Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

14,218 views ・ 2015-07-15

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
المترجم: Mira Kraïmia المدقّق: Ayman Mahmoud
00:12
I know this is going to sound strange,
1
12539
2819
أعلم أن هذا سوف يبدو غريبا
00:15
but I think robots can inspire us to be better humans.
2
15382
4983
لكني أعتقد أن الروبوتات يمكن أن تلهمنا
لنكون بَشَرا أفضل.
لقد نشأت في "بيتلهم" في "بنسلفانيا"
00:21
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
21245
3094
00:24
the home of Bethlehem Steel.
4
24363
1938
موطن الصلب.
00:26
My father was an engineer,
5
26991
2112
كان والدي مهندسا،
ومنذ صغري كان يعلّمني
00:29
and when I was growing up, he would teach me how things worked.
6
29127
4319
كيف تعمل الأشياء.
وكنّا نبني مشاريعا معا،
00:33
We would build projects together,
7
33470
2094
00:35
like model rockets and slot cars.
8
35588
2768
مثل نماذج صواريخ وسيارات صغيرة.
00:38
Here's the go-kart that we built together.
9
38732
2908
هذه هي العربة التي بنيناها معا.
وهذا أنا خلف عجلة القيادة،
00:42
That's me behind the wheel,
10
42208
1744
00:43
with my sister and my best friend at the time.
11
43976
2224
مع أختي وأعزّ صديق لي في ذلك الوقت،
00:47
And one day,
12
47875
1926
وفي يوم ما،
00:49
he came home, when I was about 10 years old,
13
49825
3083
عاد إلى المنزل، عندما كان عمري حوالي 10 سنوات،
00:52
and at the dinner table, he announced
14
52932
2626
وأعلن على مائدة العشاء
00:55
that for our next project, we were going to build ...
15
55582
3712
أنّنا سنقوم ببناء إنسان آلي في مشروعنا القادم.
00:59
a robot.
16
59318
1150
01:01
A robot.
17
61604
1155
روبوت.
لقد أثارني هذا الموضوع،
01:03
Now, I was thrilled about this,
18
63120
2063
01:05
because at school, there was a bully named Kevin,
19
65207
3802
لأنّه في المدرسة،
كان هناك متنمّر اسمه كيفن،
كان يقوم بازعاجي
01:09
and he was picking on me,
20
69033
1889
01:10
because I was the only Jewish kid in class.
21
70946
2390
لأنّني كنت اليهوديّ الوحيد في الفصل.
01:13
So I couldn't wait to get started to work on this,
22
73910
2373
لذا لم أستطع الانتظار للبدء بالعمل على هذا
01:16
so I could introduce Kevin to my robot.
23
76307
2610
كي أقوم بتعريف كيفن للروبوت. (ضحك)
01:18
(Laughter)
24
78941
1030
01:19
(Robot noises)
25
79995
4243
( أصوات روبوت)
01:29
(Laughter)
26
89552
1392
01:30
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
27
90968
3849
لكن لم يكن هذا نوع الروبوت الذي كان يفكّر به والدي.
01:34
(Laughter)
28
94841
1068
01:35
See, he owned a chromium-plating company,
29
95933
3632
لقد كان يمتلك شركة تصفيحات كروم،
01:39
and they had to move heavy steel parts between tanks of chemicals.
30
99589
5873
وكانوا مضطرّين لنقل
أجزاء الصّلب الثقيلة بين خزانات للمواد الكيميائية،
لذلك كان بحاجة لروبوت صناعيّ مثل هذا
01:45
And so he needed an industrial robot like this,
31
105486
3373
01:48
that could basically do the heavy lifting.
32
108883
2103
يمكنه أساسا القيام برفع الأحمال الثقيلة.
01:51
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
33
111684
3591
ولكن والدي لم يحصل على هذا النّوع من الروبوت، أما أراد.
01:55
He and I worked on it for several years,
34
115870
2430
أنا وهو عملنا معا على ذلك لعدة سنوات،
01:58
but it was the 1970s, and the technology that was available to amateurs
35
118324
4745
ولكن ذلك كان في السبعينات،
والتكنولوجيا التي كانت متاحة للهواة
لم تكن متطوّرة كفاية.
02:03
just wasn't there yet.
36
123093
1326
02:05
So Dad continued to do this kind of work by hand.
37
125992
2785
لذا تابع أبي للقيام بهذا النّوع من العمل يدويّا،
02:09
And a few years later,
38
129595
1428
وبضع سنوات في وقت لاحق،
02:11
he was diagnosed with cancer.
39
131730
1576
تمّ تشخيصه بالسّرطان.
02:15
You see,
40
135822
1570
ترى، الروبوت الذي كنّا نعمل على بنائه
02:17
what the robot we were trying to build was telling him
41
137416
2596
لم يكن قادرا على رفع الأثقال.
02:20
was not about doing the heavy lifting.
42
140036
2156
02:22
It was a warning
43
142216
1151
كان تحذيرا حول تعرّضه للمواد الكيميائية السامة.
