TEDxJaffa 2013
Guy Hoffman: Robots with "soul"
Guy Hoffman: Robotok "lélekkel"
Filmed:
Readability: 3.8
3,054,391 views
Milyen robotokat tervezhet egy animátor / jazz zenész / robotszakértő? Játékos, reaktív és kíváncsi természetűeket. Guy Hoffman videóin mutatja be szokatlan robot-családját -- köztük két robotzenésszel, akik imádnak emberekkel játszani. (TEDxJaffa felvétele.)
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
My job is to design, build and study
0
564
2522
A munkám olyan robotok tervezése, építése,
00:15
robots that communicate with people.
1
3086
2000
és tanulmányozása,
amik képesek kommunikálni az emberekkel.
amik képesek kommunikálni az emberekkel.
00:17
But this story doesn't start with robotics at all,
2
5086
1553
De a történetem nem a robotikával kezdődik,
00:18
it starts with animation.
3
6639
1892
hanem az animációval.
00:20
When I first saw Pixar's "Luxo Jr.,"
4
8531
2586
Amikor először láttam a Pixar "Luxo Jr.-ját",
00:23
I was amazed by how much emotion
5
11117
1986
lenyűgözött, mennyi érzelmet
00:25
they could put into something
6
13103
1758
gyömöszöltek bele azokba
00:27
as trivial as a desk lamp.
7
14861
2591
a triviális tárgyakba, a két lámpába.
00:29
I mean, look at them -- at the end of this movie,
8
17452
1833
Úgy értem, nézzenek rájuk -- a mozi végére
00:31
you actually feel something for two pieces of furniture.
9
19285
2504
tényleg éreznek valamit két bútordarab iránt.
00:33
(Laughter)
10
21789
1828
(Nevetés)
00:35
And I said, I have to learn how to do this.
11
23617
2120
Meg akartam tanulni, hogyan érhetném ezt el.
00:37
So I made a really bad career decision.
12
25737
3534
Így aztán átestem néhány rossz karrierválasztáson.
00:41
And that's what my mom was like when I did it.
13
29271
2404
És valahogy így reagált mindazokra az édesanyám.
00:43
(Laughter)
14
31675
2011
(Nevetés)
00:45
I left a very cozy tech job in Israel
15
33686
2180
Eldobtam egy hangulatos technikusi munkát Izraelben
00:48
at a nice software company and I moved to New York
16
35866
2605
egy sikeres szoftvertársaságnál,
hogy aztán New Yorkba költözzem
hogy aztán New Yorkba költözzem
00:50
to study animation.
17
38471
1011
animációt hallgatni.
00:51
And there I lived
18
39482
1157
És ott éltem
00:52
in a collapsing apartment building
in Harlem with roommates.
in Harlem with roommates.
19
40639
2996
egy összeomló bérházban, Harlemben, a szobatársaimmal.
00:55
I'm not using this phrase metaphorically,
20
43635
1368
Ezt pedig nem képletesen értem,
00:57
the ceiling actually collapsed one day
21
45003
1960
a plafon valóban ránk omlott egy szép napon
00:59
in our living room.
22
46963
1310
a nappalinkban.
01:00
Whenever they did those news stories
about building violations in New York,
about building violations in New York,
23
48273
2666
Ahányszor csak omlásveszélyről tudósítottak New Yorkban,
01:03
they would put the report in front of our building.
24
50939
2246
a mi házunk előtt vették fel a képsorokat.
01:05
As kind of like a backdrop
to show how bad things are.
to show how bad things are.
25
53185
3598
Mi adtuk a szemléltető hátteret a leromlott állapotokhoz.
01:08
Anyway, during the day I went to school and at night
26
56783
1946
Bárhogy is, napközben iskolába jártam, éjjelente pedig
01:10
I would sit and draw frame by frame
of pencil animation.
of pencil animation.
27
58729
3522
otthon ülve rajzoltam meg
képkockáról képkockára a ceruzás animációim.
képkockáról képkockára a ceruzás animációim.
01:14
And I learned two surprising lessons --
28
62251
2274
Két meglepő tanulsággal szolgált mindez --
01:16
one of them was that
29
64525
2553
az egyik, hogy
01:19
when you want to arouse emotions,
30
67078
1960
ha érzelmeket akarunk kelteni,
01:21
it doesn't matter so much how something looks,
31
69038
1726
nem igazán számít a külcsín,
01:22
it's all in the motion -- it's in the timing
32
70764
2346
csakis a mozgás -- minden a mozgás
01:25
of how the thing moves.
33
73110
1607
időzítésén áll vagy bukik.
01:26
And the second, was something
one of our teachers told us.
one of our teachers told us.
34
74717
3227
A másik az egyik tanárom jótanácsa volt.
01:30
He actually did the weasel in Ice Age.
35
77944
2403
Neki köszönhetjük a Jégkorszak menyétjét.
01:32
And he said:
36
80347
1391
Azt mondta:
01:33
"As an animator you are not
a director, you're an actor."
a director, you're an actor."
37
81738
3157
"Animátorként nem rendező,
hanem színész vagy."
hanem színész vagy."
01:37
So, if you want to find the
right motion for a character,
right motion for a character,
38
84895
2981
Tehát, ha egy karakter tökéletes mozgását keressük,
01:40
don't think about it, go use your body to find it --
39
87876
2351
inkább ne gondolkodjunk, próbáljuk a testünkkel megtalálni
01:42
stand in front of a mirror, act it out
40
90227
1636
-- álljunk a tükör előtt, hozzuk ki magunkból
01:44
in front of a camera -- whatever you need.
