Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Překladatel: Marek Vanžura Korektor: Lucie Sara Zavodna

So, where are the robots?

Nuže, kde jsou roboti?

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

Už 40 let se nám tvrdí, že přijdou brzy.

Very soon they'll be doing everything for us.

Velmi brzy pro nás budou dělat vše:

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

budou vařit, uklízet, kupovat věci, nakupovat, stavět. Ale nejsou tady.

Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,

Zatím máme ilegální přistěhovalce, kteří dělají veškerou práci,

but we don't have any robots.

ale nemáme žádné roboty.

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

Takže co s tím můžeme udělat? Co můžeme říci?

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

Chci nabídnout trochu odlišný úhel pohledu

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

jak se asi můžeme na tyto věci podívat.

And this is an x-ray picture

Toto je rentgenový snímek

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

skutečného brouka a švýcarských hodinek z roku 88. Podívejte se na to --

what was true then is certainly true today.

co byla pravda tehdy, je vskutku pravda i dnes.

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

Stále můžeme vyrobit části, můžeme vyrobit správné části,

We can make the circuitry of the right computational power,

můžeme vyrobit obvody o vhodné výpočetní síle,

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

ale nemůžeme je složit dohromady, abychom vyrobili něco,

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

co bude skutečně pracovat a bude stejně přizpůsobivé jako tyto systémy.

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

Takže se na to pojďme podívat z odlišné perspektivy.

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

Povolejme nejlepší návrhářku, matku všech návrhářů:

Let's see what evolution can do for us.

podívejme se, co pro nás může udělat evoluce.

So we threw in -- we created a primordial soup

Takže jsme se do toho pustili -- vytvořili jsme prvotní směs

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

z mnoha kusů robotů: z tyčí, z motorů, z neuronů.

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

Složme toto vše dohromady a předložme to přírodnímu výběru,

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

mutaci, a odměňujme věci za to, jak dobře se mohou pohybovat vpřed.

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

Velmi jednoduchý úkol a je zajímavé vidět, co z toho vzešlo.

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

Když se podíváte, můžete vidět mnoho různých strojů

come out of this. They all move around.

takto vzniklých. Všichni se pohybují kolem,

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

všichni se plazí různými způsoby, a jak můžete vidět vpravo,

that we actually made a couple of these things,

vyrobili jsme pár takových věcí

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

a ty opravdu fungují ve skutečnosti. Nejsou to příliš fantastičtí roboti,

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

ale vyvinuli se pro dělání přesně toho, za co je odměňujeme:

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

pro pohyb vpřed. Tedy toto všechno bylo uděláno v simulaci,

but we can also do that on a real machine.

ale zároveň to lze dělat i se skutečným strojem.

Here's a physical robot that we actually

Zde je fyzický robot, kterého skutečně máme,

have a population of brains,

má několik mozků,

competing, or evolving on the machine.

které soutěží a vyvíjejí se.

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

Je to jako rodeo: střídají se na stroji

and they get rewarded for how fast or how far

a jsou odměňováni za to, jak rychle či jak daleko

they can make the machine move forward.

dokáží se strojem pohnout vpřed.

And you can see these robots are not ready

A můžete vidět, že tito roboti nejsou připraveni

to take over the world yet, but

ovládnout svět, ale

they gradually learn how to move forward,

postupně se učí, jak se pohybovat dopředu,

and they do this autonomously.

a dělají to samostatně.

So in these two examples, we had basically

Takže v těchto dvou příkladech jsme měli v základě

machines that learned how to walk in simulation,

stroje, které se učily chodit v simulaci,

and also machines that learned how to walk in reality.

a také stroje, které se učily chodit ve skutečnosti.

But I want to show you a different approach,

Ale chci vám ukázat odlišný přístup

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

a to tohoto robota, právě zde, který má čtyři nohy,

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

osm motorů, čtyři na kolenou a čtyři na boku.

It has also two tilt sensors that tell the machine

Má také dva senzory náklonu, které stroji říkají,

which way it's tilting.

jakým směrem je nakloněný.

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

Ale tento stroj neví, jak vypadá.

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

Vy se na něj podíváte a vidíte, že má čtyři nohy,

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

stroj neví, zda je had, strom,

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

nemá žádnou představu jak vypadá,

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

ale hodlá to zkusit zjistit.

