ABOUT THE SPEAKER
Hod Lipson - Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

Why you should listen

To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.

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Hod Lipson | Speaker | TED.com
TED2007

Hod Lipson: Building "self-aware" robots

Hod Lipson construye robots "autoconscientes"

Filmed:
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Hod Lipson muestra unos cuantos de sus pequeños y geniales robots, los cuales tienen la capacidad de aprender, comprenderse a sí mismos e incluso autorreplicarse.
- Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution. Full bio

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00:25
So, where are the robotsrobots?
0
0
2000
Entonces, ¿dónde están los robots?
00:27
We'veNosotros tenemos been told for 40 yearsaños alreadyya that they're comingviniendo soonpronto.
1
2000
3000
Nos han dicho por 40 años que ya vienen.
00:30
Very soonpronto they'llellos van a be doing everything for us.
2
5000
3000
Muy pronto estarán haciendo todo por nosotros:
00:33
They'llEllos van a be cookingcocina, cleaninglimpieza, buyingcomprando things, shoppingcompras, buildingedificio. But they aren'tno son here.
3
8000
5000
cocinarán, limpiarán, comprarán, construirán. Pero aún no están aquí.
00:38
Meanwhilemientras tanto, we have illegalilegal immigrantsinmigrantes doing all the work,
4
13000
4000
Mientras tanto tenemos inmigrantes ilegales haciendo todo el trabajo,
00:42
but we don't have any robotsrobots.
5
17000
2000
pero no tenemos robots.
00:44
So what can we do about that? What can we say?
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19000
4000
¿Qué podemos hacer al respecto? ¿Qué podemos decir?
00:48
So I want to give a little bitpoco of a differentdiferente perspectiveperspectiva
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23000
4000
Quiero compartir un poco de otra perspectiva,
00:52
of how we can perhapsquizás look at these things in a little bitpoco of a differentdiferente way.
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27000
6000
de cómo quizás podamos ver estas cosas de forma ligeramente distinta.
00:58
And this is an x-rayradiografía pictureimagen
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33000
2000
Y esta es una foto de rayos X
01:00
of a realreal beetleescarabajo, and a Swisssuizo watch, back from '88. You look at that --
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35000
5000
de un escarabajo y un reloj suizo, del año 1988. Viendo eso,
01:05
what was truecierto then is certainlyciertamente truecierto todayhoy.
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40000
2000
lo que fue cierto entonces es cierto hoy.
01:07
We can still make the piecespiezas. We can make the right piecespiezas.
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42000
3000
Podemos hacer las piezas y hacerlas correctamente,
01:10
We can make the circuitrycircuitería of the right computationalcomputacional powerpoder,
13
45000
3000
podemos hacer los circuitos para una capacidad de cómputo adecuada,
01:13
but we can't actuallyactualmente put them togetherjuntos to make something
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48000
3000
pero en la práctica no podemos unirlos para construir algo
01:16
that will actuallyactualmente work and be as adaptiveadaptado as these systemssistemas.
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51000
5000
que realmente funcione y sea tan adaptable como estos sistemas.
01:21
So let's try to look at it from a differentdiferente perspectiveperspectiva.
16
56000
2000
Así que intentemos verlo desde una perspectiva diferente.
01:23
Let's summonconvocar the bestmejor designerdiseñador, the mothermadre of all designersdiseñadores.
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58000
4000
Llamemos al mejor diseñador, la madre de todos los diseñadores:
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Let's see what evolutionevolución can do for us.
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62000
3000
veamos que puede hacer por nosotros la evolución.
01:30
So we threwarrojó in -- we createdcreado a primordialprimordial soupsopa
19
65000
4000
Entonces mezclamos, creamos una sopa primordial
01:34
with lots of piecespiezas of robotsrobots -- with barsbarras, with motorsmotores, with neuronsneuronas.
20
69000
4000
con montones de piezas de robots, con barras, motores, neuronas.
01:38
Put them all togetherjuntos, and put all this underdebajo kindtipo of naturalnatural selectionselección,
21
73000
4000
Los juntamos todos, pusimos todo eso bajo cierta clase de selección natural,
01:42
underdebajo mutationmutación, and rewardedrecompensado things for how well they can movemovimiento forwardadelante.
