El futuro de la aumentación humana | Maurice Conti | TEDxPortland
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0:11 - 0:14Muy bien, Portland, guau.
Muchas gracias por recibirme. -
0:14 - 0:15Me encanta visitar esta ciudad.
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0:16 - 0:19¿En qué otra parte del mundo
puedo tener un desayuno así? -
0:19 - 0:20(Risas)
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0:20 - 0:24Y está claro, este es
un lugar muy creativo. -
0:24 - 0:25(Risas)
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0:25 - 0:27¿Cuántos de Uds. son creativos?
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0:27 - 0:31Diseñadores, ingenieros,
emprendedores, artistas, -
0:31 - 0:33o quizás solo tengan
una gran imaginación. -
0:34 - 0:35Muestren sus manos.
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0:35 - 0:37La mayoría de Uds.
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0:38 - 0:40Tengo noticias para
nosotros los creativos. -
0:41 - 0:44En los próximos 20 años,
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0:46 - 0:49la manera de realizar nuestro
trabajo va a cambiar -
0:50 - 0:52más que en los últimos 2000 años.
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0:53 - 0:57De hecho, pienso que estamos en presencia
de una nueva era en nuestra historia. -
0:58 - 1:03Hubo cuatro grandes eras históricas
definidas por la manera de trabajar. -
1:04 - 1:07La era cazadora-recolectora
duró varios millones de años. -
1:08 - 1:11Luego, la era agrícola
duró varios miles de años. -
1:11 - 1:15La era industrial
duró un par de siglos. -
1:15 - 1:19Y ahora la era de la información
que lleva solo algunas décadas. -
1:19 - 1:24Y hoy, estamos en presencia de una
nueva gran era para nuestra especie. -
1:26 - 1:28Bienvenidos a la era aumentada.
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1:28 - 1:32En esta era nueva, las capacidades
como ser humano serán aumentadas -
1:32 - 1:35por sistemas computarizados
que te ayudarán a pensar, -
1:35 - 1:37sistemas robóticos que
ayudarán a realizar, -
1:37 - 1:39y sistemas nerviosos digitales
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1:39 - 1:43que conectarán con el mundo
más allá de los sentidos naturales. -
1:45 - 1:47Comencemos con la aumentación cognitiva.
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1:47 - 1:49¿Cuántos de Uds. son ciborgs aumentados?
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1:49 - 1:52(Risas)
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1:52 - 1:53Tenemos tres o cuatro,
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1:53 - 1:55solo porque estamos en Portland.
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1:55 - 1:58(Risas)
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1:58 - 1:59Sigan siendo raros.
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1:59 - 2:02(Risas)
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2:02 - 2:04En realidad yo aseguraría
que ya estamos aumentados. -
2:05 - 2:07Imagínense en una fiesta,
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2:07 - 2:10y alguien les hace una pregunta
para la que no tienen respuesta. -
2:10 - 2:14Si tienen uno de estos, en algunos
segundos, pueden saber la respuesta. -
2:15 - 2:17Pero este es un comienzo primitivo.
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2:18 - 2:21Incluso Siri es una herramienta pasiva.
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2:21 - 2:25De hecho, en los últimos
tres millones y medio de años, -
2:25 - 2:28las herramientas que usamos
fueron completamente pasivas. -
2:30 - 2:33Hacen justo lo que les pedimos
y nada más. -
2:33 - 2:36Nuestra primera herramienta
cortaba donde la golpeábamos. -
2:37 - 2:40El cincel solo talla donde
el artista lo apunta. -
2:41 - 2:47E incluso las herramientas más avanzadas
no hacen nada sin nuestra dirección. -
2:48 - 2:51De hecho, al día de la fecha,
y esto es algo que me frustra, -
2:51 - 2:52siempre estuvimos limitados
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2:52 - 2:56por esta necesidad manual de ejercer
nuestra voluntad en las herramientas -
2:56 - 2:58literalmente, con las manos,
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2:58 - 3:00incluso con las computadoras.
