ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out.

Why you should listen

Former MIT professor Rodney Brooks studies and engineers robot intelligence, looking for the holy grail of robotics: the AGI, or artificial general intelligence. For decades, we've been building robots to do highly specific tasks -- welding, riveting, delivering interoffice mail -- but what we all want, really, is a robot that can figure things out on its own, the way we humans do.

Brooks realized that a top-down approach -- just building the biggest brain possible and teaching it everything we could think of -- would never work. What would work is a robot who learns like we do, by trial and error, and with many separate parts that learn separate jobs. The thesis of his work which was captured in Fast, Cheap and Out of Control,went on to become the title of the great Errol Morris documentary.

A founder of iRobot, makers of the Roomba vacuum, Brooks is now founder and CTO of Rethink Robotics, whose mission is to apply advanced robotic intelligence to manufacturing and physical labor. Its first robots: the versatile two-armed Baxter and one-armed Sawyer. Brooks is the former director of CSAIL, MIT's Computers Science and Artificial Intelligence Laboratory.

 
More profile about the speaker
Rodney Brooks | Speaker | TED.com
TED2013

Rodney Brooks: Why we will rely on robots

ロドニー・ブルックス: なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか

Filmed:
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ロボットに仕事を奪われ人は要らなくなると、まことしやかに ささやかれています。でもロボットは私たちの重要な協力者となり、私たちは単純で機械的な作業から解き放たれ、他のことに時間を割けるようになります。ロドニー・ブルックスは、労働人口が減少し老齢人口が増える中、これがどれだけ価値のあることか指摘します。彼がここで紹介するロボットのバクスターは、目を動かし、腕に触れば反応します。バクスターは、高齢化する労働者のそばで働くことができ、さらに家庭でも高齢者を支援できるかもしれません。
- Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio

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

00:13
Well, Arthurアーサー C. Clarkeクラーク,
0
1010
1300
アーサー・C・クラーク
00:14
a famous有名な science科学 fictionフィクション writerライター from the 1950s,
1
2310
3195
1950年代の著名なSF作家は言いました
00:17
said that, "We overestimate過大評価する technology技術 in the shortショート term期間,
2
5505
4022
「我々は 短期的には技術を過大評価し
00:21
and we underestimate過小評価する it in the long term期間."
3
9527
2800
長期的には技術を過小評価する」
00:24
And I think that's some of the fear恐れ that we see
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12327
2417
このことが よく表れているのが
00:26
about jobsジョブ disappearing消えていく from artificial人工的な intelligenceインテリジェンス and robotsロボット.
5
14744
4582
人工知能やロボットで 仕事がなくなると
私たちが心配していることです
00:31
That we're overestimating過大評価する the technology技術 in the shortショート term期間.
6
19326
2667
つまり 短期的な視点で
技術を過大評価しているのです
00:33
But I am worried心配している whetherかどうか we're going to get the technology技術 we need in the long term期間.
7
21993
5378
でも 私が心配なのは
長期的に必要になる技術を得られるか
00:39
Because the demographics人口統計 are really going to leave離れる us with lots of jobsジョブ that need doing
8
27371
5714
人口構成の変化により 労働力が不足し
00:45
and that we, our society社会, is going to have to be built建てられた on the shoulders of steel of robotsロボット in the future未来.
9
33085
5375
私たちの社会は 将来 ロボットの
鉄の肩にすがらざるを得なくなります
00:50
So I'm scared怖い we won't〜されません have enough十分な robotsロボット.
10
38460
2826
だから 私はロボット不足になることが
怖いのです
00:53
But fear恐れ of losing負け jobsジョブ to technology技術 has been around for a long time.
11
41286
4639
長い間 技術の進歩で
仕事がなくなると心配されてきました
00:57
Back in 1957, there was a Spencerスペンサー Tracyトレーシー, Katharineキャサリン Hepburnヘプバーン movie映画.
12
45925
3952
1957年 スペンサー・トレイシーと
キャサリン・ヘプバーンの映画の―
01:01
So you know how it ended終了しました up,
13
49877
1448
結末をご存知でしょう
01:03
Spencerスペンサー Tracyトレーシー brought持ってきた a computerコンピューター, a mainframeメインフレーム computerコンピューター of 1957, in
14
51325
4086
スペンサー・トレイシーは
資料調査業務にコンピュータを導入します
01:07
to help the librarians図書館員.
15
55411
1900
1957年当時の
大型コンピューターです
01:09
The librarians図書館員 in the company会社 would do things like answer回答 for the executivesエグゼクティブ,
16
57311
3477
その会社では 司書は会社の幹部の
知りたいことを調べていました
01:12
"What are the names名前 of Santa'sサンタの reindeerトナカイ?"
17
60788
3837
「サンタクロースのトナカイの名前は?」
と聞かれれば
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
その答えを調べます
01:17
And this mainframeメインフレーム computerコンピューター was going to help them with that jobジョブ.
19
65810
2433
このコンピュータは
その仕事を助けるはずでした
01:20
Well of courseコース a mainframeメインフレーム computerコンピューター in 1957 wasn'tなかった much use for that jobジョブ.
20
68243
4083
もちろん 1957年当時の
コンピュータはさほど役に立ちません
01:24
The librarians図書館員 were afraid恐れ their彼らの jobsジョブ were going to disappear姿を消す.
21
72326
3150
司書は 自分たちの仕事が
なくなると心配しましたが
01:27
But that's not what happened起こった in fact事実.
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75476
1649
でも 現実は違いました
01:29
The number of jobsジョブ for librarians図書館員 increased増加した for a long time after 1957.
23
77125
5255
この種の職の雇用は
1957年以降 ずっと増え続けました
01:34
It wasn'tなかった until〜まで the Internetインターネット came来た into play遊びます,
24
82380
3114
インターネットが普及し
01:37
the webウェブ came来た into play遊びます and searchサーチ enginesエンジン came来た into play遊びます
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85494
2533
ウェブサイトや検索エンジンが普及して初めて
01:40
that the need for librarians図書館員 went行った down.
26
88027
2649
資料調査という業務が減りました
01:42
And I think everyoneみんな from 1957 totally完全に underestimated過小評価された
27
90676
4207
また 1957年当時には 誰もが
現在の技術を過小評価していたと思います
01:46
the levelレベル of technology技術 we would all carryキャリー around in our hands and in our pocketsポケット today今日.
28
94883
4760
現実には 今は皆がこうして
ポケットに入れて技術を持ち運べ
01:51
And we can just ask尋ねる: "What are the names名前 of Santa'sサンタの reindeerトナカイ?" and be told instantly即座に --
29
99643
5717
「サンタクロースのトナカイの名前は?」と
言えば すぐに答えが返ってきて
01:57
or anything elseelse we want to ask尋ねる.
30
105360
1751
何でも知ることができるのにです
01:59
By the way, the wages賃金 for librarians図書館員 went行った up fasterもっと早く
