TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Rodney Brooks: Por qué dependeremos de los robots
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Los alarmistas se aprovechan de la idea de que los robots reemplazarán a las personas en el trabajo. De hecho, los robots pueden llegar a ser colaboradores esenciales liberándonos de las tareas mundanas y mecánicas. Rodney Brooks resalta lo valioso que esto podría ser, conforme la cantidad de adultos en edad laboral disminuye y el número de jubilados aumenta. Nos presenta a Baxter, el robot con ojos que se mueven y brazos que reaccionan al tacto, que podría trabajar junto a una población que envejece y también aprender a ayudarles en casa.
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
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00:13
Well, Arthur C. Clarke,
0
1010
1300
Arthur C. Clarke,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
un famoso escritor de ciencia ficción
de los años 50,
de los años 50,
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
dijo que "sobrestimamos
la tecnología a corto plazo
la tecnología a corto plazo
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
y la subestimamos a largo plazo".
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Y creo que algunos de
los temores que vemos
los temores que vemos
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
de que los empleos desaparezcan debido
a los robots y la inteligencia artificial
a los robots y la inteligencia artificial
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
es que sobrestimamos la tecnología
a corto plazo.
a corto plazo.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Pero lo que me preocupa es si tendremos
la tecnología necesaria a largo plazo
la tecnología necesaria a largo plazo
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
porque los datos demográficos dejarán
muchos trabajos por hacer
muchos trabajos por hacer
00:45
and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future.
9
33085
5375
y como sociedad deberemos hacer
que las hagan los robots en el futuro.
que las hagan los robots en el futuro.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Así que me temo que no tendremos
suficientes robots.
suficientes robots.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
El temor de perder empleos por la
tecnología ha existido desde hace mucho.
tecnología ha existido desde hace mucho.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
En 1957, en una película de
Spencer Tracy y Katharine Hepburn,
Spencer Tracy y Katharine Hepburn,
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
–-ya saben el final–-
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy trajo un computador,
un servidor de 1957,
un servidor de 1957,
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
para ayudar a los bibliotecarios.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Los bibliotecarios hacían cosas como
buscar respuestas para los ejecutivos.
buscar respuestas para los ejecutivos.
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
"¿Cómo se llaman los renos de Santa Claus?"
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
Y ellos los buscarían.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
Y ese computador iba a ayudarles
con ese trabajo.
con ese trabajo.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Por supuesto, no era mucho trabajo
para un servidor de 1957.
para un servidor de 1957.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Los bibliotecarios temían
que sus trabajos fueran a desaparecer.
que sus trabajos fueran a desaparecer.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
Pero, de hecho, eso no sucedió.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Los empleos para bibliotecarios se incrementaron
por largo tiempo después de 1975.
por largo tiempo después de 1975.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
No fue hasta que llegó Internet,
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
llegaron la Web y los motores de búsqueda
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
que la necesidad
de bibliotecarios disminuyó.
de bibliotecarios disminuyó.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Y creo que todos en 1957,
completamente subestimarían
completamente subestimarían
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
el nivel de tecnología que llevamos
en nuestras manos y bolsillos hoy en día.
en nuestras manos y bolsillos hoy en día.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Podemos preguntar: "¿Cómo se llaman los renos
de Santa Claus?" y saberlo al instante
de Santa Claus?" y saberlo al instante
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
o cualquier cosa que queramos saber.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Por cierto, los salarios de los bibliotecarios
se incrementaron más rápido
se incrementaron más rápido
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
que otros trabajos en Estados Unidos,
en ese mismo período,
en ese mismo período,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
debido a que los bibliotecarios
y computadores se aliaron.
y computadores se aliaron.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Los computadores se convirtieron
en herramientas,
en herramientas,
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
más cosas que usar,
volviéndose más eficientes.
volviéndose más eficientes.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Igual sucedió en las oficinas.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
En el pasado, la gente usaba
hojas de cálculo.
hojas de cálculo.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Las hojas de cálculo eran hojas de papel
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
y se calculaban a mano.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Pero sucedió algo interesante
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
con la revolución de los PCs
en los años 80.
en los años 80.
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
Los programas de hoja de cálculo
fueron adaptados a los oficinistas,
fueron adaptados a los oficinistas,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
no para sustituirlos,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
sino que veía a los oficinistas
como programadores.
como programadores.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Y así los oficinistas se convirtieron
en programadores de hojas de cálculo.
en programadores de hojas de cálculo.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Lo que aumentó sus habilidades.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Ya no tenían que hacer cálculos mundanos
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
y podrían hacer mucho más.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Hoy en día estamos empezando a ver robots
en nuestras vidas.
en nuestras vidas.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
A la izquierda está el
"PackBot" de iRobot.
