TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
كين غولدبيرغ: 4 دروس من الرجال الآليون حول الكيان البشري
Filmed:
Readability: 4.6
387,467 views
كلّما زاد ترسّخ وجود الروبوتات في حياتنا اليومية، كلّما وجدنا أنفسنا مجبرين على تأمّل أنفسنا كبشر.
كين غولدبرج يشاركنا 4 دروس بشريّة جدّا تعلّمها من خلال عمله مع الروبوتات.
تمّ التّسجيل ب TEDxBerkeley.
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
أعلم أن هذا سوف يبدو غريبا
00:18
but I think robots can inspire us
1
3052
3294
لكني أعتقد أن الروبوتات يمكن أن تلهمنا
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
لنكون بَشَرا أفضل.
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
لقد نشأت في "بيتلهم" في "بنسلفانيا"
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
موطن الصلب.
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
كان والدي مهندسا،
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
ومنذ صغري كان يعلّمني
00:35
how things worked.
7
19614
1159
كيف تعمل الأشياء.
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
وكنّا نبني مشاريعا معا،
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
مثل نماذج صواريخ وسيارات صغيرة.
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
هذه هي العربة التي بنيناها معا.
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
وهذا أنا خلف عجلة القيادة،
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
مع أختي وأعزّ صديق لي في ذلك الوقت،
00:51
and one day,
13
35702
2123
وفي يوم ما،
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
عاد إلى المنزل، عندما كان عمري حوالي 10 سنوات،
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
وأعلن على مائدة العشاء
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
أنّنا سنقوم ببناء إنسان آلي في مشروعنا القادم.
01:05
A robot.
17
49674
1109
روبوت.
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
لقد أثارني هذا الموضوع،
01:08
because at school,
19
53035
1590
لأنّه في المدرسة،
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
كان هناك متنمّر اسمه كيفن،
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
كان يقوم بازعاجي
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
لأنّني كنت اليهوديّ الوحيد في الفصل.
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
لذا لم أستطع الانتظار للبدء بالعمل على هذا
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
كي أقوم بتعريف كيفن للروبوت. (ضحك)
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
( أصوات روبوت)
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
لكن لم يكن هذا نوع الروبوت الذي كان يفكّر به والدي.
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
لقد كان يمتلك شركة تصفيحات كروم،
01:43
and they had to move
28
87661
2176
وكانوا مضطرّين لنقل
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
أجزاء الصّلب الثقيلة بين خزانات للمواد الكيميائية،
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
لذلك كان بحاجة لروبوت صناعيّ مثل هذا
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
يمكنه أساسا القيام برفع الأحمال الثقيلة.
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
ولكن والدي لم يحصل على هذا النّوع من الروبوت، أما أراد.
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
أنا وهو عملنا معا على ذلك لعدة سنوات،
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
ولكن ذلك كان في السبعينات،
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
والتكنولوجيا التي كانت متاحة للهواة
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
لم تكن متطوّرة كفاية.
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
لذا تابع أبي للقيام بهذا النّوع من العمل يدويّا،
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
وبضع سنوات في وقت لاحق،
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
تمّ تشخيصه بالسّرطان.
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
ترى، الروبوت الذي كنّا نعمل على بنائه
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
لم يكن قادرا على رفع الأثقال.
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
كان تحذيرا حول تعرّضه للمواد الكيميائية السامة.
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
لكن أبي لم يرد الاعتراف بذلك حينها،
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
وأصابه سرطان الدم،
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
ثمّ توفي في سن ال45.
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
لقد دمّرني ذلك،
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
ولم أنس أبدا الروبوت الذي حاولنا بناءه معا.
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
عندما كنت في الكلية، قرّرت دراسة الهندسة، مثله.
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
وذهبت إلى جامعة كارنيجي ميلون، حيث حصلت على درجة الدكتوراه في علم الروبوتيّات.
