TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
רודני ברוקס: מדוע נסתמך על רובוטים
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
אלה שזורעים-בהלה משחקים עם הרעיון שרובוטים פשוט יחליפו את האנשים בעבודה. למעשה, הם יכולים להיות העוזרים החיוניים שלנו , שישחררו אותנו להשקיע מזמננו על אתגרים פחות משעממים ומכניים. רודני ברוקס מסביר עד כמה דבר זה יכול להיות בעל ערך כשמספר המבוגרים בגיל העבודה יורד ומספר הגמלאים עולה. הוא מציג בפנינו את בקסטר, הרובוט בעל העיניים שזזות והזרועות שמגיבות למגע, שיוכל לעבוד לצד אוכלוסייה מזדקנת - וללמוד לעזור להם גם בבית.
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
טוב, ארתור ס. קלארק,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
סופר מד"ב מפורסם בשנות ה50 של המאה ה20,
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
אמר, ש"אנחנו מייחסים חשיבות רבה מדי לטכנולוגיה לטווח הקצר,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
ומייחסים חשיבות מועטה מדי, לזו של הטווח הארוך".
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
ואני חושב שזה חלק מהפחד שאנו רואים
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
משרות שנעלמות עקב אינטליגנציה מלאכותית ורובוטים.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
שאנחנו מעריכים יתר על המידה את הטכנולוגיה לטווח קצר.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
אבל אני דואג אם נוכל להשיג את הטכנולוגיה
שאנו זקוקים לטווח הארוך.
שאנו זקוקים לטווח הארוך.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
משום שהדמוגרפיה באמת תשאיר אותנו עם
הרבה תפקידים שצריך לעשותם
הרבה תפקידים שצריך לעשותם
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
ושאנו, החברה שלנו נצטרך להטיל על כתפי פלדה של רובוטים בעתיד.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
אז אני חושש שלא יהיו לנו מספיק רובוטים.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
אבל פחד מאבדן משרות לטכנולוגיה היה בסביבה כבר מזה זמן רב.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
ב-1957 היה סרט של ספנסר טרייסי, וקתרין הפבורן.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
אז אתם יודעים איך הוא נגמר
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
ספנסר טרייסי קנה מחשב, מחשב מרכזי משנת 1957
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
כדי לעזור לספרנים.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
הספרנים בחברה יעשו דברים כמו להשיב עבור המנהלים,
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
"מהם השמות של אילי הצפון של סנטה?"
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
והם יחפשו את זה.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
והמחשב המרכזי הזה היה הולך לעזור להם עם העבודה הזו.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
כמובן שמחשב מרכזי בשנת 1957 לא היה מאד שימושי עבור משימה זו.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
הספרנים פחדו שעבודתם עומדת להיעלם.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
אבל זה לא מה שקרה, למעשה.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
מספר המשרות לספרנים גדל במשך זמן רב לאחר 1957.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
זה לא היה עד שהאינטרנט נכנס למשחק,
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
האינטרנט נכנס למשחק, ומנועי החיפוש נכנסו למשחק
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
שהצורך בספרנים ירד.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
ואני חושב שכולם משנת 1957 לגמרי המעיטו בערך
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
רמת הטכנולוגיה שכולנו נישא בידינו ובכיסינו היום.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
ואנחנו יכולים פשוט לשאול: "מה הם שמות של אילי הצפון של סנטה?" ולהיענות באופן מיידי...
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
. או משהו אחר. שאנחנו רוצים לשאול.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
אגב, שכרם של הספרנים עלה מהר יותר
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
מאשר השכר עבור משרות אחרות בארה ב באותה התקופה,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
כי ספרנים הפכו לשותפים של מחשבים.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
המחשבים הפכו כלים, והם קיבלו יותר כלים להשתמש בהם
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
ונהיו יעילים יותר באותה תקופה.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
אותו דבר קרה במשרדים.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
בימים ההם, אנשים השתמשו בגליונות אלקטרוניים.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
הגליונות האלקטרוניים היו גיליונות פרושים של נייר,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
והם חישבו ידנית.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
אבל כאן קרה דבר מעניין.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
עם מהפכת הפי.סי בסביבות 1980,
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
תוכניות הגיליון האלקטרוני היו מתואמות לעובדי משרד,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
לא להחליף את עובדי המשרד,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
אבל זה כיבד את עובדי המשרד כאילו היו מסוגלים להיות מתכנתים.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
אז עובדי המשרד הפכו למתכנתים של גליונות אלקטרוניים.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
זה הגדיל את היכולות שלהם.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
הם לא היו צריכים יותר לחשב חישובים רגילים
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
אבל הם יכלו לעשות הרבה יותר.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
עכשיו, כיום, אנחנו מתחילים לראות רובוטים בחיינו.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
משמאל ישנו ה"פאק-בוט" של iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
כשחיילים נתקלו במטעני חבלה בעיראק ובאפגניסטן,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
במקום ללבוש חליפת מגן ולצאת ולתקוע מקל,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
כפי שעשו עד 2002 בערך,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
הם עכשיו שולחים את הרובוט.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
אז הרובוט נוטל פיקוד במשימות מסוכנות.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
מצד הימין נמצאים כמה גוררים מחברה בשם אאטון בפיטסבורג.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
אלה נמצאים במאות בתי חולים ברחבי ארה"ב
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
והם לוקחים את הסדינים המלוכלכים למכבסה.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
והם לוקחים את הכלים המלוכלכים חזרה למטבח.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
והם מעלים את התרופות מבית המרקחת.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
וזה משחרר את האחיות ואת עוזריהן.
