TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Rodney Brooks: Robotlara neden ihtiyaç duyuyoruz?
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
Gelecekte robotların insanların yerini alacağı fikrini benimsemiş felaket tellalları her yerde. Fakat, robotlar birlikte çalışabilecek mükemmel iş ortakları haline gelebilir, gündelik işler üzerinde daha az zaman harcamamızı sağlayarak bize zaman kazandırabilirler. Rodney Brooks, konuşmasında robotların bizlere sağlayabileceği bu imkanların, değişen nüfus dağılımı istatistikleri doğrultusunda ne kadar değerli bir hale gelebileceğinden bahsediyor. Brooks, bizlere sıradan insanların da etkileşim kurabileceği, gözlere, kollara ve hissedebilme yetisine sahip Baxter'ı tanıtıyor. Üstelik Baxter, idare edebilmesi oldukça kolay ve yaş ortalaması hızla yükselen toplum için mükemmel bir fırsat.
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
Arthur C. Clarke,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
1950'lerden ünlü bilimkurgu yazarı
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
der ki, ''Bizler teknolojinin kısa vadeli etkilerini gözümüzde büyütürken,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
uzun vadeli etkilerini hafife alıyoruz.''
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Bana göre bizi korkutan kısım,
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
biraz da yapay zeka ve robotların bazı iş alanlarında insanların yerini alacak olmasıyla alakalı.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Yani, kısa vadede teknolojiden beklentimiz oldukça yüksek.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Fakat, uzun vadede teknolojinin gerekli seviyede gelişip gelişmeyeceği de ayrı bir muamma.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Çünkü gelecekte toplumsal istatikler bizi yapılacak çok sayıda işle baş başa bırakacakken
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
toplumumuz da çelik robotların omuzları üzerinde yapılanacak.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Beni korkutan, yeterli sayıda robotumuzun olmaması ihtimali.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Fakat, teknolojinin gelişmesiyle insanların işlerini kaybetmesi fikri uzun zamandır akılları meşgul etmekte.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
1957'ye dönelim. Bir Spencer Tracy, Katherine Hepburn filmi vardı,
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
nasıl bittiğini hatırlarsınız.
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy, kütüphane görevlilerine yardımcı olmak amacıyla
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
birden fazla sistemi idare edebileceği bir bilgisayar getiriyordu.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Kütüphane görevlileri, idari işlerin yürütülmesi amacıyla
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
''Noel Baba'nın geyiklerinin adları nedir?''
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
gibi sorulara cevap verirlerdi.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
Ve bu ana bilgisayar, görevlilere bu konuda yardımcı olacaktı.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Tabi ki 1957'den bir ana bilgisayar bu tarz işler için pek kullanılmadı.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Görevliler bu bilgisayar yüzünden işlerini kaybetmekten oldukça endişeliydiler
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
fakat olaylar böyle gelişmedi.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Kütüphane görevlileri için uygun iş sayısı 1957'den sonra oldukça arttı.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
Bu artış, İnternet'in kullanılmaya başlanmasıyla da son bulmadı.
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
Kütüphane görevlilerini bitiren,
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
web ve arama motorlarının ortaya çıkışı oldu.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Ve eminim ki 1957'de yaşamış herkes
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
bugün ellerimizde ve ceplerimizde bulunan teknolojinin seviyesini kesinlikle küçümsemişlerdi.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Şimdiyse ''Noel Baba'nın geyiklerinin adları nedir?'' sorusuna hemen cevap alabilir
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
ya da dilediğimizi sorabiliriz.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Bu arada, kütüphane görevlilerinin maaşları,
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
o dönem Amerika Birleşik Devletleri'ndeki diğer işlerin maaşlarından hızlıca yükselmekteydi
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
çünkü onlar bilgisayarlarla adeta iş ortağı olmuşlardı.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Bilgisayarlar rahatlıkla kullanabileceğimiz araç-gereçlere dönüştüler
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
ve kazandıkları birçok işlevle o dönemde daha etkili hale geldiler.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Aynı durum ofislerde de kendini göstermişti.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
Önceleri, insanlar devasa, kalın defterler kullanıyorlardı.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Üzerinde çizelgeler ve tablolar bulunan bu sayfalardaki her bilgi
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
elle hesaplanmaktaydı.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Fakat ilginç bir gelişme oldu.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
1980 civarındaki kişisel bilgisayar devrimiyle,
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
ofis çalışanları için tablolama programları geliştirildi.