02:23
about his exposure to the toxic chemicals.
44
143391
2504
لكن أبي لم يرد الاعتراف بذلك حينها،
02:27
He didn't recognize that at the time,
45
147184
2293
02:29
and he contracted leukemia.
46
149501
1686
وأصابه سرطان الدم،
02:31
And he died at the age of 45.
47
151827
1892
ثمّ توفي في سن ال45.
لقد دمّرني ذلك،
02:35
I was devastated by this.
48
155354
1776
02:37
And I never forgot the robot that he and I tried to build.
49
157703
2762
ولم أنس أبدا الروبوت الذي حاولنا بناءه معا.
02:42
When I was at college, I decided to study engineering, like him.
50
162195
3553
عندما كنت في الكلية، قرّرت دراسة الهندسة، مثله.
وذهبت إلى جامعة كارنيجي ميلون، حيث حصلت على درجة الدكتوراه في علم الروبوتيّات.
02:47
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
51
167081
4548
02:51
I've been studying robots ever since.
52
171653
1909
قمت بدراسة الرّوبوتات منذ ذلك الحين.
02:54
So what I'd like to tell you about are four robot projects,
53
174721
4595
لذا ما أوّد أن أتحدّث عنه هي
أربعة مشاريع روبوت
وكيف أنّها أوحت لي أن أكون إنسانا أفضل.
02:59
and how they've inspired me to be a better human.
54
179340
3049
03:06
By 1993, I was a young professor at USC,
55
186206
5614
بحلول عام 1993، كنت أستاذا شابّا في جامعة جنوب كاليفورنيا،
03:11
and I was just building up my own robotics lab,
56
191844
2818
وكنت قد بنيت مختبر الروبوتات الخاصّ بي،
03:14
and this was the year the World Wide Web came out.
57
194686
3221
وكانت تلك السنة التي صدرت فيها شبكة الانترنت.
03:18
And I remember my students were the ones who told me about it,
58
198487
2985
وأتذكّر أنّ تلامذتي كانوا هم
الذين أعلموني بذلك،
03:21
and we would -- we were just amazed.
59
201496
2317
وكنّا -- كنّا فقط مذهولين.
03:23
We started playing with this, and that afternoon,
60
203837
3383
بدأنا اللّعب بها، وبعد ظهر ذلك اليوم،
03:27
we realized that we could use this new, universal interface
61
207244
4278
أدركنا أنّه من الممكن استخدام هذه الواجهة الجديدة، والعالمية
03:31
to allow anyone in the world to operate the robot in our lab.
62
211546
4428
للسماح لأي شخص في العالم
بتشغيل الرّوبوت في المختبر لدينا.
لذا، بدلاً من استعماله في القتال أو القيام بالأعمال الصناعية،
03:37
So, rather than have it fight or do industrial work,
63
217339
4042
03:42
we decided to build a planter,
64
222413
2530
قرّرنا بناء أصيص،
03:44
put the robot into the center of it,
65
224967
1951
ووضع الروبوت في مركزه،
03:46
and we called it the Telegarden.
66
226942
1678
و سمّيناه (Telegarden).
03:49
And we had put a camera in the gripper of the hand of the robot,
67
229736
4517
وقد وضعنا كاميرا في ممسك يده
الروبوت، وكتبنا بعض البرامج النّصية الخاصة
03:54
and we wrote some special scripts and software,
68
234277
2931
وبرمجيّات حتّى يتمكّن أيّ شخص في العالم أن يدخل
03:57
so that anyone in the world could come in,
69
237232
2034
وعن طريق النّقر على الشاشة
03:59
and by clicking on the screen,
70
239290
1784
04:01
they could move the robot around and visit the garden.
71
241098
3621
يمكنهم تحريك الرّوبوت
و زيارة الحديقة.
04:05
But we also set up some other software
72
245416
3851
وقمنا بإعداد بعض البرامج الأخرى
04:09
that lets you participate and help us water the garden, remotely.
73
249291
3916
التي تمكّنك من المشاركة ومساعدتنا في سقي الحديقة
عن بعد، وإن قمت بسقيها عدّة مرات،
04:13
And if you watered it a few times,
74
253643
2289
04:15
we'd give you your own seed to plant.
75
255956
2275
سوف نقدّم لكم بذوركم النباتيّة الخاصّة.
04:19
Now, this was an engineering project,
76
259167
3476
الآن، كان هذا مشروعا، مشروع هندسيّ،
04:22
and we published some papers on the system design of it,
77
262667
4112
وقمنا بنشر بعض الأوراق حول التّصميم،
تصميم النّظام، ولكننا كنّا أيضا نعتبره
04:26
but we also thought of it as an art installation.
78
266803
2645
كتثبيت فنّي.
04:30
It was invited, after the first year,
79
270638
2149
تمّ استدعاؤه في السّنة الأولى،
04:32
by the Ars Electronica Museum in Austria,
80
272811
3020
إلى متحف الكترونيكا أرس في النّمسا
04:35
to have it installed in their lobby.
