TEDxJaffa 2013
Guy Hoffman: Robots with "soul"
Guy Hoffman: Robots con "alma"
Filmed:
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¿Qué clase de robots hace un animador, músico de jazz y robotista? Robots traviesos, reactivos y curiosos. Guy Hoffman nos muestra una demo de películas de su familia de robots inusuales, incluyendo dos robots musicales que les agrada tocar con humanos (Filmado en TEDxJaffa)
Guy Hoffman - Roboticist
Can robots and humans interact the way that human beings interact with each other? Guy Hoffman researches embodied cognition and intelligence in robots. Full bio
Can robots and humans interact the way that human beings interact with each other? Guy Hoffman researches embodied cognition and intelligence in robots. Full bio
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00:12
My job is to design, build and study
0
564
2522
Mi trabajo consiste en diseñar,
construir y estudiar
construir y estudiar
00:15
robots that communicate with people.
1
3086
2000
robots que se comunican con la gente.
00:17
But this story doesn't start with robotics at all,
2
5086
1553
Pero esta historia
no empieza con la robótica
no empieza con la robótica
00:18
it starts with animation.
3
6639
1892
empieza con la animación.
00:20
When I first saw Pixar's "Luxo Jr.,"
4
8531
2586
Cuando vi por primera vez
"Luxo Jr." de Pixar
"Luxo Jr." de Pixar
00:23
I was amazed by how much emotion
5
11117
1986
Estaba asombrado por cuanta emoción
00:25
they could put into something
6
13103
1758
pusieron en algo
00:27
as trivial as a desk lamp.
7
14861
2591
tan trivial como una lámpara de escritorio.
00:29
I mean, look at them -- at the end of this movie,
8
17452
1833
Me refiero a, mírenlos, al final de la película,
00:31
you actually feel something for two pieces of furniture.
9
19285
2504
realmente sienten algo
por las dos piezas de muebles.
por las dos piezas de muebles.
00:33
(Laughter)
10
21789
1828
(Risas)
00:35
And I said, I have to learn how to do this.
11
23617
2120
Y dije, tengo que aprender cómo hacer esto.
00:37
So I made a really bad career decision.
12
25737
3534
Así que tomé una muy mala
decisión de carrera.
decisión de carrera.
00:41
And that's what my mom was like when I did it.
13
29271
2404
Y así es como estaba mi mamá cuando la tomé.
00:43
(Laughter)
14
31675
2011
(Risas)
00:45
I left a very cozy tech job in Israel
15
33686
2180
Dejé un cómodo trabajo de tecnología
en Israel
en Israel
00:48
at a nice software company and I moved to New York
16
35866
2605
en una compañía de software muy agradable
y me mude a Nueva York
y me mude a Nueva York
00:50
to study animation.
17
38471
1011
para estudiar animación.
00:51
And there I lived
18
39482
1157
Y ahí viví
00:52
in a collapsing apartment building
in Harlem with roommates.
in Harlem with roommates.
19
40639
2996
en un edificio de apartamentos que se derrumbaba
en Harlem con compañeros de cuarto.
en Harlem con compañeros de cuarto.
00:55
I'm not using this phrase metaphorically,
20
43635
1368
No estoy usando esta frase metafóricamente,
00:57
the ceiling actually collapsed one day
21
45003
1960
el techo de verdad se derrumbó un día
00:59
in our living room.
22
46963
1310
en nuestra sala.
01:00
Whenever they did those news stories
about building violations in New York,
about building violations in New York,
23
48273
2666
Cada vez que hacían esas noticias
sobre violaciones de construcción en Nueva York,
sobre violaciones de construcción en Nueva York,
01:03
they would put the report in front of our building.
24
50939
2246
hacían el reporte en frente de nuestro edificio.
01:05
As kind of like a backdrop
to show how bad things are.
to show how bad things are.
25
53185
3598
Como una especie de telón de fondo
para mostrar qué tan mal están las cosas.
para mostrar qué tan mal están las cosas.
01:08
Anyway, during the day I went to school and at night
26
56783
1946
De cualquier forma, durante el día iba a la escuela y en la noche
01:10
I would sit and draw frame by frame
of pencil animation.
of pencil animation.
27
58729
3522
me sentaba y dibujaba cuadro por cuadro
animación a lápiz.
animación a lápiz.
01:14
And I learned two surprising lessons --
28
62251
2274
Y aprendí dos lecciones sorprendentes...
01:16
one of them was that
29
64525
2553
uno de ellas fue que
01:19
when you want to arouse emotions,
30
67078
1960
cuando quieres despertar emociones,
01:21
it doesn't matter so much how something looks,
31
69038
1726
no importa tanto cómo algo luce,
01:22
it's all in the motion -- it's in the timing
32
70764
2346
todo está en el movimiento, en el momento
01:25
of how the thing moves.
33
73110
1607
de cómo se mueve.
01:26
And the second, was something
one of our teachers told us.
one of our teachers told us.
34
74717
3227
Y la segunda, fue algo
que uno de nuestros profesores nos dijo.
que uno de nuestros profesores nos dijo.
01:30
He actually did the weasel in Ice Age.
35
77944
2403
Él hizo a la comadreja en La Era de Hielo.
01:32
And he said:
36
80347
1391
Y él dijo:
01:33
"As an animator you are not
a director, you're an actor."
a director, you're an actor."
37
81738
3157
"Como animador no eres un director,
eres un actor".
eres un actor".
01:37
So, if you want to find the
right motion for a character,
right motion for a character,
38
84895
2981
Así que si quieres encontrar
el movimiento adecuado para un personaje,
el movimiento adecuado para un personaje,
01:40
don't think about it, go use your body to find it --
39
87876
2351
no pienses en eso,
ve y usa tu cuerpo para encontrarlo...
ve y usa tu cuerpo para encontrarlo...
01:42
stand in front of a mirror, act it out
40
90227
1636
párate frente a un espejo, actúa
01:44
in front of a camera -- whatever you need.
41
91863
1702
frente a una cámara, lo que necesites.
01:45
And then put it back in your character.
42
93565
2894
Y luego ponlo en tu personaje.
01:48
A year later I found myself at MIT
43
96459
2160
Un año más tarde me encontraba
en el MIT
en el MIT
01:50
in the robotic life group, it was one of the first groups
44
98619
2150
en el grupo de vida robótica,
fue uno de los primeros grupos
fue uno de los primeros grupos
01:52
researching the relationships
between humans and robots.
between humans and robots.
