WEBVTT

00:00:00.735 --> 00:00:03.024
¿Cuántos de Uds. son creativos?

00:00:03.048 --> 00:00:06.672
Diseñadores, ingenieros,
emprendedores, artistas,

00:00:06.696 --> 00:00:09.083
o quizás solo tienen 
una gran imaginación.

00:00:09.107 --> 00:00:10.955
Muestren sus manos.

00:00:10.979 --> 00:00:12.160
La mayoría de Uds.

00:00:13.334 --> 00:00:15.628
Tengo algo que decir para
nosotros los creativos.

00:00:16.714 --> 00:00:19.287
En los próximos 20 años,

00:00:21.471 --> 00:00:24.444
la manera de realizar nuestro
trabajo va a cambiar

00:00:25.382 --> 00:00:27.539
más que en los últimos 2000 años.

00:00:28.511 --> 00:00:33.139
De hecho, pienso que estamos ante 
una nueva era en nuestra historia.

00:00:33.645 --> 00:00:38.406
Hubo cuatro grandes eras históricas
definidas por la manera de trabajar.

00:00:39.404 --> 00:00:42.679
La era cazadora-recolectora
duró varios millones de años.

00:00:43.163 --> 00:00:46.739
Luego, la era agrícola
duró varios miles de años.

00:00:47.195 --> 00:00:50.685
La era industrial
duró un par de siglos.

00:00:50.709 --> 00:00:54.996
Y ahora la era de la información
que lleva solo algunas décadas.

00:00:55.020 --> 00:01:00.240
Y hoy, estamos en presencia de una
nueva gran era para nuestra especie.

00:01:01.296 --> 00:01:03.976
Bienvenidos a la era aumentada.

00:01:04.000 --> 00:01:07.693
En esta era nueva, las capacidades
del ser humano serán aumentadas

00:01:07.717 --> 00:01:10.785
por sistemas computarizados
que nos ayudarán a pensar,

00:01:10.809 --> 00:01:12.995
sistemas robóticos que
ayudarán a construir,

00:01:13.019 --> 00:01:14.667
y sistemas nerviosos digitales

00:01:14.691 --> 00:01:18.381
que conectarán con el mundo
más allá de los sentidos naturales.

00:01:19.437 --> 00:01:21.379
Comencemos con la aumentación cognitiva.

00:01:21.403 --> 00:01:23.603
¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados?

00:01:24.133 --> 00:01:26.783
(Risas)

00:01:26.807 --> 00:01:29.628
En realidad yo aseguraría
que ya estamos aumentados.

00:01:30.288 --> 00:01:31.792
Imagínense en una fiesta,

00:01:31.816 --> 00:01:35.336
y alguien les hace una pregunta
para la que no tienen respuesta.

00:01:35.360 --> 00:01:39.120
Si tienen uno de estos, en algunos
segundos, pueden saber la respuesta.

00:01:39.869 --> 00:01:42.168
Pero este es un comienzo primitivo.

00:01:42.863 --> 00:01:46.194
Incluso Siri es una herramienta pasiva.

00:01:46.660 --> 00:01:50.041
De hecho, en los últimos
tres millones y medio de años,

00:01:50.065 --> 00:01:53.174
las herramientas que usamos
fueron completamente pasivas.

00:01:54.203 --> 00:01:57.858
Hacen justo lo que les pedimos
y nada más.

00:01:57.882 --> 00:02:00.983
Nuestra primera herramienta
cortaba donde la golpeábamos.

00:02:01.822 --> 00:02:04.862
El cincel solo talla donde
el artista lo apunta.

00:02:05.343 --> 00:02:10.984
E incluso las herramientas más avanzadas
no hacen nada sin nuestra dirección.

00:02:11.008 --> 00:02:14.189
De hecho, al día de la fecha,
y esto es algo que me frustra,

00:02:14.213 --> 00:02:15.661
siempre estuvimos limitados

00:02:15.685 --> 00:02:19.186
por esta necesidad manual de ejercer
nuestra voluntad en las herramientas

00:02:19.210 --> 00:02:21.507
literalmente, con las manos,

00:02:21.531 --> 00:02:22.959
incluso con las computadoras.

00:02:24.072 --> 00:02:26.535
Pero yo soy más como Scotty
de "Star Trek".