31
107111
5599
ちなみに その間 司書の賃金は
アメリカのどの仕事よりも
02:04
than the wages賃金 for other jobsジョブ in the U.S. over that same同じ time period期間,
32
112710
2999
早く上がりました
02:07
because librarians図書館員 becameなりました partnersパートナー of computersコンピュータ.
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115709
3568
司書が コンピュータの
パートナーになったからです
02:11
Computersコンピュータ becameなりました toolsツール, and they got more toolsツール that they could use
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119277
2883
コンピュータがツールとなったことで
使えるツールが増えて
02:14
and become〜になる more effective効果的な during that time.
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122160
2292
当時の司書の仕事は
より効果的になりました
02:16
Same同じ thing happened起こった in officesオフィス.
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124452
1792
同じことが オフィスでも起こります
02:18
Back in the old古い days日々, people used spreadsheetsスプレッドシート.
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126244
2298
かつては 表計算がされていました
02:20
Spreadsheetsスプレッドシート were spread普及 sheetsシート of paper,
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128542
2334
つまり 紙の表計算用紙を使って
02:22
and they calculated計算された by handハンド.
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130876
2150
手で計算をしていました
02:25
But here was an interesting面白い thing that came来た along一緒に.
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133026
2367
でも ここで面白いことが起こります
02:27
With the revolution革命 around 1980 of P.C.'s〜の,
41
135393
2290
1980年頃のパソコン革命で
02:29
the spreadsheetスプレッドシート programsプログラム were tuned調整された for office事務所 workers労働者,
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137683
4742
表計算ソフトは
事務員のために改良されました
02:34
not to replace置き換える office事務所 workers労働者,
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142425
1652
事務員に取って代わるのではなく
02:36
but it respected敬意を表する office事務所 workers労働者 as beingであること capable可能な of beingであること programmersプログラマー.
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144077
4666
事務員は プログラムができる人として
尊重されたのです
02:40
So office事務所 workers労働者 becameなりました programmersプログラマー of spreadsheetsスプレッドシート.
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148743
3128
つまり 事務員は 表計算のプログラマーになり
02:43
It increased増加した their彼らの capabilities能力.
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151871
2091
その能力は向上しました
02:45
They no longerより長いです had to do the mundane世俗 computations計算,
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153962
2579
つまらない計算作業をしなくてもよくなり
02:48
but they could do something much more.
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156541
2935
それ以上のことができるようになったのです
02:51
Now today今日, we're starting起動 to see robotsロボット in our lives人生.
49
159476
3258
今日では 様々な場面で
ロボットを見かける様になりました
02:54
On the left there is the PackBotPackBot from iRobotアイ・ロボット.
50
162734
2309
左の写真は
iRobot社のパックボットです
02:57
When soldiers兵隊 came来た across横断する roadside道端 bombs爆弾 in Iraqイラク and Afghanistanアフガニスタン,
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165043
3432
イラクやアフガニスタンで
走行中に爆弾に遭遇しても
03:00
instead代わりに of puttingパッティング on a bomb爆弾 suitスーツ and going out and poking突き刺す with a stickスティック,
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168475
4149
兵士は 防御スーツを着て
外に出て 棒でつついて処理しなくてよい
03:04
as they used to do up until〜まで about 2002,
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172624
2319
2002年頃まではそうしていたけれど
03:06
they now send送信する the robotロボット out.
54
174943
1408
今は ロボットを送り込みます
03:08
So the robotロボット takes over the dangerous危険な jobsジョブ.
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176351
2143
つまり 危険な仕事はロボットがしてくれます
03:10
On the right are some TUGsTUG from a company会社 calledと呼ばれる Aethonアエトン in Pittsburghピッツバーグ.
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178494
4518
右の写真は タグ(TUG)と言い
ピッツバーグのAethon社のものです
03:15
These are in hundreds数百 of hospitals病院 across横断する the U.S.
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183012
2297
タグは アメリカ中の
何百もの病院に導入され
03:17
