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El futuro de la aumentación humana | Maurice Conti | TEDxPortland

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    Muy bien, Portland, guau.
    Muchas gracias por recibirme.
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    Me encanta visitar esta ciudad.
  • 0:16 - 0:19
    ¿En qué otra parte del mundo
    puedo tener un desayuno así?
  • 0:19 - 0:20
    (Risas)
  • 0:20 - 0:24
    Y está claro, este es
    un lugar muy creativo.
  • 0:24 - 0:25
    (Risas)
  • 0:25 - 0:27
    ¿Cuántos de Uds. son creativos?
  • 0:27 - 0:31
    Diseñadores, ingenieros,
    emprendedores, artistas,
  • 0:31 - 0:33
    o quizás solo tengan
    una gran imaginación.
  • 0:34 - 0:35
    Muestren sus manos.
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    La mayoría de Uds.
  • 0:38 - 0:40
    Tengo noticias para
    nosotros los creativos.
  • 0:41 - 0:44
    En los próximos 20 años,
  • 0:46 - 0:49
    la manera de realizar nuestro
    trabajo va a cambiar
  • 0:50 - 0:52
    más que en los últimos 2000 años.
  • 0:53 - 0:57
    De hecho, pienso que estamos en presencia
    de una nueva era en nuestra historia.
  • 0:58 - 1:03
    Hubo cuatro grandes eras históricas
    definidas por la manera de trabajar.
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    La era cazadora-recolectora
    duró varios millones de años.
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    Luego, la era agrícola
    duró varios miles de años.
  • 1:11 - 1:15
    La era industrial
    duró un par de siglos.
  • 1:15 - 1:19
    Y ahora la era de la información
    que lleva solo algunas décadas.
  • 1:19 - 1:24
    Y hoy, estamos en presencia de una
    nueva gran era para nuestra especie.
  • 1:26 - 1:28
    Bienvenidos a la era aumentada.
  • 1:28 - 1:32
    En esta era nueva, las capacidades
    como ser humano serán aumentadas
  • 1:32 - 1:35
    por sistemas computarizados
    que te ayudarán a pensar,
  • 1:35 - 1:37
    sistemas robóticos que
    ayudarán a realizar,
  • 1:37 - 1:39
    y sistemas nerviosos digitales
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    que conectarán con el mundo
    más allá de los sentidos naturales.
  • 1:45 - 1:47
    Comencemos con la aumentación cognitiva.
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    ¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados?
  • 1:49 - 1:52
    (Risas)
  • 1:52 - 1:53
    Tenemos tres o cuatro,
  • 1:53 - 1:55
    solo porque estamos en Portland.
  • 1:55 - 1:58
    (Risas)
  • 1:58 - 1:59
    Sigan siendo raros.
  • 1:59 - 2:02
    (Risas)
  • 2:02 - 2:04
    En realidad yo aseguraría
    que ya estamos aumentados.
  • 2:05 - 2:07
    Imagínense en una fiesta,
  • 2:07 - 2:10
    y alguien les hace una pregunta
    para la que no tienen respuesta.
  • 2:10 - 2:14
    Si tienen uno de estos, en algunos
    segundos, pueden saber la respuesta.
  • 2:15 - 2:17
    Pero este es un comienzo primitivo.
  • 2:18 - 2:21
    Incluso Siri es una herramienta pasiva.
  • 2:21 - 2:25
    De hecho, en los últimos
    tres millones y medio de años,
  • 2:25 - 2:28
    las herramientas que usamos
    fueron completamente pasivas.
  • 2:30 - 2:33
    Hacen justo lo que les pedimos
    y nada más.
  • 2:33 - 2:36
    Nuestra primera herramienta
    cortaba donde la golpeábamos.
  • 2:37 - 2:40
    El cincel solo talla donde
    el artista lo apunta.
  • 2:41 - 2:47
    E incluso las herramientas más avanzadas
    no hacen nada sin nuestra dirección.
  • 2:48 - 2:51
    De hecho, al día de la fecha,
    y esto es algo que me frustra,
  • 2:51 - 2:52
    siempre estuvimos limitados
  • 2:52 - 2:56
    por esta necesidad manual de ejercer
    nuestra voluntad en las herramientas
  • 2:56 - 2:58
    literalmente, con las manos,
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    incluso con las computadoras.
  • 3:01 - 3:03
    Pero yo soy más como Scotty
    de "Star Trek".
