0:00:10.847,0:00:13.799
Muy bien, Portland, guau.[br]Muchas gracias por recibirme.

0:00:14.038,0:00:15.498
Me encanta visitar esta ciudad.

0:00:15.522,0:00:18.625
¿En qué otra parte del mundo[br]puedo tener un desayuno así?

0:00:18.649,0:00:20.315
(Risas)

0:00:20.339,0:00:23.632
Y está claro, este es [br]un lugar muy creativo.

0:00:23.815,0:00:25.111
(Risas)

0:00:25.135,0:00:27.424
¿Cuántos de Uds. son creativos?

0:00:27.448,0:00:31.072
Diseñadores, ingenieros,[br]emprendedores, artistas,

0:00:31.096,0:00:33.483
o quizás solo tengan [br]una gran imaginación.

0:00:33.507,0:00:35.355
Muestren sus manos.

0:00:35.379,0:00:36.560
La mayoría de Uds.

0:00:37.734,0:00:40.028
Tengo noticias para [br]nosotros los creativos.

0:00:41.114,0:00:43.687
En los próximos 20 años,

0:00:45.871,0:00:48.844
la manera de realizar nuestro [br]trabajo va a cambiar

0:00:49.782,0:00:51.939
más que en los últimos 2000 años.

0:00:52.768,0:00:57.396
De hecho, pienso que estamos en presencia[br]de una nueva era en nuestra historia.

0:00:58.045,0:01:02.624
Hubo cuatro grandes eras históricas[br]definidas por la manera de trabajar.

0:01:03.804,0:01:07.079
La era cazadora-recolectora[br]duró varios millones de años.

0:01:07.563,0:01:11.139
Luego, la era agrícola [br]duró varios miles de años.

0:01:11.405,0:01:14.895
La era industrial [br]duró un par de siglos.

0:01:14.919,0:01:18.728
Y ahora la era de la información[br]que lleva solo algunas décadas.

0:01:19.230,0:01:24.450
Y hoy, estamos en presencia de una [br]nueva gran era para nuestra especie.

0:01:25.506,0:01:28.186
Bienvenidos a la era aumentada.

0:01:28.210,0:01:31.903
En esta era nueva, las capacidades [br]como ser humano serán aumentadas

0:01:31.927,0:01:34.995
por sistemas computarizados[br]que te ayudarán a pensar,

0:01:35.119,0:01:37.305
sistemas robóticos que [br]ayudarán a realizar,

0:01:37.329,0:01:38.977
y sistemas nerviosos digitales

0:01:39.001,0:01:42.691
que conectarán con el mundo[br]más allá de los sentidos naturales.

0:01:44.947,0:01:46.889
Comencemos con la aumentación cognitiva.

0:01:46.913,0:01:49.113
¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados?

0:01:49.270,0:01:51.545
(Risas)

0:01:51.569,0:01:53.084
Tenemos tres o cuatro,

0:01:53.108,0:01:54.791
solo porque estamos en Portland.

0:01:54.815,0:01:58.025
(Risas)

0:01:58.049,0:01:59.231
Sigan siendo raros.

0:01:59.255,0:02:01.543
(Risas)

0:02:01.567,0:02:04.388
En realidad yo aseguraría[br]que ya estamos aumentados.

0:02:05.048,0:02:06.552
Imagínense en una fiesta,

0:02:06.576,0:02:10.096
y alguien les hace una pregunta[br]para la que no tienen respuesta.

0:02:10.120,0:02:13.880
Si tienen uno de estos, en algunos[br]segundos, pueden saber la respuesta.

0:02:14.629,0:02:16.928
Pero este es un comienzo primitivo.

0:02:17.623,0:02:20.954
Incluso Siri es una herramienta pasiva.

0:02:21.420,0:02:24.801
De hecho, en los últimos[br]tres millones y medio de años,

0:02:24.825,0:02:28.348
las herramientas que usamos[br]fueron completamente pasivas.

0:02:29.563,0:02:33.218
Hacen justo lo que les pedimos[br]y nada más.

0:02:33.242,0:02:36.343
Nuestra primera herramienta[br]cortaba donde la golpeábamos.