And they take the dirty汚れた sheetsシート down to the laundryランドリー.
58
185309
2740
汚れたシーツを洗濯場まで
03:20
They take the dirty汚れた dishes料理 back to the kitchenキッチン.
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188049
1876
食べ終わった食器をキッチンまで運び
03:21
They bring持参する the medicines up from the pharmacy薬局.
60
189925
2085
そして 薬局から薬を持ってきます
03:24
And it frees解放する up the nurses看護師 and the nurse's看護師 aides補佐官
61
192010
2945
タグがいれば
看護師や看護助手たちは
03:26
from doing that mundane世俗 work of just mechanically機械的に pushing押して stuffもの around
62
194955
3665
機械的に物を運搬するような
単純労働から解放され
03:30
to spend費やす more time with patients患者.
63
198620
2073
患者さんとの時間を多くとれるようになります
03:32
In fact事実, robotsロボット have become〜になる sortソート of ubiquitousユビキタス in our lives人生 in manyたくさんの ways方法.
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200693
4699
事実 ロボットは いろんな形で
私たちの生活に浸透しています
03:37
But I think when it comes来る to factory工場 robotsロボット, people are sortソート of afraid恐れ,
65
205392
5268
でも それが工場用ロボットとなると
まだ怖がられていると思います
03:42
because factory工場 robotsロボット are dangerous危険な to be around.
66
210660
4107
そばに置くには危険な存在ですから
03:46
In order注文 to programプログラム them, you have to understandわかる six-dimensional6次元 vectorsベクトル and quaternions四元数.
67
214767
4825
プログラムするにも
4次元や6次元で考える必要があり
03:51
And ordinary普通の people can't interact相互作用する with them.
68
219592
3150
普通の人が 一緒に作業することはできません
03:54
And I think it's the sortソート of technology技術 that's gone行った wrong違う.
69
222742
2619
この技術は 間違った方向に進んでいると思います
03:57
It's displaced失踪した the workerワーカー from the technology技術.
70
225361
3633
技術から 労働者を
締め出しています
04:00
And I think we really have to look at technologiesテクノロジー
71
228994
3099
だから 私たちが
本当に目を向けなければいけないのは
04:04
that ordinary普通の workers労働者 can interact相互作用する with.
72
232093
2102
普通の労働者が一緒に作業できる技術です
04:06
And so I want to tell you today今日 about Baxterバクスター, whichどの we've私たちは been talking話す about.
73
234195
3680
そうした例として
今日は バクスター(Baxter)を紹介します
04:09
And Baxterバクスター, I see, as a way -- a first wave of robotロボット
74
237875
4245
このバクスターは
工業環境において―
04:14
that ordinary普通の people can interact相互作用する with in an industrial工業用 setting設定.
75
242120
4290
普通の人たちが共に作業できるロボットの
第一世代と考えています
04:18
So Baxterバクスター is up here.
76
246410
1533
さぁ バクスターの登場です
04:19
This is Chrisクリス Harbertハーバート from Rethink再考する Roboticsロボット工学.
77
247943
2816
Rethink Robotics社の
クリス・ハーバートも一緒です
04:22
We've私たちは got a conveyorコンベヤ there.
78
250759
1536
そこに コンベヤーがあります
04:24
And if the lighting点灯 isn't too extreme極端な --
79
252295
2851
照明がきつすぎなければいいのですが―
04:27
Ahああ, ahああ! There it is. It's picked選んだ up the objectオブジェクト off the conveyorコンベヤ.
80
255146
4046
ほら 見てください
コンベヤーから物を持ち上げました
04:31
It's going to come bring持参する it over here and put it down.
81
259192
2850
こちらに運んで来て 置きます
04:34
And then it'llそれはよ go back, reachリーチ for another別の objectオブジェクト.
82
262042
3299
そして 元の位置に戻って
次の物に手を伸ばします
04:37
The interesting面白い thing is Baxterバクスター has some basic基本的な common一般 senseセンス.
83
265341
3848
面白いのは バクスターは
基礎的な常識も身に付けていること
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
さて バクスターの目を見てください
04:43
The eyes are on the screen画面 there.
85
271410
1500
スクリーン上に目があって
04:44
The eyes look ahead前方に where the robot'sロボットの going to move動く.
86
272910
2749
ロボットが動こうとする方向を見ています
04:47
So a person that's interacting相互作用する with the robotロボット
87
275659
1868
だから ロボットを使っている人は
04:49
understands理解する where it's going to reachリーチ and isn't surprised驚いた by its motions動き.
88
277527
3566
ロボットが次にどう動くのか把握でき
驚かされることもありません
04:53
Here Chrisクリス took取った the objectオブジェクト out of its handハンド,
89
281093
2817
今 クリスは ロボットの手から
物を取り上げました
04:55
and Baxterバクスター didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
バクスターは
物を置く動作をすることなく
04:58
it went行った back and realized実現した it had to get another別の one.
91
286142
2352
戻りました
また物を取る必要があると分かっている
05:00
It's got a little bitビット of basic基本的な common一般 senseセンス, goes行く and picksピック the objectsオブジェクト.
92
