TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
เคน โกลด์เบิร์ก (Ken Goldberg): 4 บทเรียนจากหุ่นยนต์ ในเรื่องการเป็นมนุษย์
Filmed:
Readability: 4.6
387,467 views
ยิ่งหุ่นยนต์เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรา เราควรต้องย้อนกลับมามองตัวเองในฐานะมนุษย์ด้วย ที่ TEDxBerkeley เคน โกลด์เบิร์ก แบ่งปันบทเรียน 4 ข้อที่เขาได้เรียนรู้จากการทำงานด้านหุ่นยนต์ (บันทึกจาก 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
ผมรู้ว่ามันออกจะฟังดูแปลก
00:18
but I think robots can inspire us
1
3052
3294
แต่ผมคิดว่าหุ่นยนต์ สามารถสร้างแรงบันดาลใจ
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
ให้เราเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
ผมโตขึ้นในเมืองเบธเลแฮม รัฐเพนซิลวาเนีย
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
แหล่งกำเนิดเหล็กเบธเลแฮม
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
พ่อของผมเป็นวิศวกร
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
ผมเติบโตขึ้นมา โดยมีพ่อคอยสอน
00:35
how things worked.
7
19614
1159
ว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
เราสร้างโปรเจคต่างๆ ด้วยกัน
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
เช่นจรวดของเล่น รถแข่งบังคับในราง
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
นี่คือรถโกคาร์ทที่เราสร้างด้วยกัน
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
และนั่นคือผมที่นั่งหลังพวงมาลัย
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
พร้อมด้วยพี่สาวและเพื่อนรักของผมในตอนนั้น
00:51
and one day,
13
35702
2123
แล้ววันหนึ่ง
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
พ่อกลับบ้าน ตอนนั้นผมอายุ 10 ขวบ
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
และบนโต๊ะอาหาร เขาก็ประกาศขึ้นว่า
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
โครงการต่อไปของเรา คือการสร้างหุ่นยนต์
01:05
A robot.
17
49674
1109
หุ่นยนต์นะครับ
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
ตอนนั้น ผมตื่นเต้นกับมันมาก
01:08
because at school,
19
53035
1590
เพราะที่โรงเรียน
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
มีเด็กเกเรคนหนึ่งชื่อเควิน
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
และเขาชอบแกล้งผม
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
เพียงเพราะผมเป็นเด็กชาวยิวคนเดียวในห้อง
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
ดังนั้นผมจึงแทบรอไม่ได้ที่จะเริ่มโปรเจคนี้
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
เพื่อที่ผมจะให้เควินได้เจอกับเจ้าหุ่นยนต์ของผม
(เสียงหัวเราะ)
(เสียงหัวเราะ)
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
(เสียงหุ่นยนต์)
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
แต่นั่นไม่ใช่หุ่นยนต์แบบที่พ่อคิดเอาไว้ในใจ
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
คือ เขาเป็นเจ้าของโรงงานชุบโครเมียม
01:43
and they had to move
28
87661
2176
และพวกเขาต้องการเคลื่อนย้าย
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
ชิ้นส่วนเหล็กหนักๆ จากถังน้ำยาเคมีถังหนึ่ง ไปอีกถังหนึ่ง
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
ดังนั้นพ่อจึงต้องการหุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบนี้
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
เพื่อให้มันยกของหนักๆ ได้
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
แต่พ่อผมก็ไม่ได้หุ่นยนต์แบบที่เขาต้องการเช่นกัน
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
พ่อและผมสร้างมันหลายปี
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
แต่นั่นมันเป็นในช่วงปี 1970
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
เทคโนโลยีที่พวกมือสมัครเล่นจะใช้ได้
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
ก็ยังไม่มีในตอนนั้น
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
ดังนั้น พ่อจึงต้องทำงานแบบนี้ด้วยมือต่อไปเรื่อยๆ
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
และ 2-3 ปีหลังจากนั้น
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
เขาถูกตรวจพบว่าเป็นมะเร็ง
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
เห็นไหมครับ สิ่งที่หุ่นยนต์ที่เราพยายามสร้าง
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
ได้บอกแก่พ่อ ไม่ใช่เรื่องเกี่ยวการยกของหนัก
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
แต่มันคือคำเตือนเกี่ยวกับการที่พ่อต้องสัมผัสสารพิษ
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
พ่อไม่ได้ตระหนักในตอนนั้น
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
เขาเป็นลูคิเมีย
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
และตายเมื่ออายุ 45 ปี
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
ผมเสียใจมาก
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
