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

Maurice Conti: A találékony mesterséges értelem hihetetlen találmányai

Filmed:
6,173,221 views

Mit kapunk, amikor idegrendszert adunk a tervezőeszközhöz? Számítógépeket, amelyek javítják gondolkodási képességeinket és képzelőerőnket, továbbá robotrendszereket, amelyek megbirkóznak gyökeresen új hídtervekkel (és meg is építik a hidakat), autótervekkel, dróntervekkel és még sok mindennel – önállóan. Szegődjünk Maurice Conti futurológus útitársául a Kiterjesztett Valóság Korába, és vessünk egy pillantást a jövőbe, amikor robotok és emberek vállvetve dolgoznak, hogy olyan dolgokat valósítsanak meg, amelyre egyedül képtelenek lennének.
- 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 manysok of you are creativeskreatív,
0
735
2289
Hányan kreatívok önök közül:
00:15
designerstervezők, engineersmérnökök,
entrepreneursvállalkozók, artistsművészek,
1
3048
3624
tervezők, mérnökök,
vállalkozók, művészek,
00:18
or maybe you just have
a really bignagy imaginationképzelet?
2
6696
2387
vagy csak nagy a képzelőerejük?
00:21
ShowTérkép of handskezek? (CheersÜdv)
3
9107
1848
Jelentkezzenek!
(Ujjongás)
00:22
That's mosta legtöbb of you.
4
10979
1181
Tehát a többség.
00:25
I have some newshírek for us creativeskreatív.
5
13334
2294
Újdonsággal szolgálhatok
nekünk, kreatívoknak.
00:28
Over the coursetanfolyam of the nextkövetkező 20 yearsévek,
6
16714
2573
A következő 20 év folyamán
00:33
more will changeváltozás around
the way we do our work
7
21471
2973
munkánk nagyobb változáson megy át,
00:37
than has happenedtörtént in the last 2,000.
8
25382
2157
mint az előző 2 000 évben.
00:40
In facttény, I think we're at the dawnhajnal
of a newúj agekor in humanemberi historytörténelem.
9
28511
4628
Az emberi történelem
új korszakának hajnalán járunk.
00:45
Now, there have been fournégy majorJelentősebb historicaltörténelmi
eraskorszak definedmeghatározott by the way we work.
10
33645
4761
A munkavégzés alapján
négy nagy történelmi korszak létezik.
00:51
The Hunter-GathererVadászó-gyűjtögető AgeKor
lastedtartott severalszámos millionmillió yearsévek.
11
39404
3275
A vadászó-gyűjtögető korszak
néhány millió évig tartott.
00:55
And then the AgriculturalMezőgazdasági AgeKor
lastedtartott severalszámos thousandezer yearsévek.
12
43163
3576
Utána a mezőgazdasági korszak
néhány ezer évig,
00:59
The IndustrialIpari AgeKor lastedtartott
a couplepárosít of centuriesszázadok.
13
47195
3490
az ipari korszak pedig
pár évszázadig tartott.
01:02
And now the InformationInformációk AgeKor
has lastedtartott just a fewkevés decadesévtizedekben.
14
50709
4287
Az információs korszak
csak néhány évtizede tart.
01:07
And now todayMa, we're on the cuspholdcsúcs
of our nextkövetkező great erakorszak as a speciesfaj.
15
55020
5220
Ma pedig mint faj a következő
nagy korszakba lépünk.
01:13
Welcomeüdvözlet to the AugmentedBővített AgeKor.
16
61296
2680
Üdvözlök mindenkit a kiterjesztett korban!
01:16
In this newúj erakorszak, your naturaltermészetes humanemberi
capabilitiesképességek are going to be augmentedkiegészített
17
64000
3693
Ebben az új korszakban a természetes
emberi készségek ki fognak bővülni,
01:19
by computationalszámítási systemsrendszerek
that help you think,
18
67717
3068
hála a gondolkodást segítő
számítástechnikai rendszereknek,
01:22
roboticrobot systemsrendszerek that help you make,
19
70809
2186
a gyártást megkönnyítő robotrendszereknek,
01:25
and a digitaldigitális nervousideges systemrendszer
20
73019
1648
valamint a digitális idegrendszernek,
01:26
that connectsösszeköt you to the worldvilág
farmessze beyondtúl your naturaltermészetes sensesérzékek.
21
74691
3690
amely a természetes érzékeken túlmenően
kapcsol minket a környezetünkhöz.
01:31
Let's startRajt with cognitivemegismerő augmentationnagyobbodás.
22
79437
1942
Kezdjük a kognitív kierjesztéssel!
01:33
How manysok of you are augmentedkiegészített cyborgskiborgok?
23
81403
2200
Hányan vannak itt kiterjesztett kiborgok?
01:36
(LaughterNevetés)
24
84133
2650
(Nevetés)
01:38
I would actuallytulajdonképpen argueérvel
that we're alreadymár augmentedkiegészített.
25
86807
2821
Állítom, hogy már ki vagyunk terjesztve.
01:42
ImagineKépzeld el you're at a partyparty,
26
90288
1504
Tegyük fel, hogy buliban vannak,
01:43
and somebodyvalaki askskérdezi you a questionkérdés
that you don't know the answerválasz to.
27
91816
3520
és valaki kérdést tesz föl,
amelyre nem tudják a választ.
01:47
If you have one of these,
in a fewkevés secondsmásodperc, you can know the answerválasz.
28
95360
3760
Ha van egy ilyesmijük,
egy szempillantás alatt megvan a válasz.
01:51
But this is just a primitiveprimitív beginningkezdet.
29
99869
2299
De ez csak a primitív kezdet.
01:54
Even SiriSiri is just a passivepasszív tooleszköz.
30
102863
3331
Még a Siri is csak passzív eszköz.
01:58
In facttény, for the last
three-and-a-halfhárom és fél millionmillió yearsévek,
31
106660
3381
Az utóbbi 3,5 millió
évben használt eszközök
02:02
the toolsszerszámok that we'vevoltunk had
have been completelyteljesen passivepasszív.