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3:01 - 3:03Pero yo soy más como Scotty
de "Star Trek". -
3:03 - 3:05(Risas)
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3:05 - 3:07Quiero conversar con la computadora.
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3:07 - 3:10Quiero decirle "Computadora,
diseñemos un auto", -
3:10 - 3:12y que me lo muestre.
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3:12 - 3:14Y yo diga "No, que parezca
más rápido y menos alemán", -
3:14 - 3:17y pum, la computadora muestra una opción.
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3:17 - 3:18(Risas)
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3:19 - 3:21Esa conversación puede parecer lejana,
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3:21 - 3:24quizás menos de lo que pensamos,
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3:24 - 3:26pero ahora,
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3:26 - 3:27trabajamos en ello.
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3:27 - 3:31Las herramientas están haciendo
el salto de pasivas a generativas. -
3:31 - 3:36Las herramientas generativas
usan una computadora y algoritmos -
3:36 - 3:39para sintetizar geometría,
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3:39 - 3:42para crear nuevos diseños por sí mismas.
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3:42 - 3:45Solo necesita objetivos y restricciones.
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3:45 - 3:46Les daré un ejemplo.
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3:46 - 3:49En el caso de este chasis de dron aéreo,
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3:49 - 3:52solo es necesario decir algo como,
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3:52 - 3:53tiene cuatro hélices,
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3:53 - 3:55que sea lo más liviano posible,
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3:55 - 3:58y con aerodinámica eficiente.
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3:58 - 4:02Luego la computadora explora
todas las soluciones posibles. -
4:02 - 4:06Cada posible solución que
concuerda con los criterios, -
4:06 - 4:08millones.
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4:08 - 4:10Se necesitan computadoras grandes.
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4:10 - 4:12Pero nos devuelve diseños
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4:12 - 4:15que por nuestros propios medios
nunca podríamos imaginar. -
4:15 - 4:18Y la computadora llega a esto
por sus propios medios. -
4:18 - 4:20Nadie jamás dibujó nada,
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4:20 - 4:22y comenzó de cero.
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4:23 - 4:26Y por cierto, no es un accidente
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4:26 - 4:29que el cuerpo del dron se parece
a la pelvis de una ardilla voladora. -
4:29 - 4:32(Risas)
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4:32 - 4:34Es porque los algoritmos trabajan
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4:34 - 4:36igual que la evolución.
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4:37 - 4:40Es emocionante que estamos
empezando a ver esta tecnología -
4:40 - 4:41en el mundo real.
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4:41 - 4:43Trabajamos con Airbus
durante un par de años -
4:43 - 4:45en este concepto de
avión para el futuro. -
4:45 - 4:47Aunque todavía es muy lejano.
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4:47 - 4:51Pero hace poco usamos inteligencia
artificial de diseño generativo -
4:51 - 4:53para llegar a esto.
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4:54 - 4:59Esta es una división de cabina impresa
en 3D diseñada por una computadora. -
4:59 - 5:02Es más fuerte que la original
y pesa la mitad, -
5:02 - 5:05y va a volar en el Airbus A320
más adelante en este año. -
5:07 - 5:09Ahora las computadoras pueden generar.
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5:09 - 5:14Pueden brindar sus propias soluciones
para nuestros problemas bien definidos. -
5:15 - 5:16Pero no son intuitivas.
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5:16 - 5:19Siempre tienen que comenzar de cero
en cada oportunidad, -
5:19 - 5:22Y eso es porque nunca aprenden.
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5:23 - 5:25No como Maggie.
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5:25 - 5:26(Risas)
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5:26 - 5:29Maggie es más inteligente que nuestras
herramientas más avanzadas. -
5:30 - 5:31¿Qué quiero decir?
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5:31 - 5:33Si su dueño toma la correa,
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5:33 - 5:35Maggie sabe con bastante seguridad
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5:35 - 5:37que es hora de un paseo.
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5:37 - 5:38¿Y cómo lo aprendió?
