TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
Кен Голдберг: 4 истины, созданные роботами и предназначенные для людей
Filmed:
Readability: 4.6
387,467 views
Чем больше роботы проникают в нашу жизнь, тем больше мы вынуждены задуматься над своей человеческой натурой. На конференции TEDxBerkeley Кен Голдберг делится четырьмя очень человеческими истинами, которым он научился у роботов. (Снято на TEDxBerkeley).
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I know this is going to sound strange,
0
577
2475
Я знаю, что это прозвучит странно,
00:18
but I think robots can inspire us
1
3052
3294
но я считаю, что роботы могут
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
научить нас человечности.
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
Я вырос в Бетлехеме, штат Пенсильвания,
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
где находится Бетлехемский сталелитейный завод.
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
Мой отец был инженером,
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
и в процессе моего взросления
он показывал мне,
он показывал мне,
00:35
how things worked.
7
19614
1159
как устроен мир.
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
Мы вместе работали
над разными проектами:
над разными проектами:
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
игрушечными ракетами
или моделями автомобилей.
или моделями автомобилей.
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
Вот карт, который мы вместе собрали.
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
Я за рулём, моя сестра
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
и мой лучший друг.
00:51
and one day,
13
35702
2123
Однажды отец пришёл домой,
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
мне тогда было около десяти лет,
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
и за ужином объявил,
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
что следующим нашим проектом станет робот.
01:05
A robot.
17
49674
1109
Робот!
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
Я был в восторге,
01:08
because at school,
19
53035
1590
потому что в школе
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
учился парень по имени Кевин,
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
который все время донимал меня,
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
так как я был
единственным евреем в классе.
единственным евреем в классе.
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
Я не мог дождаться начала проекта,
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
мне очень хотелось познакомить
Кевина с моим роботом. (Смех)
Кевина с моим роботом. (Смех)
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
(Механические звуки)
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
Но не о таком роботе говорил мой отец,
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
Его компания занималась хромированием,
01:43
and they had to move
28
87661
2176
и им приходилось перемещать
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
тяжёлые стальные детали
между баками с химикатами.
между баками с химикатами.
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
Отцу нужен был промышленный робот,
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
который мог бы
поднимать тяжёлые предметы.
поднимать тяжёлые предметы.
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
Но даже такого робота нам создать не удалось.
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
Мы работали над ним несколько лет,
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
но это были 1970 годы,
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
и технологии ещё не были
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
в свободном доступе.
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
Папе пришлось продолжать всё делать вручную,
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
и несколько лет спустя
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
ему диагностировали рак.
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
Тот робот, над которым мы работали,
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
мог бы не просто поднимать
тяжести вместо отца,
тяжести вместо отца,
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
но и уберечь его от контакта
с токсичными химикатами.
с токсичными химикатами.
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
Тогда он этого не понимал,
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
и заработал лейкемию.
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
Он умер в 45 лет.
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
Для меня это было ударом.
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
Я не смог забыть робота,
которого мы пытались создать.
которого мы пытались создать.
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
Я решил учиться конструированию,
и продолжить дело отца.
и продолжить дело отца.
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
Я поступил в университет Карнеги-Меллона,
и защитил докторскую по робототехнике.
и защитил докторскую по робототехнике.
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
С тех пор я изучаю роботов.
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
Я хочу рассказать вам о четырёх проектах,
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
связанных с роботами,
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
и о том, чему они меня научили.
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
В 1993 я был молодым профессором
университета Южной Калифорнии,
университета Южной Калифорнии,
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
я создавал свою лабораторию по робототехнике.
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
В тот же год был создан интернет.
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
Мои студенты рассказали
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
мне об этом открытии.
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
Это было невероятно.
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
Мы стали собирать идеи, и в тот же день
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
мы поняли, что можно создать
универсальный интерфейс,
универсальный интерфейс,
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
который позволит любому человеку
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
управлять роботом в нашей лаборатории.
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
Вместо создания робота-бойца,
или промышленного робота,
или промышленного робота,
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
мы создали клумбу,
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
посадили робота в её центр,
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
и назвали это «Телесад».
