TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
Ken Goldberg: 4 lições dos robôs sobre ser um humano
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Quanto mais os robôs são incorporados à nossa vida diária, mais somos forçados a nos examinar enquanto pessoas. No TEDxBerkeley, Ken Goldberg compartilha quatro lições bem humanas, aprendidas com seu trabalho no campo da robótica.
Ken Goldberg - Roboticist
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
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00:16
I know this is going to sound strange,
0
577
2475
Sei que isso vai soar estranho,
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but I think robots can inspire us
1
3052
3294
mas acho que robôs podem nos inspirar
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
a sermos humanos melhores.
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
Sabe, eu cresci em Bethlehem, Pennsylvania,
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
o lar da Bethlehem Steel.
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
Meu pai era engenheiro,
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
e quando eu estava crescendo, ele me ensinava
00:35
how things worked.
7
19614
1159
como as coisas funcionavam.
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
Nós construíamos projetos juntos,
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
como modelos de foguete e autoramas.
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
Este é o kart que construímos juntos.
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
Aqui sou eu atrás do volante,
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
com minha irmã e meu melhor amigo da época,
00:51
and one day,
13
35702
2123
e um dia,
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
ele veio para casa, quando eu tinha uns 10 anos,
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
e na mesa do jantar, ele anunciou
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
que nosso próximo projeto seria construir um robô.
01:05
A robot.
17
49674
1109
Um robô.
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
Bom, eu fiquei entusiasmado com isso,
01:08
because at school,
19
53035
1590
porque na escola
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
tinha um valentão chamado Kevin,
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
e ele estava me provocando
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
porque eu era o único judeu da classe.
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
Então eu não podia esperar pra começar a trabalhar nisso,
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
assim eu poderia apresentar meu robô ao Kevin. (Risos)
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
(sons de robô)
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
Mas não era esse tipo de robô que meu pai tinha em mente.
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
Sabe, ele tinha uma empresa de cromagem,
01:43
and they had to move
28
87661
2176
e eles tinham que mover
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
peças pesadas de aço entre tanques químicos,
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
então ele precisava de um robô industrial como esse
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
que, basicamente, faria o trabalho pesado.
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
Mas meu pai também não conseguiu o tipo de robô que ele queria.
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
Nós trabalhamos nisso por vários anos,
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
mas eram os anos 70,
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
e a tecnologia disponível para os amadores
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
ainda não estava lá.
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
Então papai continuou a fazer o trabalho manualmente,
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
e uns anos depois
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
foi diagnosticado com câncer.
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
Veja, o robô que estávamos tentando construir
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
estava dizendo a ele que não era apenas uma questão de fazer o trabalho pesado.
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
Era um aviso sobre sua exposição aos produtos químicos tóxicos.
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
Ele não reconheceu isso na época,
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
e contraiu leucemia,
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
e morreu aos 45 anos de idade.
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
Fiquei devastado com isso,
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
e nunca esqueci o robô que tentamos construir.
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
Quando fui pra faculdade, decidi estudar engenharia, como ele.
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
Eu fui para Carnegie Mellon e adquiri meu PhD em robótica.
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
Venho estudando robôs desde então.
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
Então, eu queria contar pra vocês
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
sobre quatro projetos de robô
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
e como eles me inspiraram a ser um humano melhor.
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
Em 1993, eu era um jovem professor na USC,
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
e estava desenvolvendo meu laboratório de robótica,
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
esse foi o ano em que a World Wide Web apareceu.
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
E me lembro que foram os meus estudantes que
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
me falaram sobre isso,
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
e nós ficamos simplesmente maravilhados.
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
Começamos a brincar com isso e, naquela tarde,
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
percebemos que podíamos usar essa interface nova, universal,
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
pra permitir que qualquer pessoa no mundo
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
operasse um robô em nosso laboratório.
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
Assim, ao invés de coloca-lo para brigar ou fazer trabalho industrial,
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
decidimos construir uma máquina de plantio,
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
colocar o robô no centro dela,
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
e o chamamos de Telegarden.
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
Colocamos uma câmera no pegador da mão
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
do robô, criamos scripts e softwares especiais,
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
de forma que qualquer pessoa no mundo pudesse
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
entrar e, clicando na tela,
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
pudesse mover o robô pelo espaço
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
e visitar o jardim.
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
Mas também permitimos, instalamos outro software
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
que deixa você participar e nos ajudar a regar o jardim;
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
e se você regasse algumas vezes,
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
ganhava a sua própria semente para plantar.
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
Então, esse era um projeto, um projeto de engenharia,
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
e publicamos alguns artigos sobre o design,
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
o design do sistema, mas também pensamos nele
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
como uma instalação de arte.