00:02:26.559 --> 00:02:28.409
(Risas)

00:02:28.433 --> 00:02:30.579
Quiero conversar con la computadora.

00:02:30.603 --> 00:02:33.573
Quiero decirle "Computadora,
diseñemos un auto",

00:02:33.597 --> 00:02:35.136
y que me lo muestre.

00:02:35.160 --> 00:02:37.768
Y yo diga "No, que parezca
más rápido y menos alemán",

00:02:37.792 --> 00:02:39.955
y pum, la computadora muestra una opción.

00:02:39.979 --> 00:02:41.844
(Risas)

00:02:42.208 --> 00:02:44.514
Esa conversación puede parecer lejana,

00:02:44.538 --> 00:02:47.203
quizás menos de lo que pensamos,

00:02:47.227 --> 00:02:48.990
pero ahora,

00:02:49.014 --> 00:02:50.165
trabajamos en ello.

00:02:50.189 --> 00:02:54.222
Las herramientas están haciendo
el salto de pasivas a generativas.

00:02:54.831 --> 00:02:58.139
Las herramientas generativas
usan una computadora y algoritmos

00:02:58.163 --> 00:03:00.771
para sintetizar geometría,

00:03:00.795 --> 00:03:03.549
para crear nuevos diseños por sí mismas.

00:03:03.996 --> 00:03:06.744
Solo necesita objetivos y restricciones.

00:03:06.768 --> 00:03:08.176
Les daré un ejemplo.

00:03:08.200 --> 00:03:10.988
En el caso de este chasis de dron aéreo,

00:03:11.012 --> 00:03:13.638
solo es necesario decir algo como,

00:03:13.662 --> 00:03:14.935
tiene cuatro hélices,

00:03:14.959 --> 00:03:17.090
que sea lo más liviano posible,

00:03:17.114 --> 00:03:19.384
y con aerodinámica eficiente.

00:03:19.408 --> 00:03:24.322
Luego la computadora explora
todas las soluciones posibles.

00:03:24.346 --> 00:03:28.273
Cada posible solución que
concuerda con los criterios,

00:03:28.297 --> 00:03:29.739
millones.

00:03:29.763 --> 00:03:31.738
Se necesitan computadoras grandes.

00:03:31.762 --> 00:03:33.717
Pero nos devuelve diseños

00:03:33.741 --> 00:03:36.884
que por nuestros propios medios
nunca podríamos imaginar.

00:03:37.326 --> 00:03:40.238
Y la computadora llega a esto
por sus propios medios.

00:03:40.262 --> 00:03:41.940
Nadie jamás dibujó nada,

00:03:41.964 --> 00:03:44.050
y comenzó de cero.

00:03:45.038 --> 00:03:47.425
Y por cierto, no es un accidente

00:03:47.449 --> 00:03:50.930
que el cuerpo del dron se parezca
a la pelvis de una ardilla voladora.

00:03:51.287 --> 00:03:53.294
(Risas)

00:03:54.040 --> 00:03:56.342
Es porque los algoritmos trabajan

00:03:56.366 --> 00:03:58.003
igual que la evolución.

00:03:58.475 --> 00:04:01.375
Es emocionante que estamos
empezando a ver esta tecnología

00:04:01.399 --> 00:04:02.558
en el mundo real.

00:04:02.582 --> 00:04:05.034
Trabajamos con Airbus
durante un par de años

00:04:05.058 --> 00:04:07.157
en este concepto de avión para el futuro.

00:04:07.157 --> 00:04:09.061
Aunque todavía es muy lejano.

00:04:09.085 --> 00:04:12.865
Pero hace poco usamos inteligencia
artificial de diseño generativo

00:04:12.889 --> 00:04:14.696
para llegar a esto.

00:04:15.609 --> 00:04:20.762
Esta es una división de cabina impresa
en 3D diseñada por una computadora.

00:04:20.786 --> 00:04:23.610
Es más fuerte que la original
y pesa la mitad,

00:04:23.634 --> 00:04:26.780
y va a volar en el Airbus A320
más adelante en este año.

00:04:27.105 --> 00:04:29.164
Ahora las computadoras pueden generar.

00:04:29.164 --> 00:04:33.583
Pueden brindar sus propias soluciones
para nuestros problemas bien definidos.

