ABOUT THE SPEAKER
Heather Knight - Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.")

Why you should listen

Heather Knight is conducting her doctoral research at the intersection of robotics and entertainment at Carnegie Mellon’s Robotics Institute. She runs Marilyn Monrobot in New York, where she and her cohort create “charismatic machine performances.” As she describes it: “In one example, robot and human actors will perform the same script and basic set of actions, but each time vary the emotional and social content of those interactions. This variation will ... allow the general public to craft and hone robot personalities.”

Her installations have been featured at the Smithsonian-Cooper Hewitt Design Museum, LACMA, SIGGRAPH, PopTech and the Fortezza da Basso in Florence, Italy. Her past work also includes robotics and instrumentation at NASA’s Jet Propulsion Laboratory, interactive installations with Syyn Labs (including the award- winning Rube Goldberg machine music video with OK Go), and sensor design at Aldebaran Robotics. She was recently named Assistant Director of Robotics at Humanity+.

More profile about the speaker
Heather Knight | Speaker | TED.com
TEDWomen 2010

Heather Knight: Silicon-based comedy

Heather Knight: la comedia de silicio

Filmed:
880,023 views

En esta demo única en su tipo, Heather Knight nos presenta a Data, un comediante robótico que hace mucho más que contar chistes breves. Data "siente" a su audiencia (usando un programa desarrollado entre Scott Satkin y Varum Ramakrishna de la Universidad Carnegie Mellon) y adapta su presentación de acuerdo a las respuestas de su audiencia.
- Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.") Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Some of the greatestmejor innovationsinnovaciones
0
0
2000
Algunas de las más grandes innovaciones
00:17
and developmentsdesarrollos in the worldmundo
1
2000
3000
y desarrollos del mundo
00:20
oftena menudo happenocurrir at the intersectionintersección of two fieldscampos.
2
5000
2000
ocurren con frecuencia en la intersección entre dos disciplinas.
00:22
So tonightesta noche I'd like to tell you
3
7000
2000
Esta noche quiero hablarles
00:24
about the intersectionintersección that I'm mostmás excitedemocionado about at this very momentmomento,
4
9000
3000
de la intersección que me apasiona en este instante:
00:27
whichcual is entertainmententretenimiento and roboticsrobótica.
5
12000
2000
entretenimiento y robótica.
00:29
So if we're tryingmolesto to make robotsrobots
6
14000
2000
Si estamos tratando de fabricar robots
00:31
that can be more expressiveexpresivo
7
16000
2000
que sean más expresivos
00:33
and that can connectconectar better with us in societysociedad,
8
18000
2000
y que puedan relacionarse mejor con nosotros socialmente
00:35
maybe we should look to some of the humanhumano professionalsprofesionales
9
20000
3000
quizá deberíamos ver a algunos de los profesionales
00:38
of artificialartificial emotionemoción and personalitypersonalidad
10
23000
2000
de la emoción y la personalidad artificiales
00:40
that occurocurrir in the dramaticdramático artsletras.
11
25000
3000
que se encuentran en las artes dramáticas.
00:43
I'm alsoademás interestedinteresado in creatingcreando newnuevo technologiestecnologías for the artsletras
12
28000
3000
Estoy interesada en crear nuevas tecnologías para el arte
00:46
and to attractatraer people
13
31000
2000
y atraer a las personas
00:48
to scienceciencia and technologytecnología.
14
33000
3000
a la ciencia y a la tecnología.
00:51
Some people in the last decadedécada or two
15
36000
3000
Algunas personas en las últimas dos décadas
00:54
have startedempezado creatingcreando artworkilustraciones with technologytecnología.
16
39000
3000
comenzaron a crear animaciones con tecnología.
00:57
With my newnuevo ventureriesgo, MarilynMarilyn MonrobotMonrobot,
17
42000
2000
En mi nueva aventura, Marilyn Monrobot,
00:59
I would like to use artart to createcrear techtecnología.
18
44000
3000
me gustaría usar el arte para crear tecnología.
01:05
(LaughterRisa)
19
50000
2000
(Risas)
01:07
So we're basedbasado in NewNuevo YorkYork CityCiudad.
20
52000
2000