0:02:37.382,0:02:40.422
El cincel solo talla donde[br]el artista lo apunta.

0:02:40.818,0:02:46.544
E incluso las herramientas más avanzadas[br]no hacen nada sin nuestra dirección.

0:02:47.598,0:02:50.779
De hecho, al día de la fecha, [br]y esto es algo que me frustra,

0:02:50.803,0:02:52.251
siempre estuvimos limitados

0:02:52.275,0:02:55.776
por esta necesidad manual de ejercer [br]nuestra voluntad en las herramientas

0:02:55.800,0:02:58.097
literalmente, con las manos,

0:02:58.121,0:02:59.549
incluso con las computadoras.

0:03:00.662,0:03:03.125
Pero yo soy más como Scotty [br]de "Star Trek".

0:03:03.149,0:03:04.999
(Risas)

0:03:05.023,0:03:07.169
Quiero conversar con la computadora.

0:03:07.193,0:03:10.163
Quiero decirle "Computadora, [br]diseñemos un auto",

0:03:10.187,0:03:11.726
y que me lo muestre.

0:03:11.750,0:03:14.358
Y yo diga "No, que parezca [br]más rápido y menos alemán",

0:03:14.382,0:03:16.545
y pum, la computadora muestra una opción.

0:03:16.569,0:03:18.434
(Risas)

0:03:18.798,0:03:21.104
Esa conversación puede parecer lejana,

0:03:21.128,0:03:23.793
quizás menos de lo que pensamos,

0:03:23.817,0:03:25.580
pero ahora,

0:03:25.604,0:03:26.755
trabajamos en ello.

0:03:26.779,0:03:30.812
Las herramientas están haciendo[br]el salto de pasivas a generativas.

0:03:31.421,0:03:36.069
Las herramientas generativas[br]usan una computadora y algoritmos

0:03:36.093,0:03:38.901
para sintetizar geometría,

0:03:38.925,0:03:41.679
para crear nuevos diseños por sí mismas.

0:03:42.126,0:03:44.874
Solo necesita objetivos y restricciones.

0:03:44.898,0:03:46.306
Les daré un ejemplo.

0:03:46.330,0:03:49.118
En el caso de este chasis de dron aéreo,

0:03:49.142,0:03:51.768
solo es necesario decir algo como,

0:03:51.792,0:03:53.065
tiene cuatro hélices,

0:03:53.089,0:03:55.220
que sea lo más liviano posible,

0:03:55.244,0:03:57.514
y con aerodinámica eficiente.

0:03:57.538,0:04:02.452
Luego la computadora explora[br]todas las soluciones posibles.

0:04:02.476,0:04:06.403
Cada posible solución que [br]concuerda con los criterios,

0:04:06.427,0:04:07.869
millones.

0:04:07.893,0:04:09.868
Se necesitan computadoras grandes.

0:04:09.892,0:04:11.847
Pero nos devuelve diseños

0:04:11.871,0:04:15.014
que por nuestros propios medios[br]nunca podríamos imaginar.

0:04:15.456,0:04:18.368
Y la computadora llega a esto [br]por sus propios medios.

0:04:18.392,0:04:20.070
Nadie jamás dibujó nada,

0:04:20.094,0:04:22.180
y comenzó de cero.

0:04:23.168,0:04:25.555
Y por cierto, no es un accidente

0:04:25.579,0:04:29.060
que el cuerpo del dron se parece[br]a la pelvis de una ardilla voladora.

0:04:29.231,0:04:32.146
(Risas)

0:04:32.170,0:04:34.472
Es porque los algoritmos trabajan

0:04:34.496,0:04:36.133
igual que la evolución.

0:04:37.045,0:04:39.705
Es emocionante que estamos [br]empezando a ver esta tecnología

0:04:39.729,0:04:40.888
en el mundo real.

0:04:40.912,0:04:43.364
Trabajamos con Airbus [br]durante un par de años

0:04:43.388,0:04:45.297
en este concepto de [br]avión para el futuro.

0:04:45.321,0:04:47.391
Aunque todavía es muy lejano.

0:04:47.415,0:04:51.195
Pero hace poco usamos inteligencia[br]artificial de diseño generativo

0:04:51.219,0:04:53.026
para llegar a esto.