288494
3167
バクスターは ちょっとした常識を使い
物を取りに行くわけです
05:03
And Baxter'sバクスターの safe安全 to interact相互作用する with.
93
291661
1793
バクスターとは触れ合っても安全です
05:05
You wouldn'tしないだろう want to do this with a current現在 industrial工業用 robotロボット.
94
293454
2765
今の産業用ロボットと
こんなこと できませんよね
05:08
But with Baxterバクスター it doesn't hurt傷つける.
95
296219
2192
でも バクスターなら大丈夫
05:10
It feels感じる the force, understands理解する that Chrisクリス is there
96
298411
3898
バクスターは力を感じて
クリスがそこにいると理解し
05:14
and doesn't push押す throughを通して him and hurt傷つける him.
97
302309
2852
彼を押しのけて
傷つけるようなことはしないのです
05:17
But I think the most最も interesting面白い thing about Baxterバクスター is the userユーザー interfaceインタフェース.
98
305161
3295
バクスターで 一番面白いと思うのは
ユーザー・インターフェース
05:20
And so Chrisクリス is going to come and grabつかむ the other arm now.
99
308456
3346
クリスが バクスターの反対側の手をつかみます
05:23
And when he grabsグラブ an arm, it goes行く into zero-force無力 gravity-compensated重力補償された modeモード
100
311802
5414
腕をつかまれると
バクスターは 無力・重力補償モードになり
05:29
and graphicsグラフィックス come up on the screen画面.
101
317216
2076
スクリーンにグラフィックスが表示されます
05:31
You can see some iconsアイコン on the left of the screen画面 there for what was about its right arm.
102
319292
4534
スクリーンの左側にあるアイコンが
右腕の状態を示しています
05:35
He's going to put something in its handハンド, he's going to bring持参する it over here,
103
323826
2794
クリスは バクスターの手に何か握らせ
こちらに持って来て
05:38
press押す a buttonボタン and let go of that thing in the handハンド.
104
326620
5022
ボタンを押して
手から物を離させます
05:43
And the robotロボット figures数字 out, ahああ, he must必須 mean I want to put stuffもの down.
105
331642
4568
ロボットはこう理解するわけです
「ここで物を下させたいんだな」
05:48
It puts置く a little iconアイコン there.
106
336210
1700
そして小さなアイコンが表示されます
05:49
He comes来る over here, and he gets取得 the fingers to grasp把握 together一緒に,
107
337910
5911
クリスが移動して
ロボットの指で握らせると
05:55
and the robotロボット infers推論, ahああ, you want an objectオブジェクト for me to pickピック up.
108
343821
3922
ロボットはこう理解します
「僕に物を拾い上げてほしいんだな」
05:59
That puts置く the green iconアイコン there.
109
347743
1799
すると 緑色のアイコンが現れます
06:01
He's going to map地図 out an areaエリア of where the robotロボット should pickピック up the objectオブジェクト from.
110
349542
4995
今度は どこから物を拾い上げるべきか
範囲の設定をします
06:06
It just moves動き it around, and the robotロボット figures数字 out that was an areaエリア searchサーチ.
111
354537
4790
こうして動かすことで
ロボットは そこが探す領域だと認識します
06:11
He didn't have to select選択する that from a menuメニュー.
112
359327
1876
画面で操作をする必要ありません
06:13
And now he's going to go off and train列車 the visualビジュアル appearance外観 of that objectオブジェクト
113
361203
3157
そして クリスは一旦離れて
その動作を訓練します
06:16
while we continue持続する talking話す.
114
364360
1716
話を続けましょう
06:18
So as we continue持続する here,
115
366076
2212
こうして訓練を続ける間
06:20
I want to tell you about what this is like in factories工場.
116
368288
2171
工場では これがどうなるのか
お話しましょう
06:22
These robotsロボット we're shipping運送 everyすべて day.
117
370459
1484
このロボットは 毎日出荷され
06:23
They go to factories工場 around the country.
118
371943
1550
全国の工場に納められています
06:25
This is Mildredミルドレッド.
119
373493
1182
こちらは ミルドレッド
06:26
Mildred'sミルドレッズ a factory工場 workerワーカー in Connecticutコネチカット州.
120
374675
1566
コネチカットの工場で働いています
06:28
She's worked働いた on the lineライン for over 20 years.
121
376241
2379
20年以上 生産ラインで働いてきました
06:30
One hour時間 after she saw her first industrial工業用 robotロボット,
122
378620
3343
初めて産業ロボットを見て
ものの一時間で
06:33
she had programmedプログラムされた it to do some tasksタスク in the factory工場.
123
381963
3060
彼女は工場での作業をいくつか
プログラムしました
06:37
She decided決定しました she really liked好き robotsロボット.
124
385023
2431
彼女は ロボットが好きだと確信しました
06:39
And it was doing the simple単純 repetitive繰り返す tasksタスク that she had had to do beforehand予め.
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387454
4670
ロボットは単純な反復作業をしています
以前は彼女がしないといけなかったことを
06:44
Now she's got the robotロボット doing it.
126
392124
1838
今は ロボットにさせています
06:45
When we first went行った out to talk to people in factories工場
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393962
2564