41
91863
1702
egy kamera előtt -- ahogy csak sikerülhet.
01:45
And then put it back in your character.
42
93565
2894
És ezután helyezzük vissza a karakterbe.
01:48
A year later I found myself at MIT
43
96459
2160
Egy évre rá az MIT-n találtam magam,
01:50
in the robotic life group, it was one of the first groups
44
98619
2150
egy robotikai csoportban, az egyik legelsőben,
01:52
researching the relationships
between humans and robots.
between humans and robots.
45
100769
2645
ami robotok és emberek kapcsolatát kutatta.
01:55
And I still had this dream to make
46
103414
1933
És még mindig megvolt az álmom, hogy
01:57
an actual, physical Luxo Jr. lamp.
47
105347
2717
megalkossak egy létező, fizikai Luxo Jr. lámpát.
02:00
But I found that robots didn't move at all
48
108064
1567
De rájöttem, a robotok mozgása
02:01
in this engaging way that I was used to
49
109631
1278
egyáltalán nem olyan vonzó, mint az én
02:03
for my animation studies.
50
110909
1635
animációs tanulmányaimban volt, egykor.
02:04
Instead, they were all --
51
112544
2217
Helyette mind olyan --
02:06
how should I put it, they were all kind of robotic.
52
114761
2494
hát hogy is mondjam, mind amolyan robotikusak voltak.
02:09
(Laughter)
53
117255
1897
(Nevetés)
02:11
And I thought, what if I took whatever
I learned in animation school,
I learned in animation school,
54
119152
3635
És arra gondoltam, mi van, ha fogok mindent, amit animáción tanultam,
02:14
and used that to design my robotic desk lamp.
55
122787
2668
és a saját asztali lámpa-robotom megtervezéséhez használom.
02:17
So I went and designed frame by frame
56
125455
2084
Fogtam magam, ismét kockáról kockára terveztem,
02:19
to try to make this robot
57
127539
1854
hogy megpróbáljam ezt a robotot
02:21
as graceful and engaging as possible.
58
129393
2657
olyan kecsessé és megnyerővé tenni, amilyen csak lehet.
02:24
And here when you see the robot interacting with me
59
132050
2042
És itt a robot épp interakcióba lép velem,
02:26
on a desktop.
60
134092
1631
egy asztalon.
02:27
And I'm actually redesigning the robot so,
61
135723
2211
És itt valójában éppen újratervezem a robotom,
02:30
unbeknownst to itself,
62
137934
1797
szóval tudtán kívül,
02:31
it's kind of digging its own grave by helping me.
63
139731
2688
de éppen a saját sírját ássa azzal, hogy segédkezik.
02:34
(Laughter)
64
142419
2030
(Nevetés)
02:36
I wanted it to be less of a mechanical structure
65
144449
1969
Azt akartam, hogy több legyen, mint mechanikus szerkezet,
02:38
giving me light,
66
146418
1294
ami világít,
02:39
and more of a helpful, kind of quiet apprentice
67
147712
3042
és váljon inkább segítőkész, kedves, csendes tanítványommá
02:42
that's always there when you need
it and doesn't really interfere.
it and doesn't really interfere.
68
150754
3194
aki mindig ott van, amikor szükségem van rá,
ugyanakkor nem zavar túl sok vizet.
ugyanakkor nem zavar túl sok vizet.
02:46
And when, for example, I'm looking for a battery
69
153948
1677
És például, amikor épp egy elemet keresek,
02:47
that I can't find,
70
155625
1533
és nem találom,
02:49
in a subtle way, it will show me where the battery is.
71
157158
4595
kedvesen megmutatja, merre gurult pontosan.
02:53
So you can see my confusion here.
72
161753
2566
Szóval láthatják a zavarodottságom.
02:56
I'm not an actor.
73
164319
4259
Nem vagyok színész.
03:00
And I want you to notice how the same
74
168578
1448
Meg akarom mutatni, ahogy ugyanaz a
03:02
mechanical structure can at one point,
75
170026
1974
a mechanikus szerkezet egyszer,
03:04
just by the way it moves seem gentle and caring --
76
172000
3004
csupán a mozgása által finomnak és törődőnek hat --
03:07
and in the other case, seem
violent and confrontational.
violent and confrontational.
77
175004
3233
más esetben pedig erőszakosnak és konfrontatívnak.
03:10
And it's the same structure,
just the motion is different.
just the motion is different.
78
178237
3311
A struktúra azonos, csak a mozgás eltérő.
03:19
Actor: "You want to know something?
Well, you want to know something?
Well, you want to know something?
79
187026
5874
Színész: "Mondjak valamit?
Na, akarsz tudni valamit?
Na, akarsz tudni valamit?
03:25
He was already dead!
80
192900
937
Akkor már halott volt!
03:26
Just laying there, eyes glazed over!"
81
193837
4017
Csak feküdt ott, üveges szemekkel! "
03:30
(Laughter)
82
197854
1003
(Nevetés)
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
De a kecses mozgás csak egy építőeleme a rendszernek,
03:34
called human-robot interaction.
84
202755
1584
ember és robot interakciójának.
03:36
I was at the time doing my Ph.D.,
85
204339
1489
Akkoriban Ph.D.-ztem,
03:38
I was working on human robot teamwork;
86
205828
2170
egy ember-robot csapatmunkán dolgoztam;
03:40
teams of humans and robots working together.
87
207998
2002
emberek és robotok csapatainak közös munkáján.
03:42
I was studying the engineering,
88
210000
1334
Tanultam gépészetet,
03:43
the psychology, the philosophy of teamwork.
89
211334
2782
pszichológiát, a csapatmunka filozófiáját.