00:04:34.677 --> 00:04:35.987
Pero no son intuitivas.

00:04:36.011 --> 00:04:39.097
Siempre tienen que comenzar de cero
en cada oportunidad,

00:04:39.121 --> 00:04:41.686
Y eso es porque nunca aprenden.

00:04:42.368 --> 00:04:44.134
No como Maggie.

00:04:44.158 --> 00:04:45.739
(Risas)

00:04:45.763 --> 00:04:49.060
Maggie es más inteligente que nuestras
herramientas más avanzadas.

00:04:49.467 --> 00:04:50.907
¿Qué quiero decir?

00:04:50.931 --> 00:04:52.521
Si su dueño toma la correa,

00:04:52.545 --> 00:04:54.613
Maggie sabe con bastante seguridad

00:04:54.637 --> 00:04:56.041
que es hora de dar un paseo.

00:04:56.065 --> 00:04:57.250
¿Y cómo lo aprendió?

00:04:57.274 --> 00:05:00.598
Bueno, cada vez que su dueño
toma la correa, salen a pasear.

00:05:00.622 --> 00:05:02.500
Maggie hizo tres cosas:

00:05:02.524 --> 00:05:04.393
tuvo que prestar atención,

00:05:04.417 --> 00:05:06.499
tuvo que recordar qué pasó,

00:05:06.523 --> 00:05:10.540
y tuvo que retener y crear
un patrón en su cabeza.

00:05:11.289 --> 00:05:13.218
Interesante, eso es justo

00:05:13.218 --> 00:05:16.461
lo que los científicos intentan hacer
con la inteligencia artificial

00:05:16.461 --> 00:05:17.954
desde hace 60 años.

00:05:18.683 --> 00:05:20.032
Allá en 1952,

00:05:20.056 --> 00:05:23.857
construyeron esta computadora
que podía jugar a tres en raya.

00:05:25.081 --> 00:05:26.241
Gran cosa.

00:05:27.029 --> 00:05:30.029
Luego, 45 años más tarde en 1997,

00:05:30.053 --> 00:05:32.525
Deep Blue ganó a Kasparov al ajedrez.

00:05:34.046 --> 00:05:39.014
2011, Watson le gana a estos
dos humanos en Jeopardy,

00:05:39.038 --> 00:05:41.966
que, para una computadora,
es mucho más difícil que el ajedrez.

00:05:41.990 --> 00:05:45.802
De hecho, más que trabajar
con fórmulas predefinidas,

00:05:45.826 --> 00:05:49.149
Watson tuvo que razonar para
vencer a sus oponentes humanos.

00:05:50.393 --> 00:05:52.832
Luego, algunas semanas atrás,

00:05:52.856 --> 00:05:57.118
AlphaGo de DeepMind venció
a los mejores en Go,

00:05:57.142 --> 00:05:59.354
que es más el juego
más difícil que tenemos.

00:05:59.378 --> 00:06:02.274
De hecho, en Go, hay más
movimientos posibles

00:06:02.298 --> 00:06:04.322
que átomos en el universo.

00:06:06.210 --> 00:06:08.036
Para ganar,

00:06:08.060 --> 00:06:10.678
AlphaGo tuvo que desarrollar intuición.

00:06:11.098 --> 00:06:15.208
De hecho, en cierto punto, los
programadores de AlphaGo no entendían

00:06:15.232 --> 00:06:17.518
por qué AlphaGo hacía lo que hacía.

00:06:19.451 --> 00:06:21.111
Y todo avanza muy rápido.

00:06:21.135 --> 00:06:24.362
Es decir, si pensamos que en
el transcurso de una vida humana,

00:06:24.386 --> 00:06:26.619
las computadoras pasaron
de ser juegos de niños

00:06:27.920 --> 00:06:30.968
a lo que se considera la cúspide
del pensamiento estratégico.

00:06:31.999 --> 00:06:34.416
Lo que básicamente ocurre

00:06:34.440 --> 00:06:37.750
es que las computadoras
pasan de ser como Spock...

00:06:37.774 --> 00:06:39.723
a ser más como Kirk.

00:06:39.747 --> 00:06:43.365
(Risas)

00:06:43.389 --> 00:06:46.813
De lógica pura a intuición.