32
110065
3109
teljesen passzívak voltak.
02:06
They do exactlypontosan what we tell them
and nothing more.
33
114203
3655
Csak azt teszik, amit mondunk nekik,
és semmi egyebet.
02:09
Our very first tooleszköz only cutvágott
where we struckütött it.
34
117882
3101
Az első szerszámunk csak
azt vágta, amire rácsaptunk vele.
02:13
The chiselvéső only carvescarves
where the artistművész pointspont it.
35
121822
3040
A véső csak ott farag,
ahová a szobrász odailleszti.
02:17
And even our mosta legtöbb advancedfejlett toolsszerszámok
do nothing withoutnélkül our explicitkifejezett directionirány.
36
125343
5641
Legjobb szerszámaink is csak kifejezett
utasításunkra tesznek bármit is.
02:23
In facttény, to datedátum, and this
is something that frustratesmeghiúsítja me,
37
131008
3181
Jelenleg – és ez nagyon zavar –
02:26
we'vevoltunk always been limitedkorlátozott
38
134213
1448
mindig korlátozva vagyunk,
02:27
by this need to manuallymanuálisan
pushnyom our willsvégrendelet into our toolsszerszámok --
39
135685
3501
mert manuálisan kell betáplálnunk
akaratunkat a szerszámba,
02:31
like, manualkézikönyv,
literallyszó szerint usinghasználva our handskezek,
40
139210
2297
szó szerint a kezünkkel,
02:33
even with computersszámítógépek.
41
141531
1428
még a számítógépbe is.
02:36
But I'm more like ScottyScotty in "StarStar TrekTrek."
42
144072
2463
De én inkább olyan vagyok,
mint Scotty a Star Trekből,
02:38
(LaughterNevetés)
43
146559
1850
(Nevetés)
02:40
I want to have a conversationbeszélgetés
with a computerszámítógép.
44
148433
2146
mert beszélgetni szeretnék
a számítógépemmel,
02:42
I want to say, "ComputerSzámítógép,
let's designtervezés a carautó,"
45
150603
2970
pl.: "Számítógép, tervezz egy autót!",
02:45
and the computerszámítógép showsműsorok me a carautó.
46
153597
1539
erre mutat nekem egy autót.
02:47
And I say, "No, more fast-lookinggyors hatású,
and lessKevésbé Germannémet,"
47
155160
2608
Én: "Nem, nézzen ki gyorsabbnak
és kevésbé németesnek.
02:49
and bangbumm, the computerszámítógép showsműsorok me an optionválasztási lehetőség.
48
157792
2163
És puff, a gép mutat egy változatot.
02:51
(LaughterNevetés)
49
159979
1865
(Nevetés)
02:54
That conversationbeszélgetés mightesetleg be
a little waysmódokon off,
50
162208
2306
Lehet, hogy a beszélgetés még odébb van,
02:56
probablyvalószínűleg lessKevésbé than manysok of us think,
51
164538
2665
de kevésbé, mintsem gondolnák,
02:59
but right now,
52
167227
1763
mert jelenleg
03:01
we're workingdolgozó on it.
53
169014
1151
dolgozunk rajta.
03:02
ToolsEszközök are makinggyártás this leapUgrás
from beinglény passivepasszív to beinglény generativenemző.
54
170189
4033
A szerszámok adják az ugrás lehetőségét
a passzívtól az alkotó felé.
03:06
GenerativeGeneratív designtervezés toolsszerszámok
use a computerszámítógép and algorithmsalgoritmusok
55
174831
3308
Az alkotó tervezőeszközök számítógépet
és algoritmust használnak
03:10
to synthesizeszintetizál geometrygeometria
56
178163
2608
a geometria szintetizálására,
03:12
to come up with newúj designsminták
all by themselvesmaguk.
57
180795
2754
hogy maguk álljanak elő új tervekkel.
Csak közölni kell velük céljainkat
és kikötéseinket.
03:15
All it needsigények are your goalscélok
and your constraintskorlátok.
58
183996
2748
03:18
I'll give you an examplepélda.
59
186768
1408
Példát mondok.
03:20
In the caseügy of this aeriallégi dronedrone chassisalváz,
60
188200
2788
E drón vázának elkészítéséhez
03:23
all you would need to do
is tell it something like,
61
191012
2626
csak annyi kell, hogy valami
ilyesmit mondjunk:
03:25
it has fournégy propellershajócsavar,
62
193662
1273
négy légcsavarja van,
03:26
you want it to be
as lightweightkönnyűsúlyú as possiblelehetséges,
63
194959
2131
a lehető legkönnyebb legyen,
03:29
and you need it to be
aerodynamicallyminden idők legáramvonalasabb efficienthatékony.
64
197114
2270
és aerodinamikailag hatékony legyen.
03:31
Then what the computerszámítógép does
is it explorestárja fel the entireteljes solutionmegoldás spacehely:
65
199408
4914
Ekkor a gép végigvizsgálja
az összes megoldás tárházát:
03:36
everyminden singleegyetlen possibilitylehetőség that solvesmegoldja
and meetstalálkozik your criteriakritériumok --
66
204346
3927
kritériumainkat kielégítő
minden egyes lehetőséget,
03:40
millionsTöbb millió of them.
67
208297
1442
azt a sokmilliónyit.
03:41
It takes bignagy computersszámítógépek to do this.
68
209763
1975
Ehhez nagyszámítógép kell.
03:43
But it comesjön back to us with designsminták
69
211762
1955
De a gép jelentkezik a tervvel,
03:45
that we, by ourselvesminket,
never could'vevolna imaginedképzelt.
70
213741
3143
amelyet mi magunk el sem tudtunk képzelni.
03:49
And the computer'sszámítógép comingeljövetel up
with this stuffdolog all by itselfmaga --
71
217326
2912
A gép magától hozza elő a tervet,
03:52
no one ever drewdrew anything,
72
220262
1678
senki semmit sem rajzolt,
03:53
and it startedindult completelyteljesen from scratchkarcolás.
