The incredible inventions of intuitive AI (Các phát minh khó tin của trục giác tri tuệ nhân tạo)

The incredible inventions of intuitive AI (Artificial intelligent)

(Các phát minh khó tin của trực giác tri tuệ nhân tạo)

Click here for video

1. Summary. 

What do you get when you give a design tool a digital nervous system? Computers that improve our ability to think and imagine, and robotic systems that come up with (and build) radical new designs for bridges, cars, drones and much more -- all by themselves. Take a tour of the Augmented Age with futurist Maurice Conti and preview a time when robots and humans will work side-by-side to accomplish things neither could do alone. 

Bạn sẽ nhận được gì khi gắn thêm vào công cụ thiết kế một hệ thần kinh kỹ thuật số? Máy tính tăng cường cho chúng ta khả năng suy nghĩ và tưởng tượng, các hệ thống robot có thể đưa ra (và xây dựng) các thiết kế mới triệt để cho những cây cầu, xe ôtô, máy bay không người lái và nhiều thứ khác nữa-- tất cả đều do chính chúng tự làm. Hãy làm một chuyến tham quan đến Kỷ nguyên Tăng cường với nhà tương lai học Maurice Conti và xem trước cảnh robot và con người sát cánh bên nhau để hoàn thành những đồ vật mà chỉ một trong hai không thể tự làm được.

2. Full speech. 

Click here for video

How many of you are creatives, designers, engineers, entrepreneurs, artists, or maybe you just have a really big imagination? Show of hands? (Cheers)

Có bao nhiêu bạn ở đây là những nhà sáng tạo? những nhà thiết kế, kỹ sư, doanh nhân, nghệ sĩ, hay có thể bạn là người có trí tưởng tượng lớn? Xin giơ tay lên xem nào?

That's most of you. I have some news for us creatives. Over the course of the next 20 years, more will change around the way we do our work than has happened in the last 2,000. In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history. 


Hầu như tất cả các bạn. Tôi có vài tin cho những nhà sáng tạo chúng ta. Trong vòng 20 năm đến, Sẽ có nhiều thứ thay đổi về cách chúng ta làm việc hơn những thứ đã xảy ra 2000 năm vừa qua. Thực ra, tôi nghĩ ta đang ở buổi bình mình của thời đại mới trong lịch sử loài người.

Now, there have been four major historical eras defined by the way we work. The Hunter-Gatherer Age lasted several million years. And then the Agricultural Age lasted several thousand years. The Industrial Age lasted a couple of centuries. And now the Information Age has lasted just a few decades. And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.


Đến nay, đã có 4 thời kỳ lịch sử lớn được định nghĩa qua cách chúng ta làm việc. Thời kỳ Săn bắt và Hái lượm kéo dài vài triệu năm. và sau đó là thời kỳ Nông nghiệp kéo dài vài nghìn năm. Thời kỳ Công nghiệp kéo dài vài thế kỷ. Và giờ đây Kỷ nguyên thông tin đã trải qua được vài thập kỷ. Hôm nay, chúng ta đang ở điểm bắt đầu một kỷ nguyên vĩ đại mới của nhân loại.

Welcome to the Augmented Age. In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented by computational systems that help you think, robotic systems that help you make, and a digital nervous system that connects you to the world far beyond your natural senses. Let's start with cognitive augmentation. How many of you are augmented cyborgs?

Chào mừng đến với Kỷ nguyên tăng cường. Ở thời đại mới này, các kỹ năng tự nhiên của con người sẽ được tăng cường bởi các hệ thống điện toán giúp bạn suy nghĩ, các hệ thống robot giúp bạn sản xuất, và hệ thần kinh kỹ thuật số kết nối với con người với thế giới vượt xa các giác quan tự nhiên. Hãy bắt đầu với sự tăng cường nhận thức. Có bao nhiêu bạn ở đây là nửa người nửa máy?

I would actually argue that we're already augmented. Imagine you're at a party, and somebody asks you a question that you don't know the answer to. If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer. But this is just a primitive beginning. Even Siri is just a passive tool. In fact, for the last three-and-a-half million years, the tools that we've had have been completely passive. They do exactly what we tell them and nothing more. Our very first tool only cut where we struck it. The chisel only carves where the artist points it. And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction. In fact, to date, and this is something that frustrates me, we've always been limited by this need to manually push our wills into our tools -- like, manual, literally using our hands, even with computers. But I'm more like Scotty in "Star Trek."

