ABOUT THE SPEAKER
Hod Lipson - Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

Why you should listen

To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.

More profile about the speaker
Hod Lipson | Speaker | TED.com
TED2007

Hod Lipson: Building "self-aware" robots

Hod Lipson chế tạo ra robot tự nhận thức

Filmed:
1,460,460 views

Hod Lipson trình diễn một vài con robot xinh xắn nhỏ nhắn của mình, chúng có khả năng học, tự hiểu mình và thậm chí còn tự sao chép mình.
- Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution. Full bio

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

00:25
So, where are the robotsrobot?
0
0
2000
Vậy, những chú robot đang ở đâu rồi?
00:27
We'veChúng tôi đã been told for 40 yearsnăm alreadyđã that they're comingđang đến soonSớm.
1
2000
3000
Cách đây 40 năm người ta từng nói rằng chúng sẽ sớm ra đời.
00:30
Very soonSớm they'llhọ sẽ be doing everything for us.
2
5000
3000
Chẳng bao lâu nữa chúng sẽ làm mọi việc cho chúng ta:
00:33
They'llHọ sẽ be cookingnấu nướng, cleaninglàm sạch, buyingmua things, shoppingmua sắm, buildingTòa nhà. But they aren'tkhông phải here.
3
8000
5000
chúng sẽ nấu nướng, giặt giũ, mua đồ, đi chợ, xây dựng. Nhưng tới nay thì vẫn chưa có.
00:38
MeanwhileTrong khi đó, we have illegalbất hợp pháp immigrantsngười nhập cư doing all the work,
4
13000
4000
Trong khi chúng ta phải dùng người di dân bất hợp pháp để làm các việc đó,
00:42
but we don't have any robotsrobot.
5
17000
2000
chúng ta lại không có con robot nào.
00:44
So what can we do about that? What can we say?
6
19000
4000
Vậy chúng ta có thể làm gì, nói gì về việc này?
00:48
So I want to give a little bitbit of a differentkhác nhau perspectivequan điểm
7
23000
4000
Tôi muốn đưa ra một vài cách nhìn khác
00:52
of how we can perhapscó lẽ look at these things in a little bitbit of a differentkhác nhau way.
8
27000
6000
về việc làm thế nào chúng ta có thể nhìn nhận việc này khác đi một chút.
00:58
And this is an x-raytia X picturehình ảnh
9
33000
2000
Đây là bức ảnh x quang
01:00
of a realthực beetlebọ cánh cứng, and a SwissThụy sĩ watch, back from '88. You look at that --
10
35000
5000
của một con bọ cánh cứng và một cái đồng hồ Thụy Sĩ từ năm 88. Bạn thấy đấy -
01:05
what was truethật then is certainlychắc chắn truethật todayhôm nay.
11
40000
2000
những gì đúng trước đây cũng đúng với ngày nay.
01:07
We can still make the piecesmiếng. We can make the right piecesmiếng.
12
42000
3000
Cho đến nay chúng ta vẫn có thể làm đúng mấy thứ này,
01:10
We can make the circuitrymạch điện of the right computationaltính toán powerquyền lực,
13
45000
3000
ta có thể làm các mạch điện máy tính chuẩn xác,
01:13
but we can't actuallythực ra put them togethercùng với nhau to make something
14
48000
3000
nhưng ta không thể kết hợp chúng thành một cái gì đó
01:16
that will actuallythực ra work and be as adaptivethích nghi as these systemshệ thống.
15
51000
5000
có thể thực sự hoạt động và thích nghi được như các hệ thống này.
01:21
So let's try to look at it from a differentkhác nhau perspectivequan điểm.
16
56000
2000
Ta hãy cùng xem xét nó dưới một cách nhìn khác.
01:23
Let's summontriệu hồi the besttốt designernhà thiết kế, the mothermẹ of all designersnhà thiết kế.
17
58000
4000
Hãy mời nhà thiết kế cừ nhất, nguyên mẫu của tất cả các nhà thiết kế:
01:27
Let's see what evolutionsự phát triển can do for us.
18
62000
3000
hãy xem sự tiến hóa có thể làm được những gì.
01:30
So we threwném in -- we createdtạo a primordialnguyên thủy soupSúp
