TEDWomen 2010
Cynthia Breazeal: The rise of personal robots
Cynthia Breazeal: O desenvolvimento de robôs pessoais
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Quando era estudante universitária, Cynthia Breazeal questionava o facto de se utilizarem robôs em Marte mas não na nossa sala de estar. E descobriu a resposta: treinar robôs a interagir com as pessoas. Actualmente, Cynthia sonha e constrói robôs que ensinam, aprendem e brincam. Vejam uma extraordinária demonstração de um novo jogo interativo para crianças.
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. Full bio
At MIT, Cynthia Breazeal and her team are building robots with social intelligence that communicate and learn the same way people do. Full bio
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00:15
Ever since I was a little girl
0
0
3000
Desde pequena
00:18
seeing "Star Wars" for the first time,
1
3000
2000
e desde que vi a "Guerra das Estrelas"
pela primeira vez,
pela primeira vez,
00:20
I've been fascinated by this idea
2
5000
2000
que fiquei fascinada
com a ideia de robôs pessoais.
com a ideia de robôs pessoais.
00:22
of personal robots.
3
7000
2000
00:24
And as a little girl,
4
9000
2000
E enquanto criança
adorava a ideia de um robô
que interagisse connosco
que interagisse connosco
00:26
I loved the idea of a robot that interacted with us
5
11000
2000
00:28
much more like a helpful, trusted sidekick --
6
13000
3000
como um parceiro útil e de confiança,
uma coisa que nos agradasse
e que enriquecesse a nossa vida
e que enriquecesse a nossa vida
00:31
something that would delight us, enrich our lives
7
16000
2000
00:33
and help us save a galaxy or two.
8
18000
3000
e que nos ajudasse a salvar
uma ou duas galáxias.
uma ou duas galáxias.
00:37
I knew robots like that didn't really exist,
9
22000
3000
Eu sabia que esses robôs não existiam
00:40
but I knew I wanted to build them.
10
25000
2000
mas sabia que queria construí-los.
00:42
So 20 years pass --
11
27000
2000
Passados 20 anos,
00:44
I am now a graduate student at MIT
12
29000
2000
sou estudante de pós-graduação no MIT
00:46
studying artificial intelligence,
13
31000
2000
a estudar inteligência artificial.
00:48
the year is 1997,
14
33000
2000
O ano é o de 1997,
00:50
and NASA has just landed the first robot on Mars.
15
35000
3000
e a NASA acabava de colocar
o primeiro robô em Marte.
o primeiro robô em Marte.
00:53
But robots are still not in our home, ironically.
16
38000
3000
Mas os robôs ainda não estavam
nas nossas casas, ironicamente.
nas nossas casas, ironicamente.
00:56
And I remember thinking about
17
41000
2000
E recordo-me de pensar
em todas as razões para tal acontecer.
em todas as razões para tal acontecer.
00:58
all the reasons why that was the case.
18
43000
2000
01:00
But one really struck me.
19
45000
2000
Mas houve uma que me chamou a atenção.
01:02
Robotics had really been about interacting with things,
20
47000
3000
A robótica relacionava-se
com a interacção com as coisas
com a interacção com as coisas
01:05
not with people --
21
50000
2000
mas não com as pessoas.
Certamente não da forma social
que para nós seria natural
que para nós seria natural
01:07
certainly not in a social way that would be natural for us
22
52000
2000
01:09
and would really help people accept robots
23
54000
2000
e que ajudaria as pessoas
a aceitar os robôs
a aceitar os robôs
01:11
into our daily lives.
24
56000
2000
na sua vida quotidiana.
01:13
For me, that was the white space; that's what robots could not do yet.
25
58000
3000
Para mim, era esse o espaço em branco,
que os robôs ainda não sabiam fazer.
que os robôs ainda não sabiam fazer.
01:16
And so that year, I started to build this robot, Kismet,
26
61000
3000
Nesse mesmo ano,
comecei a construir este robô, o Kismet,
comecei a construir este robô, o Kismet,
01:19
the world's first social robot.
27
64000
3000
o primeiro robô social do mundo
01:22
Three years later --
28
67000
2000
Ao fim de três anos,
de muita programação,
de muita programação,
01:24
a lot of programming,
29
69000
2000
01:26
working with other graduate students in the lab --
30
71000
2000
a trabalhar com outros estudantes
no laboratório,
no laboratório,
01:28
Kismet was ready to start interacting with people.
31
73000
2000
o Kismet podia começar
a interagir com pessoas.
a interagir com pessoas.
01:30
(Video) Scientist: I want to show you something.
32
75000
2000
(Vídeo) Cientista:
Eu quero mostrar-te uma coisa.
Eu quero mostrar-te uma coisa.
01:32
Kismet: (Nonsense)
33
77000
2000
01:34
Scientist: This is a watch that my girlfriend gave me.
34
79000
3000
Isto é um relógio
que a minha namorada me deu.
que a minha namorada me deu.
01:37
Kismet: (Nonsense)
35
82000
2000
01:39
Scientist: Yeah, look, it's got a little blue light in it too.
36
84000
2000
Sim, olha, também tem
uma luzinha azul lá dentro.
uma luzinha azul lá dentro.
01:41
I almost lost it this week.
37
86000
3000
Esta semana quase que o perdi.
