ABOUT THE SPEAKER
Heather Knight - Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.")

Why you should listen

Heather Knight is conducting her doctoral research at the intersection of robotics and entertainment at Carnegie Mellon’s Robotics Institute. She runs Marilyn Monrobot in New York, where she and her cohort create “charismatic machine performances.” As she describes it: “In one example, robot and human actors will perform the same script and basic set of actions, but each time vary the emotional and social content of those interactions. This variation will ... allow the general public to craft and hone robot personalities.”

Her installations have been featured at the Smithsonian-Cooper Hewitt Design Museum, LACMA, SIGGRAPH, PopTech and the Fortezza da Basso in Florence, Italy. Her past work also includes robotics and instrumentation at NASA’s Jet Propulsion Laboratory, interactive installations with Syyn Labs (including the award- winning Rube Goldberg machine music video with OK Go), and sensor design at Aldebaran Robotics. She was recently named Assistant Director of Robotics at Humanity+.

More profile about the speaker
Heather Knight | Speaker | TED.com
TEDWomen 2010

Heather Knight: Silicon-based comedy

Heather Knight: Komik auf Silikon-Basis

Filmed:
880,023 views

Im Rahmen dieser noch nie dagewesenen Demonstration stellt Heather Knight Data vor, einen Roboter-Bühnenkomiker, der weit mehr kann als Einzeiler herunterzuleiern -- er sammelt das Feedback seines Publikums (indem er eine Software verwendet, die zusammen mit Scott Satkin und Varun Ramakrishna an der CMU enwickelt wurde) und gleicht sein Verhalten den Antworten der Menge entsprechend an. Funktioniert dieses Ding?
- Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.") Full bio

