Make robots smarter - Ayanna Howard

Hacer robots más inteligentes - Ayanna Howard

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TED-Ed


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Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar
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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Marco Gonzalez
00:14
So how many of you have a robot at home?
1
14520
2000
¿Cuántos de Uds. tienen un robot en casa?
00:18
OK, I see about 20, 30 hands.
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18320
2536
Bien, veo unas 20, 30 manos.
00:20
That's actually pretty good.
3
20880
1656
Eso es bastante bueno.
00:22
How many of you would want your own personal robot at home?
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22560
4600
¿A cuántos de Uds. les gustaría
tener su propio robot en casa?
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I know I would!
5
27880
1216
¡A mí me gustaría!
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OK, so why doesn't this exist?
6
29120
2336
¿Y por qué esto no existe entonces?
00:31
Why can't I go to the convenience store or the department store and, you know,
7
31480
3696
¿Por qué no puedo ir al centro comercial
o al mercado y, ya saben,
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go up to the cashier and say, "Yeah, I want my personal robot"?
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35200
2976
pedirle al cajero:
"Sí, quiero mi robot personal"?
Bueno, les contaré cómo hacer que eso suceda,
00:38
Well, I'm going to talk to you about how to make that happen.
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38200
2896
pero necesitamos hacer que los robots sean más inteligentes.
00:41
The thing that we need to do is to make robots smarter.
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41120
2976
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Now, no one will argue that we don't have robots.
11
44120
4736
Ahora, nadie puede decir que no tenemos robots.
Tenemos vehículos autónomos que van a Marte
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We have rovers that are going to Mars and are getting science data
12
48880
3816
y estamos recibiendo datos científicos
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and expanding our understanding of the world.
13
52720
2376
y expandiendo nuestra comprensión del mundo.
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We have manufacturing robots
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55120
1416
Tenemos robots manufactureros
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that are helping to build our cars that we drive today.
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56560
2816
que nos ayudan a construir los autos que hoy conducimos.
00:59
We even have robots that are helping our military,
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59400
2496
Incluso tenemos robots que ayudan al ejército
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that are out disposing of bombs
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1976
que desactivan bombas
01:03
so our soldiers can come home safely.
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63920
2576
para que nuestros soldados puedan volver a casa seguros.
01:06
So we have all this, so why don't we have the personal robot?
19
66520
2896
Tenemos todo esto
entonces, ¿por qué no tener robots personales?
01:09
Why don't I have my robot chef? Because I can't cook.
20
69440
2762
¿Por qué no tengo mi robot cocinero
dado que no sé cocinar?
01:12
(Laughter)
21
72226
1110
01:13
So, here's one of my robots, this is a simple walking robot,
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73360
3136
Este es uno de mis robots
es un robot que solo camina
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but it is by no means smart.
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76520
1416
y que no es para nada inteligente.
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And so, what we need to do is
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77960
1416
Por esto tenemos que
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we need to change the definition of what a robot is.
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79400
3376
cambiar la definición de robot.
01:22
How do we do that? Well, the first step,
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82800
1905
¿Cómo lo hacemos?
Bueno, el primer paso
01:24
before we even start designing and getting our hands dirty,
27
84729
3007
antes incluso de empezar a diseñar y poner manos a la obra,
01:27
we have to come up with rules, kind of the laws, rules of conduct.
28
87760
4216
tenemos que establecer reglas,
una especie de leyes,
reglas de conducta,
pero, ¿por qué?
01:32
And why is this? Because if these robots are smart,
29
92000
3016
Porque si los robots son inteligentes
este... podrían hacer más de lo que quisiéramos.
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they might be capable of more than we want.
30
95040
2016
Por eso tenemos que establecer reglas.
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And so we have to come up with rules.
31
97080
1816
01:38
Thou, robot, shall not harm a human.
32
98920
3136
Tú, robot, no lastimarás al humano.
