Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Hod Lipson baut Roboter, die sich ihrer Selbst bewußt sind

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TED


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Übersetzung: Sabrina Gründlinger Lektorat: Manuel Tanner
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So, where are the robots?
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Also, wo sind die Roboter?
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We've been told for 40 years already that they're coming soon.
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Seit 40 Jahren wird uns schon gesagt, dass sie bald kommen.
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Very soon they'll be doing everything for us.
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Sehr bald würden sie alles für uns machen:
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They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.
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kochen, putzen, einkaufen, bauen. Aber sie sind nicht hier.
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Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,
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Inzwischen haben wir illegale Immigranten, die diese Arbeiten verrichten,
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but we don't have any robots.
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aber wir haben keine Roboter.
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So what can we do about that? What can we say?
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Was können wir deshalb unternehmen? Was können wir sagen?
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So I want to give a little bit of a different perspective
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Ich möchte eine andere Sichtweise anbieten,
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of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.
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aus der wir diese Dinge vielleicht ein wenig anders betrachten können.
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And this is an x-ray picture
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Das ist ein Röntgenbild
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of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --
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eines Käfers und einer Schweizer Uhr aus dem Jahr 1988.
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what was true then is certainly true today.
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Seitdem hat sich im Prinzip nichts geändert.
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We can still make the pieces. We can make the right pieces.
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Wir können noch immer die Einzelteile anfertigen.
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We can make the circuitry of the right computational power,
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Wir können die Schaltkreise für die entsprechende Rechenleistung herstellen,
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but we can't actually put them together to make something
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aber wir können sie nicht kombinieren, um etwas zu erschaffen,
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that will actually work and be as adaptive as these systems.
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das tatsächlich so funktioniert und so lernfähig ist wie diese Systeme.
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So let's try to look at it from a different perspective.
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Betrachten wir es aus einer anderen Perspektive.
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Let's summon the best designer, the mother of all designers.
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Rufen wir den besten Designer auf, die Mutter aller Designer:
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Let's see what evolution can do for us.
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Schauen wir, was die Evolution für uns tun kann.
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So we threw in -- we created a primordial soup
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Wir haben also alles hineingeworfen - sozusagen eine Ur-Suppe erschaffen
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with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.
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mit vielen Teilen von Robotern: mit Stangen, mit Motoren, mit Neuronen.
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Put them all together, and put all this under kind of natural selection,
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Wir haben alles vermischt und einer Art natürlichen Auslese ausgesetzt, Mutation.
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under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.
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Und wir haben Dinge dafür belohnt, wie gut sie sich vorwärts bewegen können.
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A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.
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Eine sehr einfache Aufgabe. Es ist interessant zu sehen, was dabei herauskam.
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So if you look, you can see a lot of different machines
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Sie können viele verschiedene Maschinen sehen,
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come out of this. They all move around.
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die so entstanden sind. Sie bewegen sich alle,
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They all crawl in different ways, and you can see on the right,
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sie krabbeln auf verschiedene Arten, und Sie können hier rechts sehen,
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that we actually made a couple of these things,
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dass wir einige dieser Dinge hergestellt haben.
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and they work in reality. These are not very fantastic robots,
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Und sie funktionieren tatsächlich. Keine besonders aufregenden Roboter,
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but they evolved to do exactly what we reward them for:
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aber sie entwickelten sich, um genau das zu tun, wofür wir sie belohnten:
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for moving forward. So that was all done in simulation,
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sich vorwärts zu bewegen. Das ist nur eine Simulation,
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but we can also do that on a real machine.
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aber es funktioniert auch mit einer echten Maschine.
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Here's a physical robot that we actually
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Hier ist ein echter Roboter,
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have a population of brains,
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in dem eine Population von Gehirnen
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competing, or evolving on the machine.
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wetteifert und sich entwickelt.
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It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,
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Wie beim Rodeo: Alle bekommen einen Ritt auf der Maschine
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and they get rewarded for how fast or how far
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und werden dafür belohnt, wie schnell oder weit
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they can make the machine move forward.
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2000
sie die Maschine vorwärts bewegen können.
