03:36,069 Las herramientas generativas usan una computadora y algoritmos 68 00:03:36,093 --> 00:03:38,901 para sintetizar geometría, 69 00:03:38,925 --> 00:03:41,679 para crear nuevos diseños por sí mismas. 70 00:03:42,126 --> 00:03:44,874 Solo necesita objetivos y restricciones. 71 00:03:44,898 --> 00:03:46,306 Les daré un ejemplo. 72 00:03:46,330 --> 00:03:49,118 En el caso de este chasis de dron aéreo, 73 00:03:49,142 --> 00:03:51,768 solo es necesario decir algo como, 74 00:03:51,792 --> 00:03:53,065 tiene cuatro hélices, 75 00:03:53,089 --> 00:03:55,220 que sea lo más liviano posible, 76 00:03:55,244 --> 00:03:57,514 y con aerodinámica eficiente. 77 00:03:57,538 --> 00:04:02,452 Luego la computadora explora todas las soluciones posibles. 78 00:04:02,476 --> 00:04:06,403 Cada posible solución que concuerda con los criterios, 79 00:04:06,427 --> 00:04:07,869 millones. 80 00:04:07,893 --> 00:04:09,868 Se necesitan computadoras grandes. 81 00:04:09,892 --> 00:04:11,847 Pero nos devuelve diseños 82 00:04:11,871 --> 00:04:15,014 que por nuestros propios medios nunca podríamos imaginar. 83 00:04:15,456 --> 00:04:18,368 Y la computadora llega a esto por sus propios medios. 84 00:04:18,392 --> 00:04:20,070 Nadie jamás dibujó nada, 85 00:04:20,094 --> 00:04:22,180 y comenzó de cero. 86 00:04:23,168 --> 00:04:25,555 Y por cierto, no es un accidente 87 00:04:25,579 --> 00:04:29,060 que el cuerpo del dron se parece a la pelvis de una ardilla voladora. 88 00:04:29,231 --> 00:04:32,146 (Risas) 89 00:04:32,170 --> 00:04:34,472 Es porque los algoritmos trabajan 90 00:04:34,496 --> 00:04:36,133 igual que la evolución. 91 00:04:37,045 --> 00:04:39,705 Es emocionante que estamos empezando a ver esta tecnología 92 00:04:39,729 --> 00:04:40,888 en el mundo real. 93 00:04:40,912 --> 00:04:43,364 Trabajamos con Airbus durante un par de años 94 00:04:43,388 --> 00:04:45,297 en este concepto de avión para el futuro. 95 00:04:45,321 --> 00:04:47,391 Aunque todavía es muy lejano. 96 00:04:47,415 --> 00:04:51,195 Pero hace poco usamos inteligencia artificial de diseño generativo 97 00:04:51,219 --> 00:04:53,026 para llegar a esto. 98 00:04:53,939 --> 00:04:59,092 Esta es una división de cabina impresa en 3D diseñada por una computadora. 99 00:04:59,116 --> 00:05:01,940 Es más fuerte que la original y pesa la mitad, 100 00:05:01,964 --> 00:05:05,110 y va a volar en el Airbus A320 más adelante en este año. 101 00:05:06,835 --> 00:05:09,024 Ahora las computadoras pueden generar. 102 00:05:09,048 --> 00:05:13,643 Pueden brindar sus propias soluciones para nuestros problemas bien definidos. 103 00:05:14,737 --> 00:05:16,047 Pero no son intuitivas. 104 00:05:16,071 --> 00:05:19,157 Siempre tienen que comenzar de cero en cada oportunidad, 105 00:05:19,181 --> 00:05:21,871 Y eso es porque nunca aprenden. 106 00:05:22,768 --> 00:05:24,534 No como Maggie. 107 00:05:24,558 --> 00:05:26,139 (Risas) 108 00:05:26,163 --> 00:05:29,460 Maggie es más inteligente que nuestras herramientas más avanzadas. 109 00:05:29,867 --> 00:05:31,367 ¿Qué quiero decir? 110 00:05:31,391 --> 00:05:32,981 Si su dueño toma la correa, 111 00:05:33,005 --> 00:05:35,073 Maggie sabe con bastante seguridad 112 00:05:35,097 --> 00:05:36,501 que es hora de un paseo. 113 00:05:36,525 --> 00:05:37,710 ¿Y cómo lo aprendió? 