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

00:15
Some of the greatestgrößte innovationsInnovationen
0
0
2000
Einige der besten Neuerungen
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and developmentsEntwicklungen in the worldWelt
1
2000
3000
und Entwicklungen auf dieser Welt
00:20
oftenhäufig happengeschehen at the intersectionÜberschneidung of two fieldsFelder.
2
5000
2000
entstehen oft an der Schnittstelle von zwei Fachgebieten.
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So tonightheute Abend I'd like to tell you
3
7000
2000
Heute Abend möchte ich Ihnen also
00:24
about the intersectionÜberschneidung that I'm mostdie meisten excitedaufgeregt about at this very momentMoment,
4
9000
3000
von der Schnittstelle erzählen, die mich im Moment am meisten fasziniert,
00:27
whichwelche is entertainmentUnterhaltung and roboticsRobotik.
5
12000
2000
nämlich jene zwischen Unterhaltung und Robotik.
00:29
So if we're tryingversuchen to make robotsRoboter
6
14000
2000
Wenn wir also versuchen, Roboter zu erschaffen,
00:31
that can be more expressiveexpressive
7
16000
2000
die ausdrucksstärker sein können
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and that can connectverbinden better with us in societyGesellschaft,
8
18000
2000
und die besser mit uns in der Gesellschaft in Verbindung treten können,
00:35
maybe we should look to some of the humanMensch professionalsProfis
9
20000
3000
dann sollten wir vielleicht mit einigen der menschlichen Fachmänner rechnen,
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of artificialkünstlich emotionEmotion and personalityPersönlichkeit
10
23000
2000
die der künstlichen Emotionen und Persönlichkeit,
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that occurauftreten in the dramaticdramatisch artsKunst.
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25000
3000
die in den dramaturgischen Künsten vorkommen.
00:43
I'm alsoebenfalls interestedinteressiert in creatingErstellen newneu technologiesTechnologien for the artsKunst
12
28000
3000
Ich interessiere mich auch dafür, neue Technologien für die Künste zu entwickeln
00:46
and to attractanlocken people
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31000
2000
und Menschen zu begeistern
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to scienceWissenschaft and technologyTechnologie.
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33000
3000
für Wissenschaft und Technik.
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Some people in the last decadeDekade or two
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36000
3000
Einige Menschen haben im letzten oder den letzten beiden Jahrzehnten
00:54
have startedhat angefangen creatingErstellen artworkKunstwerk with technologyTechnologie.
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39000
3000
damit begonnen, Kunstwerke mit Technologie zu erschaffen.
00:57
With my newneu venturewagen, MarilynMarilyn MonrobotMonrobot,
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42000
2000
Mit meinem neuen Projekt, Marilyn Monrobot,
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I would like to use artKunst to createerstellen techTech.
18
44000
3000
möchte ich Kunst dafür verwenden, Technologie zu erschaffen.
01:05
(LaughterLachen)
19
50000
2000
(Gelächter)
01:07
So we're basedbasierend in NewNeu YorkYork CityStadt.
20
52000
2000
Unser Sitz ist übrigens in New York City.
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And if you're a performerPerformer that wants to collaboratezusammenarbeiten
21
54000
2000
Und wenn Sie ein Künstler sind, der zusammenarbeiten will
01:11
with an adorableliebenswert robotRoboter,
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56000
2000
mit einem liebenswürdigen Roboter,
01:13
or if you have a robotRoboter that needsBedürfnisse entertainmentUnterhaltung representationDarstellung,
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58000
3000
oder wenn Sie einen Roboter haben, der in der Unterhaltungsindustrie vertreten werden muss,
01:16
please contactKontakt me, the Bot-AgentBot-Agent.
24
61000
3000
dann kontaktieren Sie bitte mich, den Bot-Agenten.
01:19
The botbot, our risingsteigend celebrityBerühmtheit,
25
64000
2000