03:46
And at the same time I found myself
90
214116
1467
És ekkor kerültem a saját
03:47
in my own kind of teamwork situation
91
215583
1855
és egyben sajátos csapatmunka szituációmba,
03:49
with a good friend of mine who is actually here.
92
217438
2221
egy jó barátommal, aki most is itt van.
03:51
And in that situation we can easily imagine robots
93
219659
2614
Ez az a helyzet, amiben könnyen elképzelhetjük a robotokat,
03:54
in the near future being there with us.
94
222273
2093
ahogy a közeljövőben velünk dolgoznak.
03:56
It was after a Passover seder.
95
224366
1847
Egy pészahi széder után történt.
03:58
We were folding up a lot of folding chairs,
96
226213
1840
Egy halom összecsukható székkel bajlódtunk,
04:00
and I was amazed at how quickly
we found our own rhythm.
we found our own rhythm.
97
228053
2933
amikor elcsodálkoztam, milyen gyorsan megtaláltuk közben a ritmusunk.
04:03
Everybody did their own part.
98
230986
1567
Mindenki elvégezte a rá eső részt.
04:04
We didn't have to divide our tasks.
99
232553
1629
Nem kellett kiosztani a feladatokat.
04:06
We didn't have to communicate verbally about this.
100
234182
2096
Nem is kellett verbálisan kommunikálnunk hozzá.
04:08
It all just happened.
101
236278
1611
Csak megtörtént.
04:10
And I thought,
102
237889
894
És arra gondoltam,
04:10
humans and robots don't look at all like this.
103
238783
1849
hogy emberek és robotok között ez nem így megy.
04:12
When humans and robots interact,
104
240632
1665
Emberek és robotok interakciójában
04:14
it's much more like a chess game.
105
242297
1198
mindez inkább sakkjáték.
04:15
The human does a thing,
106
243495
1263
Az ember csinál valamit,
04:16
the robot analyzes whatever the human did,
107
244758
1880
a robot kielemzi a cselekvését,
04:18
then the robot decides what to do next,
108
246638
1530
aztán a robot eldönti a következő lépést,
04:20
plans it and does it.
109
248168
1176
megtervezi, és végrehajtja.
04:21
And then the human waits, until it's their turn again.
110
249344
2131
Azután addig vár, amíg újra ő nem következik.
04:23
So, it's much more like a chess game
111
251475
1190
Szóval ez inkább sakkjátszmára hajaz,
04:24
and that makes sense because chess is great
112
252665
2210
aminek mondjuk lehet értelme, mert a sakk népszerű
04:27
for mathematicians and computer scientists.
113
254875
1521
a matematikusok és informatikusok körében.
04:28
It's all about information analysis,
114
256396
2258
Információ analízisről szól az egész,
04:30
decision making and planning.
115
258654
2849
döntéshozatalról és tervezésről.
04:33
But I wanted my robot to be less of a chess player,
116
261503
3688
De nem akartam, hogy a robotom sakkjátékosként viselkedjen,
04:37
and more like a doer
117
265191
1961
inkább cselekvőnek szántam,
04:39
that just clicks and works together.
118
267152
2025
ami kapásból együttműködik.
04:41
So I made my second horrible career choice:
119
269177
3393
Eljött hát a második rémes karrierválasztásom:
04:44
I decided to study acting for a semester.
120
272570
2660
a színészetet választottam egy félévre.
04:47
I took off from a Ph.D. I went to acting classes.
121
275230
2860
Ott hagytam a Ph.D.-t, és színjátszást tanultam.
04:50
I actually participated in a play,
122
278090
2460
Sőt, szerepeltem egy darabban,
04:52
I hope theres no video of that around still.
123
280550
2792
remélem, nem keringenek róla videók.
04:55
And I got every book I could find about acting,
124
283342
2627
Minden könyvet összeszedtem a témában,
04:58
including one from the 19th century
125
285969
1976
amit csak tudtam, köztük egy 19. századit
05:00
that I got from the library.
126
287945
1067
a könyvtárból.
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
Rácsodálkoztam, mert a nevem a második volt a kölcsönzési listán --
05:04
the previous name was in 1889. (Laughter)
128
292470
2816
előttem 1889-ben vették ki. (Nevetés)
05:07
And this book was kind of waiting for 100 years
129
295286
1714
Ez a könyv nagyjából 100 évet várt arra,
05:09
to be rediscovered for robotics.
130
297000
3191
hogy újra felfedezzék, a robotikához.
05:12
And this book shows actors
131
300191
1478
Azt mutatja be a színészeknek,
05:13
how to move every muscle in the body
132
301669
2365
hogyan mozgassák testük minden izmát úgy,
05:16
to match every kind of emotion
that they want to express.
that they want to express.
133
304034
2708
hogy az megfeleljen az összes érzelemnek, amit kifejeznének vele.
05:18
But the real revelation was
134
306742
1832
De az igazi reveláció az volt,
05:20
when I learned about method acting.
135
308574
1336
amikor a Módszer-színjátszásról tanultam.
05:22
It became very popular in the 20th century.
136
309910
2276
A 20. században volt igazán népszerű.
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
A Módszer azt mondta, nem kell elterveznünk a testünk minden izmának mozgását.
05:27
Instead you have to use your body
to find the right movement.
to find the right movement.
138
314830
2673
Ehelyett arra kell használnunk testünket, hogy megtaláljuk a jó mozdulatot.
05:29
You have to use your sense memory
139
317503
2180
Használnunk kell az érzékleteink memóriáját,
05:31
to reconstruct the emotions and kind of
140
319683
1856
hogy érzelmeket rekonstruáljunk és
05:33
think with your body to find the right expression.
