Traduction de «robots ne pouvaient pas encore faire » (Français → Néerlandais) :

Pour moi, c'était la Terrae Incognitae, c'est ce que les robots ne pouvaient pas encore faire.
Voor mij was dat het ontbrekende deel, wat robots nog niet kunnen doen.

Des mouvements de gymnastique qu'aucun robot ne peut encore faire.
Ze doen gymnastische bewegingen zoals nog niet één robot dat kan.

Elles ne pouvaient rien faire parce que ce que nous utilisons maintenant pour guérir les infections n'existait pas encore.
Ze konden er niets aan doen, omdat de huidige methodes tegen infecties nog niet bestonden.

Alors que je parcourais les photos du regard, il y en avait qui avaient plus de cent ans, certaines encore dans l'enveloppe du laboratoire de traitement, je ne pouvais pas m'empêcher de penser qu'en tant que retoucheur je pourrais réparer telle déchirure et telle éraflure, je connaissais des centaines de personnes qui pouvaient faire de même.
Ik bekeek de foto's, sommige waren meer dan honderd jaar oud, andere nog in de envelop van de ontwikkelcentrale. Vanuit mijn vak als retoucheur bedacht ik, dat ik die scheuren en krassen kon repareren. Honderden vakgenoten zouden dat ook kunnen.

Alors, grâce à l'énergie de tous ceux qui étaient là, j'ai décidé de continuer à tenir. Et je suis arrivé à 17 minutes et 4 secondes. ( Applaudissements) Et comme si ce n'était pas assez, ce que j'ai fait juste après, c'est que je suis allé aux Labos Quest, et je les ai laissé me prendre autant d'échantillons de sang qu'ils pouvaient, pour faire tous les tests possibles, et voir où en étaient mes paramètres, comme ça, une fois encore, ça pourrait servir aux médecins. Je ne voulais pas non plus que qui que ce soit émette de doutes. Je tenais le record du monde, et je voulais être certain qu'il soit homologué. Alors, le lendemain, je suis allé à New York, et voilà qu'un gamin vient vers moi -- Je sortais du magasin Apple -- ce gamin vient vers moi et il me fait : Yo D ! Je lui fais Ouais ? Il me dit Si tu as retenu ton souffle aussi longtemps pour de vrai, comment ça se fait que tu sois ressorti tout sec de l'eau? Je lui ai fait Quoi ?? (Rires) Ça, c'est toute ma vie. Alors ... (Rires) En tant que magicien, j'essaie de montrer aux gens des choses qui semblent impossibles. Et je crois que la magie, que ce soit en retenant mon souffle ou en battant un jeu de cartes, est quelque chose relativement simple. C'est de la pratique, c'est de l'entraînement, et c'est -- C'est de la pratique, c'est de l'entraînement, et de l'expérimentation, pour donner le meilleur de moi-même, quelque soit le sacrifice que cela implique.
Met de energie van iedereen die daar was besloot ik door te zetten. Ik ging tot 17 minuten en 4 seconden. (Applaus) Alsof dat niet genoeg was, ging ik meteen daarna naar Quest Labs en liet ze zoveel bloed afnemen als ze wilden om alles te testen en te zien waar mijn niveaus waren, zodat de artsen het konden gebruiken. Ook wilde ik dat niemand het in twijfel kon trekken. Ik had het wereldrecord en wilde zeker gaan dat het legitiem was. De volgende dag ging ik naar New York en een jochie komt op me af -- ik loop net de Apple store uit -- en dat kereltje zegt: Yo D! Ik zeg: Ja? Hij zegt: Als je echt zo lang je adem inhield, waarom kwam je dan droog uit het water? Ik dacht: Wat? (Gelach) Dat is mijn leven. Dus... (Gelach) Als magiër probeer ik mensen dingen te laten zien die onmogelijk lijken. Ik denk dat magie, of ik mijn adem inhoud of een pak kaarten schud, heel simpel is. Het is oefening, training en... -- Het is oefening, training en experiment, terwijl je door de pijn heen duwt om optimaal te zijn.

Robots et algorithmes sont en train de devenir compétents en matière de construction automobile, de rédaction d'article ou encore de traduction - des tâches qui étaient jusque-là réservées aux humains. Si bien, qu'allons-nous faire pour gagner notre vie ? Andrew MacAfee utilise des données des plus récentes pour affirmer la chose suivante : nous n'avons encore rien vu. Se penchant sur la longue histoire des civilisations humaines, il parvient à une conclusion surprenante et partage une vision futuriste palpitante.
Robots en algoritmen worden steeds beter in banen als het maken van auto's, het schrijven van artikelen, het vertalen - banen waar we ooit een mens voor nodig hadden. Wat voor werk zullen mensen dan gaan doen? Andrew McAfee overloopt recente arbeidsgegevens en zegt: We staan nog maar aan het begin. Maar dan kijkt hij terug op de grote geschiedenis en komt met een verrassende en zelfs spannende kijk op wat we kunnen verwachten. (Gefilmd TEDxBoston.)

Et même uniquement avec un objectif et pas d’exemple de façon de faire, les robots peuvent encore apprendre.
Zelfs met alleen een doel zonder een voorbeeld van hoe het gedaan wordt kan een bot nog steeds leren.

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.