ABOUT THE SPEAKER
Hod Lipson - Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

Why you should listen

To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.

More profile about the speaker
Hod Lipson | Speaker | TED.com
TED2007

Hod Lipson: Building "self-aware" robots

Hod Lipson bouwt "zelfbewuste" robots

Filmed:
1,460,460 views

Hod Lipson demonstreert een paar van zijn leuke kleine robots, die de vaardigheid hebben om te leren, zichzelf te verstaan en zelfs om zich te kopiëren.
- Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
So, where are the robotsrobots?
0
0
2000
Dus, waar zijn de robots?
00:27
We'veWe hebben been told for 40 yearsjaar alreadynu al that they're comingkomt eraan soonspoedig.
1
2000
3000
Er wordt ons al 40 jaar verteld dat ze komen.
00:30
Very soonspoedig they'llzullen ze be doing everything for us.
2
5000
3000
Heel binnenkort zullen ze alles in onze plaats doen:
00:33
They'llZij zullen be cookingkoken, cleaningschoonmaak, buyingbuying things, shoppinghet winkelen, buildinggebouw. But they aren'tzijn niet here.
3
8000
5000
ze zullen koken, poetsen, dingen kopen, shoppen, bouwen. Maar ze zijn er niet.
00:38
MeanwhileOndertussen, we have illegalonwettig immigrantsimmigranten doing all the work,
4
13000
4000
Ondertussen doen illegale immigranten al het werk,
00:42
but we don't have any robotsrobots.
5
17000
2000
maar we hebben geen robots.
00:44
So what can we do about that? What can we say?
6
19000
4000
Dus wat kunnen we daaraan doen? Wat kunnen we zeggen?
00:48
So I want to give a little bitbeetje of a differentverschillend perspectiveperspectief
7
23000
4000
Ik wil dus een beetje een ander perspectief geven
00:52
of how we can perhapsmisschien look at these things in a little bitbeetje of a differentverschillend way.
8
27000
6000
over hoe we misschien op een andere manier naar deze dingen kunnen kijken.
00:58
And this is an x-rayröntgenstraal pictureafbeelding
9
33000
2000
En dit is een röntgenfoto
01:00
of a realecht beetlekever, and a SwissZwitserse watch, back from '88. You look at that --
10
35000
5000
van een echte kever en een Zwitsers horloge, genomen in '88. Je kijkt er naar --
01:05
what was truewaar then is certainlyzeker truewaar todayvandaag.
11
40000
2000
wat toen waar was is zeker waar vandaag.
01:07
We can still make the piecesstukken. We can make the right piecesstukken.
12
42000
3000
We kunnen nog altijd de onderdelen maken, we kunnen de juiste onderdelen maken,
01:10
We can make the circuitrycircuits of the right computationalcomputational powermacht,
13
45000
3000
we kunnen de schakelingen met de juiste rekenkracht maken,
01:13
but we can't actuallywerkelijk put them togethersamen to make something
14
48000
3000
maar we kunnen ze niet samenbrengen om iets te maken
01:16
that will actuallywerkelijk work and be as adaptiveaangepaste as these systemssystemen.
15
51000
5000
dat echt zal werken en hetzelfde aanpassingsvermogen heeft als deze systemen.
01:21
So let's try to look at it from a differentverschillend perspectiveperspectief.
16
56000
2000
Laten we proberen om er vanuit een ander perspectief naar te kijken.
01:23
Let's summondagvaarden the bestbeste designerontwerper, the mothermoeder of all designersontwerpers.
17
58000
4000
Laat ons de beste designer er bijhalen, de designer der designers:
01:27
Let's see what evolutionevolutie can do for us.
18
62000
3000
laten we kijken wat evolutie voor ons kan doen.
01:30
So we threwwierp in -- we createdaangemaakt a primordialoer- soupsoep
19
65000
4000
Dus we gooiden bij elkaar -- we creëerden een voorhistorische soep
01:34