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
Мы прикрепили камеру
к зажиму, установленному
к зажиму, установленному
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
на руке робота,
и написали скрипты и программу,
и написали скрипты и программу,
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
с помощью которой любой
человек может подключиться
человек может подключиться
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
и, щёлкая на картинки на экране,
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
передвигать робота
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
и рассматривать сад.
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
Кроме того, мы создали программу,
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
которая позволяла удалённо поливать сад.
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
После нескольких поливов,
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
пользователям предлагалось
посадить семя.
посадить семя.
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
Это было инженерным проектом,
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
мы опубликовали несколько статей
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
по системному дизайну этого робота,
но он воспринимался больше
но он воспринимался больше
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
как предмет искусства.
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
Спустя год австрийский музей электроники
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
предложил установить наш Телесад
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
у себя в лобби.
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
Я горжусь тем, что проект оставался онлайн
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
24 часа в сутки в течение 9 лет.
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
Этим роботом управляло наибольшее
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
количество людей
в истории робототехники.
в истории робототехники.
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
Однажды
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
мне неожиданно позвонил
05:00
from a student,
91
285012
2015
студент,
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
который задал простой, но мудрый вопрос.
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
«Этот робот настоящий?»
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
Все остальные
не сомневались в его реальности,
не сомневались в его реальности,
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
и мы знали это, ведь мы над ним работали.
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
Но я понял, о чем он говорит,
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
ведь можно было разместить несколько
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
фотографий садовых цветов в системе так,
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
чтобы казалось, что есть робот,
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
даже если бы его на самом деле
не существовало.
не существовало.
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
Чем больше я об этом думал,
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
тем сложнее было доказать, что робот существует.
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
Как раз в это время я получил должность
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
в университете Беркли,
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
где я встретил Хьюберта Дрейфуса,
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
всемирно известного профессора философии.
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
Я рассказал ему эту историю, и он ответил:
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
«Это одна из древнейших и сложнейших проблем
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
философии. Она обращается к скептицизму
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
и работам Рене Декарта.
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
Это вопрос эпистемологии,
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
учения о том, как распознать правду».
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
Мы начали работать вместе
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
и создали новый термин: «телепистемология»,
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
учение о распознании правды на расстоянии.
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
Мы пригласили лучших художников, инженеров
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
и философов, чтобы они написали об этом,
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
и результаты нашей работы
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
собраны в этой книге.
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
Благодаря студенту, который усомнился в том,
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
в чем другие были уверенны,
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
я усвоил одну очень важную истину:
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
«Подкрепляй предположения фактами».
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
Второй проект, о котором я расскажу,
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
был следствием Телесада.
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
В процессе работы мои студенты увлеклись тем,
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
как люди взаимодействовали друг с другом
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
и что они делали в саду.
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
Мы задумались — что если вывести робота из сада
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
и поместить его в другую,
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
более интересную обстановку?
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
Например, отправить его на ужин
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
в Белый Дом. (Смех)
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
Нас больше интересовал дизайн системы
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
и пользовательский интерфейс, а не техника,
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
мы решили, что будет интереснее
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
вместо замены человека роботом,
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
заменить робота человеком.
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
Мы назвали это «Телеактёр».
07:21
We got a human,
140
425978
2032
Мы нашли девушку,
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
очень общительную и дружелюбную,
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
надели на неё шлем
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
оснащённый специальным оборудованием,
камерами и микрофонами,
камерами и микрофонами,
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
а в рюкзак встроили беспроводной интернет.
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
Мы поместили её в интересную ситуацию,
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
чтобы пользователи могли через Интернет
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
переживать то, что переживает она,
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
и видеть то, что видит она,
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
и самое главное — они моги участвовать,
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
взаимодействовать друг с другом,
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
чтобы влиять на её поступки
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
и передвижения,
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
и передавать свои идеи Телеактёру.
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
Нам представилась возможность
отправить Телеактёра
отправить Телеактёра
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
на вручение премии Вэбби в Сан Франциско.
[премия за лучшие интернет-проекты]
[премия за лучшие интернет-проекты]
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
В тот год ведущим был Сэм Дональдсон,
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
Перед началом шоу у меня было полминуты,
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
чтобы объяснить ему суть эксперимента,
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
я сказал: «Телеактёр
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
выйдет к Вам на сцену,
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
это новый экспериментальный проект,
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
люди следят за ней через интернет,
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
у неё установлены камеры и микрофоны,
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
а в ушах у неё наушники-передатчики,
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
и люди через интернет советуют ей,
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
что делать дальше».