0:04:53.939,0:04:59.092
Esta es una división de cabina impresa [br]en 3D diseñada por una computadora.

0:04:59.116,0:05:01.940
Es más fuerte que la original [br]y pesa la mitad,

0:05:01.964,0:05:05.110
y va a volar en el Airbus A320[br]más adelante en este año.

0:05:06.835,0:05:09.024
Ahora las computadoras pueden generar.

0:05:09.048,0:05:13.643
Pueden brindar sus propias soluciones[br]para nuestros problemas bien definidos.

0:05:14.737,0:05:16.047
Pero no son intuitivas.

0:05:16.071,0:05:19.157
Siempre tienen que comenzar de cero[br]en cada oportunidad,

0:05:19.181,0:05:21.871
Y eso es porque nunca aprenden.

0:05:22.768,0:05:24.534
No como Maggie.

0:05:24.558,0:05:26.139
(Risas)

0:05:26.163,0:05:29.460
Maggie es más inteligente que nuestras [br]herramientas más avanzadas.

0:05:29.867,0:05:31.367
¿Qué quiero decir?

0:05:31.391,0:05:32.981
Si su dueño toma la correa,

0:05:33.005,0:05:35.073
Maggie sabe con bastante seguridad

0:05:35.097,0:05:36.501
que es hora de un paseo.

0:05:36.525,0:05:37.710
¿Y cómo lo aprendió?

0:05:37.734,0:05:41.058
Bueno, cada vez que su dueño [br]toma la correa, salen a pasear.

0:05:41.082,0:05:42.960
Maggie hizo tres cosas:

0:05:42.984,0:05:44.853
tuvo que prestar atención,

0:05:44.877,0:05:46.959
tuvo que recordar qué pasó,

0:05:46.983,0:05:51.000
y tuvo que retener y crear [br]un patrón en su cabeza.

0:05:51.889,0:05:53.984
Interesante, eso es justo

0:05:54.008,0:05:56.531
lo que los científicos intentan hacer [br]con la inteligencia artificial

0:05:56.555,0:05:58.414
desde hace 60 años.

0:05:59.783,0:06:01.132
Allá en 1952,

0:06:01.156,0:06:04.957
construyeron esta computadora[br]que podía jugar ta-te-tí.

0:06:06.181,0:06:07.341
Gran cosa.

0:06:08.129,0:06:11.129
Luego, 45 años más tarde en 1997,

0:06:11.153,0:06:13.625
Deep Blue le ganó a Kasparov al ajedrez.

0:06:15.146,0:06:20.114
2011, Watson le gana a estos[br]dos humanos en Jeopardy,

0:06:20.138,0:06:23.066
que, para una computadora,[br]es mucho más difícil que el ajedrez.

0:06:23.090,0:06:26.902
De hecho, más que trabajar[br]con fórmulas predefinidas,

0:06:26.926,0:06:30.249
Watson tuvo que razonar para[br]vencer a sus oponentes humanos.

0:06:31.493,0:06:33.932
Luego, algunas semanas atrás,

0:06:33.956,0:06:38.218
AlphaGo de DeepMind venció[br]a los mejores en go,

0:06:38.242,0:06:40.454
que es más el juego [br]más difícil que tenemos.

0:06:40.478,0:06:43.974
De hecho, en go, hay más[br]movimientos posibles

0:06:43.998,0:06:46.022
que átomos en el universo.

0:06:47.910,0:06:49.736
Para ganar,

0:06:49.760,0:06:52.774
AlphaGo tuvo que desarrollar intuición.

0:06:52.798,0:06:56.908
De hecho, en cierto punto, los[br]programadores de AlphaGo no entendían

0:06:56.932,0:06:59.218
por qué AlphaGo hacía lo que hacía.

0:07:01.151,0:07:02.811
Y todo avanza muy rápido.

0:07:02.835,0:07:06.062
Es decir, si pensamos que en [br]el transcurso de una vida humana,

0:07:06.086,0:07:08.319
las computadoras pasaron [br]de ser juegos de niños

0:07:09.620,0:07:12.668
a lo que se considera la cúspide[br]del pensamiento estratégico.