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
Esse robô foi convidado, depois de um ano,
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
pelo Ars Electronica Museum, na Austria,
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
para ser instalado no lobby do museu,
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
e fico feliz de dizer que ele permaneceu online lá,
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
24 horas por dia, por quase nove anos.
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
Esse robô foi operado por mais pessoas
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
que qualquer outro na história.
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
Então, um dia,
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
recebi um telefonema, do nada,
05:00
from a student,
91
285012
2015
de um estudante,
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
que fez uma pergunta muito simples, porém profunda.
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
Ele disse: "Esse robô é real?"
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
Bom, todo mundo presumia que era,
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
e nós sabíamos que era, pois estávamos trabalhando nele.
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
Mas eu sabia o que ele queria dizer,
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
porque seria possível pegar um monte de fotos
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
de flores em um jardim e em seguida indexa-las
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
em um sistema de forma que parecesse que
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
havia ali um robô real, quando não havia.
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
E por mais que eu pensasse nisso, não encontrava
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
uma boa resposta para isso, qual era a diferença.
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
Isso foi bem na época em que me ofereceram uma posição
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
aqui na Berkley,
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
e quando cheguei aqui, procurei o Hubert Dreyfus,
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
um professor de filosofia mundialmente renomado,
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
e falei com ele sobre isso, e ele disse,
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
"Esse é um dos problemas mais antigos e centrais
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
da Filosofia. Remonta ao ceticismo,
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
e até a Descartes.
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
É uma questão de epistemologia,
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
o estudo de como sabemos que algo é real."
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
Então ele e eu começamos a trabalhar juntos,
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
e criamos um novo termo: telepistemologia,
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
o estudo do conhecimento a distância.
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
Convidamos novos artistas, engenheiros
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
e filósofos para escreverem ensaios sobre isso,
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
e os resultados estão reunidos nesse livro
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
da MIT Press.
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
Então graças a esse aluno que questionou
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
o que todos assumiam ser verdade,
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
esse projeto me ensinou uma lição importante sobre a vida,
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
que é sempre questionar suposições.
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
Agora, o segundo projeto do qual quero falar
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
surgiu a partir do Telegarden.
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
Enquanto ele operava, meus alunos e eu estávamos muito interessados
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
em como as pessoas estavam interagindo entre elas
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
e o que estavam fazendo com o jardim.
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
Aí começamos a pensar: e se o robô pudesse deixar
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
o jardim e ir para outros
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
ambientes interessantes?
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
Como, por exemplo, e se ele pudesse ir a um jantar
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
na Casa Branca? (Risos)
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
Então, já que estávamos mais interessados no design do sistema
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
e na interface do utilizador do que no hardware,
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
decidimos que, ao invés de um robô
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
substituir um humano para ir na festa, teríamos
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
um humano no lugar de um robô.
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
Chamamos isso de Tele-Ator.
07:21
We got a human,
140
425978
2032
Pegamos um humano,
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
alguém muito extrovertido e sociável.
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
e ela estava equipada com um capacete
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
com vários equipamentos, câmeras e microfones,
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
e uma mochila com conexão wireless,
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
e a idéia era que ela pudesse ir a um ambiente remoto
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
e interessante, e que através da internet
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
as pessoas pudessem experimentar o que ela experimentava,
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
que pudessem ver o que ela via,
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
e então, o mais importante, que eles pudessem participar
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
interagindo uns com os outros
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
dando idéias sobre o que ela deveria fazer em seguida,
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
onde ela deveria ir,
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
e aí transmitir isso para o Tele-Ator.
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
Então tivemos uma chance de levar o Tele-Ator
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
ao Webby awards, em San Francisco,
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
e naquele ano Sam Donaldson era o anfitrião.
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
Pouco antes de subirem as cortinas, tive 30 segundos
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
pra explicar ao Mr. Donaldson o que íamos fazer,
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
eu disse: "O Tele-Ator
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
vai se juntar a você no palco,
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
é um projeto novo e experimental,
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
as pessoas estão vendo ela nas suas telas,
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
e ela tem -- há câmeras envolvidas, e há
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
microfones, e ela tem fones no ouvido,
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
e as pessoas na rede estão dando conselhos
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
sobre o que fazer a seguir."
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
E ele disse: "Peraí,
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
isso é o que eu faço." (Risos)
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
Então ele adorou o conceito
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
e quando o Tele-Ator entrou no palco,
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
ela andou em sua direção e de um beijo nele
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
bem na boca. (Risos)
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
Ficamos muito surpresos.
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
Não tínhamos ideia que isso ia acontecer.
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
E ele foi ótimo. Ele deu um grande abraço como resposta,
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
e funcionou muito bem.