"PackBot" de iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Cuando los soldados encontraban bombas
en las carreteras de Irak y Afganistán,
en las carreteras de Irak y Afganistán,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
en lugar de ponerse un traje antibombas
e ir a probar con un palo
e ir a probar con un palo
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
–-como solía hacerse hasta el 2002–-
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
ahora mandan a un robot.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
El robot se encarga
de los trabajos peligrosos.
de los trabajos peligrosos.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
A la derecha tienen algunos "TUGs"
de la compañía Aethon, de Pittsburgh.
de la compañía Aethon, de Pittsburgh.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Están en cientos de
hospitales de EE.UU.
hospitales de EE.UU.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Y llevan las sábanas sucias
a la lavandería.
a la lavandería.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Llevan los platos sucios a la cocina.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Traen los medicamentos de la farmacia.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Y libera a las enfermeras
y asistentes
y asistentes
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
del trabajo mundano de empujar
cosas mecánicamente
cosas mecánicamente
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
para pasar más tiempo
con los pacientes.
con los pacientes.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
De hecho, los robots se han vuelto omnipresentes
en nuestras vidas de muchas maneras.
en nuestras vidas de muchas maneras.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Pero creo que cuando se trata de robots
industriales, la gente le tienen miedo,
industriales, la gente le tienen miedo,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
porque es peligroso estar
alrededor de ellos.
alrededor de ellos.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Para programarlos hay que entender
vectores de 6 dimensiones y cuaterniones.
vectores de 6 dimensiones y cuaterniones.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
La gente común no puede
interactuar con ellos.
interactuar con ellos.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Creo que es el tipo de tecnología
que ha salido mal.
que ha salido mal.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Ha desplazado al trabajador
de la tecnología.
de la tecnología.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
Creo que tenemos que dar
un vistazo a las tecnologías
un vistazo a las tecnologías
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
que puedan interactuar
con trabajadores comunes.
con trabajadores comunes.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Por eso, hoy quiero hablarles de Baxter,
del cual he estado hablando.
del cual he estado hablando.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Veo a Baxter como una manera
–-la primera ola de robots–-
–-la primera ola de robots–-
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
de que gente común pueda interactuar
en un entorno industrial.
en un entorno industrial.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Aquí está Baxter.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Chris Harbert, de Rethink Robotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Aquí tenemos una banda transportadora.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
Y si la iluminación no es muy extrema...
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
¡Ahí está! Él recoge el objeto
de la banda transportadora.
de la banda transportadora.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
Lo va a traer y soltar aquí.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
Luego irá de nuevo
y tomará otro objeto.
y tomará otro objeto.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Lo interesante es que Baxter tiene
algo de sentido común básico.
algo de sentido común básico.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Por cierto, ¿qué pasa con los ojos?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Los ojos están en esa pantalla.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Se mueven en la dirección
que el robot se moverá.
que el robot se moverá.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Y así, la persona que
interactúa con el robot
interactúa con el robot
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
sabe a dónde irá y no será
sorprendido por sus movimientos.
sorprendido por sus movimientos.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Chris le quitó el objeto de su mano,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
y Baxter no continuó;
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
regresó y se dio cuenta
que tenía que tomar otro.
que tenía que tomar otro.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Tiene un poco de sentido común
básico, va y recoge los objetos.
básico, va y recoge los objetos.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
Es seguro interactuar con Baxter.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Nadie desearía hacer esto
con un robot industrial de hoy,
con un robot industrial de hoy,
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
pero con Baxter no hay peligro.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Siente la fuerza,
entiende que Chris está allí
entiende que Chris está allí
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
y no lo empuja ni lo hiere.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Pero creo que lo más interesante
de Baxter es la interfaz de usuario.
de Baxter es la interfaz de usuario.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Ahora, Chris va a venir
y agarrar el otro brazo.
y agarrar el otro brazo.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Y cuando le toma el brazo, se activa el modo
de compensación de fuerza de gravedad cero
de compensación de fuerza de gravedad cero
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
y unos gráficos aparecen en la pantalla.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Pueden ver iconos a la izquierda
de la pantalla para su brazo derecho.
de la pantalla para su brazo derecho.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Pondrá algo en su mano
y lo traerá acá.
y lo traerá acá.
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
Presiona un botón y el
robot suelta el objeto.
robot suelta el objeto.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
Y el robot se da cuenta:
"Ah, quiere que suelte el objeto".
"Ah, quiere que suelte el objeto".
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Coloca un icono allá.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Viene acá y le junta los dedos
para agarrar,
para agarrar,
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
y el robot deduce: "Ah, quiere
que recoja un objeto".
que recoja un objeto".
