ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Cynthia Breazeal | Speaker | TED.com
TEDWomen 2010

Cynthia Breazeal: The rise of personal robots

Cynthia Breazeal: Era robotów osobistych

Filmed:
1,201,057 views

Jako absolwentka Cynthia Breazeal zastanawiała się czemu używamy robotów na Marsie, ale nie w naszych salonach. Zdała sobie sprawę, że kluczem do tego jest nauczenie robotów jak naturalnie wchodzić w interakcje z ludźmi. Cynthia Breazeal obecnie zajmuje się projektowaniem i budową robotów, które potrafią się uczyć, bawić i nauczać. Prelekcja zawiera także niesamowity pokaz nowej interaktywnej gry dla dzieci.
- 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

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

00:15
Ever sinceod I was a little girldziewczyna
0
0
3000
Odkąd byłam małą dziewczynką
00:18
seeingwidzenie "StarGwiazda WarsWars" for the first time,
1
3000
2000
i zobaczyłam "Gwiezdne Wojny"
00:20
I've been fascinatedzafascynowany by this ideapomysł
2
5000
2000
byłam zafascynowana pomysłem
00:22
of personalosobisty robotsroboty.
3
7000
2000
robotów osobistych.
00:24
And as a little girldziewczyna,
4
9000
2000
Uwielbiałam to,
00:26
I lovedkochany the ideapomysł of a robotrobot that interactedwchodzić w interakcje with us
5
11000
2000
że roboty były między ludźmi
00:28
much more like a helpfulpomocny, trustedzaufany sidekickpomocnik --
6
13000
3000
jako zaufani pomocnicy...
00:31
something that would delightrozkosz us, enrichwzbogacić our liveszyje
7
16000
2000
Miały nas zachwycić, wzbogacić nasze życia
00:33
and help us savezapisać a galaxygalaktyka or two.
8
18000
3000
i pomóc nam uratować kilka galaktyk.
00:37
I knewwiedziałem robotsroboty like that didn't really exististnieć,
9
22000
3000
Takie roboty jeszcze nie istniały,
00:40
but I knewwiedziałem I wanted to buildbudować them.
10
25000
2000
ale chciałam je zbudować.
00:42
So 20 yearslat passprzechodzić --
11
27000
2000
Po 20 latach...
00:44
I am now a graduateukończyć studentstudent at MITMIT
12
29000
2000
jestem absolwentką MIT
00:46
studyingstudiować artificialsztuczny intelligenceinteligencja,
13
31000
2000
zajmującą się sztuczną inteligencją,
00:48
the yearrok is 1997,
14
33000
2000
jest rok 1997,
00:50
and NASANASA has just landedwylądował the first robotrobot on MarsMars.
15
35000
3000
NASA wysłała pierwszego robota na Marsa.
00:53
But robotsroboty are still not in our home, ironicallyironicznie.
16
38000
3000
Robotów nadal nie ma w naszych domach.
00:56
And I rememberZapamiętaj thinkingmyślący about
17
41000
2000
Pamiętam, że rozmyślałam
00:58
all the reasonspowody why that was the casewalizka.
18
43000
2000
o przyczynach takiego stanu rzeczy.
01:00
But one really struckpowalony me.
19
45000
2000
Jedna się wyróżniała.
01:02
RoboticsRobotyka had really been about interactinginterakcja with things,
20
47000
3000
Robotyka polega na interakcjach z rzeczami,
01:05
not with people --
21
50000
2000
a nie z ludźmi,
01:07
certainlyna pewno not in a socialspołeczny way that would be naturalnaturalny for us
22
52000
2000
a już na pewno nie na interakcjach naturalnych dla ludzi
01:09
and would really help people acceptzaakceptować robotsroboty
23
54000
2000
co pomogłoby ludziom zobaczyć roboty
01:11
into our dailycodziennie liveszyje.
24
56000
2000
jako część życia codziennego.
01:13
For me, that was the whitebiały spaceprzestrzeń; that's what robotsroboty could not do yetjeszcze.
25
58000
3000
Roboty tego nie potrafiły, to była biała plama.
01:16
And so that yearrok, I startedRozpoczęty to buildbudować this robotrobot, KismetKismet,
26
61000
3000
Wtedy zaczęłam budować Kismeta,
01:19
the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy first socialspołeczny robotrobot.
27
64000
3000
pierwszego robota socjalnego.
01:22
ThreeTrzy yearslat laterpóźniej --
28
67000
2000
Trzy lata później,
01:24
a lot of programmingprogramowanie,
29
69000
2000
po masie programowania
01:26
workingpracujący with other graduateukończyć studentsstudenci in the lablaboratorium --
30
71000
2000
i pracy z innymi absolwentami
01:28
KismetKismet was readygotowy to startpoczątek interactinginterakcja with people.
31
73000
2000
Kismet był gotowy na spotkanie z ludźmi.
01:30
(VideoWideo) ScientistNaukowiec: I want to showpokazać you something.
32
75000
2000
(Film) Naukowiec: Pokażę ci coś.
01:32
KismetKismet: (NonsenseBzdury)
33
77000
2000
Kismet: (Mamrocze).
01:34
ScientistNaukowiec: This is a watch that my girlfrienddziewczyna gavedał me.
34
79000
3000
Naukowiec: Dostałem to od dziewczyny.
01:37
KismetKismet: (NonsenseBzdury)
35
82000
2000
Kismet: (Mamrocze)
01:39
ScientistNaukowiec: Yeah, look, it's got a little blueniebieski lightlekki in it too.
36
84000
2000
Naukowiec: Popatrz, ma niebieskie światełko.
01:41
I almostprawie lostStracony it this weektydzień.
37
86000
3000
Prawie go zgubiłem.
01:44
CynthiaCynthia BreazealCB: So KismetKismet interactedwchodzić w interakcje with people
38
89000
3000
CB: Kismet wchodził w interakcje z ludźmi
01:47
like kinduprzejmy of a non-verbalniewerbalny childdziecko or pre-verbalpre verbal childdziecko,
39
92000
3000
jak dziecko, które jeszcze nie umie mówić,
01:50
whichktóry I assumezałożyć was fittingdopasowywanie because it was really the first of its kinduprzejmy.