  • 3:03 - 3:05
    (Risas)
  • 3:05 - 3:07
    Quiero conversar con la computadora.
  • 3:07 - 3:10
    Quiero decirle "Computadora,
    diseñemos un auto",
  • 3:10 - 3:12
    y que me lo muestre.
  • 3:12 - 3:14
    Y yo diga "No, que parezca
    más rápido y menos alemán",
  • 3:14 - 3:17
    y pum, la computadora muestra una opción.
  • 3:17 - 3:18
    (Risas)
  • 3:19 - 3:21
    Esa conversación puede parecer lejana,
  • 3:21 - 3:24
    quizás menos de lo que pensamos,
  • 3:24 - 3:26
    pero ahora,
  • 3:26 - 3:27
    trabajamos en ello.
  • 3:27 - 3:31
    Las herramientas están haciendo
    el salto de pasivas a generativas.
  • 3:31 - 3:36
    Las herramientas generativas
    usan una computadora y algoritmos
  • 3:36 - 3:39
    para sintetizar geometría,
  • 3:39 - 3:42
    para crear nuevos diseños por sí mismas.
  • 3:42 - 3:45
    Solo necesita objetivos y restricciones.
  • 3:45 - 3:46
    Les daré un ejemplo.
  • 3:46 - 3:49
    En el caso de este chasis de dron aéreo,
  • 3:49 - 3:52
    solo es necesario decir algo como,
  • 3:52 - 3:53
    tiene cuatro hélices,
  • 3:53 - 3:55
    que sea lo más liviano posible,
  • 3:55 - 3:58
    y con aerodinámica eficiente.
  • 3:58 - 4:02
    Luego la computadora explora
    todas las soluciones posibles.
  • 4:02 - 4:06
    Cada posible solución que
    concuerda con los criterios,
  • 4:06 - 4:08
    millones.
  • 4:08 - 4:10
    Se necesitan computadoras grandes.
  • 4:10 - 4:12
    Pero nos devuelve diseños
  • 4:12 - 4:15
    que por nuestros propios medios
    nunca podríamos imaginar.
  • 4:15 - 4:18
    Y la computadora llega a esto
    por sus propios medios.
  • 4:18 - 4:20
    Nadie jamás dibujó nada,
  • 4:20 - 4:22
    y comenzó de cero.
  • 4:23 - 4:26
    Y por cierto, no es un accidente
  • 4:26 - 4:29
    que el cuerpo del dron se parece
    a la pelvis de una ardilla voladora.
  • 4:29 - 4:32
    (Risas)
  • 4:32 - 4:34
    Es porque los algoritmos trabajan
  • 4:34 - 4:36
    igual que la evolución.
  • 4:37 - 4:40
    Es emocionante que estamos
    empezando a ver esta tecnología
  • 4:40 - 4:41
    en el mundo real.
  • 4:41 - 4:43
    Trabajamos con Airbus
    durante un par de años
  • 4:43 - 4:45
    en este concepto de
    avión para el futuro.
  • 4:45 - 4:47
    Aunque todavía es muy lejano.
  • 4:47 - 4:51
    Pero hace poco usamos inteligencia
    artificial de diseño generativo
  • 4:51 - 4:53
    para llegar a esto.
  • 4:54 - 4:59
    Esta es una división de cabina impresa
    en 3D diseñada por una computadora.
  • 4:59 - 5:02
    Es más fuerte que la original
    y pesa la mitad,
  • 5:02 - 5:05
    y va a volar en el Airbus A320
    más adelante en este año.
  • 5:07 - 5:09
    Ahora las computadoras pueden generar.
  • 5:09 - 5:14
    Pueden brindar sus propias soluciones
    para nuestros problemas bien definidos.
  • 5:15 - 5:16
    Pero no son intuitivas.
  • 5:16 - 5:19
    Siempre tienen que comenzar de cero
    en cada oportunidad,
  • 5:19 - 5:22
    Y eso es porque nunca aprenden.
  • 5:23 - 5:25
    No como Maggie.
  • 5:25 - 5:26
    (Risas)
  • 5:26 - 5:29
    Maggie es más inteligente que nuestras
    herramientas más avanzadas.
  • 5:30 - 5:31
    ¿Qué quiero decir?