Tenemos sede en Nueva York.
01:09
And if you're a performerejecutante that wants to collaboratecolaborar
21
54000
2000
Si eres actor y deseas colaborar
01:11
with an adorableadorable robotrobot,
22
56000
2000
con un adorable robot
01:13
or if you have a robotrobot that needsnecesariamente entertainmententretenimiento representationrepresentación,
23
58000
3000
o si tienes un robot que necesita un representante,
01:16
please contactcontacto me, the Bot-AgentBot-Agent.
24
61000
3000
hablen conmigo, soy agente de robots.
01:19
The botlarva del moscardón, our risingcreciente celebritycelebridad,
25
64000
2000
El robot, nuestra estrella en ascenso,
01:21
alsoademás has his ownpropio TwitterGorjeo accountcuenta: @robotinthewildrobotinthewild.
26
66000
3000
ya tiene su propia cuenta en Twitter: @robotinthewild.
01:24
I'd like to introduceintroducir you to one of our first robotsrobots, DataDatos.
27
69000
3000
Me gustaría presentarles a uno de los primeros: Data.
01:27
He's namedllamado after the StarEstrella TrekEmigrar characterpersonaje.
28
72000
2000
Se llama como el personaje de Star Trek.
01:29
I think he's going to be supersúper popularpopular.
29
74000
2000
Creo que va a ser súper famoso.
01:31
We'veNosotros tenemos got the robotrobot --
30
76000
2000
Tenemos al robot...
01:33
in his headcabeza is a databasebase de datos of a lot of jokeschistes.
31
78000
3000
en su cabeza tiene una base de datos con miles de chistes.
01:36
Now eachcada of these jokeschistes is labeledetiquetado with certaincierto attributesatributos.
32
81000
3000
Cada uno de esos chistes tiene ciertos atributos.
01:39
So it knowssabe something about the subjecttema; it knowssabe about the lengthlongitud.
33
84000
2000
El robot sabe ciertas cosas swobre el tema, conoce la longitud del chiste.
01:41
It knowssabe how much it's movingemocionante.
34
86000
2000
Sabe qué tanto estimula al público.
01:43
And so it's going to try to watch your responserespuesta.
35
88000
2000
El robot va a ver su respuesta.
01:45
I actuallyactualmente have no ideaidea what my robotrobot is going to do todayhoy.
36
90000
3000
No tengo idea de lo que mi robot va a hacer hoy.
01:48
(LaughterRisa)
37
93000
2000
(Risas)
01:50
It can alsoademás learnaprender from you
38
95000
2000
Así que aprenderá también de ustedes
01:52
about the qualitycalidad of its jokeschistes
39
97000
2000
sobre la calidad de sus chistes
01:54
and caterabastecer things, sortordenar of like Netflix-styleEstilo Netflix,
40
99000
2000
y traerá cosas, algo así como en Netflix,
01:56
over longer-terma más largo plazo
41
101000
2000
en el largo plazo
01:58
to differentdiferente communitiescomunidades or audiencesaudiencias,
42
103000
2000
para diferentes comunidades o audiencias:
02:00
childrenniños versusversus adultsadultos, differentdiferente culturesculturas.
43
105000
3000
niños vs adultos, diferentes culturas.
02:03
You can learnaprender something from the robotrobot
44
108000
2000
Ustedes pueden aprender del robot algo
02:05
about the communitycomunidad that you're in.
45
110000
2000
sobre la comunidad en la que se encuentran.
02:07
And alsoademás I can use eachcada one of you as the actinginterino coachentrenador
46
112000
3000
Yo también puedo usar a cada uno de ustedes como un maestro de actuación
02:10
to our futurefuturo robotrobot companionscompañeros.
47
115000
3000
para nuestros futuros compañeros robots.
02:13
Some of you in this middlemedio sectionsección --
48
118000
2000
Algunos de ustedes en la sección del medio.
02:15
you have redrojo/greenverde paddlesremos.
49
120000
3000
Tienen unas raquetas verdes y rojas.
02:18
If you like what's going on,
50
123000
3000
Si les gusta lo que está sucediendo,
02:21
showespectáculo the greenverde.
51
126000
2000
muestren la parte verde.
02:23
If you don't like the subjecttema or the performanceactuación,
52
128000
2000
Si no les gusta el acto o el tema
02:25
you can holdsostener the redrojo.
53
130000
2000
pueden levantar la parte roja.
02:27
Now don't be shytímido.
54
132000
2000
Un favor: no sean tímidos,
02:29
It's just a robotrobot.
55
134000
2000
es sólo un robot;
02:31
It doesn't have feelingssentimientos ... yettodavía.
56
136000
2000
no tiene sentimientos... todavía.