19
65000
4000
Nói ngắn gọn - chúng ta tạo ra một món súp cơ bản
01:34
with lots of piecesmiếng of robotsrobot -- with barsthanh, with motorsđộng cơ, with neuronstế bào thần kinh.
20
69000
4000
gồm các thành phần robot như: các thanh vật liệu, mô tơ, và các tế bào thần kinh.
01:38
Put them all togethercùng với nhau, and put all this underDưới kindloại of naturaltự nhiên selectionlựa chọn,
21
73000
4000
Lắp ráp lại với nhau và đặt nó dưới sự chọn lọc tự nhiên,
01:42
underDưới mutationđột biến, and rewardedkhen thưởng things for how well they can movedi chuyển forwardphía trước.
22
77000
4000
dưới sự biến đổi, và thưởng cho nó nếu nó có thể tiến lên được.
01:46
A very simpleđơn giản taskbài tập, and it's interestinghấp dẫn to see what kindloại of things cameđã đến out of that.
23
81000
6000
Một nhiệm vụ rất đơn giản, thật thú vị chờ đợi xem chuyện gì xảy ra.
01:52
So if you look, you can see a lot of differentkhác nhau machinesmáy móc
24
87000
3000
Các bạn thấy đấy, có nhiều loại máy móc khác nhau
01:55
come out of this. They all movedi chuyển around.
25
90000
2000
từ đó ra. Chúng đều chuyển động loanh quanh,
01:57
They all crawlthu thập thông tin in differentkhác nhau wayscách, and you can see on the right,
26
92000
4000
chúng bò các kiểu khác nhau, và bạn có thể nhìn thấy ở bên phải,
02:01
that we actuallythực ra madethực hiện a couplevợ chồng of these things,
27
96000
2000
rằng chúng tôi thực tế đã làm một vài loại,
02:03
and they work in realitythực tế. These are not very fantastictuyệt diệu robotsrobot,
28
98000
3000
và chúng hoạt động thực sự. Chúng không phải là những người máy hoàn hảo,
02:06
but they evolvedphát triển to do exactlychính xác what we rewardphần thưởng them for:
29
101000
4000
nhưng chúng tiến triển đúng như chúng tôi muốn:
02:10
for movingdi chuyển forwardphía trước. So that was all donelàm xong in simulationmô phỏng,
30
105000
3000
tiến lên phía trước. Vậy là đã hoàn thành phần việc trên máy tính,
02:13
but we can alsocũng thế do that on a realthực machinemáy móc.
31
108000
2000
nhưng chúng tôi còn thực hiện trên những cỗ máy thật.
02:15
Here'sĐây là a physicalvật lý robotrobot that we actuallythực ra
32
110000
5000
Đây là một người máy thực sự mà chúng tôi đã
02:20
have a populationdân số of brainsnão,
33
115000
3000
cấy một số não bộ,
02:23
competingcạnh tranh, or evolvingphát triển on the machinemáy móc.
34
118000
2000
biết cạnh tranh, tức có tiến hóa, vào chiếc máy.
02:25
It's like a rodeorodeo showchỉ. They all get a ridedap xe on the machinemáy móc,
35
120000
3000
Nó tựa như buổi trình diễn mô tô: chúng đều được điều khiển cỗ máy,
02:28
and they get rewardedkhen thưởng for how fastNhanh or how farxa
36
123000
3000
và được thưởng cho việc đưa cỗ máy
02:31
they can make the machinemáy móc movedi chuyển forwardphía trước.
37
126000
2000
đi nhanh hay đi xa đến cỡ nào.
02:33
And you can see these robotsrobot are not readysẳn sàng
38
128000
2000
Bạn có thể thấy những con robot này chưa sẵn sàng
02:35
to take over the worldthế giới yetchưa, but
39
130000
3000
để thay đổi thế giới, nhưng
02:38
they graduallydần dần learnhọc hỏi how to movedi chuyển forwardphía trước,
40
133000
2000
chúng dần dần học cách đi về phía trước
02:40
and they do this autonomouslytự trị.
41
135000
3000
và chúng làm việc này một cách tự động.
02:43
So in these two examplesví dụ, we had basicallyvề cơ bản
42
138000
4000
Trong hai ví dụ này, chúng tôi cơ bản
02:47
machinesmáy móc that learnedđã học how to walkđi bộ in simulationmô phỏng,