01:44
Cynthia Breazeal: So Kismet interacted with people
38
89000
3000
Cynthia Breazel:
O Kismet interagia com pessoas
O Kismet interagia com pessoas
01:47
like kind of a non-verbal child or pre-verbal child,
39
92000
3000
como uma criança não-verbal ou pré-verbal,
01:50
which I assume was fitting because it was really the first of its kind.
40
95000
3000
que eu presumo que seja adequado
porque era o primeiro da espécie.
porque era o primeiro da espécie.
01:53
It didn't speak language, but it didn't matter.
41
98000
2000
Não falava uma língua,
mas isso não importava.
mas isso não importava.
01:55
This little robot was somehow able
42
100000
2000
Este pequeno robô era capaz de atingir
01:57
to tap into something deeply social within us --
43
102000
3000
uma coisa profundamente social
dentro de nós.
dentro de nós.
02:00
and with that, the promise of an entirely new way
44
105000
2000
Era a promessa
duma forma totalmente nova
duma forma totalmente nova
02:02
we could interact with robots.
45
107000
2000
de podermos interagir com robôs.
02:04
So over the past several years
46
109000
2000
Ao longo dos últimos anos
continuei a explorar
esta dimensão interpessoal dos robôs,
esta dimensão interpessoal dos robôs,
02:06
I've been continuing to explore this interpersonal dimension of robots,
47
111000
2000
02:08
now at the media lab
48
113000
2000
agora no Media Lab
02:10
with my own team of incredibly talented students.
49
115000
2000
com a minha equipa de estudantes
incrivelmente talentosos.
incrivelmente talentosos.
02:12
And one of my favorite robots is Leonardo.
50
117000
3000
Um dos meus robôs preferidos é o Leonardo.
02:15
We developed Leonardo in collaboration with Stan Winston Studio.
51
120000
3000
Criámos o Leonardo em colaboração
com o Stan Winston Studio.
com o Stan Winston Studio.
02:18
And so I want to show you a special moment for me of Leo.
52
123000
3000
Quero mostrar-vos um momento
do Leo, especial para mim .
do Leo, especial para mim .
02:21
This is Matt Berlin interacting with Leo,
53
126000
2000
Este é o Matt Berlin a interagir com o Leo,
02:23
introducing Leo to a new object.
54
128000
2000
a apresentar ao Leo um novo objecto.
02:25
And because it's new, Leo doesn't really know what to make of it.
55
130000
3000
Como é novo, o Leo não sabe
o que fazer com ele.
o que fazer com ele.
02:28
But sort of like us, he can actually learn about it
56
133000
2000
Mas mais ou menos como nós,
ele pode aprender
ele pode aprender
02:30
from watching Matt's reaction.
57
135000
3000
através da reacção do Matt.
02:33
(Video) Matt Berlin: Hello, Leo.
58
138000
2000
(Vídeo) Matt Berlin: Olá, Leo.
02:38
Leo, this is Cookie Monster.
59
143000
3000
Leo, este é o Monstro das Bolachas.
02:44
Can you find Cookie Monster?
60
149000
3000
Consegues encontrar
o Monstro das Bolachas?
o Monstro das Bolachas?
02:52
Leo, Cookie Monster is very bad.
61
157000
3000
Leo, o Monstro das Bolachas é muito mau.
02:56
He's very bad, Leo.
62
161000
2000
Ele é muito mau, Leo.
03:00
Cookie Monster is very, very bad.
63
165000
3000
O Monstro das Bolachas é muito, muito mau.
03:07
He's a scary monster.
64
172000
2000
É um monstro assustador.
03:09
He wants to get your cookies.
65
174000
2000
Ele quer roubar as tuas bolachas.
03:12
(Laughter)
66
177000
2000
(Risos)
03:14
CB: All right, so Leo and Cookie
67
179000
3000
CB: O Leo e o Monstro das Bolachas
03:17
might have gotten off to a little bit of a rough start,
68
182000
2000
podem ter tido um início um pouco difícil,
03:19
but they get along great now.
69
184000
3000
mas agora dão-se bem.
03:22
So what I've learned
70
187000
2000
O que eu aprendi
ao construir estes sistemas
ao construir estes sistemas
03:24
through building these systems
71
189000
2000
03:26
is that robots are actually
72
191000
2000
foi que os robôs são uma tecnologia social
verdadeiramente intrigante.
verdadeiramente intrigante.
03:28
a really intriguing social technology,
73
193000
2000
03:30
where it's actually their ability
74
195000
2000
Onde está a capacidade
03:32
to push our social buttons
75
197000
2000
de carregar nos nossos botões sociais
03:34
and to interact with us like a partner
76
199000
2000
e de interagir connosco como um colega
03:36
that is a core part of their functionality.
77
201000
3000
essa é a parte central
da sua funcionalidade.
da sua funcionalidade.
03:39
And with that shift in thinking, we can now start to imagine
78
204000
2000
Com essa mudança de pensamento,
é possível agora imaginar
é possível agora imaginar
03:41
new questions, new possibilities for robots
79
206000
3000
novas questões, novas possibilidades
para os robôs.
para os robôs.
03:44
that we might not have thought about otherwise.
80
209000
3000
que, de outro modo, não teríamos pensado.
03:47
But what do I mean when I say "push our social buttons?"
