ABOUT THE SPEAKER
Maurice Conti - Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity.

Why you should listen

Maurice Conti is a designer, futurist and innovator. He's worked with startups, government agencies, artists and corporations to explore the things that will matter to us in the future, and to design solutions to get us there.

Conti is currently Chief Innovation Officer at Alpha -- Europe's first moonshot factory, powered by Telefónica. Conti and his team are responsible for coming up with the ideas, prototypes and proofs of concepts that will go on to become full-blown moonshots at Alpha: projects that will affect 100 million people or more, be a force for good on the planet and grow into billion-euro businesses.

Previously, Conti was Director of Applied Research & Innovation at Autodesk where built and led Autodesk's Applied Research Lab. Conti's work focuses on applied machine learning, advanced robotics, augmented and virtual realities, and the future of work, cities and mobility. 

Conti is also an explorer of geographies and cultures. He has circumnavigated the globe once and been half-way around twice. In 2009 he was awarded the Medal for Exceptional Bravery at Sea by the United Nations, the New Zealand Bravery Medal and a US Coast Guard Citation for Bravery for risking his own life to save three shipwrecked sailors.

Conti lives in Barcelona, Spain, and travels around the world speaking to groups about innovation, technology trends, the future, and high adventure.

More profile about the speaker
Maurice Conti | Speaker | TED.com
TEDxPortland

Maurice Conti: The incredible inventions of intuitive AI

موريس كونتي: الاختراعات المدهشة للذكاء الصنعي البديهي

Filmed:
6,173,221 views

ما الذي ستحصلون عليه عندما تمنحون جهاز عصبي رقمي لأداة تصميم؟ الحواسيب التي تطور قدرتنا على التفكير والتخيّل والأنظمة الآلية التى تستطيع التوصل إلى (وبناء) تصميمات جذرية جديدة للجسور، السيارات، الطائرات بدون طيار، وأكثر من ذلك بكثير -- وكل ذلك بمفردهم. خذوا جولة في عصر التطور مع العالم المستقبلي موريس كونتي واستعرضوا الزمن حيث سيعمل الإنسان الآلي والبشر جنبًا إلى جنب لتحقيق أشياء لا يستطيع أي منهم تحقيقها بمفرده.
- Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
How manyكثير of you are creativesالمبدعين,
0
735
2289
كم مبدع بينكم،
00:15
designersالمصممين, engineersالمهندسين,
entrepreneursرجال الأعمال, artistsالفنانين,
1
3048
3624
كم مهندس، مصمم، رجل أعمال، فنان،
أو قد يكون لديكم مخيلة عظيمة بحق؟
00:18
or maybe you just have
a really bigكبير imaginationخيال?
2
6696
2387
00:21
Showتبين of handsأيادي? (Cheersفي صحتك)
3
9107
1848
هل ترفعون أيديكم؟ (هتاف)
00:22
That's mostعظم of you.
4
10979
1181
أغلبكم.
00:25
I have some newsأخبار for us creativesالمبدعين.
5
13334
2294
عندي بعض الأخبار
لنا كمبدعين.
00:28
Over the courseدورة of the nextالتالى 20 yearsسنوات,
6
16714
2573
على مدى 20 عامًا القادمة،
00:33
more will changeيتغيرون around
the way we do our work
7
21471
2973
سيتغيرالكثير في ما يخُص
الطريقة التي نقوم بها بعملنا
00:37
than has happenedحدث in the last 2,000.
8
25382
2157
خلافًا لما حدث في 2000 عام الأخيرة.
00:40
In factحقيقة, I think we're at the dawnفجر
of a newالجديد ageعمر in humanبشري historyالتاريخ.
9
28511
4628
في الحقيقة، أعتقد أننا في فجر
عصر جديد من تاريخ البشرية.
00:45
Now, there have been fourأربعة majorرائد historicalتاريخي
erasالعصور definedتعريف by the way we work.
10
33645
4761
حاليًا، هناك أربعة عصور رئيسية تاريخية
تمّ تصنيفها وفقًا لطريقة عملنا.
00:51
The Hunter-Gathererالبدائية Ageعمر
lastedاستمر severalالعديد من millionمليون yearsسنوات.
11
39404
3275
استمر عصر الصيد وجمع الثمار
لملايين السنين.
00:55
And then the Agriculturalزراعي Ageعمر
lastedاستمر severalالعديد من thousandألف yearsسنوات.
12
43163
3576
ثم دام العصر الزراعي
لآلاف السنين.
00:59
The Industrialصناعي Ageعمر lastedاستمر
a coupleزوجان of centuriesقرون.
13
47195
3490
ودام العصر الصناعي
لبضع قرون.
01:02
And now the Informationمعلومات Ageعمر
has lastedاستمر just a fewقليل decadesعقود.
14
50709
4287
وحاليًا لقد دام عصر المعلومات
لبضع عقود.
01:07
And now todayاليوم, we're on the cuspنتوء
of our nextالتالى great eraعصر as a speciesمحيط.
15
55020
5220
واليوم نحن على أعتاب
عصرنا العظيم القادم كأجناس بشرية.
01:13
Welcomeأهلا بك to the Augmentedالمعزز Ageعمر.
16
61296
2680
أهلًا بكم في عصرالتطور.
01:16
In this newالجديد eraعصر, your naturalطبيعي >> صفة humanبشري
capabilitiesقدرات are going to be augmentedالمعزز
17
64000
3693
في هذا العصرالجديد، ستتطور
قدراتكم البشرية
01:19
by computationalالحسابية systemsأنظمة
that help you think,
18
67717
3068
بفضل الأنظمة الحاسوبية
التي تساعدكم على التفكير،
01:22
roboticالروبوتية systemsأنظمة that help you make,
19
70809
2186
والأنظمة الآلية التي تساعدكم على التنفيذ،
01:25
and a digitalرقمي nervousمتوتر systemالنظام
20
73019
1648
وجهاز عصبي رقمي
01:26
that connectsيربط you to the worldالعالمية
farبعيدا beyondوراء your naturalطبيعي >> صفة sensesحواس.
21
74691
3690
يربطك بالعالم أبعد من حواسك الطبيعية.
01:31
Let's startبداية with cognitiveالإدراكي augmentationزيادة.
22
79437
1942
لنبدأ بالتطور المعرفي.
01:33
How manyكثير of you are augmentedالمعزز cyborgsالسيبورج?
23
81403
2200
من بينكم انسان آلي
ذو قدرات قابلة للتطور؟
01:36
(Laughterضحك)
24
84133
2650
(ضحك)
01:38
I would actuallyفعلا argueتجادل
that we're alreadyسابقا augmentedالمعزز.
25
86807
2821
سأقيم الحجة بأننا بالفعل قابلون للتطور.
01:42
Imagineتخيل you're at a partyحفل,
26
90288
1504
تخيل أنك في حفلة،
01:43
and somebodyشخص ما asksيسأل you a questionسؤال
that you don't know the answerإجابة to.
27
91816
3520
ويسألك أحدهم سؤالًا لا تعرف إجابته.
01:47
