TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
Ken Goldberg: İnsan olmak üzerine robotlardan 4 ders
Filmed:
Readability: 4.6
387,467 views
Robotlar günlük hayatımıza girdikçe, kendimizi insan olarak sorgulamaya mecbur kalıyoruz. TEDxBerkeley!de Ken Goldberg, robotlarla çalışırken öğrendiği çok insani dört dersi paylaşıyor. (TEDxBerkeley'de çekildi.)
Ken Goldberg - Roboticist
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I know this is going to sound strange,
0
577
2475
Bu size garip gelebilir ama
00:18
but I think robots can inspire us
1
3052
3294
bence robotlar, bize daha iyi bir insan
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
olmamız için ilham verebilir.
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
Ben Bethlehem Çelik ile ünlü
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
Bethlehem, Pennsylvania'da büyüdüm.
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
Babam mühendisti
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
ve ben küçükken bana neyin nasıl
00:35
how things worked.
7
19614
1159
çalıştığını öğretiyordu.
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
Model roketler ve slot arabalar gibi
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
projeler yapardık.
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
Bu, birlikte yaptığımız go-kart.
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
Direksiyondaki benim
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
yanımdakiler de kızkardeşim ve o zamanki en iyi arkadaşım
00:51
and one day,
13
35702
2123
ve bir gün,
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
babam eve geldi, ben 10 yaşındaydım,
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
yemek masasına geldi ve yeni projemizin
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
robot yapmak olduğunu açıkladı.
01:05
A robot.
17
49674
1109
Bir robot.
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
Çok heyecanlanmıştım,
01:08
because at school,
19
53035
1590
çünkü okulda
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
Kevin adında bir kabadayı vardı
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
ve bana sataşıyordu,
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
çünkü sınıftaki tek Yahudi çocuk bendim.
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
Bu iş ile ilgili çalışmaya başlamak için sabırsızlanıyordum
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
çünkü robotumu Kevin ile tanıştırabilecektim. (Gülüşmeler)
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
(Robot sesleri)
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
Ama babamın aklındaki robot böyle değildi.
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
Babam bir krom kaplama fabrikası sahibiydi
01:43
and they had to move
28
87661
2176
ve ağır çelik parçaları
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
kimyasal tankları arasında taşımaları gerekiyordu,
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
dolayısıyla bunun gibi ağır yük kaldırabilecek
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
endüstriyel bir robota ihtiyacı vardı.
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
Ama babam da istediği robotu elde edemedi.
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
Birlikte senelerce çalıştık,
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
ama 1970'lerde
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
amatörlerin kullanabileceği bir teknoloji
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
henüz yoktu.
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
Dolayısıyla Babam bu tür işleri eliyle yapmaya devam etti
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
ve birkaç sene sonra,
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
babama kanser teşhisi konuldu.
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
Yapmaya çalıştığımız robotun ona anlatmaya çalıştığı şey
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
ağırlık kaldırmakla ilgili değildi.
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
Zehirli kimyasallara maruz kalmakla ilgili uyarıyordu.
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
O sırada babam anlamadı
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
ve lösemiye yakalandı
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
ve 45 yaşında vefat etti.
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
Yıkılmıştım
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
ve birlikte yapmaya çalıştığımız robotu asla unutmadım.
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
Üniversitedeyken onun gibi mühendislik okumaya karar verdim.
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
Sonra Carnegie Mellon'a gittim ve robotik üzerine doktoramı yaptım.
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
O zamandan beri robotlar üzerine çalışıyorum.
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
Size bugün
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
dört robot projesinden ve beni daha iyi bir insan
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
olmak için nasıl etkilediklerinden bahsetmek istiyorum.
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
1993'te USC'de genç bir profesördüm
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
ve kendi robotik laboratuvarımı kuruyordum
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
ve o sene World Wide Web çıktı.
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
Hatta hatırlıyorum, beni
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
bundan haberdar edenler öğrencilerimdi
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
ve şaşkınlık içindeydik.
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
Bununla oynamaya başladık ve o akşam,
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
bu yeni, global arayüzü, dünyadaki herhangi bir kişinin
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
laboratuvarımızdaki robotu kullanmasını
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
sağlamak için kullanabileceğimizi farkettik
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
Dövüştürmek veya endüstriyel işler yaptırmak yerine
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
bitki eken bir robot yapıp
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
bu robotu en ortaya koymaya
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
ve adını Telegarden koymaya karar verdik.