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
قمت بدراسة الرّوبوتات منذ ذلك الحين.
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
لذا ما أوّد أن أتحدّث عنه هي
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
أربعة مشاريع روبوت
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
وكيف أنّها أوحت لي أن أكون إنسانا أفضل.
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
بحلول عام 1993، كنت أستاذا شابّا في جامعة جنوب كاليفورنيا،
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
وكنت قد بنيت مختبر الروبوتات الخاصّ بي،
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
وكانت تلك السنة التي صدرت فيها شبكة الانترنت.
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
وأتذكّر أنّ تلامذتي كانوا هم
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
الذين أعلموني بذلك،
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
وكنّا -- كنّا فقط مذهولين.
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
بدأنا اللّعب بها، وبعد ظهر ذلك اليوم،
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
أدركنا أنّه من الممكن استخدام هذه الواجهة الجديدة، والعالمية
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
للسماح لأي شخص في العالم
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
بتشغيل الرّوبوت في المختبر لدينا.
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
لذا، بدلاً من استعماله في القتال أو القيام بالأعمال الصناعية،
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
قرّرنا بناء أصيص،
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
ووضع الروبوت في مركزه،
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
و سمّيناه (Telegarden).
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
وقد وضعنا كاميرا في ممسك يده
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
الروبوت، وكتبنا بعض البرامج النّصية الخاصة
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
وبرمجيّات حتّى يتمكّن أيّ شخص في العالم أن يدخل
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
وعن طريق النّقر على الشاشة
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
يمكنهم تحريك الرّوبوت
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
و زيارة الحديقة.
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
وقمنا بإعداد بعض البرامج الأخرى
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
التي تمكّنك من المشاركة ومساعدتنا في سقي الحديقة
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
عن بعد، وإن قمت بسقيها عدّة مرات،
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
سوف نقدّم لكم بذوركم النباتيّة الخاصّة.
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
الآن، كان هذا مشروعا، مشروع هندسيّ،
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
وقمنا بنشر بعض الأوراق حول التّصميم،
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
تصميم النّظام، ولكننا كنّا أيضا نعتبره
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
كتثبيت فنّي.
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
تمّ استدعاؤه في السّنة الأولى،
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
إلى متحف الكترونيكا أرس في النّمسا
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
تمّ عرضه في ردهة المتحف،
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
ويسعدني أن أقول أنه ما زال على الإنترنت هناك،
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
24 ساعة في اليوم، لمدة تسع سنوات تقريبا.
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
ذلك الرّوبوت كان قد شغّله عدد من النّاس
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
أكثر من أيّ روبوت أخرى في التاريخ.
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
في أحد الأيّام،
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
تلقّيت مكالمة غير متوقّعة
05:00
from a student,
91
285012
2015
من طالب،
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
سألني سؤالاً بسيطا جدّا ولكنه عميق.
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
وقال، "هل هذا الرّوبوت حقيقيّ؟"
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
الجميع كان يفترض أنّه كان كذلك،
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
وكنّا نعرف ذلك لأنّنا كنّا نعمل معه.
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
ولكن لم أكن أعلم ما الذي كان يقصده،
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
لأنّه سيكون من الممكن أخذ مجموعة من الصور
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
للزّهور في حديقة، وبعد ذلك، إدخالها
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
في نظام حاسوبيّ سوف يظهر أنّه هناك
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
روبوت حقيقيّ رغم أنّ العكس هو الصحيح.
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
وكلما فكّرت حول هذا الموضوع، لم أتمكّن من إيجاد
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
إجابة جيّدة لكيفيّة تمكّنه من معرفة الفرق.
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
وكان هذا صحيحا عندما عرضت عليّ وظيفة
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
هنا في بيركلي،
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
وعندما وصلت إلى هنا، بحثت عن أوبير دريفوس،
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
وهو أستاذ فلسفة ذ ا شهرة عالميّة،
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
وتحدّثت معه عن هذا، وقال:
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
"هذه واحدة من أقدم وأكثر أهمّ المشاكل
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
في الفلسفة. تعود إلى عصر الشكّوكيّين،
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
و حتّى ديكارت.