If you have one of these,
in a fewقليل secondsثواني, you can know the answerإجابة.
28
95360
3760
إذا كان لديك إحدى هذه،
خلال ثوانِ، يمكنك معرفة الإجابة.
01:51
But this is just a primitiveبدائي beginningالبداية.
29
99869
2299
ولكن هذه مجرد بداية أولية.
01:54
Even Siriسيري is just a passiveمبني للمجهول toolأداة.
30
102863
3331
حتى سيري مجرد آلة غير واعية.
01:58
In factحقيقة, for the last
three-and-a-halfالثالثة والنصف millionمليون yearsسنوات,
31
106660
3381
في الواقع، لمدة الثلاث ونصف
مليون سنة الأخيرة،
02:02
the toolsأدوات that we'veقمنا had
have been completelyتماما passiveمبني للمجهول.
32
110065
3109
كانت الأدوات التي لدينا
غير واعية تمامًا.
02:06
They do exactlyبالضبط what we tell them
and nothing more.
33
114203
3655
كانت تقوم بما نخبرها به ولا شيء أكثر.
02:09
Our very first toolأداة only cutيقطع
where we struckأصابت it.
34
117882
3101
كانت أداتُنا الأولى تقطع حيثما نضربها
02:13
The chiselإزميل only carvesتقتطع
where the artistفنان pointsنقاط it.
35
121822
3040
يقطع المِنْقاش حيثما يصوبه الفنان.
02:17
And even our mostعظم advancedالمتقدمة toolsأدوات
do nothing withoutبدون our explicitصريح directionاتجاه.
36
125343
5641
وحتى أدواتنا الأكثرتقدمًا،
لا تقوم بشيء من دون توجيهنا المحدد.
02:23
In factحقيقة, to dateتاريخ, and this
is something that frustratesيحبط me,
37
131008
3181
في الحقيقة، حتى هذا التاريخ،
وهذا شئ يُحبطني،
02:26
we'veقمنا always been limitedمحدود
38
134213
1448
لقد كنا دائمًا مقيدين
02:27
by this need to manuallyيدويا
pushإدفع our willsالوصايا into our toolsأدوات --
39
135685
3501
بالحاجة إلى الدفع يدويًا
بإرادتنا إلى أداوتنا
02:31
like, manualكتيب,
literallyحرفيا usingاستخدام our handsأيادي,
40
139210
2297
مثل، يدويًا، استعمال أيدينا حرفيًا،
02:33
even with computersأجهزة الكمبيوتر.
41
141531
1428
حتى مع الحواسيب.
02:36
But I'm more like Scottyسكوتي in "Starنجمة Trekتريك."
42
144072
2463
ولكني أشبه كثيرًا سكوتي
في "ستار تريك."
02:38
(Laughterضحك)
43
146559
1850
(ضحك)
02:40
I want to have a conversationمحادثة
with a computerالحاسوب.
44
148433
2146
أريد إجراء محادثة
مع حاسوب.
02:42
I want to say, "Computerالحاسوب,
let's designالتصميم a carسيارة,"
45
150603
2970
أريد أن أقول، "أيها الحاسوب،
لنصمم سيارة،"
02:45
and the computerالحاسوب showsعروض me a carسيارة.
46
153597
1539
ويظهر الحاسوب لي سيارة.
02:47
And I say, "No, more fast-lookingبسرعة المظهر,
and lessأقل Germanألمانية,"
47
155160
2608
وأقول، "لا، ذات مظهر سريع أكثر،
وغير ألمانية.
02:49
and bangانفجار, the computerالحاسوب showsعروض me an optionاختيار.
48
157792
2163
فرقعة، ويقدم لي الحاسوب خيارًا.
02:51
(Laughterضحك)
49
159979
1865
(ضحك)
02:54
That conversationمحادثة mightربما be
a little waysطرق off,
50
162208
2306
قد تكون تلك محادثة
غير ممكنة بعض الشيء،
02:56
probablyالمحتمل lessأقل than manyكثير of us think,
51
164538
2665
ربما أقل مما يعتقد
الكثير منا،
02:59
but right now,
52
167227
1763
لكن الآن،
03:01
we're workingعامل on it.
53
169014
1151
نحن نعمل على ذلك.
03:02
Toolsأدوات are makingصناعة this leapطفرة - قفزه
from beingيجرى passiveمبني للمجهول to beingيجرى generativeتوليدي.
54
170189
4033
تقوم الأدوات بهذه القفزة من كونها
غير واعية إلى كونها منتجة.
03:06
Generativeتوليدي designالتصميم toolsأدوات
use a computerالحاسوب and algorithmsخوارزميات
55
174831
3308
تستخدم أدوات التصميم المُنتجة
حاسوب وخوارزميات
03:10
to synthesizeتركيب geometryعلم الهندسة
56
178163
2608
لتشكيل هندسة
03:12
to come up with newالجديد designsتصاميم
all by themselvesأنفسهم.
57
180795
2754
تأتي بتصاميم ذاتية جديدة.
03:15
All it needsالاحتياجات are your goalsأهداف
and your constraintsالقيود.
58
183996
2748
كل ما تحتاجه هو أهدافك وتعليماتك.
03:18
I'll give you an exampleمثال.
59
186768
1408
سأعطيكم مثالًا.
03:20
In the caseقضية of this aerialجوي droneأزيز chassisهيكل,
60
188200
2788
في حالة هيكل الطائرة بدون طيار هذه،
03:23
all you would need to do
is tell it something like,
61
191012
2626
كل ما عليك فعله هو أن تخبره شيئًا مثل،
03:25
it has fourأربعة propellersمراوح,
62
193662
1273
أن لديه أربع أعمدة،
03:26
you want it to be
as lightweightوزن خفيف as possibleممكن,
63
194959
2131
تريدها أن تكون
خفيفة الوزن قدر الإمكان،
03:29
and you need it to be
aerodynamicallyديناميكية هوائية efficientفعالة.
64
197114
2270
وتريدها أن تكون ذات
فاعلية ديناميكية هوائية.
03:31
Then what the computerالحاسوب does
is it exploresيستكشف the entireكامل solutionحل spaceالفراغ:
65
199408
4914
ما يقوم به الحاسوب هو
استكشاف نطاق الحل كاملًا:
03:36
everyكل singleغير مرتبطة possibilityإمكانية that solvesيحل
and meetsتجتمع your criteriaالمعايير --
66
204346
3927
كل إمكانية ستحل وتلبي معاييرك --
03:40
millionsملايين of them.
67
208297
1442
الملايين منهم.
03:41
It takes bigكبير computersأجهزة الكمبيوتر to do this.
68
209763
1975
يتطلب هذا حواسيب كبيرة.
03:43
But it comesيأتي back to us with designsتصاميم
69
211762
1955
لكن الأمر يعود إلينا بالنسبة للتصاميم
03:45
that we, by ourselvesأنفسنا,
never could'veيمكن لقد imaginedيتصور.
70
213741
3143
التي لم نكن، بأنفسنا، نتخيلها.
03:49
And the computer'sأجهزة الكمبيوتر comingآت up
with this stuffأمور all by itselfبحد ذاتها --
71
217326
2912
وتقوم الحواسيب بذلك الأمر
بذاتها بشكل كامل --
03:52
no one ever drewرسموا anything,
72
220262
1678
لم يرسم أحد أي شيء.
03:53
and it startedبدأت completelyتماما from scratchخدش.
73
221964
2086
وبدأت تمامًا من الصفر.
03:57
And by the way, it's no accidentحادث
74
225038
2387
وبالمناسبة، ليست صدفة
03:59
that the droneأزيز bodyالجسم looksتبدو just like
the pelvisحوض of a flyingطيران squirrelسنجاب.
75
227449
3481
أن يشبه هيكل الطائرة بدون طيار
حوض السنجاب الطائر.
04:03
(Laughterضحك)
76
231287
2007
(ضحك)
04:06