00:06:48.184 --> 00:06:49.927
¿Uds. cruzarían ese puente?

00:06:50.609 --> 00:06:52.932
Muchos piensan, "¡ni loco!"

00:06:52.956 --> 00:06:54.264
(Risas)

00:06:54.288 --> 00:06:56.945
Y llegan a esa decisión
en una fracción de segundo.

00:06:56.969 --> 00:06:59.397
De alguna forma sabían que
ese puente es inestable.

00:06:59.421 --> 00:07:01.410
Y esa es justo el tipo de intuición

00:07:01.434 --> 00:07:05.002
que nuestros sistemas de aprendizaje
profundo desarrollan ahora mismo.

00:07:05.722 --> 00:07:07.429
Muy pronto, podremos

00:07:07.453 --> 00:07:09.659
mostrarle algo que hayamos diseñado

00:07:09.683 --> 00:07:10.836
a una computadora

00:07:10.860 --> 00:07:12.349
y ésta lo mirará y dirá:

00:07:12.373 --> 00:07:15.196
"Lo siento amigo, no va a funcionar.
Inténtalo de nuevo".

00:07:15.854 --> 00:07:18.924
O podrías saber si a la gente
le va a gustar tu nueva canción,

00:07:19.773 --> 00:07:21.836
o tu nuevo sabor de helado.

00:07:23.549 --> 00:07:26.128
O, mucho más importante,

00:07:26.152 --> 00:07:28.516
te podría ayudar a resolver un problema

00:07:28.540 --> 00:07:30.177
que nunca hayamos enfrentado.

00:07:30.201 --> 00:07:31.602
Como el cambio climático.

00:07:31.626 --> 00:07:33.646
No estamos haciendo un gran trabajo,

00:07:33.670 --> 00:07:35.915
podríamos usar toda
la ayuda posible sin dudas.

00:07:35.939 --> 00:07:37.397
De eso hablo,

00:07:37.421 --> 00:07:39.976
tecnología que mejora
nuestras habilidades cognitivas

00:07:40.000 --> 00:07:43.552
para poder imaginar y diseñar
más allá de nuestro alcance

00:07:43.576 --> 00:07:46.135
como simples humanos antiguos
y no aumentados.

00:07:47.984 --> 00:07:50.925
¿Pero qué pasa con todas
estas cosas alocadas nuevas

00:07:50.949 --> 00:07:53.390
que vamos a inventar y diseñar?

00:07:53.952 --> 00:07:58.045
Creo que la era del humano aumentado
tiene que ver tanto con el mundo físico

00:07:58.069 --> 00:08:01.134
como con el virtual,
el reino de lo intelectual.

00:08:01.833 --> 00:08:03.754
¿Cómo nos aumentará la tecnología?

00:08:04.261 --> 00:08:06.734
En el mundo físico, sistemas robóticos.

00:08:07.620 --> 00:08:09.356
Bueno, igual existe un miedo latente

00:08:09.380 --> 00:08:11.868
de que los robots asumirán
nuestro trabajo,

00:08:11.892 --> 00:08:13.722
y es verdad en ciertos sectores.

00:08:14.174 --> 00:08:17.052
Pero me interesa más esta idea

00:08:17.076 --> 00:08:22.086
de que humanos y robots trabajen
juntos para aumentarse entre sí,

00:08:22.110 --> 00:08:24.168
y empezar a habitar un espacio nuevo.

00:08:24.192 --> 00:08:26.554
Este es nuestro laboratorio
en San Francisco,

00:08:26.578 --> 00:08:29.720
donde una de nuestras áreas
de interés es robótica avanzada,

00:08:29.744 --> 00:08:32.255
en especial, colaboración
entre humanos y robots.

00:08:33.034 --> 00:08:35.793
Y este es Bishop, uno de nuestros robots.

00:08:35.817 --> 00:08:37.606
Como un experimento, lo configuramos

00:08:37.630 --> 00:08:41.090
para ayudar a una persona a hacer
tareas repetitivas en construcción,

00:08:41.984 --> 00:08:46.178
tareas como hacer agujeros para
apliques o luces en una pared de yeso.