81
212000
2000
O que é que quero dizer com
"carregar nos botões sociais"?
"carregar nos botões sociais"?
03:49
Well, one of the things that we've learned
82
214000
2000
Aprendemos que,
se concebermos estes robôs
se concebermos estes robôs
03:51
is that, if we design these robots to communicate with us
83
216000
2000
para comunicar connosco
03:53
using the same body language,
84
218000
2000
usando a mesma linguagem corporal,
03:55
the same sort of non-verbal cues that people use --
85
220000
2000
os mesmos sinais não-verbais
que as pessoas usam,
que as pessoas usam,
03:57
like Nexi, our humanoid robot, is doing here --
86
222000
3000
como o Nexi, este robô humanóide
está a fazer aqui,
está a fazer aqui,
04:00
what we find is that people respond to robots
87
225000
2000
descobrimos que as pessoas
respondem aos robôs
respondem aos robôs
04:02
a lot like they respond to people.
88
227000
2000
de forma semelhante
à que respondem a pessoas.
à que respondem a pessoas.
04:04
People use these cues to determine things like how persuasive someone is,
89
229000
3000
As pessoas utilizam estes sinais
para saber quão persuasivo alguém é,
para saber quão persuasivo alguém é,
04:07
how likable, how engaging,
90
232000
2000
quão simpático, quão cativante,
04:09
how trustworthy.
91
234000
2000
quão digno de confiança.
04:11
It turns out it's the same for robots.
92
236000
2000
Acontece que é o mesmo para os robôs.
04:13
It's turning out now
93
238000
2000
Estamos a descobrir agora
que os robôs estão a tornar-se
uma ferramenta científica interessante
uma ferramenta científica interessante
04:15
that robots are actually becoming a really interesting new scientific tool
94
240000
3000
04:18
to understand human behavior.
95
243000
2000
para compreender o comportamento humano.
04:20
To answer questions like, how is it that, from a brief encounter,
96
245000
3000
Para responder a perguntas, tipo:
Como é que, num breve encontro,
Como é que, num breve encontro,
04:23
we're able to make an estimate of how trustworthy another person is?
97
248000
3000
conseguimos calcular quão digna
de confiança é uma pessoa?
de confiança é uma pessoa?
04:26
Mimicry's believed to play a role, but how?
98
251000
3000
Acreditamos que a imitação
exerce um papel, mas como?
exerce um papel, mas como?
04:29
Is it the mimicking of particular gestures that matters?
99
254000
3000
A imitação de determinados
gestos é importante?
gestos é importante?
04:32
It turns out it's really hard
100
257000
2000
É muito difícil aprender
ou compreender isto observando as pessoas
ou compreender isto observando as pessoas
04:34
to learn this or understand this from watching people
101
259000
2000
04:36
because when we interact we do all of these cues automatically.
102
261000
3000
pois quando interagimos, fazemos
todos estes sinais automaticamente.
todos estes sinais automaticamente.
04:39
We can't carefully control them because they're subconscious for us.
103
264000
2000
Não podemos controlá-los.
Fazem parte do nosso subconsciente.
Fazem parte do nosso subconsciente.
04:41
But with the robot, you can.
104
266000
2000
Mas com o robô é possível.
04:43
And so in this video here --
105
268000
2000
Este vídeo foi feito no laboratório
de David Steno na Northeasterm University.
de David Steno na Northeasterm University.
04:45
this is a video taken from David DeSteno's lab at Northeastern University.
106
270000
3000
04:48
He's a psychologist we've been collaborating with.
107
273000
2000
É um psicólogo com quem
temos estado a colaborar.
temos estado a colaborar.
04:50
There's actually a scientist carefully controlling Nexi's cues
108
275000
3000
No vídeo vemos um cientista a controlar
atentamente os sinais do Nexi
atentamente os sinais do Nexi
04:53
to be able to study this question.
109
278000
3000
para conseguir estudar esta questão.
04:56
And the bottom line is -- the reason why this works is
110
281000
2000
A conclusão é que isto funciona
04:58
because it turns out people just behave like people
111
283000
2000
porque as pessoas comportam-se
apenas como pessoas
apenas como pessoas
05:00
even when interacting with a robot.
112
285000
3000
mesmo quando interagem com um robô.
05:03
So given that key insight,
113
288000
2000
Assim, através desta ideia chave,
05:05
we can now start to imagine
114
290000
2000
é possível começar a imaginar
novos tipos de aplicações para robôs.
novos tipos de aplicações para robôs.
05:07
new kinds of applications for robots.
115
292000
3000
05:10
For instance, if robots do respond to our non-verbal cues,
116
295000
3000
Por exemplo, se os robôs respondem
aos nossos sinais não-verbais,
aos nossos sinais não-verbais,
05:13
maybe they would be a cool, new communication technology.
117
298000
4000
talvez possam ser uma nova
e engraçada tecnologia de comunicação.
e engraçada tecnologia de comunicação.
05:17
So imagine this:
118
302000
2000
Imaginemos isto:
05:19
What about a robot accessory for your cellphone?
119
304000
2000
Que tal um acessório robô
para o telemóvel?
para o telemóvel?