40
95000
3000
co pasuje, bo jest pierwszy w swoim rodzaju.
01:53
It didn't speakmówić languagejęzyk, but it didn't mattermateria.
41
98000
2000
Nie umiał mówić, ale to nie miało znaczenia.
01:55
This little robotrobot was somehowjakoś ablezdolny
42
100000
2000
Był w stanie oddziaływać
01:57
to tapkran into something deeplygłęboko socialspołeczny withinw ciągu us --
43
102000
3000
na naszą socjalną nutę.
02:00
and with that, the promiseobietnica of an entirelycałkowicie newNowy way
44
105000
2000
To obietnica nowego sposobu
02:02
we could interactoddziaływać with robotsroboty.
45
107000
2000
interakcji z robotami.
02:04
So over the pastprzeszłość severalkilka yearslat
46
109000
2000
Przez ostatnie kilka lat
02:06
I've been continuingciąg dalszy to explorebadać this interpersonalinterpersonalne dimensionwymiar of robotsroboty,
47
111000
2000
badałam relacje interpersonalne robotów
02:08
now at the mediagłoska bezdźwięczna lablaboratorium
48
113000
2000
w laboratorium medialnym
02:10
with my ownwłasny teamzespół of incrediblyniewiarygodnie talentedutalentowany studentsstudenci.
49
115000
2000
z zespołem utalentowanych studentów.
02:12
And one of my favoriteulubiony robotsroboty is LeonardoLeonardo.
50
117000
3000
Leonardo to mój faworyt.
02:15
We developedrozwinięty LeonardoLeonardo in collaborationwspółpraca with StanStan WinstonWinston StudioStudio.
51
120000
3000
Stworzyliśmy go wraz ze Studiem Stana Winstona.
02:18
And so I want to showpokazać you a specialspecjalny momentza chwilę for me of LeoLeo.
52
123000
3000
Pokażę wam szczególny moment.
02:21
This is MattMatt BerlinBerlin interactinginterakcja with LeoLeo,
53
126000
2000
Matt Berlin pokazuje Leo nowy obiekt.
02:23
introducingwprowadzanie LeoLeo to a newNowy objectobiekt.
54
128000
2000
Matt Berlin pokazuje Leo nowy obiekt.
02:25
And because it's newNowy, LeoLeo doesn't really know what to make of it.
55
130000
3000
Leo nie wie co z nim zrobić, bo jest dla niego nowy.
02:28
But sortsortować of like us, he can actuallytak właściwie learnuczyć się about it
56
133000
2000
Ale może się nauczyć,
02:30
from watchingoglądanie Matt'sMatt's reactionreakcja.
57
135000
3000
obserwując reakcję Matta.
02:33
(VideoWideo) MattMatt BerlinBerlin: HelloCześć, LeoLeo.
58
138000
2000
(Film) MB: Cześć, Leo.
02:38
LeoLeo, this is CookiePlik cookie MonsterPotwór.
59
143000
3000
To Ciasteczkowy Potwór.
02:44
Can you find CookiePlik cookie MonsterPotwór?
60
149000
3000
Możesz go znaleźć?
02:52
LeoLeo, CookiePlik cookie MonsterPotwór is very badzły.
61
157000
3000
Ciasteczkowy potwór jest bardzo zły.
02:56
He's very badzły, LeoLeo.
62
161000
2000
Jest bardzo zły.
03:00
CookiePlik cookie MonsterPotwór is very, very badzły.
63
165000
3000
Ciasteczkowy Potwór jest zły, bardzo zły.
03:07
He's a scarystraszny monsterpotwór.
64
172000
2000
Jest przerażający.
03:09
He wants to get your cookiespliki cookie.
65
174000
2000
Chce ukraść twoje ciasteczka.
03:12
(LaughterŚmiech)
66
177000
2000
(Śmiech)
03:14
CBCB: All right, so LeoLeo and CookiePlik cookie
67
179000
3000
SB: Leo i Cookie
03:17
mightmoc have gottenzdobyć off to a little bitkawałek of a roughszorstki startpoczątek,
68
182000
2000
mieli trudne początki,
03:19
but they get alongwzdłuż great now.
69
184000
3000
ale teraz się dogadują.
03:22
So what I've learnednauczyli
70
187000
2000
Nauczyłam się,
03:24
throughprzez buildingbudynek these systemssystemy
71
189000
2000
dzięki tworzeniu tych systemów,
03:26
is that robotsroboty are actuallytak właściwie
72
191000
2000
że roboty to bardzo ciekawa
03:28
a really intriguingintrygancki socialspołeczny technologytechnologia,
73
193000
2000
technologia socjalna.
03:30
where it's actuallytak właściwie theirich abilityzdolność
74
195000
2000
Są w stanie
03:32
to pushPchać our socialspołeczny buttonsguziki
75
197000
2000
do nas przemawiać,
03:34
and to interactoddziaływać with us like a partnerpartner
76
199000
2000
być partnerami,
03:36
that is a corerdzeń partczęść of theirich functionalityfunkcjonalność.
77
201000
3000
co jest ich zadaniem.
03:39
And with that shiftprzesunięcie in thinkingmyślący, we can now startpoczątek to imaginewyobrażać sobie
78
204000
2000
Możemy sobie wyobrazić
03:41
newNowy questionspytania, newNowy possibilitiesmożliwości for robotsroboty
79
206000
3000
nowe pytania i możliwości,
03:44
that we mightmoc not have thought about otherwisew przeciwnym razie.
80
209000
3000
wcześniej nie do pomyślenia.
03:47
But what do I mean when I say "pushPchać our socialspołeczny buttonsguziki?"
81
212000
2000
Co dokładnie przez to rozumiem?