00:08:46.202 --> 00:08:48.668
(Risas)

00:08:49.877 --> 00:08:52.988
El compañero humano de Bishop
puede decir qué hacer en inglés

00:08:53.012 --> 00:08:54.317
y con gestos simples,

00:08:54.341 --> 00:08:55.788
como hablarle a un perro,

00:08:55.812 --> 00:08:57.955
y luego Bishop ejecuta
dichas instrucciones

00:08:57.979 --> 00:08:59.871
con una precisión perfecta.

00:08:59.895 --> 00:09:02.884
Usamos al humano para lo que es bueno:

00:09:02.908 --> 00:09:05.241
conciencia, percepción
y toma de decisiones.

00:09:05.265 --> 00:09:07.505
Y usamos al robot para lo que es bueno:

00:09:07.529 --> 00:09:09.277
precisión y repetición.

00:09:10.252 --> 00:09:12.619
Y otro buen proyecto
en el que trabajó Bishop.

00:09:12.643 --> 00:09:15.718
El objetivo de este,
al que denominamos HIVE,

00:09:15.742 --> 00:09:19.593
fue experimentar con humanos,
computadoras y robots

00:09:19.617 --> 00:09:23.167
todos trabajando juntos para resolver
un problema complejo de diseño.

00:09:23.793 --> 00:09:25.244
Humanos como fuerza laboral.

00:09:25.268 --> 00:09:28.741
Se movieron por la zona de construcción,
manipulando el bambú,

00:09:28.765 --> 00:09:31.521
el cual, al no ser un material isomorfo,

00:09:31.545 --> 00:09:33.419
es difícil de manipular por los robots.

00:09:33.443 --> 00:09:35.715
Luego los robots hicieron
un camino serpenteante

00:09:35.715 --> 00:09:37.940
casi imposible de hacer para un humano.

00:09:37.964 --> 00:09:41.585
Y luego teníamos una inteligencia
artificial que controlaba todo.

00:09:41.609 --> 00:09:44.899
Le decía a los humanos qué hacer,
y a los robots qué hacer

00:09:44.923 --> 00:09:47.838
y llevaba registro de miles
de componentes individuales.

00:09:47.862 --> 00:09:49.042
Es interesante que,

00:09:49.066 --> 00:09:52.207
construir este pabellón
era prácticamente imposible

00:09:52.231 --> 00:09:56.755
sin humanos, robots e inteligencia
artificial aumentándose entre sí.

00:09:57.890 --> 00:10:01.210
Les mostraré uno de mis proyectos.
Es un poquito descabellado.

00:10:01.234 --> 00:10:05.702
Trabajamos con un artista en Amsterdam,
Joris Laarman y su equipo en MX3D,

00:10:05.726 --> 00:10:08.604
en un diseño generativo
para imprimir con robots

00:10:08.628 --> 00:10:11.623
el primer puente creado de
manera autónoma en el mundo.

00:10:12.315 --> 00:10:16.000
Joris y una inteligencia artificial
diseñan esto ahora, mientras hablamos,

00:10:16.024 --> 00:10:17.196
en Amsterdam.

00:10:17.220 --> 00:10:19.541
Y cuando terminen, les daremos luz verde,

00:10:19.565 --> 00:10:22.876
y los robots empezarán a imprimir
en 3D el acero inoxidable,

00:10:22.900 --> 00:10:26.183
y luego seguirán imprimiendo
sin intervención humana,

00:10:26.207 --> 00:10:27.765
hasta que el puente se termine.

00:10:29.099 --> 00:10:32.027
Conforme las computadoras
aumenten nuestra realidad

00:10:32.051 --> 00:10:34.201
para imaginar y diseñar cosas nuevas,

00:10:34.225 --> 00:10:37.120
los sistemas robóticos
nos ayudarán a crear cosas

00:10:37.144 --> 00:10:39.228
que nunca podríamos haber hecho antes.

00:10:40.347 --> 00:10:44.507
¿Y qué pasa con nuestra habilidad
para sentir y controlar estas cosas?

00:10:44.531 --> 00:10:48.562
¿Y si usamos un sistema nervioso
para controlar las cosas que hacemos?

00:10:48.586 --> 00:10:51.098
Nuestro sistema nervioso,
el de los humanos,

00:10:51.122 --> 00:10:53.433
nos dice todo lo que
pasa a nuestro alrededor.