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
מלעשות עבודה פשוטה של דחיפת דברים באופן מכני
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
כדי לבלות יותר זמן עם מטופלים.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
למעשה, רובוטים נוכחים כעת, בכל מקום בחיינו בדרכים רבות.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
אבל אני חושב שכשמדובר ברובוטים תעשייתיים, אנשים מפחדים,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
כי מסוכן שיהיו בסביבה רובוטים תעשייתיים.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
כדי לתכנת אותם היטב, עליך להבין וקטורים של 6 ממדים וקווטרניונים.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
ואנשים רגילים לא יכולים לפעול איתם הדדית.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
ואני חושב שזה סוג הטכנולוגיה שהשתבש.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
שדחק את העובד מהטכנולוגיה.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
ואני חושב שאנחנו באמת צריכים להסתכל על טכנולוגיות
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
שעובדים רגילים יכולים לקיים איתה אינטראקציה.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
ולכן אני רוצה לספר לכם היום על בקסטר, שדיברנו עליו.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
ובקסטר, אני רואה, כדרך - גל ראשון של רובוט
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
שאנשים רגילים יכולים לקיים אתו אינטראקציה בסביבה תעשייתית.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
אז בקסטר הוא כאן למעלה.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
. זה כריס הרברט מ "לחשוב מחדש על רובוטיקה."
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
. יש לנו שם מסוע.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
ואם התאורה אינה מופרזת.
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
. אה, אה! הנה זה. הוא הרים האובייקט מהמסוע.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
הוא הולך קדימה. מביא את זה לפה, ומניח את זה.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
ואז הוא ילך חזרה, לקחת אובייקט אחר.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
הדבר המעניין הוא שלבקסטר יש מידה כלשהי של הגיון בסיסי.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
אגב, מה קורה עם העיניים
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
העיניים הן על המסך שם.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
העיניים מביטות קדימה למקום שאליו הרובוט הולך לעבור.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
אז אדם שנמצא באינטראקציה עם הרובוט
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
מבין לאן הוא הולך להגיע ואינו מופתע מהתנועות שלו.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
כאן כריס לקח את האובייקט מידו
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
ובקסטר לא הלך וניסה להניח אותו;
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
הוא הלך חזרה ואני והבין שהוא צריך לקחת עוד אחד.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
יש בזה קצת הגיון בסיסי, הולך ובוחר את האובייקטים.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
ובקסטר מקיים אתו אינטראקציה בביטחה.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
לא תרצו לעשות את זה עם רובוט תעשייתי מצוי.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
אבל עם בקסטר. זה לא כואב.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
הוא מרגיש את הכוח, מבין שכריס נמצא שם
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
ולא דוחף דרכו ופוגע בו.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
אבל אני חושב שהדבר הכי מעניין בבקסטר הוא ממשק המשתמש.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
אז כריס הולך לבוא ולקחת את הזרוע השניה עכשיו.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
וכאשר הוא תופס זרוע, זה מגיע למצב אפס כוח עם פיצוי של כבידה
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
וגרפיקה מופיעה על המסך.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
אתה יכולים לראות כמה סמלים בצד שמאל של המסך
על מה שהיה עם הזרוע הימנית שלו.
על מה שהיה עם הזרוע הימנית שלו.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
. הוא הולך לשים משהו ביד שלו, הוא הולך להביא את זה לכאן,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
לוחץ על הלחצן ומשחרר את הדבר הזה ביד.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
והרובוט מבין, אה, הוא כנראה מתכוון שאני רוצה להניח דברים.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
זה מציב סמל קטן שם.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
הוא בא לכאן, והוא לופת את האצבעות יחד,
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
והרובוט מסיק, אה, אתה רוצה שארים בשבילך אובייקט.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
זה מציב את הסמל הירוק שם.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
הוא הולך למפות אזור שבו הרובוט צריך להרים את האובייקט.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
הוא רק מזיז אותו מסביב, והרובוט מבין שהיה חיפוש באזור.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
הוא לא היה צריך לבחור מהתפריט.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
עכשיו הוא הולך ללכת ולהתאמן במראה החזותי של האובייקט הזה
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
בעוד אנו ממשיכים לדבר.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
אז, בעודנו ממשיכים כאן,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
אני רוצה לספר לכם. איך זה נראה במפעלים.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
הרובוטים האלה שאנחנו שולחים כל יום.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
הולכים למפעלים ברחבי המדינה.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
. זוהי מילדרד.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
מילדרד עובדת במפעל בקונטיקט.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
היא עבדה על הקו במשך למעלה מ- 20 שנה.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
שעה אחת לאחר שראתה את הרובוט התעשייתי הראשון שלה
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
היא תכנתה אותו לבצע משימות מסוימות במפעל.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
היא החליטה שהיא באמת אוהבת רובוטים.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
והוא היה עושה את המשימות שחוזרות על עצמן שהיא היתה צריכה לעשות קודם לכן.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
עכשיו יש לה רובוט שעושה את זה.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
כאשר יצאנו לראשונה לדבר עם אנשים במפעלים
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
על מציאת הדרך שבה הרובוטים ייקיימו איתם אינטראקציה טובה יותר,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
אחת השאלות ששאלנו אותם היתה,
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
"האם אתם רוצים שהילדים שלכם יעבדו בבית חרושת?"
