ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney 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.

 
More profile about the speaker
Rodney Brooks | Speaker | TED.com
TED2013

Rodney Brooks: Why we will rely on robots

Rodney Brooks: Por qué dependeremos de los robots

Filmed:
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Los alarmistas se aprovechan de la idea de que los robots reemplazarán a las personas en el trabajo. De hecho, los robots pueden llegar a ser colaboradores esenciales liberándonos de las tareas mundanas y mecánicas. Rodney Brooks resalta lo valioso que esto podría ser, conforme la cantidad de adultos en edad laboral disminuye y el número de jubilados aumenta. Nos presenta a Baxter, el robot con ojos que se mueven y brazos que reaccionan al tacto, que podría trabajar junto a una población que envejece y también aprender a ayudarles en casa.
- Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio

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00:13
Well, ArthurArturo C. ClarkeClarke,
0
1010
1300
Arthur C. Clarke,
00:14
a famousfamoso scienceciencia fictionficción writerescritor from the 1950s,
1
2310
3195
un famoso escritor de ciencia ficción
de los años 50,
00:17
said that, "We overestimatesobreestimar technologytecnología in the shortcorto termtérmino,
2
5505
4022
dijo que "sobrestimamos
la tecnología a corto plazo
00:21
and we underestimatesubestimar it in the long termtérmino."
3
9527
2800
y la subestimamos a largo plazo".
00:24
And I think that's some of the fearmiedo that we see
4
12327
2417
Y creo que algunos de
los temores que vemos
00:26
about jobstrabajos disappearingdesapareciendo from artificialartificial intelligenceinteligencia and robotsrobots.
5
14744
4582
de que los empleos desaparezcan debido
a los robots y la inteligencia artificial
00:31
That we're overestimatingsobreestimando the technologytecnología in the shortcorto termtérmino.
6
19326
2667
es que sobrestimamos la tecnología
a corto plazo.
00:33
But I am worriedpreocupado whethersi we're going to get the technologytecnología we need in the long termtérmino.
7
21993
5378
Pero lo que me preocupa es si tendremos
la tecnología necesaria a largo plazo
00:39
Because the demographicsdatos demográficos are really going to leavesalir us with lots of jobstrabajos that need doing
8
27371
5714
porque los datos demográficos dejarán
muchos trabajos por hacer
00:45
and that we, our societysociedad, is going to have to be builtconstruido on the shouldersespalda of steelacero of robotsrobots in the futurefuturo.
9
33085
5375
y como sociedad deberemos hacer
que las hagan los robots en el futuro.
00:50
So I'm scaredasustado we won'tcostumbre have enoughsuficiente robotsrobots.
10
38460
2826
Así que me temo que no tendremos
suficientes robots.
00:53
But fearmiedo of losingperdiendo jobstrabajos to technologytecnología has been around for a long time.
11
41286
4639
El temor de perder empleos por la
tecnología ha existido desde hace mucho.
00:57
Back in 1957, there was a SpencerSpencer TracyTracy, KatharineKatharine HepburnHepburn moviepelícula.
12
45925
3952
En 1957, en una película de
Spencer Tracy y Katharine Hepburn,
01:01
So you know how it endedterminado up,
13
49877
1448
–-ya saben el final–-
01:03
SpencerSpencer TracyTracy broughttrajo a computercomputadora, a mainframeMarco principal computercomputadora of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy trajo un computador,
un servidor de 1957,
01:07
to help the librariansbibliotecarios.
15
55411
1900
para ayudar a los bibliotecarios.
01:09
The librariansbibliotecarios in the companyempresa would do things like answerresponder for the executivesejecutivos,
16
57311
3477
Los bibliotecarios hacían cosas como
buscar respuestas para los ejecutivos.
01:12
"What are the namesnombres of Santa'sPapá Noel reindeerreno?"
17
60788
3837
"¿Cómo se llaman los renos de Santa Claus?"
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
Y ellos los buscarían.
01:17
And this mainframeMarco principal computercomputadora was going to help them with that jobtrabajo.
19
65810
2433
Y ese computador iba a ayudarles
con ese trabajo.
01:20
Well of coursecurso a mainframeMarco principal computercomputadora in 1957 wasn'tno fue much use for that jobtrabajo.
20
68243
4083
Por supuesto, no era mucho trabajo
para un servidor de 1957.