with lots of piecesstukken of robotsrobots -- with barsbars, with motorsmotoren, with neuronsneuronen.
20
69000
4000
met vele stukken van robots: met stangen, met motoren, met neuronen.
01:38
Put them all togethersamen, and put all this underonder kindsoort of naturalnatuurlijk selectionselectie,
21
73000
4000
Breng ze allemaal samen, en breng ze in een soort van natuurlijke selectie,
01:42
underonder mutationMutatie, and rewardedbeloond things for how well they can moveverhuizing forwardvooruit.
22
77000
4000
voeg mutatie toe, en beloon dingen voor hoe goed ze zich kunnen voortbewegen.
01:46
A very simpleeenvoudig tasktaak, and it's interestinginteressant to see what kindsoort of things camekwam out of that.
23
81000
6000
Een erg simpele taak, en het is interessant om te kijken naar wat voor soort dingen daaruit voortkwamen.
01:52
So if you look, you can see a lot of differentverschillend machinesmachines
24
87000
3000
Dus als je kijkt, kan je een heleboel verschillende machines zien
01:55
come out of this. They all moveverhuizing around.
25
90000
2000
die hieruit voortkomen. Ze bewegen allemaal,
01:57
They all crawlkruipen in differentverschillend waysmanieren, and you can see on the right,
26
92000
4000
ze kruipen allemaal op een andere manier, en je kan rechts zien
02:01
that we actuallywerkelijk madegemaakt a couplepaar of these things,
27
96000
2000
dat we inderdaad een paar van deze dingen hebben gemaakt,
02:03
and they work in realityrealiteit. These are not very fantasticfantastisch robotsrobots,
28
98000
3000
en ze werken in de realiteit. Het zijn niet erg fantastische robots,
02:06
but they evolvedgeëvolueerd to do exactlyprecies what we rewardbeloning them for:
29
101000
4000
maar ze evolueren om exact datgene te doen waarvoor we ze belonen:
02:10
for movingin beweging forwardvooruit. So that was all donegedaan in simulationsimulatie,
30
105000
3000
zich vooruitbewegen. Dus dat was allemaal gesimuleerd,
02:13
but we can alsoook do that on a realecht machinemachine.
31
108000
2000
maar we kunnen dat ook doen met een echte machine.
02:15
Here'sHier is a physicalfysiek robotrobot that we actuallywerkelijk
32
110000
5000
Hier is een fysieke robot die we
02:20
have a populationbevolking of brainshersenen,
33
115000
3000
hebben uitgerust met een bevolking hersenen,
02:23
competingconcurrerende, or evolvingevoluerende on the machinemachine.
34
118000
2000
die de machine laten concurreren of evolueren.
02:25
It's like a rodeorodeo showtonen. They all get a riderijden on the machinemachine,
35
120000
3000
Het is zoals een rodeoshow: ze mogen allemaal een ritje doen met de machine,
02:28
and they get rewardedbeloond for how fastsnel or how farver
36
123000
3000
en ze worden beloond voor hoe snel en hoe ver
02:31
they can make the machinemachine moveverhuizing forwardvooruit.
37
126000
2000
ze de machine vooruit kunnen laten bewegen.
02:33
And you can see these robotsrobots are not readyklaar
38
128000
2000
En je kan zien dat deze robots nog niet klaar
02:35
to take over the worldwereld- yetnog, but
39
130000
3000
zijn om de wereld te veroveren, maar
02:38
they graduallygeleidelijk learnleren how to moveverhuizing forwardvooruit,
40
133000
2000
ze leren langzamerhand om vooruit te bewegen,
02:40
and they do this autonomouslyautonoom.
41
135000
3000
en ze doen dit autonoom.
02:43
So in these two examplesvoorbeelden, we had basicallyeigenlijk
42
138000
4000
Dus in deze twee voorbeelden hadden we in wezen
02:47
machinesmachines that learnedgeleerd how to walklopen in simulationsimulatie,
43
142000
3000
machines die leerden hoe te lopen in simulatie,
02:50