45
100769
2645
investigando las relaciones
entre humanos y robots.
entre humanos y robots.
01:55
And I still had this dream to make
46
103414
1933
Y todavía tenía este sueño de hacer
01:57
an actual, physical Luxo Jr. lamp.
47
105347
2717
una material, real lámpara Luxo Jr.
02:00
But I found that robots didn't move at all
48
108064
1567
Pero descubrí que los robots
no se movían en absoluto
no se movían en absoluto
02:01
in this engaging way that I was used to
49
109631
1278
de esta forma maravillosa
a la que estaba acostumbrado
a la que estaba acostumbrado
02:03
for my animation studies.
50
110909
1635
en mis estudios de animación.
02:04
Instead, they were all --
51
112544
2217
En cambio, eran todos...
02:06
how should I put it, they were all kind of robotic.
52
114761
2494
¿Cómo debo decirlo?, eran del todo robóticos.
02:09
(Laughter)
53
117255
1897
(Risas)
02:11
And I thought, what if I took whatever
I learned in animation school,
I learned in animation school,
54
119152
3635
Y pensé, qué pasaría si tomo
todo lo que aprendí en la escuela de animación,
todo lo que aprendí en la escuela de animación,
02:14
and used that to design my robotic desk lamp.
55
122787
2668
y usará eso para diseñar
mi lámpara de escritorio robótica.
mi lámpara de escritorio robótica.
02:17
So I went and designed frame by frame
56
125455
2084
Así que fui y diseñe cuadro por cuadro
02:19
to try to make this robot
57
127539
1854
para tratar hacer este robot
02:21
as graceful and engaging as possible.
58
129393
2657
tan elegante y atractivo como fuera posible.
02:24
And here when you see the robot interacting with me
59
132050
2042
Y aquí cuando ven
a el robot interactuando conmigo
a el robot interactuando conmigo
02:26
on a desktop.
60
134092
1631
en un escritorio.
02:27
And I'm actually redesigning the robot so,
61
135723
2211
En realidad estoy rediseñando el robot
así que...
así que...
02:30
unbeknownst to itself,
62
137934
1797
sin que lo sepa él mismo,
02:31
it's kind of digging its own grave by helping me.
63
139731
2688
esta cavando
su propia tumba ayudándome.
su propia tumba ayudándome.
02:34
(Laughter)
64
142419
2030
(Risas)
02:36
I wanted it to be less of a mechanical structure
65
144449
1969
Quería que fuese menos
una estructura mecánica
una estructura mecánica
02:38
giving me light,
66
146418
1294
dándome luz,
02:39
and more of a helpful, kind of quiet apprentice
67
147712
3042
y más una especie de útil, tranquila aprendiz
02:42
that's always there when you need
it and doesn't really interfere.
it and doesn't really interfere.
68
150754
3194
que está siempre ahí cuando la necesitas
y realmente no interfiere.
y realmente no interfiere.
02:46
And when, for example, I'm looking for a battery
69
153948
1677
Y cuando, por ejemplo,
estoy buscando una batería
estoy buscando una batería
02:47
that I can't find,
70
155625
1533
que no puedo encontrar,
02:49
in a subtle way, it will show me where the battery is.
71
157158
4595
de una manera sutil,
me mostrará dónde está la batería.
me mostrará dónde está la batería.
02:53
So you can see my confusion here.
72
161753
2566
Pueden ver mi confusión aquí.
02:56
I'm not an actor.
73
164319
4259
No soy un actor.
03:00
And I want you to notice how the same
74
168578
1448
Y quiero que noten cómo la misma
03:02
mechanical structure can at one point,
75
170026
1974
estructura mecánica
puede en un momento dado,
puede en un momento dado,
03:04
just by the way it moves seem gentle and caring --
76
172000
3004
solo por la forma en que se mueve
parecer gentil y cariñosa,
parecer gentil y cariñosa,
03:07
and in the other case, seem
violent and confrontational.
violent and confrontational.
77
175004
3233
y en otro caso,
parecer violenta y conflictiva.
parecer violenta y conflictiva.
03:10
And it's the same structure,
just the motion is different.
just the motion is different.
78
178237
3311
Y es la misma estructura,
solo el movimiento es diferente.
solo el movimiento es diferente.
03:19
Actor: "You want to know something?
Well, you want to know something?
Well, you want to know something?
79
187026
5874
Actor: "¿Quieres saber algo?
Bueno, ¿Quieres saber algo?
Bueno, ¿Quieres saber algo?
03:25
He was already dead!
80
192900
937
¡Ya estaba muerto!
03:26
Just laying there, eyes glazed over!"
81
193837
4017
¡Ahí tirado, "ojos vidriosos"!
03:30
(Laughter)
82
197854
1003
(Risas)
03:31
But, moving in graceful ways is just one
building block of this whole structure
building block of this whole structure
83
198857
3898
Pero, moverse con gracia solo es un bloque de construcción de toda esta estructura
03:34
called human-robot interaction.
84
202755
1584
llamada interacción humano-robot.
03:36
I was at the time doing my Ph.D.,
85
204339
1489
En ese momento estaba haciendo mi doctorado,
03:38
I was working on human robot teamwork;
86
205828
2170
Estaba trabajando
en la labor de equipo humano-robot;
en la labor de equipo humano-robot;
03:40
teams of humans and robots working together.
87
207998
2002
equipos de humanos y robots trabajando juntos.
03:42
I was studying the engineering,
88
210000
1334
Estudiaba la ingeniería,
03:43
the psychology, the philosophy of teamwork.
89
211334
2782
la psicología, la filosofía del trabajo en equipo.
03:46
And at the same time I found myself
90
214116
1467
Y al mismo tiempo me encontré
03:47
in my own kind of teamwork situation
91
215583
1855
en mi propia situación de trabajo en equipo
03:49
with a good friend of mine who is actually here.
92
217438
2221
con un buen amigo mío
que incluso está aquí.
que incluso está aquí.
03:51
And in that situation we can easily imagine robots
93
219659
2614
Y en esa situación fácilmente
podemos imaginar robots
podemos imaginar robots
03:54
in the near future being there with us.