22
77000
4000
bajo mutación, y recompensamos la capacidad de avance.
01:46
A very simplesencillo tasktarea, and it's interestinginteresante to see what kindtipo of things camevino out of that.
23
81000
6000
Una tarea muy simple, y es interesante ver la clase de cosas que surgen de ahí.
01:52
So if you look, you can see a lot of differentdiferente machinesmáquinas
24
87000
3000
Así que si observan, pueden ver un montón de máquinas diferentes
01:55
come out of this. They all movemovimiento around.
25
90000
2000
saliendo de esto. Todas se mueven,
01:57
They all crawlgatear in differentdiferente waysformas, and you can see on the right,
26
92000
4000
todas ellas se arrastran a su manera y, pueden ver a la derecha
02:01
that we actuallyactualmente madehecho a couplePareja of these things,
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96000
2000
que efectivamente hemos fabricado un par de estas cosas,
02:03
and they work in realityrealidad. These are not very fantasticfantástico robotsrobots,
28
98000
3000
y funcionan en el mundo real. No son robots muy fantásticos pero
02:06
but they evolvedevolucionado to do exactlyexactamente what we rewardrecompensa them for:
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101000
4000
evolucionaron para hacer exactamente aquello por lo que los recompensamos;
02:10
for movingemocionante forwardadelante. So that was all donehecho in simulationsimulación,
30
105000
3000
para moverse hacia adelante. Así que eso fue hecho en simulación
02:13
but we can alsoademás do that on a realreal machinemáquina.
31
108000
2000
pero también podemos hacerlo en una máquina de verdad.
02:15
Here'sAquí está a physicalfísico robotrobot that we actuallyactualmente
32
110000
5000
Aquí está un robot físico que de hecho
02:20
have a populationpoblación of brainssesos,
33
115000
3000
tiene una población de cerebros,
02:23
competingcompitiendo, or evolvingevolucionando on the machinemáquina.
34
118000
2000
compitiendo o evolucionando, en la máquina.
02:25
It's like a rodeorodeo showespectáculo. They all get a ridepaseo on the machinemáquina,
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120000
3000
Es como un espectáculo de rodeo: todos se pueden subir a la máquina
02:28
and they get rewardedrecompensado for how fastrápido or how farlejos
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123000
3000
y son recompensados por qué tan rápido o qué tan lejos
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they can make the machinemáquina movemovimiento forwardadelante.
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126000
2000
pueden hacer que la máquina avance.
02:33
And you can see these robotsrobots are not readyListo
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128000
2000
Y pueden ver que esos robots no están listos
02:35
to take over the worldmundo yettodavía, but
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130000
3000
aún para dominar al mundo, pero
02:38
they graduallygradualmente learnaprender how to movemovimiento forwardadelante,
40
133000
2000
aprenden gradualmente a avanzar
02:40
and they do this autonomouslyde forma autónoma.
41
135000
3000
y hacen esto de forma autónoma.
02:43
So in these two examplesejemplos, we had basicallybásicamente
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138000
4000
Así que en esos dos ejemplos, básicamente tenemos
02:47
machinesmáquinas that learnedaprendido how to walkcaminar in simulationsimulación,
43
142000
3000
máquinas que aprendieron cómo caminar en una simulación
02:50
and alsoademás machinesmáquinas that learnedaprendido how to walkcaminar in realityrealidad.
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145000
2000
y también máquinas que aprendieron cómo caminar en la realidad.
02:52
But I want to showespectáculo you a differentdiferente approachenfoque,
45
147000
2000
Pero quiero mostrarles un enfoque distinto
02:54
and this is this robotrobot over here, whichcual has fourlas cuatro legspiernas.
46
149000
6000
y es este robot de aquí, el cual tiene cuatro patas,
03:00
It has eightocho motorsmotores, fourlas cuatro on the kneesrodillas and fourlas cuatro on the hipcadera.
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155000
2000
tiene ocho motores, cuatro en las rodillas y cuatro en las caderas.
03:02
It has alsoademás two tiltinclinación sensorssensores that tell the machinemáquina
48
157000
3000
Tiene también 2 sensores de inclinación que le dicen a la máquina
03:05
whichcual way it's tiltinginclinación.
49
160000
3000
por cuál lado se está inclinando.
03:08
But this machinemáquina doesn't know what it looksmiradas like.
50
163000
2000
Pero esta máquina no sabe cómo es ella misma.
03:10
You look at it and you see it has fourlas cuatro legspiernas,