114 00:05:37,734 --> 00:05:41,058 Bueno, cada vez que su dueño toma la correa, salen a pasear. 115 00:05:41,082 --> 00:05:42,960 Maggie hizo tres cosas: 116 00:05:42,984 --> 00:05:44,853 tuvo que prestar atención, 117 00:05:44,877 --> 00:05:46,959 tuvo que recordar qué pasó, 118 00:05:46,983 --> 00:05:51,000 y tuvo que retener y crear un patrón en su cabeza. 119 00:05:51,889 --> 00:05:53,984 Interesante, eso es justo 120 00:05:54,008 --> 00:05:56,531 lo que los científicos intentan hacer con la inteligencia artificial 121 00:05:56,555 --> 00:05:58,414 desde hace 60 años. 122 00:05:59,783 --> 00:06:01,132 Allá en 1952, 123 00:06:01,156 --> 00:06:04,957 construyeron esta computadora que podía jugar ta-te-tí. 124 00:06:06,181 --> 00:06:07,341 Gran cosa. 125 00:06:08,129 --> 00:06:11,129 Luego, 45 años más tarde en 1997, 126 00:06:11,153 --> 00:06:13,625 Deep Blue le ganó a Kasparov al ajedrez. 127 00:06:15,146 --> 00:06:20,114 2011, Watson le gana a estos dos humanos en Jeopardy, 128 00:06:20,138 --> 00:06:23,066 que, para una computadora, es mucho más difícil que el ajedrez. 129 00:06:23,090 --> 00:06:26,902 De hecho, más que trabajar con fórmulas predefinidas, 130 00:06:26,926 --> 00:06:30,249 Watson tuvo que razonar para vencer a sus oponentes humanos. 131 00:06:31,493 --> 00:06:33,932 Luego, algunas semanas atrás, 132 00:06:33,956 --> 00:06:38,218 AlphaGo de DeepMind venció a los mejores en go, 133 00:06:38,242 --> 00:06:40,454 que es más el juego más difícil que tenemos. 134 00:06:40,478 --> 00:06:43,974 De hecho, en go, hay más movimientos posibles 135 00:06:43,998 --> 00:06:46,022 que átomos en el universo. 136 00:06:47,910 --> 00:06:49,736 Para ganar, 137 00:06:49,760 --> 00:06:52,774 AlphaGo tuvo que desarrollar intuición. 138 00:06:52,798 --> 00:06:56,908 De hecho, en cierto punto, los programadores de AlphaGo no entendían 139 00:06:56,932 --> 00:06:59,218 por qué AlphaGo hacía lo que hacía. 140 00:07:01,151 --> 00:07:02,811 Y todo avanza muy rápido. 141 00:07:02,835 --> 00:07:06,062 Es decir, si pensamos que en el transcurso de una vida humana, 142 00:07:06,086 --> 00:07:08,319 las computadoras pasaron de ser juegos de niños 143 00:07:09,620 --> 00:07:12,668 a lo que se considera la cúspide del pensamiento estratégico. 144 00:07:13,699 --> 00:07:16,116 Lo que básicamente ocurre 145 00:07:16,140 --> 00:07:19,450 es que las computadoras pasan de ser como Spock... 146 00:07:20,474 --> 00:07:22,423 a ser más como Kirk. 147 00:07:22,447 --> 00:07:26,065 (Risas) 148 00:07:26,089 --> 00:07:29,513 De lógica pura a intuición. 149 00:07:31,584 --> 00:07:33,327 ¿Uds. cruzarían ese puente? 150 00:07:34,009 --> 00:07:36,332 Muchos piensan, "¡ni loco!" 151 00:07:36,356 --> 00:07:37,664 (Risas) 152 00:07:37,688 --> 00:07:40,345 Y llegan a esa decisión en una fracción de segundo. 153 00:07:40,369 --> 00:07:42,797 De alguna forma sabían que ese puente es inestable. 154 00:07:42,821 --> 00:07:44,810 Y esa es justo el tipo de intuición 155 00:07:44,834 --> 00:07:48,402 que nuestros sistemas de aprendizaje profundo desarrollan ahora mismo. 156 00:07:49,122 --> 00:07:50,829 Muy pronto, podremos 157 00:07:50,853 --> 00:07:53,782 mostrarle a una computadora algo que hayamos diseñado, 158 00:07:53,806 --> 00:07:55,439 y ésta lo mirará y dirá: 159 00:07:55,463 --> 00:07:58,286 "Lo siento amigo, nunca va a funcionar. Inténtalo de nuevo". 