141
321539
2901
a testünkkel kell gondolkodnunk, hogy megtaláljuk a jó kifejezést.
05:36
Improvise, play off yor scene partner.
142
324440
2020
Improvizálnunk kell, kijátszani a jelenetbeli partnerünk.
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
Ugyanekkor olvastam egy kognitív pszichológiai
05:41
in cognitive psychology called embodied cognition.
144
329708
3096
szemléletről, az ún. megtestesült kognícióról.
05:45
Which also talks about the same ideas --
145
332804
1674
Ami ugyanezekről a gondolatokról szól --
05:46
We use our bodies to think,
146
334478
1509
Gondolkodásra használjuk testünk,
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
vagyis nem egyszerűen csak az agyunkkal gondolkozunk, míg a testtünkkel mozgunk.
05:50
but our bodies feed back into our brain
148
338212
2409
Hanem a testünk visszajelzéseket küld az agyunknak,
05:52
to generate the way that we behave.
149
340621
2217
hogy az meghatározza, hogyan kell viselkednünk.
05:55
And it was like a lightning bolt.
150
342838
1371
Ez villámcsapásként hatott.
05:56
I went back to my office.
151
344209
1362
Visszamentem az irodámba,
05:57
I wrote this paper -- which I never really published
152
345571
2899
Megírtam ezt a tanulmányt -- amit sosem publikáltam,
06:00
called "Acting Lessons for Artificial Intelligence."
153
348470
2366
a címe "Színi leckék egy
mesterséges intelligencia számára".
mesterséges intelligencia számára".
06:03
And I even took another month
154
350836
1397
És még egy hónapot felhasználtam,
06:04
to do what was then the first theater play
155
352233
2611
hogy folytassam azt, amiből végül
06:07
with a human and a robot acting together.
156
354844
1852
ember és robot első közös színdarabja lett.
06:08
That's what you saw before with the actors.
157
356696
3567
Ez az, amit az előbb láttak, a színészekkel.
06:12
And I thought:
158
360263
1429
És azt gondoltam:
06:13
How can we make an artificial intelligence model --
159
361692
2907
Hogyan alkothatnánk egy mesterséges intelligencia modellt
06:16
computer, computational model --
160
364599
1861
-- számítógépes modellt --,
06:18
that will model some of these ideas of improvisation,
161
366460
2324
ami néhány ilyen improvizációs ötletet modellezne,
06:20
of taking risks, of taking chances,
162
368784
2157
a rizikózást, a kockáztatásokat,
06:23
even of making mistakes.
163
370941
1567
még a hibákat is.
06:24
Maybe it can make for better robotic teammates.
164
372508
2772
Talán jobb robot-csapattársakat is létrehozhatnánk.
06:27
So I worked for quite a long time on these models
165
375280
2628
Szóval elég sokáig dolgoztam ezeken a modelleken,
06:30
and I implemented them on a number of robots.
166
377908
2349
és alkalmaztam is őket néhány roboton.
06:32
Here you can see a very early example
167
380257
2015
Itt látható egy nagyon korai példa
06:34
with the robots trying to use this
embodied artificial intelligence,
embodied artificial intelligence,
168
382272
3712
a megtestesülő mesterséges intelligenciát alkalmazni próbáló robotokkal,
06:38
to try to match my movements
as closely as possible,
as closely as possible,
169
385984
2758
akik megpróbálnak igazodni a mozdulataimhoz, amennyire csak tudnak,
06:40
sort of like a game.
170
388742
1487
mintha játszanának.
06:42
Let's look at it.
171
390229
1857
Nézzük meg.
06:47
You can see when I psych it out, it gets fooled.
172
395594
4104
Látják, amikor kiismerem, sikerül becsapnom.
06:51
And it's a little bit like what you might see actors do
173
399698
2201
Hasonlít arra, amit a színészektől látunk,
06:54
when they try to mirror each other
174
401899
1887
amikor egymást próbálják utánozni,
06:55
to find the right synchrony between them.
175
403786
2518
hogy szinkronba kerüljenek.
06:58
And then, I did another experiment,
176
406304
1916
Később elvégeztem egy másik kísérletet,
07:00
and I got people off the street
to use the robotic desk lamp,
to use the robotic desk lamp,
177
408220
4083
és embereket állítottam meg az utcán, hogy használják a robotlámpát,
07:04
and try out this idea of embodied
artificial intelligence.
artificial intelligence.
178
412303
3954
és próbálják ki a megtestesült mesterséges intelligenciát.
07:08
So, I actually used two kinds
of brains for the same robot.
of brains for the same robot.
179
416257
4286
Tehát valójában kétféle agyat használtam ugyanahhoz a robothoz.
07:12
The robot is the same lamp that you saw,
180
420543
1320
A robot ugyanaz a lámpa, mint a korábbi,
07:14
and I put in it two brains.
181
421863
1930
de két agyat kaptak.
07:15
For one half of the people,
182
423793
1840
Az emberek egyik fele
07:17
I put in a brain that's kind of the traditional,
183
425633
2824
a kissé hagyományosabb aggyal találkozott,
07:20
calculated robotic brain.
184
428457
1254
a kalkulált robot-aggyal.
07:21
It waits for its turn, it analyzes everything, it plans.
185
429711
2554
Vár a sorára, mindent analizál, tervez.
07:24
Let's call it the calculated brain.
186
432265
1656
Nevezzük kalkulált agynak.
07:26
The other got more the stage actor, risk taker brain.
187
433921
3632
A másik felük inkább a színpadi színészt kapta, a kockáztató aggyal.
07:29
Let's call it the adventurous brain.