Tôi thực sự muốn nói rằng chúng ta đã được tăng cường. Tưởng tượng bạn đang dự tiệc, và có ai đó hỏi bạn câu hỏi bạn không biết trả lời thế nào. Nếu bạn có thứ này, trong vài giây, bạn có thể biết câu trả lời. Nhưng đây mới chỉ là sự khởi đầu sơ khai. Thậm chí Siri cũng chỉ là một công cụ thụ động. Thực tế, trong 3,5 triệu năm qua, những công cụ chúng ta có là hoàn toàn thụ động. Chúng làm chính xác những gì ta nói, không hơn. Công cụ đầu tiên của chúng ta chỉ cắt vào chỗ nào ta đặt. Cái đục chỉ đục vào chỗ mà người thợ nhắm đến. Và ngay những công cụ tiên tiến nhất cũng không làm gì nếu không được điều khiển. Thực ra, cho đến giờ, đây là điều làm tôi thấy thất vọng, chúng ta luôn bị giới hạn bởi nhu cầu đưa ý chí vào công cụ một cách thủ công giống như phải dùng chính tay của mình, ngay cả với máy tính. Nhưng tôi giống với Scotty trong "Du hành giữa các vì sao" hơn.

I want to have a conversation with a computer. I want to say, "Computer, let's design a car," and the computer shows me a car. And I say, "No, more fast-looking, and less German," and bang, the computer shows me an option.

Tôi muốn nói chuyện với một máy tính. Khi tôi nói, "Máy tính, chúng ta hãy thiết kế một chiếc ô tô," và nó cho tôi xem chiếc ôtô. Và tôi nói, "Không, trông nhanh hơn, và ít phong cách Đức hơn," và bùm, nó đưa ra cho tôi một tùy chọn.

That conversation might be a little ways off, probably less than many of us think, but right now, we're working on it. Tools are making this leap from being passive to being generative. Generative design tools use a computer and algorithms to synthesize geometry to come up with new designs all by themselves. All it needs are your goals and your constraints.


Buổi nói chuyện đó có thể sắp thành hiện thực, có thể nhanh hơn nhiều người chúng ta nghĩ, nhưng ngay lúc này, ta đang thực hiện nó. Các công cụ đang thực hiện bước nhảy từ kiểu thụ động sang kiểu sản sinh. Các công cụ thiết kế kiểu sản sinh sử dụng máy tính và các thuật toán để tổng hợp hình học cho ra các thiết kế mới tất cả đều do chính nó tự làm. Mọi thứ nó cần là các mục tiêu của bạn và các ràng buộc.


I'll give you an example. In the case of this aerial drone chassis, all you would need to do is tell it something like, it has four propellers, you want it to be as lightweight as possible, and you need it to be aerodynamically efficient. Then what the computer does is it explores the entire solution space: every single possibility that solves and meets your criteria -- millions of them. It takes big computers to do this. But it comes back to us with designs that we, by ourselves, never could've imagined. And the computer's coming up with this stuff all by itself -- no one ever drew anything, and it started completely from scratch. And by the way, it's no accident that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.

Tôi sẽ cho một ví dụ. Lấy trường hợp về khung máy bay không người lái, bạn chỉ cần nói cho nó biết những thứ kiểu như, máy bay có 4 cánh quạt, bạn muốn nó nhẹ nhất có thể, và muốn nó hiệu quả về khí động học. Máy tính sẽ tìm và đưa ra toàn bộ không gian giải pháp: Từng khả năng có thể giải quyết và đáp ứng các điều kiện của bạn-- hàng triệu giải pháp. Cần các máy tính lớn để thực hiện. Nhưng nó trả về cho ta những thiết kế mà chính chúng ta không bao giờ tưởng tượng được. Máy tính cho ra kết quả này hoàn toàn do nó tự làm-- chưa ai từng vẽ bất cứ thứ gì, và nó bắt đầu hoàn toàn từ đầu. Nhân tiện, không phải ngẫu nhiên mà cái khung máy bay trông giống xương chậu của một con sóc bay.