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5:38 - 5:41Bueno, cada vez que su dueño
toma la correa, salen a pasear. -
5:41 - 5:43Maggie hizo tres cosas:
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5:43 - 5:45tuvo que prestar atención,
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5:45 - 5:47tuvo que recordar qué pasó,
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5:47 - 5:51y tuvo que retener y crear
un patrón en su cabeza. -
5:52 - 5:54Interesante, eso es justo
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5:54 - 5:57lo que los científicos intentan hacer
con la inteligencia artificial -
5:57 - 5:58desde hace 60 años.
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6:00 - 6:01Allá en 1952,
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6:01 - 6:05construyeron esta computadora
que podía jugar ta-te-tí. -
6:06 - 6:07Gran cosa.
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6:08 - 6:11Luego, 45 años más tarde en 1997,
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6:11 - 6:14Deep Blue le ganó a Kasparov al ajedrez.
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6:15 - 6:202011, Watson le gana a estos
dos humanos en Jeopardy, -
6:20 - 6:23que, para una computadora,
es mucho más difícil que el ajedrez. -
6:23 - 6:27De hecho, más que trabajar
con fórmulas predefinidas, -
6:27 - 6:30Watson tuvo que razonar para
vencer a sus oponentes humanos. -
6:31 - 6:34Luego, algunas semanas atrás,
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6:34 - 6:38AlphaGo de DeepMind venció
a los mejores en go, -
6:38 - 6:40que es más el juego
más difícil que tenemos. -
6:40 - 6:44De hecho, en go, hay más
movimientos posibles -
6:44 - 6:46que átomos en el universo.
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6:48 - 6:50Para ganar,
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6:50 - 6:53AlphaGo tuvo que desarrollar intuición.
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6:53 - 6:57De hecho, en cierto punto, los
programadores de AlphaGo no entendían -
6:57 - 6:59por qué AlphaGo hacía lo que hacía.
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7:01 - 7:03Y todo avanza muy rápido.
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7:03 - 7:06Es decir, si pensamos que en
el transcurso de una vida humana, -
7:06 - 7:08las computadoras pasaron
de ser juegos de niños -
7:10 - 7:13a lo que se considera la cúspide
del pensamiento estratégico. -
7:14 - 7:16Lo que básicamente ocurre
-
7:16 - 7:19es que las computadoras
pasan de ser como Spock... -
7:20 - 7:22a ser más como Kirk.
-
7:22 - 7:26(Risas)
-
7:26 - 7:30De lógica pura a intuición.
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7:32 - 7:33¿Uds. cruzarían ese puente?
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7:34 - 7:36Muchos piensan, "¡ni loco!"
-
7:36 - 7:38(Risas)
-
7:38 - 7:40Y llegan a esa decisión
en una fracción de segundo. -
7:40 - 7:43De alguna forma sabían que
ese puente es inestable. -
7:43 - 7:45Y esa es justo el tipo de intuición
-
7:45 - 7:48que nuestros sistemas de aprendizaje
profundo desarrollan ahora mismo. -
7:49 - 7:51Muy pronto, podremos
-
7:51 - 7:54mostrarle a una computadora
algo que hayamos diseñado, -
7:54 - 7:55y ésta lo mirará y dirá:
-
7:55 - 7:58"Lo siento amigo, nunca va a funcionar.
Inténtalo de nuevo". -
7:59 - 8:02O podrías saber si a la gente
le va a gustar tu nueva canción, -
8:03 - 8:05o tu nuevo sabor de helado.
-
8:07 - 8:10O, mucho más importante,
-
8:10 - 8:12te podría ayudar a resolver un problema
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8:12 - 8:14que nunca hayamos enfrentado.
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8:14 - 8:15Como el cambio climático.