160 00:07:59,254 --> 00:08:02,324 O podrías saber si a la gente le va a gustar tu nueva canción, 161 00:08:03,173 --> 00:08:05,236 o tu nuevo sabor de helado. 162 00:08:06,949 --> 00:08:09,528 O, mucho más importante, 163 00:08:09,552 --> 00:08:11,916 te podría ayudar a resolver un problema 164 00:08:11,940 --> 00:08:13,577 que nunca hayamos enfrentado. 165 00:08:13,601 --> 00:08:15,002 Como el cambio climático. 166 00:08:15,026 --> 00:08:17,046 No estamos haciendo un gran trabajo, 167 00:08:17,070 --> 00:08:19,315 podríamos usar toda la ayuda posible sin dudas. 168 00:08:19,339 --> 00:08:20,797 De eso hablo, 169 00:08:20,821 --> 00:08:23,376 tecnología que mejora nuestras habilidades cognitivas 170 00:08:23,400 --> 00:08:26,952 para poder imaginar y diseñar más allá de nuestro alcance 171 00:08:26,976 --> 00:08:29,535 como simples humanos antiguos y no aumentados. 172 00:08:31,384 --> 00:08:34,325 ¿Pero qué pasa con todas estas cosas alocadas nuevas 173 00:08:34,349 --> 00:08:36,789 que vamos a inventar y diseñar? 174 00:08:37,352 --> 00:08:41,445 Creo que la era del humano aumentado tiene que ver tanto con el mundo físico 175 00:08:41,469 --> 00:08:44,534 como con el virtual, el reino de lo intelectual. 176 00:08:45,233 --> 00:08:47,154 ¿Cómo nos aumentará la tecnología? 177 00:08:47,565 --> 00:08:50,038 En el mundo físico, sistemas robóticos. 178 00:08:51,620 --> 00:08:53,356 Bueno, igual existe un miedo latente 179 00:08:53,380 --> 00:08:55,868 de que los robots se quedarán con nuestro trabajo, 180 00:08:55,892 --> 00:08:57,722 y es verdad en ciertos sectores. 181 00:08:58,174 --> 00:09:01,052 Pero me interesa más esta idea 182 00:09:01,076 --> 00:09:06,086 de que humanos y robots trabajen juntos para aumentarse entre sí, 183 00:09:06,110 --> 00:09:08,168 y empezar a habitar un espacio nuevo. 184 00:09:08,192 --> 00:09:10,554 Este es nuestro laboratorio en San Francisco, 185 00:09:10,578 --> 00:09:13,720 donde una de nuestras áreas de interés es robótica avanzada, 186 00:09:13,744 --> 00:09:16,255 en especial, colaboración entre humanos y robots. 187 00:09:17,034 --> 00:09:19,793 Y este es Bishop, uno de nuestros robots. 188 00:09:19,817 --> 00:09:21,606 Como un experimento, lo configuramos 189 00:09:21,630 --> 00:09:25,090 para ayudar a una persona a hacer tareas repetitivas en construcción, 190 00:09:25,984 --> 00:09:30,178 tareas como hacer agujeros para apliques o luces en una pared de yeso. 191 00:09:30,202 --> 00:09:32,668 (Risas) 192 00:09:33,877 --> 00:09:36,988 El compañero humano de Bishop puede decir qué hacer en inglés 193 00:09:37,012 --> 00:09:38,317 y con gestos simples, 194 00:09:38,341 --> 00:09:39,788 como hablarle a un perro, 195 00:09:39,812 --> 00:09:41,955 y luego Bishop ejecuta dichas instrucciones 196 00:09:41,979 --> 00:09:43,871 con una precisión perfecta. 197 00:09:43,895 --> 00:09:46,884 Usamos al humano para lo que es bueno: 198 00:09:46,908 --> 00:09:49,241 conciencia, percepción y toma de decisiones. 199 00:09:49,265 --> 00:09:51,505 Y usamos al robot para lo que es bueno: 200 00:09:51,529 --> 00:09:53,277 precisión y repetición. 201 00:09:54,252 --> 00:09:56,619 Y otro buen proyecto en el que trabajó Bishop. 