00:10:54.186 --> 00:10:57.870
Pero el sistema nervioso de las cosas
que creamos es rudimentario.

00:10:57.894 --> 00:11:01.457
Por ejemplo, un auto no le dice
al departamento de obras públicas

00:11:01.481 --> 00:11:04.611
que acaba de pasar un bache en
la esquina de Broadway y Morrison.

00:11:04.635 --> 00:11:06.667
Un edificio no les dice a sus diseñadores

00:11:06.691 --> 00:11:09.375
si la gente que está dentro lo disfruta,

00:11:09.399 --> 00:11:12.409
y el fabricante de juguetes no sabe

00:11:12.433 --> 00:11:14.440
si se juega con cierto juguete,

00:11:14.464 --> 00:11:17.003
cómo, dónde, y si es divertido o no.

00:11:17.620 --> 00:11:21.434
Miren, seguro que los diseñadores
se imaginaron esta vida para la Barbie

00:11:21.458 --> 00:11:22.682
cuando la diseñaron.

00:11:22.706 --> 00:11:24.153
(Risas)

00:11:24.177 --> 00:11:27.083
¿Pero qué pasaría si en realidad
la Barbie se siente muy sola?

00:11:27.107 --> 00:11:30.254
(Risas)

00:11:31.266 --> 00:11:32.554
Si los diseñadores supieran

00:11:32.578 --> 00:11:34.685
qué pasa realmente en el mundo

00:11:34.709 --> 00:11:37.292
con sus diseños: caminos,
edificios, Barbies,

00:11:37.316 --> 00:11:40.010
podrían usar ese conocimiento
para crear una experiencia

00:11:40.034 --> 00:11:41.434
mejor para el usuario.

00:11:41.458 --> 00:11:43.249
Lo que falta es un sistema nervioso

00:11:43.273 --> 00:11:46.982
que nos conecte a las cosas que
diseñamos, creamos, y usamos.

00:11:47.915 --> 00:11:51.470
¿Qué pasaría si todos tuvieran
ese tipo de información

00:11:51.494 --> 00:11:53.677
desde todas las cosas
que creamos en el mundo?

00:11:55.432 --> 00:11:56.883
Con todo lo que hacemos,

00:11:56.907 --> 00:11:59.342
gastamos una cantidad inmensa
de dinero y energías.

00:11:59.366 --> 00:12:01.742
De hecho, el último año,
cerca de USD 2 billones

00:12:01.766 --> 00:12:04.620
intentando que la gente
compre lo que hacemos.

00:12:04.644 --> 00:12:08.032
Pero si existiera esta conexión
con las cosas que uno diseña y crea

00:12:08.056 --> 00:12:09.783
después de que salen al mundo,

00:12:09.807 --> 00:12:13.421
después de vendidas,
lanzadas o lo que sea,

00:12:13.445 --> 00:12:15.065
podríamos en verdad cambiarlo,

00:12:15.089 --> 00:12:18.136
e ir desde hacer que la
gente quiera nuestras cosas,

00:12:18.160 --> 00:12:21.594
a hacer cosas que la gente
quiere en primer lugar.

00:12:21.618 --> 00:12:24.405
La buena noticia es que
trabajamos en sistemas nerviosos

00:12:24.429 --> 00:12:27.230
que nos conectan con lo que creamos.

00:12:28.365 --> 00:12:29.992
Estamos trabajando en un proyecto

00:12:30.016 --> 00:12:33.728
con un par de personas en Los Ángeles
llamados los Bandito Brothers

00:12:33.752 --> 00:12:35.159
y su equipo.

00:12:35.183 --> 00:12:38.616
Y una de las cosas que hacen
es crear autos delirantes

00:12:38.640 --> 00:12:41.513
que hacen cosas absolutamente delirantes.

00:12:42.905 --> 00:12:44.355
Estas personas están locas,

00:12:44.379 --> 00:12:45.415
(Risas)

00:12:45.439 --> 00:12:46.842
de la mejor manera.

00:12:48.993 --> 00:12:50.756
Y lo que estamos haciendo juntos

00:12:50.780 --> 00:12:53.220
es tomar el chasis tradicional de un auto

00:12:53.244 --> 00:12:54.829
y darle un sistema nervioso.