81
275855
2822
تمّ عرضه في ردهة المتحف،
ويسعدني أن أقول أنه ما زال على الإنترنت هناك،
04:39
And I'm happy to say, it remained online there, 24 hours a day,
82
279558
3987
24 ساعة في اليوم، لمدة تسع سنوات تقريبا.
04:43
for almost nine years.
83
283569
1831
04:46
That robot was operated by more people
84
286369
3775
ذلك الرّوبوت كان قد شغّله عدد من النّاس
04:50
than any other robot in history.
85
290168
1897
أكثر من أيّ روبوت أخرى في التاريخ.
04:53
Now, one day,
86
293303
1627
في أحد الأيّام،
04:54
I got a call out of the blue from a student,
87
294954
3348
تلقّيت مكالمة غير متوقّعة
من طالب،
04:59
who asked a very simple but profound question.
88
299211
4158
سألني سؤالاً بسيطا جدّا ولكنه عميق.
وقال، "هل هذا الرّوبوت حقيقيّ؟"
05:04
He said, "Is the robot real?"
89
304361
2826
05:08
Now, everyone else had assumed it was,
90
308599
2286
الجميع كان يفترض أنّه كان كذلك،
05:10
and we knew it was, because we were working with it.
91
310909
2516
وكنّا نعرف ذلك لأنّنا كنّا نعمل معه.
05:13
But I knew what he meant,
92
313449
1398
ولكن لم أكن أعلم ما الذي كان يقصده،
05:14
because it would be possible
93
314871
1442
لأنّه سيكون من الممكن أخذ مجموعة من الصور
05:16
to take a bunch of pictures of flowers in a garden
94
316337
2785
للزّهور في حديقة، وبعد ذلك، إدخالها
05:19
and then, basically, index them in a computer system,
95
319146
3639
في نظام حاسوبيّ سوف يظهر أنّه هناك
05:22
such that it would appear that there was a real robot,
96
322809
2627
روبوت حقيقيّ رغم أنّ العكس هو الصحيح.
05:25
when there wasn't.
97
325460
1150
05:27
And the more I thought about it,
98
327088
1524
وكلما فكّرت حول هذا الموضوع، لم أتمكّن من إيجاد
05:28
I couldn't think of a good answer for how he could tell the difference.
99
328636
3579
إجابة جيّدة لكيفيّة تمكّنه من معرفة الفرق.
وكان هذا صحيحا عندما عرضت عليّ وظيفة
05:32
This was right about the time that I was offered a position
100
332628
2797
هنا في بيركلي،
05:35
here at Berkeley.
101
335449
1301
05:36
And when I got here,
102
336774
1645
وعندما وصلت إلى هنا، بحثت عن أوبير دريفوس،
05:38
I looked up Hubert Dreyfus,
103
338443
2362
05:40
who's a world-renowned professor of philosophy,
104
340829
2927
وهو أستاذ فلسفة ذ ا شهرة عالميّة،
05:44
And I talked with him about this and he said,
105
344582
2730
وتحدّثت معه عن هذا، وقال:
"هذه واحدة من أقدم وأكثر أهمّ المشاكل
05:47
"This is one of the oldest and most central problems in philosophy.
106
347336
4102
في الفلسفة. تعود إلى عصر الشكّوكيّين،
05:51
It goes back to the Skeptics and up through Descartes.
107
351462
4017
و حتّى ديكارت.
05:55
It's the issue of epistemology,
108
355503
3182
إنّها مسألة نظرية المعرفة،
05:58
the study of how do we know that something is true."
109
358709
2868
كيفيّة معرفة أنّ شيئا ما صحيح. "
06:02
So he and I started working together,
110
362625
2000
ثمّ بدأت أنا وهو بالعمل معا،
06:04
and we coined a new term: "telepistemology,"
111
364649
2871
ونحن من صاغ المصطلح الجديد: telepistemology،
دراسة المعارف عن بعد.
06:08
the study of knowledge at a distance.
112
368757
2136
06:11
We invited leading artists, engineers and philosophers
113
371303
4491
قمنا بدعوة كبار الفنانين، المهندسين،
والفلاسفة لكتابة المقالات حول هذا الموضوع،
06:15
to write essays about this,
114
375818
1319
06:17
and the results are collected in this book from MIT Press.
115
377161
3704
والنتائج، النتائج تمّ جمعها في هذا الكتاب
من معهد ماساتشوستس لتكنولوجيا الصحافة.
06:21
So thanks to this student,
116
381959
2096
وذلك بفضل هذا الطالب الذي شكّك
06:24
who questioned what everyone else had assumed to be true,
117
384079
3319
ما قبله البقيّة على أنّه حقيقة،
06:27
this project taught me an important lesson about life,
118
387422
3977
هذا المشروع علّمني درسا هاما عن الحياة،
06:31
which is to always question assumptions.
119
391423
2987
وهو أن أشكّك دائماً في الافتراضات.