และผมไม่เคยลืมเรื่องหุ่นยนต์ที่พ่อกับผมพยายามสร้าง
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
ตอนผมเข้าเรียนมหาลัย ผมตัดสินใจเลือกเรียนวิศวกรรมศาสตร์ เหมือนพ่อ
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
ผมเรียนที่ คาร์เนกี้ เมลอน (Carnegie Mellon) และได้รับปริญญาเอกในสาขาหุ่นยนต์
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
ผมศึกษาเกี่ยวกับหุ่นยนต์ตั้งแต่นั้นมา
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
ดังนั้น สิ่งที่ผมจะเล่าให้คุณฟัง
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
คือโปรเจคหุ่นยนต์ 4 ตัว
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
และวิธีที่พวกมันสร้างแรงบันดาลใจให้ผม
เป็นมนุษย์ที่ดีขึ้น
เป็นมนุษย์ที่ดีขึ้น
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
เมื่อปี 1993 ผมเป็นศาสตราจารย์หนุ่มอยู่ที่ USC
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
และในตอนนั้นผมเพิ่งสร้างห้องปฏิบัติการ
หุ่นยนต์ของผมเอง
หุ่นยนต์ของผมเอง
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
และปีนั้นเป็นปีที่ เวิร์ลไวด์เว็บ เปิดตัว
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
ผมจำได้ว่านักเรียนของผม
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
เป็นคนบอกผมเรื่องนี้
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
และเราต่างก็พากันทึ่ง
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
เราเริ่มเล่นกับมัน และบ่ายวันนั้นเอง
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
เราก็ตระหนักว่าเราสามารถใช้วิธีเชื่อมต่อสากลแบบใหม่นี้
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
เพื่อให้ใครก็ตามบนโลก
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
ควบคุมหุ่นยนต์ในห้องปฏิบัติการของเราได้
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
ดังนั้น แทนที่จะให้พวกมันต่อสู้ หรือทำงานโรงงานหนักๆ
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
เราตัดสินใจสร้างสวนดอกไม้
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
เอาหุ่นยนต์ใส่ไว้ตรงกลาง
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
แล้วเราเรียกมันว่า สวนดอกไม้ทางไกล
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
เราติดกล้องไว้กับที่จับบนมือ
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
ของหุ่นยนต์ และเราเขียนสคริปต์
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
และซอฟท์แวร์พิเศษไว้ ที่ให้ทุกคนบนโลก สามารถเข้ามา
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
และด้วยการคลิ้กบนจอภาพ
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
พวกเขาสามารถสั่งให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ไปรอบๆ
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
และชมสวนดอกไม้ได้
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
เรายัง ติดตั้งซอฟท์แวร์แวร์อื่นๆ
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
ที่ยอมให้คุณเข้าไปมีส่วนร่วม ช่วยเรารดน้ำต้นไม้
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
จากระยะไกล และถ้าคุณรดน้ำมันเพียงไม่กี่ครั้ง
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
เราจะให้เมล็ดพันธุ์กับคุณเพื่อปลูกเอง
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
นี่เป็นโปรเจคหนึ่ง เป็นโปรเจคทางวิศวกรรม
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
และเราตีพิมพ์งานวิจัยเกี่ยวกับการออกแบบ
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
การออกแบบระบบ แต่เราก็คิดว่ามัน
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
เป็นศิลปะชิ้นหนึ่งด้วยเช่นกัน
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
หลังจากถูกสร้างขึ้นเพียงปีเดียว มันได้รับการเชิญ
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
จากพิพิธภัณฑ์ อาร์ส อิเล็คโทรนิคส์ (Ars Electronics Museum) ในออสเตรีย
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
เพื่อนำไปติดตั้งไว้ในล็อบบี้
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
ผมภูมิใจที่จะบอกว่ามันยังคงออนไลน์อยู่ที่นั่น
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
24 ชั่วโมงต่อวัน เป็นเวลาเกือบ 9 ปีมาแล้ว
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
หุ่นตัวนั้นถูกควบคุมโดยคนจำนวนมาก
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
กว่าหุ่นยนต์ตัวไหนๆ ในประวัติศาสตร์
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
ทีนี้ วันหนึ่ง
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
จู่ๆ ผมก็ได้รับโทรศัพท์
05:00
from a student,
91
285012
2015
จากนักเรียนคนหนึ่ง
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
ผู้ซึ่งถามคำถามง่ายๆ แต่ลึกซื้ง
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
เขาถามว่า "หุ่นยนต์ตัวนั้นมันมีอยู่จริงๆ หรือเปล่าครับ?"