Me obedecerás a mí, y solamente a mí.
01:42
Thou shall obey me, and only me.
33
102080
2719
01:45
Thou shall always protect me at all possible times.
34
105400
4296
Me protegerás en todo momento.
01:49
So we have to lay the boundaries, the rules of engagement,
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109720
3296
Tenemos que fijar los límites,
las reglas del juego,
antes de empezar realmente a diseñar.
01:53
before we actually start designing.
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113040
1856
01:54
And then we have to come up with tools.
37
114920
1896
Y luego tenemos que inventar herramientas.
01:56
So I believe that the way to make robots smarter
38
116840
3736
Y creo que la manera de hacer robots más inteligentes
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is to mimic people.
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120600
1256
es imitando a las personas.
02:01
Now, our brains are complex, there's a lot going on in there,
40
121880
3096
Pero los cerebros son complejos,
ocurren muchas cosas en ellos,
por eso resultaría difícil abrir el cerebro
02:05
and so, it'd be hard to try to open up the brain
41
125000
2496
02:07
and actually figure out how to mimic humans.
42
127520
2096
y comprender en verdad cómo imitar a los humanos.
02:09
The best way is to observe, is to actually watch people do things,
43
129639
4137
La mejor manera es observar,
es mirar a la gente hacer cosas,
02:13
and figure out what are they doing, what are their thoughts,
44
133800
3056
y entender que están haciendo,
en qué piensan,
02:16
what are their actions, what are their emotions?
45
136880
2256
cómo actúan,
qué emociones tienen.
02:19
And so, part of making robots smarter is actually trying to mimic humans,
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139160
5296
Por eso, hacerlos más inteligentes en parte
se logra imitando a los humanos,
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mimic how we do things,
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144480
1376
imitando nuestras acciones,
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so maybe they can do it a little bit better.
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145880
2096
para que quizá las hagan un poquito mejor.
Para eso hay varias herramientas.
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And so, some of the tools are varied.
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148000
2496
02:30
And so, I'm classically trained as an electrical engineer.
50
150520
2736
Así que, tuve formación clásica como ingeniero eléctrico,
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I never thought I'd have to understand things like child psychology,
51
153280
3976
y nunca pensé que tendría que entender
conceptos tales como la psicología infantil.
02:37
infant development.
52
157280
1216
¿Desarrollo infantil?
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So, understanding that the way infants develop to children,
53
158520
3696
Entender la forma en que los infantes se hacen niños,
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develop to adults, and how they learn and interact
54
162240
2376
y luego adultos,
y cómo aprenden e interactúan
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is actually important for robotics.
55
164640
2176
es importante para la robótica.
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I didn't understand that I'd actually have to watch
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166840
2416
No entendía que tendría que mirar
cintas de monos interactuando y comunicándose
02:49
tapes of monkeys interacting and communicating,
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169280
2536
02:51
because they have a whole social kind of mechanism
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3096
porque ellos tienen todo un mecanismo social
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where they learn from each other,
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174960
1616
mediante el cual aprenden unos de otros
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and so that's really good to make robots smarter.
60
176600
2336
y eso es muy útil para hacer robots más inteligentes.
02:58
And, of course, neuroscience,
61
178960
1416
Y, claro, la neurociencia
siempre me ha fascinado la neurociencia
03:00
I've always been fascinated with neuroscience,
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180400
2176
pero nunca entendí que tendría que entender
03:02
but I never understood that I had to figure out
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182600
2216
por qué se activan las neuronas,
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why do the neurons fire,
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184840
1182
qué tanto el medio nos ayuda a aprender,
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what about the environment helps us to learn,
65
186046
2370
03:08
and all of those really contribute to making robots a little bit smarter.
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188440
4256
y todo eso en verdad contribuye
a hacer robots un poco más inteligentes.
03:12
And so, some of the things that I do -- and this is just a little snapshot --
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192720
3656
Una de las cosas que hago,
y esto es solo una pequeña muestra,
03:16
one of the things is mirroring.