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And you can see these robots are not ready
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Diese Roboter sind noch nicht bereit,
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to take over the world yet, but
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die Weltherrschaft zu übernehmen.
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they gradually learn how to move forward,
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2000
Aber sie lernen allmählich, sich vorwärts zu bewegen.
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and they do this autonomously.
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3000
Und sie tun das autonom.
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So in these two examples, we had basically
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In diesen zwei Beispielen haben wir Maschinen gesehen,
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machines that learned how to walk in simulation,
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die in der Simulation gelernt haben, zu gehen,
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and also machines that learned how to walk in reality.
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und andere, die es in der Wirklichkeit gelernt haben.
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But I want to show you a different approach,
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Aber ich möchte Ihnen einen anderen Ansatz zeigen.
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and this is this robot over here, which has four legs.
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Und das ist dieser Roboter. Er hat vier Beine und acht Motoren,
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It has eight motors, four on the knees and four on the hip.
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vier für die Knie und vier für die Hüften.
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It has also two tilt sensors that tell the machine
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Er hat auch zwei Neigungssensoren, die ihm anzeigen,
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which way it's tilting.
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in welche Richtung er sich neigt.
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But this machine doesn't know what it looks like.
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Diese Maschine weiß nicht, wie sie aussieht.
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You look at it and you see it has four legs,
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Sie sehen, dass sie vier Beine hat.
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the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,
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Aber sie weiß nicht, ob sie eine Schlange oder ein Baum ist.
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it doesn't have any idea what it looks like,
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Sie hat keine Vorstellung von ihrem Aussehen,
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but it's going to try to find that out.
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aber sie wird versuchen es herauszufinden.
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Initially, it does some random motion,
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Anfänglich bewegt sie sich zufällig,
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and then it tries to figure out what it might look like.
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und dann versucht sie herauszufinden, wie sie aussehen könnte.
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And you're seeing a lot of things passing through its minds,
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Es gehen ihr viele Dinge durch den Kopf,
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a lot of self-models that try to explain the relationship
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viele Modelle ihrer Selbst, die die Beziehung zwischen
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between actuation and sensing. It then tries to do
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Handeln und Wahrnehmen erklären sollen.
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a second action that creates the most disagreement
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4000
Eine zweite Aktion versucht dann, den größtmöglichen Widerspruch zwischen
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among predictions of these alternative models,
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den so gewonnenen Vorhersagen zu erzeugen,
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like a scientist in a lab. Then it does that
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2000
wie ein Wissenschaftler im Labor.
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and tries to explain that, and prune out its self-models.
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221000
4000
Dann versucht sie, sich das alles zu erklären und die Modelle ihrer Selbst auszulichten.
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This is the last cycle, and you can see it's pretty much
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Das ist der letzte Zyklus, und Sie sehen,
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figured out what its self looks like. And once it has a self-model,
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4000
dass sie herausgefunden hat, wie sie aussieht, und sobald sie ein Modell ihrer Selbst hat,
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it can use that to derive a pattern of locomotion.
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4000
kann sie es verwenden, um davon ein Bewegungsmuster abzuleiten.
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So what you're seeing here are a couple of machines --
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2000
Hier sehen Sie das Bewegungsmuster
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a pattern of locomotion.
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238000
2000
einer Maschine.
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We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,
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240000
4000
Wir hofften, dass sie eine Art bösen, spinnenartigen Gang haben würde,
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but instead it created this pretty lame way of moving forward.
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244000
4000
aber stattdessen entwickelte sie diese ziemlich lahme Art der Vorwärtsbewegung.
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But when you look at that, you have to remember
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248000
3000
Aber Sie müssen bedenken,
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that this machine did not do any physical trials on how to move forward,
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251000
6000
dass diese Maschine nie real ausprobiert hat, wie sie sich vorwärts bewegen kann,
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nor did it have a model of itself.
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257000
2000
noch hatte sie ein Modell ihrer selbst.
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It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,
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259000
3000
Sie hat irgendwie ausgerechnet, wie sie aussieht und sich vorwärts bewegen kann
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and then actually tried that out.
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262000
4000
und hat es dann tatsächlich ausprobiert.
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(Applause)
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266000
5000
(Applaus)
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So, we'll move forward to a different idea.
