TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Родни Брукс: Почему мы будем полагаться на роботов
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
Паникёры утверждают, что роботы просто заменят людей на рабочем месте. На самом деле роботы могут стать незаменимыми помощниками, которые освобождают наше время для решения менее рутинных проблем и выполнения механической работы. Родни Брукс обращает внимание на то, насколько это может быть ценно в свете того, что количество трудоспособного населения снижается, а процент людей, вышедших на пенсию, растёт. Он представляет нам Бакстера, робота, который может двигать глазами и реагирует на прикосновение. Бакстер мог бы работать вместе со стареющим населением, и даже помогать пожилым людям дома.
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Well, Arthur C. Clarke,
0
1010
1300
Артур Чарльз Кларк,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
известный писатель 50-х годов,
однажды сказал:
однажды сказал:
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
«Мы переоцениваем значение техники
в краткосрочной перспективе,
в краткосрочной перспективе,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
и недооцениваем в долгосрочной».
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Мне кажется, это относится к страху,
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
что из-за искусственного интеллекта
и роботизации исчезают рабочие места.
и роботизации исчезают рабочие места.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Что мы переоцениваем технологии
в короткой перспективе.
в короткой перспективе.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Но я волнуюсь о том, сумеем ли мы
в долгосрочной перспективе
получить технологии, которые нам нужны.
в долгосрочной перспективе
получить технологии, которые нам нужны.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Потому что демографическая ситуация
сейчас такова, что скоро мы останемся
с большим количеством работы, которую некому делать,
сейчас такова, что скоро мы останемся
с большим количеством работы, которую некому делать,
00:45
and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future.
9
33085
5375
и что мы, наше общество, в будущем
вынужденно будет строиться
на стальных плечах роботов.
вынужденно будет строиться
на стальных плечах роботов.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
И я боюсь, что у нас
будет недостаточно роботов.
будет недостаточно роботов.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Но страх потерять работу из-за развития
технологий распространился уже давно.
технологий распространился уже давно.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
В далёком 1957 году на экраны
вышел фильм со Спенсером Трейси и Кэтрин Хепберн.
вышел фильм со Спенсером Трейси и Кэтрин Хепберн.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
Вы все знаете, как он заканчивается.
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Спенсер Трейси принёс компьютер,
ЭВМ образца 1957 года,
ЭВМ образца 1957 года,
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
чтобы помочь библиотекарям.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Библиотекари в компании занимались тем,
что отвечали на вопросы руководства, например,
что отвечали на вопросы руководства, например,
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
«Как зовут оленей Санта-Клауса?»
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
Они отыскивали эту информацию.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
Эта ЭВМ должна была
помочь им в этой работе.
помочь им в этой работе.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Ну, конечно, ЭВМ в 1957
была в этом не особенно полезной.
была в этом не особенно полезной.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Библиотекари боялись,
что останутся без работы.
что останутся без работы.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
Но на деле случилось совсем не это.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Количество рабочих мест для библиотекарей
росло ещё долго после 1957 года.
росло ещё долго после 1957 года.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
И только когда в игру вступил интернет,
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
появился веб и поисковые системы,
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
спрос на библиотекарей снизился.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Я думаю, что все, кто жил
в 1957 совершенно недооценивали,
в 1957 совершенно недооценивали,
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
какого уровня достигнет техника сегодня,
что мы сможем носить её с собой в руке или в кармане.
что мы сможем носить её с собой в руке или в кармане.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Мы можем просто спросить:
«Как зовут оленей Санта-Клауса?» —
и мгновенно получим ответ,
«Как зовут оленей Санта-Клауса?» —
и мгновенно получим ответ,
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
как и на любой другой вопрос.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Кстати, заработная плата библиотекарей
росла в США быстрее,
росла в США быстрее,
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
чем зарплата других работников
в тот же период,
в тот же период,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
потому что библиотекари
начали дружить с компьютерами.
начали дружить с компьютерами.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Компьютеры стали инструментами, и у них
было больше инструментов,
чем они могли использовать,
было больше инструментов,
чем они могли использовать,
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
и в это время
они стали чрезвычайно эффективными.