43
142000
3000
có các cỗ máy học đi trong mô phỏng,
02:50
and alsocũng thế machinesmáy móc that learnedđã học how to walkđi bộ in realitythực tế.
44
145000
2000
và cả những cỗ máy học cách đi ngoài đời thật.
02:52
But I want to showchỉ you a differentkhác nhau approachtiếp cận,
45
147000
2000
Nhưng tôi muốn chỉ ra một cách tiếp cận khác,
02:54
and this is this robotrobot over here, which has fourbốn legschân.
46
149000
6000
và đó là con robot này, nó có bốn chân,
03:00
It has eighttám motorsđộng cơ, fourbốn on the kneesđầu gối and fourbốn on the hiphông.
47
155000
2000
có 8 mô tơ, 4 cái ở đầu gối và 4 cái ở hông.
03:02
It has alsocũng thế two tiltnghiêng sensorscảm biến that tell the machinemáy móc
48
157000
3000
Nó có hai bộ phận cảm ứng độ nghiêng giúp xác định
03:05
which way it's tiltingnghiêng.
49
160000
3000
nó đang nghiêng hướng nào.
03:08
But this machinemáy móc doesn't know what it looksnhìn like.
50
163000
2000
Nhưng nó không hề biết nó trông thế nào.
03:10
You look at it and you see it has fourbốn legschân,
51
165000
2000
Các bạn thấy nó có 4 chân,
03:12
the machinemáy móc doesn't know if it's a snakecon rắn, if it's a treecây,
52
167000
2000
nó không biết nó là một con rắn hay là cái cây,
03:14
it doesn't have any ideaý kiến what it looksnhìn like,
53
169000
3000
nó không biết tí gì về hình dạng của nó,
03:17
but it's going to try to find that out.
54
172000
2000
nhưng nó sẽ cố gắng để tìm ra điều đó sớm thôi.
03:19
InitiallyBan đầu, it does some randomngẫu nhiên motionchuyển động,
55
174000
2000
Trước tiên, nó thực hiện một số chuyển động ngẫu nhiên,
03:21
and then it triescố gắng to figurenhân vật out what it mightcó thể look like.
56
176000
3000
sau đó nó cố xác định xem hình dạng nó thế nào -
03:24
And you're seeingthấy a lot of things passingđi qua throughxuyên qua its mindstâm trí,
57
179000
2000
và bạn thấy có rất nhiều thứ đi qua "não" nó,
03:26
a lot of self-modelstự mô hình that try to explaingiải thích the relationshipmối quan hệ
58
181000
4000
nhiều mô hình tự rút ra để giải thích mối quan hệ
03:30
betweengiữa actuationđáp and sensingcảm nhận. It then triescố gắng to do
59
185000
3000
giữa thực tế và cảm biến - sau đó thử làm
03:33
a secondthứ hai actionhoạt động that createstạo ra the mostphần lớn disagreementbất đồng
60
188000
4000
hành động thứ hai để tạo sự khác biệt lớn nhất
03:37
amongtrong số predictionsdự đoán of these alternativethay thế modelsmô hình,
61
192000
2000
giữa các dự đoán của các mô hình khác nhau này,
03:39
like a scientistnhà khoa học in a labphòng thí nghiệm. Then it does that
62
194000
2000
giống như nhà khoa học trong phòng nghiên cứu. Sau đó nó
03:41
and triescố gắng to explaingiải thích that, and pruneprune out its self-modelstự mô hình.
63
196000
4000
cố giải thích và lược bớt các mô hình tự rút ra đó.
03:45
This is the last cyclechu kỳ, and you can see it's prettyđẹp much
64
200000
3000
Đây là chu trình cuối cùng, bạn có thể thấy nó gần như
03:48
figuredhình dung out what its selftự looksnhìn like. And onceMột lần it has a self-modeltự mẫu,
65
203000
4000
nhận biết được hình dạng của nó, và khi nó đã tự mô hình hóa
03:52
it can use that to derivelấy được a patternmẫu of locomotionkhi vận động.
66
207000
4000
nó có thể sử dụng cái đó để rút ra khuôn thức chuyển động.
03:56
So what you're seeingthấy here are a couplevợ chồng of machinesmáy móc --
67
211000
2000
Và các bạn đang thấy một cặp người máy -
03:58
a patternmẫu of locomotionkhi vận động.