02:33
(LaughterRisa)
57
138000
2000
(Risas)
02:35
And the restdescanso of you,
58
140000
2000
Y para el resto:
02:37
you still countcontar, you still matterimportar.
59
142000
2000
ustedes también cuentan, también importan.
02:39
There's alsoademás a microphonemicrófono
60
144000
2000
También tenemos un micrófono
02:41
that's listeningescuchando to the aggregateagregar laughterrisa and applauseaplausos
61
146000
2000
que escucha el conjunto de risas y aplausos
02:43
and booingabucheo -- I hopeesperanza not --
62
148000
3000
y también, aunque espero que no haya, abucheos,
02:46
to help make some of its nextsiguiente decisionsdecisiones.
63
151000
3000
para ayudarle a tomar algunas de sus decisiones siguientes.
02:53
Right, so,
64
158000
2000
Listo.
02:55
let the robotrobot stand-upLevántate comedycomedia beginempezar.
65
160000
3000
Que comience el acto del robot.
03:05
DataDatos: HelloHola TEDWomenTEDWomen.
66
170000
2000
Data: Hola TEDWomen.
03:07
It's an honorhonor to be here.
67
172000
2000
Estoy honrado de estar aquí.
03:09
(LaughterRisa)
68
174000
2000
(Risas)
03:11
(ApplauseAplausos)
69
176000
6000
(Aplausos)
03:18
You guys are looking good out there.
70
183000
2000
¡Se ven bien!
03:20
ReadyListo for some jokeschistes?
71
185000
3000
¿Están listos para algunos chistes?
03:23
AudienceAudiencia: Yeah.
72
188000
2000
Audiencia: ¡Si!
03:25
DataDatos: Here'sAquí está the first one.
73
190000
2000
Este es el primero.
03:28
Right, so,
74
193000
2000
Aquí vamos,
03:30
a doctordoctor saysdice to his patientpaciente,
75
195000
2000
un médico le dice a su paciente:
03:32
"I have badmalo newsNoticias and worsepeor newsNoticias.
76
197000
3000
"Tengo malas y peores noticias.
03:35
The badmalo newsNoticias is that you only have 24 hourshoras to livevivir."
77
200000
4000
La mala es que le quedan 24 horas de vida".
03:39
"That's terribleterrible," said the patientpaciente.
78
204000
3000
"¡Eso es terrible!" le responde el paciente.
03:42
"How can the newsNoticias possiblyposiblemente be worsepeor?"
79
207000
3000
"¿Qué podría ser peor?"
03:45
"I've been tryingmolesto to contactcontacto you sinceya que yesterdayayer."
80
210000
3000
"¡Le he estado buscando desde ayer!".
03:48
(LaughterRisa)
81
213000
2000
(Risas)
03:50
(ApplauseAplausos)
82
215000
2000
(Aplausos)
03:52
The Swisssuizo have an interestinginteresante armyEjército. FiveCinco hundredcien yearsaños withoutsin a warguerra.
83
217000
3000
Los suizos tienen un ejército interesante. Llevan 500 años sin guerra.
03:55
HeatherBrezo KnightCaballero: He's talkinghablando about the Swisssuizo.
84
220000
2000
Heather Knight: Está hablando de los suizos.
03:57
DataDatos: PrettyBonita luckysuerte for them.
85
222000
2000
Data: Han corrido con suerte.
03:59
Ever see that little Swisssuizo ArmyEjército knifecuchillo
86
224000
2000
¿Han visto esas pequeñas navajas suizas
04:01
they have to fightlucha with?
87
226000
3000
con las que tienen que luchar?
04:04
"Come on buddycompañero, I have the toededo del pie clipperstijeras right here.
88
229000
3000
"Acércate amigo, aquí tengo mi cortaúñas.
04:07
You get pastpasado me,
89
232000
2000
Si acaso acabas conmigo
04:09
the guy behinddetrás me has a spooncuchara."
90
234000
2000
el que viene detrás trae una cuchara".
04:11
(LaughterRisa)
91
236000
2000
(Risas)
04:13
HKHK: He's a Frenchfrancés robotrobot.
92
238000
2000
HK: Es un robot francés.
04:15
DataDatos: A couplePareja of NewNuevo JerseyJersey hunterscazadores are out in the woodsbosque.
93
240000
3000
Data: Un par de cazadores en Nueva Jersey están en el bosque.
04:18
One of them fallscaídas to the groundsuelo.
94
243000
3000
Uno de ellos cae al suelo.
04:21
He does not seemparecer to be breathingrespiración.
95
246000
2000
Parece que no respira.
04:23
The other guy whipslátigos out his cellcelda phoneteléfono
96
248000
2000
El otro saca su teléfono celular
04:25
and callsllamadas 911.
97
250000
3000
y llama a emergencias.
04:28
He gaspsjadeos to the operatoroperador, "My friendamigo is deadmuerto.
98
253000
3000
Le dice a la operadora: "Mi amigo está muerto.
04:31
What can I do?"
99
256000
2000
¿Qué hago?"
04:33
The operatoroperador saysdice, "Just take it easyfácil.