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8:15 - 8:17No estamos haciendo un gran trabajo,
-
8:17 - 8:19podríamos usar toda
la ayuda posible sin dudas. -
8:19 - 8:21De eso hablo,
-
8:21 - 8:23tecnología que mejora
nuestras habilidades cognitivas -
8:23 - 8:27para poder imaginar y diseñar
más allá de nuestro alcance -
8:27 - 8:30como simples humanos antiguos
y no aumentados. -
8:31 - 8:34¿Pero qué pasa con todas
estas cosas alocadas nuevas -
8:34 - 8:37que vamos a inventar y diseñar?
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8:37 - 8:41Creo que la era del humano aumentado
tiene que ver tanto con el mundo físico -
8:41 - 8:45como con el virtual,
el reino de lo intelectual. -
8:45 - 8:47¿Cómo nos aumentará la tecnología?
-
8:48 - 8:50En el mundo físico, sistemas robóticos.
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8:52 - 8:53Bueno, igual existe un miedo latente
-
8:53 - 8:56de que los robots se quedarán
con nuestro trabajo, -
8:56 - 8:58y es verdad en ciertos sectores.
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8:58 - 9:01Pero me interesa más esta idea
-
9:01 - 9:06de que humanos y robots trabajen
juntos para aumentarse entre sí, -
9:06 - 9:08y empezar a habitar un espacio nuevo.
-
9:08 - 9:11Este es nuestro laboratorio
en San Francisco, -
9:11 - 9:14donde una de nuestras áreas
de interés es robótica avanzada, -
9:14 - 9:16en especial, colaboración
entre humanos y robots. -
9:17 - 9:20Y este es Bishop, uno de nuestros robots.
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9:20 - 9:22Como un experimento, lo configuramos
-
9:22 - 9:25para ayudar a una persona a hacer
tareas repetitivas en construcción, -
9:26 - 9:30tareas como hacer agujeros para
apliques o luces en una pared de yeso. -
9:30 - 9:33(Risas)
-
9:34 - 9:37El compañero humano de Bishop
puede decir qué hacer en inglés -
9:37 - 9:38y con gestos simples,
-
9:38 - 9:40como hablarle a un perro,
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9:40 - 9:42y luego Bishop ejecuta
dichas instrucciones -
9:42 - 9:44con una precisión perfecta.
-
9:44 - 9:47Usamos al humano para lo que es bueno:
-
9:47 - 9:49conciencia, percepción
y toma de decisiones. -
9:49 - 9:52Y usamos al robot para lo que es bueno:
-
9:52 - 9:53precisión y repetición.
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9:54 - 9:57Y otro buen proyecto
en el que trabajó Bishop. -
9:57 - 10:00El objetivo de este,
al que denominamos HIVE, -
10:00 - 10:04fue experimentar con humanos,
computadoras y robots -
10:04 - 10:07todos trabajando juntos para resolver
un problema complejo de diseño. -
10:08 - 10:09Humanos como fuerza laboral.
-
10:09 - 10:13Se movieron por la zona de construcción,
manipulando el bambú, -
10:13 - 10:16el cual, al no ser un material isomorfo,
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10:16 - 10:17es difícil de manipular por los robots.
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10:18 - 10:20Luego los robots hicieron
un camino serpenteante -
10:20 - 10:22casi imposible de hacer para un humano.
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10:22 - 10:26Y luego teníamos una inteligencia
artificial que controlaba todo. -
10:26 - 10:29Le decía a los humanos qué hacer,
y a los robots qué hacer -
10:29 - 10:32y llevaba registro de miles
de componentes individuales. -
10:32 - 10:34Es interesante que,
-
10:34 - 10:37construir este pabellón
era prácticamente imposible -
10:37 - 10:41sin humanos, robots e inteligencia
artificial aumentándose entre sí. -
10:42 - 10:46Les mostraré uno de mis proyectos.
Es un poquito descabellado. -
10:48 - 10:52Trabajamos con un artista en Ámsterdam,
Joris Laarman y su equipo en MX3D, -
10:54 - 10:56en un diseño generativo
para imprimir con robots -
10:56 - 10:59el primer puente creado de
manera autónoma en el mundo. -
11:01 - 11:05Joris y una inteligencia artificial
diseñan esto ahora, mientras hablamos, -
11:05 - 11:06en Ámsterdam.