It's because the algorithmsخوارزميات
are designedتصميم to work
77
234040
2302
ذلك لأن الخوارزميات صُمّمت للعمل
04:08
the sameنفسه way evolutionتطور does.
78
236366
1637
بنفس طريقة التطور.
04:10
What's excitingمثير is we're startingابتداء
to see this technologyتقنية
79
238715
2660
المثير أننا بدأنا نرى هذه التكنولوجيا
04:13
out in the realحقيقة worldالعالمية.
80
241399
1159
جَلية في العالم الواقعي.
04:14
We'veقمنا been workingعامل with Airbusإيرباص
for a coupleزوجان of yearsسنوات
81
242582
2452
لقد عملنا مع أيرباص
لعدة سنوات
04:17
on this conceptمفهوم planeطائرة for the futureمستقبل.
82
245058
1909
على مفهوم الطائرة هذا للمستقبل.
04:18
It's a waysطرق out still.
83
246991
2070
لم ترَ النور بعد.
04:21
But just recentlyمؤخرا we used
a generative-designتوليدي تصميم AIAI
84
249085
3780
لكن مؤخرًا، استخدمنا تصميم ذو
ذكاء اصطناعي مُنتج.
04:24
to come up with this.
85
252889
1807
ليأتي بهذا.
04:27
This is a 3D-printedالمطبوعة D cabinالطائرة partitionتقسيم
that's been designedتصميم by a computerالحاسوب.
86
255609
5153
هذا قسم مقصورة ذات صورة
ثلاثية أبعاد صممها حاسوب.
04:32
It's strongerأقوى than the originalأصلي
yetبعد halfنصف the weightوزن,
87
260786
2824
إنها أقوى من الحقيقية
و تزن نصف الوزن الحقيقي،
04:35
and it will be flyingطيران
in the Airbusإيرباص A320 laterفي وقت لاحق this yearعام.
88
263634
3146
وستطير في إيرباص A320 لاحقًا هذا العام.
04:39
So computersأجهزة الكمبيوتر can now generateتوفير;
89
267405
1559
لذا يمكن للحواسيب أن تنتج الآن؛
04:40
they can come up with theirهم ownخاصة solutionsمحاليل
to our well-definedواضحة المعالم problemsمشاكل.
90
268988
4595
يمكنها تقديم حلولها الخاصة
لمشاكلنا المحددة.
04:46
But they're not intuitiveحدسي.
91
274677
1310
ولكنها ليست بديهية.
04:48
They still have to startبداية from scratchخدش
everyكل singleغير مرتبطة time,
92
276011
3086
فلا يزال عليها البدء من الصفر كل مرّة،
04:51
and that's because they never learnتعلم.
93
279121
2565
ذلك لأنها لا تتعلم أبدًا.
04:54
Unlikeمختلف Maggieماجي.
94
282368
1766
على عكس ماجي.
04:56
(Laughterضحك)
95
284158
1581
(ضحك)
04:57
Maggie'sماغي actuallyفعلا smarterأكثر ذكاء
than our mostعظم advancedالمتقدمة designالتصميم toolsأدوات.
96
285763
3297
ماجي في الحقيقة أذكى من
أدواتنا التصمّيمة الأكثر تقدمًا.
05:01
What do I mean by that?
97
289467
1440
ما الذي أعنيه بذلك؟
05:02
If her ownerصاحب picksمختارات up that leashرباط,
98
290931
1590
إذا التقط صاحبها الرسن،
05:04
Maggieماجي knowsيعرف with a fairمعرض
degreeالدرجة العلمية of certaintyالسياقات
99
292545
2068
تعرف ماجي بدرجة كبيرة من التأكد
05:06
it's time to go for a walkسير.
100
294637
1404
أنه حان وقت الذهاب للتنزه.
05:08
And how did she learnتعلم?
101
296065
1185
وكيف تعلمت ذلك؟
05:09
Well, everyكل time the ownerصاحب pickedالتقطت up
the leashرباط, they wentذهب for a walkسير.
102
297274
3324
حسنًا، كلما يلتقط صاحبها الرسن،
يذهبان للتنزه.
05:12
And Maggieماجي did threeثلاثة things:
103
300622
1878
وقامت ماجي بثلاثة أشياء:
05:14
she had to payدفع attentionانتباه,
104
302524
1869
كانت لابد أن تنتبه،
05:16
she had to rememberتذكر what happenedحدث
105
304417
2082
وكانت لابد أن تتذكر ما حدث
05:18
and she had to retainاحتفظ and createخلق
a patternنمط in her mindعقل.
106
306523
4017
وكان عليها أن تحفظ مسارًا
في رأسها وتحدده.
05:23
Interestinglyومن المثير للاهتمام, that's exactlyبالضبط what
107
311429
2095
والمثير للاهتمام، هذا هو بالضبط
05:25
computerالحاسوب scientistsالعلماء
have been tryingمحاولة to get AIsالأوامر الإدارية to do
108
313548
2523
يحاول علماء الحاسوب جَعل
الذكاء الإصطناعي يقوم بذلك
05:28
for the last 60 or so yearsسنوات.
109
316095
1859
لمدة 60 سنة الأخيرة أو ما يُقارب ذلك.
05:30
Back in 1952,
110
318683
1349
بالعودة لعام 1952،
05:32
they builtمبني this computerالحاسوب
that could playلعب Tic-Tac-Toeتيك تاك تو.
111
320056
3801
صنعوا هذا الحاسوب الذي
يصدر صوت تيك-تاك-تو
05:37
Bigكبير dealصفقة.
112
325081
1160
أمر عظيم.
05:39
Then 45 yearsسنوات laterفي وقت لاحق, in 1997,
113
327029
3000
ثم بعد 45 سنة، في عام 1997،
05:42
Deepعميق Blueأزرق beatsيدق Kasparovكاسباروف at chessشطرنج.
114
330053
2472
هزم ديب بلو كاسباروف
في لعبة الشطرنج.
05:46
2011, Watsonواتسون beatsيدق these two
humansالبشر at Jeopardyخطر,
115
334046
4968
في 2011، هزم واتسون هذان
البشريان في جاباردي،
05:51
whichالتي is much harderأصعب for a computerالحاسوب
to playلعب than chessشطرنج is.
116
339038
2928
وهو شيء أصعب للحاسوب
في اللعب من الشطرنج.
05:53
In factحقيقة, ratherبدلا than workingعامل
from predefinedمعرفة مسبقا recipesوصفات,
117
341990
3812
في الحقيقة،
05:57
Watsonواتسون had to use reasoningمنطق
to overcomeالتغلب على his humanبشري opponentsالمعارضين.
118
345826
3323
احتاج وتسون لاستخدام المنطق حتى
يتغلب على خصومه البشريين.
06:02
And then a coupleزوجان of weeksأسابيع agoمنذ,
119
350393
2439
ومن ثم منذ بضعة أسابيع،
06:04
DeepMind'sوDeepMind AlphaGoAlphaGo beatsيدق
the world'sالعالم bestالأفضل humanبشري at Go,
120
352856
4262
هزم ديب ميند التابع لألفاجو
أفضل بشري في جو،
06:09
whichالتي is the mostعظم difficultصعب
gameلعبه that we have.
121
357142
2212
والتى تعد أصعب لعبة لدينا.
06:11
In factحقيقة, in Go, there are more
possibleممكن movesالتحركات
122
359378
2896
في الحقيقة، في جو، هناك المزيد
من التغيرات الممكنة
06:14
than there are atomsذرات in the universeكون.
123
362298
2024
أكثر من الذرات الموجودة في الكون.
06:18
So in orderطلب to winيفوز,
124
366210
1826
لذا للفوز،
06:20
what AlphaGoAlphaGo had to do
was developطور intuitionحدس.
125
368060
2618
يجب على الفاجو أن يقوم بتطوير البديهة.
06:23
And in factحقيقة, at some pointsنقاط,
AlphaGo'sوAlphaGo programmersالمبرمجين didn't understandتفهم
126
371098
4110
وفي الواقع، في بعض النقاط،