73
221964
2086
az egészet a nulláról kezdte.
03:57
And by the way, it's no accidentbaleset
74
225038
2387
Egyébként nem véletlen,
03:59
that the dronedrone bodytest looksúgy néz ki, just like
the pelvismedence of a flyingrepülő squirrelmókus.
75
227449
3481
hogy a drón váza olyan,
mint a repülő mókus medencecsontja.
04:03
(LaughterNevetés)
76
231287
2007
(Nevetés)
04:06
It's because the algorithmsalgoritmusok
are designedtervezett to work
77
234040
2302
Azért, mert az algoritmust úgy tervezték,
04:08
the sameazonos way evolutionevolúció does.
78
236366
1637
ahogy az evolúció működik.
04:10
What's excitingizgalmas is we're startingkiindulási
to see this technologytechnológia
79
238715
2660
Pompás dolog, hogy ezt a technológiát
04:13
out in the realigazi worldvilág.
80
241399
1159
a valóságban is látjuk.
04:14
We'veMost már been workingdolgozó with AirbusAirbus
for a couplepárosít of yearsévek
81
242582
2452
Több éve dolgozunk az Airbusszal
04:17
on this conceptkoncepció planerepülőgép for the futurejövő.
82
245058
1909
a repülőgép forradalmasításán.
04:18
It's a waysmódokon out still.
83
246991
2070
Még messze vagyunk tőle.
04:21
But just recentlymostanában we used
a generative-designgeneratív tervezési AIAI
84
249085
3780
De nemrég alkotó mesterséges
értelmet alkalmaztunk,
04:24
to come up with this.
85
252889
1807
hogy megbirkózzunk a feladattal.
04:27
This is a 3D-printedD nyomtatott cabinkabin partitionpartíció
that's been designedtervezett by a computerszámítógép.
86
255609
5153
Ez 3D-ben nyomtatott kabinválaszfal,
amelyet számítógép tervezett.
04:32
It's strongererősebb than the originaleredeti
yetmég halffél the weightsúly,
87
260786
2824
Erősebb, mint az eredeti,
de a súlya feleannyi.
04:35
and it will be flyingrepülő
in the AirbusAirbus A320 latera későbbiekben this yearév.
88
263634
3146
Még idén útjára indul az Airbus A320-ban.
Ma a számítógépek képesek alkotni,
04:39
So computersszámítógépek can now generategenerál;
89
267405
1559
04:40
they can come up with theirazok ownsaját solutionsmegoldások
to our well-definedjól definiált problemsproblémák.
90
268988
4595
s a jól definiált feladatokra
saját megoldásokat javasolnak.
04:46
But they're not intuitiveintuitív.
91
274677
1310
De nem találékonyak.
04:48
They still have to startRajt from scratchkarcolás
everyminden singleegyetlen time,
92
276011
3086
Mindig a nulláról kell kezdeniük,
04:51
and that's because they never learntanul.
93
279121
2565
és ez azért van, mert nem tanulékonyak.
04:54
UnlikeEllentétben a MaggieMaggie.
94
282368
1766
Akárcsak Maggie.
04:56
(LaughterNevetés)
95
284158
1581
(Nevetés)
04:57
Maggie'sMaggie actuallytulajdonképpen smarterintelligensebb
than our mosta legtöbb advancedfejlett designtervezés toolsszerszámok.
96
285763
3297
Bár Maggie sok fejlett
tervezőeszköznél okosabb.
05:01
What do I mean by that?
97
289467
1440
Hogy mit értek ezen?
05:02
If her ownertulajdonos pickscsákány up that leashpóráz,
98
290931
1590
Ha a gazdája veszi a pórázt,
05:04
MaggieMaggie knowstudja with a fairbecsületes
degreefokozat of certaintybizonyosság
99
292545
2068
Maggie elég biztosan tudja,
hogy ideje van a sétának.
05:06
it's time to go for a walkséta.
100
294637
1404
05:08
And how did she learntanul?
101
296065
1185
Miből tanulta meg?
05:09
Well, everyminden time the ownertulajdonos pickedválogatott up
the leashpóráz, they wentment for a walkséta.
102
297274
3324
Ebből: ahányszor a gazdi
vette a pórázt, séta következett.
05:12
And MaggieMaggie did threehárom things:
103
300622
1878
Maggienek három dolgot kellett tennie:
05:14
she had to payfizetés attentionFigyelem,
104
302524
1869
figyelnie,
05:16
she had to rememberemlékezik what happenedtörtént
105
304417
2082
emlékeznie, mi történt,
05:18
and she had to retainmegtartása and createteremt
a patternminta in her mindelme.
106
306523
4017
és elméjében mintázatot alkotnia.
05:23
InterestinglyÉrdekes módon, that's exactlypontosan what
107
311429
2095
Érdekes, hogy az informatikusok
05:25
computerszámítógép scientiststudósok
have been tryingmegpróbálja to get AIsAIs to do
108
313548
2523
pont így igyekeztek
mesterséges értelmet alkotni
05:28
for the last 60 or so yearsévek.
109
316095
1859
az elmúlt hat évtizedben.
05:30
Back in 1952,
110
318683
1349
1952-ben megépítették
05:32
they builtépült this computerszámítógép
that could playjáték Tic-Tac-ToeTic-Tac-Toe.
111
320056
3801
ezt a gépet, amely tud
"ix-ox" játékot játszani.
05:37
BigNagy dealüzlet.
112
325081
1160
Nem semmi.
05:39
Then 45 yearsévek latera későbbiekben, in 1997,
113
327029
3000
Aztán 45 évvel később,1997-ben
05:42
DeepMély BlueKék beatsütés KasparovKaszparov at chesssakk.
114
330053
2472
a Deep Blue legyőzi sakkban Kaszparovot.