94
222273
2093
en un futuro próximo
estando ahí con nosotros.
estando ahí con nosotros.
03:56
It was after a Passover seder.
95
224366
1847
Fue tras un Seder de Pascua.
03:58
We were folding up a lot of folding chairs,
96
226213
1840
Estábamos doblando
un montón de sillas plegables,
un montón de sillas plegables,
04:00
and I was amazed at how quickly
we found our own rhythm.
we found our own rhythm.
97
228053
2933
y me sorprendió lo rápido
que encontramos nuestro propio ritmo.
que encontramos nuestro propio ritmo.
04:03
Everybody did their own part.
98
230986
1567
Todos hicieron su parte.
04:04
We didn't have to divide our tasks.
99
232553
1629
No tuvimos que dividir nuestras tareas.
04:06
We didn't have to communicate verbally about this.
100
234182
2096
No tuvimos que comunicarnos verbalmente
sobre esto.
sobre esto.
04:08
It all just happened.
101
236278
1611
Simplemente sucedió.
04:10
And I thought,
102
237889
894
Y pensé,
04:10
humans and robots don't look at all like this.
103
238783
1849
seres humanos y robots
no se parecen en nada a esto.
no se parecen en nada a esto.
04:12
When humans and robots interact,
104
240632
1665
Cuando seres humanos y robots interactuan,
04:14
it's much more like a chess game.
105
242297
1198
es mucho más como un juego de ajedrez.
04:15
The human does a thing,
106
243495
1263
El humano hace una cosa,
04:16
the robot analyzes whatever the human did,
107
244758
1880
el robot analiza lo que hizo el humano,
04:18
then the robot decides what to do next,
108
246638
1530
entonces el robot decide
qué hacer a continuación,
qué hacer a continuación,
04:20
plans it and does it.
109
248168
1176
lo planea y lo hace.
04:21
And then the human waits, until it's their turn again.
110
249344
2131
Y entonces el humano espera,
hasta que sea su turno otra vez.
hasta que sea su turno otra vez.
04:23
So, it's much more like a chess game
111
251475
1190
Así que, es mucho más como un juego de ajedrez
04:24
and that makes sense because chess is great
112
252665
2210
y eso tiene sentido porque el ajedrez es genial
04:27
for mathematicians and computer scientists.
113
254875
1521
para los matemáticos
y científicos de la computación.
y científicos de la computación.
04:28
It's all about information analysis,
114
256396
2258
Todo es cuestión de análisis de información,
04:30
decision making and planning.
115
258654
2849
toma de decisiones y planificación.
04:33
But I wanted my robot to be less of a chess player,
116
261503
3688
Pero yo quería que mi robot
fuera menos un jugador de ajedrez,
fuera menos un jugador de ajedrez,
04:37
and more like a doer
117
265191
1961
y más como un hacedor
04:39
that just clicks and works together.
118
267152
2025
que solo hace click y trabaja en equipo.
04:41
So I made my second horrible career choice:
119
269177
3393
Así que hice mi segunda terrible
elección de carrera:
elección de carrera:
04:44
I decided to study acting for a semester.
120
272570
2660
Decidí estudiar actuación durante un semestre.
04:47
I took off from a Ph.D. I went to acting classes.
121
275230
2860
Dejé el doctorado. Fui a clases de actuación.
04:50
I actually participated in a play,
122
278090
2460
De hecho participé en una obra,
04:52
I hope theres no video of that around still.
123
280550
2792
Espero que no haya
ningún vídeo de eso por ahí todavía.
ningún vídeo de eso por ahí todavía.
04:55
And I got every book I could find about acting,
124
283342
2627
Y conseguí todos los libros
que pude encontrar acerca de la actuación,
que pude encontrar acerca de la actuación,
04:58
including one from the 19th century
125
285969
1976
entre ellos uno del siglo XIX
05:00
that I got from the library.
126
287945
1067
que conseguí de la biblioteca.
05:01
And I was really amazed because my
name was the second name on the list --
name was the second name on the list --
127
289012
3458
Y realmente me sorprendí porque mi nombre
era el segundo nombre en la lista...
era el segundo nombre en la lista...
05:04
the previous name was in 1889. (Laughter)
128
292470
2816
el nombre anterior era de 1889. (Risas)
05:07
And this book was kind of waiting for 100 years
129
295286
1714
Y este libro estuvo esperando
durante 100 años
durante 100 años
05:09
to be rediscovered for robotics.
130
297000
3191
para ser redescubierto para la robótica.
05:12
And this book shows actors
131
300191
1478
Y este libro muestra a los actores
05:13
how to move every muscle in the body
132
301669
2365
como mover cada músculo en el cuerpo
05:16
to match every kind of emotion
that they want to express.
that they want to express.
133
304034
2708
para coincidir con cada tipo de emoción
que quieran expresar.
que quieran expresar.
05:18
But the real revelation was
134
306742
1832
Pero la verdadera revelación fue
05:20
when I learned about method acting.
135
308574
1336
cuando aprendí acerca del método de actuación.
05:22
It became very popular in the 20th century.
136
309910
2276
Se hizo muy popular en el Siglo XX.
05:24
And method acting said, you don't have
to plan every muscle in your body.
to plan every muscle in your body.
137
312186
2644
Y el método de actuación decía, no tienes
que programar cada músculo de tu cuerpo.
que programar cada músculo de tu cuerpo.
05:27
Instead you have to use your body
to find the right movement.
to find the right movement.
138
314830
2673
En vez de eso tienes que usar tu cuerpo
para encontrar el movimiento adecuado.
para encontrar el movimiento adecuado.
05:29
You have to use your sense memory
139
317503
2180
Tienes que usar tu memoria de sensorial
05:31
to reconstruct the emotions and kind of
140
319683
1856
para reconstruir las emociones
05:33
think with your body to find the right expression.
141
321539
2901
y pensar con tu cuerpo
para encontrar la expresión correcta.
para encontrar la expresión correcta.
05:36
Improvise, play off yor scene partner.
142
324440
2020
Improvisa, enfrenta a tu compañero de escena.
05:38
And this came at the same time
as I was reading about this trend
as I was reading about this trend
143
326460
3248
Y esto llegó al mismo tiempo
que estaba leyendo sobre esta tendencia
que estaba leyendo sobre esta tendencia
05:41
in cognitive psychology called embodied cognition.