It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.

Đó là vì các thuật toán được thiết kế để làm việc giống như cách sự tiến hóa diễn ra.

What's exciting is we're starting to see this technology out in the real world. We've been working with Airbus for a couple of years on this concept plane for the future. It's a ways out still. But just recently we used a generative-design AI to come up with this. This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer. It's stronger than the original yet half the weight, and it will be flying in the Airbus A320 later this year. So computers can now generate; they can come up with their own solutions to our well-defined problems. But they're not intuitive. They still have to start from scratch every single time, and that's because they never learn. Unlike Maggie.

Điều thú vị là chúng ta bắt đầu thấy công nghệ này có mặt ở đời sống thực. Chúng tôi làm việc với Airbus đã được vài năm về kiểu máy bay này trong tương lai. Vẫn còn phải chờ. Nhưng gần đây chúng tôi đã sử dụng một trí thông minh nhân tạo thiết kế sản sinh để giải quyết vấn đề này. Đây là một vách ngăn cabin được in 3D được thiết kế bởi máy tính. Nó mạnh hơn thiết kế vách gốc nhưng nhẹ bẳng một nửa, và nó sẽ được dùng cho máy bay Airbus 320 cuối năm nay. Máy tính giờ đây có thể kiến tạo, nó có thể tự đưa ra các giải pháp cho các vấn đề được định nghĩa tốt. Nhưng nó không có trực giác. Chúng sẽ phải bắt đầu lại từ đầu mỗi lần thực hiện, đó là bởi vì chúng không bao giờ học. Không giống như Maggie.

Maggie's actually smarter than our most advanced design tools. What do I mean by that? If her owner picks up that leash, Maggie knows with a fair degree of certainty it's time to go for a walk. And how did she learn? Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk. And Maggie did three things: she had to pay attention, she had to remember what happened and she had to retain and create a pattern in her mind.


Maggie thực sự thông minh hơn các công cụ tiên tiến nhất của chúng ta. Ý tôi muốn nói là gì? Nếu chủ nó nhặt dây xích, Maggie biết gần như chắc chắn đã đến lúc đi dạo. Vậy nó đã học thế nào? Vâng, mỗi lúc chủ của nó nhặt dây xích, họ đi dạo. Và Maggie làm ba việc: Nó phải chú ý, nó phải ghi nhớ những thứ xảy ra và nó phải giữ lại và tạo ra một hình mẫu trong đầu nó.

Interestingly, that's exactly what computer scientists have been trying to get AIs to do for the last 60 or so years. Back in 1952, they built this computer that could play Tic-Tac-Toe. Big deal. Then 45 years later, in 1997, Deep Blue beats Kasparov at chess. 2011, Watson beats these two humans at Jeopardy, which is much harder for a computer to play than chess is. In fact, rather than working from predefined recipes, Watson had to use reasoning to overcome his human opponents. And then a couple of weeks ago, DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go, which is the most difficult game that we have. In fact, in Go, there are more possible moves than there are atoms in the universe. So in order to win, what AlphaGo had to do was develop intuition. And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand why AlphaGo was doing what it was doing.

Thật thú vị, đó chính xác là cách mà các nhà khoa học máy tính đang cố gắng bắt các trí tuệ nhân tạo làm từ khoảng 60 năm nay. Trở lại năm 1952, Người ta tạo ra máy tính có thể chơi Tic-Tac-Toe. Một thành tựu lớn. 45 năm sau, năm 1997, Siêu máy tính Deep Blue đánh cờ vua thắng Kasparov. Năm 2011, Watson thắng hai người trong trò chơi Jeopardy, đối với máy tính trò này còn khó chơi hơn nhiều so với chơi cờ vua. Thực ra, thay vì làm việc trên những công thức định nghĩa sẵn, Watson đã phải sử dụng suy luận để chiến thắng các đối thủ. Cách đây vài tuần, AlphaGo của DeepMind đã thắng người chơi giỏi nhất thế giới ở môn Go, đây là trò chơi khó nhất chúng ta có. Thực ra, ở Go, số lượng các bước di chuyển có thể có còn nhiều hơn số nguyên tử trong vũ trụ. Do vậy để chiến thắng, AlphaGo cần phải phát triển trực giác. Thực ra, ở một số thời điểm, những người lập trình ra AlphaGo cũng không hiểu tại sao AlphaGo lại làm như vậy.