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
إنّها مسألة نظرية المعرفة،
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
كيفيّة معرفة أنّ شيئا ما صحيح. "
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
ثمّ بدأت أنا وهو بالعمل معا،
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
ونحن من صاغ المصطلح الجديد: telepistemology،
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
دراسة المعارف عن بعد.
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
قمنا بدعوة كبار الفنانين، المهندسين،
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
والفلاسفة لكتابة المقالات حول هذا الموضوع،
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
والنتائج، النتائج تمّ جمعها في هذا الكتاب
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
من معهد ماساتشوستس لتكنولوجيا الصحافة.
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
وذلك بفضل هذا الطالب الذي شكّك
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
ما قبله البقيّة على أنّه حقيقة،
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
هذا المشروع علّمني درسا هاما عن الحياة،
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
وهو أن أشكّك دائماً في الافتراضات.
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
الآن، سأحدّثكم عن المشروع الثاني
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
الذي نشأ من المشروع الأول.
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
عند عمله، كنت أنا و طلّابي مهتمّين جدّا
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
في كيفيّة تفاعل البشر مع بعضهم البعض
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
وماذا كانوا يفعلون بالحديقة.
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
لذلك بدأنا بالتّفكير، ما إن كان يمكن للروبوت أن يغادر
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
الحديقة والذهاب إلى بيئات أخرى
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
مثيرة للاهتمام؟
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
مثل، على سبيل المثال، ما إذا كان يمكن أن يذهب إلى حفل عشاء
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
في البيت الأبيض؟ (ضحك)
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
ولأنّنا كنّا مهتمّين أكثر بتصميم النظام
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
وواجهة المستخدم من الأجهزة،
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
قرّرنا أنه، بدلاً من أن يكون
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
يذهب الرّوبوت إلى حفلة عوض الإنسان،
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
سيقوم إنسان بأخذ مكان الروبوت.
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
وسمّينا ذلك بTele-Actor.
07:21
We got a human,
140
425978
2032
حصلنا على إنسان،
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
شخص اجتماعيّ جدّا ومحبّ للخروج،
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
وتمّ تجهيزها بخوذة
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
مع مختلف المعدات والكاميرات والميكروفونات،
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
ثمّ جهاز ظهريّ باتّصال لاسلكيّ بالإنترنت،
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
والفكرة أنّها ستقوم باختيار بيئات
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
مثيرة للاهتمام، ومن ثمّ عبر الإنترنت،
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
يقوم الناس بمشاركتها تجربتها،
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
إذ يمكنهم رؤيته ما هي بصدد رؤيته،
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
ولكن الأهمّ من ذلك، أنهم قادرون على المشاركة
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
والتفاعل مع بعضهم البعض
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
وطرح أفكار حول ما ينبغي أن تفعله تالية
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
وأين ينبغي أن تذهب،
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
ثمّ نقل هذه المعلومات إلى الTele-Actor.
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
حصلنا على فرصة لنقل Tele-Actor
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
إلى حفل جوائز ويبي في سان فرانسيسكو،
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
وهذا العام، كان سام دونالدسون المضيف.
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
فقط قبل ارتفاع الستار، كانت لديّ 30 ثانية
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
لشرح للسيد دونالدسون ما كنّا سنفعل،
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
قلت له:"Tele-Actor
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
سينضمّ إليك على خشبة المسرح،
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
وهو مشروع تجريبي جديد،
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
هناك ناس يراقبونها من شاشاتهم،
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
وهي مزّودة بكاميرات وهناك
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
الميكروفونات وسمّاعة في إذنها،
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
والناس عبر الانترنت يقومون بنصحها
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
حول ما ينبغي عليها عمله. "
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
وأجابني:" مهلا،
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
هذا ما أقوم به." (ضحك)
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
لقد أحبّ الفكرة،
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
وعندما مشى Tele-Actor على خشبة المسرح،
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
توجّهت مباشرة نحوة و قبّلته
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
على شفاهه. (ضحك)
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
لقد فوجئنا تماما.
