Make robots smarter - Ayanna Howard

65,507 views ・ 2013-02-06

TED-Ed


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

00:00
Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar
0
0
7000
Fordító: Andi Vida Lektor: Reka Lorinczy
00:14
So how many of you have a robot at home?
1
14520
2000
Kinek van otthon házi robotja?
00:18
OK, I see about 20, 30 hands.
2
18320
2536
Látom, úgy 20-30 kéz a magasban.
00:20
That's actually pretty good.
3
20880
1656
Ez egész jó arány.
00:22
How many of you would want your own personal robot at home?
4
22560
4600
Hányan szeretnék, hogy legyen otthon személyi robotjuk?
00:27
I know I would!
5
27880
1216
Én egész biztosan!
00:29
OK, so why doesn't this exist?
6
29120
2336
De miért nincs ilyen?
00:31
Why can't I go to the convenience store or the department store and, you know,
7
31480
3696
Miért nem mehetek a megszokott boltomba vagy áruházamba,
00:35
go up to the cashier and say, "Yeah, I want my personal robot"?
8
35200
2976
egyenesen a kasszához, hogy: "Kérem a személyi robotomat!"
00:38
Well, I'm going to talk to you about how to make that happen.
9
38200
2896
Arról fogok most beszélni, hogyan válthatjuk ezt valóra.
00:41
The thing that we need to do is to make robots smarter.
10
41120
2976
Mindenképp okosabbá kell tennünk a robotokat.
00:44
Now, no one will argue that we don't have robots.
11
44120
4736
Azt senki nem vonja kétségbe, hogy vannak robotjaink.
00:48
We have rovers that are going to Mars and are getting science data
12
48880
3816
Vannak terepjáróink, amik adatokat gyűjtenek a Marson,
00:52
and expanding our understanding of the world.
13
52720
2376
és segítenek mélyebben megérteni a világunkat.
00:55
We have manufacturing robots
14
55120
1416
Gyártunk olyan robotokat,
00:56
that are helping to build our cars that we drive today.
15
56560
2816
melyek segítenek megépíteni autóinkat.
00:59
We even have robots that are helping our military,
16
59400
2496
Olyanok is vannak, melyek haditechnikánkat segítik,
01:01
that are out disposing of bombs
17
61920
1976
bombákat oldanak ki,
01:03
so our soldiers can come home safely.
18
63920
2576
így katonáink épségben térhetnek haza.
01:06
So we have all this, so why don't we have the personal robot?
19
66520
2896
Ennyi mindenünk van, akkor miért nincs személyi robotunk?
01:09
Why don't I have my robot chef? Because I can't cook.
20
69440
2762
Miért nincs robotséfem? Mert nem tudok főzni.
01:12
(Laughter)
21
72226
1110
(Nevetés)
01:13
So, here's one of my robots, this is a simple walking robot,
22
73360
3136
Itt az egyik példányom, egyszerű lépegető robot,
01:16
but it is by no means smart.
23
76520
1416
de egyáltalán nem okos.
01:17
And so, what we need to do is
24
77960
1416
Arra van szükségünk,
01:19
we need to change the definition of what a robot is.
25
79400
3376
hogy újradefiniáljuk a robot fogalmát.
01:22
How do we do that? Well, the first step,
26
82800
1905
De hogyan tegyük?
01:24
before we even start designing and getting our hands dirty,
27
84729
3007
Először is, még mielőtt megterveznénk, és bepiszkolnánk vele a kezünket,
01:27
we have to come up with rules, kind of the laws, rules of conduct.
28
87760
4216
szabályokat kell felállítanunk, törvényeket, viselkedési szabályokat.
01:32
And why is this? Because if these robots are smart,
29
92000
3016
Hogy miért?
Mert ha okosak lesznek, többre lehetnek képesek, mint szeretnénk.
01:35
they might be capable of more than we want.
30
95040
2016
01:37
And so we have to come up with rules.
31
97080
1816
Ezért kell szabályokat szabnunk nekik.
01:38
Thou, robot, shall not harm a human.
32
98920
3136
Te, robot, nem ártasz az embernek.