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
התשובה האוניברסלית היתה "לא, אני רוצה עבודה טובה יותר מאשר זו עבור הילדים שלי".
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
וכתוצאה מכך, מילדרד היא מאוד אופיינית
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
לעובדי המפעל כיום בארה"ב.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
הם מבוגרים יותר, והם מזדקנים יותר ויותר.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
אין הרבה אנשים צעירים שבאים לעבודה במפעל.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
וכשהמשימות שלהם הופכות ליותר מכבידות עבורם,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
אנחנו צריכים לתת להם כלים שאיתם הם יכולים לשתף פעולה,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
כך שהם יכולים להיות חלק מהפתרון.
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
כך שהם יוכלו להמשיך לעבוד ואנחנו נוכל להמשיך ולייצר בארה"ב.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
החזון שלנו הוא שמילדרד שהיא פועלת קו ייצור
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
תהפוך למילדרד מאמנת הרובוטים.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
היא מרוממת את הפעילות שלה,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
כמו עובדי המשרד של שנות השמונים שרוממו את הפעילות שלהם ואת מה שהם היו מסוגלים לעשות.
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
אנחנו לא נותנים להם כלים שדורשים מהם להם ללכת וללמוד כיצד להשתמש בהם במשך שנים רבות .
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
הם כלים שאותם הם יכולים ללמוד להפעיל בתוך כמה דקות.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
יש שני כוחות גדולים שהם בה בעת רצוניים אך בלתי נמנעים.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
זה שינוי האקלים והדמוגרפיה.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
הדמוגרפיה עומדת לשנות את העולם שלנו.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
זהו אחוז המבוגרים בגיל העבודה.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
וזה ירד במידת מה ב-40 השנים האחרונות.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
אבל במהלך 40 השנים הבאות, זה עומד להשתנות באופן דרמטי,
אפילו בסין.
אפילו בסין.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
אחוז המבוגרים בגיל העבודה יורד באופן דרמטי.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
והפיך בצד השני עולה במהירות, שהם האנשים בגיל הפרישה.
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
כשדור הבייבי בום מגיע לגיל הפרישה.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
זה אומר שיהיו יותר אנשים עם פחות דולרים מביטוח לאומי
08:20
competing for services.
156
488977
2633
שמתחרים עבור שירותים.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
אבל יותר מזה, ככל שאנחנו מזדקנים אנחנו נעשים יותר שבריריים
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
ואנחנו לא יכולים לעשות את כל המשימות שנהגנו לעשות.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
אם אנחנו מסתכלים על הנתונים הסטטיסטיים על גילם של המטפלים,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
לנגד עינינו המטפלים האלה מזדקנים יותר ויותר.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
זה קורה עכשיו מבחינה סטטיסטית.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
וככל שמספר האנשים המבוגרים יותר, מעל גיל פרישה, גדלים במספר,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
יהיו פחות אנשים כדי לטפל בהם.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
ואני חושב שבאמת נצטרך שיהיו לנו רובוטים כדי לעזור לנו.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
ואני לא מתכוון רובוטים במונחים של חברים.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
אני מתכוון לרובוטים שעושים את מה שאנחנו בדרך כלל עושים עבור עצמנו
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
אבל שזה נהיה קשה יותר ככל שאנחנו מזדקנים.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
להכניס הביתה את המצרכים מהמכונית, במעלה המדרגות, למטבח.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
או אפילו, כשאנחנו מזדקנים הרבה יותר,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
לנהוג במכוניות כדי לנסוע ולבקר אנשים.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
ואני חושב שרובוטיקה נותן לאנשים הזדמנות לחיות בכבוד כשהם מזדקנים
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
על ידי שליטה בפתרון הרובוטי.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
כך שהם לא צריכים לסמוך על אנשים שנעשים נדירים מכדי לעזור להם.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
אז אני באמת חושב שאנחנו הולכים לבלות יותר זמן
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
עם רובוטים כמו בקסטר
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
ולעבוד עם רובוטים כמו בקסטר ביומיום שלנו. ושנעשה זאת -
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
. הנה, בקסטר, זה טוב.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
ואנחנו כולנו נסתמך על רובוטים במהלך 40 השנים הבאות
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
כחלק מהיומיום שלנו.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
תודה רבה.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(מחיאות כפיים)
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