TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Rodney Brooks: Mengapa kita akan mengandalkan robot
Filmed:
Readability: 3.4
1,424,847 views
Orang-orang paranoid selalu membayangkan bagaimana robot akan menggantikan manusia dalam dunia kerja. Padahal, kita dapat bekerja bersama robot untuk membebaskan kita dari pekerjaan yg rutin dan mekanis. Rodney Brooks menunjukan bahwa hal ini makin penting sejalan dengan berkurangnya orang-orang berusia produktif dan membengkaknya orang-orang lansia. Dia memperkenalkan Baxter, robot yang matanya bisa bergerak dan lengannya bereaksi terhadap sentuhan, yang bisa membantu kehidupan orang-orang lansia baik dalam pekerjaannya maupun dalam kehidupan sehari-hari di rumah.
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Well, Arthur C. Clarke,
0
1010
1300
Arthur C. Clarke,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
pengarang fiksi ilmiah terkenal dari tahun 1950an,
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
mengatakan bahwa, "kita menilai teknologi terlalu tinggi dalam jangka pendek,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
dan kita meremehkannya dalam jangka panjang."
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Dan saya pikir ketakutan yang kita lihat
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
yaitu menghilangnya banyak lapangan pekerjaan akibat kecerdasan buatan dan robot.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Kita sedang menilai teknologi terlalu tinggi dalam jangka pendek.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Tapi saya khawatir apakah kita akan mendapatkan teknologi yang kita butuhkan dalam jangka panjang.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Karena demografi saat ini akan menjadikan banyak pekerjaan terbengkalai
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
dan kita, masyarakat kita, akan harus dibangun di atas bahu baja robot-robot di masa depan.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Jadi saya takut tidak akan ada cukup robot.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Tapi ketakutan akan kehilangan lapangan pekerjaan akibat teknologi telah ada cukup lama.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
Pada tahun 1957, ada film yang diperankan Spencer Tracy dan Katharine Hepburn.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
Jadi, Anda tahu bagaimana ceritanya,
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy membawa komputer, komputer mainframe tahun 1957,
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
untuk membantu para pustakawan.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Para pustakawan di perusahaan akan menerima pertanyaan dari para eksekutif,
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
"Siapa saja nama rusa kutub Santa Claus?"
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
Dan mereka akan mencari jawabannya.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
Dan komputer mainframe ini akan membantu mereka melakukan pekerjaan itu.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Tentunya komputer mainframe tahun 1957 tidak banyak membantu untuk pekerjaan itu.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Pustakawan merasa takut pekerjaan mereka akan menghilang.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
tapi itu tidak terjadi.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Jumlah pekerjaan untuk pustakawan meningkat untuk waktu yang lama setelah tahun 1957.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
Barulah saat hadirnya Internet,
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
web, dan mesin pencari
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
kebutuhan akan pustakawan menurun.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Dan saya pikir orang tahun 1957 benar-benar meremehkan
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
kecanggihan teknologi yang kita bawa di tangan dan kantong kita saat ini.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Dan kita bisa bertanya: "Siapa saja nama rusa kutub Santa Claus?" dan langsung mendapat jawabannya -
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
atau jawaban pertanyaan apa pun yang kita ingin tanyakan.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Selain itu, gaji pustakawan naik lebih cepat
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
daripada gaji untuk pekerjaan lain di Amerika Serikat selama periode waktu yang sama,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
karena pustakawan menjadi rekan kerja komputer.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Komputer menjadi alat, dan mereka mendapat alat-alat lain yang bisa mereka gunakan
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
untuk menjadi lebih efektif selama masa itu.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Hal yang sama terjadi di perkantoran.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
Dulu, orang menggunakan spreadsheet.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Spreadsheet adalah lembar kertas yang dipaparkan,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
dan perhitungannya dilakukan secara manual.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Tapi kemudian terjadi hal menarik.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
Dengan revolusi komputer pribadi (PC) sekitar tahun 1980,
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
program spreadsheet dirancang untuk digunakan oleh pekerja kantor,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
bukan untuk menggantikan pekerja kantor,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
tapi mendorong pekerja kantor untuk mampu menjadi programmer.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Jadi pekerja kantor menjadi programmer spreadsheet.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Ini meningkatkan kemampuan mereka.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Mereka tidak lagi harus melakukan perhitungan monoton,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
tapi mereka bisa melakukan sesuatu yang lebih.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Sekarang, kita mulai melihat robot dalam hidup kita.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
Di sebelah kiri gambar ada PackBot dari iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Ketika para tentara menemukan bom pinggir jalan di Irak dan Afghanistan,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
bukannya mengenakan baju pelindung dan menyodok-nyodok bom itu,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
seperti yang mereka lakukan sampai sekitar 2002,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
mereka sekarang mengirim robot.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
Jadi robot mengambil alih pekerjaan berbahaya.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
Di sebelah kanan adalah beberapa robot TUG dari sebuah perusahaan bernama Aethon di Pittsburgh.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Robot seperti ini ada di ratusan rumah sakit di seluruh AS,
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
dan mereka membawakan seprai kotor ke ruang cuci.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Mereka membawakan piring kotor ke dapur.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Mereka membawakan obat-obatan dari apotek.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Dan ini membebaskan para perawat dan asisten perawat