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
ทุกคนคิดเอาเองว่ามันมีอยู่จริง
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
และเราก็รู้ว่ามันมีอยู่จริงเพราะเราสร้างมันกับมือ
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
แต่ผมเข้าใจสิ่งที่เขาถาม
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
เพราะมันก็เป็นไปได้ที่จะถ่ายรูปจำนวนมาก
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
ของดอกไม้ในสวน แล้วจัดเรียงมัน
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
ในระบบคอมพิวเตอร์ เพื่อให้มันดูเหมือนว่า
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
มันมีหุ่นยนต์อยู่ ทั้งที่มันไม่มีจริง
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
และยิ่งผมคิดเกี่ยวกับคำถามนี้มากเท่าไหร่
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
ผมก็ไม่สามารถหาคำตอบที่ดี ว่าเขาจะแยกมันออกได้อย่างไร
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
นั่นเป็นตอนช่วงที่ผมได้รับเสนอตำแหน่ง
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
ที่เบิร์กลีย์แห่งนี้
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
เมื่อผมมาถึง ผมพยามหาตัว ฮิวเบิร์ต ดรายฟัส (Hubert Dreyfus)
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
ผู้ซึ่งเป็นศาสตราจารย์ด้านปรัชญาชื่อก้องโลก
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
ผมเล่าให้เขาฟังเกี่ยวกับเรื่องนี้ และเขาพูดว่า
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
"นี่คือหนึ่งในปัญหาหลัก ที่เก่าแก่ที่สุด
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
ในวิชาปรัชญา มันย้อนไปถึงสมัยของกลุ่มวิมตินิยม (Skeptics),
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
จนถึงสมัย เดอคาร์ท (Descartes)
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
นี่คือปัญหาในสาขาญาณวิทยา
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
การศึกษาว่าเราจะรู้ได้อย่างไรว่าบางอย่างมีอยู่จริง"
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
ดังนั้น เขาและผมจึงเริ่มร่วมงานกัน
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
เราตั้งศัพท์ใหม่ โทรญาณวิทยา (telepistemology)
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
การศึกษาของความรู้จากระยะไกล
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
เราได้เชิญศิลปิน วิศวกร
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
และนักปราชญ์ชั้นนำ มาเพื่อเขียนเรียงความเกี่ยวกับสิ่งนี้
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
และผลที่ได้ ถูกรวบรวมไว้ในหนังสือเล่มนี้
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
จากสำนักพิมพ์ MIT
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
ดังนั้น ต้องขอบคุณนักเรียนคนนั้นที่สงสัย
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
ในสิ่งที่คนอื่นๆ ทึกทักเอาเองว่าเป็นจริง
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
โปรเจคนี้สอนผมบทเรียนสำคัญเกี่ยวกับชีวิต
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
ซึ่งก็คือ จงสงสัยสมมุติฐานทั้งหลาย
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
โปรเจคที่สองที่ผมจะเล่าให้คุณฟัง
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
เกิดขึ้นมาจาก สวนดอกไม้ทางไกล
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
ในขณะที่มันกำลังทำงานอยู่ นักเรียนของผมและตัวผมนั้นสนใจ
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
ว่าผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
และพวกเขาทำอะไรกับสวนดอกไม้
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
เราจึงเริ่มคิดว่า ถ้าหุ่นยนต์สามารถออกจาก
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
สวนดอกไม้ แล้วออกไปยัง
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
สภาวะแวดล้อมอื่นๆ ที่น่าสนใจยิ่งขึ้นล่ะ?