03:49
Well, one of the things that we'vemamy learnednauczyli
82
214000
2000
Nauczyłam się, że jeśli zaprojektujemy
03:51
is that, if we designprojekt these robotsroboty to communicatekomunikować się with us
83
216000
2000
roboty, by się z nami porozumiewały
03:53
usingza pomocą the samepodobnie bodyciało languagejęzyk,
84
218000
2000
używając tej samej mowy ciała,
03:55
the samepodobnie sortsortować of non-verbalniewerbalny cuespodpowiedzi that people use --
85
220000
2000
tych samych wskazówek, których używają ludzie,
03:57
like NexiNexi, our humanoidHumanoid robotrobot, is doing here --
86
222000
3000
jak robi to Nexi, nasz robot humanoidalny...
04:00
what we find is that people respondodpowiadać to robotsroboty
87
225000
2000
Ludzie reagują na roboty
04:02
a lot like they respondodpowiadać to people.
88
227000
2000
podobnie jak na innych ludzi.
04:04
People use these cuespodpowiedzi to determineustalać things like how persuasiveprzekonujące someonektoś is,
89
229000
3000
Szukają wskazówek, by zdecydować czy ktoś jest przekonujący,
04:07
how likablesympatyczny, how engagingujmujący,
90
232000
2000
czy da się go polubić, czy jest zajmujący
04:09
how trustworthygodne zaufania.
91
234000
2000
lub godny zaufania.
04:11
It turnsskręca out it's the samepodobnie for robotsroboty.
92
236000
2000
Podobnie jest z robotami.
04:13
It's turningobrócenie out now
93
238000
2000
Okazuje się,
04:15
that robotsroboty are actuallytak właściwie becomingtwarzowy a really interestingciekawy newNowy scientificnaukowy toolnarzędzie
94
240000
3000
że roboty stają się ciekawym narzędziem
04:18
to understandzrozumieć humanczłowiek behaviorzachowanie.
95
243000
2000
do badania ludzkich zachowań.
04:20
To answerodpowiedź questionspytania like, how is it that, from a briefkrótki encounterspotkanie,
96
245000
3000
Możemy się dowiedzieć jak szybko ludzie oceniają
04:23
we're ablezdolny to make an estimateoszacowanie of how trustworthygodne zaufania anotherinne personosoba is?
97
248000
3000
czy ktoś jest godny zaufania.
04:26
Mimicry'sMimikry 's believeduwierzyli to playgrać a rolerola, but how?
98
251000
3000
Naśladowanie zachowań odgrywa rolę.
04:29
Is it the mimickingnaśladować of particularszczególny gesturesgesty that matterssprawy?
99
254000
3000
Czy chodzi o konkretne gesty?
04:32
It turnsskręca out it's really hardciężko
100
257000
2000
Trudno to zrozumieć
04:34
to learnuczyć się this or understandzrozumieć this from watchingoglądanie people
101
259000
2000
obserwując ludzi.
04:36
because when we interactoddziaływać we do all of these cuespodpowiedzi automaticallyautomatycznie.
102
261000
3000
Nasze zachowania są automatyczne.
04:39
We can't carefullyostrożnie controlkontrola them because they're subconsciouspodświadomy for us.
103
264000
2000
Są podświadome, więc trudno nimi sterować.
04:41
But with the robotrobot, you can.
104
266000
2000
Ale u robota można.
04:43
And so in this videowideo here --
105
268000
2000
Ten film był zrobiony w laboratorium
04:45
this is a videowideo takenwzięty from DavidDavid DeSteno'sDeSteno's lablaboratorium at NortheasternPółnocno-wschodniej UniversityUniwersytet.
106
270000
3000
Dawida DeSteno z Uniwersytetu Północno-Wschodniego.
04:48
He's a psychologistpsycholog we'vemamy been collaboratingWspółpraca with.
107
273000
2000
To psycholog, z którym współpracowaliśmy.
04:50
There's actuallytak właściwie a scientistnaukowiec carefullyostrożnie controllingkontrolowanie Nexi'sW nexi cuespodpowiedzi
108
275000
3000
Kontrolują sygnały jakie wysyła Nexi,
04:53
to be ablezdolny to studybadanie this questionpytanie.
109
278000
3000
żeby zbadać to zagadnienie.
04:56
And the bottomDolny linelinia is -- the reasonpowód why this worksPrace is
110
281000
2000
To działa, bo ludzie
04:58
because it turnsskręca out people just behavezachować się like people
111
283000
2000
zachowują się jak ludzie,
05:00
even when interactinginterakcja with a robotrobot.
112
285000
3000
gdy przebywają z robotem.
05:03
So givendany that keyklawisz insightwgląd,
113
288000
2000
Dzięki temu
05:05
we can now startpoczątek to imaginewyobrażać sobie
114
290000
2000
możemy sobie wyobrazić
05:07
newNowy kindsrodzaje of applicationsAplikacje for robotsroboty.
115
292000
3000
nowe zastosowania dla robotów.
05:10
For instanceinstancja, if robotsroboty do respondodpowiadać to our non-verbalniewerbalny cuespodpowiedzi,
116
295000
3000
Roboty odpowiadają na nasze sygnały,
05:13
maybe they would be a coolchłodny, newNowy communicationkomunikacja technologytechnologia.
117
298000
4000
mogłyby być nową technologią komunikacyjną.
05:17
So imaginewyobrażać sobie this:
118
302000
2000
Wyobraźcie sobie to:
05:19
What about a robotrobot accessoryAkcesoria for your cellphonekomórka?
119
304000
2000
Roboty jako akcesoria do telefonu.
05:21
You call your friendprzyjaciel, she putsstawia her handsetsłuchawki in a robotrobot,
120
306000
2000
Dzwonicie do znajomych, oni wkładają telefon
05:23
and, bambam! You're a MeBotMeBot --
121
308000
2000
do robota i jesteście JaBotem,
05:25
you can make eyeoko contactkontakt, you can talk with your friendsprzyjaciele,
122
310000
3000
utrzymujecie kontakt wzrokowy, rozmawiacie,
05:28
you can moveruszaj się around, you can gesturegest --
123
313000
2000
poruszacie się, gestykulujecie...
