TEDWomen 2010
Cynthia Breazeal: The rise of personal robots
Cynthia Breazeal: Kişisel robotların yükselişi
Filmed:
Readability: 4.4
1,201,057 views
Yüksek lisans öğrencisi Cynthia Breazeal robotları Mars'ta kullanmamıza rağmen neden kendi oturma odamızda kullanmadığımızı merak etti. Bunun için anahtar noktanın robotlara insanlarla iletişim kurmasını öğretmek olduğunu fark etti. O şimdi hayalinde yarattığı öğrenebilen, öğreten ve oynayan robotları yapıyor. Çocuklar için geliştirilen yeni interaktif bir oyunun vidyosunu izlemek için bekleyin.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Ever since I was a little girl
0
0
3000
Çocukluğumda
00:18
seeing "Star Wars" for the first time,
1
3000
2000
"Star Wars"u ilk defa gördüğümden beri,
00:20
I've been fascinated by this idea
2
5000
2000
kişisel robotlar fikrinden
00:22
of personal robots.
3
7000
2000
hep etkilenmişimdir.
00:24
And as a little girl,
4
9000
2000
Ve küçük bir kızken,
00:26
I loved the idea of a robot that interacted with us
5
11000
2000
insanlarla yardımsever, güvenilir bir dost gibi
00:28
much more like a helpful, trusted sidekick --
6
13000
3000
etkileşim içinde olan robot fikrini hep sevmişimdir --
00:31
something that would delight us, enrich our lives
7
16000
2000
bizi mutlu eden, hayatımızı zenginleştiren
00:33
and help us save a galaxy or two.
8
18000
3000
ve bize birkaç galaksiyi kurtarmamızda yardımcı olan birşey.
00:37
I knew robots like that didn't really exist,
9
22000
3000
Böyle robotların olmadığını biliyordum,
00:40
but I knew I wanted to build them.
10
25000
2000
ama onları yapmak istediğimi de.
00:42
So 20 years pass --
11
27000
2000
20 yıl geçti --
00:44
I am now a graduate student at MIT
12
29000
2000
Şu an MIT'de öğrenciyim
00:46
studying artificial intelligence,
13
31000
2000
ve yapay zeka üzerine çalışıyorum,
00:48
the year is 1997,
14
33000
2000
yıllardan 1997,
00:50
and NASA has just landed the first robot on Mars.
15
35000
3000
ve NASA Mars'a ilk robotu indirdi.
00:53
But robots are still not in our home, ironically.
16
38000
3000
Fakat işe bakın ki robotlar hala evlerimize girmediler.
00:56
And I remember thinking about
17
41000
2000
Ve ben bunun neden böyle olduğuyla ilgili
00:58
all the reasons why that was the case.
18
43000
2000
sebepleri düşündüğümü hatırlıyorum.
01:00
But one really struck me.
19
45000
2000
Bunlardan biri beni çok etkiledi.
01:02
Robotics had really been about interacting with things,
20
47000
3000
Robotik hep birşeylerle etkileşim içinde olmakla ilgili omuştur,
01:05
not with people --
21
50000
2000
insanlar dışında --
01:07
certainly not in a social way that would be natural for us
22
52000
2000
tabii ki bize normal gelen sosyal bir şekilde değil
01:09
and would really help people accept robots
23
54000
2000
ki böyle birşey insanların robotların günlük hayatımıza girmesini
01:11
into our daily lives.
24
56000
2000
kabul etmesine yardımcı olurdu.
01:13
For me, that was the white space; that's what robots could not do yet.
25
58000
3000
Benim için bu, robotların henüz eksik olduğu bir noktaydı.
01:16
And so that year, I started to build this robot, Kismet,
26
61000
3000
O sene bir robot yapmaya başladım, Kısmet,
01:19
the world's first social robot.
27
64000
3000
Dünya'nın ilk sosyal robotu.
01:22
Three years later --
28
67000
2000
Üç yıl sonra --
01:24
a lot of programming,
29
69000
2000
çok uzun süren programlama,
01:26
working with other graduate students in the lab --
30
71000
2000
diğer öğrencilerle laboratuvarda yapılan çalışmalar --
01:28
Kismet was ready to start interacting with people.
31
73000
2000
Kismet insanlarla etkileşime hazırdı.
01:30
(Video) Scientist: I want to show you something.
32
75000
2000
(Vidyo) Biliminsanı: Size birşey göstermek istiyorum.
01:32
Kismet: (Nonsense)
33
77000
2000
Kismet: (Mantıksız).
01:34
Scientist: This is a watch that my girlfriend gave me.
34
79000
3000
Biliminsanı: Bu benim kız arkadaşımın bana verdiği bir saat.
01:37
Kismet: (Nonsense)
35
82000
2000
Kismet: (Mantıksız).
01:39
Scientist: Yeah, look, it's got a little blue light in it too.
36
84000
2000
Biliminsanı: Evet, bak, içinde birde mavi bir ışık var.
01:41
I almost lost it this week.
37
86000
3000
Bu hafta onu nerdeyse kaybediyordum.