06:35
Now, the second project I'll tell you about
120
395807
2176
الآن، سأحدّثكم عن المشروع الثاني
06:38
grew out of the Telegarden.
121
398007
1992
الذي نشأ من المشروع الأول.
06:40
As it was operating, my students and I were very interested
122
400023
2821
عند عمله، كنت أنا و طلّابي مهتمّين جدّا
06:42
in how people were interacting with each other,
123
402868
2341
في كيفيّة تفاعل البشر مع بعضهم البعض
06:45
and what they were doing with the garden.
124
405233
2057
وماذا كانوا يفعلون بالحديقة.
لذلك بدأنا بالتّفكير، ما إن كان يمكن للروبوت أن يغادر
06:47
So we started thinking:
125
407314
1151
06:48
what if the robot could leave the garden
126
408489
1968
الحديقة والذهاب إلى بيئات أخرى
06:50
and go out into some other interesting environment?
127
410481
2814
مثيرة للاهتمام؟
06:53
Like, for example, what if it could go to a dinner party
128
413319
2741
مثل، على سبيل المثال، ما إذا كان يمكن أن يذهب إلى حفل عشاء
في البيت الأبيض؟ (ضحك)
06:56
at the White House?
129
416084
1461
06:57
(Laughter)
130
417569
1499
07:00
So, because we were interested more in the system design
131
420401
3569
ولأنّنا كنّا مهتمّين أكثر بتصميم النظام
07:03
and the user interface than in the hardware,
132
423994
2943
وواجهة المستخدم من الأجهزة،
07:06
we decided that,
133
426961
1151
قرّرنا أنه، بدلاً من أن يكون
07:08
rather than have a robot replace the human to go to the party,
134
428136
4487
يذهب الرّوبوت إلى حفلة عوض الإنسان،
07:12
we'd have a human replace the robot.
135
432647
2230
سيقوم إنسان بأخذ مكان الروبوت.
07:15
We called it the Tele-Actor.
136
435679
1460
وسمّينا ذلك بTele-Actor.
07:17
We got a human,
137
437978
2008
حصلنا على إنسان،
07:20
someone who's very outgoing and gregarious,
138
440010
3108
شخص اجتماعيّ جدّا ومحبّ للخروج،
07:23
and she was outfitted with a helmet with various equipment,
139
443142
4255
وتمّ تجهيزها بخوذة
مع مختلف المعدات والكاميرات والميكروفونات،
07:27
cameras and microphones,
140
447421
1284
07:28
and then a backpack with wireless Internet connection.
141
448729
3065
ثمّ جهاز ظهريّ باتّصال لاسلكيّ بالإنترنت،
07:32
And the idea was that she could go
142
452882
2144
والفكرة أنّها ستقوم باختيار بيئات
07:35
into a remote and interesting environment,
143
455050
2450
مثيرة للاهتمام، ومن ثمّ عبر الإنترنت،
07:37
and then over the Internet,
144
457524
2017
07:39
people could experience what she was experiencing.
145
459565
2592
يقوم الناس بمشاركتها تجربتها،
07:42
So they could see what she was seeing,
146
462736
2971
إذ يمكنهم رؤيته ما هي بصدد رؤيته،
07:45
but then, more importantly, they could participate,
147
465731
3283
ولكن الأهمّ من ذلك، أنهم قادرون على المشاركة
07:49
by interacting with each other and coming up with ideas
148
469038
4750
والتفاعل مع بعضهم البعض
وطرح أفكار حول ما ينبغي أن تفعله تالية
07:53
about what she should do next and where she should go,
149
473812
3969
وأين ينبغي أن تذهب،
07:57
and then conveying those to the Tele-Actor.
150
477805
2206
ثمّ نقل هذه المعلومات إلى الTele-Actor.
08:01
So we got a chance to take the Tele-Actor
151
481069
2421
حصلنا على فرصة لنقل Tele-Actor
08:03
to the Webby Awards in San Francisco.
152
483514
2808
إلى حفل جوائز ويبي في سان فرانسيسكو،
08:07
And that year, Sam Donaldson was the host.
153
487129
3240
وهذا العام، كان سام دونالدسون المضيف.
فقط قبل ارتفاع الستار، كانت لديّ 30 ثانية
08:12
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
154
492290
2690
لشرح للسيد دونالدسون ما كنّا سنفعل،
08:15
to explain to Mr. Donaldson what we were going to do.
155
495004
3742
قلت له:"Tele-Actor
08:20
And I said, "The Tele-Actor is going to be joining you onstage.
156
500119
3517
سينضمّ إليك على خشبة المسرح،
08:23
This is a new experimental project,
157
503660
2354
وهو مشروع تجريبي جديد،
هناك ناس يراقبونها من شاشاتهم،
08:26
and people are watching her on their screens,
158
506038
2595
08:28
there's cameras involved and there's microphones
159
508657
3291
وهي مزّودة بكاميرات وهناك
الميكروفونات وسمّاعة في إذنها،
08:31
and she's got an earbud in her ear,
160
511972
1786
08:33
and people over the network are giving her advice
161
513782
2317
والناس عبر الانترنت يقومون بنصحها
حول ما ينبغي عليها عمله. "
08:36
about what to do next."