  • 5:31 - 5:33
    Si su dueño toma la correa,
  • 5:33 - 5:35
    Maggie sabe con bastante seguridad
  • 5:35 - 5:37
    que es hora de un paseo.
  • 5:37 - 5:38
    ¿Y cómo lo aprendió?
  • 5:38 - 5:41
    Bueno, cada vez que su dueño
    toma la correa, salen a pasear.
  • 5:41 - 5:43
    Maggie hizo tres cosas:
  • 5:43 - 5:45
    tuvo que prestar atención,
  • 5:45 - 5:47
    tuvo que recordar qué pasó,
  • 5:47 - 5:51
    y tuvo que retener y crear
    un patrón en su cabeza.
  • 5:52 - 5:54
    Interesante, eso es justo
  • 5:54 - 5:57
    lo que los científicos intentan hacer
    con la inteligencia artificial
  • 5:57 - 5:58
    desde hace 60 años.
  • 6:00 - 6:01
    Allá en 1952,
  • 6:01 - 6:05
    construyeron esta computadora
    que podía jugar ta-te-tí.
  • 6:06 - 6:07
    Gran cosa.
  • 6:08 - 6:11
    Luego, 45 años más tarde en 1997,
  • 6:11 - 6:14
    Deep Blue le ganó a Kasparov al ajedrez.
  • 6:15 - 6:20
    2011, Watson le gana a estos
    dos humanos en Jeopardy,
  • 6:20 - 6:23
    que, para una computadora,
    es mucho más difícil que el ajedrez.
  • 6:23 - 6:27
    De hecho, más que trabajar
    con fórmulas predefinidas,
  • 6:27 - 6:30
    Watson tuvo que razonar para
    vencer a sus oponentes humanos.
  • 6:31 - 6:34
    Luego, algunas semanas atrás,
  • 6:34 - 6:38
    AlphaGo de DeepMind venció
    a los mejores en go,
  • 6:38 - 6:40
    que es más el juego
    más difícil que tenemos.
  • 6:40 - 6:44
    De hecho, en go, hay más
    movimientos posibles
  • 6:44 - 6:46
    que átomos en el universo.
  • 6:48 - 6:50
    Para ganar,
  • 6:50 - 6:53
    AlphaGo tuvo que desarrollar intuición.
  • 6:53 - 6:57
    De hecho, en cierto punto, los
    programadores de AlphaGo no entendían
  • 6:57 - 6:59
    por qué AlphaGo hacía lo que hacía.
  • 7:01 - 7:03
    Y todo avanza muy rápido.
  • 7:03 - 7:06
    Es decir, si pensamos que en
    el transcurso de una vida humana,
  • 7:06 - 7:08
    las computadoras pasaron
    de ser juegos de niños
  • 7:10 - 7:13
    a lo que se considera la cúspide
    del pensamiento estratégico.
  • 7:14 - 7:16
    Lo que básicamente ocurre
  • 7:16 - 7:19
    es que las computadoras
    pasan de ser como Spock...
  • 7:20 - 7:22
    a ser más como Kirk.
  • 7:22 - 7:26
    (Risas)
  • 7:26 - 7:30
    De lógica pura a intuición.
  • 7:32 - 7:33
    ¿Uds. cruzarían ese puente?
  • 7:34 - 7:36
    Muchos piensan, "¡ni loco!"
  • 7:36 - 7:38
    (Risas)
  • 7:38 - 7:40
    Y llegan a esa decisión
    en una fracción de segundo.
  • 7:40 - 7:43
    De alguna forma sabían que
    ese puente es inestable.
  • 7:43 - 7:45
    Y esa es justo el tipo de intuición
  • 7:45 - 7:48
    que nuestros sistemas de aprendizaje
    profundo desarrollan ahora mismo.
  • 7:49 - 7:51
    Muy pronto, podremos
  • 7:51 - 7:54
    mostrarle a una computadora
    algo que hayamos diseñado,
  • 7:54 - 7:55
    y ésta lo mirará y dirá:
  • 7:55 - 7:58
    "Lo siento amigo, nunca va a funcionar.
    Inténtalo de nuevo".
  • 7:59 - 8:02
    O podrías saber si a la gente
    le va a gustar tu nueva canción,
  • 8:03 - 8:05
    o tu nuevo sabor de helado.
  • 8:07 - 8:10
    O, mucho más importante,
  • 8:10 - 8:12
    te podría ayudar a resolver un problema
  • 8:12 - 8:14
    que nunca hayamos enfrentado.