01:44
Cynthia Breazeal: So Kismet interacted with people
38
89000
3000
Cynthia Breazeal: Kismet insanlarla bu şekilde
01:47
like kind of a non-verbal child or pre-verbal child,
39
92000
3000
konuşmayı bilmeyen yada yeni öğrenen bir çocuk gibi iletişim kurdu,
01:50
which I assume was fitting because it was really the first of its kind.
40
95000
3000
bu ona çok uygundu çünkü o türünün gerçekten de ilk örneğiydi.
01:53
It didn't speak language, but it didn't matter.
41
98000
2000
Bir dili konuşmuyordu ama bu önemli değildi.
01:55
This little robot was somehow able
42
100000
2000
Bu küçük robot bir şekilde
01:57
to tap into something deeply social within us --
43
102000
3000
içimizdeki o derin sosyal duyguya dokunmayı başarıyordu.
02:00
and with that, the promise of an entirely new way
44
105000
2000
Ve bu şekilde robotlarla iletişim kurmanın
02:02
we could interact with robots.
45
107000
2000
yepyeni bir yolu vaad ediliyordu.
02:04
So over the past several years
46
109000
2000
Geçtiğimiz birkaç yıl içerisinde
02:06
I've been continuing to explore this interpersonal dimension of robots,
47
111000
2000
robotlarla insanlar arasındaki bu ilişkiyi inceledim,
02:08
now at the media lab
48
113000
2000
ve şimdi medya laboratuvarında
02:10
with my own team of incredibly talented students.
49
115000
2000
kendi takımımdaki inanılmaz yetenekli öğrencilerle birlikte çalışmaya devam ediyorum.
02:12
And one of my favorite robots is Leonardo.
50
117000
3000
Favori robotlarımdan biri Leonardo.
02:15
We developed Leonardo in collaboration with Stan Winston Studio.
51
120000
3000
Leonardoyu Stan Winston stüdyosuyla birlikte geliştirdik.
02:18
And so I want to show you a special moment for me of Leo.
52
123000
3000
Ve şimdi size Leo'nun benim için özel bir anını göstermek istiyorum.
02:21
This is Matt Berlin interacting with Leo,
53
126000
2000
Leo ile iletişim içinde olan Matt Berlin,
02:23
introducing Leo to a new object.
54
128000
2000
Leo'ya yeni bir nesneyi tanıtıyor.
02:25
And because it's new, Leo doesn't really know what to make of it.
55
130000
3000
Ve yeni olduğu için Leo bu nesneyle ne yapacağını bilemiyor.
02:28
But sort of like us, he can actually learn about it
56
133000
2000
Ama bizim gibi, Matt'in tepkisini izleyerek
02:30
from watching Matt's reaction.
57
135000
3000
hakkında birşeyler öğrenebilir.
02:33
(Video) Matt Berlin: Hello, Leo.
58
138000
2000
(Video) Matt Berlin: Merhaba, Leo.
02:38
Leo, this is Cookie Monster.
59
143000
3000
Leo, bu kurabiye canavarı.
02:44
Can you find Cookie Monster?
60
149000
3000
Kurabiye Canavarı'nı bulabilirmisin?
02:52
Leo, Cookie Monster is very bad.
61
157000
3000
Leo, Kurabiye Canavarı çok kötü.
02:56
He's very bad, Leo.
62
161000
2000
O çok kötü, Leo.
03:00
Cookie Monster is very, very bad.
63
165000
3000
Kurabiye Canavarı çok çok kötü.
03:07
He's a scary monster.
64
172000
2000
O korkunç bir canavar.
03:09
He wants to get your cookies.
65
174000
2000
Senin kurabiyelerini almak istiyor.
03:12
(Laughter)
66
177000
2000
(Gülüşmeler)
03:14
CB: All right, so Leo and Cookie
67
179000
3000
CB: Tamam, Leo ve Kurabiye
03:17
might have gotten off to a little bit of a rough start,
68
182000
2000
zor bi başlangıç yapmış olabilirler,
03:19
but they get along great now.
69
184000
3000
ama şimdi araları çok iyi.
03:22
So what I've learned
70
187000
2000
Bu sistemleri oluştururken
03:24
through building these systems
71
189000
2000
öğrendim ki
03:26
is that robots are actually
72
191000
2000
robotlar aslında
03:28
a really intriguing social technology,
73
193000
2000
çok etkileyici soyal bir teknolojiymişler.
03:30
where it's actually their ability
74
195000
2000
Aslında onların
03:32
to push our social buttons
75
197000
2000
bizim sosyal yanımıza dokunabilme
03:34
and to interact with us like a partner
76
199000
2000
ve bizimle bir arkadaş gibi ilişki kurabilme yetenekleri
03:36
that is a core part of their functionality.
77
201000
3000
onların temel işlevlerinden biri.
03:39
And with that shift in thinking, we can now start to imagine
78
204000
2000
Ve bu farklı düşünce şekliyle şimdi robotlar için
03:41
new questions, new possibilities for robots
79
206000
3000
yeni sorular, yeni olasılıklar üzerinde
03:44
that we might not have thought about otherwise.
80
209000
3000
düşünmeye başlayabiliriz.
03:47
But what do I mean when I say "push our social buttons?"
81
212000
2000
Peki ben "sosyal yanımıza dokunuyor" derken ne söylemek istiyorum?