and alsoook machinesmachines that learnedgeleerd how to walklopen in realityrealiteit.
44
145000
2000
en ook machines die leerden hoe te lopen in de realiteit.
02:52
But I want to showtonen you a differentverschillend approachnadering,
45
147000
2000
Maar ik wil jullie een andere aanpak tonen,
02:54
and this is this robotrobot over here, whichwelke has fourvier legsbenen.
46
149000
6000
en dit is de robot, hier, die vier benen heeft,
03:00
It has eightacht motorsmotoren, fourvier on the kneesknieën and fourvier on the hipheup.
47
155000
2000
hij heeft acht motoren, vier in de knieën en vier in de heup.
03:02
It has alsoook two tiltkantelen sensorssensors that tell the machinemachine
48
157000
3000
Hij heeft ook twee hellingssensoren die de machine vertellen
03:05
whichwelke way it's tiltingkantelen.
49
160000
3000
naar welke kant ze overhelt.
03:08
But this machinemachine doesn't know what it lookslooks like.
50
163000
2000
Maar deze machine weet niet hoe ze eruitziet.
03:10
You look at it and you see it has fourvier legsbenen,
51
165000
2000
Je kijkt ernaar en je ziet dat ze vier benen heeft,
03:12
the machinemachine doesn't know if it's a snakeslang, if it's a treeboom,
52
167000
2000
de machine weet niet of ze een slang is, of een boom,
03:14
it doesn't have any ideaidee what it lookslooks like,
53
169000
3000
ze heeft er geen idee van hoe ze eruitziet,
03:17
but it's going to try to find that out.
54
172000
2000
maar ze gaat proberen om dat te weten te komen.
03:19
InitiallyIn eerste instantie, it does some randomwillekeurig motionbeweging,
55
174000
2000
Aanvankelijk doet ze wat willekeurige bewegingen,
03:21
and then it triesprobeert to figurefiguur out what it mightmacht look like.
56
176000
3000
en dan probeert ze er achter te komen hoe ze er misschien kan uitzien --
03:24
And you're seeingziend a lot of things passingvoorbijgaand throughdoor its mindsgeesten,
57
179000
2000
en je ziet vele dingen door hun hoofden gaan,
03:26
a lot of self-modelszelf modellen that try to explainuitleg geven the relationshipverhouding
58
181000
4000
een hoop zelf-beelden die proberen om de relatie te verklaren
03:30
betweentussen actuationbediening and sensingsensing. It then triesprobeert to do
59
185000
3000
tussen bediening en gevoel -- en dan proberen om
03:33
a secondtweede actionactie that createscreëert the mostmeest disagreementonenigheid
60
188000
4000
een tweede actie te doen die de meeste onenigheid
03:37
amongtussen predictionsvoorspellingen of these alternativealternatief modelsmodellen,
61
192000
2000
tussen voorspellingen van deze alternatieve modellen creëert,
03:39
like a scientistwetenschapper in a lablaboratorium. Then it does that
62
194000
2000
zoals een wetenschapper in een lab. Dan doet ze dat
03:41
and triesprobeert to explainuitleg geven that, and prunesnoeien out its self-modelszelf modellen.
63
196000
4000
en ze probeert om dat uit te leggen, en zelf-beelden te elimineren.
03:45
This is the last cyclefiets, and you can see it's prettymooi much
64
200000
3000
Dit is de laatste cyclus, en je kan zien dat ze ongeveer
03:48
figuredbedacht out what its selfzelf lookslooks like. And onceeen keer it has a self-modelzelf model,
65
203000
4000
uitgedokterd heeft hoe ze er zelf uitziet, en eenmaal ze een zelf-beeld heeft,
03:52
it can use that to deriveafleiden a patternpatroon of locomotionmotoriek.
66
207000
4000
kan ze daaruit een voortbewegingspatroon afleiden.
03:56
So what you're seeingziend here are a couplepaar of machinesmachines --
67
211000
2000
Dus wat jullie hier zien zijn een paar machines --
03:58
a patternpatroon of locomotionmotoriek.
68