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
เช่น ถ้ามันเข้าไปในงานเลี้ยงอาหารเย็น
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
ที่ทำเนียบขาวล่ะ? (เสียงหัวเราะ)
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
เพราะตอนนั้นเราสนใจในเรื่องการออกแบบระบบ
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
และการติดต่อกับผู้ใช้มากกว่าในเรื่องฮาร์ดแวร์
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
เราตัดสินใจกันว่า
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
แทนที่จะให้หุ่นยนต์แทนตัวมนุษย์เพื่อไปงานปาร์ตี้
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
เราจะให้มนุษย์ทำหน้าที่แทนหุ่นยนต์
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
เราเรียกมันว่า นักแสดงทางไกล
07:21
We got a human,
140
425978
2032
เราให้มนุษย์
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
ใครบางคนที่ชอบสังสรรค์ และชอบเข้าสังคม
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
และเธอถูกให้สวมชุดที่มีหมวก
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
ที่ติดตั้งเครื่องมือหลายชนิด กล้อง ไมโครโฟน
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
และเป้หลังที่มีการเชื่อมต่อสัญญาณอินเตอร์เนตไร้สาย
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
แนวคิดก็คือ เธอจะไปยังสภาพแวดล้อมที่น่าสนใจและห่างไกล
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
และจากนั้น โดยผ่านทางอินเตอร์เนต
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
ผู้คนสามารถได้รับประสบการณ์เช่นเดียวกับที่เธอได้รับ
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
พวกเขาจะได้เห็นสิ่งที่เธอเห็น
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
แต่ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น คือ พวกเขาจะได้มีส่วนร่วม
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
โดยการมีปฏิสัมพันธ์กัน
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
และเสนอความเห็นว่าเธอควรจะทำอะไรต่อไป
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
และเธอควรจะไปไหน
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
และสื่อสารสิ่งเหล่านั้นไปยังนักแสดงทางไกล
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
เรามีโอกาสที่จะนำนักแสดงทางไกล
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
ไปยังงานประกาศรางวัลเว็บบี (Webby Awards)
ในซานฟรานซิสโก
ในซานฟรานซิสโก
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
และในปีนั้น แซม โดแนลสัน (Sam Donaldson) ได้เป็นพิธีกร
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
ก่อนที่ม่านจะเปิดขึ้น ผมมีเวลา 30 วินาที
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
เพื่ออธิบายให้คุณโดแนลสันฟังว่าเราจะทำอะไร
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
และผมกล่าวว่า " นักแสดงทางไกล
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
กำลังจะเป็นพิธีกรคู่กับคุณบนเวที
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
และนี่เป็นโปรเจคการทดลองใหม่
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
และผู้คนจำนวนมากกำลังดูเธออยู่บนหน้าจอ
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
และเธอมีกล้อง
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
มีไมโครโฟน และหูฟังอยู่ในหู
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
และผู้คนจำนวนมาก จะให้คำแนะนำ
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
ว่าเธอควรทำอะไรต่อไป ผ่านทางระบบเครือข่าย"
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
และเขากล่าวว่า "เดี๋ยวก่อนนะ
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
นั่นเหมือนงานของผมเลยนี่" (เสียงหัวเราะ)
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
เขาชอบแนวคิดนี้
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
และเมื่อนักแสดงระยะไกลเดินขึ้นสู่เวที
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
เธอเดินตรงไปหาเขา และเธอจูบเขานานทีเดียว
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
บนริมฝีปากเสียด้วย (เสียงหัวเราะ)
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
พวกเราประหลาดใจมาก
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
เราไม่คิดว่าสิ่งนี้จะเกิดขึ้น
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
และเขาตอบสนองได้ดีมาก เขากอดเธอครั้งใหญ่เป็นการตอบแทน
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
และมันออกมาดูดีมาก
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
แต่คืนนั้น ระหว่างที่เรากำลังเก็บของกลับ
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
ผมถามนักแสดงทางไกล ว่าเหล่าผู้กำกับทางไกล
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
ตัดสินใจกันอย่างไรว่าจะให้เธอจูบ แซม โดแนลสัน
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
และเธอกล่าวว่า พวกเขาไม่ได้บอกให้ทำ