188
437553
2080
Nevezzük vállalkozó agynak.
07:31
It sometimes acts without knowing
everything it has to know.
everything it has to know.
189
439633
2961
Néha anélkül is cselekszik, hogy ismerne minden szükséges információt.
07:34
It sometimes makes mistakes and corrects them.
190
442594
2177
Olykor hibákat ejt, amiket kijavít.
07:36
And I had them do this very tedious task
191
444771
2583
Ezt a nagyon unalmas feladatot adtam ki,
07:39
that took almost 20 minutes
192
447354
1498
ami egy majdnem 20 perces
07:41
and they had to work together.
193
448852
1501
együttes munkát jelentett.
07:42
Somehow simulating like a factory job
194
450353
2281
A feladat pedig a gyári munkák
07:44
of repetitively doing the same thing.
195
452634
2665
repetitív cselekvéseire hasonlított.
07:47
And what I found was that people actually loved
196
455299
1774
És úgy tűnt, az emberek valóban szerették
07:49
the adventurous robot.
197
457073
1648
a vállalkozó szellemű robotot.
07:50
And they thought it was more intelligent,
198
458721
1382
Intelligensebbnek gondolták,
07:52
more committed, a better member of the team,
199
460103
2068
elkötelezettebbnek, jobb csapattársnak,
07:54
contributed to the success of the team more.
200
462171
2097
aki jobban hozzájárul a csapat sikeréhez.
07:56
They even called it 'he' and 'she,'
201
464268
1715
Méghozzá személyként beszéltek róla,
07:58
whereas people with the calculated brain called it 'it.'
202
465983
2916
amíg a kalkulált agyat tárgyként nevezték meg.
08:01
And nobody ever called it 'he' or 'she'.
203
468899
2747
Soha nem hivatkoztak rá személyként.
08:03
When they talked about it after the task
204
471646
1849
Amikor elbeszélgettünk a feladatuk után,
08:05
with the adventurous brain,
205
473495
1698
amit a vállalkozó aggyal végeztek,
08:07
they said, "By the end, we were good
friends and high-fived mentally."
friends and high-fived mentally."
206
475193
4082
azt mondták, "A végére jó barátok lettünk, és mentálisan is pacsit váltottunk."
08:11
Whatever that means.
207
479275
1439
Bármit is jelentsen ez.
08:12
(Laughter) Sounds painful.
208
480714
3247
(Nevetés) Fájdalmasnak hangzik.
08:16
Whereas the people with the calculated brain
209
483961
2715
Ezzel szemben a kalkulált aggyal dolgozók szerint
08:18
said it was just like a lazy apprentice.
210
486676
2373
lusta tanítványnak bizonyult a robot.
08:21
It only did what it was supposed
to do and nothing more.
to do and nothing more.
211
489049
2701
Csak azt tette, amit elvártak tőle, semmi többet.
08:23
Which is almost what people expect robots to do,
212
491750
2557
Amire valójában a robotok általában hivatottak,
08:26
so I was surprised that people
had higher expectations
had higher expectations
213
494307
2435
szóval meglepődtem, hogy az emberek nagyobb reményeket
08:28
of robots, than what anybody in robotics
thought robots should be doing.
thought robots should be doing.
214
496742
5144
fűztek a robotokhoz, mint bárki a robotikában.
08:34
And in a way, I thought, maybe it's time --
215
501886
1970
Arra gondoltam, talán eljött az ideje
08:36
just like method acting changed the way
216
503856
2861
-- csakúgy, ahogy a Módszer-színjátás változtatott
08:38
people thought about acting in the 19th century,
217
506717
1432
a színjátszás megítélésén a 19. században:
08:40
from going from the very calculated,
218
508149
1843
a kikalkulált,
08:42
planned way of behaving,
219
509992
1782
tervezett viselkedéstől indulva,
08:43
to a more intuitive, risk-taking,
embodied way of behaving.
embodied way of behaving.
220
511774
3521
az intuitívabb, kockázatvállalóbb, megtestesült viselkedési mód felé.
08:47
Maybe it's time for robots
221
515295
1404
Talán itt az ideje, hogy a robotok
08:48
to have the same kind of revolution.
222
516699
3146
elérkezzenek ehhez a forradalomhoz.
08:52
A few years later,
223
519845
1121
Néhány évvel később,
08:53
I was at my next research job
at Georgia Tech in Atlanta,
at Georgia Tech in Atlanta,
224
520966
2508
a következő kutatói állásomban, Atlantában a Georgia Technél,
08:55
and I was working in a group
225
523474
1065
egy csoporttal dolgoztam, amiben
08:56
dealing with robotic musicians.
226
524539
1282
robot zenészekkel foglalkoztunk.
08:58
And I thought, music, that's the perfect place
227
525821
2841
Azt gondoltam, a zene lehet a tökéletes hely
09:00
to look at teamwork, coordination,
228
528662
2397
a csapatmunka, a koordináció,
09:03
timing, improvisation --
229
531059
1889
az időzítés, az improvizáció kutatására --
09:05
and we just got this robot playing marimba.
230
532948
2536
és ott kaptuk ezt a marimbát játszó robotot.
09:07
Marimba, for everybody who was like me,
231
535484
2015
A marimba, minden hozzám hasonlónak
09:09
it was this huge, wooden xylophone.
232
537499
2845
valami óriási, fából készült xilofont jelentett.
09:12
And, when I was looking at this,
233
540344
2695
És, amikor ezt figyeltem,
09:15
I looked at other works in
human-robot improvisation --
human-robot improvisation --
234
543039
2594
más munkákat is kerestem az ember-robot improvizációról --
09:17
yes, there are other works in
human-robot improvisation --
human-robot improvisation --
235
545633
2379
igen, készültek más művek az ember-robot improvizációról --,
09:20
and they were also a little bit like a chess game.