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196400
1536
una de las cosas es ver en espejo.
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So they say our ability to look in a mirror and wave
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197960
3896
O sea, la habilidad de mirar al espejo y saludar
03:21
and actually recognize that the person on the other side is us,
70
201880
3856
reconociendo en verdad
que la persona del otro lado somos nosotros,
03:25
that self-awareness,
71
205760
1376
esa auto-conciencia
es un signo de inteligencia
03:27
is a sign of intelligence,
72
207160
1496
03:28
and that allows us to then look at someone pitch a ball
73
208680
3976
y eso nos permite luego mirar a alguien lanzar una pelota
y deducir "bien, sé cómo lanzar una pelota,
03:32
and figure out, "OK, I know how to pitch a ball,
74
212680
2256
03:34
I'm going to mirror their improvement."
75
214960
2056
voy a emular esa manera mejorada".
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And so I actually have a robot
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217040
1456
Así que tengo un robot
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where we are trying to design a robot health coach.
77
218520
2416
estamos tratando de diseñar a un robot que es un mentor de salud.
03:40
And so, I have an exercise physiologist
78
220960
1896
Así que tengo a un fisioterapeuta mostrando al robot
03:42
showing the robot how to do some exercises.
79
222880
2576
cómo hacer ejercicios.
03:45
You know, we want to get strong.
80
225480
1576
Queremos hacernos más fuertes.
Lo otro es el aprendizaje.
03:47
And then, the other thing is learning.
81
227080
1856
03:48
So, learning is important. We do this as children,
82
228960
2376
El aprendizaje es importante.
Aprendemos de niños,
aprendemos de adultos,
03:51
we do this even as adults, we do this as elder.
83
231360
2216
aprendemos de ancianos.
03:53
And yet, one form of learning is muscle memory.
84
233600
3016
Y, así, una forma de aprendizaje es la memoria muscular.
03:56
So how many of you play an instrument?
85
236640
2536
¿Cuántos de Uds. tocan algún instrumento?
03:59
OK, so when you start off, for example, if you think about the violin,
86
239200
3296
Bueno, cuando uno empieza
por ejemplo, si pensamos en el violín,
si uno empieza y viene el instructor
04:02
you start off and your instructor might actually come
87
242520
2496
y nos acomoda la mano un poquito
04:05
and move your hand a little bit or maybe move your bow a little bit up.
88
245040
3336
o quizá un poquito el codo.
En realidad nos tocan
04:08
So they actually touch you in order to give you muscle memory.
89
248400
2976
para activar la memoria muscular.
Y eso nos ayuda a entender
04:11
And that helps you understand how to do things a little better.
90
251400
2976
cómo hacer las cosas un poco mejor.
Por eso tenemos una metodología de aprendizaje
04:14
And so we actually have a learning methodology
91
254400
2176
y, por supuesto, no vamos a tomar los motores
04:16
where of course, we're not going to take the motors and move the legs,
92
256600
3286
y mover las piernas,
por eso tenemos que valernos de un mando
04:19
and so we have to Nunchuk to give our robot muscle memory
93
259910
3066
para dotar al robot de memoria muscular
04:23
in terms of how to do dance moves.
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263000
1936
para que haga pasos de baile.
04:24
And then, lastly, is creativity.
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264960
1816
Y, finalmente, está la creatividad.
04:26
So, you might ask, "Robots? Creativity? I don't get this.
96
266800
4376
Se preguntarán:
"¿Creatividad de los robots? No entiendo.
04:31
Why does the robot have to be creative? What about creativity makes them smarter?"
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271200
3896
¿Por qué tendría que ser creativo un robot?
¿Qué aporta la creatividad a la inteligencia?"
04:35
Well, creativity and imagination,
98
275120
2776
Bueno, la creatividad y la imaginación
04:37
those are the things that allow us to create problems
99
277920
3136
son cosas que nos permiten atacar problemas
cuando no sabemos cómo abordarlos,
04:41
when we don't know how to attack it.