私たちが初めて
工場で働いている人たちに
06:48
about how we could get robotsロボット to interact相互作用する with them better,
128
396526
2834
どうすれば ロボットとより良く働けるか
聞きに行ったとき
06:51
one of the questions質問 we asked尋ねた them was,
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399360
1566
こんな質問もしました
06:52
"Do you want your children子供 to work in a factory工場?"
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400926
2445
「自分の子どもにも工場で働かせたいか?」
06:55
The universalユニバーサル answer回答 was "No, I want a better jobジョブ than that for my children子供."
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403371
4372
皆の答えはこうでした
「いや 子どもにはもっとよい仕事をしてほしい」
06:59
And as a result結果 of that, Mildredミルドレッド is very typical典型的な
132
407743
3377
とどのつまり ミルドレッドは典型的な―
07:03
of today's今日の factory工場 workers労働者 in the U.S.
133
411120
1855
今日のアメリカの工場労働者なのです
07:04
They're olderより古い, and they're getting取得 olderより古い and olderより古い.
134
412975
2185
工場労働者の高齢化はどんどん進み
07:07
There aren'tない manyたくさんの young若い people coming到来 into factory工場 work.
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415160
2565
若い人たちが工場労働に就くことも
あまりありません
07:09
And as their彼らの tasksタスク become〜になる more onerous不利な on them,
136
417725
3316
だから 工場での作業は
そこで働く人にとって重荷になっていく一方で
07:13
we need to give them toolsツール that they can collaborate協力する with,
137
421041
3093
彼らに 協力するツールを与える必要があります
07:16
so that they can be part of the solution溶液,
138
424134
1810
彼ら自身が解決策の一部となり
07:17
so that they can continue持続する to work and we can continue持続する to produce作物 in the U.S.
139
425944
4851
彼らが継続して働け
アメリカでモノ作りが続けられるように
07:22
And so our visionビジョン is that Mildredミルドレッド who'sだれの the lineライン workerワーカー
140
430795
4065
私たちは ミルドレッドのような労働者を
「ライン作業者」から
07:26
becomes〜になる Mildredミルドレッド the robotロボット trainerトレーナー.
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434860
2917
「ロボット訓練者」にしたいのです
07:29
She liftsリフト her gameゲーム,
142
437777
1145
労働者は技量を上げます
07:30
like the office事務所 workers労働者 of the 1980s lifted持ち上げられた their彼らの gameゲーム of what they could do.
143
438922
4587
ちょうど 1980年代に事務員たちが
できる仕事の技量を上げたように
07:35
We're not giving与える them toolsツール that they have to go and study調査 for years and years in order注文 to use.
144
443509
4084
私たちが提供したいのは
何年も勉強しなければ使えないツールではなく
07:39
They're toolsツール that they can just learn学ぶ how to operate操作する in a few少数 minutes.
145
447593
3444
数分もあれば どうやって操作するか
学べるようなツールです
07:43
There's two great forces that are bothどちらも volitional意志 but inevitable必然的.
146
451037
4789
今 意志に左右されるが避けられない
二つの大きな力があります
07:47
That's climate気候 change変化する and demographics人口統計.
147
455826
2377
気候変動と人口動態です
07:50
Demographics人口統計 is really going to change変化する our world世界.
148
458203
2667
人口動態は 本当に私たちの世界を変えます
07:52
This is the percentageパーセンテージ of adults大人 who are workingワーキング age年齢.
149
460870
3962
これは 労働人口の割合です
07:56
And it's gone行った down slightly少し over the last 40 years.
150
464832
1963
過去40年で 少し下がってきていますが
07:58
But over the next 40 years, it's going to change変化する dramatically劇的に, even in China中国.
151
466795
3880
これからの40年では 劇的に変わります
中国でさえです
08:02
The percentageパーセンテージ of adults大人 who are workingワーキング age年齢 drops落ちる dramatically劇的に.
152
470675
5327
労働人口の割合は
劇的に下がり
08:08
And turned回した up the other way, the people who are retirement退職 age年齢 goes行く up very, very fast速い,
153
476002
5090
定年した人たちの割合は
本当に急速に上がります
08:13
as the baby赤ちゃん boomersブーマー get to retirement退職 age年齢.
154
481092
4337
ベビーブーム世代が定年を迎えるからです
08:17
That means手段 there will be more people with fewer少ない socialソーシャル securityセキュリティ dollarsドル
155
485429
3548
つまり 社会保障にあてるお金が減る一方
08:20
competing競合する for servicesサービス.
156
488977
2633
より多くの人が社会保障を必要とするわけです
08:23
But more than that, as we get olderより古い we get more frail虚弱
157
491610
4051
でも それ以上に
年を取れば 力も弱くなって
08:27
and we can't do all the tasksタスク we used to do.
158
495661
2249
かつては できていた作業も
できなくなります
08:29
If we look at the statistics統計 on the ages年齢 of caregivers介護者,
159
497910
3713
介護士の年齢についての統計を見ると