03:49
Well, one of the things that we've learned
82
214000
2000
Öğrendiğimiz şeylerden bir tanesi,
03:51
is that, if we design these robots to communicate with us
83
216000
2000
eğer bu robotları bizimle iletişim kurmaları için dizayn edersek,
03:53
using the same body language,
84
218000
2000
insanların kullandığı aynı vücut dilini,
03:55
the same sort of non-verbal cues that people use --
85
220000
2000
ve aynı şekildeki sözsüz ifadeleri kullanarak --
03:57
like Nexi, our humanoid robot, is doing here --
86
222000
3000
bizim insancıl robotumuz Nexi'nin yaptığı gibi --
04:00
what we find is that people respond to robots
87
225000
2000
bulduğumuz şey insanların robotlara, insanlara verdikleri tepkiye
04:02
a lot like they respond to people.
88
227000
2000
çok benzer bir şekilde tepki vermeleriydi.
04:04
People use these cues to determine things like how persuasive someone is,
89
229000
3000
İnsanlar bu tepkileri kullanarak birisinin ne kadar ikna edici,
04:07
how likable, how engaging,
90
232000
2000
ne kadar sevilebilir, ne kadar çekici,
04:09
how trustworthy.
91
234000
2000
ne kadar güvenilir olduğuna karar verirler.
04:11
It turns out it's the same for robots.
92
236000
2000
Aynı şey robotlar içinde geçerli.
04:13
It's turning out now
93
238000
2000
Şu anlaşılıyorki
04:15
that robots are actually becoming a really interesting new scientific tool
94
240000
3000
robotlar insan davranışını anlamak için çok ilginç bilimsel bir araç
04:18
to understand human behavior.
95
243000
2000
haline geliyorlar.
04:20
To answer questions like, how is it that, from a brief encounter,
96
245000
3000
Nasıl oluyorda kısa bir karşılaşmadan sonra bir insanın ne kadar
04:23
we're able to make an estimate of how trustworthy another person is?
97
248000
3000
güvenilir olduğunu tahmin edebiliyoruz gibi soruları yanıtlamak için.
04:26
Mimicry's believed to play a role, but how?
98
251000
3000
Mimicry bir rol yaptığına inandı, ama nasıl?
04:29
Is it the mimicking of particular gestures that matters?
99
254000
3000
Önemli olan belirli davranışların taklit edilmesi miydi?
04:32
It turns out it's really hard
100
257000
2000
İnsanları izleyerek bunu anlamak yada bunu
04:34
to learn this or understand this from watching people
101
259000
2000
öğrenmek çok zor çünkü biz insanlarla iletişim kurarken
04:36
because when we interact we do all of these cues automatically.
102
261000
3000
herşeyi otomatik olarak yaparız.
04:39
We can't carefully control them because they're subconscious for us.
103
264000
2000
Yaptıklarımızı dikkatlice kontrol edemeyiz çünkü onlar bilinç altından gelir.
04:41
But with the robot, you can.
104
266000
2000
Ama robotlarla bunu yapabiliriz.
04:43
And so in this video here --
105
268000
2000
Burda gördüğünüz vidyodaki gibi --
04:45
this is a video taken from David DeSteno's lab at Northeastern University.
106
270000
3000
bu vidyo Northeastern üniversitesi'nde David DeSteno'nun laboratuvarında çekildi.
04:48
He's a psychologist we've been collaborating with.
107
273000
2000
David DeSteno birlikte çalıştığımız bir psikolog.
04:50
There's actually a scientist carefully controlling Nexi's cues
108
275000
3000
Aradığımız cevaba ulaşmak için
04:53
to be able to study this question.
109
278000
3000
Nexi'nin hareketlerini çok dikkatlice inceleyen bir biliminsanı var.
04:56
And the bottom line is -- the reason why this works is
110
281000
2000
Sonuç olarak -- bu yöntemin işe yaramasının sebebi --
04:58
because it turns out people just behave like people
111
283000
2000
insanlar robotlarla iletişim kurarken yine
05:00
even when interacting with a robot.
112
285000
3000
insan gibi davranıyorlar.
05:03
So given that key insight,
113
288000
2000
Bu anahtar fikir ele alındığında
05:05
we can now start to imagine
114
290000
2000
robotlar için yeni uygulama alanları bulmayı
05:07
new kinds of applications for robots.
115
292000
3000
hayal etmeye başlayabiliriz.
05:10
For instance, if robots do respond to our non-verbal cues,
116
295000
3000
Örneğin, eğer robotlar bizim söylevsel olmayan davranışlarımıza
05:13
maybe they would be a cool, new communication technology.
117
298000
4000
tepki verebilselerdi, bu çok ilginç bir iletişim teknolojisi olabilirdi.
05:17
So imagine this:
118
302000
2000
Şunu hayal edin:
05:19
What about a robot accessory for your cellphone?
119
304000
2000
Cep telefonunuz için bir robot aksesuvarına ne dersiniz?
05:21
You call your friend, she puts her handset in a robot,
120
306000
2000
Arkadaşını arıyorsun, o cep telefonunu bir robotun içine koyuyor,
05:23
and, bam! You're a MeBot --
121
308000
2000
ve, bem!, şimdi bir MeBot'sun (BenRobot) --
05:25
you can make eye contact, you can talk with your friends,
122
310000
3000
arkadaşlarınla göz kontağı kurabilir, onlarla konuşabilirsin,
05:28
you can move around, you can gesture --
123
313000
2000
etrafta dolanabilir ve tepkini gösterebilirsin --
05:30
maybe the next best thing to really being there, or is it?