236
548012
2093
és azok is egy kissé a sakkjatszákmára emlékeztettek.
09:22
The human would play,
237
550105
1304
Az ember játszott,
09:23
the robot would analyze what was played,
238
551409
2580
a robot elemezte, mi játszódott le,
09:26
would improvise their own part.
239
553989
2212
rögtönözte a saját részét.
09:28
So, this is what musicians called
240
556201
1667
Mindezt a zenészek
09:30
a call and response interaction,
241
557868
1483
kérdés-felelet interakciónak hívják,
09:31
and it also fits very well, robots
and artificial intelligence.
and artificial intelligence.
242
559351
3837
és nagyon jól illik a robotokra és a mesterséges intelligenciára is.
09:35
But I thought, if I use the same ideas I used
243
563188
1907
De azt gondoltam, ha ugyanazt az ötletet használom,
09:37
in the theater play and in the teamwork studies,
244
565095
3137
amit a színdarabban és a csapatmunka példákban,
09:40
maybe I can make the robots jam together
245
568232
2452
talán elérhetem, hogy a robotok együtt dzsemmeljenek,
09:42
like a band.
246
570684
1621
zenekarként.
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
Mindenki riffel a másikra, senki, egy pillanatra sem pihen.
09:48
And so, I tried to do the same
things, this time with music,
things, this time with music,
248
576118
2792
Ugyanazokkal a dolgokkal próbálkoztam, ezúttal a zenében,
09:51
where the robot doesn't really know
249
578910
1387
ahol a robot nem igazán tudja
09:52
what it's about to play.
250
580297
975
miről is szól a játék.
09:53
It just sort of moves its body
251
581272
1273
Csak mozdítja a testét
09:54
and uses opportunities to play,
252
582545
2228
és felhasználja a lehetőségeket a játékra,
09:56
And does what my jazz teacher
when I was 17 taught me.
when I was 17 taught me.
253
584773
2721
ugyanúgy, ahogy a dzsessztanárom, amikor 17 évesen tanított engem.
09:59
She said, when you improvise,
254
587494
1264
Azt mondta, amikor improvizálsz,
10:00
sometimes you don't know what you're doing
255
588758
1661
néha nem tudod, mit is csinálsz,
10:02
and you're still doing it.
256
590419
1015
és mégis csinálod.
10:03
And so I tried to make a robot that doesn't actually
257
591434
1430
Így megpróbáltam létrehozni egy robotot, ami nem igazán
10:05
know what it's doing, but it's still doing it.
258
592864
1945
tudja, mit is művel, és mégis csak csinálja.
10:07
So let's look at a few seconds
from this performance.
from this performance.
259
594809
2944
Nézzünk meg pár pillanatot ebből a performanszból,
10:09
Where the robot listens to the human musician
260
597753
2917
amiben a robot figyel az emberi zenészre
10:12
and improvises.
261
600670
1803
és improvizál.
10:14
And then, look at how the human musician also
262
602473
2373
Majd, nézzék ahogyan az emberi zenész szintén
10:17
responds to what the robot is doing, and picking up
263
604846
1787
válaszol arra, amit a robot művel, és felveszi
10:18
from its behavior.
264
606633
2820
a viselkedését.
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
Olykor még meg is lepődnek attól, amivel a robot előállt.
10:26
(Music)
266
613981
46075
(Zene)
11:12
(Applause)
267
660056
5031
(Taps)
11:17
Being a musician is not just about making notes,
268
665087
1986
A zenészek nem csak hangokat jegyeznek,
11:19
otherwise nobody would ever go see a live show.
269
667073
2386
azért senki sem nézne meg egy élő koncertet.
11:21
Musicians also communicate with their bodies,
270
669459
1923
A zenészek is kommunikálnak a testükkel,
11:23
with other band members, with the audience,
271
671382
1947
a zenekar tagjaival, a közönséggel,
11:25
they use their bodies to express the music.
272
673329
2163
a testüket a zene kifejezésére használják.
11:27
And I thought, we already have
a robot musician on stage,
a robot musician on stage,
273
675492
2380
Az jutott eszembe, ha már eleve van egy robot zenészünk a színpadon,
11:30
why not make it be a full-fledged musician.
274
677872
2948
miért ne tehetnénk teljes jogú zenésszé.
11:33
And I started designing a socially expressive head
275
680820
2516
És megkezdtem egy szociálisan kifejező fej tervezését
11:35
for the robot.
276
683336
1549
a robotnak.
11:37
The head does't actually touch the marimba,
277
684885
1827
A fej valójában nem érinti a marimbát,
11:38
it just expresses what the music is like.
278
686712
1636
csak kifejezi, milyen is a zene.
11:40
These are some napkin sketches
from a bar in Atlanta,
from a bar in Atlanta,
279
688348
3080
Ez itt néhány szalvétaszkeccs egy atlantai bárból,
11:43
that was dangerously located exactly halfway
280
691428
2622
ami veszélyes módon épp félúton volt
11:46
between my lab and my home. (Laughter)
281
694050
1452
a laborom és a lakásom között. (Nevetés)
11:47
So I spent, I would say on average,
282
695502
1416
Szóval ott töltöttem, általában úgy
11:49
three to four hours a day there.
283
696918
2928
három-négy órát naponta.