-
11:07 - 11:09Y cuando terminen, les daremos luz verde,
-
11:09 - 11:13y los robots empezarán a imprimir
en 3D el acero inoxidable, -
11:13 - 11:16y luego seguirán imprimiendo
sin intervención humana, -
11:16 - 11:17hasta que el puente se termine.
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11:19 - 11:22Conforme las computadoras
aumenten nuestra realidad -
11:22 - 11:24para imaginar y diseñar cosas nuevas,
-
11:24 - 11:27los sistemas robóticos
nos ayudarán a crear cosas -
11:27 - 11:29que nunca podríamos haber hecho antes.
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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 - 11:43Nuestro sistema nervioso,
el de los humanos, -
11:43 - 11:45nos dice todo lo que
pasa a nuestro alrededor. -
11:46 - 11:49Pero el sistema nervioso de las cosas
que creamos es rudimentario. -
11:49 - 11:52En este punto diría que es una porquería.
-
11:52 - 11:53(Risas)
-
11:53 - 11:57Por ejemplo, un auto no le dice
al departamento de obras públicas -
11:57 - 12:00que acaba de pasar un bache en
la esquina de Broadway y Morrison. -
12:01 - 12:03Un edificio no les dice a sus diseñadores
-
12:03 - 12:06si la gente que está dentro lo disfruta,
-
12:08 - 12:11y el fabricante de juguetes no sabe
-
12:11 - 12:13si se juega con cierto juguete,
-
12:13 - 12:15cómo, dónde, y si es divertido o no.
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12:16 - 12:20Miren, seguro que los diseñadores
se imaginaron esta vida para la Barbie -
12:20 - 12:21cuando 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 - 12:32Si los diseñadores supieran
-
12:32 - 12:34qué pasa realmente en el mundo
-
12:34 - 12:36con sus diseños: caminos,
edificios, Barbies, -
12:36 - 12:39podrían usar ese conocimiento
para crear una experiencia -
12:39 - 12:40mejor para el usuario.
-
12:41 - 12:42Lo que falta es un sistema nervioso
-
12:42 - 12:46que nos conecte a las cosas que
diseñamos, creamos, y usamos. -
12:47 - 12:51¿Qué pasaría si todos tuvieran
ese tipo de información -
12:51 - 12:53desde todas las cosas
que creamos en el mundo? -
12:54 - 12:56Con todo lo que hacemos,
-
12:56 - 12:58gastamos una cantidad inmensa
de dinero y energías. -
12:58 - 13:01De hecho, el último año,
cerca de USD 2 billones -
13:01 - 13:04intentando que la gente
compre lo que hacemos. -
13:04 - 13:07Pero si existiera esta conexión
con las cosas que uno diseña y crea -
13:07 - 13:09después de que salen al mundo,
-
13:09 - 13:12después de vendidas,
lanzadas o lo que sea, -
13:13 - 13:14podríamos en verdad cambiarlo,
-
13:14 - 13:18e ir desde hacer que la
gente quiera nuestras cosas, -
13:18 - 13:21a hacer cosas que la gente
quiere en primer lugar. -
13:24 - 13:27La buena noticia es que
trabajamos en sistemas nerviosos -
13:27 - 13:30que nos conectan con lo que creamos.
-
13:31 - 13:33Estamos trabajando en un proyecto
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13:33 - 13:38con un par de personas en Los Ángeles
llamados los Bandito Brothers -
13:38 - 13:39y su equipo.
-
13:39 - 13:43Y una de las cosas que hacen
es crear autos delirantes -
13:43 - 13:46que hacen cosas absolutamente delirantes.
-
13:47 - 13:49Estas personas están locas,
-
13:49 - 13:50(Risas)
-
13:50 - 13:51de la mejor manera.