124
315000
3000
orda gerçekten olmaktan sonra en iyi şey, değil mi?
05:33
To explore this question,
125
318000
2000
Bu soruyu incelemek için
05:35
my student, Siggy Adalgeirsson, did a study
126
320000
3000
öğrencim Siggy Adalgeirsson bir araştırma yaptı.
05:38
where we brought human participants, people, into our lab
127
323000
3000
Bu araştırmada insanları laboratuvarımıza davet ettik
05:41
to do a collaborative task
128
326000
2000
ve onlardan başka bir yerdeki insanlarla
05:43
with a remote collaborator.
129
328000
2000
ortaklaşa bir ödevi gerçekleştirmelerini istedik.
05:45
The task involved things
130
330000
2000
Bu ödevin içerdikleri
05:47
like looking at a set of objects on the table,
131
332000
2000
masa üstünde duran bir kaç nesneye bakıp
05:49
discussing them in terms of their importance and relevance to performing a certain task --
132
334000
3000
bunların belli bir ödevi yerine getirmek için ne kadar alakalı ve önemli olduğunu tartışmak --
05:52
this ended up being a survival task --
133
337000
2000
bu bir hayatta kalma görevine dönmüştü --
05:54
and then rating them in terms
134
339000
2000
ve bunları önemine göre
05:56
of how valuable and important they thought they were.
135
341000
2000
sıralamaktı.
05:58
The remote collaborator was an experimenter from our group
136
343000
3000
Uzaktaki işbirlikçimiz bizim grubumuzdan birisiydi
06:01
who used one of three different technologies
137
346000
2000
ve katılımcılarla iletişime geçmek için
06:03
to interact with the participants.
138
348000
2000
üç farklı teknolojiyi kullandılar.
06:05
The first was just the screen.
139
350000
2000
Bunlardan ilki bir ekrandı.
06:07
This is just like video conferencing today.
140
352000
3000
Günümüzdeki vidyo konferansın aynısı.
06:10
The next was to add mobility -- so, have the screen on a mobile base.
141
355000
3000
İkincisi ekranı hareketli bir plaform üstüne yerleştirip, hareket yeteneği sağlamaktı.
06:13
This is like, if you're familiar with any of the telepresence robots today --
142
358000
3000
Eğer bugünkü teleprezens robotlarını biliyorsanız,
06:16
this is mirroring that situation.
143
361000
3000
burda yaptığımız bunun bir örneği.
06:19
And then the fully expressive MeBot.
144
364000
2000
Ve son olarak MeBot.
06:21
So after the interaction,
145
366000
2000
Bu deneyden sonra
06:23
we asked people to rate their quality of interaction
146
368000
3000
insanlara uzaktaki arkadaşımızla
06:26
with the technology, with a remote collaborator
147
371000
2000
teknolojiyi farklı şekillerde kullanarak
06:28
through this technology, in a number of different ways.
148
373000
3000
gerçekleştirdikleri iletişimin kalitesini sorduk.
06:31
We looked at psychological involvement --
149
376000
2000
Psikolojik katılımı inceledik --
06:33
how much empathy did you feel for the other person?
150
378000
2000
diğer insan için ne kadar empati hissetiniz?
06:35
We looked at overall engagement.
151
380000
2000
Toplamda gösterilen çabayı inceledik.
06:37
We looked at their desire to cooperate.
152
382000
2000
İnsanların işbirliği yapma isteğini inceledik.
06:39
And this is what we see when they use just the screen.
153
384000
3000
Ve burda gördüğümüz, insanlar sadece ekranı kullandığında ortaya çıkan sonuç.
06:42
It turns out, when you add mobility -- the ability to roll around the table --
154
387000
3000
Eğer hareket kabiliyeti eklersen -- masanın etrafında dönme yeteneği --
06:45
you get a little more of a boost.
155
390000
2000
sonuçlarda hafif bir artma görülüyor.
06:47
And you get even more of a boost when you add the full expression.
156
392000
3000
Ve MeBot kullanıldığında, çok daha fazla bir artış elde ediliyor.
06:50
So it seems like this physical, social embodiment
157
395000
2000
Ve öyle görülüyorki bu fiziki sosyal ifade biçimi
06:52
actually really makes a difference.
158
397000
2000
gerçekten bir fark yaratıyor.
06:54
Now let's try to put this into a little bit of context.
159
399000
3000
Şimdi bunu bir kontekste oturtalım.
06:57
Today we know that families are living further and further apart,
160
402000
3000
Günümüzde aileler birbirinden çok uzaklarda yaşıyorlar,
07:00
and that definitely takes a toll on family relationships
161
405000
2000
ve bu aile ilişkilerine ve birbirinden
07:02
and family bonds over distance.
162
407000
2000
uzak aile bağlarına zarar veriyor.
07:04
For me, I have three young boys,
163
409000
2000
Bana gelince, benim üç oğlum var
07:06
and I want them to have a really good relationship
164
411000
2000
ve ben onların büyükanne ve büyükbabalarıyla iyi
07:08
with their grandparents.