لم يفهم مبرمجو الفاجو
06:27
why AlphaGoAlphaGo was doing what it was doing.
127
375232
2286
لما كان يقوم ألفاجو بما قام به.
06:31
And things are movingمتحرك really fastبسرعة.
128
379451
1660
وتمضي الأشياء بسرعة كبيرة.
06:33
I mean, considerيعتبر --
in the spaceالفراغ of a humanبشري lifetimeأوقات الحياة,
129
381135
3227
أعني، فكروا في -- في نطاق العمر البشري،
06:36
computersأجهزة الكمبيوتر have goneذهب from a child'sالطفل gameلعبه
130
384386
2233
فقد انتقلت الحواسيب من كونها لعبة أطفال
06:39
to what's recognizedمعروف as the pinnacleقمة
of strategicإستراتيجي thought.
131
387920
3048
إلى كونها رأس التفكير الاستراتيجي.
06:43
What's basicallyفي الأساس happeningحدث
132
391999
2417
ما يحدث أساسيًا
06:46
is computersأجهزة الكمبيوتر are going
from beingيجرى like Spockسبوك
133
394440
3310
هو أن الحواسيب تنتقل من كونها شبه سبوك
06:49
to beingيجرى a lot more like Kirkكيرك.
134
397774
1949
إلى كونها أكثر شبهًا بكيرك.
06:51
(Laughterضحك)
135
399747
3618
(ضحك)
06:55
Right? From pureنقي logicمنطق to intuitionحدس.
136
403389
3424
صحيح؟ من المنطق البحت إلى البديهة.
07:00
Would you crossتعبر this bridgeجسر?
137
408184
1743
هل ستعبرون هذا الجسر؟
07:02
Mostعظم of you are sayingقول, "Oh, hellالجحيم no!"
138
410609
2323
يقول معظمكم، "اوه، لا بحق الجحيم!"
07:04
(Laughterضحك)
139
412956
1308
(ضحك)
07:06
And you arrivedوصل at that decisionقرار
in a splitانشق، مزق secondثانيا.
140
414288
2657
وقد قررتم ذلك في جزء أقل من الثانية.
07:08
You just sortفرز of knewعرف
that bridgeجسر was unsafeغير مأمون.
141
416969
2428
تعرفون نوعًا ما بأن هذا الجسر غير آمن.
07:11
And that's exactlyبالضبط the kindطيب القلب of intuitionحدس
142
419421
1989
وهذا بالتحديد هو البديهة
07:13
that our deep-learningتعلم عميق systemsأنظمة
are startingابتداء to developطور right now.
143
421434
3568
التي بدأت أنظمتنا المعرفيّة
المعقدة بتطويرها الآن.
07:17
Very soonهكذا, you'llعليك literallyحرفيا be ableقادر
144
425722
1707
قريبًا، ستكونون حرفيًا قادرين على
07:19
to showتبين something you've madeمصنوع,
you've designedتصميم,
145
427453
2206
أن تظهروا شيء قد صنعتموه، أو صممتموه،
07:21
to a computerالحاسوب,
146
429683
1153
إلى حاسوب،
07:22
and it will look at it and say,
147
430860
1489
وسينظر إليه ويقول،
07:24
"Sorry, homiehomie, that'llالتي سوف never work.
You have to try again."
148
432373
2823
"آسف، يا صاح، لن يصلح هذا أبدًا.
لابد أن تحاول مجددًا.
07:27
Or you could askيطلب it if people
are going to like your nextالتالى songأغنية,
149
435854
3070
أو قد تساله إذا ما كان الناس
سيحبون أُغنيتك التالية،
07:31
or your nextالتالى flavorنكهة of iceجليد creamكريم.
150
439773
2063
او نكهتك التالية من الآيس كريم.
07:35
Or, much more importantlyالأهم,
151
443549
2579
أو ما هو أكثر أهميةً من ذلك،
07:38
you could work with a computerالحاسوب
to solveحل a problemمشكلة
152
446152
2364
هو العمل مع حاسوب لحل مشكلة
07:40
that we'veقمنا never facedواجه before.
153
448540
1637
لم نواجهها من قبل.
07:42
For instanceحتة, climateمناخ changeيتغيرون.
154
450201
1401
على سبيل المثال، تغير المناخ.
07:43
We're not doing a very
good jobوظيفة on our ownخاصة,
155
451626
2020
نحن لا نقوم بعمل جيد بمفردنا،
07:45
we could certainlyمن المؤكد use
all the help we can get.
156
453670
2245
يمكننا بالتاكيد استخدام المساعدة
التي يمكن أن نحصل عليها.
07:47
That's what I'm talkingالحديث about,
157
455939
1458
هذا ما أتحدث عنه،
07:49
technologyتقنية amplifyingتضخيم
our cognitiveالإدراكي abilitiesقدرات
158
457421
2555
تقوي التكنولوجيا قدراتنا الإدراكية
07:52
so we can imagineتخيل and designالتصميم things
that were simplyببساطة out of our reachتصل
159
460000
3552
بذلك يمكننا تخيل وتصميم أشياء
لم تكن في متناولنا
07:55
as plainعادي oldقديم un-augmentedبرنامج الأمم المتحدة للتضاف humansالبشر.
160
463576
2559
كبشر غير متطورين وبسطاء.
07:59
So what about makingصناعة
all of this crazyمجنون newالجديد stuffأمور
161
467984
2941
إذاً ماذا عن هذا
الشيء المجنون الجديد
08:02
that we're going to inventاخترع and designالتصميم?
162
470949
2441
الذي سنخترعه وسنصممه؟
08:05
I think the eraعصر of humanبشري augmentationزيادة
is as much about the physicalجسدي - بدني worldالعالمية
163
473952
4093
أعتقد أن عصر التطور البشري
بقدر ما هو حول العالم المادي
08:10
as it is about the virtualافتراضية,
intellectualذهني realmمملكة.
164
478069
3065
بقدر ما هو حول العالم الإفتراضي الفكري.
08:13
How will technologyتقنية augmentزيادة us?
165
481833
1921
إذًا كيف ستتطورنا التكنولوجيا؟
08:16
In the physicalجسدي - بدني worldالعالمية, roboticالروبوتية systemsأنظمة.
166
484261
2473
في العالم المادي، الأنظمة الآلية.
08:19
OK, there's certainlyمن المؤكد a fearخوف
167
487620
1736
حسنًا، هناك بالتأكيد خوف من
08:21
that robotsالروبوتات are going to take
jobsوظائف away from humansالبشر,
168
489380
2488
أن الأنظمة الحاسوبية ستأخذ وظائف البشر،
08:23
and that is trueصحيح in certainالمؤكد sectorsالقطاعات.
169
491892
1830
وهذا حقيقي في بعض القطاعات.
08:26
But I'm much more interestedيستفد in this ideaفكرة
170
494174
2878
ولكني مهتم أكثر بهذه الفكرة
08:29
that humansالبشر and robotsالروبوتات workingعامل togetherسويا
are going to augmentزيادة eachكل other,
171
497076
5010
أن عمل البشر والأنسان الآلي معًا
سيطور من بعضهم البعض،
08:34
and startبداية to inhabitتعيش في a newالجديد spaceالفراغ.
172
502110
2058
ويبدأون بشغل مجال جديد.
08:36
This is our appliedمستعمل researchابحاث labمختبر
in Sanسان Franciscoفرانسيسكو,
173
504192
2362
هذا معملنا للبحث التطبيقي
في سان فرانسيسكو،
08:38
where one of our areasالمناطق of focusالتركيز
is advancedالمتقدمة roboticsالروبوتات,
174
506578
3142
حيث أحدى مجالات اهتماماتنا
هو علم الإنسان الآلي المتقدم،
08:41
specificallyعلى وجه التحديد, human-robotبين الإنسان والروبوت collaborationتعاون.