они стали чрезвычайно эффективными.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Тоже самое произошло в офисах.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
В старые времена
люди тоже использовали таблицы,
люди тоже использовали таблицы,
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
которые представляли собой
разрозненные листы бумаги,
разрозненные листы бумаги,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
и данные подсчитывались вручную.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
И вот какая интересная вещь произошла.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
Когда в 80-е началась
компьютерная революция,
компьютерная революция,
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
программы для работы с таблицами
настраивались для офисных работников,
настраивались для офисных работников,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
но не для того, чтобы их заменить,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
а чтобы использовать способности
офисных работников к программированию.
офисных работников к программированию.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Офисные работники
стали программировать таблицы.
стали программировать таблицы.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
У них стало больше полномочий.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Им больше не нужно было
выполнять рутинные расчёты,
выполнять рутинные расчёты,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
они могли делать что-то более значимое.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Сегодня мы начинаем сталкиваться
с роботами в повседневной жизни.
с роботами в повседневной жизни.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
На этой картинке слева — PackBot,
разработанный компанией iRobot.
разработанный компанией iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Когда в Ираке и Афганистане солдаты
натыкались на придорожные бомбы,
натыкались на придорожные бомбы,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
вместо того чтобы надевать
защитный костюм, выходить из машины
и тыкать в них палкой,
защитный костюм, выходить из машины
и тыкать в них палкой,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
как они делали примерно до 2002 года,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
они отправляли туда робота.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
То есть робот
берет на себя опасную работу.
берет на себя опасную работу.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
А справа — TUG, их производит
компания Aethon из Питтсбурга.
компания Aethon из Питтсбурга.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Сотни таких можно найти
в больницах по всей Америке.
в больницах по всей Америке.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Они относят
грязные простыни в прачечную.
грязные простыни в прачечную.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Отвозят грязную посуду на кухню.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Доставляют лекарства из аптеки.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Это освобождает медсестёр и санитарок
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
от рутинных обязанностей
и механической работы,
и механической работы,
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
чтобы они могли
больше времени проводить с пациентами.
больше времени проводить с пациентами.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
На самом деле, роботы стали как бы
вездесущими в нашей жизни во многих отношениях.
вездесущими в нашей жизни во многих отношениях.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Но я думаю, что когда речь заходит
о промышленных роботах,
люди испытывают своего рода страх,
о промышленных роботах,
люди испытывают своего рода страх,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
потому что когда тебя окружают
промышленные роботы, это опасно.
промышленные роботы, это опасно.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Чтобы управлять ими, вы должны понимать
шестимерные векторы и кватернионы.
шестимерные векторы и кватернионы.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
Поэтому обычные люди
не могут с ними взаимодействовать.
не могут с ними взаимодействовать.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Я думаю, это тот вид технологий,
который развивается неправильно.
который развивается неправильно.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Он оттеснил работника от технологии.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
А я думаю, нам следует
обратить внимание на технику,
обратить внимание на технику,
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
с которой могут взаимодействовать
обычные люди.
обычные люди.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Поэтому я хочу рассказать вам сегодня
о Бакстере, о котором уже говорили.
о Бакстере, о котором уже говорили.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Бакстер, как мне кажется —
первое поколение роботов,
первое поколение роботов,
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
в котором обычные люди
могут менять заводские настройки.
могут менять заводские настройки.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Вот, Бакстер здесь.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Это Крис Харберт из Rethink Rorotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
У нас здесь конвейер.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
И если освещение не слишком яркое.
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
А, вот! Бакстер взял объект с конвейера.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
Он собирается перенести его сюда
и положить вниз.
и положить вниз.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
И потом вернётся за следующим объектом.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Интересно, что у Бакстера
есть зачатки здравого смысла.
есть зачатки здравого смысла.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Кстати, что происходит с глазами?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Глаза находятся здесь, на экране.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Они вначале смотрят в сторону,
куда робот собирается двинуться.
куда робот собирается двинуться.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Поэтому человек,
который взаимодействует с роботом,
который взаимодействует с роботом,
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
понимает, что тот собирается делать,
и не удивляется его движениям.
и не удивляется его движениям.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Сейчас Крис взял объект у него из руки,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
и Бакстер не продолжил начатое движение,
не попытался положить объект.
не попытался положить объект.
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
Он вернулся и понял,
что ему нужно взять следующий.
что ему нужно взять следующий.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
В нем есть немного здравого смысла,
в том, как он двигается и выбирает объекты.
в том, как он двигается и выбирает объекты.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
С Бакстером можно
безопасно взаимодействовать.
безопасно взаимодействовать.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
C современным промышленным роботом
взаимодействовать вы бы не захотели.