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271000
4000
Schauen wir uns eine andere Sache an.
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So that was what happened when we had a couple of --
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275000
5000
Das geschah also, als wir einige --
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that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --
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280000
4000
das geschah, als wir einige --
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(Laughter)
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284000
2000
(Lachen)
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-- they don't like each other. So
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286000
2000
-- sie mögen einander nicht.
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there's a different robot.
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288000
3000
Das ist ein anderer Roboter.
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That's what happened when the robots actually
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291000
2000
Das geschieht, wenn die Roboter für etwas,
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are rewarded for doing something.
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293000
2000
das sie tun, belohnt werden.
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What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?
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295000
3000
Was geschieht, wenn man sie für gar nichts belohnt?
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So we have these cubes, like the diagram showed here.
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298000
3000
Wir benutzten diese Würfel.
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The cube can swivel, or flip on its side,
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301000
2000
Sie können sich drehen oder auf die Seite kippen.
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and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --
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304000
4000
Wir werden einfach 1.000 dieser Würfel in einen Topf werfen und nicht belohnen.
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this is in simulation --and don't reward them for anything,
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308000
2000
Das hier ist eine Simulation.
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we just let them flip. We pump energy into this
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310000
3000
Wir lassen sie sich nur bewegen. Wir pumpen Energie hinein
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and see what happens in a couple of mutations.
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313000
3000
und beobachten, was in ein paar Mutationen geschieht.
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So, initially nothing happens, they're just flipping around there.
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316000
3000
Anfänglich geschieht überhaupt nichts, sie zappeln nur herum.
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But after a very short while, you can see these blue things
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319000
4000
Aber nach kurzer Zeit können Sie sehen, wie die blauen Dinger
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on the right there begin to take over.
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2000
auf der rechten Seite die Oberhand gewinnen.
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They begin to self-replicate. So in absence of any reward,
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325000
4000
Sie beginnen sich selbst zu reproduzieren. Ohne jede Belohnung
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the intrinsic reward is self-replication.
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329000
3000
wird die Selbst-Reproduktion zur intrinsischen Belohnung.
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And we've actually built a couple of these,
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332000
1000
Wir haben einige gebaut.
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and this is part of a larger robot made out of these cubes.
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333000
4000
Das hier ist ein Teil eines größeren Roboters, der aus diesen Würfeln besteht.
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It's an accelerated view, where you can see the robot actually
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337000
3000
Es ist eine beschleunigte Ansicht, in der man sieht,
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carrying out some of its replication process.
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340000
2000
wie sich der Roboter selbst repliziert.
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So you're feeding it with more material -- cubes in this case --
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342000
4000
Wenn man ihn mit mehr Material füttert, in diesem Fall mit Würfeln,
05:46
and more energy, and it can make another robot.
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346000
3000
und mit mehr Energie, kann er einen weiteren Roboter bauen.
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So of course, this is a very crude machine,
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349000
3000
Das ist natürlich eine sehr primitive Maschine,
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but we're working on a micro-scale version of these,
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352000
2000
aber wir arbeiten auch an Mikro-Versionen.
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and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.
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354000
3000
Hoffentlich werden die Würfel wie Puder, das man wo hinzugibt.
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OK, so what can we learn? These robots are of course
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357000
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OK, was können wir daraus lernen? Diese Roboter sind natürlich
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not very useful in themselves, but they might teach us something
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362000
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an sich nicht sehr nützlich, aber sie könnten uns beibringen,
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about how we can build better robots,
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365000
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wie man bessere Roboter baut
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and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.
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368000
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und vielleicht wie Menschen und Tiere lernen und Modelle ihrer Selbst erzeugen.
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And one of the things that I think is important
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373000
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Ich denke, es ist wichtig,
06:15
is that we have to get away from this idea
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375000
2000
dass wir uns von der Idee lösen,
06:17
of designing the machines manually,
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377000
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Maschinen selbst zu entwerfen.
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but actually let them evolve and learn, like children,
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379000
3000
Wir sollten sie sich entwickeln und lernen lassen wie Kinder.
06:22
and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.
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382000
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Vielleicht ist das der richtige Weg. Vielen Dank.
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(Applause)
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(Applaus)
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