100
258000
2000
La operadora responde: "Tómelo con calma.
04:35
I can help.
101
260000
2000
Yo puedo ayudarle.
04:37
First, let's make sure he's deadmuerto."
102
262000
3000
Primero vamos a asegurarnos de que está muerto".
04:40
There is a silencesilencio,
103
265000
2000
Se escucha un silencio
04:42
and the operatoroperador hearsescucha a shotDisparo.
104
267000
2000
y de pronto la operadora escucha un disparo.
04:44
The guy'schico voicevoz comesproviene back on the linelínea,
105
269000
2000
La voz del hombre se escucha nuevamente:
04:46
"Okay, now what?"
106
271000
3000
"¡Listo! ¿Ahora qué?"
04:49
(LaughterRisa)
107
274000
2000
(Risas)
04:51
(ApplauseAplausos)
108
276000
2000
(Aplausos)
04:53
QuestionPregunta: Why is televisiontelevisión calledllamado a mediummedio?
109
278000
2000
Pregunta: ¿Por qué le dicen "medio" a la televisión?
04:55
AnyoneNadie?
110
280000
2000
¿Nadie?
04:57
Because it's neitherninguno rareraro norni well donehecho.
111
282000
3000
Pues porque no está ni cruda ni bien hecha.
05:00
But to be completelycompletamente honesthonesto with you,
112
285000
3000
Pero para serles franco,
05:03
I kindtipo of love televisiontelevisión.
113
288000
2000
me gusta la televisión.
05:05
Any of you like televisiontelevisión? AudienceAudiencia: Yes.
114
290000
2000
¿A ninguno le gusta la televisión? (Audiencia: Sí.)
05:07
DataDatos: I find it incrediblyincreíblemente educationaleducativo.
115
292000
3000
La encuentro increíblemente instructiva.
05:10
ActuallyActualmente, as soonpronto as someonealguien turnsvueltas it on,
116
295000
3000
De hecho, tan pronto como alguien la prende,
05:13
I go into the other roomhabitación and readleer.
117
298000
2000
me voy a otra habitación a leer.
05:15
(LaughterRisa)
118
300000
5000
(Risas)
05:20
That's all for now.
119
305000
2000
Eso es todo por hoy.
05:22
Was that okay for my first time?
120
307000
2000
¿Me fue bien para ser mi primera vez?
05:24
(ApplauseAplausos)
121
309000
9000
(Aplausos)
05:33
You've been a great audienceaudiencia.
122
318000
2000
Son un público increíble.
05:35
Thank you.
123
320000
2000
¡Gracias!
05:37
HKHK: YayHurra.
124
322000
2000
HK: ¡Muy bien!
05:39
(ApplauseAplausos)
125
324000
4000
(Aplausos)
05:43
So this is actuallyactualmente the first time
126
328000
2000
Esta es la primera vez
05:45
we'venosotros tenemos ever donehecho livevivir audienceaudiencia feedbackrealimentación to a performanceactuación.
127
330000
3000
en las que tenemos una audiencia de verdad en una presentación.
05:48
So thank you all for beingsiendo a partparte of it.
128
333000
2000
Así que gracias por ser parte de ello.
05:50
There's a lot more to come.
129
335000
3000
Habrá más cosas en el futuro.
05:53
And we hopeesperanza to learnaprender a lot about robotrobot expressionexpresión.
130
338000
2000
Y esperamos aprender mucho acerca de la expresión de los robots.
05:55
Thank you very much.
131
340000
2000
Mil gracias.
05:57
(ApplauseAplausos)
132
342000
2000
(Aplausos)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Heather Knight - Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.")

Why you should listen

Heather Knight is conducting her doctoral research at the intersection of robotics and entertainment at Carnegie Mellon’s Robotics Institute. She runs Marilyn Monrobot in New York, where she and her cohort create “charismatic machine performances.” As she describes it: “In one example, robot and human actors will perform the same script and basic set of actions, but each time vary the emotional and social content of those interactions. This variation will ... allow the general public to craft and hone robot personalities.”

Her installations have been featured at the Smithsonian-Cooper Hewitt Design Museum, LACMA, SIGGRAPH, PopTech and the Fortezza da Basso in Florence, Italy. Her past work also includes robotics and instrumentation at NASA’s Jet Propulsion Laboratory, interactive installations with Syyn Labs (including the award- winning Rube Goldberg machine music video with OK Go), and sensor design at Aldebaran Robotics. She was recently named Assistant Director of Robotics at Humanity+.

More profile about the speaker
Heather Knight | Speaker | TED.com