01:42
Thou shall obey me, and only me.
33
102080
2719
Engedelmességgel tartozol, de csakis nekem.
01:45
Thou shall always protect me at all possible times.
34
105400
4296
Minden körülmények között meg kell engem védened.
01:49
So we have to lay the boundaries, the rules of engagement,
35
109720
3296
Határokat kell kijelölnünk, működési szabályokat szabni,
és csak utána állhatunk neki megtervezni őket.
01:53
before we actually start designing.
36
113040
1856
01:54
And then we have to come up with tools.
37
114920
1896
Azután eszközökre lesz szükségünk.
01:56
So I believe that the way to make robots smarter
38
116840
3736
Hiszem, hogy úgy tehetjük okosabbá robotjainkat,
02:00
is to mimic people.
39
120600
1256
ha az embereket utánozzuk.
02:01
Now, our brains are complex, there's a lot going on in there,
40
121880
3096
Agyunk összetett szerv, sok minden zajlik benne,
02:05
and so, it'd be hard to try to open up the brain
41
125000
2496
ezért nehéz lenne felnyitni,
02:07
and actually figure out how to mimic humans.
42
127520
2096
és kitalálni, hogyan utánozható az ember.
02:09
The best way is to observe, is to actually watch people do things,
43
129639
4137
Ennek megértéséhez az emberek cselekvéseit kell megfigyelnünk,
02:13
and figure out what are they doing, what are their thoughts,
44
133800
3056
és rájönni, mit tesznek, mit gondolnak,
02:16
what are their actions, what are their emotions?
45
136880
2256
milyenek a tetteik, miket éreznek.
02:19
And so, part of making robots smarter is actually trying to mimic humans,
46
139160
5296
Ezért ha okosabb robotokat akarunk,
az emberi tevékenységet kell leutánoznunk,
02:24
mimic how we do things,
47
144480
1376
02:25
so maybe they can do it a little bit better.
48
145880
2096
így talán kicsit jobban fognak teljesíteni.
02:28
And so, some of the tools are varied.
49
148000
2496
Ehhez sokféle eszközünk van.
02:30
And so, I'm classically trained as an electrical engineer.
50
150520
2736
Jómagam klasszikus villamosmérnök vagyok.
02:33
I never thought I'd have to understand things like child psychology,
51
153280
3976
Sosem hittem volna, hogy valaha gyermekpszichológiával
és csecsemőfejlődéssel kell foglalkoznom.
02:37
infant development.
52
157280
1216
02:38
So, understanding that the way infants develop to children,
53
158520
3696
A robotikához nagyon fontos megérteni,
hogyan fejlődik a csecsemő gyermekké, majd felnőtté,
02:42
develop to adults, and how they learn and interact
54
162240
2376
02:44
is actually important for robotics.
55
164640
2176
hogyan tanulnak, hogyan teremtenek kapcsolatokat.
02:46
I didn't understand that I'd actually have to watch
56
166840
2416
Sosem hittem volna, hogy majmok kapcsolatrendszeréről
02:49
tapes of monkeys interacting and communicating,
57
169280
2536
és kommunikációjáról kell filmfelvételeket néznem,
02:51
because they have a whole social kind of mechanism
58
171840
3096
mert egy egész sor szociális mechanizmus során
02:54
where they learn from each other,
59
174960
1616
tanulnak egymástól,
02:56
and so that's really good to make robots smarter.
60
176600
2336
és tényleg remek dolog okosabbá tenni a robotokat.
02:58
And, of course, neuroscience,
61
178960
1416
Persze, ott a neurológia is,
03:00
I've always been fascinated with neuroscience,
62
180400
2176
mindig elbűvölt engem,
03:02
but I never understood that I had to figure out
63
182600
2216
de sosem gondoltam, hogy értenem kéne:
03:04
why do the neurons fire,
64
184840
1182
miért tüzelnek a neuronok,
03:06
what about the environment helps us to learn,
65
186046
2370
hogyan segít környezetünk a tanulásban,
03:08
and all of those really contribute to making robots a little bit smarter.
66
188440
4256
és ez mind tényleg kell ahhoz, hogy kicsit okosabb robotokat tervezzünk.