175
509744
2511
وبالأخص، التعاون البشري الآلي.
08:45
And this is Bishopأسقف, one of our robotsالروبوتات.
176
513034
2759
وهذا بيشوب، إنسان آلي لدينا.
08:47
As an experimentتجربة, we setجلس it up
177
515817
1789
كتجربة، أعددناه
08:49
to help a personشخص workingعامل in constructionاعمال بناء
doing repetitiveتكرارية tasksمهام --
178
517630
3460
لمساعدة شخص يعمل في البناء
يقوم بمهام متكررة --
08:53
tasksمهام like cuttingقطع out holesثقوب for outletsمنافذ
or lightضوء switchesمفاتيح in drywallحائط الجبس.
179
521984
4194
مهام مثل حفر ثقوب مأخذ التيار
أو مفاتيح الإضاءة في حائط الجبس.
08:58
(Laughterضحك)
180
526202
2466
(ضحك)
09:01
So, Bishop'sالمطران humanبشري partnerشريك
can tell what to do in plainعادي Englishالإنجليزية
181
529877
3111
فالشريك البشري لبيشوب بإمكانه إخباره
بما يجب فعله بإنجليزية بسيطة
09:05
and with simpleبسيط gesturesإيماءات,
182
533012
1305
وبإشارات بسيطة،
09:06
kindطيب القلب of like talkingالحديث to a dogالكلب,
183
534341
1447
نوعًا ما مثل التحدث إلى كلب،
09:07
and then Bishopأسقف executesينفذ
on those instructionsتعليمات
184
535812
2143
وبعدها ينفذ بيشوب وفقًا لتلك التعليمات
09:09
with perfectفي احسن الاحوال precisionالاحكام.
185
537979
1892
بإحكام تام.
09:11
We're usingاستخدام the humanبشري
for what the humanبشري is good at:
186
539895
2989
نحن نستخدم البشر فيما هم جيدون فيه:
09:14
awarenessوعي, perceptionالمعرفة and decisionقرار makingصناعة.
187
542908
2333
الوعي و الإدراك واتخاذ القررات،
09:17
And we're usingاستخدام the robotإنسان آلي
for what it's good at:
188
545265
2240
ونستخدم الإنسان الآلي فيما هو جيد فيه:
09:19
precisionالاحكام and repetitivenessالتكرار.
189
547529
1748
الانضباط والتكرار.
09:22
Here'sمن هنا anotherآخر coolبارد projectمشروع
that Bishopأسقف workedعمل on.
190
550252
2367
وهنا مشروع ممتاز آخر يعمل به بيشوب.
09:24
The goalهدف of this projectمشروع,
whichالتي we calledمسمي the HIVEخلية,
191
552643
3075
إن هدف هذا المشروع، الذي نسميه ال "هايف"،
09:27
was to prototypeالنموذج المبدئي the experienceتجربة
of humansالبشر, computersأجهزة الكمبيوتر and robotsالروبوتات
192
555742
3851
هو وضع تصميم أولي لتجربة
البشر والحواسيب والإنسان الآلي
09:31
all workingعامل togetherسويا to solveحل
a highlyجدا complexمركب designالتصميم problemمشكلة.
193
559617
3220
لعملهم معًا جميعًا لحل مشكلة
تصميم معقدة جدًا.
09:35
The humansالبشر actedتصرف as laborالعمل.
194
563793
1451
يمثل البشر العمالة.
09:37
They cruisedتأهل around the constructionاعمال بناء siteموقع,
they manipulatedالتلاعب the bambooخيزران --
195
565268
3473
هم يتجولون حول موقع البناء،
ويشكلون الخيزران --
09:40
whichالتي, by the way,
because it's a non-isomorphicغير متماثل materialمواد,
196
568765
2756
والذي بسبب كونه مادة غير تَشاكُلية،
09:43
is superممتاز hardالصعب for robotsالروبوتات to dealصفقة with.
197
571545
1874
صعب جدًا على الإنسان
الآلي التعامل معها.
09:45
But then the robotsالروبوتات
did this fiberالأساسية windingلف,
198
573443
2022
من ثم يقوم الإنسان
الآلي بلف الألياف هذه،
09:47
whichالتي was almostتقريبيا impossibleغير ممكن
for a humanبشري to do.
199
575489
2451
والذي كان مستحيل تقريبًا علي البشر فعله.
09:49
And then we had an AIAI
that was controllingالمتابعة everything.
200
577964
3621
ومن ثم كان لدينا الذكاء الصنعي
الذي يتحكم في كل شيء.
09:53
It was tellingتقول the humansالبشر what to do,
tellingتقول the robotsالروبوتات what to do
201
581609
3290
كان يُملي على البشرما يجب عليهم فعله،
والإنسان الآلي كذلك
09:56
and keepingحفظ trackمسار of thousandsالآلاف
of individualفرد componentsالمكونات.
202
584923
2915
ويتتبع مسار آلاف المكونات الفردية.
09:59
What's interestingمثير للإعجاب is,
203
587862
1180
المثير للاهتمام أن،
10:01
buildingبناء this pavilionجناح
was simplyببساطة not possibleممكن
204
589066
3141
بناء هذا الجناح لم يكن ممكنًا
10:04
withoutبدون humanبشري, robotإنسان آلي and AIAI
augmentingزيادة eachكل other.
205
592231
4524
بدون البشر والإنسان الآلي و الذكاء
الصنعي بتطويرهم لبعضهم البعض.
10:09
OK, I'll shareشارك one more projectمشروع.
This one'sواحد من a little bitقليلا crazyمجنون.
206
597890
3320
حسنًا، سأشارككم مشروع آخر.
و هو مجنون قليلًا.
10:13
We're workingعامل with Amsterdam-basedتتخذ من أمستردام مقرا artistفنان
Jorisيوريس LaarmanLaarman and his teamالفريق at MXMX3D
207
601234
4468
إننا نعمل مع فنان مقيم في أمستردام جوريس
لارمان وفريقه في أم أكس ثري دي
10:17
to generativelygeneratively designالتصميم
and roboticallyآليا printطباعة
208
605726
2878
وذلك للتصميم بشكل إنتاجي والطباعة آليًا
10:20
the world'sالعالم first autonomouslyمستقل
manufacturedالمصنعة bridgeجسر.
209
608628
2995
أول جسر في العالم مصنع بشكل استقلالي.
10:24
So, Jorisيوريس and an AIAI are designingتصميم
this thing right now, as we speakتحدث,
210
612315
3685
وبذلك، يصمم جوريس و الذكاء
الصنعي هذا الشيء الآن، ونحن نتكلم،
10:28
in Amsterdamأمستردام.
211
616024
1172
في أمستردام.
10:29
And when they're doneفعله,
we're going to hitنجاح "Go,"
212
617220
2321
وعندما ينتهون، سنعطي "إشارة البدء"
10:31
and robotsالروبوتات will startبداية 3D printingطبع
in stainlessغير القابل للصدأ steelصلب,
213
619565
3311
وسيبدأ الإنسان الآلي برسم رسومات
ثلاثية الأبعاد على فولاذ مقاوم للصدأ.
10:34
and then they're going to keep printingطبع,
withoutبدون humanبشري interventionتدخل قضائي,
214
622900
3283
وبعدها سيواصلون الرسم من دون تدخل البشر،
10:38
untilحتى the bridgeجسر is finishedتم الانتهاء من.
215
626207
1558
حتي ينتهي الجسر.
10:41
So, as computersأجهزة الكمبيوتر are going
to augmentزيادة our abilityالقدرة
216
629099
2928
لذا إن كانت الحواسيب ستطور من قدرتنا
10:44
to imagineتخيل and designالتصميم newالجديد stuffأمور,
217
632051
2150
