Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Translator: MaYoMo com Reviewer: adam leclerc

So, where are the robots?

И така, къде са роботите?

We've been told for 40 years already that they're coming soon.

Казват ни вече от 40 години, че те идват скоро.

Very soon they'll be doing everything for us.

Много скоро ще правят всичко вместо нас:

They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.

ще готвят, ще чистят, ще купуват неща, ще пазаруват, ще строят. Но не са тук.

Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,

Междувременно, нелегални имигранти вършат цялата работа,

but we don't have any robots.

но нямаме никакви роботи.

So what can we do about that? What can we say?

Какво можем да направим по въпроса? Какво можем да кажем?

So I want to give a little bit of a different perspective

Искам да дам една малко по-различна перспектива,

of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.

за това как бихме могли да погледнем на тези неща по малко по-различен начин.

And this is an x-ray picture

Това е рентгенова снимка

of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --

на истински бръмбар, и швейцарски часовник от 1988 г. Погледнете това...

what was true then is certainly true today.

което е било вярно тогава, със сигурност е вярно и днес.

We can still make the pieces. We can make the right pieces.

Можем още да правим парчетата, можем да правим правилните парчета,

We can make the circuitry of the right computational power,

можем да правим окабеляването на правилната изчислителна мощност,

but we can't actually put them together to make something

но всъщност не можем да ги свържем заедно, за да направим нещо,

that will actually work and be as adaptive as these systems.

което наистина ще работи и ще бъде адаптивно като тези системи.

So let's try to look at it from a different perspective.

Да се опитаме да погледнем това от различна перспектива.

Let's summon the best designer, the mother of all designers.

Да призовем най-добрия дизайнер, майката на всички дизайнери:

Let's see what evolution can do for us.

да видим какво може да направи еволюцията за нас.

So we threw in -- we created a primordial soup

Хвърлихме се в това - създадохме първична супа

with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.

с множество парчета от роботи: с лостове, с мотори, с неврони.

Put them all together, and put all this under kind of natural selection,

Съберете ги всички заедно и ги подложете на един вид естествен подбор,

under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.

под мутация, и награждавайте нещата за умението им да се движат напред.

A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.

Много проста задача, и е интересно да се види какви неща излязоха от това.

So if you look, you can see a lot of different machines

Ако погледнете, може да видите много различни машини

come out of this. They all move around.

да излизат от това. Всички те се движат наоколо,

They all crawl in different ways, and you can see on the right,

всички пълзят в различни посоки, и виждате вдясно,

that we actually made a couple of these things,

че всъщност сме направили едно-две от тези неща

and they work in reality. These are not very fantastic robots,

и те работят в реалността. Това не са много фантастични роботи,

but they evolved to do exactly what we reward them for:

но те са еволюирали да вършат точно онова, за което ги възнаграждаваме:

for moving forward. So that was all done in simulation,

да се движат напред. Всичко това бе направено като симулация,

but we can also do that on a real machine.

но можем също да го правим и на истинска машина.

Here's a physical robot that we actually

Ето един физически робот, където всъщност

have a population of brains,

имаме мозъчна популация,

competing, or evolving on the machine.

конкурираща се, или еволюираща, на машината.

It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,

Това е като на родео: всички се качват да пояздят машината

and they get rewarded for how fast or how far

и са възнаграждавани за това колко бързо или колко далеч

they can make the machine move forward.

могат да накарат машината да се движи напред.

And you can see these robots are not ready

Виждате, че тези роботи не са готови

to take over the world yet, but

още да покорят света, но

they gradually learn how to move forward,

постепенно се учат как да се движат напред,

and they do this autonomously.

и правят това автономно.

So in these two examples, we had basically

При тези два примера по същество

machines that learned how to walk in simulation,

имахме машини, които се учеха как да вървят при симулация,

and also machines that learned how to walk in reality.

а също и машини, които се учеха как да вървят в реалността.

But I want to show you a different approach,

Но искам да ви покажа един различен подход,

and this is this robot over here, which has four legs.

и това е този робот там, който има четири крака,

It has eight motors, four on the knees and four on the hip.

има четири мотора - четири на коленете и четири на бедрото.

It has also two tilt sensors that tell the machine

Има също два сензора за наклон, които казват на машината

which way it's tilting.

в коя посока се накланя.

But this machine doesn't know what it looks like.

Но тази машина не знае как изглежда.

You look at it and you see it has four legs,

Гледате я и виждате, че има четири крака,

the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,

машината не знае дали е змия, дали е дърво,

it doesn't have any idea what it looks like,

няма никаква представа как изглежда,

but it's going to try to find that out.

но ще се опита да разбере това.

Initially, it does some random motion,

Първоначално прави някакво произволно движение,

and then it tries to figure out what it might look like.