  • 8:14 - 8:15
    Como el cambio climático.
  • 8:15 - 8:17
    No estamos haciendo un gran trabajo,
  • 8:17 - 8:19
    podríamos usar toda
    la ayuda posible sin dudas.
  • 8:19 - 8:21
    De eso hablo,
  • 8:21 - 8:23
    tecnología que mejora
    nuestras habilidades cognitivas
  • 8:23 - 8:27
    para poder imaginar y diseñar
    más allá de nuestro alcance
  • 8:27 - 8:30
    como simples humanos antiguos
    y no aumentados.
  • 8:31 - 8:34
    ¿Pero qué pasa con todas
    estas cosas alocadas nuevas
  • 8:34 - 8:37
    que vamos a inventar y diseñar?
  • 8:37 - 8:41
    Creo que la era del humano aumentado
    tiene que ver tanto con el mundo físico
  • 8:41 - 8:45
    como con el virtual,
    el reino de lo intelectual.
  • 8:45 - 8:47
    ¿Cómo nos aumentará la tecnología?
  • 8:48 - 8:50
    En el mundo físico, sistemas robóticos.
  • 8:52 - 8:53
    Bueno, igual existe un miedo latente
  • 8:53 - 8:56
    de que los robots se quedarán
    con nuestro trabajo,
  • 8:56 - 8:58
    y es verdad en ciertos sectores.
  • 8:58 - 9:01
    Pero me interesa más esta idea
  • 9:01 - 9:06
    de que humanos y robots trabajen
    juntos para aumentarse entre sí,
  • 9:06 - 9:08
    y empezar a habitar un espacio nuevo.
  • 9:08 - 9:11
    Este es nuestro laboratorio
    en San Francisco,
  • 9:11 - 9:14
    donde una de nuestras áreas
    de interés es robótica avanzada,
  • 9:14 - 9:16
    en especial, colaboración
    entre humanos y robots.
  • 9:17 - 9:20
    Y este es Bishop, uno de nuestros robots.
  • 9:20 - 9:22
    Como un experimento, lo configuramos
  • 9:22 - 9:25
    para ayudar a una persona a hacer
    tareas repetitivas en construcción,
  • 9:26 - 9:30
    tareas como hacer agujeros para
    apliques o luces en una pared de yeso.
  • 9:30 - 9:33
    (Risas)
  • 9:34 - 9:37
    El compañero humano de Bishop
    puede decir qué hacer en inglés
  • 9:37 - 9:38
    y con gestos simples,
  • 9:38 - 9:40
    como hablarle a un perro,
  • 9:40 - 9:42
    y luego Bishop ejecuta
    dichas instrucciones
  • 9:42 - 9:44
    con una precisión perfecta.
  • 9:44 - 9:47
    Usamos al humano para lo que es bueno:
  • 9:47 - 9:49
    conciencia, percepción
    y toma de decisiones.
  • 9:49 - 9:52
    Y usamos al robot para lo que es bueno:
  • 9:52 - 9:53
    precisión y repetición.
  • 9:54 - 9:57
    Y otro buen proyecto
    en el que trabajó Bishop.
  • 9:57 - 10:00
    El objetivo de este,
    al que denominamos HIVE,
  • 10:00 - 10:04
    fue experimentar con humanos,
    computadoras y robots
  • 10:04 - 10:07
    todos trabajando juntos para resolver
    un problema complejo de diseño.
  • 10:08 - 10:09
    Humanos como fuerza laboral.
  • 10:09 - 10:13
    Se movieron por la zona de construcción,
    manipulando el bambú,
  • 10:13 - 10:16
    el cual, al no ser un material isomorfo,
  • 10:16 - 10:17
    es difícil de manipular por los robots.
  • 10:18 - 10:20
    Luego los robots hicieron
    un camino serpenteante
  • 10:20 - 10:22
    casi imposible de hacer para un humano.
  • 10:22 - 10:26
    Y luego teníamos una inteligencia
    artificial que controlaba todo.
  • 10:26 - 10:29
    Le decía a los humanos qué hacer,
    y a los robots qué hacer
  • 10:29 - 10:32
    y llevaba registro de miles
    de componentes individuales.
  • 10:32 - 10:34
    Es interesante que,
  • 10:34 - 10:37
    construir este pabellón
    era prácticamente imposible
  • 10:37 - 10:41
    sin humanos, robots e inteligencia
    artificial aumentándose entre sí.