01:24
The librariansbibliotecarios were afraidasustado theirsu jobstrabajos were going to disappeardesaparecer.
21
72326
3150
Los bibliotecarios temían
que sus trabajos fueran a desaparecer.
01:27
But that's not what happenedsucedió in facthecho.
22
75476
1649
Pero, de hecho, eso no sucedió.
01:29
The numbernúmero of jobstrabajos for librariansbibliotecarios increasedaumentado for a long time after 1957.
23
77125
5255
Los empleos para bibliotecarios se incrementaron
por largo tiempo después de 1975.
01:34
It wasn'tno fue untilhasta the InternetInternet camevino into playjugar,
24
82380
3114
No fue hasta que llegó Internet,
01:37
the webweb camevino into playjugar and searchbuscar enginesmotores camevino into playjugar
25
85494
2533
llegaron la Web y los motores de búsqueda
01:40
that the need for librariansbibliotecarios wentfuimos down.
26
88027
2649
que la necesidad
de bibliotecarios disminuyó.
01:42
And I think everyonetodo el mundo from 1957 totallytotalmente underestimatedsubestimado
27
90676
4207
Y creo que todos en 1957,
completamente subestimarían
01:46
the levelnivel of technologytecnología we would all carryllevar around in our handsmanos and in our pocketsbolsillos todayhoy.
28
94883
4760
el nivel de tecnología que llevamos
en nuestras manos y bolsillos hoy en día.
01:51
And we can just askpedir: "What are the namesnombres of Santa'sPapá Noel reindeerreno?" and be told instantlyinstantáneamente --
29
99643
5717
Podemos preguntar: "¿Cómo se llaman los renos
de Santa Claus?" y saberlo al instante
01:57
or anything elsemás we want to askpedir.
30
105360
1751
o cualquier cosa que queramos saber.
01:59
By the way, the wagessalario for librariansbibliotecarios wentfuimos up fasterMás rápido
31
107111
5599
Por cierto, los salarios de los bibliotecarios
se incrementaron más rápido
02:04
than the wagessalario for other jobstrabajos in the U.S. over that samemismo time periodperíodo,
32
112710
2999
que otros trabajos en Estados Unidos,
en ese mismo período,
02:07
because librariansbibliotecarios becameconvirtió partnersfogonadura of computersordenadores.
33
115709
3568
debido a que los bibliotecarios
y computadores se aliaron.
02:11
ComputersOrdenadores becameconvirtió toolsherramientas, and they got more toolsherramientas that they could use
34
119277
2883
Los computadores se convirtieron
en herramientas,
02:14
and becomevolverse more effectiveeficaz duringdurante that time.
35
122160
2292
más cosas que usar,
volviéndose más eficientes.
02:16
SameMismo thing happenedsucedió in officesoficinas.
36
124452
1792
Igual sucedió en las oficinas.
02:18
Back in the oldantiguo daysdías, people used spreadsheetshojas de cálculo.
37
126244
2298
En el pasado, la gente usaba
hojas de cálculo.
02:20
SpreadsheetsHojas de cálculo were spreaduntado sheetssábanas of paperpapel,
38
128542
2334
Las hojas de cálculo eran hojas de papel
02:22
and they calculatedcalculado by handmano.
39
130876
2150
y se calculaban a mano.
02:25
But here was an interestinginteresante thing that camevino alonga lo largo.
40
133026
2367
Pero sucedió algo interesante
02:27
With the revolutionrevolución around 1980 of P.C.'ses,
41
135393
2290
con la revolución de los PCs
en los años 80.
02:29
the spreadsheethoja de cálculo programsprogramas were tunedafinado for officeoficina workerstrabajadores,
42
137683
4742
Los programas de hoja de cálculo
fueron adaptados a los oficinistas,
02:34
not to replacereemplazar officeoficina workerstrabajadores,
43
142425
1652
no para sustituirlos,
02:36
but it respectedrespetado officeoficina workerstrabajadores as beingsiendo capablecapaz of beingsiendo programmersprogramadores.
44
144077
4666
sino que veía a los oficinistas
como programadores.
02:40
So officeoficina workerstrabajadores becameconvirtió programmersprogramadores of spreadsheetshojas de cálculo.
45
148743
3128
Y así los oficinistas se convirtieron
en programadores de hojas de cálculo.