00:12:54.853 --> 00:12:57.911
Lo equipamos con decenas de sensores,

00:12:57.935 --> 00:13:00.570
pusimos un piloto de
primer nivel al volante,

00:13:00.594 --> 00:13:03.951
lo llevamos al desierto, y lo manejó
al máximo durante una semana.

00:13:03.975 --> 00:13:06.466
Y el sistema nervioso
del auto capturó todo

00:13:06.490 --> 00:13:07.972
lo que pasaba en el auto.

00:13:07.996 --> 00:13:10.617
Capturamos 4000 millones de datos,

00:13:10.641 --> 00:13:12.951
todas las fuerzas a la que era sometido.

00:13:12.975 --> 00:13:14.634
Y luego construimos algo alocado.

00:13:15.268 --> 00:13:16.768
Tomamos esos datos y los pusimos

00:13:16.792 --> 00:13:20.528
en una inteligencia artificial de diseño
generativo que llamamos "Dreamcatcher".

00:13:21.270 --> 00:13:25.234
¿Y qué obtienes cuando les das un sistema
nervioso a una herramienta de diseño

00:13:25.258 --> 00:13:28.140
y le pides que te construya
lo último en chasis de autos?

00:13:28.723 --> 00:13:30.696
Obtienes esto.

00:13:32.293 --> 00:13:36.006
Estos es algo que un humano
nunca podría haber diseñado.

00:13:36.707 --> 00:13:38.595
Pero esto lo diseñó un humano,

00:13:38.619 --> 00:13:42.928
un humano aumentado por una
inteligencia de diseño generativo,

00:13:42.952 --> 00:13:44.183
un sistema nervioso digital

00:13:44.207 --> 00:13:47.212
y robots que realmente
pueden fabricar algo así.

00:13:47.680 --> 00:13:51.275
Si este es el futuro, la era aumentada,

00:13:51.299 --> 00:13:55.560
y aumentaremos nuestro nivel
cognitivo, físico y perceptivo,

00:13:55.584 --> 00:13:56.992
¿a qué se parecerá?

00:13:57.576 --> 00:14:00.897
¿A qué se parecerá este
país de las maravillas?

00:14:00.921 --> 00:14:02.630
Creo que veremos un mundo

00:14:02.654 --> 00:14:05.722
donde iremos de cosas que se fabrican

00:14:05.746 --> 00:14:07.191
a cosas que se cultivan.

00:14:08.159 --> 00:14:11.612
De cosas que se construyen

00:14:11.636 --> 00:14:13.340
a cosas que se cultivan.

00:14:14.134 --> 00:14:16.322
Iremos de estar aislados

00:14:16.346 --> 00:14:17.956
a estar conectados.

00:14:18.634 --> 00:14:21.045
Iremos de la extracción

00:14:21.069 --> 00:14:22.942
a adoptar la agregación.

00:14:23.967 --> 00:14:27.734
Y también creo que pasaremos de
ansiar la obediencia de nuestras cosas

00:14:27.758 --> 00:14:29.399
a valorar su autonomía.

00:14:30.510 --> 00:14:32.415
Gracias a las capacidades aumentadas

00:14:32.439 --> 00:14:34.816
nuestro mundo sufrirá un cambio drástico.

00:14:35.576 --> 00:14:38.822
Tendremos un mundo con
más variedad, más conectividad,

00:14:38.846 --> 00:14:41.133
más dinamismo, más complejidad,

00:14:41.157 --> 00:14:43.475
más adaptabilidad y, por supuesto,

00:14:43.499 --> 00:14:44.716
más belleza.

00:14:45.231 --> 00:14:46.795
La formas de las cosas por venir

00:14:46.819 --> 00:14:49.109
será algo que jamás hemos visto antes.

00:14:49.133 --> 00:14:50.292
¿Por qué?

00:14:50.316 --> 00:14:54.071
Porque nuestra nueva asociación
le dará forma a estas cosas

00:14:54.095 --> 00:14:57.765
entre tecnología, naturaleza y humanidad.

00:14:59.279 --> 00:15:03.083
Eso, para mí, es un futuro
que vale la pena anhelar.

00:15:03.107 --> 00:15:04.378
Muchas gracias a todos.

00:15:04.402 --> 00:15:10.071
(Aplausos)