05:30
maybe the nextNastępny bestNajlepiej thing to really beingistota there, or is it?
124
315000
3000
To prawie jakbyście tam byli. Czy jest różnica?
05:33
To explorebadać this questionpytanie,
125
318000
2000
By odpowiedzieć na to pytanie
05:35
my studentstudent, SiggySiggy AdalgeirssonAdalgeirsson, did a studybadanie
126
320000
3000
moja studentka, Siggy Adalgeirsson
05:38
where we broughtprzyniósł humanczłowiek participantsUczestnicy, people, into our lablaboratorium
127
323000
3000
zbadała interakcje ludzi
05:41
to do a collaborativewspółpracujący taskzadanie
128
326000
2000
podczas grupowego zadania
05:43
with a remotezdalny collaboratorwspółpracownik.
129
328000
2000
z odległym współpracownikiem.
05:45
The taskzadanie involvedzaangażowany things
130
330000
2000
Zadanie wymagało
05:47
like looking at a setzestaw of objectsobiekty on the tablestół,
131
332000
2000
rozpoznania obiektów na stole,
05:49
discussingdyskutować them in termswarunki of theirich importanceznaczenie and relevancestosowność to performingdziałający a certainpewny taskzadanie --
132
334000
3000
rozmowy o tym czy są ważne dla wykonania zadania,
05:52
this endedzakończyło się up beingistota a survivalprzetrwanie taskzadanie --
133
337000
2000
które polegało na przetrwaniu...
05:54
and then ratingOcena them in termswarunki
134
339000
2000
Trzeba było je ocenić
05:56
of how valuablecenny and importantważny they thought they were.
135
341000
2000
w zależności od przydatności.
05:58
The remotezdalny collaboratorwspółpracownik was an experimentereksperymentator from our groupGrupa
136
343000
3000
Tym współpracownikiem był członek naszego zespołu,
06:01
who used one of threetrzy differentróżne technologiestechnologie
137
346000
2000
który używał trzech różnych technologii
06:03
to interactoddziaływać with the participantsUczestnicy.
138
348000
2000
by porozumiewać się z grupą.
06:05
The first was just the screenekran.
139
350000
2000
Najpierw był ekran.
06:07
This is just like videowideo conferencingkonferencje todaydzisiaj.
140
352000
3000
To jak dzisiejsze wideokonferencje.
06:10
The nextNastępny was to addDodaj mobilityruchliwość -- so, have the screenekran on a mobilemobilny basebaza.
141
355000
3000
Potem dodaliśmy mobilność, ekran się poruszał.
06:13
This is like, if you're familiarznajomy with any of the telepresenceTelePresence robotsroboty todaydzisiaj --
142
358000
3000
Jak roboty do teleobecności,
06:16
this is mirroringdublowanie that situationsytuacja.
143
361000
3000
coś w tym stylu.
06:19
And then the fullycałkowicie expressiveekspresyjny MeBotMeBot.
144
364000
2000
Na koniec JaBot - w pełni interaktywny.
06:21
So after the interactioninterakcja,
145
366000
2000
Potem poprosiliśmy ludzi
06:23
we askedspytał people to rateoceniać theirich qualityjakość of interactioninterakcja
146
368000
3000
by ocenili jakość ich interakcji
06:26
with the technologytechnologia, with a remotezdalny collaboratorwspółpracownik
147
371000
2000
z odległym współpracownikiem
06:28
throughprzez this technologytechnologia, in a numbernumer of differentróżne wayssposoby.
148
373000
3000
zależnie od użytej technologii.
06:31
We lookedspojrzał at psychologicalpsychologiczny involvementuwikłanie --
149
376000
2000
Badaliśmy zaangażowanie psychologiczne...
06:33
how much empathyempatia did you feel for the other personosoba?
150
378000
2000
Jak głęboką ci ludzie odczuwali empatię?
06:35
We lookedspojrzał at overallogólnie engagementzaręczynowy.
151
380000
2000
Badaliśmy ogólne zaangażowanie.
06:37
We lookedspojrzał at theirich desirepragnienie to cooperatewspółpracy.
152
382000
2000
Chęć współpracy.
06:39
And this is what we see when they use just the screenekran.
153
384000
3000
To się dzieje, gdy jest tylko ekran.
06:42
It turnsskręca out, when you addDodaj mobilityruchliwość -- the abilityzdolność to rollrolka around the tablestół --
154
387000
3000
Jeśli jest mobilny... Porusza się po stole...
06:45
you get a little more of a boostBoost.
155
390000
2000
Współczynniki rosną.
06:47
And you get even more of a boostBoost when you addDodaj the fullpełny expressionwyrażenie.
156
392000
3000
Gdy jest interaktywny jest jeszcze lepiej.
06:50
So it seemswydaje się like this physicalfizyczny, socialspołeczny embodimentwcielenie
157
395000
2000
Fizyczna obecność robi różnicę.
06:52
actuallytak właściwie really makesczyni a differenceróżnica.
158
397000
2000
Fizyczna obecność robi różnicę.
06:54
Now let's try to put this into a little bitkawałek of contextkontekst.
159
399000
3000
Pomyślmy o tym w kontekście.
06:57
TodayDzisiaj we know that familiesrodziny are livingżycie furtherdalej and furtherdalej apartniezależnie,
160
402000
3000
Członkowie rodzin żyją coraz dalej od siebie,
07:00
and that definitelyZdecydowanie takes a tollmyto on familyrodzina relationshipsrelacje
161
405000
2000
co wpływa na ich wzajemne stosunki.
07:02
and familyrodzina bondswięzy over distancedystans.
162
407000
2000
co wpływa na ich wzajemne stosunki.