0:07:13.699,0:07:16.116
Lo que básicamente ocurre

0:07:16.140,0:07:19.450
es que las computadoras [br]pasan de ser como Spock...

0:07:20.474,0:07:22.423
a ser más como Kirk.

0:07:22.447,0:07:26.065
(Risas)

0:07:26.089,0:07:29.513
De lógica pura a intuición.

0:07:31.584,0:07:33.327
¿Uds. cruzarían ese puente?

0:07:34.009,0:07:36.332
Muchos piensan, "¡ni loco!"

0:07:36.356,0:07:37.664
(Risas)

0:07:37.688,0:07:40.345
Y llegan a esa decisión [br]en una fracción de segundo.

0:07:40.369,0:07:42.797
De alguna forma sabían que[br]ese puente es inestable.

0:07:42.821,0:07:44.810
Y esa es justo el tipo de intuición

0:07:44.834,0:07:48.402
que nuestros sistemas de aprendizaje [br]profundo desarrollan ahora mismo.

0:07:49.122,0:07:50.829
Muy pronto, podremos

0:07:50.853,0:07:53.782
mostrarle a una computadora[br]algo que hayamos diseñado,

0:07:53.806,0:07:55.439
y ésta lo mirará y dirá:

0:07:55.463,0:07:58.286
"Lo siento amigo, nunca va a funcionar.[br]Inténtalo de nuevo".

0:07:59.254,0:08:02.324
O podrías saber si a la gente[br]le va a gustar tu nueva canción,

0:08:03.173,0:08:05.236
o tu nuevo sabor de helado.

0:08:06.949,0:08:09.528
O, mucho más importante,

0:08:09.552,0:08:11.916
te podría ayudar a resolver un problema

0:08:11.940,0:08:13.577
que nunca hayamos enfrentado.

0:08:13.601,0:08:15.002
Como el cambio climático.

0:08:15.026,0:08:17.046
No estamos haciendo un gran trabajo,

0:08:17.070,0:08:19.315
podríamos usar toda [br]la ayuda posible sin dudas.

0:08:19.339,0:08:20.797
De eso hablo,

0:08:20.821,0:08:23.376
tecnología que mejora[br]nuestras habilidades cognitivas

0:08:23.400,0:08:26.952
para poder imaginar y diseñar[br]más allá de nuestro alcance

0:08:26.976,0:08:29.535
como simples humanos antiguos [br]y no aumentados.

0:08:31.384,0:08:34.325
¿Pero qué pasa con todas[br]estas cosas alocadas nuevas

0:08:34.349,0:08:36.789
que vamos a inventar y diseñar?

0:08:37.352,0:08:41.445
Creo que la era del humano aumentado[br]tiene que ver tanto con el mundo físico

0:08:41.469,0:08:44.534
como con el virtual, [br]el reino de lo intelectual.

0:08:45.233,0:08:47.154
¿Cómo nos aumentará la tecnología?

0:08:47.565,0:08:50.038
En el mundo físico, sistemas robóticos.

0:08:51.620,0:08:53.356
Bueno, igual existe un miedo latente

0:08:53.380,0:08:55.868
de que los robots se quedarán[br]con nuestro trabajo,

0:08:55.892,0:08:57.722
y es verdad en ciertos sectores.

0:08:58.174,0:09:01.052
Pero me interesa más esta idea

0:09:01.076,0:09:06.086
de que humanos y robots trabajen[br]juntos para aumentarse entre sí,

0:09:06.110,0:09:08.168
y empezar a habitar un espacio nuevo.

0:09:08.192,0:09:10.554
Este es nuestro laboratorio [br]en San Francisco,

0:09:10.578,0:09:13.720
donde una de nuestras áreas [br]de interés es robótica avanzada,

0:09:13.744,0:09:16.255
en especial, colaboración[br]entre humanos y robots.

0:09:17.034,0:09:19.793
Y este es Bishop, uno de nuestros robots.

0:09:19.817,0:09:21.606
Como un experimento, lo configuramos

0:09:21.630,0:09:25.090
para ayudar a una persona a hacer[br]tareas repetitivas en construcción,

0:09:25.984,0:09:30.178
tareas como hacer agujeros para [br]apliques o luces en una pared de yeso.