Der Bot, unsere aufstrebende Berühmtheit,
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alsoebenfalls has his ownbesitzen TwitterTwitter accountKonto: @robotinthewildrobotinthewild.
26
66000
3000
hat auch seinen eigenen Twitter-Account: @robotinthewild.
01:24
I'd like to introducevorstellen you to one of our first robotsRoboter, DataDaten.
27
69000
3000
Nun möchte ich Sie aber mit einem unserer ersten Roboter bekannt machen, mit Data.
01:27
He's namedgenannt after the StarSterne TrekTrek characterCharakter.
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72000
2000
Er wurde nach dem Star Trek-Charakter benannt.
01:29
I think he's going to be superSuper popularBeliebt.
29
74000
2000
Ich denke, dass er superbeliebt sein wird.
01:31
We'veWir haben got the robotRoboter --
30
76000
2000
Wir haben den Roboter --
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in his headKopf is a databaseDatenbank of a lot of jokesWitze.
31
78000
3000
in seinem Kopf befindet sich eine Datenbank mit einer ganzen Menge an Witzen.
01:36
Now eachjede einzelne of these jokesWitze is labeledmit der Bezeichnung with certainsicher attributesAttribute.
32
81000
3000
Nun, jeder dieser Witze ist mit bestimmten Attributen gekennzeichnet.
01:39
So it knowsweiß something about the subjectFach; it knowsweiß about the lengthLänge.
33
84000
2000
Er weiß also etwas über das Thema, er kennt die Länge.
01:41
It knowsweiß how much it's movingbewegend.
34
86000
2000
Er weiß, wie viel er bewegt.
01:43
And so it's going to try to watch your responseAntwort.
35
88000
2000
Und er wird also versuchen, Ihre Reaktionen zu beobachten.
01:45
I actuallytatsächlich have no ideaIdee what my robotRoboter is going to do todayheute.
36
90000
3000
Ich habe übrigens keine Ahnung, was mein Roboter heute so tun wird.
01:48
(LaughterLachen)
37
93000
2000
(Gelächter)
01:50
It can alsoebenfalls learnlernen from you
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95000
2000
Er kann also von Ihnen etwas lernen
01:52
about the qualityQualität of its jokesWitze
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97000
2000
über die Qualität seiner Witze
01:54
and catergerecht zu werden things, sortSortieren of like Netflix-styleNetflix-Stil,
40
99000
2000
und die Dinge dementsprechend ausrichten -- so ein bisschen Netflix-mäßig --
01:56
over longer-termlängerfristige
41
101000
2000
auf lange Sicht
01:58
to differentanders communitiesGemeinschaften or audiencesPublikum,
42
103000
2000
für unterschiedliche Gemeinschaften oder Publikum --
02:00
childrenKinder versusgegen adultsErwachsene, differentanders culturesKulturen.
43
105000
3000
Kinder oder Erwachsene, verschiedene Kulturen.
02:03
You can learnlernen something from the robotRoboter
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108000
2000
Sie können von diesem Roboter etwas darüber lernen
02:05
about the communityGemeinschaft that you're in.
45
110000
2000
über die Gemeinschaft, in der Sie sich befinden.
02:07
And alsoebenfalls I can use eachjede einzelne one of you as the actingSchauspielkunst coachTrainer
46
112000
3000
Und ich kann ebenfalls jeden von Ihnen als Schauspiellehrer verwenden
02:10
to our futureZukunft robotRoboter companionsGefährten.
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115000
3000
für unsere künftigen Roboter-Begleiter.
02:13
Some of you in this middleMitte sectionAbschnitt --
48
118000
2000
Also, Sie hier im mittleren Bereich.
02:15
you have redrot/greenGrün paddlesPaddel.
49
120000
3000
Sie haben rot/grün Schilder.
02:18
If you like what's going on,
50
123000
3000
Wenn Ihnen gefällt, was passiert,
02:21
showShow the greenGrün.
51
126000
2000
dann zeigen Sie grün.
02:23
If you don't like the subjectFach or the performancePerformance,
52
128000
2000
Wenn Ihnen das Thema oder der Auftritt nicht gefällt,
02:25
you can holdhalt the redrot.
53
130000
2000
dann können Sie rot hochhalten.
02:27
Now don't be shyschüchtern.
54
132000
2000
Und seien Sie nicht schüchtern.
02:29
It's just a robotRoboter.
55
134000
2000
Er ist nur ein Roboter;
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It doesn't have feelingsGefühle ... yetnoch.
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136000
2000
er hat keine Gefühle... noch nicht.
