TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Rodney Brooks: Proč se lidé budou spoléhat na roboty
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
Lidé se bojí, že roboti nahradí v práci lidi. Ve skutečnosti se roboti mohou stát našimi důležitými spolupracovníky a osvobozovat nás od běžných a opakujících se úkonů. Rodney Brooks ukazuje, jak cenné toto může být v době, kdy klesá počet pracujících lidí a roste počet lidí v důchodovém věku. Představuje Baxtera, robota s pohyblivýma očima a pažemi, které reagují na dotek. Baxter by mohl pracovat po boku stárnoucí populace -- a naučit se jim pomáhat také doma.
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
slavný sci-fi spisovatel z 50. let,
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
řekl: „Krátkodobě technologii přeceňujeme
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
a dlouhodobě ji podceňujeme."
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Myslím si, že toto charakterizuje strach, který panuje
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
ohledně zániku pracovních míst ve prospěch
umělé inteligence a robotů.
umělé inteligence a robotů.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Přeceňujeme technologii v krátkodobém hledisku.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Ale já se bojím, zda budeme mít dostatek
techniky z dlouhodobého hlediska.
techniky z dlouhodobého hlediska.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Protože demografické změny povedou k situaci,
kdy zde bude hodně práce
kdy zde bude hodně práce
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
a naše společnost bude muset využít robotů,
aby byla schopna tuto práci udělat.
aby byla schopna tuto práci udělat.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Takže se bojím, že nebudeme mít dostatek robotů.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Nicméně strach ze ztráty práce vinou techniky
není ničím novým.
není ničím novým.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
V roce 1957 vyšel film, ve kterém hráli
Spencer Tracy a Katharine Hepburn.
Spencer Tracy a Katharine Hepburn.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
Víte jak to dopadlo,
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy přinesl počítač z roku 1957
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
na pomoc knihovníkům.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Knihovníci ve firmě odpovídali na otázky svých nadřízených typu:
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
„Jak se jmenují Santovi sobi?"
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
A šli najít odpověď.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
A tento počítač jim měl při hledání pomoci.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Samozřejmě počítač z roku 1957
jim při takové práci moc nepomohl.
jim při takové práci moc nepomohl.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Knihovníci se báli, že jejich pracovní místa zaniknou.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
Ale tak se ve skutečnosti nestalo.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Po roce 1957 se počet pracovních míst
pro knihovníky na dlouhou dobu navýšil.
pro knihovníky na dlouhou dobu navýšil.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
To trvalo, dokud nepřisel na scénu Internet,
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
do hry vstoupily vyhledávače,
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
takže knihovníků nebylo potřeba.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
A já myslím, že všichni z doby roku 1957 absolutně podcenili
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
úroveň technologie, kterou dnes každý
nosíme v rukách a po kapsách.
nosíme v rukách a po kapsách.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Dnes se můžeme jednoduše zeptat:
„Jak se jmenují Santovi sobi?"
a okamžitě máme odpověď --
„Jak se jmenují Santovi sobi?"
a okamžitě máme odpověď --
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
-- nebo se můžeme zeptat na cokoli jiného.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Mimochodem, platy knihovníků rostly rychleji
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
než platy jiných povolání v USA za stejné časové období,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
protože knihovníci se stali partnery počítačů.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Počítač se stal nástrojem a oni získali více nástrojů,
které mohli využívat
které mohli využívat
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
a stali se tak efektivnějšími.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
To stejné se odehrálo v kancelářích.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
Dříve lidé používali tabulky k počítání.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Tabulky byly listy papíru,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
na kterých se ručně počítalo.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Ale stala se zajímavá věc.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
S počítačovou revolucí kolem roku 1980
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
byly tabulkové programy vylepšeny pro kancelářské pracovníky,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
ne za účelem nahradit lidi,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
ale pomoci zaměstnancům v kancelářích,
aby se stali programátory.