  • 10:42 - 10:46
    Les mostraré uno de mis proyectos.
    Es un poquito descabellado.
  • 10:48 - 10:52
    Trabajamos con un artista en Ámsterdam,
    Joris Laarman y su equipo en MX3D,
  • 10:54 - 10:56
    en un diseño generativo
    para imprimir con robots
  • 10:56 - 10:59
    el primer puente creado de
    manera autónoma en el mundo.
  • 11:01 - 11:05
    Joris y una inteligencia artificial
    diseñan esto ahora, mientras hablamos,
  • 11:05 - 11:06
    en Ámsterdam.
  • 11:07 - 11:09
    Y cuando terminen, les daremos luz verde,
  • 11:09 - 11:13
    y los robots empezarán a imprimir
    en 3D el acero inoxidable,
  • 11:13 - 11:16
    y luego seguirán imprimiendo
    sin intervención humana,
  • 11:16 - 11:17
    hasta que el puente se termine.
  • 11:19 - 11:22
    Conforme las computadoras
    aumenten nuestra realidad
  • 11:22 - 11:24
    para imaginar y diseñar cosas nuevas,
  • 11:24 - 11:27
    los sistemas robóticos
    nos ayudarán a crear cosas
  • 11:27 - 11:29
    que nunca podríamos haber hecho antes.
  • 11:30 - 11:34
    ¿Y qué pasa con nuestra habilidad
    para sentir y controlar estas cosas?
  • 11:34 - 11:38
    ¿Y si usamos un sistema nervioso
    para controlar las cosas que hacemos?
  • 11:40 - 11:43
    Nuestro sistema nervioso,
    el de los humanos,
  • 11:43 - 11:45
    nos dice todo lo que
    pasa a nuestro alrededor.
  • 11:46 - 11:49
    Pero el sistema nervioso de las cosas
    que creamos es rudimentario.
  • 11:49 - 11:52
    En este punto diría que es una porquería.
  • 11:52 - 11:53
    (Risas)
  • 11:53 - 11:57
    Por ejemplo, un auto no le dice
    al departamento de obras públicas
  • 11:57 - 12:00
    que acaba de pasar un bache en
    la esquina de Broadway y Morrison.
  • 12:01 - 12:03
    Un edificio no les dice a sus diseñadores
  • 12:03 - 12:06
    si la gente que está dentro lo disfruta,
  • 12:08 - 12:11
    y el fabricante de juguetes no sabe
  • 12:11 - 12:13
    si se juega con cierto juguete,
  • 12:13 - 12:15
    cómo, dónde, y si es divertido o no.
  • 12:16 - 12:20
    Miren, seguro que los diseñadores
    se imaginaron esta vida para la Barbie
  • 12:20 - 12:21
    cuando la diseñaron.
  • 12:21 - 12:22
    (Risas)
  • 12:23 - 12:26
    ¿Pero qué pasaría si en realidad
    la Barbie se siente muy sola?
  • 12:26 - 12:30
    (Risas)
  • 12:30 - 12:32
    Si los diseñadores supieran
  • 12:32 - 12:34
    qué pasa realmente en el mundo
  • 12:34 - 12:36
    con sus diseños: caminos,
    edificios, Barbies,
  • 12:36 - 12:39
    podrían usar ese conocimiento
    para crear una experiencia
  • 12:39 - 12:40
    mejor para el usuario.
  • 12:41 - 12:42
    Lo que falta es un sistema nervioso
  • 12:42 - 12:46
    que nos conecte a las cosas que
    diseñamos, creamos, y usamos.
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    ¿Qué pasaría si todos tuvieran
    ese tipo de información
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    desde todas las cosas
    que creamos en el mundo?
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    Con todo lo que hacemos,
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    gastamos una cantidad inmensa
    de dinero y energías.
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    De hecho, el último año,
    cerca de USD 2 billones
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    intentando que la gente
    compre lo que hacemos.
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    Pero si existiera esta conexión
    con las cosas que uno diseña y crea
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    después de que salen al mundo,
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    después de vendidas,
    lanzadas o lo que sea,
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    podríamos en verdad cambiarlo,
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    e ir desde hacer que la
    gente quiera nuestras cosas,
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    a hacer cosas que la gente
    quiere en primer lugar.