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
А он ответил: «Погоди-ка,
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
ты только что описал меня». (Смех)
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
Ему понравилась наша идея,
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
и когда Телеактёр вышла на сцену,
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
она подошла и поцеловала его
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
прямо в губы. (Смех)
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
Мы были в шоке.
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
Никто не думал, что такое произойдёт.
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
Он молодец, крепко обнял её,
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
смотрелось это отлично.
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
Позже, когда мы убирали оборудование,
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
я спросил Телеактёра, как пользователи
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
решили, что она должна поцеловать Дональдсона.
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
Она ответила, что они не решали.
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
Когда она уже выходила на сцену,
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
они все ещё не могли решить, что ей делать,
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
так что она просто вышла и сделала то,
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
что показалось естественным. (Смех)
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
Её успех в тот вечер
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
был обусловлен её артистизмом.
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
Она доверилась своим инстинктам,
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
а я вынес ещё один важный урок:
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
«Не знаешь, что делать — импровизируй».
(Смех)
(Смех)
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
Третий проект вырос из моих переживаний
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
тех времён, когда отец лежал в больнице.
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
Он проходил лечение,
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
химиотерапию, а также другой тип,
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
брахитерапию, когда крошечные
радиоактивные частицы
радиоактивные частицы
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
внедряются в тело, чтобы
способствовать лечению опухоли.
способствовать лечению опухоли.
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
На схеме вы видите, как это происходит:
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
хирурги вставляют в тело иглы,
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
чтобы внедрить радиоактивные частицы,
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
и иглы все вставляются параллельно.
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
Часто бывает, что иглы
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
задевают чувствительные органы
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
и повреждают их,
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
приводя к травмам и побочным эффектам.
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
Мы со студентами задумались,
10:49
modify the system
205
633125
3485
можно ли изменить систему так,
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
чтобы иглы вставлялась под разными углами.
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
Мы создали модель и несколько
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
оптимизированных алгоритмов,
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
чтобы было видно, как можно избежать
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
поражения чувствительных органов,
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
при этом обработав радиацией опухоль.
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
Мы сотрудничали с докторами
Калифорнийского Университета
Калифорнийского Университета
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
и инженерами
из университета Джона Хопкинса.
из университета Джона Хопкинса.
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
Мы создали робота, основой строения
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
которого стали шарниры, которые позволили
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
иглам проникать в тело
под разными углами,
под разными углами,
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
на схеме видно,
что чувствительные органы не затронуты,
что чувствительные органы не затронуты,
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
и при этом иглы проникают в опухоль.
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
Оспорив убеждение,
что иглы должны быть параллельны,
что иглы должны быть параллельны,
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
этот проект преподал мне
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
ещё один важный урок:
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
преграды на пути можно обойти.
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
Четвёртый проект тоже относится к медицине.
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
Он развился из системы
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
«хирургический робот да Винчи».
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
Этот прибор доступен на широком рынке.
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
Он используется в более чем
2 000 больницах по всему миру.
2 000 больницах по всему миру.
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
Он позволяет хирургу
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
спокойно оперировать с помощью робота.
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
Многие мелкие действия в хирургии
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
довольно скучны и рутинны,
например, наложение швов,
например, наложение швов,
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
и сейчас они выполняются
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
под внимательным контролем хирурга.
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
Хирург постоянно сосредоточен.
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
Мы задались вопросом,
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
возможно ли запрограммировать робота так,
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
чтобы он мог сам выполнять мелкие задачи,
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
тем самым освободив хирургов
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
для более сложных хирургических действий,
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
а также сократить время операции,
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
научив робота действовать быстро.
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
Сложно обучить робота таким изящным действиям,
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
но мой коллега, Питер Аббель,
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
работающий в Беркли, разработал
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
систему обучения роботов
по определённому образцу.
по определённому образцу.
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
Он научил роботов водить вертолёты,
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
совершая невероятные воздушные трюки,
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
по образцу людей-пилотов.
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
У нас был один из этих роботов.