02:43
It increasedaumentado theirsu capabilitiescapacidades.
46
151871
2091
Lo que aumentó sus habilidades.
02:45
They no longermás had to do the mundanemundano computationscálculos,
47
153962
2579
Ya no tenían que hacer cálculos mundanos
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
y podrían hacer mucho más.
02:51
Now todayhoy, we're startingcomenzando to see robotsrobots in our livesvive.
49
159476
3258
Hoy en día estamos empezando a ver robots
en nuestras vidas.
02:54
On the left there is the PackBotPackBot from iRobotYo robot.
50
162734
2309
A la izquierda está el
"PackBot" de iRobot.
02:57
When soldierssoldados camevino acrossa través de roadsideborde del camino bombsbombas in IraqIrak and AfghanistanAfganistán,
51
165043
3432
Cuando los soldados encontraban bombas
en las carreteras de Irak y Afganistán,
03:00
insteaden lugar of puttingponiendo on a bombbomba suittraje and going out and pokinghurgando with a stickpalo,
52
168475
4149
en lugar de ponerse un traje antibombas
e ir a probar con un palo
03:04
as they used to do up untilhasta about 2002,
53
172624
2319
–-como solía hacerse hasta el 2002–-
03:06
they now sendenviar the robotrobot out.
54
174943
1408
ahora mandan a un robot.
03:08
So the robotrobot takes over the dangerouspeligroso jobstrabajos.
55
176351
2143
El robot se encarga
de los trabajos peligrosos.
03:10
On the right are some TUGsTUGs from a companyempresa calledllamado AethonAethon in PittsburghPittsburgh.
56
178494
4518
A la derecha tienen algunos "TUGs"
de la compañía Aethon, de Pittsburgh.
03:15
These are in hundredscientos of hospitalshospitales acrossa través de the U.S.
57
183012
2297
Están en cientos de
hospitales de EE.UU.
03:17
And they take the dirtysucio sheetssábanas down to the laundrylavandería.
58
185309
2740
Y llevan las sábanas sucias
a la lavandería.
03:20
They take the dirtysucio dishesplatos back to the kitchencocina.
59
188049
1876
Llevan los platos sucios a la cocina.
03:21
They bringtraer the medicinesmedicinas up from the pharmacyfarmacia.
60
189925
2085
Traen los medicamentos de la farmacia.
03:24
And it freeslibre up the nursesenfermeras and the nurse'senfermera aidesayudantes
61
192010
2945
Y libera a las enfermeras
y asistentes
03:26
from doing that mundanemundano work of just mechanicallymecánicamente pushingemprendedor stuffcosas around
62
194955
3665
del trabajo mundano de empujar
cosas mecánicamente
03:30
to spendgastar more time with patientspacientes.
63
198620
2073
para pasar más tiempo
con los pacientes.
03:32
In facthecho, robotsrobots have becomevolverse sortordenar of ubiquitousubicuo in our livesvive in manymuchos waysformas.
64
200693
4699
De hecho, los robots se han vuelto omnipresentes
en nuestras vidas de muchas maneras.
03:37
But I think when it comesproviene to factoryfábrica robotsrobots, people are sortordenar of afraidasustado,
65
205392
5268
Pero creo que cuando se trata de robots
industriales, la gente le tienen miedo,
03:42
because factoryfábrica robotsrobots are dangerouspeligroso to be around.
66
210660
4107
porque es peligroso estar
alrededor de ellos.
03:46
In orderorden to programprograma them, you have to understandentender six-dimensionalseis dimensiones vectorsvectores and quaternionscuaterniones.
67
214767
4825
Para programarlos hay que entender
vectores de 6 dimensiones y cuaterniones.
03:51
And ordinaryordinario people can't interactinteractuar with them.
68
219592
3150
La gente común no puede
interactuar con ellos.
03:54
And I think it's the sortordenar of technologytecnología that's goneido wrongincorrecto.
69
222742
2619
Creo que es el tipo de tecnología
que ha salido mal.
03:57
It's displaceddesplazado the workerobrero from the technologytecnología.
70
225361
3633
Ha desplazado al trabajador
de la tecnología.
04:00
And I think we really have to look at technologiestecnologías
71
228994
3099
Creo que tenemos que dar
un vistazo a las tecnologías
04:04
that ordinaryordinario workerstrabajadores can interactinteractuar with.
