Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

Ken Goldberg: 4 lecciones de los robots sobre ser humanos

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2015-07-15 ・ TED


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Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

Ken Goldberg: 4 lecciones de los robots sobre ser humanos

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Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
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Traductor: Juan-Carlos Legaspi Revisor: Emma Gon
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I know this is going to sound strange,
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12539
2819
Sé que esto sonará extraño,
00:15
but I think robots can inspire us to be better humans.
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15382
4983
pero pienso que los robots nos pueden inspirar
a ser mejores humanos.
Miren, yo crecí en Bethlehem, Pennsylvania,
00:21
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
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21245
3094
00:24
the home of Bethlehem Steel.
4
24363
1938
el hogar de Bethlehem Steel.
00:26
My father was an engineer,
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26991
2112
Mi padre fue un ingeniero,
y cuando yo crecía, él me enseñaba
00:29
and when I was growing up, he would teach me how things worked.
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29127
4319
cómo funcionaban las cosas.
Juntos construíamos proyectos,
00:33
We would build projects together,
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2094
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like model rockets and slot cars.
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35588
2768
como cohetes de modelismo y coches para pista de carrera.
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Here's the go-kart that we built together.
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38732
2908
Aquí está el "go-kart" construido por nosotros.
Ese soy yo detrás del volante,
00:42
That's me behind the wheel,
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00:43
with my sister and my best friend at the time.
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con mi hermana y mi mejor amigo en aquel tiempo,
00:47
And one day,
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1926
y un día,
00:49
he came home, when I was about 10 years old,
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3083
él vino a casa, cuando yo tenía cerca de 10 años,
00:52
and at the dinner table, he announced
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2626
y en la mesa del comedor, él anunció
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that for our next project, we were going to build ...
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que para nuestro siguiente proyecto, construiríamos un robot.
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a robot.
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59318
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01:01
A robot.
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Un robot.
Entonces, estaba muy entusiasmado por esto,
01:03
Now, I was thrilled about this,
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because at school, there was a bully named Kevin,
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porque en la escuela,
había un abusivo llamado Kevin,
que me molestaba
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and he was picking on me,
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1889
01:10
because I was the only Jewish kid in class.
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porque yo era el único niño judío de la clase.
01:13
So I couldn't wait to get started to work on this,
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2373
Por tanto, no veía la hora de empezar a trabajar en esto
01:16
so I could introduce Kevin to my robot.
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para mostrarle a Kevin mi robot. (Risas)
01:18
(Laughter)
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(Robot noises)
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(Ruidos de robot)
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(Laughter)
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But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
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Pero esa no era la clase de robot que mi papá tenía en mente.
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(Laughter)
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1068
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See, he owned a chromium-plating company,
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3632
Vean, él era propietario de una compañía para cromado.
01:39
and they had to move heavy steel parts between tanks of chemicals.
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99589
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y ellos tenían que mover
partes pesadas de acero entre tinas de químicos,
y por tanto necesitaba un robot industrial como este
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And so he needed an industrial robot like this,
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3373
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that could basically do the heavy lifting.
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2103
para acarrear la carga pesada.
01:51
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
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3591
Pero mi papá tampoco consiguió la clase de robot que quería.
01:55
He and I worked on it for several years,
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115870
2430
Junto a él trabajamos en éste por varios años,
01:58
but it was the 1970s, and the technology that was available to amateurs
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118324
4745
pero fue en los años 70,
y la tecnología disponible a los aficionados
no existía aún.
02:03
just wasn't there yet.
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1326
02:05
So Dad continued to do this kind of work by hand.
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2785
Así que mi papá continuó haciendo este tipo de trabajo a mano,
02:09
And a few years later,
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y algunos años después,
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he was diagnosed with cancer.
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él fue diagnosticado con cáncer.
02:15
You see,
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1570
Verán, lo que el robot que tratábamos de construir
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what the robot we were trying to build was telling him
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2596
le decía no tenía que ver con acarrear la carga pesada.
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was not about doing the heavy lifting.
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2156
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It was a warning
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Era una advertencia sobre la exposición de mi papá a los químicos tóxicos.
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about his exposure to the toxic chemicals.
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2504
Él no reconoció esto en ese tiempo,
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He didn't recognize that at the time,
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and he contracted leukemia.
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y contrajo leucemia,
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And he died at the age of 45.
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151827
1892
y murió a los 45 años de edad.
Yo estaba devastado por esto,
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I was devastated by this.
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1776
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And I never forgot the robot that he and I tried to build.
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2762
y nunca olvido el robot que tratamos de construir.