144
329708
3096
en psicología cognitiva llamada
cognición corporal.
cognición corporal.
05:45
Which also talks about the same ideas --
145
332804
1674
Que también habla sobre las mismas ideas.
05:46
We use our bodies to think,
146
334478
1509
Usamos nuestros cuerpos para pensar,
05:48
we don't just think with our brains
and use our bodies to move.
and use our bodies to move.
147
335987
2225
no solo pensamos con nuestros cerebros
y usamos nuestros cuerpos para movernos
y usamos nuestros cuerpos para movernos
05:50
but our bodies feed back into our brain
148
338212
2409
sino que nuestros cuerpos
se retroalimentan de nuestros cerebros
se retroalimentan de nuestros cerebros
05:52
to generate the way that we behave.
149
340621
2217
para generar la forma en que nos comportamos.
05:55
And it was like a lightning bolt.
150
342838
1371
Y fue como un rayo.
05:56
I went back to my office.
151
344209
1362
Regresé a mi oficina.
05:57
I wrote this paper -- which I never really published
152
345571
2899
Escribí este artículo,
que realmente nunca publiqué
que realmente nunca publiqué
06:00
called "Acting Lessons for Artificial Intelligence."
153
348470
2366
llamado "Clases de actuación
para la Inteligencia Artificial."
para la Inteligencia Artificial."
06:03
And I even took another month
154
350836
1397
E incluso me tomé otro mes
06:04
to do what was then the first theater play
155
352233
2611
para hacer lo que entonces fue
la primera obra de teatro
la primera obra de teatro
06:07
with a human and a robot acting together.
156
354844
1852
con un humano y un robot actuando juntos.
06:08
That's what you saw before with the actors.
157
356696
3567
Eso fue lo que vieron antes con los actores.
06:12
And I thought:
158
360263
1429
Y pensé:
06:13
How can we make an artificial intelligence model --
159
361692
2907
¿Cómo podemos hacer
un modelo de inteligencia artificial?
un modelo de inteligencia artificial?
06:16
computer, computational model --
160
364599
1861
computadora, modelo computacional,
06:18
that will model some of these ideas of improvisation,
161
366460
2324
que muestre algunas de estas ideas
de improvisación,
de improvisación,
06:20
of taking risks, of taking chances,
162
368784
2157
de tomar riesgos, de arriesgarse,
06:23
even of making mistakes.
163
370941
1567
incluso de cometer errores.
06:24
Maybe it can make for better robotic teammates.
164
372508
2772
Tal vez pueda servir
para mejorar compañeros de equipo robóticos.
para mejorar compañeros de equipo robóticos.
06:27
So I worked for quite a long time on these models
165
375280
2628
Así que trabajé durante mucho tiempo
en estos modelos
en estos modelos
06:30
and I implemented them on a number of robots.
166
377908
2349
y los implementé en una serie de robots.
06:32
Here you can see a very early example
167
380257
2015
Aquí pueden ver un muy temprano ejemplo
06:34
with the robots trying to use this
embodied artificial intelligence,
embodied artificial intelligence,
168
382272
3712
con los robots tratando de usar esta
inteligencia artificial corporal,
inteligencia artificial corporal,
06:38
to try to match my movements
as closely as possible,
as closely as possible,
169
385984
2758
para tratar de coincidir con mis movimientos
lo más parecido posible,
lo más parecido posible,
06:40
sort of like a game.
170
388742
1487
algo así como un juego.
06:42
Let's look at it.
171
390229
1857
Echemos un vistazo a esto.
06:47
You can see when I psych it out, it gets fooled.
172
395594
4104
Pueden ver cuando lo desestabilizó, lo engañe.
06:51
And it's a little bit like what you might see actors do
173
399698
2201
Y es un poco de lo que pueden ver
que hacen los actores
que hacen los actores
06:54
when they try to mirror each other
174
401899
1887
cuando intentan reflejarse uno en el otro
06:55
to find the right synchrony between them.
175
403786
2518
para encontrar la correcta sincronía entre ellos.
06:58
And then, I did another experiment,
176
406304
1916
Y entonces, hice otro experimento,
07:00
and I got people off the street
to use the robotic desk lamp,
to use the robotic desk lamp,
177
408220
4083
y conseguí gente de la calle para que utilizaran
la lámpara de escritorio robótica,
la lámpara de escritorio robótica,
07:04
and try out this idea of embodied
artificial intelligence.
artificial intelligence.
178
412303
3954
y probaran esta idea
de inteligencia artificial corporal.
de inteligencia artificial corporal.
07:08
So, I actually used two kinds
of brains for the same robot.
of brains for the same robot.
179
416257
4286
Así que, en realidad usé dos tipos de cerebros
para el mismo robot.
para el mismo robot.
07:12
The robot is the same lamp that you saw,
180
420543
1320
El robot es la misma lámpara que vieron,
07:14
and I put in it two brains.
181
421863
1930
y le coloque dos cerebros.
07:15
For one half of the people,
182
423793
1840
Para la mitad de las personas,
07:17
I put in a brain that's kind of the traditional,
183
425633
2824
puse un cerebro
que es una especie del tradicional,
que es una especie del tradicional,
07:20
calculated robotic brain.
184
428457
1254
cerebro robótico calculado.
07:21
It waits for its turn, it analyzes everything, it plans.
185
429711
2554
Espera su turno, analiza todo, planea.
07:24
Let's call it the calculated brain.
186
432265
1656
Llamémoslo el cerebro calculado.
07:26
The other got more the stage actor, risk taker brain.
187
433921
3632
El otro tiene más de actor de teatro,
el cerebro que se arriesga.
el cerebro que se arriesga.
07:29
Let's call it the adventurous brain.
188
437553
2080
Llamémoslo el cerebro aventurero.
07:31
It sometimes acts without knowing
everything it has to know.
everything it has to know.
189
439633
2961
A veces actúa sin saber
todo lo que tiene que saber.
todo lo que tiene que saber.
07:34
It sometimes makes mistakes and corrects them.
190
442594
2177
A veces comete errores y los corrige.
07:36
And I had them do this very tedious task
191
444771
2583
Y los puse hacer esta muy tediosa tarea
07:39
that took almost 20 minutes
192
447354
1498
que tomó casi 20 minutos
07:41
and they had to work together.
193
448852
1501
y tenían que trabajar juntos.
