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

Rodney Brooks: Dlaczego będziemy polegać na robotach

Filmed:
1,424,847 views

Panikarze wykorzystują obawę, że roboty zastąpią ludzi na stanowiskach pracy. W rzeczywistości mogą się one stać niezbędnymi partnerami, uwalniając nas od prozaicznych i mechanicznych czynności. Rodney Brooks pokazuje, że może to być korzystne, biorąc pod uwagę, że maleje liczba osób w wieku produkcyjnym, a wzrasta w wieku emerytalnym. Przedstawia Baxtera, robota z ruchomymi oczami i rękoma reagującymi na dotyk, który może pracować ze starszymi ludźmi, a także nauczyć się pomagać im w domu.
- 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, ArthurArthur C. ClarkeClarke,
0
1010
1300
Arthur C. Clarke,
00:14
a famoussławny sciencenauka fictionfikcja writerpisarz from the 1950s,
1
2310
3195
sławny pisarz science fiction z lat 50.,
00:17
said that, "We overestimatePrzeszacowanie technologytechnologia in the shortkrótki termsemestr,
2
5505
4022
powiedział: "Przeceniamy
technikę na krótką metę,
00:21
and we underestimatenie doceniać it in the long termsemestr."
3
9527
2800
a na dłuższą jej nie doceniamy".
00:24
And I think that's some of the fearstrach that we see
4
12327
2417
Myślę, że strach przed utratą pracy
00:26
about jobsOferty pracy disappearingznikanie from artificialsztuczny intelligenceinteligencja and robotsroboty.
5
14744
4582
na rzecz robotów i sztucznej inteligencji
wynika z krótkowzrocznego
przecenienia technologii.
00:31
That we're overestimatingprzeszacowywać the technologytechnologia in the shortkrótki termsemestr.
6
19326
2667
00:33
But I am worriedzmartwiony whetherczy we're going to get the technologytechnologia we need in the long termsemestr.
7
21993
5378
Martwię się, czy zdążymy
stworzyć potrzebną nam technologię.
00:39
Because the demographicsdemografia are really going to leavepozostawiać us with lots of jobsOferty pracy that need doing
8
27371
5714
Demografia każe nam
zapełnić wiele stanowisk,
00:45
and that we, our societyspołeczeństwo, is going to have to be builtwybudowany on the shouldersramiona of steelstal of robotsroboty in the futureprzyszłość.
9
33085
5375
a przyszłe społeczeństwo trzeba budować
na stalowych barkach robotów.
00:50
So I'm scaredprzerażony we won'tprzyzwyczajenie have enoughdość robotsroboty.
10
38460
2826
Dlatego boję się, że nam ich zabraknie.
00:53
But fearstrach of losingprzegrywający jobsOferty pracy to technologytechnologia has been around for a long time.
11
41286
4639
Strach przed utratą pracy
przez technikę nie jest nowy.
00:57
Back in 1957, there was a SpencerSpencer TracyTracy, KatharineKatharine HepburnHepburn moviefilm.
12
45925
3952
W 1957 r. powstał film
ze Spencerem Tracy i Katharine Hepburn.
01:01
So you know how it endedzakończyło się up,
13
49877
1448
Wiecie, jak się skończył.
01:03
SpencerSpencer TracyTracy broughtprzyniósł a computerkomputer, a mainframemainframe computerkomputer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy przyniósł komputer
typu ówczesnego mainframe,
do pomocy bibliotekarzom,
01:07
to help the librariansbibliotekarze.
15
55411
1900
01:09
The librariansbibliotekarze in the companyfirma would do things like answerodpowiedź for the executiveskierownictwo,
16
57311
3477
którzy mieli odpowiadać na pytania typu:
01:12
"What are the namesnazwy of Santa'sŚwiętego Mikołaja reindeerRenifer?"
17
60788
3837
"Jak nazywają się renifery św. Mikołaja?".
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
I oni to sprawdzali.
01:17
And this mainframemainframe computerkomputer was going to help them with that jobpraca.
19
65810
2433
Komputer miał im w tym pomóc.
01:20
Well of coursekurs a mainframemainframe computerkomputer in 1957 wasn'tnie było much use for that jobpraca.
20
68243
4083
Oczywiście komputer z 1957 r.
słabo się do tego nadawał.
01:24
The librariansbibliotekarze were afraidprzestraszony theirich jobsOferty pracy were going to disappearznikać.