11:52
I think. (Laughter)
284
699846
2898
Úgy emlékszem. (Nevetés)
11:54
And I went back to my animation
tools and tried to figure out
tools and tried to figure out
285
702744
2979
Visszatértem az animációs eszközökhöz, és megpróbáltam kitalálni,
11:57
not just what a robotic musician would look like,
286
705723
2182
nem csupán azt, hogy nézhetne ki a robotzenész,
12:00
but especially what a robotic
musician would move like.
musician would move like.
287
707905
2808
de különösen, hogy hogyan mozoghatna.
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
Amikor kimutatja, hogy nem tetszik neki a másik zenész játéka --
12:06
and maybe show whatever beat it's feeling
289
714013
2479
és talán azt is kimutathatja, milyen ritmust érez
12:08
at the moment.
290
716492
1649
az adott pillanatban.
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
Végül megszereztük a pénzt a robot megépítésére, ami remek volt.
12:14
I'm going to show you now the
same kind of performance,
same kind of performance,
292
722668
2210
Bemutatnám ugyanazt a performanszot,
12:17
this time with a socially expressive head.
293
724878
2342
ezúttal egy szociálisan kifejező fejjel.
12:19
And notice one thing --
294
727220
1964
Figyeljenek meg valamit
12:21
how the robot is really showing us
295
729184
1696
-- hogyan is mutatja be valójában a robot
12:23
the beat it's picking up from the human.
296
730880
1864
az embertől felvett ritmust.
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
Olyan érzetet kelt, mintha tudná, mit cselekszik.
12:28
And also how it changes the way it moves
298
736760
1380
És a mozdulatait is megváltoztatja,
12:30
as soon as it starts its own solo.
299
738140
2540
amint a saját szólójába kezd.
12:32
(Music)
300
740680
3920
(Zene)
12:36
Now it's looking at me to make sure I'm listening.
301
744600
2901
Rám néz, hogy lássa, figyelek.
12:39
(Music)
302
747501
21100
(Zene)
13:00
And now look at the final chord of the piece again,
303
768601
3627
És most nézzük meg ismét a darab utolsó akkordját,
13:04
and this time the robot communicates with its body
304
772228
2839
és ezúttal a robot kommunikál a testével,
13:07
when it's busy doing its own thing.
305
775067
2137
miközben lefoglalja a saját feladata.
13:09
And when it's ready
306
777204
1612
Majd jelzi, ha már felkészült, hogy
13:11
to coordinate the final chord with me.
307
778816
3352
összehangolja velem az utolsó akkordot.
13:14
(Music)
308
782168
12929
(Zene)
13:27
(Applause)
309
795128
5778
(Taps)
13:33
Thanks. I hope you see how much this totally not --
310
800906
4357
Kösz. Remélem látták, mennyire
13:37
how much this part of the body
that doesn't touch the instrument
that doesn't touch the instrument
311
805263
2681
-- hogy a test ezen része, ami nem érintkezett a hangszerrel --
13:40
actually helps with the musical performance.
312
807944
3366
mennyire is segítette a zenei performanszot.
13:43
And at some point, we are in Atlanta,
so obviously some rapper
so obviously some rapper
313
811310
3220
Ráadásul Atlantában vagyunk, így néhány rapper előbb-utóbb biztosan
13:46
will come into our lab at some point.
314
814530
1869
benéz a laborunkba, valamikor.
13:48
And we had this rapper come in
315
816399
2240
És meg is érkezett a rapperünk,
13:50
and do a little jam with the robot.
316
818639
2573
és dzsemmelt kicsit a robottal.
13:53
And here you can see the robot
317
821212
2702
És itt láthatják a robotot, ahogy
13:56
basically responding to the beat and --
318
823914
1229
alapvetően válaszol a ritmusra és --
13:57
notice two things. One, how irresistible it is
319
825143
2854
figyeljenek meg két dolgot. Az egyik, hogy ellenállhatatlan
14:00
to join the robot while it's moving its head.
320
827997
2513
a robot fejmozgása, és csatlakoznunk kell hozzá.
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
Valahogy mi is mozgatni akarjuk a saját fejünket, ahogy bólogat.
14:04
And second, even though the rapper
is really focused on his iPhone,
is really focused on his iPhone,
322
832412
3795
A második: annak ellenére, hogy a rapper valójában az iPhone-jára összpontosít,
14:08
as soon as the robot turns to him, he turns back.
323
836207
2914
amint a robot feléje fordul, ő is visszafordul.
14:11
So even though it's just in
the periphery of his vision --
the periphery of his vision --
324
839121
2079
Tehát még akkor is, mikor a látóhatára perifériáján van --
14:13
it's just in the corner of his eye --
it's very powerful.
it's very powerful.
325
841200
2570
csak a szeme sarkából látja -- nagyon erős a hatása.
14:15
And the reason is that we can't ignore
326
843770
2051
Ennek pedig az az oka, hogy nem tudjuk kizárni
14:18
physical things moving in our environment.
327
845821
1701
a fizikailag mozgó dolgokat a környezetünkben.
14:19
We are wired for that.
328
847522
1764
Így terveztek minket.