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
Ve robotun elindeki tutacak bölümüne bir kamera koyup
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
özel komutlar ve yazılımlar yazdık ki
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
dünyanın heryerinden insanlar içeri girebilsin
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
ve ekrana tıklayarak
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
robotu hareket ettirebilsin
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
ve bahçeyi ziyaret edebilsin.
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
Ayrıca sizin katılıp, uzaktan bahçeyi sulamamıza yardım etmenizi
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
sağlayan başka bir yazılım kurduk
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
ve eğer birkaç kez sularsanız,
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
size ekmeniz için kendi tohumunuzu veriyorduk.
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
Bu bir projeydi, bir mühendislik projesiydi
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
ve tasarımı, sistem tasarımı üzerine makaleler
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
yayınladık ama ayrıca biz bunu bir
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
sanat eseri olarak gördük.
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
İlk senesinden sonra, Avusturya'daki
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
Ars Electronica Müzesi tarafından
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
lobilerine kurulmak için davet edildi.
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
Yaklaşık 9 yıl boyunca günün 24 saati orada
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
online olduğunu söylemekten mutluluk duyuyorum.
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
O robot, tarihteki tüm robotlardan daha
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
fazla insan tarafından kullanıldı.
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
Bir gün,
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
durup dururken bir öğrenci
05:00
from a student,
91
285012
2015
beni aradı
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
ve basit ama derin bir soru sordu.
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
"Robot gerçek mi" dedi.
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
Herkes gerçek olduğunu düşünmüştü
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
ve biz de gerçek olduğunu biliyorduk çünkü onunla çalışıyorduk.
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
Ama ben ne demek istediğini anladım,
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
çünkü bir bahçedeki çiçeklerin birkaç tane fotoğrafını
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
çekip sonra bir bilgisayar sisteminde dizinini kurup
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
aslında ortada hiçbir şey yokken gerçek bir
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
robot varmış gibi göstermek mümkündü.
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
Düşündükçe, farkı nasıl anlayacağını
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
söyleyebileceğim iyi bir yanıt bulamadım.
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
Bu tam, burada, Berkeley'de, bir pozisyon teklifi geldiği
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
sırada olmuştu,
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
buraya geldiğimde, felsefe dalında dünyaca tanınmış
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
bir profesör olan Hubert Dreyfus'u aradım
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
ve bu konuda kendisiyle konuştum, bana
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
"Bu, felsefedeki en eski ve en merkezi problemlerden
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
biridir. Bir ucu kuşkuculara ve
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
diğer ucu Descartes'e kadar dayanır.
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
Epistemolojinin konusu, bir şeyin
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
gerçek olduğunun nasıl bilinebileceğinin çalışmasıdır." dedi.
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
Sonra o ve ben beraber çalışmaya başladık
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
ve yeni bir terim oluşturduk: telepistemoloji
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
bilginin üzerine uzaktan çalışmak.
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
Önde gelen sanatçıları, mühendisleri
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
ve filozofları bu konu hakkında makale yazmaya davet ettik
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
ve sonuçlar MIT Press'in bu
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
kitabında toplandı.
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
Herkesin doğru olduğuna inandığı şeyi
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
sorgulayan bu öğrenci sayesinde,
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
bu proje bana önemli bir hayat dersi verdi,
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
her zaman varsayımları sorgula.
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
Size anlatacağım ikinci proje
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
Telegarden'dan çıktı.
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
Telegarden çalışırken insanların birbirleriyle
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
nasıl iletişim kurdukları ve bahçeyle ne yaptıkları
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
benim ve öğrencilerimin ilgisini çekiyordu.
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
Robot bahçeden çıkabilse ve başka bir
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
ilginç çevreye gidebilse ne olur diye
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
düşünmeye başladık.
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
Örneğin, Beyaz Saray'daki bir akşam yemeği davetine
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
katılabilse ne olurdu? (Gülüşmeler)
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
Sistem tasarımına ve kullanıcı arayüzüne, donanımdan
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
daha fazla ilgi duyduğumuzdan dolayı
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
partiye gidecek bir insan yerine robot
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
koymaktansa, robotun yerine bir insan koyalım
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
diye karar verdik.
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
Buna Tele-Aktör adını verdik.