07:04
For me, I have threetrzy youngmłody boyschłopcy,
163
409000
2000
Mam trzech synów,
07:06
and I want them to have a really good relationshipzwiązek
164
411000
2000
chcę żeby mieli dobre stosunki
07:08
with theirich grandparentsdziadkowie.
165
413000
2000
z swoimi dziadkami.
07:10
But my parentsrodzice liverelacja na żywo thousandstysiące of milesmile away,
166
415000
2000
Ale moi rodzice żyją bardzo daleko,
07:12
so they just don't get to see eachkażdy other that oftenczęsto.
167
417000
2000
więc nie widują się tak często.
07:14
We try SkypeSkype, we try phonetelefon callspołączenia,
168
419000
2000
Próbujemy Skype, rozmów telefonicznych
07:16
but my boyschłopcy are little -- they don't really want to talk;
169
421000
2000
ale moi chłopcy nie chcą rozmawiać,
07:18
they want to playgrać.
170
423000
2000
chcą się bawić.
07:20
So I love the ideapomysł of thinkingmyślący about robotsroboty
171
425000
2000
Uwielbiam myśleć o robotach,
07:22
as a newNowy kinduprzejmy of distance-playOdległość play technologytechnologia.
172
427000
3000
jako nowych zabawkach na odległość.
07:25
I imaginewyobrażać sobie a time not too fardaleko from now --
173
430000
3000
Niedługo moja mama mogłaby
07:28
my mommama can go to her computerkomputer,
174
433000
2000
podejść do komputera
07:30
openotwarty up a browserPrzeglądarka and jackJacek into a little robotrobot.
175
435000
2000
i połączyć się z robotem.
07:32
And as grandma-botBabcia bot,
176
437000
3000
Jako BabciaBot
07:35
she can now playgrać, really playgrać,
177
440000
2000
mogłaby się bawić
07:37
with my sonssynowie, with her grandsonswnuki,
178
442000
2000
z moimi synami,
07:39
in the realreal worldświat with his realreal toyszabawki.
179
444000
3000
w prawdziwym świecie prawdziwymi zabawkami.
07:42
I could imaginewyobrażać sobie grandmothersBabcie beingistota ablezdolny to do social-playsspołecznego gra
180
447000
2000
Babcie będą mogły się bawić
07:44
with theirich granddaughtersWnuczek, with theirich friendsprzyjaciele,
181
449000
2000
ze swoimi wnukami, przyjaciółmi
07:46
and to be ablezdolny to sharedzielić all kindsrodzaje of other activitieszajęcia around the housedom,
182
451000
2000
wykonując różne czynności w domu,
07:48
like sharingdzielenie się a bedtimeprzed snem storyfabuła.
183
453000
2000
jak czytanie na dobranoc.
07:50
And throughprzez this technologytechnologia,
184
455000
2000
Dzięki tej technologii
07:52
beingistota ablezdolny to be an activeaktywny participantuczestnik
185
457000
2000
będzie można brać czynny udział
07:54
in theirich grandchildren'swnuki liveszyje
186
459000
2000
w życiu wnuków
07:56
in a way that's not possiblemożliwy todaydzisiaj.
187
461000
2000
w sposób dziś niemożliwy.
07:58
Let's think about some other domainsdomeny,
188
463000
2000
Pomyślmy o czymś innym.
08:00
like maybe healthzdrowie.
189
465000
2000
Zdrowie.
08:02
So in the UnitedStany Zjednoczone StatesPaństwa todaydzisiaj,
190
467000
2000
Dziś w Stanach 65% ludzi
08:04
over 65 percentprocent of people are eitherzarówno overweightnadwaga or obeseotyły,
191
469000
3000
ma nadwagę lub jest otyła,
08:07
and now it's a bigduży problemproblem with our childrendzieci as well.
192
472000
2000
to spory problem, także u dzieci.
08:09
And we know that as you get olderstarsze in life,
193
474000
2000
Dziecięca otyłość
08:11
if you're obeseotyły when you're youngermniejszy, that can leadprowadzić to chronicPrzewlekłe diseaseschoroby
194
476000
3000
prowadzi do chorób w dorosłym życiu,
08:14
that not only reducezmniejszyć your qualityjakość of life,
195
479000
2000
które zmniejszają jakość życia
08:16
but are a tremendousogromny economicgospodarczy burdenobciążenie on our healthzdrowie careopieka systemsystem.
196
481000
3000
i są ciężarem dla naszej służby zdrowia.
08:19
But if robotsroboty can be engagingujmujący,
197
484000
2000
Ale roboty mogą być zajmujące,
08:21
if we like to cooperatewspółpracy with robotsroboty,
198
486000
2000
lubimy z nimi współpracować,
08:23
if robotsroboty are persuasiveprzekonujące,
199
488000
2000
jeśli będą przekonujące
08:25
maybe a robotrobot can help you
200
490000
2000
może będą w stanie pomóc
08:27
maintainutrzymać a dietdieta and exercisećwiczenie programprogram,
201
492000
2000
w trzymaniu się diety i ćwiczeń,
08:29
maybe they can help you managezarządzanie your weightwaga.
202
494000
3000
co pomoże ludziom schudnąć.
08:32
SortSortowanie of like a digitalcyfrowy JiminyJiminy --
203
497000
2000
Jak cyfrowy świerszcz Jiminy
08:34
as in the well-knowndobrze znane fairywróżka taleopowieść --
204
499000
2000
ze znanej bajki...
08:36
a kinduprzejmy of friendlyprzyjazny, supportivewspierający presenceobecność that's always there
205
501000
2000
Pomocna obecność, zawsze przy tobie,
08:38
to be ablezdolny to help you make the right decisiondecyzja
206
503000
2000
gdy trzeba podjąć decyzję,
08:40
in the right way at the right time
207
505000
2000
w samą porę by pomóc tworzyć
08:42
to help you formformularz healthyzdrowy habitszwyczaje.
208
507000
2000
zdrowe nawyki.
08:44
So we actuallytak właściwie exploredzbadać this ideapomysł in our lablaboratorium.
209
509000
2000
To też badaliśmy w laboratorium.