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    La buena noticia es que
    trabajamos en sistemas nerviosos
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    que nos conectan con lo que creamos.
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    Estamos trabajando en un proyecto
  • 13:33 - 13:38
    con un par de personas en Los Ángeles
    llamados los Bandito Brothers
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    y su equipo.
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    Y una de las cosas que hacen
    es crear autos delirantes
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    que hacen cosas absolutamente delirantes.
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    Estas personas están locas,
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    (Risas)
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    de la mejor manera.
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    Y lo que estamos haciendo juntos
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    es tomar el chasis tradicional de un auto
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    y darle un sistema nervioso.
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    Lo equipamos con decenas de sensores,
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    pusimos un piloto de
    primer nivel al volante,
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    lo llevamos al desierto, y lo manejó
    al máximo durante una semana.
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    Y el sistema nervioso
    del auto capturó todo
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    lo que pasaba en el auto.
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    Capturamos 4000 millones de datos,
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    todas las fuerzas a la que era sometido.
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    Y luego construimos algo alocado.
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    Tomamos esos datos y los pusimos
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    en una inteligencia artificial de diseño
    generativo que llamamos "Dreamcatcher".
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    ¿Y qué obtienes cuando les das un sistema
    nervioso a una herramienta de diseño
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    y le pides que te construya
    lo último en chasis de autos?
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    Obtienes esto.
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    Estos es algo que un humano
    nunca podría haber diseñado.
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    Pero esto lo diseñó un humano,
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    un humano aumentado por una
    inteligencia de diseño generativo,
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    un sistema nervioso digital
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    y robots que realmente
    pueden fabricar algo así.
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    Si este es el futuro, la era aumentada,
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    y aumentaremos nuestro nivel
    cognitivo, físico y perceptivo,
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    ¿a qué se parecerá?
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    ¿A qué se parecerá este
    país de las maravillas?
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    Creo que veremos un mundo
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    donde iremos de cosas que se fabrican
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    a cosas que se cultivan.
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    De cosas que se construyen
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    a cosas que se cultivan.
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    Iremos de estar aislados
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    a estar conectados.
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    Iremos de extracción
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    a adoptar la agregación.
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    Y también creo que pasaremos de
    ansiar la obediencia de nuestras cosas
  • 15:45 - 15:47
    a valorar su autonomía.
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    Gracias a las capacidades aumentadas
  • 15:51 - 15:54
    nuestro mundo sufrirá un cambio drástico.
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    Pienso que una buena analogía es
    el microcosmo de un arrecife de coral.
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    Tendremos un mundo con
    más variedad, más conectividad,
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    más dinamismo, más complejidad,
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    más adaptabilidad y, por supuesto,
  • 16:07 - 16:08
    más belleza.
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    La formas de las cosas por venir
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    será algo que jamás hemos visto antes.
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    ¿Por qué?
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    Porque nuestra nueva asociación
    le dará forma a estas cosas
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    entre tecnología, naturaleza, y humanidad.
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    Eso, para mí, es un futuro
    que vale la pena anhelar.
  • 16:27 - 16:28
    Muchas gracias a todos.
  • 16:28 - 16:35
    (Aplausos)
Title:
El futuro de la aumentación humana | Maurice Conti | TEDxPortland
Description:

Esta charla es de un evento TEDx, organizado de manera independiente a las conferencias TED. Más información en: http://ted.com/tedx

¿Qué obtienes cuando le das una herramienta de diseño a un sistema nervioso digital? Maurice Conti explora una sociedad nueva entre tecnología, naturaleza, y humanidad. El futuro de la aumentación humana.

Maurice es un diseñador, futurista, e innovador. Es el director de Innovación Estratégica en Autodesk y trabajó con pequeñas empresas, agencias gubernamentales, artistas renombrados, y corporaciones para explorar lo que el futuro puede ofrecerles, y diseñar soluciones para hacerlos llegar a él. Como líder del Laboratorio de Investigación Aplicada en Autodesk, su trabajo se centra en la robótica avanzada, en el aprendizaje aplicado de máquinas, y en el aumento del nivel del mar. Viajó por el mundo. EE.UU., Nueva Zelanda, y las Naciones Unidas lo condecoraron por su valentía al salvarle la vida a tres náufragos. Vive en Muir Beach, CA, donde trabaja como bombero voluntario.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDxTalks
Duration:
16:42

Spanish subtitles

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