07:21
We got a human,
140
425978
2032
Çok sosyal
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
ve girişken bir insanı aldık
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
ve başına çeşitli ekipman, kamera ve
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
mikrofonlar olan bir kask takıp
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
kablosuz İnternet bağlantısı olan bir sırt çantası verdik
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
ve istediğimiz uzaktaki ilginç bir çevreye gitmesi
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
ve sonra İnternet üzerinden insanların, onun yaşadıklarını
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
deneyimleyebilmeleriydi
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
böylece gördüklerini görebileceklerdi,
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
ama daha da önemlisi, birbirleriyle etkileşime geçerek
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
insanın ne yapacağı hakkında
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
nereye gideceği hakkında fikirler yürüterek
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
ve sonra bunları Tele-Aktöre ileterek
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
katılım sağlayabileceklerdi.
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
Tele-Aktörümüzü San Francisco'daki
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
Webby Ödüllerine götürme şansı elde ettik
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
ve o senenin sunucusu Sam Donaldson'du.
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
Perde kalkmadan önce, ne yapacağımızı
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
Donaldson'a açıklamak için yaklaşık 30 saniyem vardı
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
ve "Tele-Aktör sahnede
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
size katılacak. Bu
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
yeni deneysel bir proje"
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
ve insanlar onu ekranlarında izliyorlar
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
işin içinde kameralar ve mikrofonlar var
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
ve kulağında da bir kulaklık var
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
ağ üzerindeki insanlar ona ne yapması gerektiği
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
hakkında tavsiye veriyorlar." dedim.
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
O da, "Bir saniye,
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
benim yaptığım iş bu." dedi. (Gülüşmeler)
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
Konsepti çok sevdi,
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
ne zaman ki Tele-Aktör sahneye çıkıp
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
onun yanına yürüdüğünde ve ona dudaklarından kocaman bir
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
öpücük verdiğinde. (Gülüşmeler)
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
Çok şaşırmıştık.
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
Bunun olabileceğini hiç düşünmemiştik.
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
Donaldson çok iyiydi. Karşılığında ona kocaman sarıldı
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
ve her şey iyi gitti.
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
Ama o gece toplanırken
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
Tele-Aktör'e, Tele-Yönetmenlerin Sam Donaldson'u
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
öpmesine nasıl karar verdiklerini sordum.
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
Böyle bir karar vermediklerini söyledi.
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
Tam sahneye çıkmak üzereyken Tele-Yönetmenlerin hala ne yapması
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
gerektiğine karar vermeye çalıştıklarını
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
ve dolayısıyla sahneye çıkıp kendisine
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
en doğal gelen şeyi yaptığını söyledi. (Gülüşmeler)
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
Tele-Aktörün o geceki başarısı
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
çok iyi bir aktris olmasındaydı.
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
İçgüdülerine ne zaman güvenmesi gerektiğini biliyordu
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
dolayısıyla bu proje bana hayatla ilgili başka bir ders verdi,
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
şüphe duyuyorsan, doğaçlama yap. (Gülüşmeler)
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
Üçüncü proje, babam hastanedeyken
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
yaşadığım deneyimlerden ortaya çıktı.
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
Bir tedavi görüyordu,
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
kemoterapi tedavileri ve brankiterapi adı verilen ilgili
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
bir tedavi daha var. Bu tedavide küçük, radyoaktif tohumlar
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
kanserli tümörleri tedavi etmek için vücuda yerleştiriliyor.
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
Bu, burada görebileceğiniz gibi
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
cerrahların vücuda iğneler sokarak tohumları
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
göndermesi ile yapılıyor ve tüm bunlar,
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
tüm bu iğneler paralel olarak yerleştiriliyor,
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
dolayısıyla bu iğnelerden bazılarının
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
hassas organlara girerek bu organlarda
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
travma ve yan etkilerle sonuçlanan zararlar
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
vermesi çok sık görülüyordu.
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
Öğrencilerim ve ben, iğnelerin farklı açılarla sokulabileceği
10:49
modify the system
205
633125
3485
şekilde sistemi modifiye edip
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
edemeyeceğimizi düşündük.
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
Bunun simülasyonunu yaptık ve bazı
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
optimizasyon algoritmaları geliştirip simülasyonunu yaptık
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
böylece hassas organlardan kaçınmamıza ramen
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
radyasyon ile tümörlerin kapsanmasını
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
başarabileceğimizi gösterebildik.