aby se stali programátory.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
A tak se z nich stali programátoři tabulkových kalkulátorů.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Tím se zvýšily jejich schopnosti.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Už nemuseli provádět základní výpočty,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
ale mohli dělat mnohem více.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Dnes se začínají objevovat roboti v našich životech.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
Nalevo je PackBot společnosti iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Když vojáci v Afghánistánu a Iráku narazili na výbušninu,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
místo pyrotechnického obleku a šťouchání klackem do bomby,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
jak se to dělalo ještě kolem roku 2002,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
nyní pošlou robota.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
Takže robot zastoupí nebezpečnou práci.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
Napravo jsou TUG od společnosti Aethon z Pittsburghu.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Tito roboti jsou ve stovkách nemocnic v USA.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Dávají špinavé prádlo do prádelen.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Odnášejí špinavé nádobí zpátky do kuchyně.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Nosí léky z lékáren.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Tito roboti proto odlehčují zdravotním sestrám práci,
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
umožňují jim, aby se méně věnovaly
přemisťování věcí po nemocnici
přemisťování věcí po nemocnici
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
a více pacientům.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
Popravdě, roboti se stali víceméně
všudypřítomnými v našich životech.
všudypřítomnými v našich životech.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Ale myslím, že pokud jde o tovární roboty, lidé se bojí,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
protože je nebezpečné mít takové roboty kolem sebe.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Abyste je mohli naprogramovat, musíte rozumět
šestidimenzionálním vektorům a kvaternionům.
šestidimenzionálním vektorům a kvaternionům.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
Normální lidé s nimi proto neumí pracovat.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
A tohle je podle mě technologie,
která směřuje špatným směrem.
která směřuje špatným směrem.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Přesouvá pracovníky od technologie.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
A proto se musíme zabývat technologiemi,
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
se kterými přicházejí do styku běžní zaměstnanci.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Dnes vám chci povědět o Baxterovi.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Baxter, jak já ho vnímám, je první vlna robotů,
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
se kterými mohou běžní lidé komunikovat
v průmyslovém prostředí.
v průmyslovém prostředí.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Baxter je tady nahoře.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Toto je Chris Harbert ze společnosti Rething Robotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Máme tady dopravník.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
A pokud osvětlení není příliš intenzivní --
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
Aha! Tady je. Zvedl předmět z dopravníku.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
A teď ho přenese sem a položí ho.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
A pak se vrátí zpět, aby vzal další předmět.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Zajímavostí je, že Baxter má základní selský rozum.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Mimochodem, co se děje s očima?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Oči můžete vidět tady na obrazovce.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Oči se dívají vpřed na trasu,
po které se robot bude pohybovat.
po které se robot bude pohybovat.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Takže osoba, která s ním přijde do styku,
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
chápe, jak se robot bude pohybovat
a není překvapena jeho pohyby.
a není překvapena jeho pohyby.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Teď Chris vzal předmět z jeho ruky,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
a Baxter nepokračoval a nesnažil se ho položit,
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
vrátil se zpět a uvědomil si,
že bude potřebovat ještě jeden.
že bude potřebovat ještě jeden.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Má trošku selského rozumu, pohybuje se a zvedá předměty.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
Spolupráce s Baxterem je bezpečná.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Se současnými průmyslovými roboty toto dělat nelze.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Ale s Baxterem to nebolí.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Cítí odpor, chápe, že tam je Chris,
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
a proto do něj nenarazí a nezraní ho.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Myslím si, že nejzajímavější věc
na Baxterovi je uživatelské rozhraní.
na Baxterovi je uživatelské rozhraní.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
A proto Chris teď půjde a chytne další ruku.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Když chytne ruku, robot přejde do modu
s nulovým odporem a vyrovnáním gravitace
s nulovým odporem a vyrovnáním gravitace
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
a na obrazovce se zobrazí grafické rozhrani.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Vidíte ikony na levé straně obrazovky,
protože to byla jeho pravá ruka.
protože to byla jeho pravá ruka.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Chris vezme něco do své ruky,
přinese to sem,
přinese to sem,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
zmáčkne tlačítko a pustí předmět, který má v ruce.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
A robot to pochopí -- aha, chce dávat věci na zem.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
A zde se zobrazí malá ikona.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Půjde sem, sevře prsty
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
a robot pochopí -- aha, on chce, abych ten předmět zvedl.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
A zde se zobrazí zelená ikona.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Teď zmapuje oblast,
ze které má robot předmět sebrat.
ze které má robot předmět sebrat.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Pohybuje se a robot pochopí, že to je oblast,
ve které má hledat.
ve které má hledat.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
Chris nemusel nic vybírat z menu robota.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
A teď bude trénovat vzhled toho předmětu,
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
zatímco my si budeme povídat.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Takže pokračujeme.