Initially, it does some random motion,

Nejprve dělá nějaké náhodné pohyby

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

a posléze se snaží zjistit, jak může vypadat --

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

a vy vidíte, že jeho myslí prochází mnoho věcí,

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

mnoho modelů sebe sama, které se snaží vysvětlit vztah

between actuation and sensing. It then tries to do

mezi podněty a vnímáním -- a poté se snaží udělat

a second action that creates the most disagreement

druhý krok, a to, že vytváří největší neshody

among predictions of these alternative models,

mezi predikcemi těchto alternativních modelů,

like a scientist in a lab. Then it does that

jako vědec v laboratoři. Pak to provede

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

a snaží se je vysvětlit, přičemž postupně vyřazuje modely.

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

Toto je poslední cyklus a jak můžete vidět, pěkně

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

přišel na to, jak vypadá. A jakmile má model sebe sama,

it can use that to derive a pattern of locomotion.

může jej použít pro odvození vzorce pro pohyb.

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

Tedy co zde sledujete, je pár strojů --

a pattern of locomotion.

vzory pohybu.

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

Doufali jsme, že bude mít typ ďábelské pavoučí chůze,

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

ale místo toho si vytvořil tento pěkně chromý způsob pohybu vpřed.

But when you look at that, you have to remember

Ale když se na toto podíváte, musíte mít na paměti,

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

že tento stroj nikdy nezkoušel jak se pohybovat vpřed

nor did it have a model of itself.

ani neměl model sám sebe.

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

Sám zjistil jak vypadá a jak se pohybovat vpřed

and then actually tried that out.

a teprve až potom to skutečně zkusil.

(Applause)

(Potlesk)

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

Nuže, přesuňme se k jiné myšlence.

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

Takže toto se stalo, když jsme měli pár --

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

toto se stalo, když máte pár -- OK, OK, OK --

(Laughter)

(Smích)

-- they don't like each other. So

-- nemají se rádi.Takže

there's a different robot.

zde je jiný robot.

That's what happened when the robots actually

Toto se stalo, když jsou roboti

are rewarded for doing something.

odměňováni za dělání něčeho.

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

Co se stane, když je nebudete odměňovat za nic, jen je tak ponecháte?

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

Takže máme tyto kostky, jak ukazuje diagram tady.

The cube can swivel, or flip on its side,

Kostka se může otáčet nebo překlápět na stranu.

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

Dali jsme 1000 těchto kostek na hromadu --

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

toto je v simulaci -- a za nic jsme je neodměňovali,

we just let them flip. We pump energy into this

jen jsme je nechali převracet. Dodáváme energii

and see what happens in a couple of mutations.

a sledujeme, co se děje po pár mutacích.

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

Zprvu se neděje nic, jen se tak převracejí dokola.

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

Ale po velmi krátké době můžete vidět, že tyto modré věci

on the right there begin to take over.

na pravé straně začínají převládat.

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

Začínají se replikovat. Tedy při absenci jakékoli odměny

the intrinsic reward is self-replication.

je vlastní odměnou replikování.

And we've actually built a couple of these,

Skutečně jsme pár takových vyrobili

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

a toto je část většího robota vytvořeného z těchto kostek.

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

Ve zrychleném záznamu můžete vidět robota, který skutečně

carrying out some of its replication process.

provádí replikační proces.

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

Tedy dodáváte mu materiál -- v tomto případě kostky --

and more energy, and it can make another robot.

a energii, a on může vyrobit dalšího robota.

So of course, this is a very crude machine,

Toto je samozřejmě velice nezralý stroj,

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

ale pracujeme na jeho mikroverzi,

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

snad budou kostky ve formě prášku, který tam nasypete.

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

OK, takže co se můžeme naučit? Tito roboti samozřejmě

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

nejsou sami o sobě příliš užiteční, ale můžou nás naučit něco

about how we can build better robots,

o stavění lepších robotů

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

a, možná, jak lidé či zvířata vytvářejí modely sebe sama a jak se učí.

And one of the things that I think is important

A jedna z věcí, která je, myslím, důležitá,

is that we have to get away from this idea

je, že musíme upustit od myšlenky

of designing the machines manually,

konstruovat stroje ručně,

but actually let them evolve and learn, like children,

ale raději je nechat vyvíjet a učit, jako děti.

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

A možná toto je cesta jak toho dosáhnout. Děkuji.

(Applause)

(Potlesk)