And things are moving really fast. I mean, consider -- in the space of a human lifetime, computers have gone from a child's game to what's recognized as the pinnacle of strategic thought. What's basically happening is computers are going from being like Spock to being a lot more like Kirk.

Mọi thứ đang chuyển động rất nhanh Ý tôi là, hãy xem xét trong khoảng thời gian một đời người, máy tính đã phát triển từ một trò chơi trẻ con đến khi đạt đến mức được xem như đỉnh cao của tư duy chiến lược. Về căn bản điều đang xảy ra là máy tính đang phát triển từ thứ giống như Spock đến thứ giống như Kirk nhiều hơn.

Right? From pure logic to intuition. Would you cross this bridge? Most of you are saying, "Oh, hell no!"

Đúng chứ? Từ logic thuần túy đến trực giác. Bạn sẽ đi qua chiếc cầu này chứ? Hầu hết các bạn sẽ nói "Ồ không!"

And you arrived at that decision in a split second. You just sort of knew that bridge was unsafe. And that's exactly the kind of intuition that our deep-learning systems are starting to develop right now. Very soon, you'll literally be able to show something you've made, you've designed, to a computer, and it will look at it and say, "Sorry, homie, that'll never work. You have to try again." Or you could ask it if people are going to like your next song, or your next flavor of ice cream. Or, much more importantly, you could work with a computer to solve a problem that we've never faced before. For instance, climate change. We're not doing a very good job on our own, we could certainly use all the help we can get. That's what I'm talking about, technology amplifying our cognitive abilities so we can imagine and design things that were simply out of our reach as plain old un-augmented humans.

Và bạn đã đưa ra quyết định trong tích tắc. Ở mức độ nào đó bạn biết chiếc cầu đó không an toàn. Và đó chính xác là loại trực quan mà các hệ thống học tập đào sâu ngay lúc này đang bắt đầu phát triển. Sẽ nhanh thôi, bạn sẽ có thể cho máy tính xem những thứ bạn làm, bạn thiết kế, và máy tính sẽ nhìn qua và nói, "Xin lỗi bạn, nó sẽ không hoạt động đâu. Bạn phải thử lại." Hay bạn có thể hỏi nó liệu người ta có thích bài hát mới của bạn hoặc hương vị của cây kem tiếp theo. Hay, quan trọng hơn, bạn có thể cùng với máy tính giải quyết một vấn đề mà bạn chưa từng gặp trước đó. Chẳng hạn, biến đổi khí hậu. Tự chúng ta không làm tốt lắm, chúng ta có thể sử dụng mọi sự trợ giúp có thể. Đó là điều tôi đang nói đến, công nghệ đang tăng cường khả năng nhận thức cho ta nhờ đó ta có thể nghĩ đến và thiết kế những thứ mà trước đây là ngoài tầm khi vẫn là những con người chưa được tăng cường.



So what about making all of this crazy new stuff that we're going to invent and design? I think the era of human augmentation is as much about the physical world as it is about the virtual, intellectual realm. How will technology augment us? In the physical world, robotic systems. OK, there's certainly a fear that robots are going to take jobs away from humans, and that is true in certain sectors. But I'm much more interested in this idea that humans and robots working together are going to augment each other, and start to inhabit a new space.

Thế còn việc tạo ra tất cả những thứ mới mẻ điên rồ mà chúng ta đang phát minh và thiết kế là gì? Tôi nghĩ kỷ nguyên tăng cường con người hướng đến thế giới vật chất nhiều như hướng đến lĩnh vực trí tuệ ảo. Công nghệ sẽ tăng cường chúng ta ra sao? Trong thế giới vật chất, các hệ thống robot. Vâng, chắc chắn có sự sợ hãi rằng robot sẽ tước đoạt việc làm của con người, và điều đó đúng ở một số lĩnh vực. Nhưng tôi quan tâm nhiều hơn đến ý tưởng rằng con người và robot làm việc cùng nhau sẽ tăng cường lẫn nhau, và bắt đầu sống trong một không gian mới. Đây là 1 phòng nghiên cứu thực nghiệm ở San Francisco,

This is our applied research lab in San Francisco, where one of our areas of focus is advanced robotics, specifically, human-robot collaboration. And this is Bishop, one of our robots. As an experiment, we set it up to help a person working in construction doing repetitive tasks -- tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.