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
dari melakukan pekerjaan monoton mendorong barang-barang
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
sehingga dapat menghabiskan lebih banyak waktu dengan pasien.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
Pada kenyataannya, robot telah mengelilingi kehidupan kita dalam banyak cara.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Tapi saya pikir ketika membicarakan robot pabrik, orang merasa takut,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
karena robot pabrik berbahaya untuk didekati.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Untuk memrogram robot pabrik, Anda harus memahami vektor enam dimensi dan quaternion.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
Dan orang kebanyakan tidak dapat berinteraksi dengan mereka.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Dan saya pikir itu adalah teknologi yang salah penggunaannya.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Teknologi itu telah mengesampingkan pekerja.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
Dan saya pikir kita benar-benar harus melihat teknologi
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
yang dapat digunakan oleh pekerja biasa.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Jadi saya ingin memberitahu Anda hari ini tentang Baxter, yang telah kita bicarakan.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Saya melihat Baxter sebagai cara--gelombang pertama robot
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
yang dapat digunakan oleh orang-orang biasa di lingkungan industri.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Inilah Baxter.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Ini adalah Chris Harbert dari Rethink Robotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Kami punya ban berjalan di sana.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
Dan jika pencahayaan tidak terlalu ekstrem--
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
Ah, ah! Itu dia. Ia mengambil objek dari ban berjalan.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
Ia akan membawanya ke sini dan meletakkannya.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
Dan kemudian ia akan meraih objek lain.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Hal yang menarik adalah Baxter memiliki beberapa akal sehat.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Sebentar, ada apa dengan matanya?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Matanya ada di layar di sana.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Mata melihat ke arah mana robot akan bergerak.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Jadi orang yang berinteraksi dengan robot
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
memahami ke arah mana robotnya akan menjangkau dan tidak terkejut dengan gerakannya.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Di sini Chris mengambil objek dari tangan robot,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
dan Baxter tidak mengambilnya dan mencoba untuk meletakkannya;
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
Baxter kembali dan sadar bahwa harus mengambil satu lagi.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Robot ini memiliki akal sehat, pergi dan mengambil objek.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
Dan Baxter aman untuk diajak berinteraksi.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Anda tidak ingin melakukan hal ini dengan robot industri saat ini.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Tetapi dengan Baxter tidak ada salahnya.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Baxter merasakan gaya, memahami bahwa Chris ada
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
dan tidak mendorong melalui dia dan menyakitinya.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Tapi saya pikir hal yang paling menarik tentang Baxter adalah antarmuka pengguna.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Dan jadi Chris akan datang dan ambil lengan yang satunya sekarang.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Dan ketika ia meraih lengan, masuk ke modus kompensasi gravitasi gaya nol
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
dan muncul grafis pada layar.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Anda dapat melihat beberapa ikon di sebelah kiri layar yang menggambarkan kondisi lengan kanan.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Dia akan memasukkan sesuatu ke dalam tangannya, membawanya di sini,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
Tekan tombol dan melepaskan benda di tangannya.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
Dan robotnya jadi tahu, ah, ia ingin saya meletakkan benda-benda ini.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Memunculkan ikon kecil di sana.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Dia bergerak ke sini, dan dia membuat jari-jarinya untuk meremas,
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
dan robotnya menyimpulkan, ah, ada objek yang Anda ingin saya ambilkan.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
Memunculkan ikon hijau di sana.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Dia akan menunjukkan dari area mana robot tersebut harus mengambil objek.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Hanya bergerak di sekitar, dan robotnya tahu bahwa itu adalah area pencarian.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
Dia tidak perlu untuk memilih itu dari menu.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Dan sekarang dia akan melanjutkan dan mengajarkan tampilan visual dari objek tadi
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
sementara kita terus berbicara.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Jadi saya lanjutkan,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
Saya ingin memberitahu Anda bagaimana hal ini berlaku di pabrik.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Kami mengirimkan robot-robot ini setiap hari.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
Mereka dikirimkan ke pabrik-pabrik di seluruh negara.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Ini adalah Mildred.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Mildred adalah seorang pekerja pabrik di Connecticut.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Dia sudah bekerja di lini produksi selama lebih dari 20 tahun.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Satu jam setelah dia melihat robot industri pertamanya,
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
dia telah memrogramnya untuk melakukan beberapa tugas di pabrik.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Dia memutuskan dia benar-benar menyukai robot.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Dan robot dapat melakukan tugas-tugas berulang sederhana yang sebelumnya harus dia lakukan.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Sekarang dia memrogram robot untuk melakukan itu.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
Ketika kami pertama kali berbincang dengan orang-orang di pabrik-pabrik
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
tentang bagaimana kita bisa membuat robot berinteraksi dengan mereka lebih baik,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
salah satu yang kami tanyakan adalah,
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
"Apakah Anda ingin anak-anak Anda bekerja di sebuah pabrik?"