202 00:09:56,643 --> 00:09:59,718 El objetivo de este, al que denominamos HIVE, 203 00:09:59,742 --> 00:10:03,593 fue experimentar con humanos, computadoras y robots 204 00:10:03,617 --> 00:10:06,837 todos trabajando juntos para resolver un problema complejo de diseño. 205 00:10:07,793 --> 00:10:09,244 Humanos como fuerza laboral. 206 00:10:09,268 --> 00:10:12,741 Se movieron por la zona de construcción, manipulando el bambú, 207 00:10:12,765 --> 00:10:15,521 el cual, al no ser un material isomorfo, 208 00:10:15,545 --> 00:10:17,419 es difícil de manipular por los robots. 209 00:10:17,543 --> 00:10:19,865 Luego los robots hicieron un camino serpenteante 210 00:10:19,889 --> 00:10:22,340 casi imposible de hacer para un humano. 211 00:10:22,364 --> 00:10:25,985 Y luego teníamos una inteligencia artificial que controlaba todo. 212 00:10:26,109 --> 00:10:29,399 Le decía a los humanos qué hacer, y a los robots qué hacer 213 00:10:29,423 --> 00:10:32,338 y llevaba registro de miles de componentes individuales. 214 00:10:32,362 --> 00:10:33,542 Es interesante que, 215 00:10:33,566 --> 00:10:36,707 construir este pabellón era prácticamente imposible 216 00:10:36,731 --> 00:10:41,255 sin humanos, robots e inteligencia artificial aumentándose entre sí. 217 00:10:42,390 --> 00:10:45,710 Les mostraré uno de mis proyectos. Es un poquito descabellado. 218 00:10:47,734 --> 00:10:52,202 Trabajamos con un artista en Ámsterdam, Joris Laarman y su equipo en MX3D, 219 00:10:53,526 --> 00:10:56,404 en un diseño generativo para imprimir con robots 220 00:10:56,428 --> 00:10:59,423 el primer puente creado de manera autónoma en el mundo. 221 00:11:01,015 --> 00:11:04,700 Joris y una inteligencia artificial diseñan esto ahora, mientras hablamos, 222 00:11:04,724 --> 00:11:05,896 en Ámsterdam. 223 00:11:06,620 --> 00:11:09,211 Y cuando terminen, les daremos luz verde, 224 00:11:09,235 --> 00:11:12,546 y los robots empezarán a imprimir en 3D el acero inoxidable, 225 00:11:12,570 --> 00:11:15,853 y luego seguirán imprimiendo sin intervención humana, 226 00:11:15,877 --> 00:11:17,435 hasta que el puente se termine. 227 00:11:18,769 --> 00:11:21,697 Conforme las computadoras aumenten nuestra realidad 228 00:11:21,721 --> 00:11:23,871 para imaginar y diseñar cosas nuevas, 229 00:11:23,895 --> 00:11:26,790 los sistemas robóticos nos ayudarán a crear cosas 230 00:11:26,814 --> 00:11:28,898 que nunca podríamos haber hecho antes. 231 00:11:30,017 --> 00:11:34,177 ¿Y qué pasa con nuestra habilidad para sentir y controlar estas cosas? 232 00:11:34,201 --> 00:11:38,232 ¿Y si usamos un sistema nervioso para controlar las cosas que hacemos? 233 00:11:40,486 --> 00:11:42,998 Nuestro sistema nervioso, el de los humanos, 234 00:11:43,022 --> 00:11:45,333 nos dice todo lo que pasa a nuestro alrededor. 235 00:11:46,086 --> 00:11:49,389 Pero el sistema nervioso de las cosas que creamos es rudimentario. 236 00:11:49,413 --> 00:11:51,578 En este punto diría que es una porquería. 237 00:11:51,602 --> 00:11:52,930 (Risas) 238 00:11:52,954 --> 00:11:56,817 Por ejemplo, un auto no le dice al departamento de obras públicas 239 00:11:56,841 --> 00:11:59,971 que acaba de pasar un bache en la esquina de Broadway y Morrison. 