Nơi đây, một trong những lĩnh vực được tập trung là robot cao cấp, cụ thể là cộng tác robot và người. Đây là Bishop, một robot của chúng tôi. Chúng tôi làm thí nghiệm cài đặt nó để giúp một người làm xây dựng làm những công việc lặp lại-- các công việc như cắt các lỗ trên vách thạch cao để gắn ổ cắm và công tắc điện.

So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English and with simple gestures, kind of like talking to a dog, and then Bishop executes on those instructions with perfect precision. We're using the human for what the human is good at: awareness, perception and decision making. And we're using the robot for what it's good at: precision and repetitiveness.

Và, đối tác người của Bishop bảo nó cần phải làm gì bằng tiếng Anh và với các cử chỉ đơn giản, giống như nói với một con chó, và Bishop thực hiện theo những chỉ dẫn đó với độ chính xác hoàn hảo. Ta đang sử dụng con người vào những việc mà con người làm tốt: sự hiểu biết, cảm nhận và ra quyết đinh. Ta dùng robot vào những việc mà robot làm tốt: chính xác và lặp lại.

Here's another cool project that Bishop worked on. The goal of this project, which we called the HIVE, was to prototype the experience of humans, computers and robots all working together to solve a highly complex design problem. The humans acted as labor. They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo -- which, by the way, because it's a non-isomorphic material, is super hard for robots to deal with. But then the robots did this fiber winding, which was almost impossible for a human to do. And then we had an AI that was controlling everything. It was telling the humans what to do, telling the robots what to do and keeping track of thousands of individual components. What's interesting is, building this pavilion was simply not possible without human, robot and AI augmenting each other.

Đây là một dự án thú vị nữa mà Bishop đã thực hiện Chúng ta gọi dự án này là HIVE, mục tiêu của dự án là tạo ra một hình mẫu về sự trải nghiệm gồm con người, máy tính và robot làm việc cùng nhau để giải quyết một vấn đề thiết kế phức tạp. Con người đóng vai công nhân. Họ đi tuần quanh công trường, họ thao tác với cây tre-- cũng cần nói thêm, bởi vì tre là vật liệu phi đẳng cấu, rất khó để robot thao tác với nó. Nhưng robot đã cuốn các sợi chỉ này, việc này gần như con người không thể làm. Và chúng tôi đã có một trí tuệ nhân tạo kiểm soát mọi thứ. nó nói cho con người biết cần phải làm gì, robot cần phải làm gì và theo dõi hàng nghìn phần tử riêng lẻ. Điều thú vị là, việc xây dựng căn lều này đơn giản là không thể làm được mà không có sự tăng cường lẫn nhau giữa con người, robot và trí tuệ nhân tạo.

OK, I'll share one more project. This one's a little bit crazy. We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D to generatively design and robotically print the world's first autonomously manufactured bridge. So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak, in Amsterdam. And when they're done, we're going to hit "Go," and robots will start 3D printing in stainless steel, and then they're going to keep printing, without human intervention, until the bridge is finished.\

Tôi sẽ chia sẻ thêm về một dự án. Dự án này có phần điên rồ. Chúng tôi làm việc với nghệ sỹ Joris Laarman ở Amsterdam và nhóm của ông ở MX3D để thiết kế sản sinh và in bằng robot chiếc cầu tự động xây đầu tiên trên thế giới. Và, khi chúng ta đang nói, thì Joris và một trí tuệ nhân tạo đang thiết kế chiếc cầu này ở Amsterdam. Và khi nó hoàn thành, chúng ta sẽ ấn phím "Chạy," và các robot sẽ tiến hành in 3D bằng thép không gỉ, và sau đó nó sẽ tự in mà không cần sự can thiệp của con người, cho đến khi chiếc cầu hoàn thành.

So, as computers are going to augment our ability to imagine and design new stuff, robotic systems are going to help us build and make things that we've never been able to make before. But what about our ability to sense and control these things? What about a nervous system for the things that we make?