взаимодействовать вы бы не захотели.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Но с Бакстером это не опасно.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Он чувствует воздействие, понимает,
что Крис находится здесь,
что Крис находится здесь,
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
и не пытается протянуться
через него и задеть его.
через него и задеть его.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Но мне кажется, что самое интересное
в Бакстере — пользовательский интерфейс.
в Бакстере — пользовательский интерфейс.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Крис сейчас подойдёт
и возьмёт другую руку.
и возьмёт другую руку.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
И вот, когда это происходит, робот
переходит в режим нулевой силы
с компенсацией силы тяжести,
переходит в режим нулевой силы
с компенсацией силы тяжести,
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
и на экране появляется графика.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Слева на экране видны иконки, которые
показывают, что происходило с его правой рукой.
показывают, что происходило с его правой рукой.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Он собирается что-то взять в руку,
он собирается перетащить это вот туда,
он собирается перетащить это вот туда,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
нажать кнопку
и выпустить эту вещь из руки.
и выпустить эту вещь из руки.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
И робот понимает: а…, он, наверное, имеет в виду,
что я собираюсь опустить этот предмет.
что я собираюсь опустить этот предмет.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Показывает там маленькую иконку.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Крис подходит сюда, сжимает его пальцы
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
и робот понимает: ага,
ты хочешь, чтобы я взял объект.
ты хочешь, чтобы я взял объект.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
На экране появляется зелёный значок,
который это обозначает.
который это обозначает.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Он собирается указать область,
в которой робот должен взять предмет.
в которой робот должен взять предмет.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Крис просто двигает рукой робота, и тот
понимает, что это была область поиска.
понимает, что это была область поиска.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
Её не пришлось указывать в меню.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Сейчас Бакстер собирается отключиться
и изучить, как выглядит этот объект,
и изучить, как выглядит этот объект,
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
а мы возвращаемся к разговору.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Итак, в продолжение,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
я хочу рассказать о том,
как это происходит на фабриках.
как это происходит на фабриках.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Этих роботов мы каждый день
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
отправляем на фабрики по всей стране.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Это Милдред.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Она работает на фабрике в Коннектикуте.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Она проработала на конвейере
больше 20 лет.
больше 20 лет.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Через час после того, как она
впервые увидела промышленного робота,
впервые увидела промышленного робота,
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
она запрограммировала его
выполнять некоторые задачи на фабрике.
выполнять некоторые задачи на фабрике.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Милдред решила,
что роботы ей очень нравятся.
что роботы ей очень нравятся.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Робот выполнят простые повторяющиеся действия,
которое прежде приходилось выполнять ей.
которое прежде приходилось выполнять ей.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Теперь у неё для этого есть робот.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
Когда мы впервые отправились
поговорить с рабочими на фабриках
поговорить с рабочими на фабриках
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
о том, как мы могли бы научить роботов
лучше с ними взаимодействовать,
лучше с ними взаимодействовать,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
одним из вопросов,
которые мы задавали, был:
которые мы задавали, был:
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
«Вы хотите, чтобы ваши дети
работали на фабрике?»
работали на фабрике?»
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
Общий ответ звучал так: «Нет, я хочу,
чтобы у них была работа получше».
чтобы у них была работа получше».
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Поэтому Милдред — типичный пример
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
сегодняшнего рабочего фабрики в США.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Обычно это возрастные люди, и они
становятся всё старше и старше.
становятся всё старше и старше.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Не так много молодёжи
приходит работать на фабрику.
приходит работать на фабрику.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
И поскольку их задачи становятся
более обременительными для них,
более обременительными для них,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
мы должны дать им инструменты,
с которыми они смогут взаимодействовать,
с которыми они смогут взаимодействовать,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
чтобы они стали частью решения,
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
чтобы они могли продолжать работать,
и мы продолжали что-то производить в США.
и мы продолжали что-то производить в США.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
И поэтому наше видение в том,
чтобы Милдред, линейный работник,
чтобы Милдред, линейный работник,
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
стала Милдред,
которая тренирует роботов.
которая тренирует роботов.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Она встала на ступеньку выше,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
как и офисные работники в 80-х годах
повысили уровень того, что они могли делать.
повысили уровень того, что они могли делать.
07:35
We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use.
144
443509
4084
Мы не даём им инструменты, которые они
должны изучать несколько лет,
прежде чем начать использовать.