а после се опитва да установи как би могло да изглежда то -

And you're seeing a lot of things passing through its minds,

виждате как много неща минават през умовете й,

a lot of self-models that try to explain the relationship

много само-модели, които се опитват да обяснят връзката

between actuation and sensing. It then tries to do

между придвижване и усещане - а после се опитва да извърши

a second action that creates the most disagreement

второ действие, което създава най-голямото несъгласие

among predictions of these alternative models,

сред предсказанията на тези алтернативни модели,

like a scientist in a lab. Then it does that

като учен в лаборатория. После прави това

and tries to explain that, and prune out its self-models.

и се опитва да го обясни и да оформи само-моделите си.

This is the last cycle, and you can see it's pretty much

Това е последният цикъл, и виждате, че до голяма степен

figured out what its self looks like. And once it has a self-model,

е разбрал как изглежда неговата личност, а щом има само-модел,

it can use that to derive a pattern of locomotion.

може да го използва, за да извлече образец за придвижване.

So what you're seeing here are a couple of machines --

Това, което виждате тук, са двойка машини -

a pattern of locomotion.

образец за придвижване.

We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,

Надявахме се, че ще има нещо като зла, паякоподобна походка,

but instead it created this pretty lame way of moving forward.

но вместо това то създаде този доста куц начин за придвижване напред.

But when you look at that, you have to remember

Но когато гледате това, трябва да помните,

that this machine did not do any physical trials on how to move forward,

че тази машина не е правила никакви физически изпитания за това как да се движи напред,

nor did it have a model of itself.

нито пък има модел за самата себе си.

It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,

Тя някак разбра как изглежда и как да се движи напред,

and then actually tried that out.

а после го изпита на на практика.

(Applause)

(Аплодисменти)

So, we'll move forward to a different idea.

Продължаваме нататък към една различна идея.

So that was what happened when we had a couple of --

Това се случи, когато имахме двойка...

that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --

това се случи, когато имахте двойка... OK, OK, OK -

(Laughter)

(Смях)

-- they don't like each other. So

...не се харесват взаимно.

there's a different robot.

Ето един различен робот.

That's what happened when the robots actually

Ето какво се случи, когато роботите всъщност

are rewarded for doing something.

са награждавани за това, че правят нещо.

What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?

Какво се случва, ако не ги награждавате за нищо - просто ги хвърляте в дълбокото?

So we have these cubes, like the diagram showed here.

Значи, имаме тези кубове, както показва диаграмата тук.

The cube can swivel, or flip on its side,

Кубът може да се завърта, или да се претъркулва настрани,

and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --

а ние просто хвърляме 1000 от тези кубове в една супа -

this is in simulation --and don't reward them for anything,

това е симулация - и не ги награждаваме за нищо,

we just let them flip. We pump energy into this

просто ги оставяме да се търкалят. Напомпваме енергия в това

and see what happens in a couple of mutations.

и виждаме какво се случва при една-две мутации.

So, initially nothing happens, they're just flipping around there.

Отначало не се случва нищо - просто се търкалат там наоколо.

But after a very short while, you can see these blue things

Но след много кратко време виждате как тези сини неща

on the right there begin to take over.

отдясно започват да вземат превес.

They begin to self-replicate. So in absence of any reward,

Те започват да се самокопират. И така, в отсъствие на каквато и да било награда,

the intrinsic reward is self-replication.

вътрешната награда е самокопиране.£

And we've actually built a couple of these,

Всъщност построихме едно-две от тях

and this is part of a larger robot made out of these cubes.

и тоа е част от по-голям робот, направен от тези кубове,

It's an accelerated view, where you can see the robot actually

това е ускорен изглед, където виждате как роботът всъщност

carrying out some of its replication process.

провежда част от своя процес на самокопиране.

So you're feeding it with more material -- cubes in this case --

Вие го захранвате с повече материал - кубове в този случай -

and more energy, and it can make another robot.

и повече енергия, и той може да направи друг робот.

So of course, this is a very crude machine,

Това, разбира се, е много груба машина,

but we're working on a micro-scale version of these,

но работим върху версия на тези в микро-мащаб,

and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.

и се надяваме, че кубовете ще бъдат като прах, който изсипваш вътре.

OK, so what can we learn? These robots are of course

Значи, каква е поуката? Тези роботи, разбира се,

not very useful in themselves, but they might teach us something

не са много полезни сами по себе си, но те могат да ни научат нещо

about how we can build better robots,

за това как да строим по-добри роботи,

and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.

и вероятно как хората и животните създават самомодели и се учат.

And one of the things that I think is important

Едно от важните неща според мен

is that we have to get away from this idea

е, че трябва да се отдалечим от тази идея

of designing the machines manually,

за ръчен дизайн на машини,

but actually let them evolve and learn, like children,

а всъщност да ги оставим да еволюират и да се учат като деца

and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.

и може би това е начинът да стигнем там. Благодаря ви.

(Applause)

(Аплодисменти)