على تخيل وتصمم أشياء جديدة،
10:46
roboticالروبوتية systemsأنظمة are going to help us
buildبناء and make things
218
634225
2895
فستساعدنا النُظم الآلية على بناء
وتصنيع أشياء جديدة
10:49
that we'veقمنا never been ableقادر to make before.
219
637144
2084
لم نكن قادرين على القيام بها من قبل.
10:52
But what about our abilityالقدرة
to senseإحساس and controlمراقبة these things?
220
640347
4160
ولكن ماذا عن قدرتنا على الإدراك
والتحكم في هذه الأشياء؟
10:56
What about a nervousمتوتر systemالنظام
for the things that we make?
221
644531
4031
ماذا عن جهاز عصبي للأشياء التى نصنعها؟
11:00
Our nervousمتوتر systemالنظام,
the humanبشري nervousمتوتر systemالنظام,
222
648586
2512
جهازنا العصبي، الجهازي العصبي البشري،
11:03
tellsيروي us everything
that's going on around us.
223
651122
2311
يخبرنا بالأشياء التى تجري من حولنا.
11:06
But the nervousمتوتر systemالنظام of the things
we make is rudimentaryبدائي at bestالأفضل.
224
654186
3684
لكن الجهاز العصبي للأشياء التي
نصنعها بدائي في أحسن حالاته.
11:09
For instanceحتة, a carسيارة doesn't tell
the city'sالمدينة publicعامة worksأعمال department قسم، أقسام
225
657894
3563
مثلًا، السيارة لا تُخبر دائرة
الأشغال العامة بالمدينة
11:13
that it just hitنجاح a potholeأخدود at the cornerركن
of Broadwayبرودواي and Morrisonموريسون.
226
661481
3130
أنها قد اصطدمت في حفرة عند زاوية
برودواي و إيمرسون.
11:16
A buildingبناء doesn't tell its designersالمصممين
227
664635
2032
وأن البناء لا يخبر مصمميه
11:18
whetherسواء or not the people insideفي داخل
like beingيجرى there,
228
666691
2684
إن ما كان الناس بداخله
يحبون التواجد فيه أم لا،
11:21
and the toyعروسه لعبه manufacturerالصانع doesn't know
229
669399
3010
ولايعرف مصمم لعُبة
11:24
if a toyعروسه لعبه is actuallyفعلا beingيجرى playedلعب with --
230
672433
2007
إن كان يُلعب بها --
11:26
how and where and whetherسواء
or not it's any funمرح.
231
674464
2539
كيف وأين وإذا ما كانت ممتعة أو لا.
11:29
Look, I'm sure that the designersالمصممين
imaginedيتصور this lifestyleنمط الحياة for Barbieباربي
232
677620
3814
انظروا، أنا متأكد أن المصممين
تخيلوا نظام الحياة هذا لباربي
11:33
when they designedتصميم her.
233
681458
1224
وهم يصممونها.
11:34
(Laughterضحك)
234
682706
1447
(ضحك)
11:36
But what if it turnsيتحول out that Barbie'sلباربي
actuallyفعلا really lonelyوحيد?
235
684177
2906
لكن ماذا لو بدا أن باربي في الواقع وحيدة؟
11:39
(Laughterضحك)
236
687107
3147
(ضحك)
11:43
If the designersالمصممين had knownمعروف
237
691266
1288
لو كان يعلم المصممون
11:44
what was really happeningحدث
in the realحقيقة worldالعالمية
238
692578
2107
ما كان يحدث في العالم الواقعي
11:46
with theirهم designsتصاميم -- the roadطريق,
the buildingبناء, Barbieباربي --
239
694709
2583
مع تصميماتهم -- الطريق، البناء، باربي --
11:49
they could'veيمكن لقد used that knowledgeالمعرفه
to createخلق an experienceتجربة
240
697316
2694
لكانوا استخدموا هذه المعرفة لخلق تجربة
11:52
that was better for the userالمستعمل.
241
700034
1400
أفضل للمستخدم.
11:53
What's missingمفقود is a nervousمتوتر systemالنظام
242
701458
1791
ما ينقص هو جهاز عصبي
11:55
connectingتوصيل us to all of the things
that we designالتصميم, make and use.
243
703273
3709
يربطنا بجميع الأشياء التي
نُصممها ونصنعها ونستخدمها.
11:59
What if all of you had that kindطيب القلب
of informationمعلومات flowingتدفق to you
244
707915
3555
ماذا لو كان لديكم هذا النوع
من المعلومات التي تأتي اليكم
12:03
from the things you createخلق
in the realحقيقة worldالعالمية?
245
711494
2183
من الأشياء التي تصنعونها
في العالم الواقعي.
12:07
With all of the stuffأمور we make,
246
715432
1451
مع كل هذه الأشياء التي نصنعها،
12:08
we spendأنفق a tremendousهائل amountكمية
of moneyمال and energyطاقة --
247
716907
2435
قد أنفقنا كم هائل من المال والطاقة --
12:11
in factحقيقة, last yearعام,
about two trillionتريليون dollarsدولار --
248
719366
2376
فى الواقع، العام الماضي،
حوالي 2 تريليون دولارًا --
12:13
convincingمقنع people to buyيشترى
the things we'veقمنا madeمصنوع.
249
721766
2854
لإقناع الناس بشراء الأشياء التي صنعناها .
12:16
But if you had this connectionصلة
to the things that you designالتصميم and createخلق
250
724644
3388
لكن إن كان لديكم هذه العلاقة بين
الأشياء التي تصممونها وتصنعونها
12:20
after they're out in the realحقيقة worldالعالمية,
251
728056
1727
بعدما كانوا في العالم الخارجي،
12:21
after they'veكان عليهم been soldتم البيع
or launchedأطلقت or whateverايا كان,
252
729807
3614
بعد بيعهم أو اطلاقهم أو أيًا كان،
12:25
we could actuallyفعلا changeيتغيرون that,
253
733445
1620
بإمكاننا فعليًا تغيير ذلك،
12:27
and go from makingصناعة people want our stuffأمور,
254
735089
3047
ونتحول من جذب الناس لشراء أشياءنا،
12:30
to just makingصناعة stuffأمور that people
want in the first placeمكان.
255
738160
3434
إلى تصنيع الأشياء التي يريدها
الناس في المقام الأول.
12:33
The good newsأخبار is, we're workingعامل
on digitalرقمي nervousمتوتر systemsأنظمة
256
741618
2787
الأخبار الجيدة هى أننا نعمل على
جهاز عصبي رقمي
12:36
that connectالاتصال us to the things we designالتصميم.
257
744429
2801
يربطنا بالأشياء التي نصممها.
12:40
We're workingعامل on one projectمشروع
258
748365
1627
نعمل على مشروع
12:42
with a coupleزوجان of guys down in Losانجليس Angelesلوس
calledمسمي the BanditoBandito Brothersالإخوة
259
750016
3712
مع بعض الرفاق في لوس أنجلوس
يسمون "بانديتو برازرز"
12:45
and theirهم teamالفريق.
260
753752
1407
وفريقهم.
12:47
And one of the things these guys do
is buildبناء insaneمجنون carsالسيارات
261
755183
3433
وأحد الأشياء التي يقوم بها هؤلاء
الرفاق هو تصميم سيارات مجنونة
12:50
that do absolutelyإطلاقا insaneمجنون things.
262
758640
2873
والتي تقوم بالطبع بأشياء مجنونة.
12:54