21
72326
3150
Bibliotekarze bali się,
że ich stanowiska znikną.
01:27
But that's not what happenedstało się in factfakt.
22
75476
1649
Nic takiego się nie stało.
01:29
The numbernumer of jobsOferty pracy for librariansbibliotekarze increasedzwiększony for a long time after 1957.
23
77125
5255
Ilość stanowisk dla bibliotekarzy wzrastała
jeszcze przez wiele lat.
01:34
It wasn'tnie było untilaż do the InternetInternet cameoprawa ołowiana witrażu into playgrać,
24
82380
3114
Dopiero po pojawieniu się Internetu,
01:37
the websieć cameoprawa ołowiana witrażu into playgrać and searchszukanie enginessilniki cameoprawa ołowiana witrażu into playgrać
25
85494
2533
sieci WWW i wyszukiwarek,
01:40
that the need for librariansbibliotekarze wentposzedł down.
26
88027
2649
zapotrzebowanie na bibliotekarzy spadło.
01:42
And I think everyonekażdy from 1957 totallycałkowicie underestimatedniedoceniana
27
90676
4207
W 1957 r. nie doceniono poziomu techniki,
01:46
the levelpoziom of technologytechnologia we would all carrynieść around in our handsręce and in our pocketskieszenie todaydzisiaj.
28
94883
4760
którą będziemy nosić przy sobie.
01:51
And we can just askzapytać: "What are the namesnazwy of Santa'sŚwiętego Mikołaja reindeerRenifer?" and be told instantlynatychmiast --
29
99643
5717
Błyskawicznie znajdujemy odpowiedzi,
czy to o imiona reniferów,
czy cokolwiek innego.
01:57
or anything elsejeszcze we want to askzapytać.
30
105360
1751
01:59
By the way, the wageswynagrodzenie for librariansbibliotekarze wentposzedł up fasterszybciej
31
107111
5599
Przy okazji, pensje bibliotekarzy w USA
wzrosły szybciej niż płace innych zawodów
02:04
than the wageswynagrodzenie for other jobsOferty pracy in the U.S. over that samepodobnie time periodokres,
32
112710
2999
w tym samym okresie,
02:07
because librariansbibliotekarze becamestał się partnerswzmacniacz of computerskomputery.
33
115709
3568
bo bibliotekarze zostali
partnerami komputerów.
02:11
ComputersKomputery becamestał się toolsprzybory, and they got more toolsprzybory that they could use
34
119277
2883
Komputery stały się ich narzędziami,
02:14
and becomestają się more effectiveefektywny duringpodczas that time.
35
122160
2292
dzięki nim mogli pracować efektywniej.
02:16
SameTym samym thing happenedstało się in officesbiura.
36
124452
1792
To samo nastąpiło w biurach.
02:18
Back in the oldstary daysdni, people used spreadsheetsarkusze kalkulacyjne.
37
126244
2298
Wówczas używano arkuszy kalkulacyjnych.
02:20
SpreadsheetsArkusze kalkulacyjne were spreadrozpiętość sheetspościel of paperpapier,
38
128542
2334
Były to arkusze papieru,
02:22
and they calculatedobliczone by handdłoń.
39
130876
2150
na których ręcznie podliczano dane.
02:25
But here was an interestingciekawy thing that cameoprawa ołowiana witrażu alongwzdłuż.
40
133026
2367
Stało się coś interesującego.
02:27
With the revolutionrewolucja around 1980 of P.C.'s„s,
41
135393
2290
Podczas rewolucji komputerowej w latach 80.
02:29
the spreadsheetarkusz programsprogramy were tuneddostrojony for officegabinet workerspracownicy,
42
137683
4742
programy arkuszy przystosowano do urzędników,
02:34
not to replacezastąpić officegabinet workerspracownicy,
43
142425
1652
nie żeby ich zastąpić,
02:36
but it respectedszanowany officegabinet workerspracownicy as beingistota capablezdolny of beingistota programmersprogramistów.
44
144077
4666
tylko żeby umożliwić im programowanie.
02:40
So officegabinet workerspracownicy becamestał się programmersprogramistów of spreadsheetsarkusze kalkulacyjne.
45
148743
3128
Urzędnicy zostali programistami
arkuszy kalkulacyjnych.
02:43
It increasedzwiększony theirich capabilitiesmożliwości.