0:09:30.202,0:09:32.668
(Risas)

0:09:33.877,0:09:36.988
El compañero humano de Bishop[br]puede decir qué hacer en inglés

0:09:37.012,0:09:38.317
y con gestos simples,

0:09:38.341,0:09:39.788
como hablarle a un perro,

0:09:39.812,0:09:41.955
y luego Bishop ejecuta [br]dichas instrucciones

0:09:41.979,0:09:43.871
con una precisión perfecta.

0:09:43.895,0:09:46.884
Usamos al humano para lo que es bueno:

0:09:46.908,0:09:49.241
conciencia, percepción[br]y toma de decisiones.

0:09:49.265,0:09:51.505
Y usamos al robot para lo que es bueno:

0:09:51.529,0:09:53.277
precisión y repetición.

0:09:54.252,0:09:56.619
Y otro buen proyecto[br]en el que trabajó Bishop.

0:09:56.643,0:09:59.718
El objetivo de este, [br]al que denominamos HIVE,

0:09:59.742,0:10:03.593
fue experimentar con humanos,[br]computadoras y robots

0:10:03.617,0:10:06.837
todos trabajando juntos para resolver[br]un problema complejo de diseño.

0:10:07.793,0:10:09.244
Humanos como fuerza laboral.

0:10:09.268,0:10:12.741
Se movieron por la zona de construcción,[br]manipulando el bambú,

0:10:12.765,0:10:15.521
el cual, al no ser un material isomorfo,

0:10:15.545,0:10:17.419
es difícil de manipular por los robots.

0:10:17.543,0:10:19.865
Luego los robots hicieron [br]un camino serpenteante

0:10:19.889,0:10:22.340
casi imposible de hacer para un humano.

0:10:22.364,0:10:25.985
Y luego teníamos una inteligencia [br]artificial que controlaba todo.

0:10:26.109,0:10:29.399
Le decía a los humanos qué hacer,[br]y a los robots qué hacer

0:10:29.423,0:10:32.338
y llevaba registro de miles [br]de componentes individuales.

0:10:32.362,0:10:33.542
Es interesante que,

0:10:33.566,0:10:36.707
construir este pabellón [br]era prácticamente imposible

0:10:36.731,0:10:41.255
sin humanos, robots e inteligencia[br]artificial aumentándose entre sí.

0:10:42.390,0:10:45.710
Les mostraré uno de mis proyectos.[br]Es un poquito descabellado.

0:10:47.734,0:10:52.202
Trabajamos con un artista en Ámsterdam,[br]Joris Laarman y su equipo en MX3D,

0:10:53.526,0:10:56.404
en un diseño generativo[br]para imprimir con robots

0:10:56.428,0:10:59.423
el primer puente creado de[br]manera autónoma en el mundo.

0:11:01.015,0:11:04.700
Joris y una inteligencia artificial [br]diseñan esto ahora, mientras hablamos,

0:11:04.724,0:11:05.896
en Ámsterdam.

0:11:06.620,0:11:09.211
Y cuando terminen, les daremos luz verde,

0:11:09.235,0:11:12.546
y los robots empezarán a imprimir[br]en 3D el acero inoxidable,

0:11:12.570,0:11:15.853
y luego seguirán imprimiendo[br]sin intervención humana,

0:11:15.877,0:11:17.435
hasta que el puente se termine.

0:11:18.769,0:11:21.697
Conforme las computadoras[br]aumenten nuestra realidad

0:11:21.721,0:11:23.871
para imaginar y diseñar cosas nuevas,

0:11:23.895,0:11:26.790
los sistemas robóticos [br]nos ayudarán a crear cosas

0:11:26.814,0:11:28.898
que nunca podríamos haber hecho antes.

0:11:30.017,0:11:34.177
¿Y qué pasa con nuestra habilidad[br]para sentir y controlar estas cosas?

0:11:34.201,0:11:38.232
¿Y si usamos un sistema nervioso [br]para controlar las cosas que hacemos?

0:11:40.486,0:11:42.998
Nuestro sistema nervioso,[br]el de los humanos,

0:11:43.022,0:11:45.333
nos dice todo lo que [br]pasa a nuestro alrededor.