05:46
2011, WatsonWatson beatsütés these two
humansemberek at JeopardyVeszélyben,
115
334046
4968
2011-ben a Watson két embert győzött le
a Mindent vagy semmit kvízjátékban,
05:51
whichmelyik is much hardernehezebb for a computerszámítógép
to playjáték than chesssakk is.
116
339038
2928
ami a számítógépnek nehezebb,
mint sakkozni.
05:53
In facttény, ratherInkább than workingdolgozó
from predefinedelőre meghatározott recipesreceptek,
117
341990
3812
Kész receptek helyett a Watsonnak
az eszét kellett használnia,
05:57
WatsonWatson had to use reasoningérvelés
to overcomeleküzdése his humanemberi opponentsellenfelek.
118
345826
3323
hogy legyőzze emberi ellenfelét.
06:02
And then a couplepárosít of weekshetes agoezelőtt,
119
350393
2439
Majd pár héttel ezelőtt
06:04
DeepMind'sDeepMind barátait AlphaGoAlphaGo beatsütés
the world'svilág bestlegjobb humanemberi at Go,
120
352856
4262
a DeepMind AlphaGo programja
legyőzte a gó világbajnokát.
06:09
whichmelyik is the mosta legtöbb difficultnehéz
gamejátszma, meccs that we have.
121
357142
2212
A gó a legbonyolultabb játék.
06:11
In facttény, in Go, there are more
possiblelehetséges movesmozog
122
359378
2896
A góban több a lépésváltozat,
06:14
than there are atomsatomok in the universevilágegyetem.
123
362298
2024
mint ahány atom az univerzumban.
06:18
So in ordersorrend to wingyőzelem,
124
366210
1826
Úgyhogy az Alphagónak a győzelemhez
06:20
what AlphaGoAlphaGo had to do
was developfejleszt intuitionintuíció.
125
368060
2618
fejlesztenie kellett a találékonyságát.
06:23
And in facttény, at some pointspont,
AlphaGo'sAlphaGo barátait programmersprogramozók didn't understandmegért
126
371098
4110
Néha a programozói sem értették,
06:27
why AlphaGoAlphaGo was doing what it was doing.
127
375232
2286
mit miért csinál.
06:31
And things are movingmozgó really fastgyors.
128
379451
1660
Az események gyorsan peregnek.
06:33
I mean, considerfontolgat --
in the spacehely of a humanemberi lifetimeélettartam,
129
381135
3227
Gondoljunk arra,
hogy egy emberélet alatt
06:36
computersszámítógépek have goneelmúlt from a child'sgyermek gamejátszma, meccs
130
384386
2233
a gépek eljutottak a gyerekjátékoktól
06:39
to what's recognizedelismert as the pinnacleorom
of strategicstratégiai thought.
131
387920
3048
a stratégiai gondolkodás
csúcsának számító dolgokig.
06:43
What's basicallyalapvetően happeningesemény
132
391999
2417
A számítógép eljut
06:46
is computersszámítógépek are going
from beinglény like SpockSpock
133
394440
3310
Spock jellemvonásaitól
06:49
to beinglény a lot more like KirkKirk.
134
397774
1949
Kirk kapitányéihoz.
06:51
(LaughterNevetés)
135
399747
3618
(Nevetés)
06:55
Right? From puretiszta logiclogika to intuitionintuíció.
136
403389
3424
Ugye? A tiszta logikától
a találékonyságig.
07:00
Would you crosskereszt this bridgehíd?
137
408184
1743
Átmennének ezen a hídon?
07:02
MostA legtöbb of you are sayingmondás, "Oh, hellpokol no!"
138
410609
2323
Sokan azt mondják: "Egy frászt!"
07:04
(LaughterNevetés)
139
412956
1308
(Nevetés)
07:06
And you arrivedmegérkezett at that decisiondöntés
in a splithasított secondmásodik.
140
414288
2657
Döntő ponthoz érkeztek.
07:08
You just sortfajta of knewtudta
that bridgehíd was unsafenem biztonságos.
141
416969
2428
Valahogy úgy sejtik,
hogy a híd nem biztonságos.
07:11
And that's exactlypontosan the kindkedves of intuitionintuíció
142
419421
1989
Ez valami ösztönféle,
07:13
that our deep-learningmély-tanulás systemsrendszerek
are startingkiindulási to developfejleszt right now.
143
421434
3568
amelyet a mélytanulási rendszereink
most kezdenek kialakítani.
07:17
Very soonhamar, you'llazt is megtudhatod literallyszó szerint be ableképes
144
425722
1707
Nemsokára szó szerint tudunk majd
a gépnek mutatni
07:19
to showelőadás something you've madekészült,
you've designedtervezett,
145
427453
2206
egy általunk készített
vagy tervezett dolgot,
07:21
to a computerszámítógép,
146
429683
1153
07:22
and it will look at it and say,
147
430860
1489
és annak láttán a gép így szól:
07:24
"Sorry, homiehaver, that'llhogy majd never work.
You have to try again."
148
432373
2823
"Emberke, sajnos ez nem fog
működni. Próbálkozz tovább."
07:27
Or you could askkérdez it if people
are going to like your nextkövetkező songdal,
149
435854
3070
Vagy megkérdezhetjük, tetszeni fog-e
az embereknek az új dalunk
07:31
or your nextkövetkező flavoríz of icejég creamkrém.
150
439773
2063
vagy új illatszerünk vagy új fagylaltunk.
07:35
Or, much more importantlyfontosabb,
151
443549
2579
De ennél sokkal fontosabb,
07:38
you could work with a computerszámítógép
to solvemegfejt a problemprobléma
152
446152
2364
hogy együttműködhetünk a géppel
07:40
that we'vevoltunk never facedszembe before.
153
448540
1637
egy újszerű feladat megoldásán.
07:42
For instancepélda, climateéghajlat changeváltozás.
154
450201
1401
Pl. az éghajlatváltozásén.
07:43
We're not doing a very
good jobmunka on our ownsaját,
155
451626
2020
Egyedül nemigen boldogulunk vele,
07:45
we could certainlybiztosan use
all the help we can get.