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
Mas naquela noite, enquanto arrumávamos as coisas,
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
perguntei ao Tele-Ator como os Tele-Diretores
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
decidiram dar um beijo no Sam Donaldson?
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
E ela disse que eles não decidiram.
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
Ela disse que quando estava prestes a entrar no palco,
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
os Tele-Diretores ainda estavam discutindo o que fazer,
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
e então ela simplesmente entrou e fez
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
o que pareceu mais natural. (Risos)
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
Então, o sucesso do Tele-Ator naquela noite
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
se deveu ao fato de que ela era uma ótima atriz.
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
Ela sabia quando confiar nos seus instintos,
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
então esse projeto me ensinou outra lição sobre a vida,
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
que é essa: na dúvida, improvise. (Risos)
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
Bom, o terceiro projeto surgiu da
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
minha experiência quando meu pai esteve no hospital.
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
Ele estava submetido a tratamento,
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
tratamentos de quimioterapia, e há um tratamento relacionado
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
chamado braquiterapia, onde pequenas sementes radioativas
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
são colocadas no corpo para tratar tumores cancerígenos.
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
E o procedimento, como vocês veem aqui,
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
é que os cirurgiões inserem agulhas no corpo
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
para proferir as sementes, e tudo isso,
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
essas agulhas são inseridas em paralelo,
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
então é comum que algumas das agulhas
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
penetrem órgãos sensíveis, e como resultado,
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
as agulhas causam danos a esses órgãos,
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
o que leva a traumas e efeitos colaterais.
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
Então meus alunos e eu pensamos, e se pudéssemos
10:49
modify the system
205
633125
3485
mudar o sistema
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
de forma que as agulhas entrassem em ângulos diferentes?
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
Então simulamos isso, e desenvolvemos
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
algoritmos de otimização, e simulamos isso,
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
e pudemos mostrar que podíamos evitar
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
os órgãos delicados e ainda alcançar a superfície
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
dos tumores com a radiação.
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
Então agora, trabalhamos com médicos na UCSF
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
e engenheiros na Johns Hopkins
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
construindo um robô que tem um numero de...
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
é um design especial com articulações que permitem que
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
as agulhas entrem numa grande variedade de ângulos,
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
e como você pode ver aqui, elas podem evitar órgãos delicados
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
e ainda alcançar os alvos que estão buscando.
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
Então, questionando a suposição de que as agulhas
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
tinhas que ser paralelas, esse projeto também me ensinou
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
uma lição importante: Na dúvida --
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
Se sua rota está bloqueada, mude o eixo.
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
E o último projeto também tem a ver com medicina robótica.
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
E isso se desenvolveu a partir de um sistema chamado
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
o robô cirúrgico da Vinci,
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
e isso é um aparelho que já é comercializado.
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
Tem sido usado em mais de 2.000 hospitais pelo mundo todo,
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
e a idéia é permitir que o cirurgião
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
opere confortavelmente em sua própria estrutura coordenada;
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
mas muitas das sub-tarefas das cirurgias
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
são muito rotineiras e tediosas, como suturar,
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
e atualmente estas são realizadas
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
sob controle imediato e específico do cirurgião,
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
e o cirugião acaba ficando fatigado com o tempo.
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
E começamos a imaginar
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
e se pudéssemos programar o robô
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
para fazer algumas dessas sub-tarefas
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
e assim deixar os cirurgiões livres para se focarem
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
nas partes mais complicadas da cirurgia,
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
e também diminuir o tempo que o cirurgião levaria,
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
se o robô pudesse realiza-las um pouco mais rápido?
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
Bom, é difícil programar um robô pra fazer coisas delicadas
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
como essas, mas acontece que meu colega, Pieter Abbeel
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
que está aqui na Berkley, desenvolveu
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
um novo conjunto de técnicas para ensinar robôs a partir de exemplos.
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
Então ele fez robôs pilotarem helicópteros,
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
com acrobacias incrivelmente belas e interessantes,
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
assistindo humanos especialistas pilotarem.
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
Então pegamos um desses robôs.
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
Começamos trabalhando com Pieter e seus alunos,
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
e pedimos a um cirurgião para realizar
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
uma tarefa, e o que fazemos é... com o robô,
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
estamos pedindo ao robô,
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
ao cirurgião para realizar uma tarefa.
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
e gravamos os movimentos do robô.
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
Vamos ver um exemplo. Vou usar uma figura de oito,
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
traçando a figura do oito como exemplo.
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
Então é assim que parece quando o robô,
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
é assim que fica o trajeto do robô,
13:39
those three examples.
260
803572
1174
esses três exemplos.