72
232093
2102
que puedan interactuar
con trabajadores comunes.
04:06
And so I want to tell you todayhoy about BaxterBaxter, whichcual we'venosotros tenemos been talkinghablando about.
73
234195
3680
Por eso, hoy quiero hablarles de Baxter,
del cual he estado hablando.
04:09
And BaxterBaxter, I see, as a way -- a first waveola of robotrobot
74
237875
4245
Veo a Baxter como una manera
–-la primera ola de robots–-
04:14
that ordinaryordinario people can interactinteractuar with in an industrialindustrial settingajuste.
75
242120
4290
de que gente común pueda interactuar
en un entorno industrial.
04:18
So BaxterBaxter is up here.
76
246410
1533
Aquí está Baxter.
04:19
This is ChrisChris HarbertHarbert from RethinkRepensar RoboticsRobótica.
77
247943
2816
Chris Harbert, de Rethink Robotics.
04:22
We'veNosotros tenemos got a conveyortransportador there.
78
250759
1536
Aquí tenemos una banda transportadora.
04:24
And if the lightingiluminación isn't too extremeextremo --
79
252295
2851
Y si la iluminación no es muy extrema...
04:27
AhAh, ahah! There it is. It's pickedescogido up the objectobjeto off the conveyortransportador.
80
255146
4046
¡Ahí está! Él recoge el objeto
de la banda transportadora.
04:31
It's going to come bringtraer it over here and put it down.
81
259192
2850
Lo va a traer y soltar aquí.
04:34
And then it'llva a go back, reachalcanzar for anotherotro objectobjeto.
82
262042
3299
Luego irá de nuevo
y tomará otro objeto.
04:37
The interestinginteresante thing is BaxterBaxter has some basicBASIC commoncomún sensesentido.
83
265341
3848
Lo interesante es que Baxter tiene
algo de sentido común básico.
04:41
By the way, what's going on with the eyesojos?
84
269189
2221
Por cierto, ¿qué pasa con los ojos?
04:43
The eyesojos are on the screenpantalla there.
85
271410
1500
Los ojos están en esa pantalla.
04:44
The eyesojos look aheadadelante where the robot'srobot going to movemovimiento.
86
272910
2749
Se mueven en la dirección
que el robot se moverá.
04:47
So a personpersona that's interactinginteractuando with the robotrobot
87
275659
1868
Y así, la persona que
interactúa con el robot
04:49
understandsentiende where it's going to reachalcanzar and isn't surprisedsorprendido by its motionsmovimientos.
88
277527
3566
sabe a dónde irá y no será
sorprendido por sus movimientos.
04:53
Here ChrisChris tooktomó the objectobjeto out of its handmano,
89
281093
2817
Chris le quitó el objeto de su mano,
04:55
and BaxterBaxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
y Baxter no continuó;
04:58
it wentfuimos back and realizeddio cuenta it had to get anotherotro one.
91
286142
2352
regresó y se dio cuenta
que tenía que tomar otro.
05:00
It's got a little bitpoco of basicBASIC commoncomún sensesentido, goesva and picksselecciones the objectsobjetos.
92
288494
3167
Tiene un poco de sentido común
básico, va y recoge los objetos.
05:03
And Baxter'sBaxter's safeseguro to interactinteractuar with.
93
291661
1793
Es seguro interactuar con Baxter.
05:05
You wouldn'tno lo haría want to do this with a currentcorriente industrialindustrial robotrobot.
94
293454
2765
Nadie desearía hacer esto
con un robot industrial de hoy,
05:08
But with BaxterBaxter it doesn't hurtherir.
95
296219
2192
pero con Baxter no hay peligro.
05:10
It feelssiente the forcefuerza, understandsentiende that ChrisChris is there
96
298411
3898
Siente la fuerza,
entiende que Chris está allí
05:14
and doesn't pushempujar throughmediante him and hurtherir him.
97
302309
2852
y no lo empuja ni lo hiere.
05:17
But I think the mostmás interestinginteresante thing about BaxterBaxter is the userusuario interfaceinterfaz.
98
305161
3295
Pero creo que lo más interesante
de Baxter es la interfaz de usuario.
05:20
And so ChrisChris is going to come and grabagarrar the other armbrazo now.
99
308456
3346
Ahora, Chris va a venir
y agarrar el otro brazo.