Vậy, máy tính đang tăng cường cho chúng ta khả năng tưởng tượng và thiết kế những cái mới, các hệ thống robot đang giúp chúng ta xây và làm những thứ mà trước đây chúng ta không thể làm được. Nhưng thế còn khả năng cảm nhận và điều khiển những thứ đó của con người thì sao? Thế còn một hệ thần kinh cho những vật chúng ta tạo ra thì sao?



Our nervous system, the human nervous system, tells us everything that's going on around us. But the nervous system of the things we make is rudimentary at best. For instance, a car doesn't tell the city's public works department that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison. A building doesn't tell its designers whether or not the people inside like being there, and the toy manufacturer doesn't know if a toy is actually being played with -- how and where and whether or not it's any fun. Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie when they designed her.

Hệ thần kinh của chúng ta, hệ thần kinh con người, cho ta biết những thứ đang diễn ra xung quanh ta. Nhưng hệ thần kinh của những vật chúng ta tạo ra là thô sơ nhất. Ví dụ, ôtô không nói cho Sở công trình thành phố biết rằng nó vừa lọt ổ gà ở góc đường Broadway và Morrison. Tòa nhà không nói cho người thiết kế biết những người trong đó có thích ở đó không, và những người sản xuất đồ chơi không biết là món đồ chơi có thực sự được chơi, chơi ra sao, ở đâu và có vui hay không. Nhìn kìa, Tôi chắc rằng những nhà thiết kế đã nghĩ đến cuộc sống này của Barbie khi họ thiết kế cô ấy.

But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?

Và điều gì xảy ra nếu thực ra Barbie đang rất cô đơn?

If the designers had known what was really happening in the real world with their designs -- the road, the building, Barbie -- they could've used that knowledge to create an experience that was better for the user. What's missing is a nervous system connecting us to all of the things that we design, make and use. What if all of you had that kind of information flowing to you from the things you create in the real world? With all of the stuff we make, we spend a tremendous amount of money and energy -- in fact, last year, about two trillion dollars -- convincing people to buy the things we've made. But if you had this connection to the things that you design and create after they're out in the real world, after they've been sold or launched or whatever, we could actually change that, and go from making people want our stuff, to just making stuff that people want in the first place.

Nếu nhà thiết kế biết trước điều gì thực sự xảy ra trong thế giới thực với các thiết kế của họ-- con đường, tòa nhà, Barbie-- họ đã có thể dùng thông tin đó để tạo ra sự trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Cái đang thiếu là một hệ thần kinh kết nối chúng ta với những thứ do chúng ta thiết kế, tạo ra và sử dụng. Điều gì xảy ra nếu các bạn có thông tin đó nó chảy đến với bạn từ những thứ bạn tạo ra trong thế giới thật? Với mọi thứ chúng ta tạo ra, chúng ta tiêu tốn một lượng lớn tiền và năng lượng thực ra, năm ngoái, khoảng 2 nghìn tỷ USD-- để thuyết phục mọi người mua đồ do chúng ta sản xuất ra. Nhưng nếu bạn có mối liên kết đó với những thứ bạn thiết kế và tạo ra sau khi nó đã có mặt ở thế giới thực, sau khi nó đã được bán hoặc được giới thiệu. Chúng ta đã có thể thay đổi nó. và chuyển từ làm cho mọi người muốn đồ của ta, sang làm ra những thứ mà mọi người muốn, ngay từ đầu.

The good news is, we're working on digital nervous systems that connect us to the things we design. We're working on one project with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers and their team. And one of the things these guys do is build insane cars that do absolutely insane things. These guys are crazy

Tin tốt là, chúng ta đang triển khai các hệ thần kinh số để kết nối chúng ta đến những thứ mà ta thiết kế. Chúng tôi đang triển khai một dự án với một vài người ở Los Angeles được gọi là Bandito Brothers và nhóm của họ. Và một trong những thứ mà họ làm là sản xuất những chiếc xe điên rồ để thực hiện những việc cực kỳ điên rồ. Họ là những người điên rồ

in the best way. And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system. 

theo cách tốt nhất. Và cái mà chúng tôi đang làm với họ là sử dụng một bộ khung xe đua truyền thống và gắn cho nó một hệ thần kinh.