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
Bom, isso é muito melhor do que um novato
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
como eu poderia fazer, mas ainda é impreciso.
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
Então gravamos todos esses exemplos, a informação,
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
e seguimos por uma sequência de passos.
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
Primeiro, usamos uma técnica chamada distorção dinâmica de tempo,
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
do reconhecimento de fala, e isso permite o
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
alinhamento temporário de todos esses exemplos,
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
e aí aplicamos a filtragem Kalman,
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
uma técnica da regulação, que nos permite
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
analisar estatisticamente todo o ruído
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
e extrair a trajetória desejada, que está por trás do ruído.
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
Então, o que estamos fazendo é pegar essas
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
demonstrações humanas, ruidosas e imperfeitas,
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
e tiramos delas uma trajetória da tarefa deduzida
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
e uma sequência de controles para o robô.
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
Então executamos isso no robô,
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
observamos o que acontece,
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
e aí ajustamos os controles usando uma sequência de técnicas
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
chamada aprendizado interativo.
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
Então o que fazemos é aumentar um pouco a velocidade.
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
Observamos os resultados, ajustamos os comandos de novo,
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
e vemos o que acontece.
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
E vamos assim, fazendo várias rodadas.
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
E eis o resultado.
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
Essa é a trajetória deduzida,
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
e aqui o robô se movendo na velocidade humana.
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
Aqui, quatro vezes a velocidade humana.
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
Aqui sete vezes.
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
E aqui, o robô operando 10 vezes mais rápido
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
que a velocidade humana.
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
Então fizemos o robô realizar uma tarefa delicada,
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
uma sub-tarefa cirúrgica,
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
10 vezes mais rápido que um humano.
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
Então esse projeto também -- porque ele envolve prática
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
e aprendizado, fazer algo repetidamente --
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
este projeto também tem uma lição, que é:
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
se você quer fazer algo bem,
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
não há outra forma senão praticar, praticar, praticar.
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
Então essas são quatro lições que aprendi
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
com robôs ao longo dos anos,
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
e a robótica, o campo da robótica, ficou muito melhor
15:48
over time.
302
932121
2168
com o tempo.
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
Hoje em dia, alunos do segundo grau podem fazer robôs
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
como aquele industrial que meu pai e eu tentamos fazer.
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
E agora, tenho uma filha,
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
chamada Odessa.
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
Ela tem oito anos,
16:07
and she likes robots, too.
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e gosta de robôs também.
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Maybe it runs in the family. (Laughter)
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Acho que é de família. (Risos)
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I wish she could meet my dad.
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Queria que ela conhecesse meu pai.
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And now I get to teach her how things work,
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2900
E agora ensino a ela como funcionam as coisas,
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and we get to build projects together, and I wonder
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e construímos projetos juntos, e eu me pergunto
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what kind of lessons that she'll learn from them.
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que tipo de lições ela vai aprender com eles.
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Robots are the most human
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Robôs são as nossas máquinas
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of our machines.
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mais humanas.
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They can't solve all of the world's problems,
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Eles não podem resolver todos os problemas do mundo,
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but I think they have something important to teach us.
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mas penso que eles tem algo importante a nos ensinar.
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I invite all of you to think about the innovations
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Convido vocês a pensar sobre as inovações
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that you're interested in,
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que interessam vocês,
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the machines that you wish for,
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as máquinas que vocês querem,
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and think about what they might be telling you,
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e pensem sobre o que elas podem estar querendo dizer,
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because I have a hunch
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porque tenho um palpite
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that many of our technological innovations,
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de que muitas das inovações tecnológicas,
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the devices we dream about,
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as invenções que sonhamos,
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can inspire us to be better humans.
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podem nos inspirar a ser humanos melhores.
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
Obrigado. (Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Ken Goldberg - RoboticistKen Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art.
Why you should listen
Ken Goldberg is a Professor of Industrial Engineering and Operations Research in Robotics, Automation, and New Media at UC Berkeley and holds a position at UC San Francisco Medical School where he researches medical applications for robotics. Born in Nigeria and raised in Bethlehem, Pennsylvania, Ken hold degrees in Electrical Engineering and Economics from the University of Pennsylvania and received his Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University. He is widely recognized as an engineer, a teacher, and an artist – receiving the Joseph F. Engelberger Robotics Award in 2000, the IEEE Major Educational Innovation Award in 2001, and Isadora Duncan Award in 2006 for his Ballet Mori project, performed by the San Francisco Ballet. His works have been exhibited at the Whitney Biennial in New York City, the Pompidou Centre in Paris, and the Ars Electronica in Linz. His book, The Robot in the Garden, was published in March of 2000 by the MIT Press.
Ken Goldberg | Speaker | TED.com