162
516123
1158
وأجابني:" مهلا،
08:37
And he said, "Wait a second.
163
517305
1395
08:39
That's what I do."
164
519806
1173
هذا ما أقوم به." (ضحك)
08:41
(Laughter)
165
521003
4977
08:46
So he loved the concept,
166
526004
1872
لقد أحبّ الفكرة،
08:47
and when the Tele-Actor walked onstage, she walked right up to him,
167
527900
4253
وعندما مشى Tele-Actor على خشبة المسرح،
توجّهت مباشرة نحوة و قبّلته
08:52
and she gave him a big kiss right on the lips.
168
532177
2459
على شفاهه. (ضحك)
08:54
(Laughter)
169
534660
1952
08:56
We were totally surprised -- we had no idea that would happen.
170
536636
2922
لقد فوجئنا تماما.
لم تكن لدينا فكرة أدنى أنّ ذلك سيحدث.
08:59
And he was great, he just gave her a big hug in return,
171
539582
2618
وكان سام لطيفا و أعطاها عناقا كبيرا في المقابل،
09:02
and it worked out great.
172
542224
1657
لقد كان الأمر رائعا.
09:03
But that night, as we were packing up,
173
543905
2040
لكن في تلك الليلة، عندما كنّا نستعدّ للمغادرة،
09:05
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors decide
174
545969
4555
سألت Tele-Actor، كيف قام المشاركون باقتراح
أنّها ستقبّل سام دونالدسون؟
09:10
that they would give a kiss to Sam Donaldson?
175
550548
3000
09:15
And she said they hadn't.
176
555135
1457
أجابتني أنهم لم يفعلوا.
09:17
She said, when she was just about to walk onstage,
177
557274
2618
وقالت عندما كانت ستتوجّه نحو الرّكح،
09:19
the Tele-Directors still were trying to agree on what to do,
178
559916
2974
كان المشاركون لا يزالون يحاولون الاتّفاق على ما يجبها القيام به،
09:22
and so she just walked onstage and did what felt most natural.
179
562914
3100
لذلك، ما فعلته كان المشي على خشبة المسرح و القيام
ما بدى لها الأمر الأكثر طبيعيّة. (ضحك)
09:26
(Laughter)
180
566038
4514
09:30
So, the success of the Tele-Actor that night
181
570576
3092
نجاح Tele-Actor في تلك الليلة
09:33
was due to the fact that she was a wonderful actor.
182
573692
4253
يعود إلى حقيقة أنّها كانت ممثّلة رائعة.
09:37
She knew when to trust her instincts.
183
577969
2429
وهي تعرف متى تثق بغرائزها،
09:40
And so that project taught me another lesson about life,
184
580422
3929
إذن المشروع علّمني درسا آخر عن الحياة،
09:44
which is that, when in doubt, improvise.
185
584375
3647
وهو أنّه، في حالة الشّك، عليك الارتجال. (ضحك)
09:48
(Laughter)
186
588046
1666
09:50
Now, the third project grew out of my experience
187
590664
4919
أمّا المشروع الثّالث فقد نما من
تجربتي عندما كان والدي في المستشفى.
09:55
when my father was in the hospital.
188
595607
1849
عندما كان يخضع لعلاج،
09:59
He was undergoing a treatment -- chemotherapy treatments --
189
599284
3353
العلاجات الكيميائية، وهناك علاج ذات صلة
10:02
and there's a related treatment called brachytherapy,
190
602661
4270
يسمى المعالجة الإشعاعيّة الداخلية، حيث أجزاء مشعّة صغيرة
10:06
where tiny, radioactive seeds are placed into the body
191
606955
3788
توضع في الجسم لعلاج الأورام السرطانية.
10:10
to treat cancerous tumors.
192
610767
1734
10:13
And the way it's done, as you can see here,
193
613572
2271
وطريقة عملها، كما ترون هنا،
10:15
is that surgeons insert needles into the body
194
615867
4367
هو أنّ الجراحين يدرجون الإبر في الجسم
10:20
to deliver the seeds.
195
620258
1315
لإدخال الأشعة، وكل هذه،
10:21
And all these needles are inserted in parallel.
196
621974
3698
كلّ هذه الإبر يتمّ غرسها متعامدة،
10:26
So it's very common that some of the needles penetrate sensitive organs.
197
626445
5393
وهو من الشائع جداً أن بعض الإبر
تخترق أعضاء حسّاسة، ونتيجة لذلك
10:32
And as a result, the needles damage these organs, cause damage,
198
632635
6973
الإبر تسبّب أضرارا للأعضاء،
10:39
which leads to trauma and side effects.
199
639632
2409
الأمر الذي يؤدي إلى الصدمة والآثار الجانبيّة.