So we instrumented it with dozens of sensors, put a world-class driver behind the wheel, took it out to the desert and drove the hell out of it for a week. And the car's nervous system captured everything that was happening to the car. We captured four billion data points; all of the forces that it was subjected to. And then we did something crazy. We took all of that data, and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher." So what do get when you give a design tool a nervous system, and you ask it to build you the ultimate car chassis? You get this. This is something that a human could never have designed. Except a human did design this, but it was a human that was augmented by a generative-design AI, a digital nervous system and robots that can actually fabricate something like this.

Và chúng tôi đã trang bị cho nó hàng tá bộ cảm biến, đặt một tài xế đẳng cấp thế giới đằng sau vô lăng, đưa nó ra sa mạc và chạy một cách điên rồ trong một tuần. Và hệ thần kinh của chiếc xe đã ghi lại mọi thứ xảy ra với chiếc xe. chúng tôi đã ghi lại 4 tỷ điểm dữ liệu; toàn bộ các tác động mà mà nó đã trải qua. Và chúng tôi đã làm điều điên rồ. Chúng tôi lấy toàn bộ dữ liệu đó và nạp vào một trí tuệ nhân tạo thiết kế sản sinh, tên là Dreamcatcher. Chúng ta nhận được gì khi gắn cho công cụ thiết kế một hệ thần kinh, và bạn bảo nó làm cho bạn một cái khung xe tốt nhất? Bạn nhận được cái này. Đây là cái mà con người có thể chưa bao giờ thiết kế được. Ngoại trừ một người đã thiết kế nó, nhưng là một người được tăng cường bởi một trí tuệ nhân tạo thiết kế sản sinh, một hệ thần kinh số và các robot có thể chế tạo ra cái giống như vậy. 

So if this is the future, the Augmented Age, and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually, what will that look like? What is this wonderland going to be like?


Vậy nếu đây là tương lai, kỷ nguyên được tăng cường, và chúng ta đang được tăng cường về nhận thức, thể chất và giác quan, thì nó sẽ trông như thế nào? Thiên đường đó sẽ giống như thế nào? 

I think we're going to see a world where we're moving from things that are fabricated to things that are farmed. Where we're moving from things that are constructed to that which is grown. We're going to move from being isolated to being connected. And we'll move away from extraction to embrace aggregation. I also think we'll shift from craving obedience from our things to valuing autonomy.

Tôi nghĩ ta sẽ thấy một thế giới ở đó, chúng ta sẽ chuyển từ đồ dùng được chế tạo sang đồ dùng được nuôi trồng. Ở đó, chúng ta sẽ chuyển từ đồ dùng được xây dựng sang những thứ được nuôi lớn. Chúng ta đang chuyển từ chỗ bị cách ly sang chỗ được kết nối. Và chúng ta sẽ từ giã việc khai thác để chuyển sang việc cùng chung sống. Tôi cũng nghĩ chúng ta sẽ dịch chuyển từ chỗ muốn đồ dùng biết vâng lời sang đề cao sự tự chủ động. 

Thanks to our augmented capabilities, our world is going to change dramatically. We're going to have a world with more variety, more connectedness, more dynamism, more complexity, more adaptability and, of course, more beauty. The shape of things to come will be unlike anything we've ever seen before. Why? Because what will be shaping those things is this new partnership between technology, nature and humanity. That, to me, is a future well worth looking forward to.

Nhờ vào các khả năng tăng cường, thế giới của chúng ta sẽ thay đổi một cách đáng kể. Chúng ta sẽ có một thế giới đa dạng hơn, kết nối hơn, năng động hơn, phức tạp hơn, thích nghi hơn và, tất nhiên, tươi đẹp hơn. Việc định hình đồ vật mới ra đời sẽ không giống bất kỳ thứ gì mà ta đã từng thấy. Tại sao? Bởi vì cái sẽ định hình đồ vật đó là mối quan hệ đối tác mới giữa công nghệ, tự nhiên và con người. Theo tôi, đó là một tương lai đáng để chờ đợi.

Thank you all so much.

Cám ơn rất nhiều.