213000
2000
een voortbeweginspatroon.
04:00
We were hopinghoop that it wassWass going to have a kindsoort of evilonheil, spideryspinachtige walklopen,
69
215000
4000
We hoopten dat het een soort griezelig, spinachtig patroon zou hebben,
04:04
but insteadin plaats daarvan it createdaangemaakt this prettymooi lamekreupel way of movingin beweging forwardvooruit.
70
219000
4000
maar in de plaats daarvan creëerde het deze vrij kreupele manier van voortbewegen.
04:08
But when you look at that, you have to rememberonthouden
71
223000
3000
Maar wanneer je daar naar kijkt, moet je bedenken
04:11
that this machinemachine did not do any physicalfysiek trialstrials on how to moveverhuizing forwardvooruit,
72
226000
6000
dat deze machine geen fysieke tests doet over hoe zich vooruit te bewegen,
04:17
nornoch did it have a modelmodel- of itselfzelf.
73
232000
2000
evenmin had ze een model van zichzelf.
04:19
It kindsoort of figuredbedacht out what it lookslooks like, and how to moveverhuizing forwardvooruit,
74
234000
3000
Ze heeft ongeveer uitgezocht hoe ze eruitziet, en hoe ze zich kan voortbewegen,
04:22
and then actuallywerkelijk triedbeproefd that out.
75
237000
4000
en dan heeft ze dat in de praktijk uitgeprobeerd.
04:26
(ApplauseApplaus)
76
241000
5000
(Applaus)
04:31
So, we'llgoed moveverhuizing forwardvooruit to a differentverschillend ideaidee.
77
246000
4000
Dus, we zullen voortgaan met een ander idee.
04:35
So that was what happenedgebeurd when we had a couplepaar of --
78
250000
5000
Dus dat is wat er gebeurde wanneer we een paar --
04:40
that's what happenedgebeurd when you had a couplepaar of -- OK, OK, OK --
79
255000
4000
dat is wat er gebeurde wanneer je een paar -- OK, OK, OK --
04:44
(LaughterGelach)
80
259000
2000
(Gelach)
04:46
-- they don't like eachelk other. So
81
261000
2000
-- ze kunnen het niet zo met elkaar vinden. Dus
04:48
there's a differentverschillend robotrobot.
82
263000
3000
dat is een andere robot.
04:51
That's what happenedgebeurd when the robotsrobots actuallywerkelijk
83
266000
2000
Dat is wat er gebeurt wanneer robots
04:53
are rewardedbeloond for doing something.
84
268000
2000
beloond worden om iets te doen.
04:55
What happensgebeurt if you don't rewardbeloning them for anything, you just throwGooi them in?
85
270000
3000
Wat gebeurt er als je ze voor niets beloont, als je ze gewoon laat doen?
04:58
So we have these cubeskubussen, like the diagramdiagram showedtoonden here.
86
273000
3000
We hebben dus deze blokken, zoals het diagram hier laat zien.
05:01
The cubekubus can swiveldraaibare, or flipomdraaien on its sidekant,
87
276000
2000
Het blok kan wentelen, of zichzelf op zijn kant draaien,
05:04
and we just throwGooi 1,000 of these cubeskubussen into a soupsoep --
88
279000
4000
en we gooien gewoon 1000 van deze blokken in een soep --
05:08
this is in simulationsimulatie --and-- en don't rewardbeloning them for anything,
89
283000
2000
dit is in simulatie -- en we belonen ze niet,
05:10
we just let them flipomdraaien. We pumppomp energyenergie into this
90
285000
3000
we laten ze gewoon draaien. We steken hier energie in
05:13
and see what happensgebeurt in a couplepaar of mutationsmutaties.
91
288000
3000
en kijken wat er gebeurt na een paar mutaties.
05:16
So, initiallyeerste nothing happensgebeurt, they're just flippingspiegelen around there.
92
291000
3000
Eerst gebeurt er niets, ze zijn zich gewoon aan het omdraaien daar.
05:19
But after a very shortkort while, you can see these blueblauw things
93
294000
4000
Maar na een erg korte periode kan je zien dat deze blauwe dingen
05:23
on the right there beginbeginnen to take over.