10:42
So my students and I wondered:
200
642581
1644
تساءلت مع طلّابي، ماذا لو أمكننا
10:44
what if we could modify the system,
201
644249
4522
تعديل النظام
10:48
so that the needles could come in at different angles?
202
648795
2625
حتّى تدخل الإبر من زوايا مختلفة؟
10:52
So we simulated this;
203
652395
1843
يمكننا محاكاة هذا، ووضعنا بعض
10:54
we developed some optimization algorithms and we simulated this.
204
654262
3445
الخوارزميات وقمنا بمحاكاة هذا،
10:57
And we were able to show
205
657731
1151
وكنا قادرين على إظهار قدرتنا على تجنّب
10:58
that we are able to avoid the delicate organs,
206
658906
2562
الأعضاء الحسّاسة و المحافظة على نفس معالجة
11:01
and yet still achieve the coverage of the tumors with the radiation.
207
661492
5053
الأورام بالإشعاع.
11:07
So now, we're working with doctors at UCSF
208
667313
3474
الآن نعمل مع أطبّاء في جامعة كاليفورنيا بسان فرانسيكو
11:10
and engineers at Johns Hopkins,
209
670811
2267
ومهندسين من جونز هوبكنز
11:13
and we're building a robot that has a number of --
210
673102
3962
لبناء روبوت يحتوي على عدد من،
11:17
it's a specialized design with different joints
211
677088
2599
هو تصميم متخصّص مع المفاصل المختلفة التي يمكن أن تسمح
11:19
that can allow the needles to come in at an infinite variety of angles.
212
679711
4323
الإبر يأتي في مجموعة متنوعة لا حصر له من الزوايا،
11:24
And as you can see here, they can avoid delicate organs
213
684483
3722
وكما ترون هنا، أنّها قادرة أن تتجنّب الأجهزة الحساسة
ولا تزال تصل إلى أهدافها.
11:28
and still reach the targets they're aiming for.
214
688229
2664
هكذا، بالتشكيك في هذا الافتراض أنّ جميع الإبر
11:32
So, by questioning this assumption that all the needles have to be parallel,
215
692019
4985
يجب أن تكون متوازية، علّمني هذا المشروع أيضا
11:37
this project also taught me an important lesson:
216
697028
2626
درسا هامّا: في حالة الشك-
11:40
When in doubt, when your path is blocked, pivot.
217
700114
4755
وعندما تغلق السّبل أمامك، انظر من زاوية أخرى.
11:45
And the last project also has to do with medical robotics.
218
705797
3840
والمشروع الأخير أيضا مرتبط بالروبوتات الطبية.
11:50
And this is something that's grown out of a system
219
710187
3570
وهو شيء كان قد نما من نظام يسمّى
11:53
called the da Vinci surgical robot.
220
713781
3348
روبوت دا فينشي الجراحيّ،
11:57
And this is a commercially available device.
221
717866
2444
وهو جهاز متوفر تجارياً.
12:00
It's being used in over 2,000 hospitals around the world.
222
720334
2973
فإنّه يستخدم في حوالي 2000 مستشفى حول العالم،
والفكرة أنه يسمح للجراح
12:04
The idea is it allows the surgeon to operate comfortably
223
724013
4373
العمل بشكل مريح في إطاره التنسيقيّ الخاصّ،
12:08
in his own coordinate frame.
224
728410
1777
ولكن العديد من المهام الفرعية في الجراحة
12:12
Many of the subtasks in surgery are very routine and tedious, like suturing,
225
732762
5769
هي روتينيّة ومملة جدّا، مثل الخياطة،
12:18
and currently, all of these are performed
226
738555
2267
وحاليا، يتم تنفيذ كل هذه
12:20
under the specific and immediate control of the surgeon.
227
740846
3867
تحت سيطرة محددة وفورية من الجراح،
12:25
So the surgeon becomes fatigued over time.
228
745374
2268
لذا يتعب الجرّاح على مر الزمن.
و كنّا نتساءل،
12:28
And we've been wondering,
229
748086
1436
12:29
what if we could program the robot to perform some of these subtasks,
230
749546
4371
ماذا لو أنّنا تمكّننا من برمجة روبوت
لأداء بعض هذه المهام الفرعية،
12:33
and thereby free the surgeon
231
753941
1381
لفسح مجال للجراحين للتركيز
12:35
to focus on the more complicated parts of the surgery,
232
755346
3235
على أجزاء أكثر تعقيداً من العملية الجراحية،
12:38
and also cut down on the time that the surgery would take
233
758605
2800
و يتيح أيضا تقليل الوقت الذي تستغرقه الجراحة
12:41
if we could get the robot to do them a little bit faster?
234
761429
2839
إذا استطعنا الحصول على روبوت يقوم بها أسرع قليلاً؟
12:44
Now, it's hard to program a robot to do delicate things like this.