05:21
You call your friend, she puts her handset in a robot,
120
306000
2000
Uma pessoa telefona a uma amiga,
ela coloca o auricular num robô,
ela coloca o auricular num robô,
05:23
and, bam! You're a MeBot --
121
308000
2000
e, surpresa! Essa pessoa é o MeBot.
05:25
you can make eye contact, you can talk with your friends,
122
310000
3000
Podemos fazer contacto visual,
falar com os amigos,
falar com os amigos,
05:28
you can move around, you can gesture --
123
313000
2000
andar de um lado para o outro,
fazer gestos.
fazer gestos.
05:30
maybe the next best thing to really being there, or is it?
124
315000
3000
Melhor só mesmo estando lá, não é verdade?
05:33
To explore this question,
125
318000
2000
Para explorar esta questão
05:35
my student, Siggy Adalgeirsson, did a study
126
320000
3000
um aluno meu, Siggy Adalgeirsson,
realizou um estudo
realizou um estudo
05:38
where we brought human participants, people, into our lab
127
323000
3000
para o qual trouxemos pessoas
para o nosso laboratório
para o nosso laboratório
05:41
to do a collaborative task
128
326000
2000
para levar a cabo uma tarefa colaborativa
05:43
with a remote collaborator.
129
328000
2000
com um colaborador à distância.
05:45
The task involved things
130
330000
2000
A tarefa incluía coisas como
olhar para uma série
de objectos numa mesa,
de objectos numa mesa,
05:47
like looking at a set of objects on the table,
131
332000
2000
analisá-los em termos
de importância e relevância
de importância e relevância
05:49
discussing them in terms of their importance and relevance to performing a certain task --
132
334000
3000
para realizar uma determinada tarefa
05:52
this ended up being a survival task --
133
337000
2000
— esta era uma tarefa de sobrevivência -
05:54
and then rating them in terms
134
339000
2000
e posteriormente classificá-los
05:56
of how valuable and important they thought they were.
135
341000
2000
Segundo o valor
e a importância que lhe davam.
e a importância que lhe davam.
05:58
The remote collaborator was an experimenter from our group
136
343000
3000
O colaborador à distância
era um experimentador do grupo.
era um experimentador do grupo.
06:01
who used one of three different technologies
137
346000
2000
Utilizámos uma
de três tecnologias diferentes
de três tecnologias diferentes
06:03
to interact with the participants.
138
348000
2000
para interagir com os participantes.
06:05
The first was just the screen.
139
350000
2000
A primeira foi apenas o ecrã,
tal como uma videoconferência actual.
tal como uma videoconferência actual.
06:07
This is just like video conferencing today.
140
352000
3000
06:10
The next was to add mobility -- so, have the screen on a mobile base.
141
355000
3000
Na seguinte, adicionou-se mobilidade,
temos um ecrã numa base móvel.
temos um ecrã numa base móvel.
06:13
This is like, if you're familiar with any of the telepresence robots today --
142
358000
3000
Se conhecem algum dos robôs
tele-presenciais actuais,
tele-presenciais actuais,
06:16
this is mirroring that situation.
143
361000
3000
isto espelha essa situação.
06:19
And then the fully expressive MeBot.
144
364000
2000
Depois o Mebot completamente expressivo.
06:21
So after the interaction,
145
366000
2000
Após a interacção,
06:23
we asked people to rate their quality of interaction
146
368000
3000
pedimos às pessoas para classificarem
a sua qualidade de interacção
a sua qualidade de interacção
06:26
with the technology, with a remote collaborator
147
371000
2000
com a tecnologia,
com o colaborador à distância,
com o colaborador à distância,
06:28
through this technology, in a number of different ways.
148
373000
3000
através desta tecnologia
de várias maneiras distintas.
de várias maneiras distintas.
06:31
We looked at psychological involvement --
149
376000
2000
Observámos o envolvimento psicológico:
06:33
how much empathy did you feel for the other person?
150
378000
2000
Qual o grau de empatia
que sentiu pela outra pessoa?
que sentiu pela outra pessoa?
06:35
We looked at overall engagement.
151
380000
2000
Observámos o envolvimento em geral.
06:37
We looked at their desire to cooperate.
152
382000
2000
Observámos a vontade de colaborar.
06:39
And this is what we see when they use just the screen.
153
384000
3000
E isto é o que se vê
quando utilizam apenas o ecrã.
quando utilizam apenas o ecrã.
06:42
It turns out, when you add mobility -- the ability to roll around the table --
154
387000
3000
Quando se acrescenta mobilidade,
a capacidade de girar na mesa,
a capacidade de girar na mesa,
06:45
you get a little more of a boost.
155
390000
2000
obtém-se um pouco mais de estímulo.
06:47
And you get even more of a boost when you add the full expression.
156
392000
3000
Obtém-se ainda maior estímulo
se acrescentarmos a expressividade completa.
se acrescentarmos a expressividade completa.
06:50
So it seems like this physical, social embodiment
157
395000
2000
Parece que esta personificação
física social
física social
06:52
actually really makes a difference.
158
397000
2000
faz, de facto, a diferença.
06:54
Now let's try to put this into a little bit of context.
159
399000
3000
Tentemos contextualizar isto um pouco.
06:57
Today we know that families are living further and further apart,
160
402000
3000
Sabemos que, hoje em dia, as famílias
vivem casa vez mais separadas.
vivem casa vez mais separadas.