46
151871
2091
Zwiększyło to ich możliwości.
02:45
They no longerdłużej had to do the mundanedoczesny computationsobliczenia,
47
153962
2579
Bez dokonywania żmudnych obliczeń
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
mogli robić o wiele więcej.
02:51
Now todaydzisiaj, we're startingstartowy to see robotsroboty in our liveszyje.
49
159476
3258
Dziś zaczynamy zauważać roboty
w codziennym życiu.
02:54
On the left there is the PackBotPackBot from iRobotiRobot.
50
162734
2309
Po lewej widzimy robota PackBot firmy iRobot.
02:57
When soldiersżołnierski cameoprawa ołowiana witrażu acrossprzez roadsideprzydroże bombsbomby in IraqIrak and AfghanistanAfganistan,
51
165043
3432
Gdy żołnierze w Afganistanie czy Iraku
natkną się na bombę,
03:00
insteadzamiast of puttingwprowadzenie on a bombbomba suitgarnitur and going out and pokingszturchanie with a stickkij,
52
168475
4149
nie muszą wkładać kombinezonu ochronnego
i trącać jej patykiem,
03:04
as they used to do up untilaż do about 2002,
53
172624
2319
jak jeszcze w 2002 r.,
03:06
they now sendwysłać the robotrobot out.
54
174943
1408
tylko wysyłają robota.
03:08
So the robotrobot takes over the dangerousniebezpieczny jobsOferty pracy.
55
176351
2143
Roboty przejmują niebezpieczne zawody.
03:10
On the right are some TUGsSzarpie from a companyfirma callednazywa AethonFames in PittsburghPittsburgh.
56
178494
4518
Po prawej są roboty TUG
firmy Aethon z Pittsburgha.
03:15
These are in hundredssetki of hospitalsszpitale acrossprzez the U.S.
57
183012
2297
Są ich setki w szpitalach w USA.
03:17
And they take the dirtybrudny sheetspościel down to the laundrypralnia.
58
185309
2740
Zabierają brudne prześcieradła do prania.
03:20
They take the dirtybrudny dishesnaczynia back to the kitchenkuchnia.
59
188049
1876
Zabierają brudne naczynia do kuchni.
03:21
They bringprzynieść the medicinesleki up from the pharmacyApteka.
60
189925
2085
Przynoszą lekarstwa z apteki.
03:24
And it freesuwalnia up the nursespielęgniarki and the nurse'spielęgniarki aidesdoradcy
61
192010
2945
Uwalnia to pielęgniarki i ich pomocnice
03:26
from doing that mundanedoczesny work of just mechanicallymechanicznie pushingpchanie stuffrzeczy around
62
194955
3665
od rutynowych i mechanicznych czynności,
03:30
to spendwydać more time with patientspacjenci.
63
198620
2073
i mogą więcej czasu poświęcić pacjentom.
03:32
In factfakt, robotsroboty have becomestają się sortsortować of ubiquitouswszechobecny in our liveszyje in manywiele wayssposoby.
64
200693
4699
Roboty stały się wszechobecne.
03:37
But I think when it comespochodzi to factoryfabryka robotsroboty, people are sortsortować of afraidprzestraszony,
65
205392
5268
Ludzie nadal się boją robotów w fabrykach,
03:42
because factoryfabryka robotsroboty are dangerousniebezpieczny to be around.
66
210660
4107
bo przebywanie wśród nich
może być niebezpieczne.
03:46
In orderzamówienie to programprogram them, you have to understandzrozumieć six-dimensional6 wymiarowa vectorswektory and quaternionsKwaternionów.
67
214767
4825
By je programować,
trzeba rozumieć 6-wymiarowe wektory i kwateriony.
03:51
And ordinaryzwykły people can't interactoddziaływać with them.
68
219592
3150
Zwykli ludzie nie mogą się z nimi porozumiewać.
03:54
And I think it's the sortsortować of technologytechnologia that's goneodszedł wrongźle.
69
222742
2619
To rodzaj techniki, która poszła w złym kierunku.
03:57
It's displacedwysiedlone the workerpracownik from the technologytechnologia.
70
225361
3633
Odsunęła pracownika od techniki.
04:00
And I think we really have to look at technologiestechnologie
71
228994
3099
Uważam, że należy poszukiwać techniki,
04:04
that ordinaryzwykły workerspracownicy can interactoddziaływać with.