08:46
This is a robotrobot, AutomPojemnosc automatycznego.
210
511000
2000
To Autom, robot.
08:48
CoryCory KiddKidd developedrozwinięty this robotrobot for his doctoraldoktoranckie work.
211
513000
3000
Cory Kidd stworzył go jako pracę doktorancką.
08:51
And it was designedzaprojektowany to be a robotrobot diet-and-exercisećwiczenia i dieta coachtrener.
212
516000
3000
Robot jest trenerem i pomaga przy diecie.
08:54
It had a couplepara of simpleprosty non-verbalniewerbalny skillsumiejętności it could do.
213
519000
2000
Może robić kilka rzeczy.
08:56
It could make eyeoko contactkontakt with you.
214
521000
2000
Może patrzeć na ciebie.
08:58
It could sharedzielić informationInformacja looking down at a screenekran.
215
523000
2000
Pokazywać informacje na ekranie.
09:00
You'dW przypadku use a screenekran interfaceberło to enterwchodzić informationInformacja,
216
525000
2000
Używa się interfejsu by wpisać
09:02
like how manywiele calorieskalorii you atejadł that day,
217
527000
2000
ile kalorii się zjadło
09:04
how much exercisećwiczenie you got.
218
529000
2000
i ile się ćwiczyło.
09:06
And then it could help tracktor that for you.
219
531000
2000
Pomaga się we wszystkim ogarnąć.
09:08
And the robotrobot spokeprzemówił with a syntheticsyntetyczny voicegłos
220
533000
2000
Robot używa syntetycznej mowy
09:10
to engageangażować you in a coachingCoaching dialoguedialog
221
535000
2000
by rozmawiać naśladując trenerów i ich klientów.
09:12
modeledwymodelowany after trainersTrenerzy
222
537000
2000
by rozmawiać naśladując trenerów i ich klientów.
09:14
and patientspacjenci and so forthnaprzód.
223
539000
2000
by rozmawiać naśladując trenerów i ich klientów.
09:16
And it would buildbudować a workingpracujący allianceSojusz with you
224
541000
2000
Buduje profesjonalne stosunki
09:18
throughprzez that dialoguedialog.
225
543000
2000
poprzez rozmowę.
09:20
It could help you setzestaw goalscele and tracktor your progresspostęp,
226
545000
2000
Pomaga ustanawiać cele i sprawdzać postęp,
09:22
and it would help motivatemotywować you.
227
547000
2000
pomaga w motywacji.
09:24
So an interestingciekawy questionpytanie is,
228
549000
2000
Więc, czy socjalne wcielenie ma znaczenie?
09:26
does the socialspołeczny embodimentwcielenie really mattermateria? Does it mattermateria that it's a robotrobot?
229
551000
3000
Czy to ważne, że mamy robota?
09:29
Is it really just the qualityjakość of adviceRada and informationInformacja that matterssprawy?
230
554000
3000
Czy chodzi tylko o jakość informacji?
09:32
To explorebadać that questionpytanie,
231
557000
2000
Tak więc do rozwiązania tej kwestii,
09:34
we did a studybadanie in the BostonBoston areapowierzchnia
232
559000
2000
przeprowadziliśmy badania w okolicach Bostonu.
09:36
where we put one of threetrzy interventionsinterwencje in people'sludzie homesdomy
233
561000
3000
Daliśmy ludziom trzy warianty do domu
09:39
for a periodokres of severalkilka weekstygodnie.
234
564000
2000
na kilka tygodni.
09:41
One casewalizka was the robotrobot you saw there, AutomPojemnosc automatycznego.
235
566000
3000
Jednym z nich był Autom.
09:44
AnotherInnym was a computerkomputer that ranpobiegł the samepodobnie touch-screenekran dotykowy interfaceberło,
236
569000
3000
Inny to komputer z tym samym interfejsem
09:47
ranpobiegł exactlydokładnie the samepodobnie dialoguesdialogi.
237
572000
2000
i dialogami.
09:49
The qualityjakość of adviceRada was identicalidentyczny.
238
574000
2000
Jakość porad była taka sama.
09:51
And the thirdtrzeci was just a pendługopis and paperpapier loglog,
239
576000
2000
Trzeci to zwyczajny zapis na papierze,
09:53
because that's the standardstandard interventioninterwencja you typicallyzwykle get
240
578000
2000
bo to standard przy diecie i ćwiczeniach.
09:55
when you startpoczątek a diet-and-exercisećwiczenia i dieta programprogram.
241
580000
3000
bo to standard przy diecie i ćwiczeniach.
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
583000
3000
Chcieliśmy zobaczyć
10:01
was not how much weightwaga people lostStracony,
243
586000
3000
nie ile ludzie stracili na wadze,
10:04
but really how long they interactedwchodzić w interakcje with the robotrobot.
244
589000
3000
ale jak dużo czasu poświęcali robotowi.
10:07
Because the challengewyzwanie is not losingprzegrywający weightwaga, it's actuallytak właściwie keepingkonserwacja it off.
245
592000
3000
Bo chodzi o to, by stracone kilogramy nie wróciły.
10:10
And the longerdłużej you could interactoddziaływać with one of these interventionsinterwencje,
246
595000
3000
Im więcej czasu poświęca się tym interwencjom
10:13
well that's indicativeorientacyjne, potentiallypotencjalnie, of longer-termdłuższej perspektywie successpowodzenie.
247
598000
3000
tym większa szansa na sukces.
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
601000
2000
Popatrzmy jak dużo czasu
10:18
how long did people interactoddziaływać with these systemssystemy.
249
603000
2000
ludzie poświęcali tym systemom.
10:20
It turnsskręca out that people interactedwchodzić w interakcje with the robotrobot
250
605000
2000
Z robotem spędzali dużo więcej czasu mimo tego,
10:22
significantlyznacząco more,
251
607000
2000
Z robotem spędzali dużo więcej czasu mimo tego,
10:24
even thoughchociaż the qualityjakość of the adviceRada was identicalidentyczny to the computerkomputer.