165
413000
2000
ilişkileri olmasını istiyorum.
07:10
But my parents live thousands of miles away,
166
415000
2000
Ama annem ve babam bizden binlerce mil uzakta yaşıyor
07:12
so they just don't get to see each other that often.
167
417000
2000
ve bu yüzden birbirlerini çok sık göremiyorlar.
07:14
We try Skype, we try phone calls,
168
419000
2000
Skype'ı deniyoruz, telefonla konuşmayı deniyoruz,
07:16
but my boys are little -- they don't really want to talk;
169
421000
2000
ama benim çocuklarım daha küçük -- konuşmak o kadar hoşlarına gitmiyor,
07:18
they want to play.
170
423000
2000
oynamak istiyorlar.
07:20
So I love the idea of thinking about robots
171
425000
2000
Robotları yeni bir uzaktan oynama teknolojisi
07:22
as a new kind of distance-play technology.
172
427000
3000
olarak düşünmeyi seviyorlar.
07:25
I imagine a time not too far from now --
173
430000
3000
Şu andan çok uzak olmayan bir gelecek düşünüyorum --
07:28
my mom can go to her computer,
174
433000
2000
annem bilgisayarına gidiyor,
07:30
open up a browser and jack into a little robot.
175
435000
2000
internet tarayıcısını açıyor ve küçük bir robota bağlanıyor.
07:32
And as grandma-bot,
176
437000
3000
Ve grandma-bot(Büyükanne-bot) olarak,
07:35
she can now play, really play,
177
440000
2000
o şimdi oynayabilir, ama gerçekten oynayabilir,
07:37
with my sons, with her grandsons,
178
442000
2000
benim çocuklarımla, onun torunlarıyla,
07:39
in the real world with his real toys.
179
444000
3000
gerçek Dünya'da gerçek oyuncaklarla.
07:42
I could imagine grandmothers being able to do social-plays
180
447000
2000
Büyükannelerin torunlarıyla, arakadaşlarıyla sosyal oyunlar
07:44
with their granddaughters, with their friends,
181
449000
2000
oynayabildiğini ve evdeki başka hertürlü aktiviteyi,
07:46
and to be able to share all kinds of other activities around the house,
182
451000
2000
uyumadan önce anlatılan bir hikaye gibi,
07:48
like sharing a bedtime story.
183
453000
2000
paylaşabildiğini hayal edebiliyorum.
07:50
And through this technology,
184
455000
2000
Ve bu teknoloji sayesinde,
07:52
being able to be an active participant
185
457000
2000
torunlarının hayatının
07:54
in their grandchildren's lives
186
459000
2000
aktiv bir parçası olabilecekler,
07:56
in a way that's not possible today.
187
461000
2000
bugün mümkün olmayan bir yöntemle.
07:58
Let's think about some other domains,
188
463000
2000
Başka alanları ele alalım,
08:00
like maybe health.
189
465000
2000
sağlık mesela.
08:02
So in the United States today,
190
467000
2000
Bugün Amerika'da,
08:04
over 65 percent of people are either overweight or obese,
191
469000
3000
insanların yüzde 65'i ya aşırı kilolu yada obez,
08:07
and now it's a big problem with our children as well.
192
472000
2000
ve bu şimdi çocuklarımız içinde büyük bir problem.
08:09
And we know that as you get older in life,
193
474000
2000
Ve biliyoruzki, gençlikte obezlik
08:11
if you're obese when you're younger, that can lead to chronic diseases
194
476000
3000
ilerleyen yaşlarda kronik hastalıklara sebep olabiliyor,
08:14
that not only reduce your quality of life,
195
479000
2000
ki bu sadece hayat kalitemizi düşürmekle kalmıyor,
08:16
but are a tremendous economic burden on our health care system.
196
481000
3000
aynı zamanda sağlık sistemimiz için de son derece ağır bir yük.
08:19
But if robots can be engaging,
197
484000
2000
Eğer robotlar insanlarda ilgi uyandırabilirlerse,
08:21
if we like to cooperate with robots,
198
486000
2000
eğer biz robotlarla işbirliği yapmak istersek,
08:23
if robots are persuasive,
199
488000
2000
eğer robotlar ikna edici olabilirse,
08:25
maybe a robot can help you
200
490000
2000
belki bir robot sana diyet yada
08:27
maintain a diet and exercise program,
201
492000
2000
egzersiz programına bağlı kalmanda,
08:29
maybe they can help you manage your weight.
202
494000
3000
belkide kilonu korumanda yardımcı olabilir.
08:32
Sort of like a digital Jiminy --
203
497000
2000
Bir çeşit dijital Jiminiy --
08:34
as in the well-known fairy tale --
204
499000
2000
o çok ünlü peri masalındaki gibi,
08:36
a kind of friendly, supportive presence that's always there
205
501000
2000
her zaman yanınızda olan sizi destekleyen bir arakadaş,
08:38
to be able to help you make the right decision
206
503000
2000
size doğru kararı vermenizde yardımcı olan,
08:40
in the right way at the right time
207
505000
2000
doğru şekilde ve doğru zamanda,
08:42
to help you form healthy habits.
