TEDWomen 2010
Cynthia Breazeal: The rise of personal robots
シンシア・ブリジール：パーソナル・ロボットの台頭
Filmed:
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大学院生の頃 シンシア・ブリジールはなぜ火星ではロボットを使っているのに 私たちのリビングルームにはいないのか考えました。彼女が気づいた鍵は、人々と交流できるようにロボットを学習させようとするものでした。今彼女は、そのような考えのもとで、人に教えたり、学習し、一緒に遊べるようなロボットを作っています。子供達のための新しいインタラクティブ・ゲームの驚くべきデモをご覧ください。
Cynthia Breazeal - Roboticist
At MIT, Cynthia Breazeal and her team are building robots with social intelligence that communicate and learn the same way people do. Full bio
At MIT, Cynthia Breazeal and her team are building robots with social intelligence that communicate and learn the same way people do. Full bio
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Ever since I was a little girl
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小さい子供の頃から
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seeing "Star Wars" for the first time,
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『スター・ウォーズ』を見てからというもの
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I've been fascinated by this idea
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2000
私はパーソナル・ロボットというアイデアに
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of personal robots.
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魅了されてきました
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And as a little girl,
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子供の頃は
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I loved the idea of a robot that interacted with us
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ロボットが私たちと交流し合い
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much more like a helpful, trusted sidekick --
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私たちを助け 信頼できるパートナーとなるというアイディアが大好きでした
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something that would delight us, enrich our lives
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私たちを喜ばせ 人生を豊かにしてくれたり
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and help us save a galaxy or two.
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銀河の一つか二つ救う手助けをしてくれるのです
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I knew robots like that didn't really exist,
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そのようなロボットは実在しないことは知っていましたが
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but I knew I wanted to build them.
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それを作りたいと強く思っていました
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So 20 years pass --
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20年後
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I am now a graduate student at MIT
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私はMITの大学院生となり
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studying artificial intelligence,
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人工知能を勉強していました
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the year is 1997,
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時代は1997年です
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and NASA has just landed the first robot on Mars.
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NASAが火星に始めてロボットを着陸させた年でした
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But robots are still not in our home, ironically.
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でも皮肉なことに ロボットはまだ私たちの家にはいませんでした
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And I remember thinking about
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なぜそういう結果となったのか
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all the reasons why that was the case.
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2000
その理由について考えていたのを覚えています
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But one really struck me.
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でも何より衝撃的だったことは
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Robotics had really been about interacting with things,
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ロボット工学が物とのやりとりにのみ注力されていたことです
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not with people --
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人とではありません
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certainly not in a social way that would be natural for us
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これは間違いなく 社会的に日常生活において
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and would really help people accept robots
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人々がロボットを受け入れる
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into our daily lives.
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手助けとなる方法ではありませんでした
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For me, that was the white space; that's what robots could not do yet.
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58000
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私にとって それがまだロボットたちにできていない分野でした
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And so that year, I started to build this robot, Kismet,
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そこでその年に このロボット キスメットの製作に取りかかりました
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the world's first social robot.
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世界で最初の社会的なロボットです
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Three years later --
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2000
３年後
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a lot of programming,
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多くのプログラミングと
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working with other graduate students in the lab --
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研究室の他の大学院生との作業によって
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Kismet was ready to start interacting with people.
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キスメットが人と交流し始める準備が整いました
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(Video) Scientist: I want to show you something.
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（動画）科学者：君に見せたい物があるんだ
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Kismet: (Nonsense)
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キスメット：（言葉）
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Scientist: This is a watch that my girlfriend gave me.
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科学者：この時計は僕の彼女がくれたものなんだ
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Kismet: (Nonsense)
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キスメット：（言葉）
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Scientist: Yeah, look, it's got a little blue light in it too.
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2000
科学者：見てごらん 中に小さな青い光が光ってるでしょ
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I almost lost it this week.
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86000
3000
今週は 気が変になりそうだったよ
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Cynthia Breazeal: So Kismet interacted with people
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3000
シンシア・ブリジール：キスメットは人と
01:47
like kind of a non-verbal child or pre-verbal child,
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3000
まったく話せない もしくはまだ話せない子供のように接します
01:50
which I assume was fitting because it was really the first of its kind.
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95000
3000
今までに類を見ないものであったので ひとまずこれでよしとしました
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It didn't speak language, but it didn't matter.
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2000
言葉はしゃべりませんが 大したことではありません
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This little robot was somehow able
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2000
この小さなロボットは どういうわけか
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to tap into something deeply social within us --
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3000
私たちの奥底にある社会的な何かを引き出してくれました
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and with that, the promise of an entirely new way
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2000
これによって まったく新しい方法で
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we could interact with robots.
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2000
ロボットと交流する展望が開けたのです
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So over the past several years
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2000
数年前から今にかけて
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I've been continuing to explore this interpersonal dimension of robots,
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私はロボットによる対人的側面について
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now at the media lab
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2000
メディアラボの自分の研究室に在籍する
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with my own team of incredibly talented students.
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2000
非常に才能ある学生達と共に探求し続けています
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And one of my favorite robots is Leonardo.
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117000
3000
私のお気に入りのロボットはレオナルドです
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We developed Leonardo in collaboration with Stan Winston Studio.
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3000
レオナルドはスタン・ウィンストン・スタジオと共同で開発しました
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And so I want to show you a special moment for me of Leo.
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3000
レオとの特別なひと時を皆さんにお見せしたいと思います
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This is Matt Berlin interacting with Leo,
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2000
レオと接しているのはマット・ベルリンです
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introducing Leo to a new object.
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2000
レオに新しい物体を紹介しています
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And because it's new, Leo doesn't really know what to make of it.
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3000
新しいため レオはどうしたらいいのか判断できません
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But sort of like us, he can actually learn about it
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133000
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でも 私たちと同じように 彼も
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from watching Matt's reaction.
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マットの反応を見ながら学習が可能です
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(Video) Matt Berlin: Hello, Leo.
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（動画）マット・ベルリン：やあ レオ
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Leo, this is Cookie Monster.
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レオ これはクッキーモンスターだよ
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Can you find Cookie Monster?
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クッキーモンスターを探せるかな？
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Leo, Cookie Monster is very bad.
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レオ クッキーモンスターはとても悪い奴なんだよ
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He's very bad, Leo.
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彼はとても悪い奴だ レオ
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Cookie Monster is very, very bad.
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クッキーモンスターはとてもとても悪い奴さ
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He's a scary monster.
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彼は怖いモンスターだよ
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He wants to get your cookies.
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君のクッキーを取り上げたいんだ
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(Laughter)
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（笑）
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CB: All right, so Leo and Cookie
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3000
CB：ええ レオとクッキーとの
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might have gotten off to a little bit of a rough start,
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182000
2000
初顔合わせは若干難があったようですが
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but they get along great now.
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184000
3000
今はとても仲良くしています
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So what I've learned
70
187000
2000
これらを作り上げることで
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through building these systems
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189000
2000
学んだこととしては
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is that robots are actually
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191000
2000
ロボットは実際に
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a really intriguing social technology,
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2000
魅力的な社会的技術であるということです
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where it's actually their ability
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195000
2000
彼らは実際に
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to push our social buttons
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197000
2000
私たちの社会的なボタンを押し
03:34
and to interact with us like a partner
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199000
2000
まるでパートナーのように接してくれます
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that is a core part of their functionality.
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201000
3000
それが彼らの中心となる機能なのです
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And with that shift in thinking, we can now start to imagine
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204000
2000
そのように考えを変えることで
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new questions, new possibilities for robots
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206000
3000
私たちはロボットに対して今まで考えたことがなかった
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that we might not have thought about otherwise.
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209000
3000
新しい問いかけや可能性を想像することが可能になりました
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But what do I mean when I say "push our social buttons?"
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212000
2000
でも「私たちの社会的なボタンを押す」事とは何でしょうか？
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Well, one of the things that we've learned
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214000
2000
私たちが学んだものの一つとして
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is that, if we design these robots to communicate with us
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216000
2000
同じボディ・ランゲージを使い 私たちと
03:53
using the same body language,
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218000
2000
コミュニケートできるようにロボットをデザインしたら
03:55
the same sort of non-verbal cues that people use --
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220000
2000
例えばこの人形ロボットのネクシーのように
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like Nexi, our humanoid robot, is doing here --
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222000
3000
人が使う言葉にならない仕草を使えるようにしたら
04:00
what we find is that people respond to robots
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2000
人々はロボットに対して人と同じように
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a lot like they respond to people.
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227000
2000
反応するようになることを発見しました
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People use these cues to determine things like how persuasive someone is,
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229000
3000
人々はこれらの仕草を使って 相手にどれだけ説得力があるか
04:07
how likable, how engaging,
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232000
2000
どれだけ好きか どれだけ魅力的か
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how trustworthy.
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234000
2000
どれだけ信用できるかを判断するために使います
04:11
It turns out it's the same for robots.
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236000
2000
どうやらロボットにも同じことが言えそうです
04:13
It's turning out now
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238000
2000
実際にはロボットは
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that robots are actually becoming a really interesting new scientific tool
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240000
3000
人間の行動を理解するためのとても興味深い
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to understand human behavior.
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243000
2000
新規の科学的ツールになりつつあります
04:20
To answer questions like, how is it that, from a brief encounter,
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245000
3000
例えばこのような問いに答えようとしています
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we're able to make an estimate of how trustworthy another person is?
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248000
3000
一瞬の出会いから相手の信用度をどのように評価するのか？
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Mimicry's believed to play a role, but how?
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251000
3000
人をまねることで理解の一翼を担うと信じられていますが どのように？
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Is it the mimicking of particular gestures that matters?
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254000
3000
特定の仕草のものまねがそんなに重要なのか？といった問いです
04:32
It turns out it's really hard
100
257000
2000
どうやらこれらの問いに対して
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to learn this or understand this from watching people
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259000
2000
人への観察から学び 理解するのは困難なことが分かりました
04:36
because when we interact we do all of these cues automatically.
102
261000
3000
なぜなら 私たちは人と交流する際 自然とこのような仕草を行うからです
04:39
We can't carefully control them because they're subconscious for us.
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264000
2000
無意識で行うため 制御することはできません
04:41
But with the robot, you can.
104
266000
2000
でもロボットなら制御が可能なのです
04:43
And so in this video here --
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268000
2000
この動画はノースイースタン大学の
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this is a video taken from David DeSteno's lab at Northeastern University.
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270000
3000
デービッド・デステノ研究室で撮影されました
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He's a psychologist we've been collaborating with.
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273000
2000
彼は共同研究先の心理学者です
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There's actually a scientist carefully controlling Nexi's cues
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275000
3000
この問いについて研究するため ネクシーの仕草を
04:53
to be able to study this question.
109
278000
3000
制御している科学者が実際にいます
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And the bottom line is -- the reason why this works is
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281000
2000
これがなぜ上手くいくかというと
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because it turns out people just behave like people
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283000
2000
人はロボットと接する時でも
05:00
even when interacting with a robot.
112
285000
3000
人として接するからです
05:03
So given that key insight,
113
288000
2000
このような見識によって
05:05
we can now start to imagine
114
290000
2000
ロボットの新しい利用方法を
05:07
new kinds of applications for robots.
115
292000
3000
考え始められるようになりました
05:10
For instance, if robots do respond to our non-verbal cues,
116
295000
3000
例えば もしロボットが私たちの言葉にならない仕草に反応したら
05:13
maybe they would be a cool, new communication technology.
117
298000
4000
非常にクールで新しいコミュニケーション技術となるでしょう
05:17
So imagine this:
118
302000
2000
想像してみてください
05:19
What about a robot accessory for your cellphone?
119
304000
2000
携帯電話用のロボットアクセサリーはどうでしょう？
05:21
You call your friend, she puts her handset in a robot,
120
306000
2000
友達に電話し 彼女が電話をロボットに取り付けると
05:23
and, bam! You're a MeBot --
121
308000
2000
ジャーン！ミーボットの完成です
05:25
you can make eye contact, you can talk with your friends,
122
310000
3000
友達と話すことはもちろん アイコンタクトもできます
05:28
you can move around, you can gesture --
123
313000
2000
動き回ることもできますし ジェスチャーを行うこともできます
05:30
maybe the next best thing to really being there, or is it?
124
315000
3000
実際に その場にいるみたいですよね？
05:33
To explore this question,
125
318000
2000
この問いを探求するため
05:35
my student, Siggy Adalgeirsson, did a study
126
320000
3000
私の学生のシギー・アダルゲリソンは
05:38
where we brought human participants, people, into our lab
127
323000
3000
私たちの研究室の外にいる研究協力者と
05:41
to do a collaborative task
128
326000
2000
共同作業を行ってくれる
05:43
with a remote collaborator.
129
328000
2000
参加者を研究室に集めました
05:45
The task involved things
130
330000
2000
この作業には
05:47
like looking at a set of objects on the table,
131
332000
2000
例えば テーブル上に設置された物を見て
05:49
discussing them in terms of their importance and relevance to performing a certain task --
132
334000
3000
特定の作業を行う上で それぞれの重要性や関連性を議論することが含まれます
05:52
this ended up being a survival task --
133
337000
2000
最終的には
05:54
and then rating them in terms
134
339000
2000
お互いがどれだけ相手を
05:56
of how valuable and important they thought they were.
135
341000
2000
信頼できたか評価しました
05:58
The remote collaborator was an experimenter from our group
136
343000
3000
研究室の外にいた研究協力者は私たちの研究室のメンバーで
06:01
who used one of three different technologies
137
346000
2000
彼らは３つの異なる技術を使って
06:03
to interact with the participants.
138
348000
2000
参加者とやり取りしました
06:05
The first was just the screen.
139
350000
2000
ひとつは ただのスクリーンを使用したものです
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This is just like video conferencing today.
140
352000
3000
現在のビデオ会議と同じですね
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The next was to add mobility -- so, have the screen on a mobile base.
141
355000
3000
次は スクリーンに移動能力を追加したものです
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This is like, if you're familiar with any of the telepresence robots today --
142
358000
3000
これは テレプレゼンスロボットを知っている方にとって
06:16
this is mirroring that situation.
143
361000
3000
とても見覚えのある光景でしょう
06:19
And then the fully expressive MeBot.
144
364000
2000
最後に 表現豊かなミーボットです
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So after the interaction,
145
366000
2000
やり取りのあと
06:23
we asked people to rate their quality of interaction
146
368000
3000
実験参加者に 研究室の外にいた研究協力者との
06:26
with the technology, with a remote collaborator
147
371000
2000
それぞれの技術を利用した
06:28
through this technology, in a number of different ways.
148
373000
3000
交流の質を評価してもらいました
06:31
We looked at psychological involvement --
149
376000
2000
私たちは 相手に対してどれくらい共感できたか
06:33
how much empathy did you feel for the other person?
150
378000
2000
その心理的関与について見てみました
06:35
We looked at overall engagement.
151
380000
2000
全体的な関わりや
06:37
We looked at their desire to cooperate.
152
382000
2000
協力への欲求について見てました
06:39
And this is what we see when they use just the screen.
153
384000
3000
そしてこれが スクリーンのみを使用した時の場合です
06:42
It turns out, when you add mobility -- the ability to roll around the table --
154
387000
3000
テーブル上を動き回れる移動能力を追加すると
06:45
you get a little more of a boost.
155
390000
2000
もう少し評価が高くなります
06:47
And you get even more of a boost when you add the full expression.
156
392000
3000
表現を豊かにすると さらに評価が高くなります
06:50
So it seems like this physical, social embodiment
157
395000
2000
このように移動能力や表現力を取り入れることは
06:52
actually really makes a difference.
158
397000
2000
実際にはとても効果があるようです
06:54
Now let's try to put this into a little bit of context.
159
399000
3000
それではこれをもう少し具体化させましょう
06:57
Today we know that families are living further and further apart,
160
402000
3000
現代において 家族は互いにますます遠くに住むようになり
07:00
and that definitely takes a toll on family relationships
161
405000
2000
家族関係や絆に対して確実に
07:02
and family bonds over distance.
162
407000
2000
悪影響を及ぼしています
07:04
For me, I have three young boys,
163
409000
2000
私の場合 ３人の小さな男の子がいますが
07:06
and I want them to have a really good relationship
164
411000
2000
彼らと祖父母にはとても良い関係を
07:08
with their grandparents.
165
413000
2000
築いてもらいたいと考えています
07:10
But my parents live thousands of miles away,
166
415000
2000
しかし 私の両親は数千マイルも遠くに住んでおり
07:12
so they just don't get to see each other that often.
167
417000
2000
あまりお互い会える機会がありません
07:14
We try Skype, we try phone calls,
168
419000
2000
Skypeや電話は かけたりしますが
07:16
but my boys are little -- they don't really want to talk;
169
421000
2000
子供達はまだ小さく しゃべるよりも
07:18
they want to play.
170
423000
2000
遊びたい年頃です
07:20
So I love the idea of thinking about robots
171
425000
2000
彼らはロボットを遠くでも遊べる
07:22
as a new kind of distance-play technology.
172
427000
3000
新しい技術として好意的にとらえてくれています
07:25
I imagine a time not too far from now --
173
430000
3000
そこで今からそう遠くない未来を私はこんな形で想像します
07:28
my mom can go to her computer,
174
433000
2000
私の母はコンピューターの前に座って
07:30
open up a browser and jack into a little robot.
175
435000
2000
ブラウザーを立ち上げ 小さなロボットに接続します
07:32
And as grandma-bot,
176
437000
3000
するとおばあちゃんロボットは
07:35
she can now play, really play,
177
440000
2000
私の息子達である孫達と
07:37
with my sons, with her grandsons,
178
442000
2000
現実世界において
07:39
in the real world with his real toys.
179
444000
3000
本物の彼らのおもちゃで一緒に遊べるのです
07:42
I could imagine grandmothers being able to do social-plays
180
447000
2000
私の祖母が
07:44
with their granddaughters, with their friends,
181
449000
2000
孫娘や友達と遊び
07:46
and to be able to share all kinds of other activities around the house,
182
451000
2000
家の中で 寝る前におとぎ話を聞かせたりするなど
07:48
like sharing a bedtime story.
183
453000
2000
様々なことを行う事ができると想像できます
07:50
And through this technology,
184
455000
2000
この技術を通して
07:52
being able to be an active participant
185
457000
2000
現在では実現ができないような形で
07:54
in their grandchildren's lives
186
459000
2000
彼らの孫の日常に積極的に
07:56
in a way that's not possible today.
187
461000
2000
参加することが可能になるのです
07:58
Let's think about some other domains,
188
463000
2000
それでは 他の領域に目を向けて見ましょう
08:00
like maybe health.
189
465000
2000
医療を例にあげます
08:02
So in the United States today,
190
467000
2000
現在 アメリカ合衆国では
08:04
over 65 percent of people are either overweight or obese,
191
469000
3000
65%以上の人々が肥満であり
08:07
and now it's a big problem with our children as well.
192
472000
2000
子供達にとっても大きな問題となっています
08:09
And we know that as you get older in life,
193
474000
2000
年を重ねるにつれて
08:11
if you're obese when you're younger, that can lead to chronic diseases
194
476000
3000
若いうちから肥満である場合 慢性的な疾患として
08:14
that not only reduce your quality of life,
195
479000
2000
日常生活の質を損なうばかりか
08:16
but are a tremendous economic burden on our health care system.
196
481000
3000
医療サービス制度に大きな経済的負担がかかることに気づきます
08:19
But if robots can be engaging,
197
484000
2000
でも もしロボットが魅力的で
08:21
if we like to cooperate with robots,
198
486000
2000
彼らと協力しあうことができ
08:23
if robots are persuasive,
199
488000
2000
説得力があるものであれば
08:25
maybe a robot can help you
200
490000
2000
ロボットが人々のダイエットや運動を
08:27
maintain a diet and exercise program,
201
492000
2000
管理してくれるかもしれません
08:29
maybe they can help you manage your weight.
202
494000
3000
人々の体重管理をしてくれるかもしれないのです
08:32
Sort of like a digital Jiminy --
203
497000
2000
有名なおとぎ話に出てくる
08:34
as in the well-known fairy tale --
204
499000
2000
ジミニーのデジタル版みたいなものです
08:36
a kind of friendly, supportive presence that's always there
205
501000
2000
とても親切な存在で
08:38
to be able to help you make the right decision
206
503000
2000
健康的な習慣を身につける上での
08:40
in the right way at the right time
207
505000
2000
正しい判断を 適切な方法で
08:42
to help you form healthy habits.
208
507000
2000
時間内に行う手助けをしてくれるのです
08:44
So we actually explored this idea in our lab.
209
509000
2000
そこで実際にこのアイディアを試してみました
08:46
This is a robot, Autom.
210
511000
2000
このロボットは オートムと言います
08:48
Cory Kidd developed this robot for his doctoral work.
211
513000
3000
コーリー・キッドが博士課程の研究でこのロボットを開発しました
08:51
And it was designed to be a robot diet-and-exercise coach.
212
516000
3000
ダイエットや運動のコーチ用のロボットとしてデザインされました
08:54
It had a couple of simple non-verbal skills it could do.
213
519000
2000
簡単な言葉にならない仕草を行うことが可能です
08:56
It could make eye contact with you.
214
521000
2000
人とアイコンタクトすることができます
08:58
It could share information looking down at a screen.
215
523000
2000
下の画面を見て情報を共有することができます
09:00
You'd use a screen interface to enter information,
216
525000
2000
スクリーン上のインターフェースに対して
09:02
like how many calories you ate that day,
217
527000
2000
例えば その日どれくらいのカロリーを摂取したか
09:04
how much exercise you got.
218
529000
2000
どれくらい運動したかといった情報を入力します
09:06
And then it could help track that for you.
219
531000
2000
すると それらの情報を追う手助けをしてくれるのです
09:08
And the robot spoke with a synthetic voice
220
533000
2000
運動させるために ロボットは合成音声で
09:10
to engage you in a coaching dialogue
221
535000
2000
トレーナーと患者とのやり取りを手本に
09:12
modeled after trainers
222
537000
2000
作られた指導に関するせりふを
09:14
and patients and so forth.
223
539000
2000
しゃべり始めます
09:16
And it would build a working alliance with you
224
541000
2000
そして 指導用のせりふを通して
09:18
through that dialogue.
225
543000
2000
協調関係を築こうとするのです
09:20
It could help you set goals and track your progress,
226
545000
2000
目標の設定や進捗を記録してくれたり
09:22
and it would help motivate you.
227
547000
2000
やる気を出させてくれるのです
09:24
So an interesting question is,
228
549000
2000
ここで問われている興味深い質問は
09:26
does the social embodiment really matter? Does it matter that it's a robot?
229
551000
3000
社交的な機能の実装に意味があるのか？ロボットであることに意味があるのか？
09:29
Is it really just the quality of advice and information that matters?
230
554000
3000
提供するアドバイスと情報の質のみが重要なのか？といったことです
09:32
To explore that question,
231
557000
2000
それらの問いに答えるために
09:34
we did a study in the Boston area
232
559000
2000
ボストンエリアで
09:36
where we put one of three interventions in people's homes
233
561000
3000
３つの異なる内容を数週間にかけて
09:39
for a period of several weeks.
234
564000
2000
それぞれの人々の家で実験を行いました
09:41
One case was the robot you saw there, Autom.
235
566000
3000
１つ目はロボットのオートムです
09:44
Another was a computer that ran the same touch-screen interface,
236
569000
3000
次は 同じタッチ・スクリーンインターフェースと
09:47
ran exactly the same dialogues.
237
572000
2000
同じ会話内容を表示するコンピュータです
09:49
The quality of advice was identical.
238
574000
2000
アドバイスの質はいずれも同じです
09:51
And the third was just a pen and paper log,
239
576000
2000
３つ目はただのペンとメモ用紙です
09:53
because that's the standard intervention you typically get
240
578000
2000
これは ダイエットや運動プログラムを始める時に
09:55
when you start a diet-and-exercise program.
241
580000
3000
大抵利用するものだからです
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
583000
3000
私たちが最も注目していたのは
10:01
was not how much weight people lost,
243
586000
3000
どれだけ人々が体重を落としたかではなく
10:04
but really how long they interacted with the robot.
244
589000
3000
実際にどれだけ長くロボットとやり取りしたかです
10:07
Because the challenge is not losing weight, it's actually keeping it off.
245
592000
3000
なぜなら体重を落とす事よりも 維持することが課題であり
10:10
And the longer you could interact with one of these interventions,
246
595000
3000
これらの対象と長くやり取りするほど
10:13
well that's indicative, potentially, of longer-term success.
247
598000
3000
それだけの期間うまくいっていることを意味するからです
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
601000
2000
そこで私はまず始めに どれだけ長く
10:18
how long did people interact with these systems.
249
603000
2000
これらの対象と人々がやり取りできたのか確認しました
10:20
It turns out that people interacted with the robot
250
605000
2000
どうやら人々はアドバイスの質が
10:22
significantly more,
251
607000
2000
コンピュータと同等であったにも関わらず
10:24
even though the quality of the advice was identical to the computer.
252
609000
3000
ロボットとより長くやり取りをしていることが分かりました
10:28
When it asked people to rate it on terms of the quality of the working alliance,
253
613000
3000
協調関係の質について評価を人々にお願いした所
10:31
people rated the robot higher
254
616000
2000
人々はロボットに対して他よりも高く評価し
10:33
and they trusted the robot more.
255
618000
2000
信頼していていたようです
10:35
(Laughter)
256
620000
2000
（笑）
10:37
And when you look at emotional engagement,
257
622000
2000
感情的な関わりに目を向けると
10:39
it was completely different.
258
624000
2000
まったく異なっていました
10:41
People would name the robots.
259
626000
2000
人々はロボットを名付けます
10:43
They would dress the robots.
260
628000
2000
彼らはロボットに服を着せます
10:45
(Laughter)
261
630000
2000
（笑）
10:47
And even when we would come up to pick up the robots at the end of the study,
262
632000
3000
しかも 学習の後にロボットを回収しに来た時も
10:50
they would come out to the car and say good-bye to the robots.
263
635000
2000
彼らは車から出てロボットにさよならを言いに来るのです
10:52
They didn't do this with a computer.
264
637000
2000
コンピュータの場合はこんな対応はありませんでした
10:54
The last thing I want to talk about today
265
639000
2000
最後にお話したいのは
10:56
is the future of children's media.
266
641000
2000
未来の子供のメディアについてです
10:58
We know that kids spend a lot of time behind screens today,
267
643000
3000
現在 子供達はテレビにせよ コンピュータ・ゲームにせよ
11:01
whether it's television or computer games or whatnot.
268
646000
3000
多くの時間を画面の前で過ごしています
11:04
My sons, they love the screen. They love the screen.
269
649000
3000
私の息子達は本当に画面が大好きです
11:07
But I want them to play; as a mom, I want them to play,
270
652000
3000
でも私は母親として 彼らに現実世界で遊んで欲しいと
11:10
like, real-world play.
271
655000
2000
思っています
11:12
And so I have a new project in my group I wanted to present to you today
272
657000
3000
そこで今日は 私のグループの新しいプロジェクトである
11:15
called Playtime Computing
273
660000
2000
プレイタイム・コンピューティングをご紹介します
11:17
that's really trying to think about how we can take
274
662000
2000
これは デジタルメディアにおいて
11:19
what's so engaging about digital media
275
664000
2000
人を引きつけるものとは何か 真剣に考え
11:21
and literally bring it off the screen
276
666000
2000
それらを画面上から子供の現実世界に
11:23
into the real world of the child,
277
668000
2000
文字通り引っ張りだして
11:25
where it can take on many of the properties of real-world play.
278
670000
3000
現実世界の様々な遊びの特性を持たせることを目的にしています
11:29
So here's the first exploration of this idea,
279
674000
4000
これはこのアイディアを初めて試した時のものです
11:33
where characters can be physical or virtual,
280
678000
3000
キャラクターは物理的でも仮想的でもよく
11:36
and where the digital content
281
681000
2000
デジタルコンテンツは
11:38
can literally come off the screen
282
683000
2000
画面上から抜け出して
11:40
into the world and back.
283
685000
2000
現実世界を行き来します
11:42
I like to think of this
284
687000
2000
私はこの
11:44
as the Atari Pong
285
689000
2000
現実と仮想が混じりあった遊びを
11:46
of this blended-reality play.
286
691000
2000
アタリ社のポンのように捉えたいと思います
11:48
But we can push this idea further.
287
693000
2000
しかもこのアイディアは更に広げることができます
11:50
What if --
288
695000
2000
もし
11:52
(Game) Nathan: Here it comes. Yay!
289
697000
3000
（ゲーム）ネーサン：きたよ ほら！
11:55
CB: -- the character itself could come into your world?
290
700000
3000
CB：キャラクター自体が皆さんの世界に現れたらどうですか？
11:58
It turns out that kids love it
291
703000
2000
どうやら子供達は
12:00
when the character becomes real and enters into their world.
292
705000
3000
キャラクターが現実化することを喜ぶようです
12:03
And when it's in their world,
293
708000
2000
そして現実化した時
12:05
they can relate to it and play with it in a way
294
710000
2000
彼らはスクリーン上で行っていた遊びとは
12:07
that's fundamentally different from how they play with it on the screen.
295
712000
2000
根本的に異なる方法で遊ぶことができます
12:09
Another important idea is this notion
296
714000
2000
次に重要なのは
12:11
of persistence of character across realities.
297
716000
3000
キャラクターによる現実との間の継続性についてです
12:14
So changes that children make in the real world
298
719000
2000
子供が現実世界で起こす変化は
12:16
need to translate to the virtual world.
299
721000
2000
仮想世界でも反映される必要があります
12:18
So here, Nathan has changed the letter A to the number 2.
300
723000
3000
ここでは ネーサンが文字Aを数字2に変更しています
12:21
You can imagine maybe these symbols
301
726000
2000
このような記号はキャラクターが仮想世界に
12:23
give the characters special powers when it goes into the virtual world.
302
728000
3000
戻った際に特殊な力を与えるものと考えてください
12:26
So they are now sending the character back into that world.
303
731000
3000
彼らはこれからキャラクターを元の世界に戻してます
12:29
And now it's got number power.
304
734000
3000
これで数字の力を得ました
12:32
And then finally, what I've been trying to do here
305
737000
2000
私がここで行おうとしているのは
12:34
is create a really immersive experience for kids,
306
739000
3000
まるでその物語の一部となり
12:37
where they really feel like they are part of that story,
307
742000
3000
子供達が没入できる
12:40
a part of that experience.
308
745000
2000
体験を作り出す事です
12:42
And I really want to spark their imaginations
309
747000
2000
そして私が小さな頃に『スターウォーズ』をみて
12:44
the way mine was sparked as a little girl watching "Star Wars."
310
749000
3000
感じたことと同じく 彼らの創作意欲をかき立てたいのです
12:47
But I want to do more than that.
311
752000
2000
更にもう一歩踏み込んで
12:49
I actually want them to create those experiences.
312
754000
3000
彼らにそれらの体験を創造してほしいと思っています
12:52
I want them to be able to literally build their imagination
313
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文字通り彼らの想像力を元に
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into these experiences and make them their own.
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このような体験を作り出して欲しいのです
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So we've been exploring a lot of ideas
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このように
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in telepresence and mixed reality
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テレプレゼンスや合成現実を通して
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to literally allow kids to project their ideas into this space
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子供達のアイディアをこの空間に反映させ
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where other kids can interact with them
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他の子供達が遊んだり それらを元に新しいものを
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and build upon them.
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作れる様々なアイディアをご紹介してきました
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I really want to come up with new ways of children's media
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想像力や学習力 イノベーション性を育てる
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that foster creativity and learning and innovation.
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子供のための新しいメディアを切に用意したいと考えています
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I think that's very, very important.
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これはとても重要なことだと思います
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So this is a new project.
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そこでこの新しいプロジェクトを発足しました
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We've invited a lot of kids into this space,
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このような空間に多くの子供達を招待し
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and they think it's pretty cool.
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彼らにはなかなか好評でした
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But I can tell you, the thing that they love the most
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でもこれだけは言えます 彼らが最も愛していたのは
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is the robot.
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ロボットです
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What they care about is the robot.
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彼らが関心を持っていたのがロボットでした
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Robots touch something deeply human within us.
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ロボットは私たちの人間らしさを呼び起こしてくれます
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And so whether they're helping us
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私たちの想像力を
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to become creative and innovative,
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底上げしてくれたり
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or whether they're helping us
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遠く離れていても人との繋がりを
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to feel more deeply connected despite distance,
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より強く感じられるようにしてくれたり
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or whether they are our trusted sidekick
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自分が目指す個人的な目標を達成するための
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who's helping us attain our personal goals
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信頼出来るパートナーとなってくれるなど
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in becoming our highest and best selves,
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様々な面がある中で
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for me, robots are all about people.
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私にとってロボットとは人々のためのものだと思っています
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Thank you.
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2000
ありがとうございました
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(Applause)
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5000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Cynthia Breazeal - RoboticistAt MIT, Cynthia Breazeal and her team are building robots with social intelligence that communicate and learn the same way people do.
Why you should listen
Cynthia Breazeal founded and directs the Personal Robots Group at MIT’s Media Lab. Her research focuses on developing the principles and technologies for building personal robots that are socially intelligent—that interact and communicate with people in human-centric terms, work with humans as peers, and learn from people as an apprentice.
She has developed some of the world’s most famous robotic creatures, ranging from small hexapod robots to highly expressive humanoids, including the social robot Kismet and the expressive robot Leonardo. Her recent work investigates the impact of social robots on helping people of all ages to achieve personal goals that contribute to quality of life, in domains such as physical performance, learning and education, health, and family communication and play over distance.
Cynthia Breazeal | Speaker | TED.com