156
453670
2245
ezért minden segítség jól jön.
07:47
That's what I'm talkingbeszél about,
157
455939
1458
Arra célzok, hogy a technológia fölerősíti
07:49
technologytechnológia amplifyingerősítő
our cognitivemegismerő abilitiesképességek
158
457421
2555
kognitív képességeinket,
07:52
so we can imagineKépzeld el and designtervezés things
that were simplyegyszerűen out of our reachelér
159
460000
3552
ezért elképzelhetjük
és megtervezhetjük azt,
07:55
as plainegyszerű oldrégi un-augmentedun bővített humansemberek.
160
463576
2559
amire szűkre szabott emberekként
képtelenek voltunk.
07:59
So what about makinggyártás
all of this crazyőrült newúj stuffdolog
161
467984
2941
Hát akkor hogyan készítsük
ezeket az új dolgokat,
08:02
that we're going to inventfeltalál and designtervezés?
162
470949
2441
amelyeket föl akarunk találni
s meg akarunk tervezni?
08:05
I think the erakorszak of humanemberi augmentationnagyobbodás
is as much about the physicalfizikai worldvilág
163
473952
4093
Az ember kibővítése legalább
annyira a fizikai világát jelenti,
08:10
as it is about the virtualtényleges,
intellectualszellemi realmbirodalom.
164
478069
3065
mint a virtuális,
intellektuális birodalmát.
08:13
How will technologytechnológia augmentfokozza a us?
165
481833
1921
Hogyan bővít ki minket a technológia?
08:16
In the physicalfizikai worldvilág, roboticrobot systemsrendszerek.
166
484261
2473
Fizikai világunkban, a robotrendszerekben.
08:19
OK, there's certainlybiztosan a fearfélelem
167
487620
1736
Persze, nyilván félünk,
08:21
that robotsrobotok are going to take
jobsmunkahelyek away from humansemberek,
168
489380
2488
hogy a robotok elveszik a munkánkat.
08:23
and that is trueigaz in certainbizonyos sectorságazatok.
169
491892
1830
Bizonyos területre nézve ez igaz.
08:26
But I'm much more interestedérdekelt in this ideaötlet
170
494174
2878
De engem sokkal inkább
fölvillanyoz a gondolat,
08:29
that humansemberek and robotsrobotok workingdolgozó togetheregyütt
are going to augmentfokozza a eachminden egyes other,
171
497076
5010
hogy az együttműködő ember és robot
kibővíti egymás lehetőségeit,
08:34
and startRajt to inhabitélnek a newúj spacehely.
172
502110
2058
és új teret foglal magának.
08:36
This is our appliedalkalmazott researchkutatás lablabor
in SanSan FranciscoFrancisco,
173
504192
2362
Ez az alkalmazott kutatólaborunk
San Franciscóban,
08:38
where one of our areasnak of focusfókusz
is advancedfejlett roboticsRobotika,
174
506578
3142
amelyben többek között
fejlett robotikával foglalkozunk:
08:41
specificallykifejezetten, human-robotember-robot collaborationegyüttműködés.
175
509744
2511
nevezetesen az ember-robot
együttműködéssel.
08:45
And this is BishopPüspök, one of our robotsrobotok.
176
513034
2759
Ez itt Bishop, az egyik robotunk.
08:47
As an experimentkísérlet, we setkészlet it up
177
515817
1789
Kísérletképpen építettük meg,
08:49
to help a personszemély workingdolgozó in constructionépítés
doing repetitiveismétlődő tasksfeladatok --
178
517630
3460
hogy segítsen az ismétlődő munkákban,
08:53
tasksfeladatok like cuttingvágás out holeslyukak for outletsüzletek
or lightfény switcheskapcsolók in drywallGipszkarton.
179
521984
4194
pl. csatlakozóknak vagy kapcsolóknak
lyukat fúrni gipszkartonba.
08:58
(LaughterNevetés)
180
526202
2466
(Nevetés)
09:01
So, Bishop'sBishop's humanemberi partnerpartner
can tell what to do in plainegyszerű Englishangol
181
529877
3111
Az ember Bishopnak közérthetően,
mintha kutyánknak magyaráznánk,
09:05
and with simpleegyszerű gesturesgesztusok,
182
533012
1305
09:06
kindkedves of like talkingbeszél to a dogkutya,
183
534341
1447
elmondja a teendőt,
09:07
and then BishopPüspök executesvégrehajtja a
on those instructionsutasítás
184
535812
2143
aztán Bishop tökéletesen
09:09
with perfecttökéletes precisionpontosság.
185
537979
1892
végrehajtja az utasításokat.
09:11
We're usinghasználva the humanemberi
for what the humanemberi is good at:
186
539895
2989
Az embert arra használjuk, amiben jó:
09:14
awarenesstudatosság, perceptionészlelés and decisiondöntés makinggyártás.
187
542908
2333
figyelem, érzékelés, döntéshozatal.
09:17
And we're usinghasználva the robotrobot
for what it's good at:
188
545265
2240
A robotot pedig, amiben ő jó:
09:19
precisionpontosság and repetitivenessKeresünk.
189
547529
1748
pontosság és ismétlés.
09:22
Here'sItt van anotheregy másik coolmenő projectprogram
that BishopPüspök workeddolgozott on.
190
550252
2367
Ez meg egy mások projekt,
amin Bishop dolgozott.
09:24
The goalcél of this projectprogram,
whichmelyik we calledhívott the HIVEKAPTÁR,
191
552643
3075
A HIVE-nak, azaz KAPTÁR-nak
nevezett projekt célja,
09:27
was to prototypeprototípus the experiencetapasztalat
of humansemberek, computersszámítógépek and robotsrobotok
192
555742
3851
hogy modellezzük az ember,
számítógép és robot együttműködését,
09:31
all workingdolgozó togetheregyütt to solvemegfejt
a highlymagasan complexösszetett designtervezés problemprobléma.