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
Şimdi UCSF'deki doktorlarla ve
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
Johns Hopkins'teki mühendislerle çalışıyoruz
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
ve sonsuz sayıda açı ile iğnelerin sokulmasını
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
sağlayabilecek özel bir tasarım olan bir
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
robot yapıyoruz şu anda,
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
burada görebileceğiniz gibi, hassas organlardan
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
kaçınarak hedeflerine ulaşabiliyorlar.
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
Dolayısıyla iğnelerin paralel olmaları gerektiği
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
varsayımını sorgulamamız sayesinde bu proje
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
bana önemli bir ders verdi: Şüphe duyuyorsan --
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
Yolun kapalıysa, etrafından dolaş.
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
Son proje de medikal robotik ile alakalı.
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
Bu da Vinci ameliyat robotu adı verilen bir sistem üzerine
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
kurulan ve
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
satın alınabilen bir cihaz.
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
Dünya çapında 2.000'in üzerinde hastanede kullanılıyor
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
ve amacı, cerrahın kendi çalışma
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
alanında rahatlıkla ameliyatını yapabilmesi
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
ama ameliyatlardaki dikiş atmak gibi
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
çoğu yan görev çok rutin ve sıkıcı
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
ve şu anda bunların tamamı
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
cerrahın kendi özel kontrolü altında gerçekleştiriliyor
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
bu yüzden cerrah zamanla yoruluyor.
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
Biz de düşündük,
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
robotu bu bu yan görevlerin bazılarını
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
gerçekleştirmek için programlayıp
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
cerrahların, ameliyatın daha önemli
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
bölümlerine konsantre olmalarını sağlayabilsek
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
ve hatta robotun bu işleri biraz daha hızlı yapmasını
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
sağlayıp ameliyatın süresini kısaltsak ne olur?
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
Bir robotu böyle hassas işler yapmak
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
için programlamak zordur ama burada,
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
Berkeley'deki meslektaşım Pieter Abbeel,
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
robotlara örnek üzerinden öğretmek için yeni teknikler geliştirdi.
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
Robotların helikopter uçurmasını,
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
çok ilginç ve güzel akrobatik hareketler yaptırmasını
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
normalde bunları uçuran uzmanları izleyerek sağladı.
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
Biz de bu robotlardan birini aldık.
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
Pieter ve öğrencileriyle çalışmaya başladık
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
ve bir cerrahtan bir görev gerçekleştirmesini istedik
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
robotla yaptığımız şuydu,
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
robottan istediğimiz,
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
cerrah görevi gerçekleştiriyor
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
ve biz robotun hareketlerini kaydediyoruz.
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
İşte bir örnek, sekiz şeklini kullanacağım,
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
bir sekiz şekli örneği üzerinden izlenecek.
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
Burada robot yaptığında,
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
işte bu robotun şeklinin nasıl göründüğü,
13:39
those three examples.
260
803572
1174
bu üç örnek.
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
Bunlar benim gibi bir aceminin yapabileceğinden
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
çok daha iyi ama hala sarsak ve özensiz.
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
Biz bu örneklerin, verilerin, hepsini kaydedip
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
bir dizi basamakdan geçiyoruz.
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
İlk olarak ses tanımadan, dinamik zaman bükmesi
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
adı verilen bir teknik kullandık, ve bu bizim
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
tüm örnekleri geçici olarak sıraya sokmamızı sağlıyor,
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
sonra Kalman filtrelemesi uyguluyoruz,
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
bu kontrol teorisinden bir teknik ve tüm
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
gürültüyü istatistiksel olarak analiz edip
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
altında yatan ve istenilen eğriyi çıkarmamızı sağlıyor.
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
Şimdi de bu insan örneklerini alıyoruz ki
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
bunların hepsi gürültülü ve kusurlu,
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
ve bunlardan robot için anlamlı görev eğrisi
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
ve kontrol dizisini çıkarıyoruz.
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
Bunu robota uyguladığımızda,
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
neler olduğunu gözlemleyip,
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
tekrarlamalı öğrenme adı verilen bir teknikler dizisini
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
kullanarak kontrolleri ayarlıyoruz.
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
Sonra hızı birazcık arttırıyoruz.
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
Sonuçları gözlemliyoruz, kontrolleri tekrar ayarlıyoruz,
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
ve ne olduğunu gözlemliyoruz.
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
Ve bunu bir çok kez tekrarlıyoruz.