72
232093
2102
z którą zwykli pracownicy mogą współdziałać.
04:06
And so I want to tell you todaydzisiaj about BaxterBaxter, whichktóry we'vemamy been talkingmówić about.
73
234195
3680
Chcę opowiedzieć o Baxterze.
04:09
And BaxterBaxter, I see, as a way -- a first wavefala of robotrobot
74
237875
4245
Baxter to robot pierwszej fali,
04:14
that ordinaryzwykły people can interactoddziaływać with in an industrialprzemysłowy settingoprawa.
75
242120
4290
z którym zwykli ludzie
mogą współpracować w przemyśle.
04:18
So BaxterBaxter is up here.
76
246410
1533
Baxter jest tutaj.
04:19
This is ChrisChris HarbertLublin from RethinkPrzemyślenia RoboticsRobotyka.
77
247943
2816
To jest Chris Herbert
z firmy Rethink Robotics.
04:22
We'veMamy got a conveyorPrzenośnik there.
78
250759
1536
Mamy tam taśmociąg.
04:24
And if the lightingoświetlenie isn't too extremeskrajny --
79
252295
2851
Jeśli światło nie jest zbyt ostre.
04:27
AhAh, ahah! There it is. It's pickeddoborowy up the objectobiekt off the conveyorPrzenośnik.
80
255146
4046
O! Już jest. Podnosi przedmiot z taśmy.
04:31
It's going to come bringprzynieść it over here and put it down.
81
259192
2850
Przyniesie i położy to tutaj.
04:34
And then it'llbędzie go back, reachdosięgnąć for anotherinne objectobiekt.
82
262042
3299
Potem wróci, by sięgnąć po drugi przedmiot.
04:37
The interestingciekawy thing is BaxterBaxter has some basicpodstawowy commonpospolity sensesens.
83
265341
3848
Baxter ma zarysy zdrowego rozsądku.
04:41
By the way, what's going on with the eyesoczy?
84
269189
2221
Widzicie, co robi z oczami?
04:43
The eyesoczy are on the screenekran there.
85
271410
1500
Są na tamtym ekranie.
04:44
The eyesoczy look aheadprzed siebie where the robot'srobota going to moveruszaj się.
86
272910
2749
Patrzą tam, dokąd zmierza robot.
04:47
So a personosoba that's interactinginterakcja with the robotrobot
87
275659
1868
Osoba, która z nim współpracuje, rozumie,
04:49
understandsrozumie where it's going to reachdosięgnąć and isn't surprisedzaskoczony by its motionsruchy.
88
277527
3566
po co sięgał i nie jest zaskoczona jego ruchami.
04:53
Here ChrisChris tookwziął the objectobiekt out of its handdłoń,
89
281093
2817
Teraz Chris zabiera przedmiot z dłoni robota,
04:55
and BaxterBaxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
a Baxter nie próbuje go odłożyć.
04:58
it wentposzedł back and realizedrealizowany it had to get anotherinne one.
91
286142
2352
Zrozumiał, że musi wrócić po następny.
05:00
It's got a little bitkawałek of basicpodstawowy commonpospolity sensesens, goesidzie and picksopcji the objectsobiekty.
92
288494
3167
Ma trochę rozsądku i podnosi przedmiot.
05:03
And Baxter'sFirmy Baxter safebezpieczny to interactoddziaływać with.
93
291661
1793
Interakcje z Baxterem są bezpieczne.
05:05
You wouldn'tnie want to do this with a currentobecny industrialprzemysłowy robotrobot.
94
293454
2765
Nie zrobilibyście tego z robotem przemysłowym.
05:08
But with BaxterBaxter it doesn't hurtból.
95
296219
2192
Ale z Baxterem to nie boli.
05:10
It feelsczuje the forcesiła, understandsrozumie that ChrisChris is there
96
298411
3898
Jest świadomy siły i wie, że Chris tam jest,
05:14
and doesn't pushPchać throughprzez him and hurtból him.
97
302309
2852
nie przepycha go i nie krzywdzi.
05:17
But I think the mostwiększość interestingciekawy thing about BaxterBaxter is the userużytkownik interfaceberło.
98
305161
3295
Najciekawszy jest interfejs użytkownika.
05:20
And so ChrisChris is going to come and grabchwycić the other armramię now.
99
308456
3346
Chris złapie go za drugie ramię.