193
559617
3220
amelyek egy bonyolult
tervezési feladaton dolgoznak.
09:35
The humansemberek actedjárt el as labormunkaerő.
194
563793
1451
Az emberek voltak a munkások.
09:37
They cruisedcruised around the constructionépítés sitewebhely,
they manipulatedmanipulált the bamboobambusz --
195
565268
3473
Járkáltak az építési területen,
a bambusszal foglalkoztak,
09:40
whichmelyik, by the way,
because it's a non-isomorphicnem izomorfak materialanyag,
196
568765
2756
mert azzal, lévén nem izomorf anyag,
09:43
is superszuper hardkemény for robotsrobotok to dealüzlet with.
197
571545
1874
nehezen bánnának a robotok.
09:45
But then the robotsrobotok
did this fiberrost windingtekercselés,
198
573443
2022
De robotok végezték a szálak föltekerését,
09:47
whichmelyik was almostmajdnem impossiblelehetetlen
for a humanemberi to do.
199
575489
2451
amely az embereknek
majdnem lehetetlen feladat volt.
09:49
And then we had an AIAI
that was controllingkontrolling everything.
200
577964
3621
Aztán még ellenőrzésre ott volt
a mesterséges értelem, az MI.
09:53
It was tellingsokatmondó the humansemberek what to do,
tellingsokatmondó the robotsrobotok what to do
201
581609
3290
Mind az emberekkel, mind a robottal
közölte a teendőiket,
09:56
and keepingtartás tracknyomon követni of thousandsTöbb ezer
of individualEgyedi componentsalkatrészek.
202
584923
2915
és figyelemmel kísérte
az ezernyi részműveletet.
09:59
What's interestingérdekes is,
203
587862
1180
Ebben az érdekes,
10:01
buildingépület this pavilionpavilon
was simplyegyszerűen not possiblelehetséges
204
589066
3141
hogy a pavilon megépítése
lehetetlen lett volna
10:04
withoutnélkül humanemberi, robotrobot and AIAI
augmentinghatásfokozó eachminden egyes other.
205
592231
4524
az ember, a robot és az MI
egymást kiegészítő megléte nélkül.
10:09
OK, I'll shareOssza meg one more projectprogram.
This one'sazok a little bitbit crazyőrült.
206
597890
3320
Szólok egy kissé őrült projektünkről is.
10:13
We're workingdolgozó with Amsterdam-basedAmszterdam-alapú artistművész
JorisJoris LaarmanLaarman and his teamcsapat at MXMX3D
207
601234
4468
Együtt dolgozunk Joris Laarmannal,
az amszterdami MX3D művészével
10:17
to generativelygeneratively designtervezés
and roboticallyrobotically printnyomtatás
208
605726
2878
és csapatával, hogy megtervezzük
és robotokkal kinyomtassuk
10:20
the world'svilág first autonomouslyautonóm
manufacturedgyártott bridgehíd.
209
608628
2995
a világ első, önmaga gyártotta hídját.
10:24
So, JorisJoris and an AIAI are designingtervezés
this thing right now, as we speakbeszél,
210
612315
3685
Joris és egy MI, miközben itt beszélek,
Amszterdamban tervezi ezt a dolgot.
10:28
in AmsterdamAmszterdam.
211
616024
1172
10:29
And when they're doneKész,
we're going to hittalálat "Go,"
212
617220
2321
Amikor elkészülünk,
megnyomjuk a startgombot,
10:31
and robotsrobotok will startRajt 3D printingnyomtatás
in stainlessrozsdamentes steelacél-,
213
619565
3311
és a robotok nekilátnak 3D-ben
acélból kinyomtatni,
10:34
and then they're going to keep printingnyomtatás,
withoutnélkül humanemberi interventionközbelépés,
214
622900
3283
aztán csak folyik a nyomtatás,
emberi beavatkozás nélkül,
10:38
untilamíg the bridgehíd is finishedbefejezett.
215
626207
1558
amíg a híd el nem készül.
10:41
So, as computersszámítógépek are going
to augmentfokozza a our abilityképesség
216
629099
2928
A számítógépek kibővítik
új dolgok kigondolásához
10:44
to imagineKépzeld el and designtervezés newúj stuffdolog,
217
632051
2150
és tervezéséhez szükséges képességeinket,
10:46
roboticrobot systemsrendszerek are going to help us
buildépít and make things
218
634225
2895
a robotrendszerek segítenek
olyan dolgok létrehozásában,
10:49
that we'vevoltunk never been ableképes to make before.
219
637144
2084
amelyekre magunk soha nem vagyunk képesek.
10:52
But what about our abilityképesség
to senseérzék and controlellenőrzés these things?
220
640347
4160
De mi a helyzet e dolgok érzékelésének
és irányításának képességével?
10:56
What about a nervousideges systemrendszer
for the things that we make?
221
644531
4031
Mi a helyzet a gyártmányaink
idegrendszerével?
11:00
Our nervousideges systemrendszer,
the humanemberi nervousideges systemrendszer,
222
648586
2512
Idegrendszerünk, az emberi idegrendszer
11:03
tellsmegmondja us everything
that's going on around us.
223
651122
2311
közvetít mindent, ami köröttünk történik.
11:06
But the nervousideges systemrendszer of the things
we make is rudimentarykezdetleges at bestlegjobb.
224
654186
3684
De gyártmányaink idegrendszere
kezdetleges.
11:09
For instancepélda, a carautó doesn't tell
the city'sváros publicnyilvános worksművek departmentosztály
225
657894
3563
Pl. egy autó nem jelzi
a városgazdálkodásnak,
11:13
that it just hittalálat a potholekátyúban at the cornersarok
of BroadwayBroadway and MorrisonMorrison.
226
661481
3130
hogy éppen most huppant bele egy kátyúba.
11:16
A buildingépület doesn't tell its designerstervezők
227
664635
2032
Egy épület nem közli a tervezőivel,
11:18
whetherakár or not the people insidebelül
like beinglény there,
228
666691
2684
hogy jól érzik-e magukat a benne lévők.