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
لم تكن لدينا فكرة أدنى أنّ ذلك سيحدث.
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
وكان سام لطيفا و أعطاها عناقا كبيرا في المقابل،
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
لقد كان الأمر رائعا.
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
لكن في تلك الليلة، عندما كنّا نستعدّ للمغادرة،
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
سألت Tele-Actor، كيف قام المشاركون باقتراح
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
أنّها ستقبّل سام دونالدسون؟
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
أجابتني أنهم لم يفعلوا.
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
وقالت عندما كانت ستتوجّه نحو الرّكح،
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
كان المشاركون لا يزالون يحاولون الاتّفاق على ما يجبها القيام به،
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
لذلك، ما فعلته كان المشي على خشبة المسرح و القيام
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
ما بدى لها الأمر الأكثر طبيعيّة. (ضحك)
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
نجاح Tele-Actor في تلك الليلة
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
يعود إلى حقيقة أنّها كانت ممثّلة رائعة.
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
وهي تعرف متى تثق بغرائزها،
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
إذن المشروع علّمني درسا آخر عن الحياة،
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
وهو أنّه، في حالة الشّك، عليك الارتجال. (ضحك)
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
أمّا المشروع الثّالث فقد نما من
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
تجربتي عندما كان والدي في المستشفى.
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
عندما كان يخضع لعلاج،
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
العلاجات الكيميائية، وهناك علاج ذات صلة
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
يسمى المعالجة الإشعاعيّة الداخلية، حيث أجزاء مشعّة صغيرة
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
توضع في الجسم لعلاج الأورام السرطانية.
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
وطريقة عملها، كما ترون هنا،
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
هو أنّ الجراحين يدرجون الإبر في الجسم
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
لإدخال الأشعة، وكل هذه،
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
كلّ هذه الإبر يتمّ غرسها متعامدة،
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
وهو من الشائع جداً أن بعض الإبر
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
تخترق أعضاء حسّاسة، ونتيجة لذلك
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
الإبر تسبّب أضرارا للأعضاء،
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
الأمر الذي يؤدي إلى الصدمة والآثار الجانبيّة.
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
تساءلت مع طلّابي، ماذا لو أمكننا
10:49
modify the system
205
633125
3485
تعديل النظام
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
حتّى تدخل الإبر من زوايا مختلفة؟
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
يمكننا محاكاة هذا، ووضعنا بعض
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
الخوارزميات وقمنا بمحاكاة هذا،
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
وكنا قادرين على إظهار قدرتنا على تجنّب
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
الأعضاء الحسّاسة و المحافظة على نفس معالجة
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
الأورام بالإشعاع.
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
الآن نعمل مع أطبّاء في جامعة كاليفورنيا بسان فرانسيكو
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
ومهندسين من جونز هوبكنز
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
لبناء روبوت يحتوي على عدد من،
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
هو تصميم متخصّص مع المفاصل المختلفة التي يمكن أن تسمح
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
الإبر يأتي في مجموعة متنوعة لا حصر له من الزوايا،
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
وكما ترون هنا، أنّها قادرة أن تتجنّب الأجهزة الحساسة
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
ولا تزال تصل إلى أهدافها.
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
هكذا، بالتشكيك في هذا الافتراض أنّ جميع الإبر
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
يجب أن تكون متوازية، علّمني هذا المشروع أيضا
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
درسا هامّا: في حالة الشك-
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
وعندما تغلق السّبل أمامك، انظر من زاوية أخرى.