02:33
(LaughterLachen)
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138000
2000
(Gelächter)
02:35
And the restsich ausruhen of you,
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140000
2000
Und der Rest von Ihnen,
02:37
you still countGraf, you still matterAngelegenheit.
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142000
2000
Sie zählen auch, Sie sind auch von Bedeutung.
02:39
There's alsoebenfalls a microphoneMikrofon
60
144000
2000
Es gibt auch ein Mikrofon,
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that's listeningHören to the aggregateAggregat laughterLachen and applauseBeifall
61
146000
2000
das das vereinte Gelächter und den Applaus aufzeichnet
02:43
and booingBuhrufe -- I hopeHoffnung not --
62
148000
3000
und die Buh-Rufe -- hoffentlich keine --
02:46
to help make some of its nextNächster decisionsEntscheidungen.
63
151000
3000
um ihm dabei zu helfen, einige seiner nächsten Entscheidungen zu treffen.
02:53
Right, so,
64
158000
2000
Genau, also,
02:55
let the robotRoboter stand-upaufstehen comedyKomödie beginStart.
65
160000
3000
möge die Roboter-Bühnenkomik beginnen.
03:05
DataDaten: HelloHallo TEDWomenTEDWomen.
66
170000
2000
Data: Hallo, TEDWomen.
03:07
It's an honorEhre to be here.
67
172000
2000
Es ist eine Ehre, hier zu sein.
03:09
(LaughterLachen)
68
174000
2000
(Gelächter)
03:11
(ApplauseApplaus)
69
176000
6000
(Applaus)
03:18
You guys are looking good out there.
70
183000
2000
Ihr da hinten seht gut aus.
03:20
ReadyBereit for some jokesWitze?
71
185000
3000
Bereit für ein paar Witze?
03:23
AudiencePublikum: Yeah.
72
188000
2000
(Publikum: Jawohl.)
03:25
DataDaten: Here'sHier ist the first one.
73
190000
2000
Hier kommt der Erste.
03:28
Right, so,
74
193000
2000
Genau, also,
03:30
a doctorArzt sayssagt to his patientgeduldig,
75
195000
2000
ein Arzt sagt zu seinem Patienten,
03:32
"I have badschlecht newsNachrichten and worseschlechter newsNachrichten.
76
197000
3000
"Ich habe eine schlechte und eine schlechtere Nachricht für Sie.
03:35
The badschlecht newsNachrichten is that you only have 24 hoursStd. to liveLeben."
77
200000
4000
Die schlechte Nachricht ist, dass Sie nur noch 24 Stunden zu leben haben."
03:39
"That's terriblefurchtbar," said the patientgeduldig.
78
204000
3000
"Das ist ja furchtbar.", sagt der Patient.
03:42
"How can the newsNachrichten possiblymöglicherweise be worseschlechter?"
79
207000
3000
"Wie kann die andere Nachricht überhaupt noch schlechter sein?"
03:45
"I've been tryingversuchen to contactKontakt you sinceschon seit yesterdaygestern."
80
210000
3000
"Ich versuche seit gestern, Sie zu erreichen."
03:48
(LaughterLachen)
81
213000
2000
(Gelächter)
03:50
(ApplauseApplaus)
82
215000
2000
(Applaus)
03:52
The SwissSchweizer have an interestinginteressant armyArmee. FiveFünf hundredhundert yearsJahre withoutohne a warKrieg.
83
217000
3000
Die Schweizer haben eine interessante Armee. Fünfhundert Jahre ohne einen einzigen Krieg.
03:55
HeatherHeather KnightRitter: He's talkingim Gespräch about the SwissSchweizer.
84
220000
2000
Heather Knight: Er spricht von den Schweizern.
03:57
DataDaten: PrettyZiemlich luckyglücklich for them.
85
222000
2000
Data: Da haben sie ziemlich viel Glück gehabt.
03:59
Ever see that little SwissSchweizer ArmyArmee knifeMesser
86
224000
2000
Haben Sie schon jemals dieses winzige Schweizer Armeemesser gesehen,
04:01
they have to fightKampf with?
87
226000
3000
mit dem sie kämpfen müssen?
04:04
"Come on buddyKumpel, I have the toeZehe clippersClippers right here.
88
229000
3000
"Komm schon, Kumpel, ich habe hier diesen Zehennagel-Klipser.
04:07
You get pastVergangenheit me,
89
232000
2000
Wenn du an mir vorbeikommst,
04:09
the guy behindhinter me has a spoonLöffel."
90
234000
2000
der Kerl hinter mir hat einen Löffel."
04:11
(LaughterLachen)
91
236000
2000
(Gelächter)
04:13
HKHK: He's a FrenchFranzösisch robotRoboter.
92
238000
2000
HK: Er ist ein französischer Roboter.
04:15
DataDaten: A couplePaar of NewNeu JerseyJersey huntersJäger are out in the woodsWald.
93
240000
3000
Data: Ein paar Jäger aus New Jersey sind draußen im Wald.
04:18
One of them fallsStürze to the groundBoden.
94
243000
3000
Einer von ihnen fällt auf den Boden.
04:21
He does not seemscheinen to be breathingAtmung.