05:23
And when he grabsagarra an armbrazo, it goesva into zero-forcefuerza cero gravity-compensatedcompensado por la gravedad modemodo
100
311802
5414
Y cuando le toma el brazo, se activa el modo
de compensación de fuerza de gravedad cero
05:29
and graphicsgráficos come up on the screenpantalla.
101
317216
2076
y unos gráficos aparecen en la pantalla.
05:31
You can see some iconsiconos on the left of the screenpantalla there for what was about its right armbrazo.
102
319292
4534
Pueden ver iconos a la izquierda
de la pantalla para su brazo derecho.
05:35
He's going to put something in its handmano, he's going to bringtraer it over here,
103
323826
2794
Pondrá algo en su mano
y lo traerá acá.
05:38
pressprensa a buttonbotón and let go of that thing in the handmano.
104
326620
5022
Presiona un botón y el
robot suelta el objeto.
05:43
And the robotrobot figuresfiguras out, ahah, he mustdebe mean I want to put stuffcosas down.
105
331642
4568
Y el robot se da cuenta:
"Ah, quiere que suelte el objeto".
05:48
It putspone a little iconicono there.
106
336210
1700
Coloca un icono allá.
05:49
He comesproviene over here, and he getsse pone the fingersdedos to graspagarrar togetherjuntos,
107
337910
5911
Viene acá y le junta los dedos
para agarrar,
05:55
and the robotrobot infersinfiere, ahah, you want an objectobjeto for me to pickrecoger up.
108
343821
3922
y el robot deduce: "Ah, quiere
que recoja un objeto".
05:59
That putspone the greenverde iconicono there.
109
347743
1799
Coloca un icono verde allá.
06:01
He's going to mapmapa out an areazona of where the robotrobot should pickrecoger up the objectobjeto from.
110
349542
4995
Designará el área donde el robot
deberá recoger el objeto.
06:06
It just movesmovimientos it around, and the robotrobot figuresfiguras out that was an areazona searchbuscar.
111
354537
4790
Solo lo mueve alrededor, y el robot
deduce que es una zona de búsqueda.
06:11
He didn't have to selectseleccionar that from a menumenú.
112
359327
1876
No tuvo que seleccionarlo de un menú.
06:13
And now he's going to go off and traintren the visualvisual appearanceapariencia of that objectobjeto
113
361203
3157
Y ahora lo entrenará en la
apariencia visual de ese objeto
06:16
while we continuecontinuar talkinghablando.
114
364360
1716
mientras seguimos hablando.
06:18
So as we continuecontinuar here,
115
366076
2212
Mientras continuamos
06:20
I want to tell you about what this is like in factoriessuerte.
116
368288
2171
quiero hablarles de cómo sería
en las fábricas.
06:22
These robotsrobots we're shippingEnvío everycada day.
117
370459
1484
Todos los días entregamos estos robots.
06:23
They go to factoriessuerte around the countrypaís.
118
371943
1550
Se envían a fábricas en todo el país.
06:25
This is MildredMildred.
119
373493
1182
Ella es Mildred,
06:26
Mildred'sMildred's a factoryfábrica workerobrero in ConnecticutConnecticut.
120
374675
1566
trabaja en una fábrica en Connecticut.
06:28
She's workedtrabajó on the linelínea for over 20 yearsaños.
121
376241
2379
Ha trabajado en la línea
por más de 20 años.
06:30
One hourhora after she saw her first industrialindustrial robotrobot,
122
378620
3343
Después de una hora con
su primer robot industrial
06:33
she had programmedprogramado it to do some tasksTareas in the factoryfábrica.
123
381963
3060
ya lo había programado para que hiciera
algunas tareas en la fábrica.
06:37
She decideddecidido she really likedgustó robotsrobots.
124
385023
2431
Ella decidió que realmente
le gustan los robots.
06:39
And it was doing the simplesencillo repetitiverepetitivo tasksTareas that she had had to do beforehandantemano.
125
387454
4670
El robot realizaba las tareas repetitivas
que ella tenía que hacer antes.
06:44
Now she's got the robotrobot doing it.
126
392124
1838
Ahora las realiza el robot.
06:45
When we first wentfuimos out to talk to people in factoriessuerte
127
393962
2564
La primera vez que hablamos
con la gente en las fábricas
06:48
about how we could get robotsrobots to interactinteractuar with them better,
128
396526
2834
de cómo se podría hacer que los robots
interactuaran mejor con ellos,
06:51
one of the questionspreguntas we askedpreguntó them was,
129
399360
1566
una de las preguntas fue
06:52
"Do you want your childrenniños to work in a factoryfábrica?"