252
609000
3000
że jakość porad była identyczna do komputera.
10:28
When it askedspytał people to rateoceniać it on termswarunki of the qualityjakość of the workingpracujący allianceSojusz,
253
613000
3000
Gdy spytaliśmy z czym najlepiej się pracowało,
10:31
people ratedoceniane the robotrobot higherwyższy
254
616000
2000
ludzie wybierali robota
10:33
and they trustedzaufany the robotrobot more.
255
618000
2000
i bardziej mu ufali.
10:35
(LaughterŚmiech)
256
620000
2000
(Śmiech)
10:37
And when you look at emotionalemocjonalny engagementzaręczynowy,
257
622000
2000
Gdy zbadamy zaangażowanie emocjonalne,
10:39
it was completelycałkowicie differentróżne.
258
624000
2000
też były różnice.
10:41
People would nameNazwa the robotsroboty.
259
626000
2000
Ludzie dawali robotom imiona.
10:43
They would dresssukienka the robotsroboty.
260
628000
2000
Ubierali je.
10:45
(LaughterŚmiech)
261
630000
2000
(Śmiech)
10:47
And even when we would come up to pickwybierać up the robotsroboty at the endkoniec of the studybadanie,
262
632000
3000
Gdy przychodziliśmy by je zabrać na koniec,
10:50
they would come out to the carsamochód and say good-byeGood-Bye to the robotsroboty.
263
635000
2000
wychodzili z nami, żeby się pożegnać.
10:52
They didn't do this with a computerkomputer.
264
637000
2000
Nie robili tego z komputerem.
10:54
The last thing I want to talk about todaydzisiaj
265
639000
2000
Na koniec chcę opowiedzieć
10:56
is the futureprzyszłość of children'sdzieci mediagłoska bezdźwięczna.
266
641000
2000
o przyszłości mediów dla dzieci.
10:58
We know that kidsdzieciaki spendwydać a lot of time behindza screensekrany todaydzisiaj,
267
643000
3000
Dzieci siedzą przy monitorach cały czas,
11:01
whetherczy it's televisiontelewizja or computerkomputer gamesGry or whatnotetażerka.
268
646000
3000
czy to przy telewizji czy komputerach.
11:04
My sonssynowie, they love the screenekran. They love the screenekran.
269
649000
3000
Moi chłopcy uwielbiają monitory. Uwielbiają.
11:07
But I want them to playgrać; as a mommama, I want them to playgrać,
270
652000
3000
Chcę, żeby się bawili, jako mama,
11:10
like, real-worldprawdziwy świat playgrać.
271
655000
2000
w prawdziwym świecie.
11:12
And so I have a newNowy projectprojekt in my groupGrupa I wanted to presentteraźniejszość to you todaydzisiaj
272
657000
3000
Zaczęłam nowy projekt, który dziś zaprezentuję.
11:15
callednazywa PlaytimeCzas odtwarzania ComputingInformatyka
273
660000
2000
Playtime Computing.
11:17
that's really tryingpróbować to think about how we can take
274
662000
2000
Bada on, co jest absorbujące
11:19
what's so engagingujmujący about digitalcyfrowy mediagłoska bezdźwięczna
275
664000
2000
w cyfrowych mediach,
11:21
and literallydosłownie bringprzynieść it off the screenekran
276
666000
2000
by przenieść to poza monitor
11:23
into the realreal worldświat of the childdziecko,
277
668000
2000
do realnego świata dzieci,
11:25
where it can take on manywiele of the propertiesnieruchomości of real-worldprawdziwy świat playgrać.
278
670000
3000
gdzie można to wpleść do specyfiki realnych zabaw.
11:29
So here'soto jest the first explorationbadanie of this ideapomysł,
279
674000
4000
To pierwsza wariacja na temat tego pomysłu,
11:33
where characterspostacie can be physicalfizyczny or virtualwirtualny,
280
678000
3000
postaci mogą być fizyczne lub wirtualne,
11:36
and where the digitalcyfrowy contentzadowolony
281
681000
2000
a cyfrowa treść wychodzi poza ekran
11:38
can literallydosłownie come off the screenekran
282
683000
2000
a cyfrowa treść wychodzi poza ekran
11:40
into the worldświat and back.
283
685000
2000
do świata realnego.
11:42
I like to think of this
284
687000
2000
To jak Atari Pong
11:44
as the AtariAtari PongPong
285
689000
2000
To jak Atari Pong
11:46
of this blended-realitymieszane rzeczywistości playgrać.
286
691000
2000
gra wymieszana z realem.
11:48
But we can pushPchać this ideapomysł furtherdalej.
287
693000
2000
Możemy pójść dalej.
11:50
What if --
288
695000
2000
Co jeśli...
11:52
(GameGra) NathanNathan: Here it comespochodzi. YayYay!
289
697000
3000
(Gra) Nathan: Uwaga! Hurra!
11:55
CBCB: -- the characterpostać itselfsamo could come into your worldświat?
290
700000
3000
CB: postać mogłaby przejść do świata relanego.
11:58
It turnsskręca out that kidsdzieciaki love it
291
703000
2000
Dzieci uwielbiają gdy postaci
12:00
when the characterpostać becomesstaje się realreal and enterswchodzi into theirich worldświat.
292
705000
3000
stają się realne i wchodzą do ich świata.
12:03
And when it's in theirich worldświat,
293
708000
2000
W ich świecie
12:05
they can relateodnosić się to it and playgrać with it in a way
294
710000
2000
to do nich bardziej przemawia,
12:07
that's fundamentallyzasadniczo differentróżne from how they playgrać with it on the screenekran.
295
712000
2000
bawią się inaczej, niż z ekranem.
12:09
AnotherInnym importantważny ideapomysł is this notionpojęcie
296
714000
2000
Innym ważnym pomysłem
12:11
of persistencetrwałość of characterpostać acrossprzez realitiesrzeczywistości.
