TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Родні Брукс: Чому ми покладатимемося на роботів
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
Серед людей нагнітають страх, що роботи відберуть роботу у звичайних працівників. Насправді вони стануть нашими корисними помічниками, звільнивши нас від марудної та механічної роботи. Родні Брукс наголошує, наскільки це важливо, адже кількість дорослих працездатного віку зменшується, а кількість пенсіонерів збільшується. Він знайомить нас із Бакстером - роботом з очима,чиї рухи та руки реагують на дотик і який може працювати разом зі старшим поколінням - і навіть допомагати їм по дому.
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 Кларк,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
відомий письменник-фантаст 1950-х років,
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
сказав: "Ми переоцінюємо технології у короткостроковій перспективі,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
проте недооцінюємо їх у довгостроковій".
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Усі чомусь бояться, коли бачать,
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
як зникають робочі місця через штучний розум роботів.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Ми переоцінюємо технології у короткостроковій перспективі.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Але я хвилююся, чи ми отримаємо ті технології, яких потребуємо, у далекому майбутньому.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Бо схоже на те, що демографія залишить нам чимало робочих місць, які потребують рук,
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
а наше суспільство змушене буде опиратися на сталеві плечі роботів майбутнього.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Тож я боюсь, що роботів бракуватиме.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Але страх втратити роботу через технології існує досить давно.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
У далекому 1957 на екрани вийшов фільм "Спенсер Трейсі" із Кетрін Гепберн.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
Ви знаєте, як він закінчився:
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Спенсер Трейсі приніс комп'ютер, гігантський комп'ютер 1957 року,
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
щоб допомогти бібліотекарям.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Коли керівники запитували:
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
"Як називаються олені Санти?",
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
бібліотекарі мусили дати їм відповідь.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
І цей комп'ютер мав би допомогти їм із цим завданням.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Звісно, що комп'ютер зразка 1957 року не приносив багато користі на цій роботі.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Бібліотекарі боялися, що їхні робочі місця зникнуть.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
Але насправді сталося зовсім інше.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Після 1957 кількість робочих місць для бібліотекарів тривалий час зростала.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
Аж поки не з'явився інтернет.
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
Коли з'явилася мережа і пошуковики,
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
потреба у бібліотекарях пішла на спад.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Я думаю, що всі у 1957 цілковито недооцінювали
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
рівень технологій, які ми сьогодні носимо у руках та кишенях.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Ми можемо просто спитати: "Як звуться олені Санти?", і одразу ж отримаємо відповідь
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
на це або інше запитання.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Між іншим, зарплати бібліотекарів зросли швидше,
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
ніж зарплати інших професій у США за той самий період,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
оскільки бібліотекарі стали партнерами комп'ютерів.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Комп'ютери стали знаряддями, і вони мали більше знарядь під руками
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
і почали працювати ефективніше.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Таке ж сталось і в офісах.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
У ті старі часи люди використовували таблиці.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Таблиці були листками паперу,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
і їх рахували вручну.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Але тоді трапилася цікава річ.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
Коли року 1980 відбулася революція ПК,
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
табличні програми були налаштовані для офісних працівників.
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
Ніхто не мав на меті замінити офісних працівників -
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
їх поважали як програмістів.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Так офісні працівники стали програмістами таблиць.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Їхні можливості зросли.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Їм більше не потрібно було здійснювати прості обчислення,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
тож вони могли робити щось більше.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Сьогодні ми дедалі частіше бачимо роботів у своєму житті.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
Ліворуч - ПекБот від iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Коли солдати натрапляють на придорожні бомби у Іраку та Афганістані,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
замість того, що підходити до бомби і тикати палицею,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
як вони робили до 2002,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
зараз вони висилають робота.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
Тож роботи беруть на себе небезпечну роботу.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
Праворуч - кілька Таґів від компанії з Пітсбурга.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Такі є у сотнях лікарень по всіх США.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Вони забирають брудні простирадла до пральні.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Заносять брудну посуду назад до кухні.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Приносять ліки з аптеки.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
І це звільняє медсестер і помічників медсестри
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
від необхідності робити цю роботу або просто механічно направляти речі.