240 00:12:01,295 --> 00:12:03,327 Un edificio no les dice a sus diseñadores 241 00:12:03,351 --> 00:12:06,035 si la gente que está dentro lo disfruta, 242 00:12:07,659 --> 00:12:10,669 y el fabricante de juguetes no sabe 243 00:12:10,693 --> 00:12:12,700 si se juega con cierto juguete, 244 00:12:12,724 --> 00:12:15,263 cómo, dónde, y si es divertido o no. 245 00:12:15,880 --> 00:12:19,694 Miren, seguro que los diseñadores se imaginaron esta vida para la Barbie 246 00:12:19,718 --> 00:12:20,942 cuando la diseñaron. 247 00:12:20,966 --> 00:12:22,413 (Risas) 248 00:12:23,237 --> 00:12:26,143 ¿Pero qué pasaría si en realidad la Barbie se siente muy sola? 249 00:12:26,167 --> 00:12:30,302 (Risas) 250 00:12:30,326 --> 00:12:31,614 Si los diseñadores supieran 251 00:12:31,638 --> 00:12:33,745 qué pasa realmente en el mundo 252 00:12:33,769 --> 00:12:36,352 con sus diseños: caminos, edificios, Barbies, 253 00:12:36,376 --> 00:12:39,070 podrían usar ese conocimiento para crear una experiencia 254 00:12:39,094 --> 00:12:40,494 mejor para el usuario. 255 00:12:40,518 --> 00:12:42,309 Lo que falta es un sistema nervioso 256 00:12:42,333 --> 00:12:46,042 que nos conecte a las cosas que diseñamos, creamos, y usamos. 257 00:12:46,975 --> 00:12:50,530 ¿Qué pasaría si todos tuvieran ese tipo de información 258 00:12:50,554 --> 00:12:52,737 desde todas las cosas que creamos en el mundo? 259 00:12:54,492 --> 00:12:55,943 Con todo lo que hacemos, 260 00:12:55,967 --> 00:12:58,402 gastamos una cantidad inmensa de dinero y energías. 261 00:12:58,426 --> 00:13:00,802 De hecho, el último año, cerca de USD 2 billones 262 00:13:00,826 --> 00:13:03,680 intentando que la gente compre lo que hacemos. 263 00:13:03,704 --> 00:13:07,092 Pero si existiera esta conexión con las cosas que uno diseña y crea 264 00:13:07,116 --> 00:13:08,843 después de que salen al mundo, 265 00:13:08,867 --> 00:13:12,481 después de vendidas, lanzadas o lo que sea, 266 00:13:12,505 --> 00:13:14,125 podríamos en verdad cambiarlo, 267 00:13:14,149 --> 00:13:17,596 e ir desde hacer que la gente quiera nuestras cosas, 268 00:13:17,620 --> 00:13:21,054 a hacer cosas que la gente quiere en primer lugar. 269 00:13:24,478 --> 00:13:27,265 La buena noticia es que trabajamos en sistemas nerviosos 270 00:13:27,289 --> 00:13:30,090 que nos conectan con lo que creamos. 271 00:13:31,225 --> 00:13:32,852 Estamos trabajando en un proyecto 272 00:13:32,876 --> 00:13:37,888 con un par de personas en Los Ángeles llamados los Bandito Brothers 273 00:13:37,912 --> 00:13:39,319 y su equipo. 274 00:13:39,343 --> 00:13:42,776 Y una de las cosas que hacen es crear autos delirantes 275 00:13:42,800 --> 00:13:45,673 que hacen cosas absolutamente delirantes. 276 00:13:47,065 --> 00:13:48,515 Estas personas están locas, 277 00:13:48,539 --> 00:13:49,575 (Risas) 278 00:13:49,599 --> 00:13:51,002 de la mejor manera. 279 00:13:54,793 --> 00:13:56,556 Y lo que estamos haciendo juntos 280 00:13:56,580 --> 00:13:59,020 es tomar el chasis tradicional de un auto 281 00:13:59,044 --> 00:14:00,629 y darle un sistema nervioso. 282 00:14:00,653 --> 00:14:03,771 Lo equipamos con decenas de sensores, 283 00:14:03,795 --> 00:14:06,430 pusimos un piloto de primer nivel al volante, 284 00:14:06,454 --> 00:14:09,811 lo llevamos al desierto, y lo manejó al máximo durante una semana. 