07:00
and that definitely takes a toll on family relationships
161
405000
2000
Isso tem um custo nas relações familiares
07:02
and family bonds over distance.
162
407000
2000
e nos laços familiares à distância.
07:04
For me, I have three young boys,
163
409000
2000
No meu caso, eu tenho três rapazes,
07:06
and I want them to have a really good relationship
164
411000
2000
e quero que eles tenham
uma boa relação com os avós.
uma boa relação com os avós.
07:08
with their grandparents.
165
413000
2000
07:10
But my parents live thousands of miles away,
166
415000
2000
Mas os meus pais moram
a quilómetros de distância,
a quilómetros de distância,
07:12
so they just don't get to see each other that often.
167
417000
2000
e eles não se vêem muitas vezes.
07:14
We try Skype, we try phone calls,
168
419000
2000
Usamos o Skype, telefonamos,
07:16
but my boys are little -- they don't really want to talk;
169
421000
2000
mas os meus filhos não querem falar,
só querem brincar.
só querem brincar.
07:18
they want to play.
170
423000
2000
07:20
So I love the idea of thinking about robots
171
425000
2000
Portanto adorei a ideia de robôs
07:22
as a new kind of distance-play technology.
172
427000
3000
como um novo tipo de tecnologia
de diversão à distância.
de diversão à distância.
07:25
I imagine a time not too far from now --
173
430000
3000
Eu imagino, numa época não muito distante,
07:28
my mom can go to her computer,
174
433000
2000
a minha mãe ir ao computador,
07:30
open up a browser and jack into a little robot.
175
435000
2000
abrir um browser
e ligar-se a um pequeno robô.
e ligar-se a um pequeno robô.
07:32
And as grandma-bot,
176
437000
3000
E como uma avó-bô,
ela pode brincar de verdade,
07:35
she can now play, really play,
177
440000
2000
07:37
with my sons, with her grandsons,
178
442000
2000
com os meus filhos, com os netos,
07:39
in the real world with his real toys.
179
444000
3000
no mundo real com brinquedos reais.
07:42
I could imagine grandmothers being able to do social-plays
180
447000
2000
Consigo imaginar as avós a divertir-se
07:44
with their granddaughters, with their friends,
181
449000
2000
com as netas, com as amigas,
07:46
and to be able to share all kinds of other activities around the house,
182
451000
2000
e a partilhar uma série
de outras actividades pela casa,
de outras actividades pela casa,
07:48
like sharing a bedtime story.
183
453000
2000
como partilhar
uma história para adormecer.
uma história para adormecer.
07:50
And through this technology,
184
455000
2000
Através desta tecnologia,
07:52
being able to be an active participant
185
457000
2000
têm a capacidade de desempenhar
um papel activo na vida dos netos
um papel activo na vida dos netos
07:54
in their grandchildren's lives
186
459000
2000
07:56
in a way that's not possible today.
187
461000
2000
duma forma que hoje não é possível.
07:58
Let's think about some other domains,
188
463000
2000
Consideremos outras áreas,
como a saúde.
como a saúde.
08:00
like maybe health.
189
465000
2000
08:02
So in the United States today,
190
467000
2000
Nos Estados Unidos actualmente,
08:04
over 65 percent of people are either overweight or obese,
191
469000
3000
mais de 65% das pessoas
têm excesso de peso ou são obesas.
têm excesso de peso ou são obesas.
08:07
and now it's a big problem with our children as well.
192
472000
2000
Hoje é um problema
que também afecta as nossas crianças.
que também afecta as nossas crianças.
08:09
And we know that as you get older in life,
193
474000
2000
Sabe-se que, à medida que envelhece,
08:11
if you're obese when you're younger, that can lead to chronic diseases
194
476000
3000
uma pessoa, obesa em jovem,
vem a sofrer doenças crónicas mais tarde.
vem a sofrer doenças crónicas mais tarde.
08:14
that not only reduce your quality of life,
195
479000
2000
Isso diminui a qualidade de vida
08:16
but are a tremendous economic burden on our health care system.
196
481000
3000
e é uma enorme carga económica
no sistema de saúde.
no sistema de saúde.
08:19
But if robots can be engaging,
197
484000
2000
Se os robôs cativarem,
08:21
if we like to cooperate with robots,
198
486000
2000
se gostarmos de colaborar com os robôs,
08:23
if robots are persuasive,
199
488000
2000
se os robôs forem persuasivos,
08:25
maybe a robot can help you
200
490000
2000
talvez um robô possam ajudar-nos
08:27
maintain a diet and exercise program,
201
492000
2000
a manter uma dieta
e um programa de exercício físico,
e um programa de exercício físico,
08:29
maybe they can help you manage your weight.
202
494000
3000
talvez eles ajudem a controlar o peso.
08:32
Sort of like a digital Jiminy --
203
497000
2000
Uma espécie de grilo falante digital
08:34
as in the well-known fairy tale --
204
499000
2000
— como o célebre conto de fadas —
uma presença amigável e solidária
que está sempre presente,
que está sempre presente,
08:36
a kind of friendly, supportive presence that's always there
205
501000
2000
08:38
to be able to help you make the right decision
206
503000
2000
que ajuda a tomar a decisão certa,
08:40
in the right way at the right time
207
505000
2000
da forma certa, na altura certa,
08:42
to help you form healthy habits.