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
İşte sonuç burada.
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
Bu tekrarlanan görev eğrisi
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
ve bu da robotun insan hızında hareketi.
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
Bu, insanın dört katı hızında.
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
Bu, yedi katı.
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
Ve bu da robotun insan hızından 10 kat daha
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
hızlı çalışması.
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
Yani, robotun, ameliyat alt görevi gibi hassas bir
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
görevi insan hızından 10 kat daha hızlı
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
gerçekleştirmesini sağlayabiliyoruz.
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
Yani bu proje de, pratik yapmayı ve öğrenmeyi içerdiğinden,
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
bir şeyi tekrar tekrar yapmayı içerdiğinden,
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
ayrıca da bir ders, bu ders:
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
eğer bir şeyi iyi yapmak istiyorsan,
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
tekrarlamak, tekrarlamak, ve tekrarlamanın yerini hiçbir şey alamaz.
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
İşte bunlar seneler boyunca robotlar ve robotikten
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
öğrendiğim dört ders,
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
robotik alanı zamanla çok daha
15:48
over time.
302
932121
2168
iyileşti.
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
Şimdilerde, lise öğrencileri babam ve benim yapmaya
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
çalıştığımız endüstriyel robot gibi robotlar yapabiliyor.
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
Ve şimdi, bir kızım var,
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
adı Odessa.
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
Sekiz yaşında
16:07
and she likes robots, too.
308
951682
2424
ve o da robotları seviyor.
16:10
Maybe it runs in the family. (Laughter)
309
954106
2414
Belki de babadan çocuğa geçiyordur. (Gülüşmeler)
16:12
I wish she could meet my dad.
310
956520
3647
Babamla tanışabilmiş olmasını isterdim.
16:16
And now I get to teach her how things work,
311
960167
2900
Şimdi ona nelerin nasıl çalıştığını öğretebiliyorum,
16:18
and we get to build projects together, and I wonder
312
963067
2772
ve birlikte projeler yapabiliyoruz ve bunlardan
16:21
what kind of lessons that she'll learn from them.
313
965839
4308
ne tür dersler öğreneceğini merak ediyorum.
16:26
Robots are the most human
314
970147
2607
Robotlar, makinelerimiz arasında
16:28
of our machines.
315
972754
2229
en insan olanları.
16:30
They can't solve all of the world's problems,
316
974983
3085
Dünyanın tüm sorunlarını çözemezler,
16:33
but I think they have something important to teach us.
317
978068
4358
ama bence bize öğretecekleri önemli şeyler var.
16:38
I invite all of you to think about the innovations
318
982426
3343
Hepinizi, ilgilendiğiniz yenilikler, istediğiniz
16:41
that you're interested in,
319
985769
2675
makineler üzerine
16:44
the machines that you wish for,
320
988444
3216
düşünmeye ve size neler söylüyor
16:47
and think about what they might be telling you,
321
991660
3169
olabileceklerini düşünmeye davet ediyorum,
16:50
because I have a hunch
322
994829
2063
çünkü içimden bir ses
16:52
that many of our technological innovations,
323
996892
2087
hayalini kurduğumuz teknolojik yeniliklerin
16:54
the devices we dream about,
324
998979
2658
ve cihazlarımızın bize daha iyi
16:57
can inspire us to be better humans.
325
1001637
3964
insanlar olmamız için ilham verebileceğini söylüyor.
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
Teşekkürler. (Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Ken Goldberg - RoboticistKen Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art.
Why you should listen
Ken Goldberg is a Professor of Industrial Engineering and Operations Research in Robotics, Automation, and New Media at UC Berkeley and holds a position at UC San Francisco Medical School where he researches medical applications for robotics. Born in Nigeria and raised in Bethlehem, Pennsylvania, Ken hold degrees in Electrical Engineering and Economics from the University of Pennsylvania and received his Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University. He is widely recognized as an engineer, a teacher, and an artist – receiving the Joseph F. Engelberger Robotics Award in 2000, the IEEE Major Educational Innovation Award in 2001, and Isadora Duncan Award in 2006 for his Ballet Mori project, performed by the San Francisco Ballet. His works have been exhibited at the Whitney Biennial in New York City, the Pompidou Centre in Paris, and the Ars Electronica in Linz. His book, The Robot in the Garden, was published in March of 2000 by the MIT Press.
Ken Goldberg | Speaker | TED.com