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
Jawaban umumnya adalah "Tidak, aku ingin pekerjaan yang lebih baik untuk anak-anakku."
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Dan karena itu, Mildred merupakan gambaran
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
pekerja pabrik saat ini di Amerika Serikat
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Mereka lebih tua, dan mereka makin menua dan menua.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Tidak banyak orang muda yang datang ke pabrik untuk bekerja.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
Dan begitu tugas-tugas mereka menjadi lebih sukar,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
kita perlu memberi mereka alat-alat yang dapat mereka kolaborasikan,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
sehingga mereka dapat menjadi bagian dari solusi,
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
sehingga mereka dapat terus bekerja dan A.S. dapat terus berproduksi
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Dan visi kami adalah bahwa Mildred, pekerja lini produksi
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
menjadi Mildred pelatih robot.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Dia meningkatkan performanya,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
seperti pekerja kantor tahun 1980-an meningkatkan performa mereka, apa yang mereka bisa lakukan.
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
Kita tidak memberikan mereka alat-alat yang harus dipelajari selama bertahun-tahun sebelum digunakan.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Ini adalah alat-alat yang dapat dipelajari cara digunakannya dalam beberapa menit.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Ada dua kekuatan besar yang merupakan kehendak tapi juga tak terelakkan.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
Yaitu perubahan iklim dan demografi.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Demografi benar-benar akan mengubah dunia kita.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Ini adalah persentase orang dewasa dalam usia produktif.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
Dan turunnya hanya sedikit dalam 40 tahun terakhir.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Tapi dalam 40 tahun berikutnya, angka ini akan berubah secara dramatis, bahkan di Cina.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Persentase orang dewasa dalam usia produktif turun secara dramatis.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Dan di sisi lain, orang-orang dalam usia pensiun naik sangat, sangat cepat,
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
ketika para "baby boomer" mencapai usia pensiun.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Itu berarti akan ada lebih banyak orang dengan lebih sedikit uang jaminan sosial
08:20
competing for services.
156
488977
2633
bersaing untuk layanan.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Tapi lebih dari itu, ketika kita beranjak tua kita menjadi lebih lemah
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
dan kita tidak bisa melakukan semua tugas-tugas yang biasa kita lakukan.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Jika kita melihat statistik usia para pengasuh,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
kita melihat para pengasuh menjadi semakin tua dan semakin tua.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
Hal itu terjadi secara statistik saat ini.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
Dan karena jumlah orang yang lebih tua, di atas usia pensiun dan semakin tua, semakin mereka bertambah,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
semakin berkurang ketersediaan orang-orang untuk merawat mereka.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Dan saya pikir kita benar-benar harus memiliki robot untuk membantu kita.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Dan bukan robot dalam artian menemani.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
Tetapi robot untuk melakukan hal-hal yang biasanya kita lakukan untuk diri kita sendiri
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
tapi menjadi lebih sulit saat kita beranjak tua.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Memasukkan bahan makanan dari mobil, menaiki tangga, ke dapur.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
Atau bahkan, ketika kita menjadi jauh lebih tua,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
mengemudikan mobil untuk mengunjungi orang-orang.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Dan saya pikir robotika memberikan orang kesempatan untuk memiliki martabat mereka saat menjadi lebih tua
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
dengan memiliki kontrol dari solusi berdasarkan robot.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Sehingga mereka tidak perlu bergantung pada SDM yang semakin langka untuk membantu mereka.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Dan jadi saya benar-benar berpikir kita akan menghabiskan lebih banyak waktu
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
dengan robot seperti Baxter
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
dan bekerja dengan robot seperti Baxter dalam kehidupan sehari-hari. Dan bahwa kita akan--
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Di sini, Baxter, bagus.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
Dan bahwa kita semua sadar perlunya mengandalkan robot dalam 40 tahun ke depan
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
sebagai bagian dari kehidupan sehari-hari.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Terima kasih banyak.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Tepuk tangan)
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