05:23
And when he grabschwyta an armramię, it goesidzie into zero-forcezero życie gravity-compensatedGrawitacja kompensowane modetryb
100
311802
5414
Ramię wchodzi w tryb siły zerowej
z kompensacją grawitacji,
a na ekranie pojawia się grafika.
05:29
and graphicsgrafika come up on the screenekran.
101
317216
2076
05:31
You can see some iconsikony on the left of the screenekran there for what was about its right armramię.
102
319292
4534
Po lewej stronie ekranu są ikonki,
kontrolujące pracę prawej ręki.
05:35
He's going to put something in its handdłoń, he's going to bringprzynieść it over here,
103
323826
2794
Chris da mu coś i przeniesie tutaj,
05:38
pressnaciśnij a buttonprzycisk and let go of that thing in the handdłoń.
104
326620
5022
naciśnie przycisk i wypuści trzymany przedmiot.
05:43
And the robotrobot figuresfigury out, ahah, he mustmusi mean I want to put stuffrzeczy down.
105
331642
4568
Robot rozumie, że ma to odłożyć.
05:48
It putsstawia a little iconIkona there.
106
336210
1700
Umieszcza tam ikonkę.
05:49
He comespochodzi over here, and he getsdostaje the fingerspalce to graspchwycić togetherRazem,
107
337910
5911
Chris podchodzi i zaciska palce robota
05:55
and the robotrobot inferswnioskuje, ahah, you want an objectobiekt for me to pickwybierać up.
108
343821
3922
a robot rozumie, że ma to podnieść.
05:59
That putsstawia the greenZielony iconIkona there.
109
347743
1799
To sprawia, że przesuwa ikonkę tutaj.
06:01
He's going to mapmapa out an areapowierzchnia of where the robotrobot should pickwybierać up the objectobiekt from.
110
349542
4995
Chris nakreśli obszar,
z którego robot ma podnosić przedmioty.
06:06
It just movesporusza się it around, and the robotrobot figuresfigury out that was an areapowierzchnia searchszukanie.
111
354537
4790
Robot sam wnioskuje, gdzie ma szukać.
06:11
He didn't have to selectWybierz that from a menumenu.
112
359327
1876
Nie trzeba wybierać opcji z menu.
06:13
And now he's going to go off and trainpociąg the visualwizualny appearancewygląd of that objectobiekt
113
361203
3157
Teraz przećwiczy wygląd tego przedmiotu,
06:16
while we continueKontyntynuj talkingmówić.
114
364360
1716
a my będziemy kontynuować.
06:18
So as we continueKontyntynuj here,
115
366076
2212
Teraz opowiem,
06:20
I want to tell you about what this is like in factoriesfabryki.
116
368288
2171
jak wygląda praca w fabrykach.
06:22
These robotsroboty we're shippingWysyłka  everykażdy day.
117
370459
1484
Codziennie wysyłamy takie roboty
06:23
They go to factoriesfabryki around the countrykraj.
118
371943
1550
do fabryk w całym kraju.
06:25
This is MildredMildred.
119
373493
1182
To jest Mildred.
06:26
Mildred'sMildred a factoryfabryka workerpracownik in ConnecticutConnecticut.
120
374675
1566
Mildred pracuje w fabryce w Connecticut.
06:28
She's workedpracował on the linelinia for over 20 yearslat.
121
376241
2379
Przez ponad 20 lat pracowała przy taśmie.
06:30
One hourgodzina after she saw her first industrialprzemysłowy robotrobot,
122
378620
3343
Po godzinie z pierwszym robotem przemysłowym
zaprogramowała go
06:33
she had programmedzaprogramowany it to do some taskszadania in the factoryfabryka.
123
381963
3060
do wykonywania niektórych prac.
06:37
She decidedzdecydowany she really likedlubiany robotsroboty.
124
385023
2431
Przekonała się, że naprawdę lubi roboty.
06:39
And it was doing the simpleprosty repetitivepowtarzające się taskszadania that she had had to do beforehanduprzednio.
125
387454
4670
Robot wykonywał proste, monotonne czynności,
które dawniej należały do niej.
Teraz robot robi je za nią.
06:44
Now she's got the robotrobot doing it.