68
213000
2000
với một kiểu chuyển động.
04:00
We were hopinghi vọng that it wassWass going to have a kindloại of eviltà ác, spideryspidery walkđi bộ,
69
215000
4000
Chúng tôi hi vọng rằng nó sẽ đi kiểu ghê rợn giống như nhện vậy,
04:04
but insteadthay thế it createdtạo this prettyđẹp lamequè way of movingdi chuyển forwardphía trước.
70
219000
4000
nhưng nó lại đi kiểu khập khiễng như thế này.
04:08
But when you look at that, you have to remembernhớ lại
71
223000
3000
Nhưng khi bạn nhìn nó, bạn phải nhớ rằng
04:11
that this machinemáy móc did not do any physicalvật lý trialsthử nghiệm on how to movedi chuyển forwardphía trước,
72
226000
6000
cái máy này không được tập đi về phía trước,
04:17
norcũng không did it have a modelmô hình of itselfchinh no.
73
232000
2000
cũng như không có mô hình của chính nó.
04:19
It kindloại of figuredhình dung out what it looksnhìn like, and how to movedi chuyển forwardphía trước,
74
234000
3000
Nó tự nhận ra hình dạng của mình và xác định cách tiến lên phía trước,
04:22
and then actuallythực ra triedđã thử that out.
75
237000
4000
sau đó nó thử nghiệm.
04:26
(ApplauseVỗ tay)
76
241000
5000
(Vỗ tay)
04:31
So, we'lltốt movedi chuyển forwardphía trước to a differentkhác nhau ideaý kiến.
77
246000
4000
Giờ chúng ta sẽ tiếp tục tới một ý tưởng khác.
04:35
So that was what happenedđã xảy ra when we had a couplevợ chồng of --
78
250000
5000
Đó là những gì xảy ra khi bạn có một cặp -
04:40
that's what happenedđã xảy ra when you had a couplevợ chồng of -- OK, OK, OK --
79
255000
4000
khi bạn có một cặp -- Thôi nào, thôi nào --
04:44
(LaughterTiếng cười)
80
259000
2000
(Tiếng cười)
04:46
-- they don't like eachmỗi other. So
81
261000
2000
- chúng không thích nhau. Vậy nên...
04:48
there's a differentkhác nhau robotrobot.
82
263000
3000
Có một con robot khác.
04:51
That's what happenedđã xảy ra when the robotsrobot actuallythực ra
83
266000
2000
Đó là những gì xảy ra khi các con robot
04:53
are rewardedkhen thưởng for doing something.
84
268000
2000
được thưởng công vì đã làm gì đó.
04:55
What happensxảy ra if you don't rewardphần thưởng them for anything, you just throwném them in?
85
270000
3000
Điều gì xảy ra nếu bạn không thưởng chúng cái gì đó, bạn chỉ ném nó vào?
04:58
So we have these cubeshình khối, like the diagrambiểu đồ showedcho thấy here.
86
273000
3000
Chúng ta có các khối lập phương này, giống như sơ đồ ở đây.
05:01
The cubekhối lập phương can swivelxoay, or fliplật on its sidebên,
87
276000
2000
Khối lập phương có thể xoay, lật các cạnh
05:04
and we just throwném 1,000 of these cubeshình khối into a soupSúp --
88
279000
4000
chúng ta cho 1000 khối lập phương này vào một nồi súp -
05:08
this is in simulationmô phỏng --and--và don't rewardphần thưởng them for anything,
89
283000
2000
đây là mô phỏng - và không thưởng cho chúng gì cả,
05:10
we just let them fliplật. We pumpmáy bơm energynăng lượng into this
90
285000
3000
ta chỉ để cho chúng trôi nổi. Ta tiếp năng lượng vào đây
05:13
and see what happensxảy ra in a couplevợ chồng of mutationsđột biến.
91
288000
3000
và xem điều gì xảy ra sau một vài biến đổi.
05:16
So, initiallyban đầu nothing happensxảy ra, they're just flippingflipping around there.
92
291000
3000
Trước tiên, không có gì xảy ra, chúng chỉ lật qua lật lại.
05:19
But after a very shortngắn while, you can see these bluemàu xanh da trời things
93
294000
4000
Nhưng sau một lúc, bạn có thể thấy các hộp màu xanh dương
05:23
on the right there beginbắt đầu to take over.