130
400926
2445
si querrían que sus hijos
trabajaran en una fábrica.
06:55
The universaluniversal answerresponder was "No, I want a better jobtrabajo than that for my childrenniños."
131
403371
4372
La respuesta universal: "No. Quiero
que mis hijos tengan un trabajo mejor".
06:59
And as a resultresultado of that, MildredMildred is very typicaltípico
132
407743
3377
Y como resultado...
Mildred es una trabajadora típica
07:03
of today'shoy factoryfábrica workerstrabajadores in the U.S.
133
411120
1855
de las fábricas de Estados Unidos.
07:04
They're oldermayor, and they're gettingconsiguiendo oldermayor and oldermayor.
134
412975
2185
Son mayores y se hacen más viejos.
07:07
There aren'tno son manymuchos youngjoven people comingviniendo into factoryfábrica work.
135
415160
2565
No hay casi gente joven
entrando a trabajar en fábricas.
07:09
And as theirsu tasksTareas becomevolverse more onerousoneroso on them,
136
417725
3316
Y mientras sus tareas
se vuelven más exigentes
07:13
we need to give them toolsherramientas that they can collaboratecolaborar with,
137
421041
3093
debemos darles herramientas
que puedan usar para colaborar,
07:16
so that they can be partparte of the solutionsolución,
138
424134
1810
para que sean parte de la solución,
07:17
so that they can continuecontinuar to work and we can continuecontinuar to produceProduce in the U.S.
139
425944
4851
para que puedan seguir contribuyendo
y ser productivos en Estados Unidos.
07:22
And so our visionvisión is that MildredMildred who'squien es the linelínea workerobrero
140
430795
4065
Así que nuestra visión es que Mildred,
la trabajadora de "línea de producción"
07:26
becomesse convierte MildredMildred the robotrobot trainerentrenador.
141
434860
2917
se convierta en Mildred,
"la entrenadora de robots".
07:29
She liftsascensores her gamejuego,
142
437777
1145
Ella mejora en su trabajo,
07:30
like the officeoficina workerstrabajadores of the 1980s liftedlevantado theirsu gamejuego of what they could do.
143
438922
4587
como los oficinistas en 1980
que mejoraron sus roles.
07:35
We're not givingdando them toolsherramientas that they have to go and studyestudiar for yearsaños and yearsaños in orderorden to use.
144
443509
4084
No son herramientas que se tengan
que estudiar por años para poder usarlas.
07:39
They're toolsherramientas that they can just learnaprender how to operatefuncionar in a fewpocos minutesminutos.
145
447593
3444
Son herramientas que se pueden
aprender a usar en minutos.
07:43
There's two great forcesefectivo that are bothambos volitionalvolitivo but inevitableinevitable.
146
451037
4789
Hay dos grandes fuerzas voluntarias
pero inevitables:
07:47
That's climateclima changecambio and demographicsdatos demográficos.
147
455826
2377
La demografía
y el cambio climático.
07:50
DemographicsDemografía is really going to changecambio our worldmundo.
148
458203
2667
De hecho, la demografía va a cambiar
nuestro mundo.
07:52
This is the percentageporcentaje of adultsadultos who are workingtrabajando ageaños.
149
460870
3962
Este es el porcentaje de adultos
en edad laboral.
07:56
And it's goneido down slightlyligeramente over the last 40 yearsaños.
150
464832
1963
Ha disminuido un poco en 40 años.
07:58
But over the nextsiguiente 40 yearsaños, it's going to changecambio dramaticallydramáticamente, even in ChinaChina.
151
466795
3880
Pero en los próximos 40 años
cambiará drásticamente, incluso en China.
08:02
The percentageporcentaje of adultsadultos who are workingtrabajando ageaños dropsgotas dramaticallydramáticamente.
152
470675
5327
El porcentaje de adultos en edad laboral
caerá drásticamente.
08:08
And turnedconvertido up the other way, the people who are retirementJubilación ageaños goesva up very, very fastrápido,
153
476002
5090
Y la cantidad de gente en edad de jubilación
aumentará muy rápidamente
08:13
as the babybebé boomersboomers get to retirementJubilación ageaños.