07:42
Somehow simulating like a factory job
194
450353
2281
De alguna manera simulando
un trabajo de fábrica
un trabajo de fábrica
07:44
of repetitively doing the same thing.
195
452634
2665
de hacer de forma repetitiva lo mismo.
07:47
And what I found was that people actually loved
196
455299
1774
Y lo que descubrí fue que las personas
en verdad amaban
en verdad amaban
07:49
the adventurous robot.
197
457073
1648
a el robot aventurero.
07:50
And they thought it was more intelligent,
198
458721
1382
Y pensaron que era más inteligente,
07:52
more committed, a better member of the team,
199
460103
2068
más comprometido,
un mejor miembro del equipo
un mejor miembro del equipo
07:54
contributed to the success of the team more.
200
462171
2097
que contribuyó más al éxito del equipo.
07:56
They even called it 'he' and 'she,'
201
464268
1715
Incluso lo llamaron 'él' y 'ella',
07:58
whereas people with the calculated brain called it 'it.'
202
465983
2916
mientras que las personas
con el cerebro calculado lo llamaron 'eso'.
con el cerebro calculado lo llamaron 'eso'.
08:01
And nobody ever called it 'he' or 'she'.
203
468899
2747
Y nadie lo llamó 'él' o 'ella'.
08:03
When they talked about it after the task
204
471646
1849
Cuando hablaron de ello
después de la tarea
después de la tarea
08:05
with the adventurous brain,
205
473495
1698
con el cerebro aventurero,
08:07
they said, "By the end, we were good
friends and high-fived mentally."
friends and high-fived mentally."
206
475193
4082
dijeron: "Al final, fuimos buenos amigos
y chocamos las manos mentalmente".
y chocamos las manos mentalmente".
08:11
Whatever that means.
207
479275
1439
Lo que sea que eso signifique.
08:12
(Laughter) Sounds painful.
208
480714
3247
(Risas) Suena doloroso.
08:16
Whereas the people with the calculated brain
209
483961
2715
Mientras que las personas
con el cerebro calculado
con el cerebro calculado
08:18
said it was just like a lazy apprentice.
210
486676
2373
dijeron que éste
era como un aprendiz perezoso.
era como un aprendiz perezoso.
08:21
It only did what it was supposed
to do and nothing more.
to do and nothing more.
211
489049
2701
Solo hizo lo que debía hacer y nada más.
08:23
Which is almost what people expect robots to do,
212
491750
2557
Que es casi lo que la gente espera
que los robots hagan,
que los robots hagan,
08:26
so I was surprised that people
had higher expectations
had higher expectations
213
494307
2435
por lo que me sorprendió
que la gente tuviera mayores expectativas
que la gente tuviera mayores expectativas
08:28
of robots, than what anybody in robotics
thought robots should be doing.
thought robots should be doing.
214
496742
5144
de los robots, de lo que cualquiera en robótica
pensaría que los robots deberían hacer.
pensaría que los robots deberían hacer.
08:34
And in a way, I thought, maybe it's time --
215
501886
1970
Y en cierto modo, pensé, tal vez es hora...
08:36
just like method acting changed the way
216
503856
2861
al igual que el método de actuación
cambió la forma
cambió la forma
08:38
people thought about acting in the 19th century,
217
506717
1432
en que la gente pensaba de la actuación
en el siglo XIX,
en el siglo XIX,
08:40
from going from the very calculated,
218
508149
1843
de pasar de una muy calculada,
08:42
planned way of behaving,
219
509992
1782
planeada, forma de comportarse,
08:43
to a more intuitive, risk-taking,
embodied way of behaving.
embodied way of behaving.
220
511774
3521
a una más intuitiva, arriesgada,
corporal forma de comportarse.
corporal forma de comportarse.
08:47
Maybe it's time for robots
221
515295
1404
Quizá sea hora de que los robots
08:48
to have the same kind of revolution.
222
516699
3146
tengan el mismo tipo de revolución.
08:52
A few years later,
223
519845
1121
Unos años más tarde,
08:53
I was at my next research job
at Georgia Tech in Atlanta,
at Georgia Tech in Atlanta,
224
520966
2508
me encontraba en mi siguiente
trabajo de investigación en Georgia Tech, en Atlanta,
trabajo de investigación en Georgia Tech, en Atlanta,
08:55
and I was working in a group
225
523474
1065
y estaba trabajando en un grupo que
08:56
dealing with robotic musicians.
226
524539
1282
lidiaba con músicos robots.
08:58
And I thought, music, that's the perfect place
227
525821
2841
Y pensé, música, es el lugar perfecto
09:00
to look at teamwork, coordination,
228
528662
2397
para observar el trabajo en equipo,
coordinación,
coordinación,
09:03
timing, improvisation --
229
531059
1889
sincronización, improvisación...
09:05
and we just got this robot playing marimba.
230
532948
2536
y solo teníamos este robot tocando marimba.
09:07
Marimba, for everybody who was like me,
231
535484
2015
Marimba, para todos los que como yo
no sepan
no sepan
09:09
it was this huge, wooden xylophone.
232
537499
2845
es este enorme, xilófono de madera.
09:12
And, when I was looking at this,
233
540344
2695
Y, cuando miraba esto,
09:15
I looked at other works in
human-robot improvisation --
human-robot improvisation --
234
543039
2594
había visto otros trabajos
en improvisación humano-robot...
en improvisación humano-robot...
09:17
yes, there are other works in
human-robot improvisation --
human-robot improvisation --
235
545633
2379
sí, hay otros trabajos
en improvisación humano-robot...
en improvisación humano-robot...
09:20
and they were also a little bit like a chess game.
236
548012
2093
y también eran un poco como
un juego de ajedrez.
un juego de ajedrez.
09:22
The human would play,
237
550105
1304
El humano jugaba,
09:23
the robot would analyze what was played,
238
551409
2580
el robot analizaba lo que se tocaba,
09:26
would improvise their own part.
239
553989
2212
improvisaba su propia parte.
09:28
So, this is what musicians called
240
556201
1667
Esto es a lo que los músicos llaman
09:30
a call and response interaction,
241
557868
1483
una interacción de llamada y respuesta,
09:31
and it also fits very well, robots
and artificial intelligence.
and artificial intelligence.