These guys are crazyمجنون --
263
762905
1450
هؤلاء الرفاق مجانين--
12:56
(Laughterضحك)
264
764379
1036
(ضحك)
12:57
in the bestالأفضل way.
265
765439
1403
بأفضل حال.
13:00
And what we're doing with them
266
768993
1763
وما نفعله معهم
13:02
is takingمع الأخذ a traditionalتقليدي race-carسيارة سباق chassisهيكل
267
770780
2440
هو أخد هيكل سيارة سباق تقليدية
13:05
and givingإعطاء it a nervousمتوتر systemالنظام.
268
773244
1585
وإعطاءه جهاز عصبي.
13:06
So we instrumentedالمجهزة it
with dozensالعشرات of sensorsأجهزة الاستشعار,
269
774853
3058
وعليه فقد جهزها بعشرات
من أجهزة الاستشعار،
13:09
put a world-classعالمي driverسائق behindخلف the wheelعجلة,
270
777935
2635
وجعلنا سائق ذو تصنيف عالمي يقودها،
13:12
tookأخذ it out to the desertصحراء
and droveقاد the hellالجحيم out of it for a weekأسبوع.
271
780594
3357
وأخذها خارجًا الى الصحراء
وقادها لمدة أسبوع.
13:15
And the car'sالسيارة nervousمتوتر systemالنظام
capturedالقبض everything
272
783975
2491
والتقط الجهاز العصبي للسيارة كل شيء
13:18
that was happeningحدث to the carسيارة.
273
786490
1482
كان يحدث للسيارة.
13:19
We capturedالقبض fourأربعة billionمليار dataالبيانات pointsنقاط;
274
787996
2621
لقد جمعنا 4 بليون نقطة معلومات؛
13:22
all of the forcesالقوات
that it was subjectedتعرض to.
275
790641
2310
جميعها من القوى التي خضعت لها.
13:24
And then we did something crazyمجنون.
276
792975
1659
وبعدها قمنا بشيء مجنون.
13:27
We tookأخذ all of that dataالبيانات,
277
795268
1500
أخذنا كل تلك المعلومات،
13:28
and pluggedمسدود it into a generative-designتوليدي تصميم AIAI
we call "Dreamcatcherملاحق الأحلام."
278
796792
3736
ووصلناها الى تصميم إنتاجي للذكاء الصنعي
أسميناه " دريمكاتشر."
13:33
So what do get when you give
a designالتصميم toolأداة a nervousمتوتر systemالنظام,
279
801270
3964
إذًأ ماذا يحدث عندما تعطي
جهاز عصبي لآلة تصميم،
13:37
and you askيطلب it to buildبناء you
the ultimateأقصى carسيارة chassisهيكل?
280
805258
2882
وطلبت منها أن تصمم لك هيكل سيارة نهائي؟
13:40
You get this.
281
808723
1973
ستحصل على هذا.
13:44
This is something that a humanبشري
could never have designedتصميم.
282
812293
3713
هذا شيء لم يمكن لإنسان أن يصممه أبدًا.
13:48
Exceptإلا a humanبشري did designالتصميم this,
283
816707
1888
باستثناء إنسان واحد قام بتصميمه،
13:50
but it was a humanبشري that was augmentedالمعزز
by a generative-designتوليدي تصميم AIAI,
284
818619
4309
لكنه كان إنسان قد تطورعن طريق
تصميم إنتاجي للذكاء الصنعي،
13:54
a digitalرقمي nervousمتوتر systemالنظام
285
822952
1231
و نظام عصبي رقمي
13:56
and robotsالروبوتات that can actuallyفعلا
fabricateصنع something like this.
286
824207
3005
و إنسان آلي بإمكانه أن يصنع شيء مثل هذا.
13:59
So if this is the futureمستقبل,
the Augmentedالمعزز Ageعمر,
287
827680
3595
لذا، إذا كان هذا هو المستقبل،
والعصر المتطور
14:03
and we're going to be augmentedالمعزز
cognitivelyمعرفيا, physicallyجسديا and perceptuallyادراكي,
288
831299
4261
وسنتطور معرفيًا وماديًا وإدراكيًا،
14:07
what will that look like?
289
835584
1408
كيف سيبدوا هذا؟
14:09
What is this wonderlandالعجائب going to be like?
290
837576
3321
كيف ستبدو أرض العجائب هذه؟
14:12
I think we're going to see a worldالعالمية
291
840921
1709
أعتقد أننا سنرى عالم
14:14
where we're movingمتحرك
from things that are fabricatedمختلق
292
842654
3068
حيث سننتقل من الأشياء المصنعة
14:17
to things that are farmedالمزارع.
293
845746
1445
الى الأشياء المزروعة.
14:20
Where we're movingمتحرك from things
that are constructedإنشاؤه
294
848159
3453
وحيث سننتقل من الأشياء المبنية
14:23
to that whichالتي is grownنابعة.
295
851636
1704
إلى تلك النامية.
14:26
We're going to moveنقل from beingيجرى isolatedمعزول
296
854134
2188
سنتحول من كوننا منعزلين
14:28
to beingيجرى connectedمتصل.
297
856346
1610
إلى كوننا متواصلين.
14:30
And we'llحسنا moveنقل away from extractionاستخلاص
298
858634
2411
وسنبتعد عن الاستخراج
14:33
to embraceتعانق aggregationتجميع.
299
861069
1873
إلى قبول التجميع.
14:35
I alsoأيضا think we'llحسنا shiftتحول
from cravingحنين obedienceطاعة from our things
300
863967
3767
أعتقد أيضًا أننا سنغير من
الرغبة في انقياد الأشياء لنا
14:39
to valuingتثمين autonomyالحكم الذاتي.
301
867758
1641
إلى تقدير التحكم الذاتي.
14:42
Thanksشكر to our augmentedالمعزز capabilitiesقدرات,
302
870510
1905
بفضل قدراتنا المطورة،
14:44
our worldالعالمية is going to changeيتغيرون dramaticallyبشكل كبير.
303
872439
2377
سيتغيرعالمنا بشكل كبير.
14:47
We're going to have a worldالعالمية
with more varietyتشكيلة, more connectednessالترابط,
304
875576
3246
سيكون لدينا عالم ذو تنوع أكثر،
وذو اتصال أكبر،
14:50
more dynamismديناميكية, more complexityتعقيد,
305
878846
2287
وذو دينامكية أكثر، وتعقيد أكبر،
14:53
more adaptabilityتكيف and, of courseدورة,
306
881157
2318
وأكثر تكيفًا، وبالطبع،
14:55
more beautyجمال.
307
883499
1217
أكثر جمالًا.
14:57
The shapeشكل of things to come
308
885231
1564
شكل الأشياء المستقبلية
14:58
will be unlikeمختلف anything
we'veقمنا ever seenرأيت before.
309
886819
2290
سيكون مختلف عن الأشياء
التي رأيناها من قبل.
15:01
Why?
310
889133
1159
لماذا؟
15:02
Because what will be shapingتشكيل those things
is this newالجديد partnershipشراكة
311
890316
3755
لأن من سيشكل تلك الأشياء
هي تلك الشراكة الجديدة
15:06
betweenما بين technologyتقنية, natureطبيعة and humanityإنسانية.
312
894095
3670
بين التكنولوجيا والطبيعة والإنسانية.
15:11
That, to me, is a futureمستقبل
well worthيستحق looking forwardإلى الأمام to.
313
899279
3804
ذلك، بالنسبة لي،
مستقبل جدير بأن يُتطلع إليه.
15:15
Thank you all so much.
314
903107
1271
الشكر لكم جميعًا.
15:16
(Applauseتصفيق)
315
904402
5669
(تصفيق)
Translated by Eman Shahen
Reviewed by Sarah Shahid