должны изучать несколько лет,
прежде чем начать использовать.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Это инструменты, работать с которыми
они могут научиться в течение нескольких минут.
они могут научиться в течение нескольких минут.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Есть две великие силы, неизбежные
и обладающие собственной логикой.
и обладающие собственной логикой.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
Это изменение климата и демография.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Демография на самом деле
изменит наш мир.
изменит наш мир.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Это процент взрослого
трудоспособного населения.
трудоспособного населения.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
Последние 40 лет
эта цифра понемногу снижалась.
эта цифра понемногу снижалась.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Но в ближайшие 40 лет
она изменится радикально, даже в Китае.
она изменится радикально, даже в Китае.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Процент людей трудоспособного возраста
драматически падает.
драматически падает.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Соответственно, процент людей
пенсионного возраста очень быстро растёт,
пенсионного возраста очень быстро растёт,
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
поскольку бейби-бумеры
выходят на пенсию.
выходят на пенсию.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Это значит, что будет больше людей,
которые получат меньше денег
от социального страхования,
которые получат меньше денег
от социального страхования,
08:20
competing for services.
156
488977
2633
конкурирующих за услуги.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Но более того, становясь старше,
мы становимся слабее,
мы становимся слабее,
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
и больше не можем делать
всё то, что привыкли делать.
всё то, что привыкли делать.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Если мы посмотрим на данные о возрасте
работников, которые ухаживают
за больными и престарелыми,
работников, которые ухаживают
за больными и престарелыми,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
мы увидим, что буквально на наших глазах
они становятся всё старше и старше.
они становятся всё старше и старше.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
Вот что, согласно статистике,
происходит прямо сейчас.
происходит прямо сейчас.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
Поскольку растёт количество людей,
достигших пенсионного возраста,
достигших пенсионного возраста,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
будет всё меньше людей,
которые о них заботятся.
которые о них заботятся.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
И я думаю, нам действительно
понадобится помощь роботов.
понадобится помощь роботов.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Я не имею в виду,
что роботы станут нашими партнёрами.
что роботы станут нашими партнёрами.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
Я говорю о роботах, выполняющих работу,
которую мы обычно делаем сами,
которую мы обычно делаем сами,
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
но с возрастом она даётся всё тяжелее.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Вытащить покупки из машины,
поднять их по лестнице, отнести на кухню.
поднять их по лестнице, отнести на кухню.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
Или даже, когда мы
станем намного старше,
станем намного старше,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
вождение автомобиля,
чтобы мы могли навещать знакомых.
чтобы мы могли навещать знакомых.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Мне кажется, робототехника даёт людям
шанс сохранить достоинство в старости,
шанс сохранить достоинство в старости,
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
благодаря контролю над роботами.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Нам не нужно будет полагаться на людей,
которых становится всё меньше, чтобы помочь нам.
которых становится всё меньше, чтобы помочь нам.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
И поэтому я уверен, что мы
будем проводить больше времени
будем проводить больше времени
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
с роботами вроде Бакстера
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
и сталкиваться с роботами вроде Бакстера
в работе и повседневной жизни.
в работе и повседневной жизни.
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Давай, Бакстер, отлично.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
И что в ближайшие 40 лет мы все
привыкнем полагаться на роботов
привыкнем полагаться на роботов
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
как часть нашей повседневной жизни.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Большое спасибо.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - RoboticistRodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out.
Why you should listen
Former MIT professor Rodney Brooks studies and engineers robot intelligence, looking for the holy grail of robotics: the AGI, or artificial general intelligence. For decades, we've been building robots to do highly specific tasks -- welding, riveting, delivering interoffice mail -- but what we all want, really, is a robot that can figure things out on its own, the way we humans do.
Brooks realized that a top-down approach -- just building the biggest brain possible and teaching it everything we could think of -- would never work. What would work is a robot who learns like we do, by trial and error, and with many separate parts that learn separate jobs. The thesis of his work which was captured in Fast, Cheap and Out of Control,went on to become the title of the great Errol Morris documentary.
A founder of iRobot, makers of the Roomba vacuum, Brooks is now founder and CTO of Rethink Robotics, whose mission is to apply advanced robotic intelligence to manufacturing and physical labor. Its first robots: the versatile two-armed Baxter and one-armed Sawyer. Brooks is the former director of CSAIL, MIT's Computers Science and Artificial Intelligence Laboratory.
Rodney Brooks | Speaker | TED.com