285 00:14:09,835 --> 00:14:12,326 Y el sistema nervioso del auto capturó todo 286 00:14:12,350 --> 00:14:13,832 lo que pasaba en el auto. 287 00:14:13,856 --> 00:14:16,477 Capturamos 4000 millones de datos, 288 00:14:16,501 --> 00:14:18,811 todas las fuerzas a la que era sometido. 289 00:14:18,835 --> 00:14:20,494 Y luego construimos algo alocado. 290 00:14:21,238 --> 00:14:22,738 Tomamos esos datos y los pusimos 291 00:14:22,762 --> 00:14:26,498 en una inteligencia artificial de diseño generativo que llamamos "Dreamcatcher". 292 00:14:27,240 --> 00:14:31,204 ¿Y qué obtienes cuando les das un sistema nervioso a una herramienta de diseño 293 00:14:31,228 --> 00:14:34,110 y le pides que te construya lo último en chasis de autos? 294 00:14:34,693 --> 00:14:36,666 Obtienes esto. 295 00:14:38,263 --> 00:14:41,976 Estos es algo que un humano nunca podría haber diseñado. 296 00:14:42,677 --> 00:14:44,565 Pero esto lo diseñó un humano, 297 00:14:44,589 --> 00:14:48,898 un humano aumentado por una inteligencia de diseño generativo, 298 00:14:48,922 --> 00:14:50,153 un sistema nervioso digital 299 00:14:50,177 --> 00:14:53,182 y robots que realmente pueden fabricar algo así. 300 00:14:54,150 --> 00:14:57,745 Si este es el futuro, la era aumentada, 301 00:14:57,769 --> 00:15:02,030 y aumentaremos nuestro nivel cognitivo, físico y perceptivo, 302 00:15:02,054 --> 00:15:03,462 ¿a qué se parecerá? 303 00:15:04,046 --> 00:15:06,712 ¿A qué se parecerá este país de las maravillas? 304 00:15:08,291 --> 00:15:10,900 Creo que veremos un mundo 305 00:15:10,924 --> 00:15:13,992 donde iremos de cosas que se fabrican 306 00:15:15,101 --> 00:15:16,546 a cosas que se cultivan. 307 00:15:18,429 --> 00:15:22,374 De cosas que se construyen 308 00:15:22,398 --> 00:15:24,102 a cosas que se cultivan. 309 00:15:26,504 --> 00:15:28,692 Iremos de estar aislados 310 00:15:29,660 --> 00:15:31,270 a estar conectados. 311 00:15:33,104 --> 00:15:36,015 Iremos de extracción 312 00:15:36,039 --> 00:15:37,912 a adoptar la agregación. 313 00:15:40,437 --> 00:15:44,204 Y también creo que pasaremos de ansiar la obediencia de nuestras cosas 314 00:15:45,128 --> 00:15:46,769 a valorar su autonomía. 315 00:15:49,480 --> 00:15:51,385 Gracias a las capacidades aumentadas 316 00:15:51,409 --> 00:15:53,786 nuestro mundo sufrirá un cambio drástico. 317 00:15:54,702 --> 00:15:58,305 Pienso que una buena analogía es el microcosmo de un arrecife de coral. 318 00:15:58,836 --> 00:16:02,082 Tendremos un mundo con más variedad, más conectividad, 319 00:16:02,106 --> 00:16:04,393 más dinamismo, más complejidad, 320 00:16:04,417 --> 00:16:06,735 más adaptabilidad y, por supuesto, 321 00:16:06,759 --> 00:16:07,976 más belleza. 322 00:16:08,741 --> 00:16:10,305 La formas de las cosas por venir 323 00:16:10,329 --> 00:16:12,619 será algo que jamás hemos visto antes. 324 00:16:12,643 --> 00:16:13,802 ¿Por qué? 325 00:16:13,826 --> 00:16:17,581 Porque nuestra nueva asociación le dará forma a estas cosas 326 00:16:17,605 --> 00:16:21,275 entre tecnología, naturaleza, y humanidad. 327 00:16:22,789 --> 00:16:26,593 Eso, para mí, es un futuro que vale la pena anhelar. 328 00:16:26,617 --> 00:16:27,888 Muchas gracias a todos. 329 00:16:27,912 --> 00:16:34,912 (Aplausos)