0:11:46.086,0:11:49.389
Pero el sistema nervioso de las cosas[br]que creamos es rudimentario.

0:11:49.413,0:11:51.578
En este punto diría que es una porquería.

0:11:51.602,0:11:52.930
(Risas)

0:11:52.954,0:11:56.817
Por ejemplo, un auto no le dice[br]al departamento de obras públicas

0:11:56.841,0:11:59.971
que acaba de pasar un bache en [br]la esquina de Broadway y Morrison.

0:12:01.295,0:12:03.327
Un edificio no les dice a sus diseñadores

0:12:03.351,0:12:06.035
si la gente que está dentro lo disfruta,

0:12:07.659,0:12:10.669
y el fabricante de juguetes no sabe

0:12:10.693,0:12:12.700
si se juega con cierto juguete,

0:12:12.724,0:12:15.263
cómo, dónde, y si es divertido o no.

0:12:15.880,0:12:19.694
Miren, seguro que los diseñadores[br]se imaginaron esta vida para la Barbie

0:12:19.718,0:12:20.942
cuando la diseñaron.

0:12:20.966,0:12:22.413
(Risas)

0:12:23.237,0:12:26.143
¿Pero qué pasaría si en realidad[br]la Barbie se siente muy sola?

0:12:26.167,0:12:30.302
(Risas)

0:12:30.326,0:12:31.614
Si los diseñadores supieran

0:12:31.638,0:12:33.745
qué pasa realmente en el mundo

0:12:33.769,0:12:36.352
con sus diseños: caminos, [br]edificios, Barbies,

0:12:36.376,0:12:39.070
podrían usar ese conocimiento[br]para crear una experiencia

0:12:39.094,0:12:40.494
mejor para el usuario.

0:12:40.518,0:12:42.309
Lo que falta es un sistema nervioso

0:12:42.333,0:12:46.042
que nos conecte a las cosas que[br]diseñamos, creamos, y usamos.

0:12:46.975,0:12:50.530
¿Qué pasaría si todos tuvieran[br]ese tipo de información

0:12:50.554,0:12:52.737
desde todas las cosas[br]que creamos en el mundo?

0:12:54.492,0:12:55.943
Con todo lo que hacemos,

0:12:55.967,0:12:58.402
gastamos una cantidad inmensa[br]de dinero y energías.

0:12:58.426,0:13:00.802
De hecho, el último año,[br]cerca de USD 2 billones

0:13:00.826,0:13:03.680
intentando que la gente[br]compre lo que hacemos.

0:13:03.704,0:13:07.092
Pero si existiera esta conexión[br]con las cosas que uno diseña y crea

0:13:07.116,0:13:08.843
después de que salen al mundo,

0:13:08.867,0:13:12.481
después de vendidas,[br]lanzadas o lo que sea,

0:13:12.505,0:13:14.125
podríamos en verdad cambiarlo,

0:13:14.149,0:13:17.596
e ir desde hacer que la [br]gente quiera nuestras cosas,

0:13:17.620,0:13:21.054
a hacer cosas que la gente [br]quiere en primer lugar.

0:13:24.478,0:13:27.265
La buena noticia es que [br]trabajamos en sistemas nerviosos

0:13:27.289,0:13:30.090
que nos conectan con lo que creamos.

0:13:31.225,0:13:32.852
Estamos trabajando en un proyecto

0:13:32.876,0:13:37.888
con un par de personas en Los Ángeles[br]llamados los Bandito Brothers

0:13:37.912,0:13:39.319
y su equipo.

0:13:39.343,0:13:42.776
Y una de las cosas que hacen [br]es crear autos delirantes

0:13:42.800,0:13:45.673
que hacen cosas absolutamente delirantes.

0:13:47.065,0:13:48.515
Estas personas están locas,

0:13:48.539,0:13:49.575
(Risas)

0:13:49.599,0:13:51.002
de la mejor manera.

0:13:54.793,0:13:56.556
Y lo que estamos haciendo juntos

0:13:56.580,0:13:59.020
es tomar el chasis tradicional de un auto

0:13:59.044,0:14:00.629
y darle un sistema nervioso.