208
507000
2000
size doğru alışkanlıklar kazanmanıza yardımcı olan.
08:44
So we actually explored this idea in our lab.
209
509000
2000
Bu fikri aslında laboratuvarlarımızda keşfettik.
08:46
This is a robot, Autom.
210
511000
2000
Bu bir robot, Autom.
08:48
Cory Kidd developed this robot for his doctoral work.
211
513000
3000
Cory Kidd bu robotu doktora çalışması için geliştirdi.
08:51
And it was designed to be a robot diet-and-exercise coach.
212
516000
3000
Ve o bir egzersiz ve diyet koçu olarak dizayn edildi.
08:54
It had a couple of simple non-verbal skills it could do.
213
519000
2000
Yapabildiği söylevsel olmayan birkaç yeteneği vardı.
08:56
It could make eye contact with you.
214
521000
2000
Sizinle göz kontağı kurabilirdi.
08:58
It could share information looking down at a screen.
215
523000
2000
Bir ekrana bakarak bilgiyi paylaşabilirdi.
09:00
You'd use a screen interface to enter information,
216
525000
2000
Bir ekranı kullanarak bugün kaç kalori yediğiniz,
09:02
like how many calories you ate that day,
217
527000
2000
ne kadar egzersiz yaptığınız
09:04
how much exercise you got.
218
529000
2000
bilgisini girebilirdiniz.
09:06
And then it could help track that for you.
219
531000
2000
Ve o bunu takip etmenizde size yardımcı olurdu.
09:08
And the robot spoke with a synthetic voice
220
533000
2000
Robot sentetik bir sesle konuştu,
09:10
to engage you in a coaching dialogue
221
535000
2000
sizi antrenör ve hastalar örnek alınarak
09:12
modeled after trainers
222
537000
2000
hazırlanan bir diyaloğa
09:14
and patients and so forth.
223
539000
2000
dahil etmek için.
09:16
And it would build a working alliance with you
224
541000
2000
O sizinle bu diyalog yoluyla bir işbirliği
09:18
through that dialogue.
225
543000
2000
kurmaya çalışırdı.
09:20
It could help you set goals and track your progress,
226
545000
2000
Size hedefler koymanızda ve ilerleyişinizi takip etmenizde
09:22
and it would help motivate you.
227
547000
2000
yardımcı olabilir, sizi motive edebilirdi.
09:24
So an interesting question is,
228
549000
2000
Şöyle bir soru akla geliyor,
09:26
does the social embodiment really matter? Does it matter that it's a robot?
229
551000
3000
sosyal kimlik gerçekten önemli mi? Onun bir robot olması birşeyi değiştirir mi?
09:29
Is it really just the quality of advice and information that matters?
230
554000
3000
Önemli olan sadece verilen bilgi ve tavsiyenin kalitesi mi?
09:32
To explore that question,
231
557000
2000
Bu soruyu yanıtlamak için,
09:34
we did a study in the Boston area
232
559000
2000
Boston civarında bir araştırma yaptık,
09:36
where we put one of three interventions in people's homes
233
561000
3000
birkaç haftalığına insanların evlerine üç faklı
09:39
for a period of several weeks.
234
564000
2000
müdahilden birini yerleştirdik.
09:41
One case was the robot you saw there, Autom.
235
566000
3000
Bunlardan ilki şurda gördüğünüz robottu.
09:44
Another was a computer that ran the same touch-screen interface,
236
569000
3000
Diğeri ise aynı dokunmatik ekranı ve aynı diyalogları kullanan
09:47
ran exactly the same dialogues.
237
572000
2000
bir bilgisayardı.
09:49
The quality of advice was identical.
238
574000
2000
Verilen tavsiyelerin kalitesi aynıydı.
09:51
And the third was just a pen and paper log,
239
576000
2000
Ve üçüncüsü sadece bir kalem ve kağıttan ibaretti
09:53
because that's the standard intervention you typically get
240
578000
2000
çünkü bir diyet yada egzersiz programına başladığında,
09:55
when you start a diet-and-exercise program.
241
580000
3000
normalde takip için kullanacağın yöntem budur.
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
583000
3000
Sonuç olarak görmek istediğimiz şeylerden bir tanesi
10:01
was not how much weight people lost,
243
586000
3000
insanların ne kadar kilo kaybettiği değil
10:04
but really how long they interacted with the robot.
244
589000
3000
robotlarla ne kadar etkileşim içinde olduklarıydı.
10:07
Because the challenge is not losing weight, it's actually keeping it off.
245
592000
3000
Aslında mesele kilo vermek değil, mesele kilo almamak.
10:10
And the longer you could interact with one of these interventions,
246
595000
3000
Ve ne kadar uzun süre bu kontrol yöntemlerinden birini kullanırsan
10:13
well that's indicative, potentially, of longer-term success.
247
598000
3000
potansiyel olarak daha uzun vadeli bir başarıya ulaşılabilir.
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
601000
2000
İlk olarak bakmak istediğim şey,
10:18
how long did people interact with these systems.
249
603000
2000
insanların bu sistemlerle ne kadar uzun süre etkileşim içinde olduğu.