14:21
So, if you have a problem with maybe your partners
329
849286
3332
Tehát, ha problémájuk van a társukkal,
14:24
looking at the iPhone too much
or their smartphone too much,
or their smartphone too much,
330
852618
2871
mert az túl sokat nézi az iPhoneját,
túl sokat okostelefonozik,
túl sokat okostelefonozik,
14:27
you might want to have a robot there
331
855489
1593
érdemes lehet egy robotot tartaniuk,
14:29
to get their attention. (Laughter)
332
857082
1554
hogy megragadják a figyelmüket. (Nevetés)
14:30
(Music)
333
858636
19575
(Zene)
14:50
(Applause)
334
878211
6661
(Taps)
14:57
Just to introduce the last robot
335
884872
2510
Csak hogy az utolsó robotot is bemutassam,
14:59
that we've worked on,
336
887382
2144
amin dolgoztunk,
15:01
that came out of something kind
of surprising that we found:
of surprising that we found:
337
889526
2073
és ami valami meglepővel szolgált számunkra:
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
Egy bizonyos ponton az emberek nem törődtek már a robot intelligenciájával,
15:06
and can improvise and listen,
339
894634
1708
improvizációs képességével, figyelmével
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
és mindezzel a megtestesült intelligenciával, aminek a fejlesztésével éveket töltöttem.
15:12
They really liked that the robot was
enjoying the music. (Laughter)
enjoying the music. (Laughter)
341
900750
3513
Az tetszett nekik, ahogy a robot élvezte a zenét. (Nevetés)
15:16
And they didn't say that the
robot was moving to the music,
robot was moving to the music,
342
904263
2405
És nem azt mondták, hogy a robot a zenére mozogna,
15:18
they said that the robot was enjoying the music.
343
906668
1672
hanem azt, hogy a robot élvezte a zenét.
15:20
And we thought, why don't we take this idea,
344
908340
2404
És úgy gondoltuk, kapunk az ötleten,
15:22
and I designed a new piece of furniture.
345
910744
2885
és megterveztem néhány új bútordarabot.
15:25
This time it wasn't a desk
lamp; it was a speaker dock.
lamp; it was a speaker dock.
346
913629
2089
Ezúttal nem egy asztali lámpát;
egy hangszóró dokkot.
egy hangszóró dokkot.
15:27
It was one of those things you
plug your smartphone in.
plug your smartphone in.
347
915718
3108
Azon dolgok egyikét, amihez csatlakoztathatjuk az okostelefonunk.
15:31
And I thought, what would happen
348
918826
1719
És arra gondoltam, mi lenne, ha
15:32
if your speaker dock didn't
just play the music for you,
just play the music for you,
349
920545
2601
a hangszóró dokk nem egyszerűen lejátszaná a zenét,
15:35
but it would actually enjoy it too. (Laughter)
350
923146
2511
hanem valójában az is élvezné. (Nevetés)
15:37
And so again, here are some animation tests
351
925657
1777
Tehát ismét, íme néhány animációs teszt
15:39
from an early stage. (Laughter)
352
927434
4401
a korai szakaszból. (Nevetés)
15:44
And this is what the final product looked like.
353
931835
4170
És így nézett ki a végső termék.
15:59
("Drop It Like It's Hot")
354
947223
22238
("Drop It Like It's Hot")
16:21
So, a lot of bobbing head.
355
969461
2644
Bólogató fejek.
16:24
(Applause)
356
972105
3222
(Taps)
16:27
A lot of bobbing heads in the audience,
357
975327
1901
A közönségben is bólogatnak,
16:29
so we can still see robots influence people.
358
977228
3158
szóval megint láthatjuk, a robotok befolyásolnak minket.
16:32
And it's not just fun and games.
359
980386
2642
Ez nem mind szórakozás és játék.
16:35
I think one of the reasons I care so much
360
983028
2392
Azt hiszem, többek közt azért is foglalkoztatnak annyira
16:37
about robots that use their body to communicate
361
985420
1794
a robotok, amik a testükkel kommunikálnak
16:39
and use their body to move --
362
987214
2193
és mozognak --
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
és megosztok egy kis titkot, amit a robotikában rejtegetni szoktunk --
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
mindegyikük egyszer egy robottal fog élni,
16:47
at some point in their life.
365
995001
2253
az életük egy bizonyos pontján.
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
Valahol az önök jövőjében, robot költözik az életükbe.
16:51
And if not in yours, then in your children's lives.
367
999550
2128
És ha nem az önökébe, akkor a gyerekeik életébe.
16:53
And I want these robots to be --
368
1001678
1789
Ezeket a robotokat pedig olyannak akarom, --
16:55
to be more fluent, more engaging, more graceful
369
1003467
3494
még folyékonyabbnak, vonzóbbnak, kecsesebbnek,
16:59
than currently they seem to be.
370
1006961
1788
mint amilyennek most tűnnek.
17:00
And for that I think that maybe robots
371
1008749
1919
És ehhez, azt hiszem, talán a robotoknak
17:02
need to be less like chess players
372
1010668
1366
kevésbé kellene sakkjátékosokra hasonlítaniuk
17:04
and more like stage actors and more like musicians.
373
1012034
2710
és sokkal inkább színpadi művészekre és muzsikusokra.
17:06
Maybe they should be able to
take chances and improvise.
take chances and improvise.
374
1014744
2939
Talán kockázatvállalóbbnak és improvizatívabbnak kell lenniük.
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
És talán arra is képesnek kell tennünk őket, hogy megjósolják, mit teszünk.
17:12
And maybe they need to be able to make mistakes
376
1020180
2576
És talán tudniuk kell majd hibázni is,
17:14
and correct them,
377
1022756
1223
és kijavítani azokat,
17:16
because in the end we are human.
378
1023979
2036
mert végtére is emberek vagyunk.
17:18
And maybe as humans, robots
that are a little less than perfect
that are a little less than perfect
379
1026015
3371
És talán épp ezért, az emberekhez hasonlóan
a robotokból is
a robotokból is
17:21
are just perfect for us.
380
1029386
1866
a kevésbé tökéletes lesz a tökéletes számunkra.
17:23
Thank you.
381
1031252
1514
Köszönöm.
17:24
(Applause)
382
1032766
3422
(Taps)
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