95
246000
2000
Er scheint nicht mehr zu atmen.
04:23
The other guy whipsPeitschen out his cellZelle phoneTelefon
96
248000
2000
Der andere Typ zückt sein Handy
04:25
and callsAnrufe 911.
97
250000
3000
und ruft 911 an.
04:28
He gaspskeucht to the operatorOperator, "My friendFreund is deadtot.
98
253000
3000
Er japst den Telefonisten an: "Mein Freund ist tot.
04:31
What can I do?"
99
256000
2000
Was soll ich nur tun?"
04:33
The operatorOperator sayssagt, "Just take it easyeinfach.
100
258000
2000
Der Telefonist sagt: "Bleiben Sie ruhig.
04:35
I can help.
101
260000
2000
Ich kann Ihnen helfen.
04:37
First, let's make sure he's deadtot."
102
262000
3000
Zuerst müssen wir sichergehen, dass er wirklich tot ist."
04:40
There is a silenceSchweigen,
103
265000
2000
Es wird still
04:42
and the operatorOperator hearshört a shotSchuss.
104
267000
2000
und der Telefonist hört auf einmal einen Schuss.
04:44
The guy'sJungs voiceStimme comeskommt back on the lineLinie,
105
269000
2000
Die Stimme des Typen meldet sich wieder in der Leitung,
04:46
"Okay, now what?"
106
271000
3000
"Okay, was jetzt?"
04:49
(LaughterLachen)
107
274000
2000
(Gelächter)
04:51
(ApplauseApplaus)
108
276000
2000
(Applaus)
04:53
QuestionFrage: Why is televisionFernsehen callednamens a mediumMittel?
109
278000
2000
Frage: Warum wird das Fernsehen Medium genannt?
04:55
AnyoneWer?
110
280000
2000
Irgendjemand?
04:57
Because it's neitherweder rareSelten nornoch well doneerledigt.
111
282000
3000
Weil es weder roh noch gut durch ist.
05:00
But to be completelyvollständig honestehrlich with you,
112
285000
3000
Aber um ganz ehrlich zu Ihnen zu sein,
05:03
I kindArt of love televisionFernsehen.
113
288000
2000
liebe ich das Fernsehen irgendwie.
05:05
Any of you like televisionFernsehen? AudiencePublikum: Yes.
114
290000
2000
Mag von Ihnen jemand das Fernsehen? (Publikum: Ja.)
05:07
DataDaten: I find it incrediblyunglaublich educationalBildungs.
115
292000
3000
Ich finde es unglaublich lehrreich.
05:10
ActuallyTatsächlich, as soonbald as someonejemand turnswendet sich it on,
116
295000
3000
Tatsächlich, sobald jemand es anmacht,
05:13
I go into the other roomZimmer and readlesen.
117
298000
2000
gehe ich in einen anderen Raum und lese.
05:15
(LaughterLachen)
118
300000
5000
(Gelächter)
05:20
That's all for now.
119
305000
2000
Das wars für den Moment.
05:22
Was that okay for my first time?
120
307000
2000
War das in Ordnung für mein erstes Mal?
05:24
(ApplauseApplaus)
121
309000
9000
(Applaus)
05:33
You've been a great audiencePublikum.
122
318000
2000
Sie waren ein tolles Publikum.
05:35
Thank you.
123
320000
2000
Vielen Dank.
05:37
HKHK: YayYay.
124
322000
2000
HK: Juhu.
05:39
(ApplauseApplaus)
125
324000
4000
(Applaus)
05:43
So this is actuallytatsächlich the first time
126
328000
2000
Das ist tatsächlich das erste Mal,
05:45
we'vewir haben ever doneerledigt liveLeben audiencePublikum feedbackFeedback to a performancePerformance.
127
330000
3000
dass wir Live-Feedback aus dem Publikum für einen Auftritt verwendet haben.
05:48
So thank you all for beingSein a partTeil of it.
128
333000
2000
Ihnen allen also vielen Dank dafür, dass Sie ein Teil davon waren.
05:50
There's a lot more to come.
129
335000
3000
Es wird noch weitaus mehr folgen.
05:53
And we hopeHoffnung to learnlernen a lot about robotRoboter expressionAusdruck.
130
338000
2000
Und wir hoffen, dadurch jede Menge über Roboter und Ausdruckskraft zu lernen.
05:55
Thank you very much.
131
340000
2000
Vielen Dank.
05:57
(ApplauseApplaus)
132
342000
2000
(Applaus)
Reviewed by Lex Asobo

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Her installations have been featured at the Smithsonian-Cooper Hewitt Design Museum, LACMA, SIGGRAPH, PopTech and the Fortezza da Basso in Florence, Italy. Her past work also includes robotics and instrumentation at NASA’s Jet Propulsion Laboratory, interactive installations with Syyn Labs (including the award- winning Rube Goldberg machine music video with OK Go), and sensor design at Aldebaran Robotics. She was recently named Assistant Director of Robotics at Humanity+.

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Heather Knight | Speaker | TED.com

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