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
Bu programlar çalışanların yerini almıyordu,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
aksine, çalışanlara yazılımcı statüsü kazandırarak iş kapasitelerini arttırıyordu.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Yani, ofis çalışanları artık ''tablolama programı yazılımcısı'' olmuşlardı.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Dolayısıyla, kapasiteleri ve yetenekleri de bu doğrultuda gelişmiş oldu.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Bundan böyle, günlük hesaplamalarla uğraşmak zorunda değillerdi
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
fakat yapabilecekleri çok daha fazla şey vardı.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Bugün, robotları hayatımıza dahil etmiş durumdayız.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
Sol tarafta iRobot'tan PackBot'u görüyoruz.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Askerler Irak ve Afganistan'da bombalarla karşılaştığında,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
bombanın kendisiyle haşır neşir olmak yerine
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
-2002'ye kadar yaptıkları gibi-
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
bundan böyle bu iş için robotları kullanıyorlar.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
Yani robot tehlikeli işleri üzerine alıyor.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
Sağ tarafta ise Pittsburgh'ta yapılanmış Aethon adlı bir şirketten gelen TUG'lar var
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yüzlerce hastanede görev alıyorlar.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Kirli çamaşırların yıkanmasında,
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Bulaşıkların yıkanması ve mutfağa yerleştirilmesinde,
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
eczaneden çeşitli ilaçların tedarik edilmesinde görev alıyorlar.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Ayrıca hemşirelerin ve diğer görevlilerin
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
daha az önem arz eden gündelik işlerle uğraşmak yerine
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
hastalarla daha iyi ilgilenmelerine olanak sağlıyorlar.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
Aslında baktığımıza, robotlar yardım için hazır ve nazırlar.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Fakat iş fabrika robotlarına geldiğinde, insanlar daha temkinli yaklaşıyor.
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
Çünkü bu robotların etrafta olması ''tehlikeli'' bulunuyor.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Bu robotları programlamak için, altı boyutlu vektörler ve kuaterniyonlar hakkında bilgi sahibi olmak gerekiyor.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
ve sıradan insanların bunu gerçekleştirebilmesi mümkün değil.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Bu tip bir teknolojinin işleyiş tarzını yanlış buluyorum.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Geliştirilen cihazın, çalışanın yerini almasına neden oluyor.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
Ve bence asıl yoğunlaşmamız gereken teknoloji,
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
sıradan insanların da kontrol edebileceği teknolojiler olmalı.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Bugün size Baxter'dan bahsetmek istiyorum, bahsettiğimiz gibi
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Baxter, endüstriyel anlamda, sıradan bir insanın
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
iletişim kurabileceği ilk robotlardan.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Evet, Baxter burada.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
ve Chris Harbert, Rethink Robotics'ten.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Orada gördüğünüz bir çeşit yük taşıyıcı.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
ve eğer ışıklandırma çok güçlü olmasaydı,
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
İşte orada. Objeyi kavrıyor ve taşıyor,
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
buraya doğru getirecek ve yerine koyacak.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
Sonrasında geri dönecek ve başka bir objeye ulaşacak.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
İlginç olan, Baxter'ın birtakım sağduyuya sahip olması.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Bu arada, gözleriyle alakalı neler oluyor dersiniz?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Orada, ekranın üzerinde gözlere dikkat edelim.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Robot nereye doğru hareket ederse, gözlerin takip ettiğini görüyoruz.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Böylece, robotla etkileşim kurmaya çalışan bir insan,
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
robotun nereye ulaşmaya çalıştığını anlayabiliyor ve herhangi bir sürprizle karşılaşmıyor.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Chris, objeyi roboton elinden alıyor,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
ve Baxter, elinden alınan objeyi yerine koymaya çalışmıyor.
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
Geri dönüyor ve başka bir tane alması gerektiğini fark ediyor.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Etrafındaki objeleri algılayarak gidiyor ve objeyi kavrıyor.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
Baxter, etkileşim kurmak için güvenli bir robot.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Bütün bunları mevcut bir endüstriyel robotla yapmak isteyeceğinizi sanmıyorum.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Fakat Baxter hiç de zarar verecek gibi durmuyor.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Etkiyi ve kuvveti hissederek, Chris'in orada olduğunu algılıyor
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
ve onu zorlayacak veya yaralayacak hareketlerde bulunmuyor.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Bana göre, Baxter'le alakalı en ilginç ayrıntı, kullanıcı arayüzü.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Şimdi Chris, diğer kolu eline alacak.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Chris kolu eline aldığında, Baxter yerçekimi denkleştirme moduna giriyor
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
ve ekranda birtakım grafikler görüyoruz.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Ekranın sol tarafında sağ kolla alakalı simgeler görebilirsiniz.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Eline bir şey alacak ve buraya geri getirecek
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
düğmeye basıp, elindekini bırakmasını sağlayabiliriz.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
Ve robot fark ediyor ki, ''Chris objeyi elimden bırakmamı istiyor.''
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Oraya küçük bir simge yerleştiriyor.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Buraya doğru geliyor ve sıkıca kavramak için parmaklarını bir araya getiriyor.
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
ve robot objeyi eline alması gerektiği anlamını çıkarıyor.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
ve yeşil simgeyi görüyoruz.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Robotun objeyi nereden alması gerektiği ve taşıyacağı alan planlanıyor,
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Etrafta geziniyor ve robot bunun alan belirleme için olduğunu fark ediyor.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
ve bunu menüden seçmek zorunda değil.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Şimdi, biz konuşmaya devam ederken, robot objenin
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
görselliği hakkında alıştırmaya başlayacak.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Hazır devam ediyorken,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
Fabrikalarda işler nasıl yürütülüyor, anlatmak istiyorum.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Nakliyesini gerçekleştirdiğimiz bu robotlar
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
ülkenin her yanındaki fabrikalara gidiyorlar.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Bu, Mildred.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Mildred Connecticut'ta bir fabrika işçisi.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Geçtiğimiz 20 yıl boyunca burada çalışmış.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Bir saat sonra, hayatında ilk defa bir endüstriyel robot görüyor.