154
481092
4337
a medida que la generación de "baby boomers"
llegue a la edad de jubilación.
08:17
That meansmedio there will be more people with fewermenos socialsocial securityseguridad dollarsdólares
155
485429
3548
Eso significa que habrá más gente
con menos dólares de la seguridad social
08:20
competingcompitiendo for servicesservicios.
156
488977
2633
necesitando servicios.
08:23
But more than that, as we get oldermayor we get more frailfrágil
157
491610
4051
Pero más que eso, a medida que
envejecemos nos hacemos más frágiles
08:27
and we can't do all the tasksTareas we used to do.
158
495661
2249
y no podemos hacer todas las
tareas que solíamos hacer.
08:29
If we look at the statisticsestadística on the agessiglos of caregiverscuidadores,
159
497910
3713
Si vemos las estadísticas sobre
la edad de los cuidadores,
08:33
before our eyesojos those caregiverscuidadores are gettingconsiguiendo oldermayor and oldermayor.
160
501623
4470
ante nuestros ojos,
esos cuidadores se hacen más viejos.
08:38
That's happeningsucediendo statisticallyestadísticamente right now.
161
506093
1999
Está sucediendo, estadísticamente,
ahora mismo.
08:40
And as the numbernúmero of people who are oldermayor, aboveencima retirementJubilación ageaños and gettingconsiguiendo oldermayor, as they increaseincrementar,
162
508092
5938
Y mientras que la cantidad de persona por encima
de la edad de retiro se incrementa
08:46
there will be lessMenos people to take carecuidado of them.
163
514030
2027
habrá menos gente para cuidarlos.
08:48
And I think we're really going to have to have robotsrobots to help us.
164
516057
2619
Y creo que deberemos tener robots
para que nos ayuden.
08:50
And I don't mean robotsrobots in termscondiciones of companionscompañeros.
165
518676
3235
Y no me refiero a robots
en términos de compañeros,
08:53
I mean robotsrobots doing the things that we normallynormalmente do for ourselvesNosotros mismos
166
521911
3281
sino robots que hagan lo que normalmente
haríamos por nosotros mismos
08:57
but get harderMás fuerte as we get oldermayor.
167
525192
1669
y que se dificulta al envejecer.
08:58
GettingConsiguiendo the groceriescomestibles in from the carcoche, up the stairsescalera, into the kitchencocina.
168
526861
2865
Traer las compras del auto,
subir las escaleras, dejarlas en la cocina.
09:01
Or even, as we get very much oldermayor,
169
529726
2395
O incluso, al envejecer más,
09:04
drivingconducción our carscarros to go visitvisitar people.
170
532121
3088
conducir el auto para ir de visita.
09:07
And I think roboticsrobótica givesda people a chanceoportunidad to have dignitydignidad as they get oldermayor
171
535209
6367
Creo que la robótica le da a la gente
la posibilidad de envejecer con dignidad
09:13
by havingteniendo controlcontrolar of the roboticrobótico solutionsolución.
172
541576
3549
al tener el control
de la solución robótica.
09:17
So they don't have to relyconfiar on people that are gettingconsiguiendo scarcerescaso to help them.
173
545125
3385
Así no tienen que depender
de los ya escasos cuidadores.
09:20
And so I really think that we're going to be spendinggasto more time
174
548510
6892
Realmente creo que pasaremos
más tiempo
09:27
with robotsrobots like BaxterBaxter
175
555402
2301
con robots como Baxter.
09:29
and workingtrabajando with robotsrobots like BaxterBaxter in our dailydiariamente livesvive. And that we will --
176
557703
6694
Trabajando con robots como Baxter
en nuestra vida cotidiana. Y que...
09:36
Here, BaxterBaxter, it's good.
177
564397
2480
Aquí Baxter. Bien.
09:38
And that we will all come to relyconfiar on robotsrobots over the nextsiguiente 40 yearsaños
178
566877
4244
Y que todos vamos a depender
de robots en los próximos 40 años
09:43
as partparte of our everydaycada día livesvive.
179
571121
2166
como parte de la vida cotidiana.
09:45
ThanksGracias very much.
180
573287
1294
Muchas gracias.
09:46
(ApplauseAplausos)
181
574581
2995
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney 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.

 
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Rodney Brooks | Speaker | TED.com