242
559351
3837
y también se ajusta muy bien,
a los robots y la inteligencia artificial.
a los robots y la inteligencia artificial.
09:35
But I thought, if I use the same ideas I used
243
563188
1907
Pero pensé, si utilizo las mismas ideas
que usé antes
que usé antes
09:37
in the theater play and in the teamwork studies,
244
565095
3137
en la obra de teatro
y en los estudios de trabajo en equipo,
y en los estudios de trabajo en equipo,
09:40
maybe I can make the robots jam together
245
568232
2452
quizá pueda hacer
que los robots toquen juntos
que los robots toquen juntos
09:42
like a band.
246
570684
1621
como una banda.
09:44
Everybody's riffing off each other,
nobody is stopping it for a moment.
nobody is stopping it for a moment.
247
572305
3813
Todos tocando,
nadie se detiene por un momento.
nadie se detiene por un momento.
09:48
And so, I tried to do the same
things, this time with music,
things, this time with music,
248
576118
2792
Y así que, intenté hacer las mismas cosas,
esta vez con música,
esta vez con música,
09:51
where the robot doesn't really know
249
578910
1387
donde el robot no sabe realmente
09:52
what it's about to play.
250
580297
975
lo que se va a tocar.
09:53
It just sort of moves its body
251
581272
1273
Solo como que mueve su cuerpo
09:54
and uses opportunities to play,
252
582545
2228
y utiliza algunas oportunidades para tocar.
09:56
And does what my jazz teacher
when I was 17 taught me.
when I was 17 taught me.
253
584773
2721
Y hace lo que me enseñó mi maestra de jazz
cuando yo tenía 17 años.
cuando yo tenía 17 años.
09:59
She said, when you improvise,
254
587494
1264
Decía, cuando improvisas,
10:00
sometimes you don't know what you're doing
255
588758
1661
a veces no sabes lo que estás haciendo
10:02
and you're still doing it.
256
590419
1015
y lo sigues haciendo.
10:03
And so I tried to make a robot that doesn't actually
257
591434
1430
Así que intente hacer un robot
que en realidad
que en realidad
10:05
know what it's doing, but it's still doing it.
258
592864
1945
no sabe lo que está haciendo,
pero lo sigue haciendo.
pero lo sigue haciendo.
10:07
So let's look at a few seconds
from this performance.
from this performance.
259
594809
2944
Vamos ver a unos segundos
de esta actuación.
de esta actuación.
10:09
Where the robot listens to the human musician
260
597753
2917
Donde el robot escucha al músico humano
10:12
and improvises.
261
600670
1803
e improvisa.
10:14
And then, look at how the human musician also
262
602473
2373
Y luego, miren cómo el músico humano también
10:17
responds to what the robot is doing, and picking up
263
604846
1787
responde a lo que el robot está haciendo
y aprende
y aprende
10:18
from its behavior.
264
606633
2820
de su comportamiento.
10:21
And at some point can even be surprised
by what the robot came up with.
by what the robot came up with.
265
609453
4528
Y en algún momento incluso
puede ser sorprendido con lo que hace el robot.
puede ser sorprendido con lo que hace el robot.
10:26
(Music)
266
613981
46075
(Música)
11:12
(Applause)
267
660056
5031
(Aplausos)
11:17
Being a musician is not just about making notes,
268
665087
1986
Ser músico, no es solo hacer notas,
11:19
otherwise nobody would ever go see a live show.
269
667073
2386
de otra manera nadie iría a ver un show en vivo.
11:21
Musicians also communicate with their bodies,
270
669459
1923
Los músicos también
se comunican con sus cuerpos,
se comunican con sus cuerpos,
11:23
with other band members, with the audience,
271
671382
1947
con otros miembros de la banda,
con el público,
con el público,
11:25
they use their bodies to express the music.
272
673329
2163
usan sus cuerpos para expresar la música.
11:27
And I thought, we already have
a robot musician on stage,
a robot musician on stage,
273
675492
2380
Y pensé, ya tenemos un músico robot
en el escenario,
en el escenario,
11:30
why not make it be a full-fledged musician.
274
677872
2948
¿por qué no hacer que sea un músico completo?
11:33
And I started designing a socially expressive head
275
680820
2516
Y empecé a diseñar
una cabeza expresiva socialmente
una cabeza expresiva socialmente
11:35
for the robot.
276
683336
1549
para el robot.
11:37
The head does't actually touch the marimba,
277
684885
1827
La cabeza en realidad no toca la marimba,
11:38
it just expresses what the music is like.
278
686712
1636
solo expresa cómo es la música.
11:40
These are some napkin sketches
from a bar in Atlanta,
from a bar in Atlanta,
279
688348
3080
Estos son algunos bocetos en servilleta
de un bar en Atlanta,
de un bar en Atlanta,
11:43
that was dangerously located exactly halfway
280
691428
2622
que estaba peligrosamente situado
exactamente a la mitad
exactamente a la mitad
11:46
between my lab and my home. (Laughter)
281
694050
1452
entre mi laboratorio y mi casa. (Risas)
11:47
So I spent, I would say on average,
282
695502
1416
Así que pasé, diría que en promedio,
11:49
three to four hours a day there.
283
696918
2928
de tres a cuatro horas al día ahí.
11:52
I think. (Laughter)
284
699846
2898
Creo. (Risas)
11:54
And I went back to my animation
tools and tried to figure out
tools and tried to figure out
285
702744
2979
Y volví a mis herramientas de animación
y traté de averiguar
y traté de averiguar
11:57
not just what a robotic musician would look like,
286
705723
2182
no solo cómo se vería un músico robot,
12:00
but especially what a robotic
musician would move like.
musician would move like.
287
707905
2808
sino sobre todo
cómo se movería un músico robot.
cómo se movería un músico robot.
12:02
To sort of show that it doesn't like
what the other person is playing --
what the other person is playing --
288
710713
3300
Algo para demostrar que no le gusta
lo que la otra persona está tocando...
lo que la otra persona está tocando...
12:06
and maybe show whatever beat it's feeling
289
714013
2479
y tal vez para mostrar cualquier ritmo
que esté sintiendo
que esté sintiendo
12:08
at the moment.
290
716492
1649
en el momento.
12:10
So we ended up actually getting the money
to build this robot, which was nice.
to build this robot, which was nice.