208
507000
2000
para ajudar a criar hábitos saudáveis.
08:44
So we actually explored this idea in our lab.
209
509000
2000
Explorámos esta ideia
no nosso laboratório.
no nosso laboratório.
08:46
This is a robot, Autom.
210
511000
2000
Este é um robô, o Autom.
08:48
Cory Kidd developed this robot for his doctoral work.
211
513000
3000
Cory Kidd desenvolveu este robô
para o seu doutoramento.
para o seu doutoramento.
08:51
And it was designed to be a robot diet-and-exercise coach.
212
516000
3000
Concebeu-o para ser um conselheiro
na alimentação e no exercício.
na alimentação e no exercício.
08:54
It had a couple of simple non-verbal skills it could do.
213
519000
2000
O robô realizava umas habilidades
não-verbais simples.
não-verbais simples.
08:56
It could make eye contact with you.
214
521000
2000
Estabelecia contacto visual connosco.
08:58
It could share information looking down at a screen.
215
523000
2000
Partilhava informação
a olhar para um ecrã.
a olhar para um ecrã.
09:00
You'd use a screen interface to enter information,
216
525000
2000
Usámos um interface no ecrã
para introduzir informação:
para introduzir informação:
09:02
like how many calories you ate that day,
217
527000
2000
a quantidade de calorias
ingeridas nesse dia,
ingeridas nesse dia,
09:04
how much exercise you got.
218
529000
2000
a quantidade de exercício realizado.
09:06
And then it could help track that for you.
219
531000
2000
E assim ele podia acompanhar-nos.
09:08
And the robot spoke with a synthetic voice
220
533000
2000
O robô falava com uma voz sintética
09:10
to engage you in a coaching dialogue
221
535000
2000
para estabelecer um diálogo de orientação
09:12
modeled after trainers
222
537000
2000
modelado a partir
de treinadores, pacientes, etc.,
de treinadores, pacientes, etc.,
09:14
and patients and so forth.
223
539000
2000
09:16
And it would build a working alliance with you
224
541000
2000
E construía uma aliança
de trabalho com a pessoa
de trabalho com a pessoa
09:18
through that dialogue.
225
543000
2000
através desse diálogo.
09:20
It could help you set goals and track your progress,
226
545000
2000
Ajudava a definir objectivos
e a acompanhar o progresso,
e a acompanhar o progresso,
09:22
and it would help motivate you.
227
547000
2000
e ajudava a motivar.
09:24
So an interesting question is,
228
549000
2000
Uma questão interessante é:
09:26
does the social embodiment really matter? Does it matter that it's a robot?
229
551000
3000
Será que a personificação
social é importante?
social é importante?
Importa que seja um robô?
09:29
Is it really just the quality of advice and information that matters?
230
554000
3000
Será que só interessa a qualidade
da informação e dos conselhos?
da informação e dos conselhos?
09:32
To explore that question,
231
557000
2000
Para resolver esta questão
09:34
we did a study in the Boston area
232
559000
2000
fizemos um estudo na zona de Boston
09:36
where we put one of three interventions in people's homes
233
561000
3000
em que colocámos uma de três intervenções
nas casas das pessoas
nas casas das pessoas
09:39
for a period of several weeks.
234
564000
2000
por um período de várias semanas.
09:41
One case was the robot you saw there, Autom.
235
566000
3000
Um dos casos foi o robô
que vimos ali, o Autom.
que vimos ali, o Autom.
09:44
Another was a computer that ran the same touch-screen interface,
236
569000
3000
Outro foi um computador que executou
o mesmo interface de ecrã táctil,
o mesmo interface de ecrã táctil,
09:47
ran exactly the same dialogues.
237
572000
2000
exactamente com os mesmos diálogos.
09:49
The quality of advice was identical.
238
574000
2000
A qualidade da orientação foi idêntica.
09:51
And the third was just a pen and paper log,
239
576000
2000
O terceiro foi uma caneta
e um bloco de notas,
e um bloco de notas,
09:53
because that's the standard intervention you typically get
240
578000
2000
porque é a intervenção padrão
que utilizamos
que utilizamos
09:55
when you start a diet-and-exercise program.
241
580000
3000
quando iniciámos uma dieta
e um programa de exercício físico.
e um programa de exercício físico.
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
583000
3000
Uma das coisas que queríamos observar
10:01
was not how much weight people lost,
243
586000
3000
não era a quantidade de peso
que as pessoas tinham perdido,
que as pessoas tinham perdido,
10:04
but really how long they interacted with the robot.
244
589000
3000
mas sim quanto tempo
tinham interagido com o robô,
tinham interagido com o robô,
10:07
Because the challenge is not losing weight, it's actually keeping it off.
245
592000
3000
visto que o desafio não era perder peso,
mas evitar que se ganhasse.
mas evitar que se ganhasse.
10:10
And the longer you could interact with one of these interventions,
246
595000
3000
Quanto mais tempo se interagisse
com uma destas intervenções,
com uma destas intervenções,
10:13
well that's indicative, potentially, of longer-term success.
247
598000
3000
mais provável era o êxito a longo prazo.
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
601000
2000
A primeira coisa que quero observar
é quanto tempo as pessoas
interagiram com estes sistemas.
interagiram com estes sistemas.