10:20
It turns out that people interacted with the robot
250
605000
2000
İnsanlar robotlarla çok daha fazla
10:22
significantly more,
251
607000
2000
etkileşim içindeler,
10:24
even though the quality of the advice was identical to the computer.
252
609000
3000
yapılan tavsiyelerin kalitesinin bilgisayarlarla aynı olmasına rağmen.
10:28
When it asked people to rate it on terms of the quality of the working alliance,
253
613000
3000
İnsanlardan farklı sistemlerle yapılan bu işbirliğinin kalitesinin değerlendirilmesi istenildiğinde,
10:31
people rated the robot higher
254
616000
2000
insanlar robotlara daha fazla değer verdiler
10:33
and they trusted the robot more.
255
618000
2000
ve robotlara daha fazla güvendiler.
10:35
(Laughter)
256
620000
2000
(Gülüşmeler)
10:37
And when you look at emotional engagement,
257
622000
2000
Ve kurulan duygusal bağı incelersek,
10:39
it was completely different.
258
624000
2000
bu çok farklıydı.
10:41
People would name the robots.
259
626000
2000
İnsanlar robotlara isimler verdiler.
10:43
They would dress the robots.
260
628000
2000
Robotları giydirdiler.
10:45
(Laughter)
261
630000
2000
(Gülüşmeler)
10:47
And even when we would come up to pick up the robots at the end of the study,
262
632000
3000
Ve hatta bu araştırmanın sonunda robotları almaya geldiğimizde,
10:50
they would come out to the car and say good-bye to the robots.
263
635000
2000
insanlar arabanın yanına kadar gelip robotlarla vedalaştılar.
10:52
They didn't do this with a computer.
264
637000
2000
Bunu bir bilgisayarla yapmadılar.
10:54
The last thing I want to talk about today
265
639000
2000
Bu gün hakkında konuşmak istediğim son şey,
10:56
is the future of children's media.
266
641000
2000
çocuk medyasının geleceği.
10:58
We know that kids spend a lot of time behind screens today,
267
643000
3000
Bildiğimiz gibi çocuklar ekranın karşısında çok fazla zaman geçiriyorlar,
11:01
whether it's television or computer games or whatnot.
268
646000
3000
bu televizyon, bilgisayar oyunları yada herhangi başka birşey olabilir.
11:04
My sons, they love the screen. They love the screen.
269
649000
3000
Çocuklarım ekranı çok seviyorlar.
11:07
But I want them to play; as a mom, I want them to play,
270
652000
3000
Ama ben onların oynamalarını istiyorum; bir anne olarak onların
11:10
like, real-world play.
271
655000
2000
gerçek Dünyada'ki oyunları oynamalarını istiyorum.
11:12
And so I have a new project in my group I wanted to present to you today
272
657000
3000
Bugün size grubumda başlattığım yeni bir projemi sunmak istiyorum,
11:15
called Playtime Computing
273
660000
2000
adı Playtime Computing olan bu proje
11:17
that's really trying to think about how we can take
274
662000
2000
dijital medyanın neden bu kadar çekici
11:19
what's so engaging about digital media
275
664000
2000
olduğu konusunda düşünmeye çalışıyor
11:21
and literally bring it off the screen
276
666000
2000
ve kelimenin tam anlamıyla bunu ekranın dışına taşımaya çalışıyor,
11:23
into the real world of the child,
277
668000
2000
çocukların gerçek Dünya'sına,
11:25
where it can take on many of the properties of real-world play.
278
670000
3000
gerçek Dünya'daki oyunların birçok özelliğini alabileceği yere.
11:29
So here's the first exploration of this idea,
279
674000
4000
Bu fikrin ilk araştırması şu oldu,
11:33
where characters can be physical or virtual,
280
678000
3000
karakterler gerçek yada sanal olabilir,
11:36
and where the digital content
281
681000
2000
ve dijital içerik
11:38
can literally come off the screen
282
683000
2000
ekranın dışına taşınabilir,
11:40
into the world and back.
283
685000
2000
gerçek Dünya'ya ve tekrar sanal ortama.
11:42
I like to think of this
284
687000
2000
Ben bunu karmaşık
11:44
as the Atari Pong
285
689000
2000
bir Atari oyunu gibi
11:46
of this blended-reality play.
286
691000
2000
düşünmeyi seviyorum.
11:48
But we can push this idea further.
287
693000
2000
Bu fikri daha da geliştirbiliriz.
11:50
What if --
288
695000
2000
Eğer --
11:52
(Game) Nathan: Here it comes. Yay!
289
697000
3000
(Oyun) Nathan: İşte o geliyor. Yay!
11:55
CB: -- the character itself could come into your world?
290
700000
3000
CB: -- karakterin kendisi sizin Dünya'nıza gelebiliseydi?
11:58
It turns out that kids love it
291
703000
2000
Görülüyorki karakterlerin gerçek olup
12:00
when the character becomes real and enters into their world.
292
705000
3000
onların Dünya'sına girmesi çocukların hoşuna gidiyor.
12:03
And when it's in their world,
293
708000
2000
Ve onların Dünya'sındayken,
12:05
they can relate to it and play with it in a way
294
710000
2000
çocuklar onlarla ekranda olduğundan çok farklı bir
12:07
that's fundamentally different from how they play with it on the screen.