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
والمشروع الأخير أيضا مرتبط بالروبوتات الطبية.
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
وهو شيء كان قد نما من نظام يسمّى
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
روبوت دا فينشي الجراحيّ،
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
وهو جهاز متوفر تجارياً.
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
فإنّه يستخدم في حوالي 2000 مستشفى حول العالم،
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
والفكرة أنه يسمح للجراح
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
العمل بشكل مريح في إطاره التنسيقيّ الخاصّ،
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
ولكن العديد من المهام الفرعية في الجراحة
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
هي روتينيّة ومملة جدّا، مثل الخياطة،
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
وحاليا، يتم تنفيذ كل هذه
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
تحت سيطرة محددة وفورية من الجراح،
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
لذا يتعب الجرّاح على مر الزمن.
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
و كنّا نتساءل،
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
ماذا لو أنّنا تمكّننا من برمجة روبوت
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
لأداء بعض هذه المهام الفرعية،
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
لفسح مجال للجراحين للتركيز
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
على أجزاء أكثر تعقيداً من العملية الجراحية،
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
و يتيح أيضا تقليل الوقت الذي تستغرقه الجراحة
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
إذا استطعنا الحصول على روبوت يقوم بها أسرع قليلاً؟
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
الآن، من الصعب برمجة روبوت للقيام بالأشياء الحساسة
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
من هذا القبيل، لكنه تبيّن أنّ زميلي بيتر أبل،
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
من جامعة بيركلي، قام بتطوير
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
مجموعة جديدة من التقنيات لتعليم الروبوتات من مثال.
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
حيث أنّه تمكّن من الحصول على روبوتات تقود طائرات الهليكوبتر،
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
و تقوم بحركات بهلوانيّة جميلة و رائعة في الجو،
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
فقط من خلال مشاهدة الخبراء البشريّين يطيرون.
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
لقد حصلنا على واحدة من هذه الروبوتات.
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
و بدأنا العمل مع بيتر وطلابه،
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
وطلبنا من طبيب جرّاح أن يجري
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
مهمة، وما نقوم به هو،
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
ما نقوم به هو أن نطلب من الروبوت،
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
الجراح القيام بالمهمة،
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
ونقوم بتسجيل حركات الروبوت.
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
إليكم مثالا بسيطا، سأستخدم صورة للرقم ثمانية،
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
ومحاولة كتابة الرّقم كمثال.
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
إليكم نتيجة محاولات الروبوت
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
هذا المسار الذي قام برسمه الروبوت،
13:39
those three examples.
260
803572
1174
هذه 3 أمثلة.
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
إنّها أفضل بكثير ممّا يمكن لمبتدئ
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
مثلي يمكنه أن يقوم، ولكنها لا تزال متشنجة وغير دقيقة.
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
لذلك قمنا بتسجيل جميع هذه الأمثلة، البيانات،
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
ومن ثم نتقدّم من خلال سلسلة من الخطوات.
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
أولاً، قمنا باستخدام تقنية تسمى dynamic time warping
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
من التّعرف على الخطاب، ومكّنتنا من
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
محاذاة جميع الأمثلة وقتيّا،
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
ومن ثم نقوم بتطبيق مصفات كالمان،
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
وهي تقنية من نظرية التحكم، تسمح لنا
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
لتحليل كل الأصوات احصائيّا
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
ثمّ استخراج المسار المطلوب الذي يكمن وراءها.
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
لذلك ما نقوم به الآن، أن نأخذ تلك
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
المحاولات البشريّة، المشوبة
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
ونستخلص منها مسار مهمة تم استنتاجه
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
والتحكم في تسلسل للروبوت.
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
نحن ثم تنفيذ ذلك على الروبوت،
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
ونلاحظ ما يحدث،
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
ثم أننا ضبط عناصر التحكم باستخدام سلسلة تقنيات
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
تسمّى التعلم التكراريّ.