297
716000
3000
jest obecność postaci między światami.
12:14
So changeszmiany that childrendzieci make in the realreal worldświat
298
719000
2000
Zmiany jakie następują w realu
12:16
need to translateTłumaczyć to the virtualwirtualny worldświat.
299
721000
2000
muszą pojawiać się w świecie wirtualnym.
12:18
So here, NathanNathan has changedzmienione the letterlist A to the numbernumer 2.
300
723000
3000
Nathan zmienił literę A na numer 2.
12:21
You can imaginewyobrażać sobie maybe these symbolssymbolika
301
726000
2000
Może te symbole dają postaciom moce,
12:23
give the characterspostacie specialspecjalny powersuprawnienie when it goesidzie into the virtualwirtualny worldświat.
302
728000
3000
które mogą wykorzystać w świecie wirtualnym.
12:26
So they are now sendingwysyłanie the characterpostać back into that worldświat.
303
731000
3000
Teraz wysyłają tam te postacie.
12:29
And now it's got numbernumer powermoc.
304
734000
3000
Mają one nową moc.
12:32
And then finallywreszcie, what I've been tryingpróbować to do here
305
737000
2000
Właśnie to staramy się zrobić,
12:34
is createStwórz a really immersivewciągające experiencedoświadczenie for kidsdzieciaki,
306
739000
3000
tworzymy całościowe doświadczenie dla dzieci,
12:37
where they really feel like they are partczęść of that storyfabuła,
307
742000
3000
by dzieci czuły się jego częścią.
12:40
a partczęść of that experiencedoświadczenie.
308
745000
2000
by dzieci czuły się jego częścią.
12:42
And I really want to sparkIskra theirich imaginationswyobrażenia
309
747000
2000
Chcę pobudzić ich wyobraźnię,
12:44
the way minekopalnia was sparkedzaiskrzyło as a little girldziewczyna watchingoglądanie "StarGwiazda WarsWars."
310
749000
3000
jak się stało ze mną i filmem "Gwiezdne Wojny".
12:47
But I want to do more than that.
311
752000
2000
Chce zrobić więcej.
12:49
I actuallytak właściwie want them to createStwórz those experienceswzruszenie religijne.
312
754000
3000
Chcę by tworzyły te doświadczenia.
12:52
I want them to be ablezdolny to literallydosłownie buildbudować theirich imaginationwyobraźnia
313
757000
2000
Chcę by mogły dokładać swoje wyobrażenia
12:54
into these experienceswzruszenie religijne and make them theirich ownwłasny.
314
759000
2000
do rzeczywistości i ją przekształcać.
12:56
So we'vemamy been exploringodkrywanie a lot of ideaspomysły
315
761000
2000
Badaliśmy wiele pomysłów
12:58
in telepresenceTelePresence and mixedmieszany realityrzeczywistość
316
763000
2000
na teleobecność i mieszaną rzeczywistość
13:00
to literallydosłownie allowdopuszczać kidsdzieciaki to projectprojekt theirich ideaspomysły into this spaceprzestrzeń
317
765000
3000
by pozwolić dzieciom tworzyć rzeczywistość
13:03
where other kidsdzieciaki can interactoddziaływać with them
318
768000
2000
w której będą bawić się z innymi dziećmi,
13:05
and buildbudować uponna them.
319
770000
2000
korzystając z ich wyobraźni.
13:07
I really want to come up with newNowy wayssposoby of children'sdzieci mediagłoska bezdźwięczna
320
772000
3000
Chcę wymyślić nowe sposoby na jakie media dla dzieci
13:10
that fosterwspieranie creativitykreatywność and learninguczenie się and innovationinnowacja.
321
775000
3000
będą promować kreatywność, naukę i innowację.
13:13
I think that's very, very importantważny.
322
778000
3000
To bardzo ważne.
13:16
So this is a newNowy projectprojekt.
323
781000
2000
To tyle co do nowego projektu.
13:18
We'veMamy invitedzaproszony a lot of kidsdzieciaki into this spaceprzestrzeń,
324
783000
2000
Zaprosiliśmy sporo dzieci,
13:20
and they think it's prettyładny coolchłodny.
325
785000
3000
bardzo im się podoba.
13:23
But I can tell you, the thing that they love the mostwiększość
326
788000
2000
A najbardziej kochają roboty.
13:25
is the robotrobot.
327
790000
2000
A najbardziej kochają roboty.
13:27
What they careopieka about is the robotrobot.
328
792000
3000
Na nich im najbardziej zależy.
13:30
RobotsRoboty touchdotknąć something deeplygłęboko humanczłowiek withinw ciągu us.
329
795000
3000
Roboty dotykają naszego człowieczeństwa.
13:33
And so whetherczy they're helpingporcja jedzenia us
330
798000
2000
Czy to gdy pomagają nam
13:35
to becomestają się creativetwórczy and innovativeinnowacyjne,
331
800000
2000
być kreatywnymi i innowacyjnymi,
13:37
or whetherczy they're helpingporcja jedzenia us
332
802000
2000
czy to kiedy umożliwiają
13:39
to feel more deeplygłęboko connectedpołączony despitepomimo distancedystans,
333
804000
2000
uczucie bliskości,
13:41
or whetherczy they are our trustedzaufany sidekickpomocnik
334
806000
2000
czy to gdy są pomocnikami
13:43
who'skto jest helpingporcja jedzenia us attainosiągnięcia our personalosobisty goalscele
335
808000
2000
w osiąganiu naszych celów
13:45
in becomingtwarzowy our highestnajwyższy and bestNajlepiej selvessamych,
336
810000
2000
i stawaniu się lepszymi.
13:47
for me, robotsroboty are all about people.
337
812000
3000
Roboty są dla ludzi.
13:50
Thank you.
338
815000
2000
Dziękuję.
13:52
(ApplauseAplauz)
339
817000
5000
(Brawa)
Translated by Kinga Skorupska
Reviewed by Marcin Cwikla

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Cynthia Breazeal | Speaker | TED.com