TEDWomen 2010
Heather Knight: Silicon-based comedy
Heather Knight: Krzemowa komedia
Filmed:
Readability: 3.9
880,023 views
Podczas tej wyjątkowej demonstracji Heather Knight przedstawia Datę, robota-komika, który nie potrafi wiele więcej niż rzucać krótkie żarciki -- odbiera reakcję publiczności (używając oprogramowania stworzonego ze Scottem Satkin i Varunem Ramakrishna na CMU) i odpowiednio dostosowuje swój występ.
Heather Knight - Roboticist
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.") Full bio
Heather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.") Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Some of the greatest innovations
0
0
2000
Niektóre z największych innowacji
00:17
and developments in the world
1
2000
3000
i wynalazków na świecie
00:20
often happen at the intersection of two fields.
2
5000
2000
wydarzyło się na styku dwóch dziedzin.
00:22
So tonight I'd like to tell you
3
7000
2000
Tak więc dzisiaj chcę powiedzieć o rzeczach
00:24
about the intersection that I'm most excited about at this very moment,
4
9000
3000
którymi obecnie szczególnie się interesuję
00:27
which is entertainment and robotics.
5
12000
2000
a są to: rozrywka robotyka.
00:29
So if we're trying to make robots
6
14000
2000
Próbując robić roboty
00:31
that can be more expressive
7
16000
2000
mogące być bardziej ekspresyjne
00:33
and that can connect better with us in society,
8
18000
2000
i zdolne do interakcji w społeczeństwie
00:35
maybe we should look to some of the human professionals
9
20000
3000
może powinniśmy przyjrzeć się ludzkim profesjonalistom
00:38
of artificial emotion and personality
10
23000
2000
specjalistów od sztucznych emocji i osobowości
00:40
that occur in the dramatic arts.
11
25000
3000
które pojawiają się w sztukach dramatycznych.
00:43
I'm also interested in creating new technologies for the arts
12
28000
3000
Interesuje mnie również stworzenie technologii dla sztuki
00:46
and to attract people
13
31000
2000
oraz zainteresowanie ludzi
00:48
to science and technology.
14
33000
3000
nauką i technologią.
00:51
Some people in the last decade or two
15
36000
3000
Niektórzy podczas ostatniej dekady lub dwóch
00:54
have started creating artwork with technology.
16
39000
3000
zaczęli tworzy sztukę z pomocą technologii.
00:57
With my new venture, Marilyn Monrobot,
17
42000
2000
Moje przedsięwzięcie, Marlin Monrobot,
00:59
I would like to use art to create tech.
18
44000
3000
ma tworzyć technikę za pomocą sztuki.
01:05
(Laughter)
19
50000
2000
(Śmiech)
01:07
So we're based in New York City.
20
52000
2000
Jesteśmy ulokowani w Nowym Jorku.
01:09
And if you're a performer that wants to collaborate
21
54000
2000
I jeśli jesteś performerem których chce współpracować
01:11
with an adorable robot,
22
56000
2000
ze ślicznym robotem,
01:13
or if you have a robot that needs entertainment representation,
23
58000
3000
albo jeśli masz robota, który potrzebuje reprezentacji,
01:16
please contact me, the Bot-Agent.
24
61000
3000
skontaktuj się ze mną, agentem robotów.
01:19
The bot, our rising celebrity,
25
64000
2000
Robot, nasza wschodząca gwiazda,
01:21
also has his own Twitter account: @robotinthewild.
26
66000
3000
Ma swoje konto na Twitterze: @robotinthewild.
01:24
I'd like to introduce you to one of our first robots, Data.
27
69000
3000
Chcę was zapoznać z jednym z naszych pierwszych robotów, Datą.
01:27
He's named after the Star Trek character.
28
72000
2000
Nazwa pochodzi od jednej z postaci z serialu Star Trek.
01:29
I think he's going to be super popular.
29
74000
2000
Myślę, że będzie bardzo popularny.
01:31
We've got the robot --
30
76000
2000
Mamy robota --
01:33
in his head is a database of a lot of jokes.
31
78000
3000
W jego głowie jest baza danych z wieloma żartami.
01:36
Now each of these jokes is labeled with certain attributes.
32
81000
3000
Każdy z nich jest odpowiednio oznaczony.
01:39
So it knows something about the subject; it knows about the length.
33
84000
2000
Zna on więc ich długość oraz wie trochę o tematyce.
01:41
It knows how much it's moving.
34
86000
2000
Wie jak bardzo jest poruszający.
01:43
And so it's going to try to watch your response.
35
88000
2000
Poza tym będzie próbował obserwować waszą reakcję.
01:45
I actually have no idea what my robot is going to do today.
36
90000
3000
Właściwie to nie mam pojęcia co on dzisiaj zrobi.