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
ثم ما نقوم به هو ونحن زيادة السرعة قليلاً.
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
ونلاحظ النتائج، ونضبط عناصر التحكم مرة أخرى،
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
ونراقب ما يحدث.
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
ونقوم بهذا عدّة مرّات.
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
إليكم النتيجة.
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
هذا هو مسار المهمة،
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
وهنا هو الروبوت يتحرك بسرعة الإنسان.
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
هنا بسرعة تقارب أربعة أضعاف سرعة الإنسان.
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
هنا سبع مرات.
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
وهنا هو الروبوت يشتغل بسرعة 10 أضعاف
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
سرعة الإنسان.
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
لذلك نحن قادرون على الحصول على روبوت للقيام بمهمة حساسة،
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
مثل مهمة فرعية جراحية،
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
بسرعة 10 أضعاف سرعة الإنسان.
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
لذا هذا المشروع أيضا، بسبب ممارسة في هذا المجال المشاركة
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
والتعلم، القيام بأمر مرارا وتكرارا،
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
يحتوي هذا المشروع أيضا درسا
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
هو إذا كنت تريد أن تفعل شيئا باتقان،
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
عليك بالممارسة و الممارسة ثمّ الممارسة.
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
هذه هي أربعة من الدروس التي تعلمتها
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
من الروبوتات على مر السنوات،
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
والروبوتات، وقد تطوّر مجال الروبوتيات أفضل بكثير
15:48
over time.
302
932121
2168
مع مرور الوقت.
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
في الوقت الحاضر، يمكن لطلاب المدارس الثانوية بناء الروبوتات
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
مثل الروبوت الصناعي الذي حاولت بناءه مع والدي.
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
والآن، لديّ ابنة،
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
اسمها (أوديسا).
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
تبلغ من العمر 8 سنوات،
16:07
and she likes robots, too.
308
951682
2424
وهي تحب الروبوتات، جداً.
16:10
Maybe it runs in the family. (Laughter)
309
954106
2414
ربّما الأمر وراثيّ. (ضحك)
16:12
I wish she could meet my dad.
310
956520
3647
أتمنّى لو كان بامكانها مقابلة والدي.
16:16
And now I get to teach her how things work,
311
960167
2900
والآن أتمكّن من تعليمها كيفية عمل الأشياء،
16:18
and we get to build projects together, and I wonder
312
963067
2772
ولنا فرصة بناء مشاريع معا، وأنا أتساءل
16:21
what kind of lessons that she'll learn from them.
313
965839
4308
ما هو نوع الدروس التي ستتعلّمها منها.
16:26
Robots are the most human
314
970147
2607
الروبوتات هي أكثر البشرية
16:28
of our machines.
315
972754
2229
من آلاتنا.
16:30
They can't solve all of the world's problems,
316
974983
3085
لا يمكنها حلّ جميع المشاكل في العالم،
16:33
but I think they have something important to teach us.
317
978068
4358
ولكن أعتقد أن لديهم شيء مهم ليعلّمونا إيّاه.
16:38
I invite all of you to think about the innovations
318
982426
3343
وأنا أدعوكم جميعا للتفكير في الابتكارات
16:41
that you're interested in,
319
985769
2675
المهتمّين بها،
16:44
the machines that you wish for,
320
988444
3216
الآلات التي ترغب في الحصول عليها،
16:47
and think about what they might be telling you,
321
991660
3169
والتفكير في ما قد يقولونه لك،
16:50
because I have a hunch
322
994829
2063
لأنّ لديّ حدسا
16:52
that many of our technological innovations,
323
996892
2087
أن العديد من الابتكارات التكنولوجية لدينا،
16:54
the devices we dream about,
324
998979
2658
الأجهزة التي نحلم بها،
16:57
can inspire us to be better humans.
325
1001637
3964
يمكن أن تلهمنا لنكون بشرا أفضل.
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
شكرا. (تصفيق)
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