94
298000
2000
ở bên phải bắt đầu giành quyền kiểm soát.
05:25
They beginbắt đầu to self-replicatetự sao chép. So in absencevắng mặt of any rewardphần thưởng,
95
300000
4000
Chúng bắt đầu tự lặp lại. Do đó, khi không có sự thưởng công,
05:29
the intrinsicnội tại rewardphần thưởng is self-replicationtự sao chép.
96
304000
3000
phần thưởng bên trong thực chất là sự tự nhân bản.
05:32
And we'vechúng tôi đã actuallythực ra builtđược xây dựng a couplevợ chồng of these,
97
307000
1000
Và chúng tôi thực tế đã xây dựng một vài cái đó,
05:33
and this is partphần of a largerlớn hơn robotrobot madethực hiện out of these cubeshình khối.
98
308000
4000
và đây là một phần của con robot lớn hơn được tạo ra từ các khối này,
05:37
It's an acceleratedtăng tốc viewlượt xem, where you can see the robotrobot actuallythực ra
99
312000
3000
đây là một đoạn băng chạy nhanh, nơi bạn có thể thấy con robot thực sự
05:40
carryingchở out some of its replicationnhân rộng processquá trình.
100
315000
2000
đang tiến hành quá trình tự tái tạo.
05:42
So you're feedingcho ăn it with more materialvật chất -- cubeshình khối in this casetrường hợp --
101
317000
4000
Vậy khi bạn cung cấp thêm nguyên liệu cho nó - ở đây là các khối -
05:46
and more energynăng lượng, and it can make anotherkhác robotrobot.
102
321000
3000
và thêm năng lượng, nó có thể tạo ra một con robot khác.
05:49
So of coursekhóa học, this is a very crudethô machinemáy móc,
103
324000
3000
Tất nhiên đây là một cái máy còn rất thô sơ,
05:52
but we're workingđang làm việc on a micro-scalevi quy mô versionphiên bản of these,
104
327000
2000
nhưng chúng tôi đang làm một phiên bản kích cỡ siêu nhỏ,
05:54
and hopefullyhy vọng the cubeshình khối will be like a powderbột that you pourđổ in.
105
329000
3000
hi vọng những khối này sẽ nhỏ như bột nêm.
05:57
OK, so what can we learnhọc hỏi? These robotsrobot are of coursekhóa học
106
332000
5000
Vậy chúng ta học được gì? Những robot này dĩ nhiên
06:02
not very usefulhữu ích in themselvesbản thân họ, but they mightcó thể teachdạy us something
107
337000
3000
bản thân chúng không hữu ích lắm, nhưng chúng có lẽ dạy chúng ta một chút
06:05
about how we can buildxây dựng better robotsrobot,
108
340000
3000
về cách làm sao ta có thể chế tạo robot tốt hơn,
06:08
and perhapscó lẽ how humanscon người, animalsđộng vật, createtạo nên self-modelstự mô hình and learnhọc hỏi.
109
343000
5000
và về cách con người và động vật tự tạo ra những khuôn mẫu và học hỏi.
06:13
And one of the things that I think is importantquan trọng
110
348000
2000
Một trong các điều tôi nghĩ là quan trọng
06:15
is that we have to get away from this ideaý kiến
111
350000
2000
đó là chúng ta cần tránh xa với ý tưởng
06:17
of designingthiết kế the machinesmáy móc manuallybằng tay,
112
352000
2000
thiết kế các máy bằng tay,
06:19
but actuallythực ra let them evolvephát triển and learnhọc hỏi, like childrenbọn trẻ,
113
354000
3000
mà phải để nó tiến hóa và học, giống như trẻ con,
06:22
and perhapscó lẽ that's the way we'lltốt get there. Thank you.
114
357000
2000
và có lẽ đó là cách thức mà chúng ta có thể tiến lên. Cảm ơn các bạn.
06:24
(ApplauseVỗ tay)
115
359000
2000
(Vỗ tay)
Translated by Hien Pham
Reviewed by Hoang Ly

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Hod Lipson - Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

Why you should listen

To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.

More profile about the speaker
Hod Lipson | Speaker | TED.com