08:33
before our eyes those caregivers介護者 are getting取得 olderより古い and olderより古い.
160
501623
4470
介護士たちの年齢層も
どんどん上がって行くのが分かります
08:38
That's happeningハプニング statistically統計的に right now.
161
506093
1999
今まさに 統計的に起こっていることです
08:40
And as the number of people who are olderより古い, above上の retirement退職 age年齢 and getting取得 olderより古い, as they increase増加する,
162
508092
5938
定年退職を迎えた人たちが
さらに年を取り 増えていく一方で
08:46
there will be lessもっと少なく people to take careお手入れ of them.
163
514030
2027
世話をする人たちは減っていきます
08:48
And I think we're really going to have to have robotsロボット to help us.
164
516057
2619
私たちは ロボットの助けが
本当に必要になります
08:50
And I don't mean robotsロボット in terms条項 of companionsコンパニオン.
165
518676
3235
ロボットを 付き添ってくれる仲間とは
考えていません
08:53
I mean robotsロボット doing the things that we normally通常は do for ourselves自分自身
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521911
3281
ロボットは
私たちが年を取ってするのが
08:57
but get harderもっと強く as we get olderより古い.
167
525192
1669
難しくなったことをしてくれるもの
08:58
Getting取得 the groceries食料品 in from the car, up the stairs階段, into the kitchenキッチン.
168
526861
2865
車から食料品を出して
階段を上り 台所へ運ぶようなことです
09:01
Or even, as we get very much olderより古い,
169
529726
2395
もっと年を取れば
09:04
driving運転 our cars to go visit訪問 people.
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532121
3088
人に会いに 車を運転することもです
09:07
And I think roboticsロボット工学 gives与える people a chanceチャンス to have dignity尊厳 as they get olderより古い
171
535209
6367
ロボット工学があれば
年を取っても 尊厳を維持できるかもしれない
09:13
by having持つ controlコントロール of the roboticロボット solution溶液.
172
541576
3549
ロボットによる解決策を
コントロールしさえすれば良いのです
09:17
So they don't have to rely頼りにする on people that are getting取得 scarcer傷病者 to help them.
173
545125
3385
頼れる人は減る一方ですが
人に頼る必要はありません
09:20
And so I really think that we're going to be spending支出 more time
174
548510
6892
私はこう信じています
私たちは 日々の生活でバクスターのようなロボットと
09:27
with robotsロボット like Baxterバクスター
175
555402
2301
より多くの時間を過ごし
09:29
and workingワーキング with robotsロボット like Baxterバクスター in our daily毎日 lives人生. And that we will --
176
557703
6694
行動を共にするようになる
そして―
09:36
Here, Baxterバクスター, it's good.
177
564397
2480
ほら バクスター
よくやったね
09:38
And that we will all come to rely頼りにする on robotsロボット over the next 40 years
178
566877
4244
そして今後40年の間に
私たちは ロボットに頼るようになるでしょう
09:43
as part of our everyday毎日 lives人生.
179
571121
2166
毎日の生活の一部として
09:45
Thanksありがとう very much.
180
573287
1294
ありがとうございました
09:46
(Applause拍手)
181
574581
2995
(拍手)
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by Yuriko Hida

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ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out.

Why you should listen

Former MIT professor Rodney Brooks studies and engineers robot intelligence, looking for the holy grail of robotics: the AGI, or artificial general intelligence. For decades, we've been building robots to do highly specific tasks -- welding, riveting, delivering interoffice mail -- but what we all want, really, is a robot that can figure things out on its own, the way we humans do.

Brooks realized that a top-down approach -- just building the biggest brain possible and teaching it everything we could think of -- would never work. What would work is a robot who learns like we do, by trial and error, and with many separate parts that learn separate jobs. The thesis of his work which was captured in Fast, Cheap and Out of Control,went on to become the title of the great Errol Morris documentary.

A founder of iRobot, makers of the Roomba vacuum, Brooks is now founder and CTO of Rethink Robotics, whose mission is to apply advanced robotic intelligence to manufacturing and physical labor. Its first robots: the versatile two-armed Baxter and one-armed Sawyer. Brooks is the former director of CSAIL, MIT's Computers Science and Artificial Intelligence Laboratory.

 
More profile about the speaker
Rodney Brooks | Speaker | TED.com