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
Coloca un icono verde allá.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Designará el área donde el robot
deberá recoger el objeto.
deberá recoger el objeto.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Solo lo mueve alrededor, y el robot
deduce que es una zona de búsqueda.
deduce que es una zona de búsqueda.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
No tuvo que seleccionarlo de un menú.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Y ahora lo entrenará en la
apariencia visual de ese objeto
apariencia visual de ese objeto
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
mientras seguimos hablando.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Mientras continuamos
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
quiero hablarles de cómo sería
en las fábricas.
en las fábricas.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Todos los días entregamos estos robots.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
Se envían a fábricas en todo el país.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Ella es Mildred,
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
trabaja en una fábrica en Connecticut.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Ha trabajado en la línea
por más de 20 años.
por más de 20 años.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Después de una hora con
su primer robot industrial
su primer robot industrial
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
ya lo había programado para que hiciera
algunas tareas en la fábrica.
algunas tareas en la fábrica.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Ella decidió que realmente
le gustan los robots.
le gustan los robots.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
El robot realizaba las tareas repetitivas
que ella tenía que hacer antes.
que ella tenía que hacer antes.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Ahora las realiza el robot.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
La primera vez que hablamos
con la gente en las fábricas
con la gente en las fábricas
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
de cómo se podría hacer que los robots
interactuaran mejor con ellos,
interactuaran mejor con ellos,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
una de las preguntas fue
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
si querrían que sus hijos
trabajaran en una fábrica.
trabajaran en una fábrica.
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
La respuesta universal: "No. Quiero
que mis hijos tengan un trabajo mejor".
que mis hijos tengan un trabajo mejor".
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Y como resultado...
Mildred es una trabajadora típica
Mildred es una trabajadora típica
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
de las fábricas de Estados Unidos.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Son mayores y se hacen más viejos.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
No hay casi gente joven
entrando a trabajar en fábricas.
entrando a trabajar en fábricas.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
Y mientras sus tareas
se vuelven más exigentes
se vuelven más exigentes
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
debemos darles herramientas
que puedan usar para colaborar,
que puedan usar para colaborar,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
para que sean parte de la solución,
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
para que puedan seguir contribuyendo
y ser productivos en Estados Unidos.
y ser productivos en Estados Unidos.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Así que nuestra visión es que Mildred,
la trabajadora de "línea de producción"
la trabajadora de "línea de producción"
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
se convierta en Mildred,
"la entrenadora de robots".
"la entrenadora de robots".
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Ella mejora en su trabajo,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
como los oficinistas en 1980
que mejoraron sus roles.
que mejoraron sus roles.
07:35
We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use.
144
443509
4084
No son herramientas que se tengan
que estudiar por años para poder usarlas.
que estudiar por años para poder usarlas.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Son herramientas que se pueden
aprender a usar en minutos.
aprender a usar en minutos.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Hay dos grandes fuerzas voluntarias
pero inevitables:
pero inevitables:
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
La demografía
y el cambio climático.
y el cambio climático.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
De hecho, la demografía va a cambiar
nuestro mundo.
nuestro mundo.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Este es el porcentaje de adultos
en edad laboral.
en edad laboral.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
Ha disminuido un poco en 40 años.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Pero en los próximos 40 años
cambiará drásticamente, incluso en China.
cambiará drásticamente, incluso en China.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
El porcentaje de adultos en edad laboral
caerá drásticamente.
caerá drásticamente.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Y la cantidad de gente en edad de jubilación
aumentará muy rápidamente
aumentará muy rápidamente
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
a medida que la generación de "baby boomers"
llegue a la edad de jubilación.
llegue a la edad de jubilación.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Eso significa que habrá más gente
con menos dólares de la seguridad social
con menos dólares de la seguridad social
08:20
competing for services.
156
488977
2633
necesitando servicios.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Pero más que eso, a medida que
envejecemos nos hacemos más frágiles
envejecemos nos hacemos más frágiles
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
y no podemos hacer todas las
tareas que solíamos hacer.
tareas que solíamos hacer.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Si vemos las estadísticas sobre
la edad de los cuidadores,
la edad de los cuidadores,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
ante nuestros ojos,
esos cuidadores se hacen más viejos.
esos cuidadores se hacen más viejos.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
Está sucediendo, estadísticamente,
ahora mismo.
ahora mismo.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
Y mientras que la cantidad de persona por encima
de la edad de retiro se incrementa
de la edad de retiro se incrementa
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
habrá menos gente para cuidarlos.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Y creo que deberemos tener robots
para que nos ayuden.
para que nos ayuden.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Y no me refiero a robots
en términos de compañeros,
en términos de compañeros,
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
sino robots que hagan lo que normalmente
haríamos por nosotros mismos
haríamos por nosotros mismos
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
y que se dificulta al envejecer.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Traer las compras del auto,
subir las escaleras, dejarlas en la cocina.
subir las escaleras, dejarlas en la cocina.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
O incluso, al envejecer más,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
conducir el auto para ir de visita.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Creo que la robótica le da a la gente
la posibilidad de envejecer con dignidad
la posibilidad de envejecer con dignidad
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
al tener el control
de la solución robótica.
de la solución robótica.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Así no tienen que depender
de los ya escasos cuidadores.
de los ya escasos cuidadores.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Realmente creo que pasaremos
más tiempo
más tiempo
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
con robots como Baxter.
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
Trabajando con robots como Baxter
en nuestra vida cotidiana. Y que...
en nuestra vida cotidiana. Y que...
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Aquí Baxter. Bien.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
Y que todos vamos a depender
de robots en los próximos 40 años
de robots en los próximos 40 años
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
como parte de la vida cotidiana.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Muchas gracias.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - RoboticistRodney 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.
Rodney Brooks | Speaker | TED.com