03:12
And so, some of the things that I do -- and this is just a little snapshot --
67
192720
3656
Foglalkozom néhány dologgal – és ez csak egy kis pillanatkép –,
03:16
one of the things is mirroring.
68
196400
1536
ezek közül az egyik a tükrözés.
03:17
So they say our ability to look in a mirror and wave
69
197960
3896
Állítólag képesek vagyunk tükörbe nézve integetni,
03:21
and actually recognize that the person on the other side is us,
70
201880
3856
és rögtön tudjuk, hogy az a másik valaki a tükörben, az mi vagyunk,
03:25
that self-awareness,
71
205760
1376
ez az éntudat,
03:27
is a sign of intelligence,
72
207160
1496
az értelem jele,
03:28
and that allows us to then look at someone pitch a ball
73
208680
3976
ennek köszönhető, hogy elég megnézni,
hogyan dobja valaki a labdát, máris rájövünk:
03:32
and figure out, "OK, I know how to pitch a ball,
74
212680
2256
"De jó, ezt én is tudom, leutánzom, és tökéletesítem."
03:34
I'm going to mirror their improvement."
75
214960
2056
Van egy robotom,
03:37
And so I actually have a robot
76
217040
1456
03:38
where we are trying to design a robot health coach.
77
218520
2416
egészség-coachot akarunk tervezni belőle.
03:40
And so, I have an exercise physiologist
78
220960
1896
Van egy gyógytornászom,
03:42
showing the robot how to do some exercises.
79
222880
2576
ő tanít be a robotnak bizonyos gyakorlatokat.
03:45
You know, we want to get strong.
80
225480
1576
Tudják, erősek akarunk lenni.
03:47
And then, the other thing is learning.
81
227080
1856
A másik dolog a tanulás.
03:48
So, learning is important. We do this as children,
82
228960
2376
A tanulás fontos. Tanulunk gyerekkorunkban,
03:51
we do this even as adults, we do this as elder.
83
231360
2216
aztán felnőttkorunkban is, idős korunkban is.
03:53
And yet, one form of learning is muscle memory.
84
233600
3016
A tanulás egyik formája az izomemlékezet.
03:56
So how many of you play an instrument?
85
236640
2536
Önök közül hányan játszanak valamilyen hangszeren?
03:59
OK, so when you start off, for example, if you think about the violin,
86
239200
3296
Ugye, amikor elkezdik a tanulást, vegyük például a hegedűt,
04:02
you start off and your instructor might actually come
87
242520
2496
a tanárjuk valószínűleg odamegy,
kicsit ráigazítja kezüket a hegedűre, vagy feljebb igazítja a vonót.
04:05
and move your hand a little bit or maybe move your bow a little bit up.
88
245040
3336
04:08
So they actually touch you in order to give you muscle memory.
89
248400
2976
Megérintik önöket, így alakítják ki az izomemlékezetet.
Így tanítják meg, hogyan lehet egyre jobban játszani.
04:11
And that helps you understand how to do things a little better.
90
251400
2976
Van egy olyan betanító módszerünk,
04:14
And so we actually have a learning methodology
91
254400
2176
melyhez nem kellenek motorok, lábakat sem mozgatunk,
04:16
where of course, we're not going to take the motors and move the legs,
92
256600
3286
04:19
and so we have to Nunchuk to give our robot muscle memory
93
259910
3066
játékvezérlővel fejlesztjük ki robotunk izomemlékezetét,
mondjuk azért, hogy tánclépéseket tegyen.
04:23
in terms of how to do dance moves.
94
263000
1936
04:24
And then, lastly, is creativity.
95
264960
1816
Végül pedig a kreativitás.
04:26
So, you might ask, "Robots? Creativity? I don't get this.
96
266800
4376
Lehet, hogy erre azt mondják: "Robotok? Kreativitás? Kösz, inkább ne.
04:31
Why does the robot have to be creative? What about creativity makes them smarter?"
97
271200
3896
Miért legyen egy robot kreatív? Attól okosabb lesz?"