295
712000
2000
şekilde oynayabilir ve onlarla bir ilişki kurabilir.
12:09
Another important idea is this notion
296
714000
2000
Önemli başka bir nokta ise
12:11
of persistence of character across realities.
297
716000
3000
karakterin sanal ve gerçek Dünya arasındaki devamlılığı.
12:14
So changes that children make in the real world
298
719000
2000
Çocukların gerçek Dünya'da yaptığı değişiklikler
12:16
need to translate to the virtual world.
299
721000
2000
sanal Dünya'ya da yansıtılmalı.
12:18
So here, Nathan has changed the letter A to the number 2.
300
723000
3000
Burda Nathan A harfini 2 sayısına çevirdi.
12:21
You can imagine maybe these symbols
301
726000
2000
Bu sembollerin karakterlere
12:23
give the characters special powers when it goes into the virtual world.
302
728000
3000
sanal Dünya'da farklı güçler verdiğini düşünebilirsiniz.
12:26
So they are now sending the character back into that world.
303
731000
3000
Şimdi karakteri gerçek Dünya'ya gönderiyorlar.
12:29
And now it's got number power.
304
734000
3000
Ve şimdi karakterin sayı gücü var.
12:32
And then finally, what I've been trying to do here
305
737000
2000
Sonuç olarak, burda yapmaya çalıştığım
12:34
is create a really immersive experience for kids,
306
739000
3000
çocuklar için tamamen gerçekci bir deneyim yaratmak,
12:37
where they really feel like they are part of that story,
307
742000
3000
onların bu hikayenin bir parçası olduklarını hissettikleri
12:40
a part of that experience.
308
745000
2000
bir deneyim.
12:42
And I really want to spark their imaginations
309
747000
2000
Çocukların hayal güçlerini harekete geçirmek istiyorum,
12:44
the way mine was sparked as a little girl watching "Star Wars."
310
749000
3000
ben küçük bir kızken "Star Wars" izlediğimde olduğu gibi.
12:47
But I want to do more than that.
311
752000
2000
Ama ben bundan fazlasını yapmak istiyorum.
12:49
I actually want them to create those experiences.
312
754000
3000
Ben onların kendilerinin bu denyimi yaratmalarını istiyorum.
12:52
I want them to be able to literally build their imagination
313
757000
2000
Onların hayal ettiklerini bu deneyimlere yansıtmalarını
12:54
into these experiences and make them their own.
314
759000
2000
ve bu deneyimleri kendilerinin yapmalarını istiyorum.
12:56
So we've been exploring a lot of ideas
315
761000
2000
Teleprezens ve karışık realiteyle ilgili farklı
12:58
in telepresence and mixed reality
316
763000
2000
fikirleri ele alarak çocukların düşüncelerini bu
13:00
to literally allow kids to project their ideas into this space
317
765000
3000
alana nasıl yansıtacağını ve diğer çocukların bu fikirlerle
13:03
where other kids can interact with them
318
768000
2000
etkileşim içinde olup bu fikirleri nasıl
13:05
and build upon them.
319
770000
2000
geliştireceğini araştırdık.
13:07
I really want to come up with new ways of children's media
320
772000
3000
Çocuk medyasında çocukların yaratıcılıklarını, öğrenmelerini
13:10
that foster creativity and learning and innovation.
321
775000
3000
ve yeni fikirleri teşvik edecek yeni yöntemler bulmak istiyorum.
13:13
I think that's very, very important.
322
778000
3000
Bunun çok çok önemli olduğunu düşünüyorum.
13:16
So this is a new project.
323
781000
2000
Bu yeni bir proje.
13:18
We've invited a lot of kids into this space,
324
783000
2000
Çocukları buraya davet ettik,
13:20
and they think it's pretty cool.
325
785000
3000
onlar bunu mükemmel buldu.
13:23
But I can tell you, the thing that they love the most
326
788000
2000
Şunu söyleyebilirim, çocukların en çok sevdiği şey
13:25
is the robot.
327
790000
2000
robot.
13:27
What they care about is the robot.
328
792000
3000
Önem verdikleri şey robot.
13:30
Robots touch something deeply human within us.
329
795000
3000
Robotlar içimizdeki derin insani duyguya dokunuyorlar.
13:33
And so whether they're helping us
330
798000
2000
İster bize yaratıcı ve yenilikçi olmamızda
13:35
to become creative and innovative,
331
800000
2000
yardımcı olmaları,
13:37
or whether they're helping us
332
802000
2000
ister bize uzaklara rağmen derinden
13:39
to feel more deeply connected despite distance,
333
804000
2000
bağlılık hissetmemizde yardım etmeleri,
13:41
or whether they are our trusted sidekick
334
806000
2000
yada bizim güvenilir destekçimiz olarak
13:43
who's helping us attain our personal goals
335
808000
2000
bize olabileceğimizin en iyisi olmak için koyduğumuz
13:45
in becoming our highest and best selves,
336
810000
2000
hedeflerimize ulaşmamızda yardımcı olmaları,
13:47
for me, robots are all about people.
337
812000
3000
benim için, robotlar tamamen insanlarla ilgili.
13:50
Thank you.
338
815000
2000
Teşekkür ederim.
13:52
(Applause)
339
817000
5000
(Alkışlar)
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