0:14:00.653,0:14:03.771
Lo equipamos con decenas de sensores,

0:14:03.795,0:14:06.430
pusimos un piloto de [br]primer nivel al volante,

0:14:06.454,0:14:09.811
lo llevamos al desierto, y lo manejó[br]al máximo durante una semana.

0:14:09.835,0:14:12.326
Y el sistema nervioso[br]del auto capturó todo

0:14:12.350,0:14:13.832
lo que pasaba en el auto.

0:14:13.856,0:14:16.477
Capturamos 4000 millones de datos,

0:14:16.501,0:14:18.811
todas las fuerzas a la que era sometido.

0:14:18.835,0:14:20.494
Y luego construimos algo alocado.

0:14:21.238,0:14:22.738
Tomamos esos datos y los pusimos

0:14:22.762,0:14:26.498
en una inteligencia artificial de diseño [br]generativo que llamamos "Dreamcatcher".

0:14:27.240,0:14:31.204
¿Y qué obtienes cuando les das un sistema [br]nervioso a una herramienta de diseño

0:14:31.228,0:14:34.110
y le pides que te construya[br]lo último en chasis de autos?

0:14:34.693,0:14:36.666
Obtienes esto.

0:14:38.263,0:14:41.976
Estos es algo que un humano[br]nunca podría haber diseñado.

0:14:42.677,0:14:44.565
Pero esto lo diseñó un humano,

0:14:44.589,0:14:48.898
un humano aumentado por una[br]inteligencia de diseño generativo,

0:14:48.922,0:14:50.153
un sistema nervioso digital

0:14:50.177,0:14:53.182
y robots que realmente[br]pueden fabricar algo así.

0:14:54.150,0:14:57.745
Si este es el futuro, la era aumentada,

0:14:57.769,0:15:02.030
y aumentaremos nuestro nivel [br]cognitivo, físico y perceptivo,

0:15:02.054,0:15:03.462
¿a qué se parecerá?

0:15:04.046,0:15:06.712
¿A qué se parecerá este [br]país de las maravillas?

0:15:08.291,0:15:10.900
Creo que veremos un mundo

0:15:10.924,0:15:13.992
donde iremos de cosas que se fabrican

0:15:15.101,0:15:16.546
a cosas que se cultivan.

0:15:18.429,0:15:22.374
De cosas que se construyen

0:15:22.398,0:15:24.102
a cosas que se cultivan.

0:15:26.504,0:15:28.692
Iremos de estar aislados

0:15:29.660,0:15:31.270
a estar conectados.

0:15:33.104,0:15:36.015
Iremos de extracción

0:15:36.039,0:15:37.912
a adoptar la agregación.

0:15:40.437,0:15:44.204
Y también creo que pasaremos de[br]ansiar la obediencia de nuestras cosas

0:15:45.128,0:15:46.769
a valorar su autonomía.

0:15:49.480,0:15:51.385
Gracias a las capacidades aumentadas

0:15:51.409,0:15:53.786
nuestro mundo sufrirá un cambio drástico.

0:15:54.702,0:15:58.305
Pienso que una buena analogía es [br]el microcosmo de un arrecife de coral.

0:15:58.836,0:16:02.082
Tendremos un mundo con [br]más variedad, más conectividad,

0:16:02.106,0:16:04.393
más dinamismo, más complejidad,

0:16:04.417,0:16:06.735
más adaptabilidad y, por supuesto,

0:16:06.759,0:16:07.976
más belleza.

0:16:08.741,0:16:10.305
La formas de las cosas por venir

0:16:10.329,0:16:12.619
será algo que jamás hemos visto antes.

0:16:12.643,0:16:13.802
¿Por qué?

0:16:13.826,0:16:17.581
Porque nuestra nueva asociación[br]le dará forma a estas cosas

0:16:17.605,0:16:21.275
entre tecnología, naturaleza, y humanidad.

0:16:22.789,0:16:26.593
Eso, para mí, es un futuro[br]que vale la pena anhelar.

0:16:26.617,0:16:27.888
Muchas gracias a todos.

0:16:27.912,0:16:34.912
(Aplausos)