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
Bu robotu fabrikada birtakım işleri tamamlaması için programlamak zorunda.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
ve robotlardan gerçekten hoşlandığına karar veriyor.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Ve programlaması gereken, daha önce yaptıklarıyla aynı görevler.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Şimdi, tüm bunlar için bir robotu var.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
İnsanlarla konuşmak için fabrikalara ilk gittiğimizde,
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
robotlarla nasıl daha iyi etkileşim kurulacağını sorduk fakat
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
sorduğumuz sorulardan biri de
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
''Çocuğunuzun bir fabrikada çalışmasını ister miydiniz?'' idi.
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
Cevap genellikle ''Hayır, çocuğum için daha iyi bir iş isterim.'' oldu.
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Sonuç olarak, Amerika Birleşik Devletleri civarında
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
Mildred tipik bir fabrika işçisi.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Gün geçtikçe yaşlanıyor ve yaşlanıyorlar.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Fabrikalarda çalışmak için istekli pek fazla genç olduğu söylenemez.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
ve görevleri daha zahmetli bir hal aldıkça,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
onlara yardım alacakları araç-gereçler sağlamalıyız
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
ki onlar da çözümün bir parçası olabilsinler.
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
İşlerine devam edebilsinler ve biz de üretime devam edebilelim.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Bakış açımıza göre, sıradan bir işçi olan Mildred,
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
şimdi bir ''robot eğitmeni''
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Mildred, kapasitesini arttırdı
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
tıpkı 1980'lerdeki ofis çalışanlarının yaptığı gibi.
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
Onlara verdiğimiz, yıllarca çalışıp emek harcayarak kullanımını öğrenebilecekleri aletler değil.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Nasıl idare edileceğini birkaç dakika içinde öğrenebilcekleri aletlerden bahsediyoruz.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Önlenebilir fakat bir yandan da kaçınılmaz olan iki zorlayıcı etken söz konusu,
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
iklim değişikliği ve nüfus artışı.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Toplumsal istatistiklerdeki değişiklikler dünyayı oldukça etkileyecek.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
İşte henüz çalışma yaşında olan yetişkinlerin yüzdesi,
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
bu oranda geçtiğimiz 40 yıl boyunca belli belirsiz bir azalma görüldü
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
fakat önümüzdeki 40 yılda, bu değişimin Çin'de bile dramatik bir hal alacağı aşikar.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Çalışabilir yaşta olan yetişkinlerin sayısı çarpıcı bir biçimde düşmekte.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Ve sonuçlar başka bir biçimde kendini gösteriyor. Emeklilik yaşındaki insanların sayısı hızla artmakta.
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
yani 46-64 kuşağının emeklilik dönemlerinden bahsediyoruz.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Bu demek oluyor ki, ileride daha az miktarda sosyal güvenlik desteğiyle, hizmetler için rekabet eden
08:20
competing for services.
156
488977
2633
daha çok sayıda insan olacak.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Bunun yanında, yaşlandıkça daha zayıf hale geliyor olmamız da yadsınamaz bir gerçek.
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
Bu durumda, daha önceden yapabildiklerimizi, yapamaz hale geliyoruz.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Hasta bakıcıların yaş dağılımını gösteren istatistiklere bakacak olursak,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
gün geçtikçe yaşlandıklarını görüyoruz.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
İstatiksel anlamda şu an olan bu.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
ve bu insanların sayısı arttıkça, emeklilik yaşında veya üzerinde olan insanlar arttıkça,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
onlara göz kulak olacak insanların sayısı azalmakta.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Benim fikrim, bize yardımcı olacak robotlara sahip olma yönünde.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Robotların refakatçi olmasından değil,
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
bizlerin normalde yapabileceğimiz işlerde görev almalarından bahsediyorum.
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
Çünkü bu işlerin yürütülmesi, yaşlandıkça daha da zor hale geliyor.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Arabadan market poşetlerini merdivenden çıkarak mutfağa taşıma gibi
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
hatta, bizler yaşlandıkça
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
diğer insanları ziyaret edebilmemiz için arabalarımızı sürebilirler.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Bir diğer nokta ise, robotların insanlar yaşlandıkça bir itibar kazanmalarına ön ayak olabileceği.
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
Çünkü robotlar üzerinde hakimiyet kurabilirler.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Böylece zaten nadir bulunan yardımcılara bel bağlamak zorunda kalmazlar.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Yani, bu uğurda daha fazla zaman harcanması gerektiğini düşünmekteyim.
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
Baxter gibi robotlar üzerinde
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
ve günlük hayatımızda Baxter gibi robotlardan yardım alma konusunda.
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Baxter burada ve onu görüyorsunuz.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
Hepimiz önümüzdeki 40 yıl için, robotların varlığına itibar edecek
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
ve günlük hayatımızın bir parçası haline getireceğiz.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Teşekkürler.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Alkışlar)
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