291
718141
4527
Así que terminamos consiguiendo el dinero
para construir este robot, lo que fue muy bueno.
para construir este robot, lo que fue muy bueno.
12:14
I'm going to show you now the
same kind of performance,
same kind of performance,
292
722668
2210
Voy a mostrarles ahora
el mismo tipo de ejecución,
el mismo tipo de ejecución,
12:17
this time with a socially expressive head.
293
724878
2342
esta vez con una cabeza expresiva socialmente.
12:19
And notice one thing --
294
727220
1964
Y fíjense...
12:21
how the robot is really showing us
295
729184
1696
cómo el robot nos muestra
12:23
the beat it's picking up from the human.
296
730880
1864
el ritmo que está adquiriendo de los humanos.
12:24
We're also giving the human a sense
that the robot knows what it's doing.
that the robot knows what it's doing.
297
732744
4016
También le estamos dando al humano la sensación
de que el robot sabe lo que está haciendo.
de que el robot sabe lo que está haciendo.
12:28
And also how it changes the way it moves
298
736760
1380
Y también cómo cambia la forma
en que se mueve
en que se mueve
12:30
as soon as it starts its own solo.
299
738140
2540
tan pronto como comienza su propio solo.
12:32
(Music)
300
740680
3920
(Música)
12:36
Now it's looking at me to make sure I'm listening.
301
744600
2901
Ahora me mira para asegurarse
de que estoy escuchando.
de que estoy escuchando.
12:39
(Music)
302
747501
21100
(Música)
13:00
And now look at the final chord of the piece again,
303
768601
3627
Y ahora, mira el acorde final de la pieza otra vez,
13:04
and this time the robot communicates with its body
304
772228
2839
y esta vez el robot se comunica con su cuerpo
13:07
when it's busy doing its own thing.
305
775067
2137
cuando está ocupado haciendo sus propias cosas.
13:09
And when it's ready
306
777204
1612
Y cuando ésta listo
13:11
to coordinate the final chord with me.
307
778816
3352
coordina el acorde final conmigo.
13:14
(Music)
308
782168
12929
(Música)
13:27
(Applause)
309
795128
5778
(Aplausos)
13:33
Thanks. I hope you see how much this totally not --
310
800906
4357
Gracias. Espero que vean cuanto esto no...
13:37
how much this part of the body
that doesn't touch the instrument
that doesn't touch the instrument
311
805263
2681
qué tanto esta parte del cuerpo
que no toca el instrumento
que no toca el instrumento
13:40
actually helps with the musical performance.
312
807944
3366
ayuda con la interpretación musical.
13:43
And at some point, we are in Atlanta,
so obviously some rapper
so obviously some rapper
313
811310
3220
Estamos en Atlanta,
así que obviamente algún rapero
así que obviamente algún rapero
13:46
will come into our lab at some point.
314
814530
1869
entrará en nuestro laboratorio
en algún momento.
en algún momento.
13:48
And we had this rapper come in
315
816399
2240
Y entró este rapero
13:50
and do a little jam with the robot.
316
818639
2573
y realizó una pequeña actuación con el robot.
13:53
And here you can see the robot
317
821212
2702
Y aquí pueden ver al robot
13:56
basically responding to the beat and --
318
823914
1229
básicamente respondiendo al ritmo y...
13:57
notice two things. One, how irresistible it is
319
825143
2854
observen dos cosas.
Una, qué tan irresistible es
Una, qué tan irresistible es
14:00
to join the robot while it's moving its head.
320
827997
2513
unirse con el robot mientras
éste mueve su cabeza.
éste mueve su cabeza.
14:02
and you kind of want to move
your own head when it does it.
your own head when it does it.
321
830051
2361
y como que quieren mover su cabeza
cuando la mueve.
cuando la mueve.
14:04
And second, even though the rapper
is really focused on his iPhone,
is really focused on his iPhone,
322
832412
3795
Y segundo, aunque el rapero
está realmente centrado en su iPhone,
está realmente centrado en su iPhone,
14:08
as soon as the robot turns to him, he turns back.
323
836207
2914
tan pronto como el robot se voltea hacia él,
éste voltea también.
éste voltea también.
14:11
So even though it's just in
the periphery of his vision --
the periphery of his vision --
324
839121
2079
Así que aunque
esta solo en la periferia de su visión.
esta solo en la periferia de su visión.
14:13
it's just in the corner of his eye --
it's very powerful.
it's very powerful.
325
841200
2570
solo en la esquina de su ojo, es muy poderoso.
14:15
And the reason is that we can't ignore
326
843770
2051
Y la razón es que no podemos ignorar
14:18
physical things moving in our environment.
327
845821
1701
cosas físicas moviéndose en nuestro entorno.
14:19
We are wired for that.
328
847522
1764
Estamos conectados para eso.
14:21
So, if you have a problem with maybe your partners
329
849286
3332
Así que si tienen un problema
quizás con sus compañeros
quizás con sus compañeros
14:24
looking at the iPhone too much
or their smartphone too much,
or their smartphone too much,
330
852618
2871
que miran demasiado el iPhone
o demasiado a su smartphone,
o demasiado a su smartphone,
14:27
you might want to have a robot there
331
855489
1593
tal vez quieran tener ahí un robot
14:29
to get their attention. (Laughter)
332
857082
1554
para llamar su atención. (Risas)
14:30
(Music)
333
858636
19575
(Música)
14:50
(Applause)
334
878211
6661
(Aplausos)
14:57
Just to introduce the last robot
335
884872
2510
Solo para presentarles al último robot
14:59
that we've worked on,
336
887382
2144
con el que hemos trabajado
15:01
that came out of something kind
of surprising that we found:
of surprising that we found:
337
889526
2073
que surgió de algo
sorprendente que encontramos:
sorprendente que encontramos:
15:03
At some point people didn't care anymore
about the robot being so intelligent,
about the robot being so intelligent,
338
891599
3035
En algún momento a la gente ya no le importaba
que el robot fuera tan inteligente,
que el robot fuera tan inteligente,
15:06
and can improvise and listen,
339
894634
1708
y que pudiera improvisar y escuchar,
15:08
and do all these embodied intelligence
things that I spent years on developing.
things that I spent years on developing.
340
896342
4408
y que hiciera todas estas cosas de Inteligencia
corporal que he pasado años desarrollando.
corporal que he pasado años desarrollando.