126
392124
1838
06:45
When we first wentposzedł out to talk to people in factoriesfabryki
127
393962
2564
Gdy rozmawialiśmy z robotnikami o tym,
06:48
about how we could get robotsroboty to interactoddziaływać with them better,
128
396526
2834
jak poprawić interakcję z robotami,
06:51
one of the questionspytania we askedspytał them was,
129
399360
1566
pytaliśmy między innymi, czy chcą
06:52
"Do you want your childrendzieci to work in a factoryfabryka?"
130
400926
2445
żeby ich dzieci pracowały w fabrykach.
06:55
The universaluniwersalny answerodpowiedź was "No, I want a better jobpraca than that for my childrendzieci."
131
403371
4372
Powszechnie odpowiadano:
"Nie. Chcę dla nich lepszej pracy".
06:59
And as a resultwynik of that, MildredMildred is very typicaltypowy
132
407743
3377
Mildred to typowa przedstawicielka
07:03
of today'sdzisiaj factoryfabryka workerspracownicy in the U.S.
133
411120
1855
dzisiejszych robotników w USA.
07:04
They're olderstarsze, and they're gettinguzyskiwanie olderstarsze and olderstarsze.
134
412975
2185
Robotnicy są coraz starsi.
07:07
There aren'tnie są manywiele youngmłody people comingprzyjście into factoryfabryka work.
135
415160
2565
Niewielu młodych idzie pracować w fabrykach.
07:09
And as theirich taskszadania becomestają się more onerousuciążliwe on them,
136
417725
3316
Ich obowiązki stają się coraz uciążliwsze,
więc potrzebują narzędzi,
07:13
we need to give them toolsprzybory that they can collaboratewspółpracować with,
137
421041
3093
z którymi można współpracować,
07:16
so that they can be partczęść of the solutionrozwiązanie,
138
424134
1810
żeby stali się częścią rozwiązania
07:17
so that they can continueKontyntynuj to work and we can continueKontyntynuj to produceprodukować in the U.S.
139
425944
4851
i żeby mogli nadal pracować,
a my nadal produkować.
07:22
And so our visionwizja is that MildredMildred who'skto jest the linelinia workerpracownik
140
430795
4065
W naszej wizji Mildred - robotnica taśmowa,
07:26
becomesstaje się MildredMildred the robotrobot trainertrener.
141
434860
2917
staje się trenerką robotów.
07:29
She liftswindy her gamegra,
142
437777
1145
Rozszerzy kompetencje,
07:30
like the officegabinet workerspracownicy of the 1980s liftedwzniesiony theirich gamegra of what they could do.
143
438922
4587
jak pracownicy biurowi w latach 80.
07:35
We're not givingdający them toolsprzybory that they have to go and studybadanie for yearslat and yearslat in orderzamówienie to use.
144
443509
4084
Obsługa tych narzędzi nie wymaga lat nauki.
07:39
They're toolsprzybory that they can just learnuczyć się how to operatedziałać in a fewkilka minutesminuty.
145
447593
3444
Można się jej nauczyć w kilka minut.
07:43
There's two great forcessiły that are bothobie volitionalwolicjonalnych but inevitablenieunikniony.
146
451037
4789
Istnieją dwie siły,
zarazem zależne od woli i nieuniknione.
Są to zmiana klimatu i demografia.
07:47
That's climateklimat changezmiana and demographicsdemografia.
147
455826
2377
07:50
DemographicsDane demograficzne is really going to changezmiana our worldświat.
148
458203
2667
Demografia naprawdę zmieni nasz świat.
07:52
This is the percentageodsetek of adultsdorośli ludzie who are workingpracujący agewiek.
149
460870
3962
To procent dorosłych w wieku produkcyjnym.
Wskaźnik obniżył się nieznacznie
07:56
And it's goneodszedł down slightlynieco over the last 40 yearslat.
150
464832
1963
w przez ostatnie 40 lat.
07:58
But over the nextNastępny 40 yearslat, it's going to changezmiana dramaticallydramatycznie, even in ChinaChiny.
151
466795
3880
Ale przez następne 40 lat drastycznie spadnie,
nawet w Chinach.
08:02
The percentageodsetek of adultsdorośli ludzie who are workingpracujący agewiek dropskrople dramaticallydramatycznie.
152
470675
5327
Procent osób w wieku produkcyjnym
dramatycznie spada.
08:08
And turnedobrócony up the other way, the people who are retirementprzejścia na emeryturę agewiek goesidzie up very, very fastszybki,
153
476002
5090
Odsetek emerytów bardzo szybko rośnie
08:13
as the babydziecko boomersboomers get to retirementprzejścia na emeryturę agewiek.