94
298000
2000
langs rechts beginnen over te nemen.
05:25
They beginbeginnen to self-replicatezelf repliceren. So in absenceafwezigheid of any rewardbeloning,
95
300000
4000
Ze beginnen zichzelf te kopiëren. Dus zonder enige beloning,
05:29
the intrinsicintrinsieke rewardbeloning is self-replicationzelfreplicatie.
96
304000
3000
is de intrinsieke beloning zelf-replicatie.
05:32
And we'vewij hebben actuallywerkelijk builtgebouwd a couplepaar of these,
97
307000
1000
En we hebben er een paar gebouwd,
05:33
and this is partdeel of a largergrotere robotrobot madegemaakt out of these cubeskubussen.
98
308000
4000
en dit maakt deel uit van een grotere robot gemaakt uit deze blokken,
05:37
It's an acceleratedversneld viewuitzicht, where you can see the robotrobot actuallywerkelijk
99
312000
3000
het is een versnelde weergave, waarop je kan zien dat de robot
05:40
carryingvervoer out some of its replicationkopiëren processwerkwijze.
100
315000
2000
bezig is een deel van zijn kopieerproces uit te voeren.
05:42
So you're feedingvoeding it with more materialmateriaal -- cubeskubussen in this casegeval --
101
317000
4000
Dus je voedt het met meer materiaal -- blokken in dit geval --
05:46
and more energyenergie, and it can make anothereen ander robotrobot.
102
321000
3000
en meer energie, en het kan een andere robot maken.
05:49
So of courseCursus, this is a very cruderuw machinemachine,
103
324000
3000
Dit is natuurlijk een erg ruwe machine,
05:52
but we're workingwerkend on a micro-scalemicro-schaal versionversie of these,
104
327000
2000
maar we werken aan een versie op microscopische schaal,
05:54
and hopefullyhopelijk the cubeskubussen will be like a powderpoeder that you pourgieten in.
105
329000
3000
en hopelijk zullen de blokken als poeder zijn dat je ingiet.
05:57
OK, so what can we learnleren? These robotsrobots are of courseCursus
106
332000
5000
OK, dus wat kunnen we leren? Deze robots zijn natuurlijk
06:02
not very usefulnuttig in themselveszich, but they mightmacht teachonderwijzen us something
107
337000
3000
niet erg handig op zich, maar ze zouden ons iets kunnen leren
06:05
about how we can buildbouwen better robotsrobots,
108
340000
3000
over hoe we betere robots kunnen bouwen,
06:08
and perhapsmisschien how humansmensen, animalsdieren, createcreëren self-modelszelf modellen and learnleren.
109
343000
5000
en misschien tonen hoe mensen, dieren, zelf-beelden creëren en leren.
06:13
And one of the things that I think is importantbelangrijk
110
348000
2000
En één van de dingen die ik belangrijk vind,
06:15
is that we have to get away from this ideaidee
111
350000
2000
is dat we moeten afstappen van dit idee
06:17
of designingontwerpen the machinesmachines manuallyhandmatig,
112
352000
2000
van het manueel ontwerpen van machines,
06:19
but actuallywerkelijk let them evolveevolueren and learnleren, like childrenkinderen,
113
354000
3000
maar dat we ze moeten laten evolueren en leren, zoals kinderen,
06:22
and perhapsmisschien that's the way we'llgoed get there. Thank you.
114
357000
2000
en misschien is dat de manier om er te komen. Dankuwel.
06:24
(ApplauseApplaus)
115
359000
2000
(Applaus)
Translated by Tom Proost
Reviewed by Els De Keyser

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Hod Lipson - Roboticist
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.

Why you should listen

To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.

Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).

His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.

More profile about the speaker
Hod Lipson | Speaker | TED.com