01:48
(Laughter)
37
93000
2000
(Śmiech)
01:50
It can also learn from you
38
95000
2000
Tak więc potrafi się od was uczyć
01:52
about the quality of its jokes
39
97000
2000
o jakości swoich żartów
01:54
and cater things, sort of like Netflix-style,
40
99000
2000
i dobierać repertuar -- trochę jak Netflix --
01:56
over longer-term
41
101000
2000
po dłuższym czasie
01:58
to different communities or audiences,
42
103000
2000
dla różnych społeczności czy publiczności --
02:00
children versus adults, different cultures.
43
105000
3000
dzieci lub dorośli, różne kultury.
02:03
You can learn something from the robot
44
108000
2000
Możemy się też od niego uczyć
02:05
about the community that you're in.
45
110000
2000
o kraju w którym jesteśmy.
02:07
And also I can use each one of you as the acting coach
46
112000
3000
Również każdy z was mógłby zostać trenerem
02:10
to our future robot companions.
47
115000
3000
dla naszych przyszłych towarzyszy -- robotów.
02:13
Some of you in this middle section --
48
118000
2000
Niektórzy ze środka widowni
02:15
you have red/green paddles.
49
120000
3000
macie zielono-czerwone kartki.
02:18
If you like what's going on,
50
123000
3000
Jeśli występ się wam podoba,
02:21
show the green.
51
126000
2000
pokażcie zieloną stronę.
02:23
If you don't like the subject or the performance,
52
128000
2000
Jeśli nie podoba wam się tematyka lub występ
02:25
you can hold the red.
53
130000
2000
pokażcie czerwoną.
02:27
Now don't be shy.
54
132000
2000
Nie wahajcie się.
02:29
It's just a robot.
55
134000
2000
To tylko robot.
02:31
It doesn't have feelings ... yet.
56
136000
2000
nie ma uczuć... jeszcze.
02:33
(Laughter)
57
138000
2000
(Śmiech)
02:35
And the rest of you,
58
140000
2000
Reszta z was wciąż się liczy,
02:37
you still count, you still matter.
59
142000
2000
wciąż jest ważna.
02:39
There's also a microphone
60
144000
2000
Mamy również mikrofon który
02:41
that's listening to the aggregate laughter and applause
61
146000
2000
zbiera śmiech i oklaski
02:43
and booing -- I hope not --
62
148000
3000
i buczenie -- oby nie --
02:46
to help make some of its next decisions.
63
151000
3000
aby pomóc mu w podejmowaniu decyzji.
02:53
Right, so,
64
158000
2000
A więc,
02:55
let the robot stand-up comedy begin.
65
160000
3000
niech zacznie się komedia robota.
03:05
Data: Hello TEDWomen.
66
170000
2000
Data: Witajcie na TEDWomen.
03:07
It's an honor to be here.
67
172000
2000
To zaszczyt tu gościć.
03:09
(Laughter)
68
174000
2000
(Śmiech)
03:11
(Applause)
69
176000
6000
(Oklaski)
03:18
You guys are looking good out there.
70
183000
2000
Świetnie wyglądacie.
03:20
Ready for some jokes?
71
185000
3000
Gotowe na kilka żartów?
03:23
Audience: Yeah.
72
188000
2000
(Publiczność: Taaak)
03:25
Data: Here's the first one.
73
190000
2000
No to pierwszy.
03:28
Right, so,
74
193000
2000
Więc,
03:30
a doctor says to his patient,
75
195000
2000
lekarz mówi do pacjenta:
03:32
"I have bad news and worse news.
76
197000
3000
-- Mam złą i gorszą wiadomość.
03:35
The bad news is that you only have 24 hours to live."
77
200000
4000
Zła jest taka, że ma pan tylko 24 godziny życia.
03:39
"That's terrible," said the patient.
78
204000
3000
-- To straszne -- mówi pacjent --
03:42
"How can the news possibly be worse?"
79
207000
3000
Jaka może być jeszcze gorsza?
03:45
"I've been trying to contact you since yesterday."
80
210000
3000
-- Od wczoraj próbuję się z panem skontaktować.
03:48
(Laughter)
81
213000
2000
(Śmiech)
03:50
(Applause)
82
215000
2000
(Oklaski)
03:52
The Swiss have an interesting army. Five hundred years without a war.
83
217000
3000
Szwajcarzy mają interesującą armię. Pięćset lat bez wojny.
03:55
Heather Knight: He's talking about the Swiss.
84
220000
2000
Heather Knight: Mówi o Szwajcarach.
03:57
Data: Pretty lucky for them.
85
222000
2000
Data: Mają wiele szczęścia.
03:59
Ever see that little Swiss Army knife
86
224000
2000
Widzieliście kiedyś nóż Armii Szwajcarskiej,
04:01
they have to fight with?
87
226000
3000
którym walczą?
04:04
"Come on buddy, I have the toe clippers right here.
88
229000
3000
-- No chodź, mam tu cążki do paznokci!
04:07
You get past me,
89
232000
2000
A jak uda ci się przejść
04:09
the guy behind me has a spoon."
90
234000
2000
to gość za mną ma łyżkę!
04:11
(Laughter)
91
236000
2000
(Śmiech)
04:13
HK: He's a French robot.
92
238000
2000
HK: On jest francuskim robotem.