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
Мы с Питером и его студентами
приступили к работе
приступили к работе
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
и попросили хирурга продемонстрировать
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
определённую процедуру,
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
робот под руководством хирурга
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
совершает действие,
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
и мы записываем его движения.
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
Например, знак бесконечности.
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
Написание знака бесконечности.
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
Вот так выглядит написание
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
бесконечности, совершённое роботом,
13:39
those three examples.
260
803572
1174
эти три образца.
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
Если бы я сел за аппарат, у меня
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
получилось бы ещё хуже,
но всё же они кривоваты.
но всё же они кривоваты.
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
Мы записали эти образцы в базу данных,
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
затем проследили последовательность действий.
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
Сначала мы применили динамическую
деформацию шкалы времени
деформацию шкалы времени
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
с распознаванием речи, что позволило
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
временно выровнять образцы,
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
а дальше мы применили фильтр Кальмана,
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
технику из теории управления,
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
чтобы статистически проанализировать колебания
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
и вывести нужную траекторию, уменьшающую их.
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
То есть мы берём искажённые образцы,
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
созданные человеком, вычисляем
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
траекторию движения и создаём
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
последовательность действий робота.
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
Дальше мы тестируем её при помощи робота
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
и смотрим на результат.
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
Подгоняем движения с помощью техники
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
итеративного обучения.
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
Потом увеличиваем скорость.
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
Смотрим на результат, снова подгоняем скрипт
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
и снова смотрим на результат.
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
После нескольких попыток
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
мы получаем конечный результат.
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
Это конечная траектория движений,
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
выполняемая роботом со скоростью человека.
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
Эта выполнена в четыре раза быстрее человека.
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
В семь раз быстрее.
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
Вот работа робота в десять раз
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
превышающая скорость человека.
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
Мы сумели научить робота
выполнять такую тонкую работу,
выполнять такую тонкую работу,
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
как хирургическая процедура,
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
в 10 раз быстрее человека.
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
Благодаря постоянной проработке
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
и обучению, повторению действий,
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
этот проект вывел ещё один важный урок —
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
если хочешь добиться успеха,
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
придётся много тренироваться.
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
Этим четырём истинам я учился
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
у роботов много лет,
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
и со временем сфера робототехники
15:48
over time.
302
932121
2168
сильно эволюционировала.
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
Сегодня школьники могут создать робота,
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
которого нам с отцом сделать не удалось.
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
У меня есть дочь,
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
её зовут Одесса.
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
Ей восемь лет,
16:07
and she likes robots, too.
308
951682
2424
и она тоже любит роботов.
16:10
Maybe it runs in the family. (Laughter)
309
954106
2414
Наверное, это семейное. (Смех)
16:12
I wish she could meet my dad.
310
956520
3647
Я бы хотел познакомить её с моим отцом.
16:16
And now I get to teach her how things work,
311
960167
2900
Теперь я учу её, как устроен мир,
16:18
and we get to build projects together, and I wonder
312
963067
2772
мы вместе работаем над проектами.
16:21
what kind of lessons that she'll learn from them.
313
965839
4308
Интересно, чему она научится у роботов.
16:26
Robots are the most human
314
970147
2607
Роботы наиболее человечные
16:28
of our machines.
315
972754
2229
из всех механизмов.
16:30
They can't solve all of the world's problems,
316
974983
3085
Они не решат мировые проблемы,
16:33
but I think they have something important to teach us.
317
978068
4358
но они могут многому нас научить.
16:38
I invite all of you to think about the innovations
318
982426
3343
Я предлагаю всем вам
подумать о технологиях,
подумать о технологиях,
16:41
that you're interested in,
319
985769
2675
которые вам интересны,
16:44
the machines that you wish for,
320
988444
3216
о механизмах, о которых вы мечтаете,
16:47
and think about what they might be telling you,
321
991660
3169
подумайте о том, какой они несут смысл.
16:50
because I have a hunch
322
994829
2063
Я подозреваю,
16:52
that many of our technological innovations,
323
996892
2087
что многие наши высокие технологии,
16:54
the devices we dream about,
324
998979
2658
устройства нашей мечты,
16:57
can inspire us to be better humans.
325
1001637
3964
могут научить нас быть лучше.
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
Спасибо. (Аплодисменты)
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