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
เธอเล่าว่า ตอนที่เธอกำลังจะก้าวขึ้นเวที
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
เหล่าผู้กำกับทางไกลยังมัวแต่เถียงกันอยู่ว่าจะให้ทำอะไร
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
ดังนั้นเธอเลยเดินขึ้นบนเวลาแล้วทำ
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
ในสิ่งที่รู้สึกเป็นธรรมชาติมากที่สุด (เสียงหัวเราะ)
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
ดังนั้น ความสำเร็จของนักแสดงทางไกลคืนนั้น
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
เป็นเพราะเธอเป็นนักแสดงที่ยอดเยี่ยม
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
เธอรู้ว่าเมื่อไหร่ควรเชื่อสัญชาตญาณ
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
และโปรเจคนั้นสอนผมบทเรียนชีวิตอีกบทหนึ่ง
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
ซึ่งก็คือ ถ้าคุณกำลังลังเล ให้ด้นสด (เสียงหัวเราะ)
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
ทีนี้ โปรเจคที่สาม ผุดขึ้นจาก
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
ประสบการณ์ของผม เมื่อตอนที่พ่ออยู่ในโรงพยาบาล
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
เขาได้รับการรักษา
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
โดยเคมีบำบัด และมีการรักษาที่เกี่ยวเนื่องด้วย
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
ซึ่งเรียกว่า การฝังแร่กัมมันตรังสี ซึ่งเม็ดกัมมันตรังสีเล็กๆ
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
จะถูกนำไปฝังไว้ในร่างกายเพื่อรักษาเนื้อร้าย
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
และวิธีทำก็คือ
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
ศัลยแพทย์แทงเข็มหลายๆ เข็มเข้าไปในร่างกาย
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
เพื่อฉีดเม็ดกัมมันตรังสีเข้าไป
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
และเข็มเหล่านี้ แทงเข้าไปในทิศทางขนานกัน
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
ดังนั้น มันเป็นปกติ ถ้าเข็มบางเล่ม
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
จะแทงไปโดนอวัยวะสำคัญ และผลที่ตามมาคือ
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
เข็มทำลายอวัยวะเหล่านั้น ซึ่งสร้างความเสียหาย
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
และนำไปสู่การบาดเจ็บและสร้างผลข้างเคียง
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
ดังนั้น นักเรียนของผมและตัวผม จึงคิดกันว่า
10:49
modify the system
205
633125
3485
ถ้าเราปรับปรุงระบบ
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
เพื่อให้เหล่าเข็มทิ่มมาจากหลายๆ ทิศทางหล่ะ?
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
ดังนั้น เราจำลองสิ่งนี้ และพัฒนา
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
ระเบียบวิธีคิดที่หาทางที่ให้ผลดีที่สุด และเราจำลองมัน
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
เราสามารถแสดงให้เห็นได้ว่า เราสามารถเลี่ยง
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
อวัยวะที่ละเอียดอ่อน และยังครอบคลุม
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
เนื้องอกไว้ด้วยรังสีได้ครบถ้วน
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
ดังนั้น เราจึงทำงานร่วมกับเหล่าแพทย์ที่ UCSF
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
และวิศวกรที่ จอห์น ฮอปกินส์ (John Hopkins)
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
เรากำลังสร้างหุ่นยนต์ที่
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
ออกแบบมาเป็นพิเศษ และมีข้อต่อจำนวนมาก ที่ทำให้
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
เข็มสามารถแทงเข้าไปในแง่มุมต่างๆ กันไม่จำกัด
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
และคุณจะเห็นได้ว่า เหล่าเข็มสามารถเลี่ยงอวัยวะสำคัญ
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
และยังไปถึงจุดหมายที่ต้องการไปได้
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
ดังนั้น โดยการตั้งข้อสงสัยสมมุติฐานที่ว่า เข็มทั้งหมด
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
ต้องขนานกัน โปรเจคนี้สอนผม
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
ถึงบทเรียนสำคัญว่า
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
เมื่อเส้นทางของคุณถูกขวางกั้น จงหักมุม
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
และโปรเจคสุดท้ายก็เกี่ยวกับหุ่นยนต์ด้านการแพทย์เช่นกันครับ
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
นี่คือสิ่งที่ต่อยอดมาจากระบบที่มีชื่อว่า
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
หุ่นยนต์ผ่าตัด ดาวินชี
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
และนี่เป็นอุปกรณ์ที่จำหน่ายเชิงพาณิชย์แล้ว
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
มันถูกใช้ในโรงพยาบาลกว่า 2000 แห่งทั่วโลก
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
แนวคิดคือมันสามารถให้ศัลยแพทย์