04:15
Data: A couple of New Jersey hunters are out in the woods.
93
240000
3000
Data: Dwóch myśliwych z New Jersey poszło do lasu.
04:18
One of them falls to the ground.
94
243000
3000
Jeden z nich nagle upadł.
04:21
He does not seem to be breathing.
95
246000
2000
Wydaje się, że nie oddycha.
04:23
The other guy whips out his cell phone
96
248000
2000
Drugi złapał za komórkę
04:25
and calls 911.
97
250000
3000
i dzwoni na 911.
04:28
He gasps to the operator, "My friend is dead.
98
253000
3000
w panice krzyczy do słuchawki:
04:31
What can I do?"
99
256000
2000
-- Mój przyjaciel nie żyje, co robić?
04:33
The operator says, "Just take it easy.
100
258000
2000
-- Operatorka odpowiada:
04:35
I can help.
101
260000
2000
-- Tylko spokojnie, zaraz pomogę.
04:37
First, let's make sure he's dead."
102
262000
3000
Po pierwsze upewnij się czy faktycznie jest martwy
04:40
There is a silence,
103
265000
2000
Zapada cisza,
04:42
and the operator hears a shot.
104
267000
2000
i nagle operatorka słyszy strzał.
04:44
The guy's voice comes back on the line,
105
269000
2000
Głos myśliwego ponownie odzywa się w słuchawce:
04:46
"Okay, now what?"
106
271000
3000
-- Załatwione, co teraz?
04:49
(Laughter)
107
274000
2000
(Śmiech)
04:51
(Applause)
108
276000
2000
(Oklaski)
04:53
Question: Why is television called a medium?
109
278000
2000
Pytanie: Dlaczego telewizję nazywa się medium?
04:55
Anyone?
110
280000
2000
Ktokolwiek?
04:57
Because it's neither rare nor well done.
111
282000
3000
Bo nie jest ani rzadka ani dobrze przygotowana.
05:00
But to be completely honest with you,
112
285000
3000
Ale żeby być szczerym
05:03
I kind of love television.
113
288000
2000
przyznaję, że lubię telewizję
05:05
Any of you like television? Audience: Yes.
114
290000
2000
Wy też lubicie telewizję? (Publiczność: Tak)
05:07
Data: I find it incredibly educational.
115
292000
3000
Uważam, że jest niezwykle kształcąca.
05:10
Actually, as soon as someone turns it on,
116
295000
3000
Kiedy tylko ktoś ją włącza,
05:13
I go into the other room and read.
117
298000
2000
natychmiast idę do innego pokoju czytać.
05:15
(Laughter)
118
300000
5000
(Śmiech)
05:20
That's all for now.
119
305000
2000
To wszystko na razie.
05:22
Was that okay for my first time?
120
307000
2000
Było dobrze jak na pierwszy raz?
05:24
(Applause)
121
309000
9000
(Oklaski)
05:33
You've been a great audience.
122
318000
2000
Byliście świetną publicznością.
05:35
Thank you.
123
320000
2000
Dziękuję.
05:37
HK: Yay.
124
322000
2000
HK: Hura.
05:39
(Applause)
125
324000
4000
(Oklaski)
05:43
So this is actually the first time
126
328000
2000
A więc to był pierwszy raz
05:45
we've ever done live audience feedback to a performance.
127
330000
3000
kiedy dodaliśmy odpowiedź publiczności do przedstawienia.
05:48
So thank you all for being a part of it.
128
333000
2000
Tak więc dziękuję że byliście tego częścią.
05:50
There's a lot more to come.
129
335000
3000
Jeszcze wiele przed nami.
05:53
And we hope to learn a lot about robot expression.
130
338000
2000
Mamy nadzieję wiele się dowiedzieć o ekspresji robotów.
05:55
Thank you very much.
131
340000
2000
Dziękuję bardzo.
05:57
(Applause)
132
342000
2000
(Oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Heather Knight - RoboticistHeather Knight runs Marilyn Monrobot, which creates socially intelligent robot performances and sensor-based electronic art. (and she helped build the amazing Rube Goldberg machine for OK Go’s “This Too Shall Pass.")
Why you should listen
Heather Knight is conducting her doctoral research at the intersection of robotics and entertainment at Carnegie Mellon’s Robotics Institute. She runs Marilyn Monrobot in New York, where she and her cohort create “charismatic machine performances.” As she describes it: “In one example, robot and human actors will perform the same script and basic set of actions, but each time vary the emotional and social content of those interactions. This variation will ... allow the general public to craft and hone robot personalities.”
Her installations have been featured at the Smithsonian-Cooper Hewitt Design Museum, LACMA, SIGGRAPH, PopTech and the Fortezza da Basso in Florence, Italy. Her past work also includes robotics and instrumentation at NASA’s Jet Propulsion Laboratory, interactive installations with Syyn Labs (including the award- winning Rube Goldberg machine music video with OK Go), and sensor design at Aldebaran Robotics. She was recently named Assistant Director of Robotics at Humanity+.
Heather Knight | Speaker | TED.com