235
764958
3422
الآن، من الصعب برمجة روبوت للقيام بالأشياء الحساسة
من هذا القبيل، لكنه تبيّن أنّ زميلي بيتر أبل،
12:48
But it turns out my colleague Pieter Abbeel, who's here at Berkeley,
236
768943
4206
من جامعة بيركلي، قام بتطوير
12:53
has developed a new set of techniques for teaching robots from example.
237
773173
5480
مجموعة جديدة من التقنيات لتعليم الروبوتات من مثال.
12:59
So he's gotten robots to fly helicopters,
238
779170
2743
حيث أنّه تمكّن من الحصول على روبوتات تقود طائرات الهليكوبتر،
13:01
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
239
781937
3254
و تقوم بحركات بهلوانيّة جميلة و رائعة في الجو،
13:05
by watching human experts fly them.
240
785215
1967
فقط من خلال مشاهدة الخبراء البشريّين يطيرون.
لقد حصلنا على واحدة من هذه الروبوتات.
13:08
So we got one of these robots.
241
788152
1906
13:10
We started working with Pieter and his students.
242
790082
2540
و بدأنا العمل مع بيتر وطلابه،
13:12
And we asked a surgeon to perform a task --
243
792646
4180
وطلبنا من طبيب جرّاح أن يجري
مهمة، وما نقوم به هو،
13:18
with the robot.
244
798761
1151
13:19
So what we're doing is asking the surgeon to perform the task,
245
799936
3025
ما نقوم به هو أن نطلب من الروبوت،
الجراح القيام بالمهمة،
13:22
and we record the motions of the robot.
246
802985
2036
ونقوم بتسجيل حركات الروبوت.
13:25
So here's an example.
247
805045
1426
إليكم مثالا بسيطا، سأستخدم صورة للرقم ثمانية،
13:26
I'll use tracing out a figure eight as an example.
248
806495
3121
ومحاولة كتابة الرّقم كمثال.
إليكم نتيجة محاولات الروبوت
13:30
So here's what it looks like when the robot --
249
810170
3634
13:33
this is what the robot's path looks like, those three examples.
250
813828
3068
هذا المسار الذي قام برسمه الروبوت،
هذه 3 أمثلة.
13:36
Now, those are much better than what a novice like me could do,
251
816920
4136
إنّها أفضل بكثير ممّا يمكن لمبتدئ
مثلي يمكنه أن يقوم، ولكنها لا تزال متشنجة وغير دقيقة.
13:41
but they're still jerky and imprecise.
252
821080
2694
13:43
So we record all these examples, the data,
253
823798
2941
لذلك قمنا بتسجيل جميع هذه الأمثلة، البيانات،
ومن ثم نتقدّم من خلال سلسلة من الخطوات.
13:46
and then go through a sequence of steps.
254
826763
2861
أولاً، قمنا باستخدام تقنية تسمى dynamic time warping
13:50
First, we use a technique called dynamic time warping
255
830278
3126
13:53
from speech recognition.
256
833428
1490
من التّعرف على الخطاب، ومكّنتنا من
13:54
And this allows us to temporally align all of the examples.
257
834942
3337
محاذاة جميع الأمثلة وقتيّا،
13:58
And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory,
258
838918
5202
ومن ثم نقوم بتطبيق مصفات كالمان،
وهي تقنية من نظرية التحكم، تسمح لنا
14:04
that allows us to statistically analyze all the noise
259
844144
2969
لتحليل كل الأصوات احصائيّا
ثمّ استخراج المسار المطلوب الذي يكمن وراءها.
14:07
and extract the desired trajectory that underlies them.
260
847137
4122
14:13
Now we take those human demonstrations --
261
853283
2550
لذلك ما نقوم به الآن، أن نأخذ تلك
14:15
they're all noisy and imperfect --
262
855857
1675
المحاولات البشريّة، المشوبة
14:17
and we extract from them an inferred task trajectory
263
857556
2598
ونستخلص منها مسار مهمة تم استنتاجه
14:20
and control sequence for the robot.
264
860178
2526
والتحكم في تسلسل للروبوت.
14:23
We then execute that on the robot,
265
863181
2316
نحن ثم تنفيذ ذلك على الروبوت،
14:25
we observe what happens,
266
865521
2025
ونلاحظ ما يحدث،
14:27
then we adjust the controls,
267
867570
1357
ثم أننا ضبط عناصر التحكم باستخدام سلسلة تقنيات
14:28
using a sequence of techniques called iterative learning.
268
868951
2796
تسمّى التعلم التكراريّ.
14:33
Then what we do is we increase the velocity a little bit.
269
873129
3409
ثم ما نقوم به هو ونحن زيادة السرعة قليلاً.
14:37
We observe the results, adjust the controls again,
270
877244
3135
ونلاحظ النتائج، ونضبط عناصر التحكم مرة أخرى،
ونراقب ما يحدث.
14:41
and observe what happens.
271
881340
1772
14:43
And we go through this several rounds.
272
883136
2167
ونقوم بهذا عدّة مرّات.
14:45
And here's the result.