04:35
Well, creativity and imagination,
98
275120
2776
Igen, a kreativitás és a képzelőerő segít abban,
04:37
those are the things that allow us to create problems
99
277920
3136
hogy feladványokat fogalmazzunk meg,
04:41
when we don't know how to attack it.
100
281080
1736
amikor akadályba ütközünk.
04:42
They allow us to make something out of nothing.
101
282840
2216
Ezekkel tudunk teremteni valamit a semmiből.
04:45
I mean, if you look at the apps that at out there and the tablets,
102
285080
3136
Nézzenek körül: a sok alkalmazás, tabletek, iPadek, iPhone-ok
04:48
and the iPads, and the iPhones, and the Androids --
103
288240
2416
és Androidok mindenütt –
04:50
20 years ago they didn't exist.
104
290680
1656
húsz éve még nem léteztek.
04:52
So, how is it that we got from something where there was nothing and expanded?
105
292360
3976
Hogyhogy megteremtettük a semmiből, és még el is terjesztettük?
04:56
It was our imagination. It was our creativity.
106
296360
2416
Mindez képzelőerőnknek és kreativitásunknak köszönhető.
04:58
And these are the things that allow us to figure out new things.
107
298800
3016
Velük találunk fel új dolgokat.
05:01
And so, I have a robot that is creative,
108
301840
2816
Van tehát egy kreatív robotom,
05:04
it plays piano, is a composer,
109
304680
2056
zongorázik, zenét szerez,
05:06
and if you listen, it plays "Twinkle, Twinkle Little Star."
110
306760
3216
és figyeljenek csak, lejátssza a "Twinkle, Twinkle Little Star"-t.
05:10
(Music)
111
310000
1216
(Zene)
05:11
So, all of this together,
112
311240
3256
Mindezek tehát így együtt,
05:14
the last thing is interaction.
113
314520
2120
és még valami: az együttműködés.
05:17
So, you have a robot, you want it to be your playmate,
114
317280
3176
Mondjuk, van egy robotjuk, lehet a játszótársuk,
05:20
your teacher, your instructor,
115
320480
1976
tanáruk, oktatójuk,
05:22
you want it to interact.
116
322480
1976
bármilyen együttműködésre rávehetik.
05:24
And isn't it so cute?
117
324480
1360
Hát nem cuki?
05:26
(Laughter)
118
326141
1428
(Nevetés)
05:27
So, interaction is key,
119
327920
2216
Az együttműködés nagyon fontos,
05:30
it is key to understanding how to work in our world with us,
120
330160
5576
ezáltal érthetjük meg, hogyan működik velünk együtt,
05:35
and so the interaction piece is very important.
121
335760
2296
tehát az interakciós rész rendkívül fontos.
05:38
It deals with communication, it deals with understanding,
122
338080
3056
Ez felel a kommunikációért, a megértésért,
05:41
it deals with gaze, it deals with attention.
123
341160
2816
a figyelmes tekintetért, az odafigyelésért.
05:44
All of these things together allow that interaction
124
344000
3016
Mindezek együtt teszik lehetővé az együttműködést,
és így lesznek robotjaink okosak.
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
Most csak néhány eszközt soroltam fel,
05:50
that we use in order to make robots smarter.
127
350320
2096
amikkel okosabb robotokat tervezhetünk.
05:52
So, I want to leave you with one thought.
128
352440
2176
Végül hadd mondjak még valamit.
05:54
So, I'm all for robots and smart robots.
129
354640
2656
Szükségünk van robotokra és okos robotokra.
05:57
I mean, that's what I do,
130
357320
1216
Ezen dolgozom,
05:58
I'd be out of a job if I didn't believe in that.
131
358560
2416
ha nem hinnék benne, kiszállnék belőle.
06:01
But yet, where does it end?
132
361000
2096
De vajon hol a határ?
06:03
How far do we push it?
133
363120
1896
Meddig mehetünk el?
06:05
How far and how smart should we make our smart robots?
134
365040
4160
Meddig, és milyen okosra tervezzük robotjainkat?
06:09
Thank you.
135
369800
1256
Köszönöm.
06:11
(Applause)
136
371080
1280
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7