-
13:55 - 13:57Y lo que estamos haciendo juntos
-
13:57 - 13:59es tomar el chasis tradicional de un auto
-
13:59 - 14:01y darle un sistema nervioso.
-
14:01 - 14:04Lo equipamos con decenas de sensores,
-
14:04 - 14:06pusimos un piloto de
primer nivel al volante, -
14:06 - 14:10lo llevamos al desierto, y lo manejó
al máximo durante una semana. -
14:10 - 14:12Y el sistema nervioso
del auto capturó todo -
14:12 - 14:14lo que pasaba en el auto.
-
14:14 - 14:16Capturamos 4000 millones de datos,
-
14:17 - 14:19todas las fuerzas a la que era sometido.
-
14:19 - 14:20Y luego construimos algo alocado.
-
14:21 - 14:23Tomamos esos datos y los pusimos
-
14:23 - 14:26en una inteligencia artificial de diseño
generativo que llamamos "Dreamcatcher". -
14:27 - 14:31¿Y qué obtienes cuando les das un sistema
nervioso a una herramienta de diseño -
14:31 - 14:34y le pides que te construya
lo último en chasis de autos? -
14:35 - 14:37Obtienes esto.
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14:38 - 14:42Estos es algo que un humano
nunca podría haber diseñado. -
14:43 - 14:45Pero esto lo diseñó un humano,
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14:45 - 14:49un humano aumentado por una
inteligencia de diseño generativo, -
14:49 - 14:50un sistema nervioso digital
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14:50 - 14:53y robots que realmente
pueden fabricar algo así. -
14:54 - 14:58Si este es el futuro, la era aumentada,
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14:58 - 15:02y aumentaremos nuestro nivel
cognitivo, físico y perceptivo, -
15:02 - 15:03¿a qué se parecerá?
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15:04 - 15:07¿A qué se parecerá este
país de las maravillas? -
15:08 - 15:11Creo que veremos un mundo
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15:11 - 15:14donde iremos de cosas que se fabrican
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15:15 - 15:17a cosas que se cultivan.
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15:18 - 15:22De cosas que se construyen
-
15:22 - 15:24a cosas que se cultivan.
-
15:27 - 15:29Iremos de estar aislados
-
15:30 - 15:31a estar conectados.
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15:33 - 15:36Iremos de extracción
-
15:36 - 15:38a adoptar la agregación.
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15:40 - 15:44Y también creo que pasaremos de
ansiar la obediencia de nuestras cosas -
15:45 - 15:47a valorar su autonomía.
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15:49 - 15:51Gracias a las capacidades aumentadas
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15:51 - 15:54nuestro mundo sufrirá un cambio drástico.
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15:55 - 15:58Pienso que una buena analogía es
el microcosmo de un arrecife de coral. -
15:59 - 16:02Tendremos un mundo con
más variedad, más conectividad, -
16:02 - 16:04más dinamismo, más complejidad,
-
16:04 - 16:07más adaptabilidad y, por supuesto,
-
16:07 - 16:08más belleza.
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16:09 - 16:10La formas de las cosas por venir
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16:10 - 16:13será algo que jamás hemos visto antes.
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16:13 - 16:14¿Por qué?
-
16:14 - 16:18Porque nuestra nueva asociación
le dará forma a estas cosas -
16:18 - 16:21entre tecnología, naturaleza, y humanidad.
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16:23 - 16:27Eso, para mí, es un futuro
que vale la pena anhelar. -
16:27 - 16:28Muchas gracias a todos.
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16:28 - 16:35(Aplausos)
- Title:
- El futuro de la aumentación humana | Maurice Conti | TEDxPortland
- Description:
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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.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 16:42
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Sebastian Betti approved Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Sebastian Betti edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Sebastian Betti edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Sebastian Betti accepted Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Sebastian Betti edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Juan Pablo Campaya edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Juan Pablo Campaya edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland | |
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Juan Pablo Campaya edited Spanish subtitles for The Future of Human Augmentation | Maurice Conti | TEDxPortland |