エンジニアが問題記述を作成し、目的と制約を入力することからスタートする。コンピューティングの処理能力を使用し、人間だけではデザインできなかったであろう解決策をもたらす、何万ものオプションを作成する。その一例が、この新たな世界における、都市デザイン手法の再考だ。動態を考慮する必要がある。都市は極めて複雑なシステムであり、援助無しに人間が完全に把握することはできない。システムと手を組むことで、人間とコンピューターのチームは問題を理解し、それを実際に解決することができる。エンジニアは、ますます厳しさを増す天候や地質活動に耐えうる、かつてないほど高い安全基準を満たした、これまで以上に長くて高い橋や道路、ビルを構築できるようになる。したプロジェクトが上位の集合にどう適合するのかも理解できるようにもなる。考えられる代替の選択肢と、それらの利点とは?次に来るのは製品のイノベーションだ。このレーシングカーにはセンサーによる神経系が取り付けられ、それが限界までドライブされた。ドライバーのスタイルに合わせて最適化されたシャーシが作成された。長所のひとつは、ひとつの知能がある専門分野を学習すれば、それを全ての知能が習得できる点だ。ネットワークされた知識、つまり瞬時のユビキタスな知識を共有する。人間の効率は、それよりずっと低い。アイザック・ニュートンの言葉にあるとおり、偉人たちは長い時間をかけ、「優れた功績を残した巨人たちの肩に立つ」ことで知識を構築してきた。登場によって、人間は機械という巨人の肩に立つことになった。その機械は、背丈を急激に成長させている。いってロボットや機械がデザイナーやエンジニアの存在を陳腐なものにするわけではない。実際は、むしろその逆だ。解決すべき問題は尽きることがなく、そうした問題の規模と困難度はますます増大しているため、人間はその能力をますます高めて問題を解決していく必要がある。年以上の間、ロボットは物言わぬ存在だった。そのほとんどに周辺環境の知識や認識能力がなく、実行するようプログラムされた反復作業に焦点が合わせられていた。万台以上にまで成長することが予想されている。これらのロボットが人間の仕事を奪うという予測もあり、それはあまり良いニュースとはいえない。この強化期に人類と機械は、単独で実現可能な結果を超える成果を出すために連携することになるだろう。人間とロボットが持つスキルは異なり、それは互いを補完するものだ。多くの研究所やメーカーは、人間と産業用ロボットの直接的な接触が安全なものになるよう、開発に取り組んでいる。メルセデス・ベンツやトヨタなど一部のメーカーは、人間とロボットのパートナーシップを活用するため、製造ラインに人間を再配置するに至った。よる研究プロジェクトだ。ファブリケーターは、人間の介入を必要とせず、レンガ壁を自律的に構築可能。スキャナーを動作の合間に使用して周辺環境の点群を作成し、状況を把握できる。