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Maurice Conti - Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity.

Why you should listen

Maurice Conti is a designer, futurist and innovator. He's worked with startups, government agencies, artists and corporations to explore the things that will matter to us in the future, and to design solutions to get us there.

Conti is currently Chief Innovation Officer at Alpha -- Europe's first moonshot factory, powered by Telefónica. Conti and his team are responsible for coming up with the ideas, prototypes and proofs of concepts that will go on to become full-blown moonshots at Alpha: projects that will affect 100 million people or more, be a force for good on the planet and grow into billion-euro businesses.

Previously, Conti was Director of Applied Research & Innovation at Autodesk where built and led Autodesk's Applied Research Lab. Conti's work focuses on applied machine learning, advanced robotics, augmented and virtual realities, and the future of work, cities and mobility. 

Conti is also an explorer of geographies and cultures. He has circumnavigated the globe once and been half-way around twice. In 2009 he was awarded the Medal for Exceptional Bravery at Sea by the United Nations, the New Zealand Bravery Medal and a US Coast Guard Citation for Bravery for risking his own life to save three shipwrecked sailors.

Conti lives in Barcelona, Spain, and travels around the world speaking to groups about innovation, technology trends, the future, and high adventure.

More profile about the speaker
Maurice Conti | Speaker | TED.com