11:21
and the toyjáték manufacturergyártó doesn't know
229
669399
3010
A játékgyártó sem tudja,
11:24
if a toyjáték is actuallytulajdonképpen beinglény playedDátum with --
230
672433
2007
hogy hol és miként
játszanak a játékaival,
11:26
how and where and whetherakár
or not it's any funmóka.
231
674464
2539
és szereznek-e örömet?
Biztos vagyok benne, hogy a tervezők ilyen
szellemiséget képzeltek el Barbie számára,
11:29
Look, I'm sure that the designerstervezők
imaginedképzelt this lifestyleéletmód for BarbieBarbie
232
677620
3814
11:33
when they designedtervezett her.
233
681458
1224
amikor tervezték.
11:34
(LaughterNevetés)
234
682706
1447
(Nevetés)
11:36
But what if it turnsmenetek out that Barbie'sBarbie
actuallytulajdonképpen really lonelymagányos?
235
684177
2906
De mi van, ha kiderül,
hogy Barbie magányos?
11:39
(LaughterNevetés)
236
687107
3147
(Nevetés)
11:43
If the designerstervezők had knownismert
237
691266
1288
Ha a tervezők tudták volna,
11:44
what was really happeningesemény
in the realigazi worldvilág
238
692578
2107
mi sors vár a valóságban a terveikre
11:46
with theirazok designsminták -- the roadút,
the buildingépület, BarbieBarbie --
239
694709
2583
– az útra, az épületre, Barbie-ra –,
e tudást fölhasználhatták volna
11:49
they could'vevolna used that knowledgetudás
to createteremt an experiencetapasztalat
240
697316
2694
a fogyasztónak jobb élményt
nyújtó dolgok alkotására.
11:52
that was better for the userhasználó.
241
700034
1400
Hiányzik a bennünket
a megtervezett, gyártott
11:53
What's missinghiányzó is a nervousideges systemrendszer
242
701458
1791
11:55
connectingösszekötő us to all of the things
that we designtervezés, make and use.
243
703273
3709
és használt dolgokkal
összekötő idegrendszer.
11:59
What if all of you had that kindkedves
of informationinformáció flowingfolyó to you
244
707915
3555
Mi lenne, ha a gyártmányainkból
hozzánk áramló információ
a birtokunkban lenne?
12:03
from the things you createteremt
in the realigazi worldvilág?
245
711494
2183
12:07
With all of the stuffdolog we make,
246
715432
1451
Minden gyártmányunkra
12:08
we spendtölt a tremendousborzasztó amountösszeg
of moneypénz and energyenergia --
247
716907
2435
rengeteg pénzt és energiát fordítunk,
12:11
in facttény, last yearév,
about two trillionbillió dollarsdollár --
248
719366
2376
– tavaly kb. kétmilliárd dollárt –,
12:13
convincingmeggyőző people to buyVásárol
the things we'vevoltunk madekészült.
249
721766
2854
hogy meggyőzzük az ügyfeleket
gyártmányaink megvételéről.
12:16
But if you had this connectionkapcsolat
to the things that you designtervezés and createteremt
250
724644
3388
De ha meglenne a kapcsolat
a megtervezett és legyártott dolgokkal,
12:20
after they're out in the realigazi worldvilág,
251
728056
1727
miután kikerültek a vevőhöz
12:21
after they'veők már been soldeladott
or launchedindított or whatevertök mindegy,
252
729807
3614
eladás vagy használatba vétel után,
12:25
we could actuallytulajdonképpen changeváltozás that,
253
733445
1620
módosítani tudnánk őket,
12:27
and go from makinggyártás people want our stuffdolog,
254
735089
3047
és az emberek rábeszélése helyett eleve
12:30
to just makinggyártás stuffdolog that people
want in the first placehely.
255
738160
3434
olyan dolgokat készítenénk,
amelyeket igényelnek.
12:33
The good newshírek is, we're workingdolgozó
on digitaldigitális nervousideges systemsrendszerek
256
741618
2787
A jó hír, hogy már dolgozunk
a digitális idegrendszeren,
12:36
that connectkapcsolódni us to the things we designtervezés.
257
744429
2801
amely összeköt bennünket
a megtervezett dolgokkal.
12:40
We're workingdolgozó on one projectprogram
258
748365
1627
Dolgozunk egy projekten
12:42
with a couplepárosít of guys down in LosLos AngelesAngeles
calledhívott the BanditoBandito BrothersTestvérek
259
750016
3712
néhány Los Angeles-i sráccal,
a nevük Bandito Brothers.
12:45
and theirazok teamcsapat.
260
753752
1407
12:47
And one of the things these guys do
is buildépít insaneőrült carsautók
261
755183
3433
A srácok őrült kocsikat terveznek,
12:50
that do absolutelyteljesen insaneőrült things.
262
758640
2873
amelyek őrült dolgokat tesznek.
12:54
These guys are crazyőrült --
263
762905
1450
A srácok hibbantak.
12:56
(LaughterNevetés)
264
764379
1036
(Nevetés)
12:57
in the bestlegjobb way.
265
765439
1403
A legjobb értelemben.
13:00
And what we're doing with them
266
768993
1763
Együtt azzal foglalkozunk,
13:02
is takingbevétel a traditionalhagyományos race-carversenyautó chassisalváz
267
770780
2440
hogy egy hagyományos
versenyautó-karosszériába
13:05
and givingígy it a nervousideges systemrendszer.
268
773244
1585
idegrendszert építsünk be.
13:06
So we instrumentedműszer it
with dozensTöbb tucat of sensorsérzékelők,
269
774853
3058
Elláttuk tucatnyi érzékelővel,
13:09
put a world-classvilágszínvonalú driversofőr behindmögött the wheelkerék,
270
777935
2635
világklasszis vezetőt
ültetve a kormányához
13:12
tookvett it out to the desertsivatag
and drovehajtott, vezetett the hellpokol out of it for a weekhét.