15:12
They really liked that the robot was
enjoying the music. (Laughter)
enjoying the music. (Laughter)
341
900750
3513
A ellos realmente les gustaba que el robot
disfrutara la música. (Risas)
disfrutara la música. (Risas)
15:16
And they didn't say that the
robot was moving to the music,
robot was moving to the music,
342
904263
2405
Y no dijeron que el robot
se movía con la música,
se movía con la música,
15:18
they said that the robot was enjoying the music.
343
906668
1672
dijeron que el robot disfrutaba la música.
15:20
And we thought, why don't we take this idea,
344
908340
2404
Y pensamos, ¿por qué no tomamos esta idea?
15:22
and I designed a new piece of furniture.
345
910744
2885
y diseñé un nuevo artículo.
15:25
This time it wasn't a desk
lamp; it was a speaker dock.
lamp; it was a speaker dock.
346
913629
2089
Esta vez no era una lámpara de escritorio;
era una base de altavoces.
era una base de altavoces.
15:27
It was one of those things you
plug your smartphone in.
plug your smartphone in.
347
915718
3108
Era una de esas cosas en las que
conectas tu smartphone.
conectas tu smartphone.
15:31
And I thought, what would happen
348
918826
1719
Y pensé, qué pasaría
15:32
if your speaker dock didn't
just play the music for you,
just play the music for you,
349
920545
2601
si su base de altavoces
no solo reprodujera la música
no solo reprodujera la música
15:35
but it would actually enjoy it too. (Laughter)
350
923146
2511
si no que la disfrutara también. (Risas)
15:37
And so again, here are some animation tests
351
925657
1777
Y de nueva cuenta,
aquí están algunas pruebas de animación
aquí están algunas pruebas de animación
15:39
from an early stage. (Laughter)
352
927434
4401
desde una etapa temprana. (Risas)
15:44
And this is what the final product looked like.
353
931835
4170
Y así es como lucía el producto final.
15:59
("Drop It Like It's Hot")
354
947223
22238
(Música "Drop It Like It's Hot")
16:21
So, a lot of bobbing head.
355
969461
2644
Mucho movimiento de cabeza.
16:24
(Applause)
356
972105
3222
(Aplausos)
16:27
A lot of bobbing heads in the audience,
357
975327
1901
Mucho movimiento
de cabeza en el público,
de cabeza en el público,
16:29
so we can still see robots influence people.
358
977228
3158
así que aún podemos ver,
que los robots influencian a la gente.
que los robots influencian a la gente.
16:32
And it's not just fun and games.
359
980386
2642
Y no es solo diversión y juegos.
16:35
I think one of the reasons I care so much
360
983028
2392
Creo que una de las razones
por lo que me importan tanto
por lo que me importan tanto
16:37
about robots that use their body to communicate
361
985420
1794
los robots que utilizan
su cuerpo para comunicarse
su cuerpo para comunicarse
16:39
and use their body to move --
362
987214
2193
y usan su cuerpo para moverse.
16:41
and I'm going to let you in on a little
secret we roboticists are hiding --
secret we roboticists are hiding --
363
989407
3233
voy a contarles un secreto que nosotros
los especialistas en robótica escondemos...
los especialistas en robótica escondemos...
16:44
is that every one of you is
going to be living with a robot
going to be living with a robot
364
992640
2361
es que cada uno de ustedes
va a vivir con un robot
va a vivir con un robot
16:47
at some point in their life.
365
995001
2253
en algún momento de su vida.
16:49
Somewhere in your future there's
going to be a robot in your life.
going to be a robot in your life.
366
997254
2296
En algún lugar en su futuro
va a existir un robot en su vida.
va a existir un robot en su vida.
16:51
And if not in yours, then in your children's lives.
367
999550
2128
Y si no es en la suya,
entonces en la vida de sus hijos.
entonces en la vida de sus hijos.
16:53
And I want these robots to be --
368
1001678
1789
Y quiero que estos robots sean...
16:55
to be more fluent, more engaging, more graceful
369
1003467
3494
sean más fluidos, más cautivadores,
con más gracia.
con más gracia.
16:59
than currently they seem to be.
370
1006961
1788
de lo que actualmente parecen ser.
17:00
And for that I think that maybe robots
371
1008749
1919
Y por eso creo que tal vez los robots
17:02
need to be less like chess players
372
1010668
1366
necesitan ser menos
como jugadores de ajedrez
como jugadores de ajedrez
17:04
and more like stage actors and more like musicians.
373
1012034
2710
y más como actores en escena
y más como músicos.
y más como músicos.
17:06
Maybe they should be able to
take chances and improvise.
take chances and improvise.
374
1014744
2939
Tal vez deberían
poder arriesgarse e improvisar.
poder arriesgarse e improvisar.
17:09
And maybe they should be able to
anticipate what you're about to do.
anticipate what you're about to do.
375
1017683
2497
Y tal vez deberían ser capaces de anticipar
lo que estás apunto de hacer.
lo que estás apunto de hacer.
17:12
And maybe they need to be able to make mistakes
376
1020180
2576
Y tal vez necesiten poder cometer errores
17:14
and correct them,
377
1022756
1223
y corregirlos,
17:16
because in the end we are human.
378
1023979
2036
porque al final somos humanos.
17:18
And maybe as humans, robots
that are a little less than perfect
that are a little less than perfect
379
1026015
3371
Y tal vez al igual que los humanos,
los robots son un poco menos que perfectos
los robots son un poco menos que perfectos
17:21
are just perfect for us.
380
1029386
1866
son solo perfectos para nosotros.
17:23
Thank you.
381
1031252
1514
Gracias.
17:24
(Applause)
382
1032766
3422
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Guy Hoffman - RoboticistCan robots and humans interact the way that human beings interact with each other? Guy Hoffman researches embodied cognition and intelligence in robots.
Why you should listen
As co-director of the IDC Media Invention Lab, Guy Hoffman researches robots with soul. He explores the humanity of robots -- how they think, feel, act, and move, as they interact with humans. He and his team staged the world’s first human-robot theater piece, as well as the first human-robot jazz duet, improv and all.
Hoffman’s work has been named one of TIME Magazine’s Best Inventions of the Year, and in 2010 and 2012, he was listed as one of Israel’s most promising researchers under 40.
Guy Hoffman | Speaker | TED.com