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
Chci vám popsat, jak toto vypadá v továrnách.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Prodáváme tyto roboty každý den.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
Putují do továren po celém státě.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Toto je Mildred.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Mildred pracuje v továrně v Connecticutu.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Na lince pracuje přes 20 let.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Hodinu po tom, co spatřila prvního průmyslového robota,
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
ho naprogramovala, aby udělal nějaké úkoly v továrně.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Rozhodla se, že má roboty ráda.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Robot dělal jednoduché pravidelné úkony,
které ona musela dříve dělat sama.
které ona musela dříve dělat sama.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Teď na to má robota.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
Když jsme si poprvé vyrazili promluvit
s lidmi v továrnách o tom,
s lidmi v továrnách o tom,
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
jak bychom jim mohli zjednodušit interakci s roboty,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
jedna z otázek, které jsme jim položili, byla:
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
„Chcete, aby vaše děti pracovaly v továrně?"
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
A převládající odpověď byla:
„Ne, chci aby moje děti měly lepší práci."
„Ne, chci aby moje děti měly lepší práci."
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Mildred je typickou
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
zaměstnankyní továren v USA.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Staršího věku a s lety stále přibývajícimi.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Mladých lidí do továren mnoho nenastupuje.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
Jak se pro pracovníky stávají úkoly obtížnějšími,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
musíme jim poskytnout nástroj,
který s nimi může spolupracovat,
který s nimi může spolupracovat,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
takže mohou být součástí řešení,
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
a mohou pokračovat v práci
a my můžeme pokračovat v produkci USA.
a my můžeme pokračovat v produkci USA.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Naše vize je taková, že Mildred, pásová dělnice,
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
se stane Mildred, trenérkou robotů.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Povýší podobně,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
jako kancelářští pracovnící v 80. letech povýšili to,
co mohli zvládnout.
co mohli zvládnout.
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
Nedáváme jim nástroje, jejichž použití
musí dlouho studovat.
musí dlouho studovat.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Jsou to nástroje, se kterými se naučí
pracovat za několik minut.
pracovat za několik minut.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Existují dvě velké síly, které jsou samovolné,
ale nevyhnutelné.
ale nevyhnutelné.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
Klimatické a demografické změny.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Demografické změny opravdu změní svět.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Toto je procento dospělých v produktivním věku.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
Za posledních 40 let mírně klesalo.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Ale v následujících 40 letech bude
změna dramatická, dokonce i v Číně.
změna dramatická, dokonce i v Číně.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Procento dospělých v produktivním věku drasticky klesne.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
A naopak, počet lidí v důchodovém věku velmi rychle poroste,
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
jak se „baby boomers" (lidé nar. po 2. sv. v.)
budou dostávat do důchodového věku.
budou dostávat do důchodového věku.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
To znamená, že zde bude více lidí
méně finančně zabezpečených,
méně finančně zabezpečených,
08:20
competing for services.
156
488977
2633
soutěžící o služby.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Ale více než to, jak stárneme, tak slábneme
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
a již nejsme schopni vykonávat všechny úkony.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Při pohledu na statistiku věku asistentů vidíme,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
že jejich věk stoupá.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
A toto se děje právě teď.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
Při zvyšování počtu lidí v důchodovém věku,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
je stále méně lidí, kteří by se o ně postarali.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Myslím si, že opravdu budeme potřebovat
roboty na to, aby nám pomáhali.
roboty na to, aby nám pomáhali.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
A nemyslím roboty ve významu společníci.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
Myslím roboty, kteří budou vykonávat činnosti,
které bychom normálně dělali sami,
které bychom normálně dělali sami,
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
ale s rostoucím věkem je stále obtížnější je vykonávat.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Odnést nákup z auta po schodech do kuchyně.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
Nebo dokonce řídit auto
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
k přátelům na návštěvu.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Myslím si, že robotika dáva lidem šanci
zachovat si důstojnost i ve vyšším věku
zachovat si důstojnost i ve vyšším věku
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
tím, že budou mít kontrolu nad robotem.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Takže se nebudou musel spoléhat na stále menší počet lidí.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Proto se vážně domnívám,
že budeme trávit více času
že budeme trávit více času
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
s roboty, jako je Baxter,
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
a pracovat s nimi v každodenním životě.
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Tady, Baxtere, to je dobrý.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
A že do 40 let se budeme všichni spoléhat na roboty
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
jakožto součást našeho každodenního života.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Děkuji.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Potlesk)
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