273
885327
1181
إليكم النتيجة.
14:46
That's the inferred task trajectory,
274
886968
1738
هذا هو مسار المهمة،
14:48
and here's the robot moving at the speed of the human.
275
888730
3221
وهنا هو الروبوت يتحرك بسرعة الإنسان.
14:51
Here's four times the speed of the human.
276
891975
2105
هنا بسرعة تقارب أربعة أضعاف سرعة الإنسان.
14:54
Here's seven times.
277
894477
1484
هنا سبع مرات.
14:57
And here's the robot operating at 10 times the speed of the human.
278
897004
4825
وهنا هو الروبوت يشتغل بسرعة 10 أضعاف
سرعة الإنسان.
15:02
So we're able to get a robot to perform a delicate task
279
902762
2901
لذلك نحن قادرون على الحصول على روبوت للقيام بمهمة حساسة،
15:05
like a surgical subtask,
280
905687
2886
مثل مهمة فرعية جراحية،
15:09
at 10 times the speed of a human.
281
909081
1881
بسرعة 10 أضعاف سرعة الإنسان.
15:12
So this project also,
282
912185
2260
لذا هذا المشروع أيضا، بسبب ممارسة في هذا المجال المشاركة
15:14
because of its involved practicing and learning,
283
914469
2525
والتعلم، القيام بأمر مرارا وتكرارا،
15:17
doing something over and over again,
284
917018
1762
15:18
this project also has a lesson, which is:
285
918804
2577
يحتوي هذا المشروع أيضا درسا
15:21
if you want to do something well,
286
921405
2404
هو إذا كنت تريد أن تفعل شيئا باتقان،
عليك بالممارسة و الممارسة ثمّ الممارسة.
15:25
there's no substitute for practice, practice, practice.
287
925084
4440
هذه هي أربعة من الدروس التي تعلمتها
15:33
So these are four of the lessons that I've learned from robots
288
933186
3487
من الروبوتات على مر السنوات،
15:36
over the years.
289
936697
1298
والروبوتات، وقد تطوّر مجال الروبوتيات أفضل بكثير
15:39
And the field of robotics has gotten much better over time.
290
939312
5507
مع مرور الوقت.
15:46
Nowadays, high school students can build robots,
291
946319
2276
في الوقت الحاضر، يمكن لطلاب المدارس الثانوية بناء الروبوتات
15:48
like the industrial robot my dad and I tried to build.
292
948619
2884
مثل الروبوت الصناعي الذي حاولت بناءه مع والدي.
15:52
But, it's very -- now ...
293
952675
2770
والآن، لديّ ابنة،
15:55
And now, I have a daughter,
294
955954
3301
15:59
named Odessa.
295
959857
1157
اسمها (أوديسا).
16:01
She's eight years old.
296
961673
1253
تبلغ من العمر 8 سنوات،
16:03
And she likes robots, too.
297
963682
1649
وهي تحب الروبوتات، جداً.
16:05
Maybe it runs in the family.
298
965970
1396
ربّما الأمر وراثيّ. (ضحك)
16:07
(Laughter)
299
967390
1240
16:08
I wish she could meet my dad.
300
968654
2095
أتمنّى لو كان بامكانها مقابلة والدي.
16:12
And now I get to teach her how things work,
301
972303
2740
والآن أتمكّن من تعليمها كيفية عمل الأشياء،
16:15
and we get to build projects together.
302
975067
2230
ولنا فرصة بناء مشاريع معا، وأنا أتساءل
16:17
And I wonder what kind of lessons she'll learn from them.
303
977321
3206
ما هو نوع الدروس التي ستتعلّمها منها.
16:22
Robots are the most human of our machines.
304
982147
4007
الروبوتات هي أكثر البشرية
من آلاتنا.
16:26
They can't solve all of the world's problems,
305
986983
2954
لا يمكنها حلّ جميع المشاكل في العالم،
16:29
but I think they have something important to teach us.
306
989961
3523
ولكن أعتقد أن لديهم شيء مهم ليعلّمونا إيّاه.
16:34
I invite all of you
307
994276
2001
وأنا أدعوكم جميعا للتفكير في الابتكارات
16:36
to think about the innovations that you're interested in,
308
996301
3578
المهتمّين بها،
16:40
the machines that you wish for.
309
1000712
2243
الآلات التي ترغب في الحصول عليها،
16:43
And think about what they might be telling you.
310
1003660
2607
والتفكير في ما قد يقولونه لك،
لأنّ لديّ حدسا
16:47
Because I have a hunch that many of our technological innovations,
311
1007211
3745
أن العديد من الابتكارات التكنولوجية لدينا،
16:50
the devices we dream about,
312
1010980
1671
الأجهزة التي نحلم بها،
يمكن أن تلهمنا لنكون بشرا أفضل.
16:54
can inspire us to be better humans.
313
1014166
2849
16:57
Thank you.
314
1017984
1151
شكرا. (تصفيق)
16:59
(Applause)
315
1019159
1912
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7