51
165000
2000
Mirándola sabes que tiene cuatro patas
03:12
the machinemáquina doesn't know if it's a snakeserpiente, if it's a treeárbol,
52
167000
2000
pero la máquina no sabe si es una serpiente, un árbol,
03:14
it doesn't have any ideaidea what it looksmiradas like,
53
169000
3000
no tiene ni idea de cómo es
03:17
but it's going to try to find that out.
54
172000
2000
pero va a tratar de descubrirlo.
03:19
InitiallyInicialmente, it does some randomaleatorio motionmovimiento,
55
174000
2000
Al principio, hace algunos movimientos al azar
03:21
and then it triesintentos to figurefigura out what it mightpodría look like.
56
176000
3000
y entonces intenta descubrir cómo puede ser
03:24
And you're seeingviendo a lot of things passingpaso throughmediante its mindsmentes,
57
179000
2000
y se ven un montón de cosas pasar por "sus mentes",
03:26
a lot of self-modelsauto-modelos that try to explainexplique the relationshiprelación
58
181000
4000
un montón de modelos de sí misma que tratan de explicar la relación
03:30
betweenEntre actuationactuación and sensingdetección. It then triesintentos to do
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185000
3000
entre su actuación y su percepción y entonces intenta ejecutar
03:33
a secondsegundo actionacción that createscrea the mostmás disagreementdesacuerdo
60
188000
4000
una segunda acción que genere la mayor discrepancia
03:37
amongentre predictionspredicciones of these alternativealternativa modelsmodelos,
61
192000
2000
entre las predicciones de esos modelos alternativos,
03:39
like a scientistcientífico in a lablaboratorio. Then it does that
62
194000
2000
como un científico en un laboratorio. Entonces hace eso
03:41
and triesintentos to explainexplique that, and pruneciruela pasa out its self-modelsauto-modelos.
63
196000
4000
e intenta explicarlo y depura sus modelos de sí misma.
03:45
This is the last cycleciclo, and you can see it's prettybonita much
64
200000
3000
Este es el último ciclo y pueden ver que prácticamente
03:48
figuredfigurado out what its selfyo looksmiradas like. And onceuna vez it has a self-modelauto-modelo,
65
203000
4000
ha descubierto cómo es y una vez que tiene un modelo de sí misma,
03:52
it can use that to derivederivar a patternpatrón of locomotionlocomoción.
66
207000
4000
puede usarlo para derivar un patrón de locomoción.
03:56
So what you're seeingviendo here are a couplePareja of machinesmáquinas --
67
211000
2000
Así que lo que ven aquí son un par de máquinas,
03:58
a patternpatrón of locomotionlocomoción.
68
213000
2000
un patrón de locomoción.
04:00
We were hopingesperando that it wasswass going to have a kindtipo of evilmal, spiderydelgado walkcaminar,
69
215000
4000
Esperábamos que fuera a tener un tipo de andar maligno, arácnido,
04:04
but insteaden lugar it createdcreado this prettybonita lamecojo way of movingemocionante forwardadelante.
70
219000
4000
pero en cambio creó esta forma de avanzar bastante patética.
04:08
But when you look at that, you have to rememberrecuerda
71
223000
3000
Pero cuando miran eso tienen que recordar
04:11
that this machinemáquina did not do any physicalfísico trialsensayos on how to movemovimiento forwardadelante,
72
226000
6000
que esta máquina no hizo ningún ensayo físico sobre cómo avanzar,
04:17
norni did it have a modelmodelo of itselfsí mismo.
73
232000
2000
ni tenía un modelo de sí misma.
04:19
It kindtipo of figuredfigurado out what it looksmiradas like, and how to movemovimiento forwardadelante,
74
234000
3000
Más o menos descubrió cómo era, y cómo podía avanzar,
04:22
and then actuallyactualmente triedintentó that out.
75
237000
4000
y entonces lo intentó en realidad.
04:26
(ApplauseAplausos)
76
241000
5000
(Aplausos)
04:31
So, we'llbien movemovimiento forwardadelante to a differentdiferente ideaidea.
77
246000
4000
Entonces, probemos una idea diferente.
04:35
So that was what happenedsucedió when we had a couplePareja of --
78
250000
5000
Eso fue lo que ocurrió cuando teníamos un par de...
04:40
that's what happenedsucedió when you had a couplePareja of -- OK, OK, OK --
79
255000
4000
fue lo que ocurrió cuando tienes un par... OK, OK, OK,
04:44
(LaughterRisa)
80
259000
2000
(Risas)
04:46
-- they don't like eachcada other. So
81
261000
2000
no se caen bien. Entonces
04:48
there's a differentdiferente robotrobot.
82
263000
3000
hay un robot diferente.
04:51
That's what happenedsucedió when the robotsrobots actuallyactualmente
83
266000
2000
Eso fue lo que ocurrió cuando los robots fueron
04:53
are rewardedrecompensado for doing something.
84
268000
2000
recompensados por hacer algo.
04:55
What happenssucede if you don't rewardrecompensa them for anything, you just throwlanzar them in?
85
270000
3000