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
ผ่าตัดอย่างสบายในสภาพแวดล้อมของเขา
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
แต่หน้าที่ย่อยๆ อื่นๆ ในการผ่าตัด
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
เป็นหน้าที่ซ้ำๆ ที่น่าเบื่อ เช่น การเย็บแผล
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
และในปัจจุบันนี้ ทุกอย่างถูกทำ
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
ภายใต้การควบคุมอย่างใกล้ชิดของศัลยแพทย์
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
ดังนั้นศัลยแพทย์จึงเกิดความล้าในระยะยาว
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
เราจึงคิดว่า
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
ถ้าเราตั้งโปรแกรมให้หุ่นยนต์
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
ทำงานยิบย่อยเหล่านี้แทนหล่ะ
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
และนั่นจะช่วยให้ศัลยแพทย์สามารถมีสมาธิ
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
กับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในการผ่าตัดได้
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
และจะช่วยร่นเวลาการผ่าตัดให้สั้นลง
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
ถ้าเราทำให้หุ่นยนต์ทำงานเหล่านี้ให้เร็วยิ่งขึ้น
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
ทีนี้ มันยากที่จะโปรแกรมหุ่นยนต์ให้ทำงานละเอียดแบบนี้
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
แต่เพื่อนร่วมงานของผม ปีเตอร์ แอบบีล (Pieter Abbeel)
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
ซึ่งอยู่ที่เบิร์กลีย์ ได้พัฒนา
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
เทคนิคใหม่สำหรับสอนหุ่นยนต์ให้เรียนตามตัวอย่าง
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
เขาสอนหุ่นยนต์ให้ขับเฮลิคอปเตอร์
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
และทำท่าผาดแผลงได้อย่างงดงาม และน่าเหลือเชื่อ
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
โดยการดูการบินของคนเก่งๆ
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
ดังนั้น เราจึงเอาหุ่นยนต์แบบนี้มาตัวหนึ่ง
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
เราร่วมงานกับปีเตอร์และนักเรียนของเขา
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
และเราขอให้ศัลยแพทย์
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
ทำงานสักอย่าง ด้วยหุ่นยนต์
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
สิ่งที่เราทำคือ เราขอให้ศัลยแพทย์
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
ทำงานสักอย่าง ด้วยหุ่นยนต์
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
แล้วเราก็บันทึกการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
นี่เป็นตัวอย่างครับ ผมจะใช้รูปเลขแปด
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
การเขียนเส้นทางเป็นรูปเลขแปด เป็นตัวอย่าง
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
มันออกหน้าตาเป็นอย่างนี้ครับ เมื่อหุ่นยนต์
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
นี่คือหน้าตาเส้นทางของหุ่นยนต์
13:39
those three examples.
260
803572
1174
สามตัวอย่างนั่น
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
นี่มันดีกว่าการให้มือใหม่
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
อย่างผมทำ แต่มันยังสั่น และไม่แม่น
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
ดังนั้นเราจึงบันทึกข้อมูลตัวอย่างเหล่านี้
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
แล้วก็ค่อยๆ ดูในแต่ละขั้นตอน
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
ขั้นแรก เราใช้เทคนิคที่เรียกว่า ไดนามิกไทม์วอร์ปปิง
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
จากสาขาด้านการรู้จำเสียงพูด และนี่ทำให้เรา
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
สามารถจัดเรียงทุกตัวอย่างได้
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
และจากนั้นเราใช้ตัวกรองคาลแมน (Kalman filter)
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
เทคนิคจากทฤษฎีการควบคุม ที่ทำให้
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
เราวิเคราะห์สัญญาณรบกวนได้ในทางสถิติ
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
และคัดเอาเฉพาะทางเดินที่ต้องการที่รวมอยู่ในนั้นออกมา
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
ทีนี้ สิ่งที่เราทำคือ เราเอา
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
การสาธิตจากมนุษย์หลายๆ ครั้ง ซึ่งเต็มไปด้วยสัญญาณรบกวน และความไม่สมบูรณ์
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
เราดึงเฉพาะส่วนที่เป็นทางเดินที่เราต้องการ
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
และส่วนที่ใช้ในการควบคุม สำหรับหุ่นยนต์
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
และเราสั่งให้หุ่นยนต์ทำงาน
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
เราสังเกตสิ่งที่เกิดขึ้น