154
481092
4337
bo pokolenie baby boom
wchodzi w wiek emerytalny.
08:17
That meansznaczy there will be more people with fewermniej socialspołeczny securitybezpieczeństwo dollarsdolarów
155
485429
3548
Będzie przybywać osób na zasiłkach,
08:20
competingkonkurowanie for servicesusługi.
156
488977
2633
ubiegających się o świadczenia.
08:23
But more than that, as we get olderstarsze we get more frailwątły
157
491610
4051
Co więcej, z wiekiem tracimy siły
08:27
and we can't do all the taskszadania we used to do.
158
495661
2249
i nie możemy pracować tak, jak dotychczas.
08:29
If we look at the statisticsStatystyka on the ageswieczność of caregiversOpiekunowie,
159
497910
3713
Statystyki dotyczące opiekunów pokazują
08:33
before our eyesoczy those caregiversOpiekunowie are gettinguzyskiwanie olderstarsze and olderstarsze.
160
501623
4470
że opiekunowie starzeją się na naszych oczach.
08:38
That's happeningwydarzenie statisticallystatystycznie right now.
161
506093
1999
Tak mówią statystyki.
08:40
And as the numbernumer of people who are olderstarsze, abovepowyżej retirementprzejścia na emeryturę agewiek and gettinguzyskiwanie olderstarsze, as they increasezwiększać,
162
508092
5938
Wzrasta ilość emerytów, a jednocześnie
spada ilość osób do opieki nad nimi.
08:46
there will be lessmniej people to take careopieka of them.
163
514030
2027
08:48
And I think we're really going to have to have robotsroboty to help us.
164
516057
2619
Będziemy potrzebować pomocy robotów.
08:50
And I don't mean robotsroboty in termswarunki of companionstowarzysze.
165
518676
3235
Nie myślę tutaj o robotach do towarzystwa,
08:53
I mean robotsroboty doing the things that we normallynormalnie do for ourselvesmy sami
166
521911
3281
tylko o wykonywaniu czynności,
które zwykle robiliśmy sami,
08:57
but get hardertrudniejsze as we get olderstarsze.
167
525192
1669
ale wiek zaczyna je utrudniać.
08:58
GettingCoraz the groceriesArtykuły spożywcze in from the carsamochód, up the stairsschody, into the kitchenkuchnia.
168
526861
2865
Noszenie zakupów z samochodu,
po schodach, do kuchni.
09:01
Or even, as we get very much olderstarsze,
169
529726
2395
W późniejszym wieku
09:04
drivingnapędowy our carssamochody to go visitodwiedzić people.
170
532121
3088
zawożenie nas w odwiedziny.
09:07
And I think roboticsRobotyka givesdaje people a chanceszansa to have dignitygodność as they get olderstarsze
171
535209
6367
Robotyka pozwoli zachować godność w starości
09:13
by havingmający controlkontrola of the roboticzrobotyzowany solutionrozwiązanie.
172
541576
3549
dając kontrolę
nad praktycznym zastosowaniem robotów.
09:17
So they don't have to relypolegać on people that are gettinguzyskiwanie scarcerskromniejsze to help them.
173
545125
3385
Starsi nie muszą polegać na ludziach,
09:20
And so I really think that we're going to be spendingwydatki more time
174
548510
6892
których jest coraz mniej.
Będziemy spędzać więcej czasu
09:27
with robotsroboty like BaxterBaxter
175
555402
2301
z robotami podobnymi do Baxtera
09:29
and workingpracujący with robotsroboty like BaxterBaxter in our dailycodziennie liveszyje. And that we will --
176
557703
6694
i pracować z nimi w codziennym życiu.
09:36
Here, BaxterBaxter, it's good.
177
564397
2480
Tutaj Baxter, dobrze.
09:38
And that we will all come to relypolegać on robotsroboty over the nextNastępny 40 yearslat
178
566877
4244
Za 40 lat będziemy polegać na robotach
09:43
as partczęść of our everydaycodziennie liveszyje.
179
571121
2166
jako części życia codziennego.
09:45
ThanksDzięki very much.
180
573287
1294
Dziękuję bardzo.
09:46
(ApplauseAplauz)
181
574581
2995
(Brawa)
Translated by Marta Murawska
Reviewed by Rysia Wand

▲Back to top

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