¿Qué ocurre si no los recompensas en lo absoluto, si sólo los pones ahí?
04:58
So we have these cubescubitos, like the diagramdiagrama showedmostró here.
86
273000
3000
Tenemos estos cubos, como el diagrama muestra aquí.
05:01
The cubecubo can swivelgirar, or flipdar la vuelta on its sidelado,
87
276000
2000
El cubo puede girar, o ponerse de lado,
05:04
and we just throwlanzar 1,000 of these cubescubitos into a soupsopa --
88
279000
4000
y dejamos mil de esos cubos en una sopa,
05:08
this is in simulationsimulación --and--y don't rewardrecompensa them for anything,
89
283000
2000
esto es en simulación, y no los recompensamos por nada,
05:10
we just let them flipdar la vuelta. We pumpbomba energyenergía into this
90
285000
3000
sólo los dejamos dar vueltas. Le insertamos energía a esto
05:13
and see what happenssucede in a couplePareja of mutationsmutaciones.
91
288000
3000
y vemos que ocurre en un par de mutaciones.
05:16
So, initiallyinicialmente nothing happenssucede, they're just flippingvolteando around there.
92
291000
3000
Al principio no pasa nada, sólo están dando de vueltas por ahí.
05:19
But after a very shortcorto while, you can see these blueazul things
93
294000
4000
Pero muy poco después puedes ver esas cosas azules
05:23
on the right there beginempezar to take over.
94
298000
2000
a la derecha que empiezan a prevalecer.
05:25
They beginempezar to self-replicateautorreplicar. So in absenceausencia of any rewardrecompensa,
95
300000
4000
Empiezan a autorreplicarse. Así que en ausencia de toda recompensa
05:29
the intrinsicintrínseco rewardrecompensa is self-replicationautorreplicación.
96
304000
3000
la recompensa intrínseca es autorreplicación.
05:32
And we'venosotros tenemos actuallyactualmente builtconstruido a couplePareja of these,
97
307000
1000
Y de hecho hemos construido un par de éstos
05:33
and this is partparte of a largermás grande robotrobot madehecho out of these cubescubitos.
98
308000
4000
y esto es parte de un robot más grande hecho con estos cubos,
05:37
It's an acceleratedacelerado viewver, where you can see the robotrobot actuallyactualmente
99
312000
3000
es una vista acelerada donde puedes ver al robot
05:40
carryingque lleva out some of its replicationreplicación processproceso.
100
315000
2000
ejecutando parte de su proceso de replicación.
05:42
So you're feedingalimentación it with more materialmaterial -- cubescubitos in this casecaso --
101
317000
4000
Así que si estás dándole más material, cubos en este caso,
05:46
and more energyenergía, and it can make anotherotro robotrobot.
102
321000
3000
y más energía y puede hacer otro robot.
05:49
So of coursecurso, this is a very crudecrudo machinemáquina,
103
324000
3000
Por supuesto, es una máquina muy rudimentaria
05:52
but we're workingtrabajando on a micro-scalemicroescala versionversión of these,
104
327000
2000
pero estamos trabajando en una versión a microescala,
05:54
and hopefullyOjalá the cubescubitos will be like a powderpolvo that you pourverter in.
105
329000
3000
esperando que algún día los cubos sean como un polvo que puedas echar.
05:57
OK, so what can we learnaprender? These robotsrobots are of coursecurso
106
332000
5000
¿Qué podemos aprender? Estos robots, por supuesto,
06:02
not very usefulútil in themselvessí mismos, but they mightpodría teachenseñar us something
107
337000
3000
no son muy útiles por sí mismos pero podrían enseñarnos algo
06:05
about how we can buildconstruir better robotsrobots,
108
340000
3000
sobre cómo podemos construir mejores robots
06:08
and perhapsquizás how humanshumanos, animalsanimales, createcrear self-modelsauto-modelos and learnaprender.
109
343000
5000
y quizás cómo los humanos y animales crean modelos de sí mismos y aprenden.
06:13
And one of the things that I think is importantimportante
110
348000
2000
Y una de las cosas que creo es importante
06:15
is that we have to get away from this ideaidea
111
350000
2000
es que tenemos que abandonar esta idea
06:17
of designingdiseño the machinesmáquinas manuallya mano,
112
352000
2000
de diseñar máquinas manualmente
06:19
but actuallyactualmente let them evolveevolucionar and learnaprender, like childrenniños,
113
354000
3000
sino más bien dejarlas evolucionar y aprender, como niños,
06:22
and perhapsquizás that's the way we'llbien get there. Thank you.
114
357000
2000
y quizás esa es la forma en que lo consigamos. Gracias.
06:24
(ApplauseAplausos)
115
359000
2000
(Aplausos)
Translated by Ajmme Kajros
Reviewed by Carlo Dezerega

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Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

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To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

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