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
จากนั้นก็ปรับตัวควบคุมต่างๆ ด้วยเทคนิค
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
ที่เรียกว่าการควบคุมแบบเรียนรู้ซ้ำ
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
จากนั้น เราเพิ่มความเร็วขึ้นอีกเล็กน้อย
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
เราสังเกตผล และปรับแต่งตัวควบคุมอีกที
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
แล้วก็สังเกตสิ่งที่เกิดขึ้น
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
เราทำแบบนี้หลายๆ รอบ
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
และนี่คือผลที่ได้
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
นั่นคือเส้นทางเดินที่ต้องการ
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
นี่คือหุ่นยนต์กำลังเคลื่อนไหวด้วยความเร็วของมนุษย์
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
และนี่คือที่ความเร็ว 4 เท่าของมนุษย์
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
นี่คือ ที่ความเร็ว 7 เท่า
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
และนี่ คือหุ่นยนต์ทำงานที่ความเร็ว 10 เท่า
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
ของมนุษย์
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
เราสามารถทำให้หุ่นยนต์ทำงานละเอียดอ่อน
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
ดังเช่นงานย่อยๆ ในการผ่าตัด
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
ที่ความเร็ว 10 เท่าของมนุษย์
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
โปรเจคนี้ เนื่องจากมันเกี่ยวข้องกับการฝึกฝน
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
และเรียนรู้ ที่จะทำบางอย่าง ครั้งแล้วครั้งเล่า
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
โปรเจคนี้ก็ให้บทเรียนบทหนึ่ง นั่นก็คือ
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
ถ้าคุณอยากทำอะไรให้เก่งๆ
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
ไม่มีอะไรดีกว่าการฝึก ฝึก และฝึก
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
นี่คือสี่บทเรียนที่ผมได้เรียนรู้
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
จากหุ่นยนต์ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
และสาขาด้านหุ่นยนต์ ได้พัฒนามาขึ้นมาก
15:48
over time.
302
932121
2168
ตลอดเวลาที่ผ่านมา
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
ทุกวันนี้ นักเรียนม.ปลาย สามารถสร้างหุ่นยนต์
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
เช่นเดียวกับหุ่นต์ในอุตสาหกรรมที่พ่อและผมพยายามจะสร้าง
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
และตอนนี้ ผมมีลูกสาวคนหนึ่ง
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
ชื่อ โอเดสซา
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
เธออายุ 8 ขวบแล้ว
16:07
and she likes robots, too.
308
951682
2424
และเธอชอบหุ่นยนต์เสียด้วย
16:10
Maybe it runs in the family. (Laughter)
309
954106
2414
บางทีมันอาจเป็นพันธุกรรมนะครับ (เสียงหัวเราะ)
16:12
I wish she could meet my dad.
310
956520
3647
ผมอยากให้เธอได้เจอกับพ่อของผม
16:16
And now I get to teach her how things work,
311
960167
2900
ตอนนี้ผมมีโอกาสสอนให้เธอรู้ว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร
16:18
and we get to build projects together, and I wonder
312
963067
2772
เราได้ทำโปรเจคต่างๆ ร่วมกัน และผมก็อยากรู้ว่า
16:21
what kind of lessons that she'll learn from them.
313
965839
4308
เธอจะได้บทเรียนอะไรจากโปรเจคเหล่านี้บ้าง
16:26
Robots are the most human
314
970147
2607
หุ่นยนต์ คือสิ่งที่ใกล้เคียงมนุษย์มากที่สุด
16:28
of our machines.
315
972754
2229
ท่ามกลางเครื่องจักรที่เราสร้างขึ้น
16:30
They can't solve all of the world's problems,
316
974983
3085
มันไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างบนโลกนี้
16:33
but I think they have something important to teach us.
317
978068
4358
แต่ผมคิดว่ามันมีบางสิ่งที่สำคัญที่สอนเรา
16:38
I invite all of you to think about the innovations
318
982426
3343
ผมขอเชิญทุกท่านให้ลองคิดเกี่ยวกับนวัตกรรมต่างๆ
16:41
that you're interested in,
319
985769
2675
ที่คุณสนใจ
16:44
the machines that you wish for,
320
988444
3216
จักรกลที่คุณอยากได้
16:47
and think about what they might be telling you,
321
991660
3169
และลองคิดว่ามันจะสอนอะไรแก่คุณ
16:50
because I have a hunch
322
994829
2063
เพราะผมมีลางสังหรณ์ว่า
16:52
that many of our technological innovations,
323
996892
2087
หลายนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี
16:54
the devices we dream about,
324
998979
2658
อุปกรณ์ที่เราฝันถึง
16:57
can inspire us to be better humans.
325
1001637
3964
จะสร้างแรงบันดาลใจให้เราเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
ขอบคุณครับ (เสียงปรบมือ)
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