271
780594
3357
kivittük a sivatagba,
és egy hétig gyötörtük.
13:15
And the car'sautó nervousideges systemrendszer
capturedelfogott everything
272
783975
2491
A kocsi idegrendszere mindent rögzített,
13:18
that was happeningesemény to the carautó.
273
786490
1482
ami csak a kocsival történt.
13:19
We capturedelfogott fournégy billionmilliárd, ezermillió dataadat pointspont;
274
787996
2621
Négymilliárd adatot rögzítettünk,
13:22
all of the forceserők
that it was subjectedvetjük alá to.
275
790641
2310
minden erőhatást, amelynek ki volt téve.
13:24
And then we did something crazyőrült.
276
792975
1659
Aztán valami őrült dolgot műveltünk.
13:27
We tookvett all of that dataadat,
277
795268
1500
Ezeket az adatokat betápláltuk
13:28
and pluggedcsatlakoztatva van it into a generative-designgeneratív tervezési AIAI
we call "DreamcatcherÁlomfogó."
278
796792
3736
a "Dreamcatcher" nevű tervező MI-nkbe.
13:33
So what do get when you give
a designtervezés tooleszköz a nervousideges systemrendszer,
279
801270
3964
Mit kapunk, amikor idegrendszert
adunk a tervezőeszközhöz,
13:37
and you askkérdez it to buildépít you
the ultimatevégső carautó chassisalváz?
280
805258
2882
és megépíttetjük vele
a legjobb karosszériát?
13:40
You get this.
281
808723
1973
Ezt.
13:44
This is something that a humanemberi
could never have designedtervezett.
282
812293
3713
Ilyet ember sohasem tervezett volna.
13:48
ExceptKivéve a humanemberi did designtervezés this,
283
816707
1888
Illetve, ember tervezte, de olyan,
13:50
but it was a humanemberi that was augmentedkiegészített
by a generative-designgeneratív tervezési AIAI,
284
818619
4309
aki ki volt bővítve tervező MI-vel,
13:54
a digitaldigitális nervousideges systemrendszer
285
822952
1231
digitális idegrendszerrel
13:56
and robotsrobotok that can actuallytulajdonképpen
fabricatekitalál something like this.
286
824207
3005
és robotokkal, amely valami
ilyet tud bütykölni.
13:59
So if this is the futurejövő,
the AugmentedBővített AgeKor,
287
827680
3595
Ha ez a jövő, a kibővített kor,
és ha kibővülünk
14:03
and we're going to be augmentedkiegészített
cognitivelykognitív, physicallyfizikailag and perceptuallyperceptually,
288
831299
4261
kognitív, fizikális és érzékelési téren,
14:07
what will that look like?
289
835584
1408
milyen lesz az?
14:09
What is this wonderlandcsodaország going to be like?
290
837576
3321
Milyen lesz az a tündérország?
14:12
I think we're going to see a worldvilág
291
840921
1709
Szerintem olyan világ lesz,
14:14
where we're movingmozgó
from things that are fabricatedkitalált
292
842654
3068
amelyben a gyártott dolgokról áttérünk
14:17
to things that are farmedtenyésztett.
293
845746
1445
a termesztettekre.
14:20
Where we're movingmozgó from things
that are constructedszerkesztett
294
848159
3453
A megtervezett dolgokról
14:23
to that whichmelyik is grownfelnőtt.
295
851636
1704
a növekvőkre.
14:26
We're going to movemozog from beinglény isolatedizolált
296
854134
2188
Az elszigeteltség helyett
14:28
to beinglény connectedcsatlakoztatva.
297
856346
1610
az összeköttetés felé megyünk.
14:30
And we'lljól movemozog away from extractionkitermelés
298
858634
2411
A kinyerés helyett
14:33
to embraceölelés aggregationÖsszesítés.
299
861069
1873
az egyesítést választjuk.
14:35
I alsois think we'lljól shiftváltás
from cravingsóvárgás obedienceengedelmesség from our things
300
863967
3767
Dolgaink engedelmességre
kényszerítése helyett
14:39
to valuingmegbecsülése autonomyautonómia.
301
867758
1641
inkább önállóságukat fogjuk értékelni.
14:42
Thankskösz to our augmentedkiegészített capabilitiesképességek,
302
870510
1905
Kibővült képességeinknek hála
14:44
our worldvilág is going to changeváltozás dramaticallydrámaian.
303
872439
2377
világunk lényegesen megváltozik.
14:47
We're going to have a worldvilág
with more varietyfajta, more connectednessösszekapcsolódás,
304
875576
3246
Változatosabb, összefüggőbb,
14:50
more dynamismdinamizmus, more complexitybonyolultság,
305
878846
2287
dinamikusabb, bonyolultabb,
14:53
more adaptabilityalkalmazkodóképesség and, of coursetanfolyam,
306
881157
2318
alkalmazkodóbb és, természetesen,
14:55
more beautyszépség.
307
883499
1217
szebb lesz a világunk.
14:57
The shapealak of things to come
308
885231
1564
A jövendő dolgok formája
14:58
will be unlikenem úgy mint anything
we'vevoltunk ever seenlátott before.
309
886819
2290
eltér a valaha látottakétól.
15:01
Why?
310
889133
1159
Miért?
15:02
Because what will be shapingformálás those things
is this newúj partnershiptársaság
311
890316
3755
Mert azokat a dolgokat a technológia,
a természet és az ember közötti
15:06
betweenközött technologytechnológia, naturetermészet and humanityemberiség.
312
894095
3670
új partnerség fogja alakítani.
15:11
That, to me, is a futurejövő
well worthérdemes looking forwardelőre to.
313
899279
3804
Számomra ez olyan jövő,
amelynek bekövetkeztét már alig várom.
15:15
Thank you all so much.
314
903107
1271
Köszönöm szépen.
15:16
(ApplauseTaps)
315
904402
5669
(Taps)
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Zsuzsanna Lőrincz

▲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

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee