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TED2013

Rodney Brooks: Why we will rely on robots

ロドニー・ブルックス: なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか

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ロボットに仕事を奪われ人は要らなくなると、まことしやかに ささやかれています。でもロボットは私たちの重要な協力者となり、私たちは単純で機械的な作業から解き放たれ、他のことに時間を割けるようになります。ロドニー・ブルックスは、労働人口が減少し老齢人口が増える中、これがどれだけ価値のあることか指摘します。彼がここで紹介するロボットのバクスターは、目を動かし、腕に触れば反応します。バクスターは、高齢化する労働者のそばで働くことができ、さらに家庭でも高齢者を支援できるかもしれません。

- Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio

Well, Arthur C. Clarke,
アーサー・C・クラーク
00:13
a famous science fiction writer from the 1950s,
1950年代の著名なSF作家は言いました
00:14
said that, "We overestimate technology in the short term,
「我々は 短期的には技術を過大評価し
00:17
and we underestimate it in the long term."
長期的には技術を過小評価する」
00:21
And I think that's some of the fear that we see
このことが よく表れているのが
00:24
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
人工知能やロボットで 仕事がなくなると
私たちが心配していることです
00:26
That we're overestimating the technology in the short term.
つまり 短期的な視点で
技術を過大評価しているのです
00:31
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
でも 私が心配なのは
長期的に必要になる技術を得られるか
00:33
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
人口構成の変化により 労働力が不足し
00:39
and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future.
私たちの社会は 将来 ロボットの
鉄の肩にすがらざるを得なくなります
00:45
So I'm scared we won't have enough robots.
だから 私はロボット不足になることが
怖いのです
00:50
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
長い間 技術の進歩で
仕事がなくなると心配されてきました
00:53
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
1957年 スペンサー・トレイシーと
キャサリン・ヘプバーンの映画の―
00:57
So you know how it ended up,
結末をご存知でしょう
01:01
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
スペンサー・トレイシーは
資料調査業務にコンピュータを導入します
01:03
to help the librarians.
1957年当時の
大型コンピューターです
01:07
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
その会社では 司書は会社の幹部の
知りたいことを調べていました
01:09
"What are the names of Santa's reindeer?"
「サンタクロースのトナカイの名前は?」
と聞かれれば
01:12
And they would look that up.
その答えを調べます
01:16
And this mainframe computer was going to help them with that job.
このコンピュータは
その仕事を助けるはずでした
01:17
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
もちろん 1957年当時の
コンピュータはさほど役に立ちません
01:20
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
司書は 自分たちの仕事が
なくなると心配しましたが
01:24
But that's not what happened in fact.
でも 現実は違いました
01:27
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
この種の職の雇用は
1957年以降 ずっと増え続けました
01:29
It wasn't until the Internet came into play,
インターネットが普及し
01:34
the web came into play and search engines came into play
ウェブサイトや検索エンジンが普及して初めて
01:37
that the need for librarians went down.
資料調査という業務が減りました
01:40
And I think everyone from 1957 totally underestimated
また 1957年当時には 誰もが
現在の技術を過小評価していたと思います
01:42
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
現実には 今は皆がこうして
ポケットに入れて技術を持ち運べ
01:46
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
「サンタクロースのトナカイの名前は?」と
言えば すぐに答えが返ってきて
01:51
or anything else we want to ask.
何でも知ることができるのにです
01:57
By the way, the wages for librarians went up faster
ちなみに その間 司書の賃金は
アメリカのどの仕事よりも
01:59
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
早く上がりました
02:04
because librarians became partners of computers.
司書が コンピュータの
パートナーになったからです
02:07
Computers became tools, and they got more tools that they could use
コンピュータがツールとなったことで
使えるツールが増えて
02:11
and become more effective during that time.
当時の司書の仕事は
より効果的になりました
02:14
Same thing happened in offices.
同じことが オフィスでも起こります
02:16
Back in the old days, people used spreadsheets.
かつては 表計算がされていました
02:18
Spreadsheets were spread sheets of paper,
つまり 紙の表計算用紙を使って
02:20
and they calculated by hand.
手で計算をしていました
02:22
But here was an interesting thing that came along.
でも ここで面白いことが起こります
02:25
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
1980年頃のパソコン革命で
02:27
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
表計算ソフトは
事務員のために改良されました
02:29
not to replace office workers,
事務員に取って代わるのではなく
02:34
but it respected office workers as being capable of being programmers.
事務員は プログラムができる人として
尊重されたのです
02:36
So office workers became programmers of spreadsheets.
つまり 事務員は 表計算のプログラマーになり
02:40
It increased their capabilities.
その能力は向上しました
02:43
They no longer had to do the mundane computations,
つまらない計算作業をしなくてもよくなり
02:45
but they could do something much more.
それ以上のことができるようになったのです
02:48
Now today, we're starting to see robots in our lives.
今日では 様々な場面で
ロボットを見かける様になりました
02:51
On the left there is the PackBot from iRobot.
左の写真は
iRobot社のパックボットです
02:54
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
イラクやアフガニスタンで
走行中に爆弾に遭遇しても
02:57
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
兵士は 防御スーツを着て
外に出て 棒でつついて処理しなくてよい
03:00
as they used to do up until about 2002,
2002年頃まではそうしていたけれど
03:04
they now send the robot out.
今は ロボットを送り込みます
03:06
So the robot takes over the dangerous jobs.
つまり 危険な仕事はロボットがしてくれます
03:08
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
右の写真は タグ(TUG)と言い
ピッツバーグのAethon社のものです
03:10
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
タグは アメリカ中の
何百もの病院に導入され
03:15
And they take the dirty sheets down to the laundry.
汚れたシーツを洗濯場まで
03:17
They take the dirty dishes back to the kitchen.
食べ終わった食器をキッチンまで運び
03:20
They bring the medicines up from the pharmacy.
そして 薬局から薬を持ってきます
03:21
And it frees up the nurses and the nurse's aides
タグがいれば
看護師や看護助手たちは
03:24
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
機械的に物を運搬するような
単純労働から解放され
03:26
to spend more time with patients.
患者さんとの時間を多くとれるようになります
03:30
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
事実 ロボットは いろんな形で
私たちの生活に浸透しています
03:32
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
でも それが工場用ロボットとなると
まだ怖がられていると思います
03:37
because factory robots are dangerous to be around.
そばに置くには危険な存在ですから
03:42
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
プログラムするにも
4次元や6次元で考える必要があり
03:46
And ordinary people can't interact with them.
普通の人が 一緒に作業することはできません
03:51
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
この技術は 間違った方向に進んでいると思います
03:54
It's displaced the worker from the technology.
技術から 労働者を
締め出しています
03:57
And I think we really have to look at technologies
だから 私たちが
本当に目を向けなければいけないのは
04:00
that ordinary workers can interact with.
普通の労働者が一緒に作業できる技術です
04:04
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
そうした例として
今日は バクスター(Baxter)を紹介します
04:06
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
このバクスターは
工業環境において―
04:09
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
普通の人たちが共に作業できるロボットの
第一世代と考えています
04:14
So Baxter is up here.
さぁ バクスターの登場です
04:18
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
Rethink Robotics社の
クリス・ハーバートも一緒です
04:19
We've got a conveyor there.
そこに コンベヤーがあります
04:22
And if the lighting isn't too extreme --
照明がきつすぎなければいいのですが―
04:24
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
ほら 見てください
コンベヤーから物を持ち上げました
04:27
It's going to come bring it over here and put it down.
こちらに運んで来て 置きます
04:31
And then it'll go back, reach for another object.
そして 元の位置に戻って
次の物に手を伸ばします
04:34
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
面白いのは バクスターは
基礎的な常識も身に付けていること
04:37
By the way, what's going on with the eyes?
さて バクスターの目を見てください
04:41
The eyes are on the screen there.
スクリーン上に目があって
04:43
The eyes look ahead where the robot's going to move.
ロボットが動こうとする方向を見ています
04:44
So a person that's interacting with the robot
だから ロボットを使っている人は
04:47
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
ロボットが次にどう動くのか把握でき
驚かされることもありません
04:49
Here Chris took the object out of its hand,
今 クリスは ロボットの手から
物を取り上げました
04:53
and Baxter didn't go and try to put it down;
バクスターは
物を置く動作をすることなく
04:55
it went back and realized it had to get another one.
戻りました
また物を取る必要があると分かっている
04:58
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
バクスターは ちょっとした常識を使い
物を取りに行くわけです
05:00
And Baxter's safe to interact with.
バクスターとは触れ合っても安全です
05:03
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
今の産業用ロボットと
こんなこと できませんよね
05:05
But with Baxter it doesn't hurt.
でも バクスターなら大丈夫
05:08
It feels the force, understands that Chris is there
バクスターは力を感じて
クリスがそこにいると理解し
05:10
and doesn't push through him and hurt him.
彼を押しのけて
傷つけるようなことはしないのです
05:14
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
バクスターで 一番面白いと思うのは
ユーザー・インターフェース
05:17
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
クリスが バクスターの反対側の手をつかみます
05:20
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
腕をつかまれると
バクスターは 無力・重力補償モードになり
05:23
and graphics come up on the screen.
スクリーンにグラフィックスが表示されます
05:29
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
スクリーンの左側にあるアイコンが
右腕の状態を示しています
05:31
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
クリスは バクスターの手に何か握らせ
こちらに持って来て
05:35
press a button and let go of that thing in the hand.
ボタンを押して
手から物を離させます
05:38
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
ロボットはこう理解するわけです
「ここで物を下させたいんだな」
05:43
It puts a little icon there.
そして小さなアイコンが表示されます
05:48
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
クリスが移動して
ロボットの指で握らせると
05:49
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
ロボットはこう理解します
「僕に物を拾い上げてほしいんだな」
05:55
That puts the green icon there.
すると 緑色のアイコンが現れます
05:59
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
今度は どこから物を拾い上げるべきか
範囲の設定をします
06:01
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
こうして動かすことで
ロボットは そこが探す領域だと認識します
06:06
He didn't have to select that from a menu.
画面で操作をする必要ありません
06:11
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
そして クリスは一旦離れて
その動作を訓練します
06:13
while we continue talking.
話を続けましょう
06:16
So as we continue here,
こうして訓練を続ける間
06:18
I want to tell you about what this is like in factories.
工場では これがどうなるのか
お話しましょう
06:20
These robots we're shipping every day.
このロボットは 毎日出荷され
06:22
They go to factories around the country.
全国の工場に納められています
06:23
This is Mildred.
こちらは ミルドレッド
06:25
Mildred's a factory worker in Connecticut.
コネチカットの工場で働いています
06:26
She's worked on the line for over 20 years.
20年以上 生産ラインで働いてきました
06:28
One hour after she saw her first industrial robot,
初めて産業ロボットを見て
ものの一時間で
06:30
she had programmed it to do some tasks in the factory.
彼女は工場での作業をいくつか
プログラムしました
06:33
She decided she really liked robots.
彼女は ロボットが好きだと確信しました
06:37
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
ロボットは単純な反復作業をしています
以前は彼女がしないといけなかったことを
06:39
Now she's got the robot doing it.
今は ロボットにさせています
06:44
When we first went out to talk to people in factories
私たちが初めて
工場で働いている人たちに
06:45
about how we could get robots to interact with them better,
どうすれば ロボットとより良く働けるか
聞きに行ったとき
06:48
one of the questions we asked them was,
こんな質問もしました
06:51
"Do you want your children to work in a factory?"
「自分の子どもにも工場で働かせたいか?」
06:52
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
皆の答えはこうでした
「いや 子どもにはもっとよい仕事をしてほしい」
06:55
And as a result of that, Mildred is very typical
とどのつまり ミルドレッドは典型的な―
06:59
of today's factory workers in the U.S.
今日のアメリカの工場労働者なのです
07:03
They're older, and they're getting older and older.
工場労働者の高齢化はどんどん進み
07:04
There aren't many young people coming into factory work.
若い人たちが工場労働に就くことも
あまりありません
07:07
And as their tasks become more onerous on them,
だから 工場での作業は
そこで働く人にとって重荷になっていく一方で
07:09
we need to give them tools that they can collaborate with,
彼らに 協力するツールを与える必要があります
07:13
so that they can be part of the solution,
彼ら自身が解決策の一部となり
07:16
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
彼らが継続して働け
アメリカでモノ作りが続けられるように
07:17
And so our vision is that Mildred who's the line worker
私たちは ミルドレッドのような労働者を
「ライン作業者」から
07:22
becomes Mildred the robot trainer.
「ロボット訓練者」にしたいのです
07:26
She lifts her game,
労働者は技量を上げます
07:29
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
ちょうど 1980年代に事務員たちが
できる仕事の技量を上げたように
07:30
We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use.
私たちが提供したいのは
何年も勉強しなければ使えないツールではなく
07:35
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
数分もあれば どうやって操作するか
学べるようなツールです
07:39
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
今 意志に左右されるが避けられない
二つの大きな力があります
07:43
That's climate change and demographics.
気候変動と人口動態です
07:47
Demographics is really going to change our world.
人口動態は 本当に私たちの世界を変えます
07:50
This is the percentage of adults who are working age.
これは 労働人口の割合です
07:52
And it's gone down slightly over the last 40 years.
過去40年で 少し下がってきていますが
07:56
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
これからの40年では 劇的に変わります
中国でさえです
07:58
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
労働人口の割合は
劇的に下がり
08:02
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
定年した人たちの割合は
本当に急速に上がります
08:08
as the baby boomers get to retirement age.
ベビーブーム世代が定年を迎えるからです
08:13
That means there will be more people with fewer social security dollars
つまり 社会保障にあてるお金が減る一方
08:17
competing for services.
より多くの人が社会保障を必要とするわけです
08:20
But more than that, as we get older we get more frail
でも それ以上に
年を取れば 力も弱くなって
08:23
and we can't do all the tasks we used to do.
かつては できていた作業も
できなくなります
08:27
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
介護士の年齢についての統計を見ると
08:29
before our eyes those caregivers are getting older and older.
介護士たちの年齢層も
どんどん上がって行くのが分かります
08:33
That's happening statistically right now.
今まさに 統計的に起こっていることです
08:38
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
定年退職を迎えた人たちが
さらに年を取り 増えていく一方で
08:40
there will be less people to take care of them.
世話をする人たちは減っていきます
08:46
And I think we're really going to have to have robots to help us.
私たちは ロボットの助けが
本当に必要になります
08:48
And I don't mean robots in terms of companions.
ロボットを 付き添ってくれる仲間とは
考えていません
08:50
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
ロボットは
私たちが年を取ってするのが
08:53
but get harder as we get older.
難しくなったことをしてくれるもの
08:57
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
車から食料品を出して
階段を上り 台所へ運ぶようなことです
08:58
Or even, as we get very much older,
もっと年を取れば
09:01
driving our cars to go visit people.
人に会いに 車を運転することもです
09:04
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
ロボット工学があれば
年を取っても 尊厳を維持できるかもしれない
09:07
by having control of the robotic solution.
ロボットによる解決策を
コントロールしさえすれば良いのです
09:13
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
頼れる人は減る一方ですが
人に頼る必要はありません
09:17
And so I really think that we're going to be spending more time
私はこう信じています
私たちは 日々の生活でバクスターのようなロボットと
09:20
with robots like Baxter
より多くの時間を過ごし
09:27
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
行動を共にするようになる
そして―
09:29
Here, Baxter, it's good.
ほら バクスター
よくやったね
09:36
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
そして今後40年の間に
私たちは ロボットに頼るようになるでしょう
09:38
as part of our everyday lives.
毎日の生活の一部として
09:43
Thanks very much.
ありがとうございました
09:45
(Applause)
(拍手)
09:46
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by Yuriko Hida

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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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