10:18
how long did people interact with these systems.
249
603000
2000
10:20
It turns out that people interacted with the robot
250
605000
2000
Observou-se que as pessoas
interagem com o robô
interagem com o robô
10:22
significantly more,
251
607000
2000
significativamente mais,
10:24
even though the quality of the advice was identical to the computer.
252
609000
3000
apesar de a qualidade da orientação
ser idêntica à do computador.
ser idêntica à do computador.
Quando pedimos às pessoas para avaliarem
em termos da qualidade da colaboração,
em termos da qualidade da colaboração,
10:28
When it asked people to rate it on terms of the quality of the working alliance,
253
613000
3000
10:31
people rated the robot higher
254
616000
2000
o robô obteve a classificação mais elevada,
10:33
and they trusted the robot more.
255
618000
2000
e confiavam mais no robô.
10:35
(Laughter)
256
620000
2000
(Risos)
E quando se observa
o envolvimento emocional,
o envolvimento emocional,
10:37
And when you look at emotional engagement,
257
622000
2000
10:39
it was completely different.
258
624000
2000
os resultados são completamente diferentes.
10:41
People would name the robots.
259
626000
2000
As pessoas dão um nome ao robô,
10:43
They would dress the robots.
260
628000
2000
vestem o robô.
10:45
(Laughter)
261
630000
2000
(Risos)
10:47
And even when we would come up to pick up the robots at the end of the study,
262
632000
3000
E quando íamos buscar os robôs
no fim do estudo,
no fim do estudo,
as pessoas acompanhavam-nos
ao carro e diziam adeus aos robôs.
ao carro e diziam adeus aos robôs.
10:50
they would come out to the car and say good-bye to the robots.
263
635000
2000
10:52
They didn't do this with a computer.
264
637000
2000
Não faziam isto com um computador.
10:54
The last thing I want to talk about today
265
639000
2000
A última questão que quero abordar hoje,
10:56
is the future of children's media.
266
641000
2000
é o futuro dos media para as crianças.
10:58
We know that kids spend a lot of time behind screens today,
267
643000
3000
Actualmente, as crianças
passam muito tempo em frente a um ecrã,
passam muito tempo em frente a um ecrã,
11:01
whether it's television or computer games or whatnot.
268
646000
3000
seja o da televisão
ou dos jogos de computador.
ou dos jogos de computador.
11:04
My sons, they love the screen. They love the screen.
269
649000
3000
Os meus filhos, adoram o ecrã.
11:07
But I want them to play; as a mom, I want them to play,
270
652000
3000
Mas, enquanto mãe,
eu quero que eles brinquem
eu quero que eles brinquem
11:10
like, real-world play.
271
655000
2000
jogos do mundo real.
11:12
And so I have a new project in my group I wanted to present to you today
272
657000
3000
Tenho um novo projecto no meu grupo
que vos quero apresentar hoje
que vos quero apresentar hoje
11:15
called Playtime Computing
273
660000
2000
intitulado "Playtime Computing"
11:17
that's really trying to think about how we can take
274
662000
2000
que explora o porquê de
os media digitais serem tão cativantes,
os media digitais serem tão cativantes,
11:19
what's so engaging about digital media
275
664000
2000
11:21
and literally bring it off the screen
276
666000
2000
e levá-los para fora do ecrã,
11:23
into the real world of the child,
277
668000
2000
para o mundo real da criança,
11:25
where it can take on many of the properties of real-world play.
278
670000
3000
onde possa adoptar muitas das propriedades
do mundo real da diversão.
do mundo real da diversão.
11:29
So here's the first exploration of this idea,
279
674000
4000
Eis a primeira exploração desta ideia.
11:33
where characters can be physical or virtual,
280
678000
3000
As personagens podem
ser físicas ou virtuais,
ser físicas ou virtuais,
11:36
and where the digital content
281
681000
2000
o conteúdo digital sai,
literalmente, do ecrã,
literalmente, do ecrã,
11:38
can literally come off the screen
282
683000
2000
11:40
into the world and back.
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685000
2000
para o mundo real e regressa.
11:42
I like to think of this
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687000
2000
Gosto de pensar que é o Atari Pong
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as the Atari Pong
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689000
2000
desta diversão de realidade híbrida.
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of this blended-reality play.
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691000
2000
11:48
But we can push this idea further.
287
693000
2000
Mas esta ideia
pode ser explorada muito mais.
pode ser explorada muito mais.
11:50
What if --
288
695000
2000
(Jogo) Nathan: Ele vem aí! Boa!
11:52
(Game) Nathan: Here it comes. Yay!
289
697000
3000
11:55
CB: -- the character itself could come into your world?
290
700000
3000
CB: E se a personagem
pudesse entrar no mundo?
pudesse entrar no mundo?
11:58
It turns out that kids love it
291
703000
2000
As crianças adoram
quando a personagem se torna real
quando a personagem se torna real
12:00
when the character becomes real and enters into their world.
292
705000
3000
e entra no mundo delas.
12:03
And when it's in their world,
293
708000
2000
Quando isso acontece,
podem comunicar e brincar com ela
podem comunicar e brincar com ela
12:05
they can relate to it and play with it in a way
294
710000
2000
duma forma totalmente diferente
da que costumam brincar no ecrã.
da que costumam brincar no ecrã.