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
Тепер вони мають змогу провести більше часу з пацієнтами.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
Роботи стали всюдисущими у нашому житті.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Але я думаю, що коли йдеться про роботів на фабриках, люди бояться,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
бо знаходитися біля роботів на фабриках небезпечно.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Щоб запрограмувати їх, ти маєш розуміти шестивимірні вектори та кватерніони.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
І звичайні люди не можуть з ними працювати.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Я думаю, що ця технологія пішла неправильним шляхом.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Вона забрала працівника від технології.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
Я гадаю, що ми маємо дивитися на технології,
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
з якими можуть працювати звичайні працівники.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Тож сьогодні я хочу розповісти вам про Бакстера, про якого ми говорили.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Бакстер - це перша хвиля роботів,
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
з якими звичайні люди можуть працювати у промислових умовах.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Ось наш Бакстер.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Це Кріс Гарберт з Rethink Robotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Ось тут - конвеєр.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
І якщо світло не занадто яскраве -
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
Ах,ах! Ось воно. Він забрав предмет із конвеєра.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
Він збирається принести його сюди і покласти.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
І повернеться за іншим предметом.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Цікаво, що Бакстер має трохи здорового глузду.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Між іншим, що відбувається з очима?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Очі є на екрані.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Очі дивляться прямо туди, куди робот рухається.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Тож людина, яка працює з роботом,
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
розуміє, куди він збирається і не дивується його рухам.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Зараз Кріс забрав предмет з його руки,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
і Бакстер не йде і не збирається його класти;
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
він пішов назад і зрозумів, що має взяти інший.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Він має здоровий глузд, йде і бере предмети.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
І з Бакстером безпечно працювати.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Ви б не захотіли робити це зі звичайним промисловим роботом.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Але Бакстер не шкодить.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Він відчуває силу, розуміє, що Кріс є там
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
і не йде на нього, не штовхає його.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
А найцікавіше - це користувацький інтерфейс Бакстера.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Кріс збирається підійти і взяти його за руку.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Коли він хапає його за руку, вона переходить у нульову силу тяжіння з компенсацією режиму,
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
і на екрані з'являється графіка.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Ліворуч на екрані - іконки для керування правою рукою робота.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Він збирається покласти щось у його руку, принести це сюди,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
натиснути кнопку і відпустити цю річ у руці.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
І робот розуміє - ага, він хоче, щоб я поклав цю річ.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Він пересуває маленьку іконку туди.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Він іде сюди і збирає пальці докупи, щоб взяти,
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
і робот робить висновок - ага ви хочете, щоб я підняв предмет.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
Зелена іконка рухається убік.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Кріс збирається позначити територію, звідки робот має забрати предмет.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Він просто обводить це кругом, і робот розуміє, що це коло пошуку.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
Йому не треба було вибирати це з меню.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Зараз робот піде і вивчить вигляд цього предмету,
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
поки ми продовжуємо розмовляти.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Отож зараз я розповім вам,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
як це виглядає на фабриках.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Цих роботів ми відправляємо туди кожного дня.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
Вони поступають на фабрики по всій країні.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Це Мілдред.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Мілдред працює на фабриці у Коннектикуті.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Вона працює на конвеєрі вже 20 років.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Через годину після того, як вона вперше побачила промислового робота,
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
вона запрограмувала його на кілька завдань на фабриці.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Вона вирішила, що їй справді подобаються роботи.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Робот виконував прості машинальні завдання, які Мілдред мала зробити заздалегідь.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Зараз цим займається робот.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
Коли ми вперше вирушили, щоб поговорити з людьми на фабриках
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
про те, як зробити роботів кращими для співпраці,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
ми запитували:
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
"Чи ви хочете, щоб ваші діти працювали на фабриці?"
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
У відповідь ми здебільшого чули: "Ні, я хочу кращу роботу для моїх дітей, ніж ця".
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Мілдред - типовий працівник
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
фабрики у США.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Робітники старіють, стають старшими і старшими.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Небагато молодих людей приходять працювати на фабрики.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
І через те, що їхні завдання стають щораз виснажливішими,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
ми маємо дати їм знаряддя, з якими б вони працювали.
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
Це почасти розв'яже проблему.
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
Працівники й далі працюватимуть, а ми й далі вироблятимемо товари у США.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Тож на наш погляд, Мілдред, яка працює на конвеєрі,
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
стає тренером робота.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Вона піднімає свою вартість,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
як офісні праціники 1980-х підняли вартість своєї роботи.
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
Ми не даємо їм знаряддя, які вони мусять вивчати роками перед використанням.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Ці знаряддя можна вивчити за кілька хвилин.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Є дві великі сили, обидві вольові, проте неминучі.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
Це зміни клімату та демографія.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Демографія справді змінить наш світ.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Це відсоток дорослих працездатного віку.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
За останні 40 років він трохи знизився.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Але у наступні 40 років він зміниться суттєво, навіть у Китаї.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Відсоток дорослих працездатного віку різко падає.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Як виявилось, людей пенсійного віку стає щораз більше,
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
адже бебі-бумери виходять на пенсію.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Це означає, що більше людей претендуватиме на менше соціальне забезпечення.
08:20
competing for services.
156
488977
2633
Вони змагатимуться за обслуговування.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
До того ж, із віком ми слабшаємо
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
і не можемо працювати так, як раніше.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Якщо ми поглянемо на статистику віку вихователів,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
у нас на очах ці вихователі стають старші і старші.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
Статистика змінюється щохвилини.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
І оскільки росте кількість людей, які старіють і досягають пенсійного віку,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
то дедалі менше людей можуть доглядати за ними.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Незабаром ми матимемо роботів для допомоги.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Я не маю на увазі роботів-компаньйонів.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
Я маю на увазі роботів, які роблять якісь буденні завдання,
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
що їх стає важче виконувати з віком.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Переносять покупки з машини вгору по сходах, до кухні.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
А коли ми зовсім постаріємо,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
роботи сідатимуть за кермо наших авто, щоб ми поїхали в гості.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Я думаю, що робототехніка дарує людям шанс жити достойно на старості,
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
адже вони контролюватимуть роботів.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Тож не муситимуть покладатися на тих небагатьох людей, що зможуть їм допомогти.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Я справді гадаю, що ми проводитимемо більше часу
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
з такими роботами як Бакстер
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
і працюватимемо з такими роботами у нашому щоденному житті. І що ми будемо--
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Сюди, Бакстере, добре.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
І всі ми будемо покладатися на роботів у наступні 40 років
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
як на частину нашого щоденного життя.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Щиро дякую.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Оплески)
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