100
281080
1736
04:42
They allow us to make something out of nothing.
101
282840
2216
nos permiten crear cosas de la nada.
Digo, si vemos las aplicaciones que existen
04:45
I mean, if you look at the apps that at out there and the tablets,
102
285080
3136
y las tabletas,
y las iPads,
04:48
and the iPads, and the iPhones, and the Androids --
103
288240
2416
y los iPhones,
y los Androids,
04:50
20 years ago they didn't exist.
104
290680
1656
hace 20 años no existían.
04:52
So, how is it that we got from something where there was nothing and expanded?
105
292360
3976
¿Cómo pasamos de una situación
de la nada a la expansión?
04:56
It was our imagination. It was our creativity.
106
296360
2416
Fue con imaginación.
Con creatividad.
04:58
And these are the things that allow us to figure out new things.
107
298800
3016
Y esas son las cosas
que nos permiten imaginar nuevas cosas.
05:01
And so, I have a robot that is creative,
108
301840
2816
Así, tengo un robot creativo
05:04
it plays piano, is a composer,
109
304680
2056
que toca el piano, es compositor,
05:06
and if you listen, it plays "Twinkle, Twinkle Little Star."
110
306760
3216
y si escuchan, toca "Twinkle, Twinkle Little Star".
05:10
(Music)
111
310000
1216
Y, juntando todo,
05:11
So, all of this together,
112
311240
3256
05:14
the last thing is interaction.
113
314520
2120
el último elemento es la interacción.
05:17
So, you have a robot, you want it to be your playmate,
114
317280
3176
Tenemos un robot,
queremos que sea compañero de juegos,
05:20
your teacher, your instructor,
115
320480
1976
maestro,
instructor,
05:22
you want it to interact.
116
322480
1976
queremos que interactúe.
05:24
And isn't it so cute?
117
324480
1360
¿No es hermoso?
05:26
(Laughter)
118
326141
1428
05:27
So, interaction is key,
119
327920
2216
La interacción es la clave,
05:30
it is key to understanding how to work in our world with us,
120
330160
5576
la clave para entender
cómo trabajar en nuestro mundo con nosotros
05:35
and so the interaction piece is very important.
121
335760
2296
por eso la interacción es muy importante.
05:38
It deals with communication, it deals with understanding,
122
338080
3056
Tiene que ver con la comunicación,
tiene que ver con la comprensión,
05:41
it deals with gaze, it deals with attention.
123
341160
2816
con la mirada,
con la atención.
Todos esos factores juntos permiten esa interacción
05:44
All of these things together allow that interaction
124
344000
3016
y que el robot sea inteligente.
05:47
and our robots to be smart.
125
347040
1336
05:48
And so these are just some of the tools
126
348400
1896
Estas son solo algunas de las herramientas que usamos
05:50
that we use in order to make robots smarter.
127
350320
2096
para hacer robots más inteligentes.
05:52
So, I want to leave you with one thought.
128
352440
2176
Quiero concluir con un pensamiento.
05:54
So, I'm all for robots and smart robots.
129
354640
2656
Estoy a favor de los robots inteligentes.
05:57
I mean, that's what I do,
130
357320
1216
Digo, me dedico a eso,
05:58
I'd be out of a job if I didn't believe in that.
131
358560
2416
no tendría empleo si no lo creyera.
Aún así, ¿dónde termina esto?
06:01
But yet, where does it end?
132
361000
2096
06:03
How far do we push it?
133
363120
1896
¿Hasta dónde llegaremos?
¿Hasta qué punto y qué tan inteligentes
06:05
How far and how smart should we make our smart robots?
134
365040
4160
deberíamos hacer a nuestros robots?
06:09
Thank you.
135
369800
1256
Gracias.
06:11
(Applause)
136
371080
1280
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