12:07
that's fundamentally different from how they play with it on the screen.
295
712000
2000
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Another important idea is this notion
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714000
2000
Outra ideia importante
é a noção de permanência
é a noção de permanência
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of persistence of character across realities.
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716000
3000
da personagem entre as realidades.
12:14
So changes that children make in the real world
298
719000
2000
Assim, as alterações
que as crianças fazem no mundo real
que as crianças fazem no mundo real
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need to translate to the virtual world.
299
721000
2000
devem ser transportadas
para o mundo virtual.
para o mundo virtual.
12:18
So here, Nathan has changed the letter A to the number 2.
300
723000
3000
Aqui, o Nathan mudou a letra A
para o número 2.
para o número 2.
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You can imagine maybe these symbols
301
726000
2000
Imagina-se que estes símbolos
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give the characters special powers when it goes into the virtual world.
302
728000
3000
dão à personagem poderes especiais
quando ela entra no mundo virtual.
quando ela entra no mundo virtual.
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So they are now sending the character back into that world.
303
731000
3000
Agora a personagem
está a ser reenviada para esse mundo.
está a ser reenviada para esse mundo.
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And now it's got number power.
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734000
3000
E agora tem poder de número.
12:32
And then finally, what I've been trying to do here
305
737000
2000
E, finalmente, tenho estado a tentar criar
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is create a really immersive experience for kids,
306
739000
3000
uma experiência realmente imersiva
para as crianças,
para as crianças,
12:37
where they really feel like they are part of that story,
307
742000
3000
em que eles possam sentir
que fazem parte dessa história,
que fazem parte dessa história,
12:40
a part of that experience.
308
745000
2000
que fazem parte dessa experiência.
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And I really want to spark their imaginations
309
747000
2000
Quero despertar a sua imaginação
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the way mine was sparked as a little girl watching "Star Wars."
310
749000
3000
da mesma forma que
"A Guerra das Estrelas" despertou a minha.
"A Guerra das Estrelas" despertou a minha.
12:47
But I want to do more than that.
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752000
2000
Mas quero fazer mais do que isso.
12:49
I actually want them to create those experiences.
312
754000
3000
Quero que eles criem estas experiências.
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I want them to be able to literally build their imagination
313
757000
2000
Quero que eles construam,
literalmente, a sua imaginação
literalmente, a sua imaginação
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into these experiences and make them their own.
314
759000
2000
com estas experiências e que as integrem.
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So we've been exploring a lot of ideas
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761000
2000
Temos explorado uma série de ideias
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in telepresence and mixed reality
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763000
2000
em telepresença e realidade híbrida
13:00
to literally allow kids to project their ideas into this space
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765000
3000
para que as crianças possam
projectem as suas ideias neste espaço
projectem as suas ideias neste espaço
13:03
where other kids can interact with them
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768000
2000
onde outras crianças
possam interagir com elas
possam interagir com elas
13:05
and build upon them.
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770000
2000
e construir com base nelas.
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I really want to come up with new ways of children's media
320
772000
3000
Eu quero arranjar
novos meios para as crianças
novos meios para as crianças
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that foster creativity and learning and innovation.
321
775000
3000
que fomentem a criatividade,
a aprendizagem e a inovação.
a aprendizagem e a inovação.
13:13
I think that's very, very important.
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778000
3000
Creio que isso seja muito importante.
13:16
So this is a new project.
323
781000
2000
Este é um projecto novo.
13:18
We've invited a lot of kids into this space,
324
783000
2000
Convidámos muitas crianças
a entrar neste espaço,
a entrar neste espaço,
13:20
and they think it's pretty cool.
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785000
3000
e elas consideram-no "muito fixe".
13:23
But I can tell you, the thing that they love the most
326
788000
2000
Mas posso dizer que
o que gostam mais é do robô.
o que gostam mais é do robô.
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is the robot.
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790000
2000
13:27
What they care about is the robot.
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792000
3000
O que lhes importa é o robô.
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Robots touch something deeply human within us.
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795000
3000
Os robôs tocam em algo
profundamente humano em nós.
profundamente humano em nós.
13:33
And so whether they're helping us
330
798000
2000
Quer nos ajudem
a sermos criativos e inovadores,
a sermos criativos e inovadores,
13:35
to become creative and innovative,
331
800000
2000
13:37
or whether they're helping us
332
802000
2000
quer nos ajudem a sentirmo-nos
mais ligados, apesar da distância,
mais ligados, apesar da distância,
13:39
to feel more deeply connected despite distance,
333
804000
2000
13:41
or whether they are our trusted sidekick
334
806000
2000
quer sejam o nosso parceiro de confiança,
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who's helping us attain our personal goals
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808000
2000
que nos ajudem a atingir
os nossos objectivos pessoais
os nossos objectivos pessoais
13:45
in becoming our highest and best selves,
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810000
2000
para nos tornarmos
no melhor de nós próprios,
no melhor de nós próprios,
13:47
for me, robots are all about people.
337
812000
3000
para mim, falar de robôs
é falar de pessoas.
é falar de pessoas.
13:50
Thank you.
338
815000
2000
Obrigada.
13:52
(Applause)
339
817000
5000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Cynthia Breazeal - RoboticistAt 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.
Cynthia Breazeal | Speaker | TED.com