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When I was at college, I decided to study engineering, like him.
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162195
3553
Cuando ingresé a la universidad, decidí estudiar ingeniería, como él.
Fui a Carnegie Mellon y obtuve mi doctorado en robótica.
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And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
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167081
4548
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I've been studying robots ever since.
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171653
1909
He estado estudiando robots desde entonces.
02:54
So what I'd like to tell you about are four robot projects,
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174721
4595
Así, lo que quisiera contarles
son cuatro proyectos con robots
y cómo ellos me han inspirado a ser un mejor ser humano.
02:59
and how they've inspired me to be a better human.
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3049
03:06
By 1993, I was a young professor at USC,
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Para 1993, yo era un joven profesor en la Universidad del Sur de California,
03:11
and I was just building up my own robotics lab,
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191844
2818
y precisamente construía mi propio laboratorio de robótica,
03:14
and this was the year the World Wide Web came out.
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194686
3221
y este fue el año en que llegó la Red Informática Mundial (WWW).
03:18
And I remember my students were the ones who told me about it,
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198487
2985
Recuerdo a mis estudiantes que
me contaron de esta red,
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and we would -- we were just amazed.
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201496
2317
y estábamos... estábamos tan sorprendidos.
03:23
We started playing with this, and that afternoon,
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3383
Comenzamos jugando con esto y aquella tarde,
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we realized that we could use this new, universal interface
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nos dimos cuenta cómo podríamos usar esta interfaz nueva y universal
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to allow anyone in the world to operate the robot in our lab.
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para permitir a cualquiera en el mundo
operar el robot en nuestro laboratorio.
Así, en vez de tenerlo para pelear o hacer trabajo industrial,
03:37
So, rather than have it fight or do industrial work,
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217339
4042
03:42
we decided to build a planter,
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222413
2530
decidimos hacer un plantador,
03:44
put the robot into the center of it,
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224967
1951
pusimos el robot en el centro,
03:46
and we called it the Telegarden.
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226942
1678
y lo llamamos el Tele-jardín.
03:49
And we had put a camera in the gripper of the hand of the robot,
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229736
4517
Y tuvimos que poner una cámara en el sujetador de la mano
del robot y escribimos algunas secuencias de comandos especiales
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and we wrote some special scripts and software,
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234277
2931
y software para que cualquiera en el mundo pudiese entrar
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so that anyone in the world could come in,
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237232
2034
y haciendo clic en la pantalla
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and by clicking on the screen,
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239290
1784
04:01
they could move the robot around and visit the garden.
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241098
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pudiese activar el robot
y visitar el jardín.
04:05
But we also set up some other software
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245416
3851
Además, también permitimos configurar otro software
04:09
that lets you participate and help us water the garden, remotely.
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249291
3916
que les permitía participar y ayudarnos a regar el jardín
remotamente y si Uds. regaban el jardín algunas veces,
04:13
And if you watered it a few times,
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253643
2289
04:15
we'd give you your own seed to plant.
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255956
2275
les dábamos sus propias semillas para plantar.
04:19
Now, this was an engineering project,
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259167
3476
Ahora, esto fue un proyecto, un proyecto de ingeniería,
04:22
and we published some papers on the system design of it,
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262667
4112
y publicamos algunos artículos sobre el diseño,
el diseño del sistema, pero también lo pensamos
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but we also thought of it as an art installation.
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266803
2645
como instalación de arte.
04:30
It was invited, after the first year,
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270638
2149
Fue invitado, después del primer año,
04:32
by the Ars Electronica Museum in Austria,
80
272811
3020
por el Museo Ars Electrónica en Austria
04:35
to have it installed in their lobby.
81
275855
2822
para tenerlo instalado en su vestíbulo,
y estoy feliz de decir que permaneció ahí en línea
04:39
And I'm happy to say, it remained online there, 24 hours a day,
82
279558
3987
24 horas al día, durante casi 9 años.
04:43
for almost nine years.
83
283569
1831
04:46
That robot was operated by more people
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286369
3775
Este robot fue operado por más gente
04:50
than any other robot in history.
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290168
1897
que cualquier otro robot en la historia.
04:53
Now, one day,
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293303
1627
Y así, un día,
04:54
I got a call out of the blue from a student,
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294954
3348
recibí una llamada inesperada
de un estudiante,
04:59
who asked a very simple but profound question.
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299211
4158
quien hizo una muy simple pero profunda pregunta.
Él dijo, "¿Es el robot real?"
05:04
He said, "Is the robot real?"
89
304361
2826
05:08
Now, everyone else had assumed it was,
90
308599
2286
Bueno, todos los demás hubieran supuesto que sí,
05:10
and we knew it was, because we were working with it.
91
310909
2516
y sabíamos que lo era porque estábamos trabajando con él.
05:13
But I knew what he meant,
92
313449
1398
Pero supe qué quiso decir,
05:14
because it would be possible
93
314871
1442
porque sería posible tomar un montón de fotos
05:16
to take a bunch of pictures of flowers in a garden
94
316337
2785
de flores en el jardín y entonces, básicamente, ordenarlas
05:19
and then, basically, index them in a computer system,
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319146
3639
en un sistema informático tal que pareciera
05:22
such that it would appear that there was a real robot,
96
322809
2627
que había un robot real cuando no lo había.
05:25
when there wasn't.
97
325460
1150
05:27
And the more I thought about it,
98
327088
1524
Y cuanto más pensaba en esto no se me ocurría
05:28
I couldn't think of a good answer for how he could tell the difference.
99
328636
3579
en una buena respuesta para que él pudiese distinguir la diferencia.
Fue justo cuando me ofrecieron una posición
05:32
This was right about the time that I was offered a position
100
332628
2797
aquí en Berkeley;
05:35
here at Berkeley.
101
335449
1301
05:36
And when I got here,
102
336774
1645
cuando llegué, busqué a Hubert Dreyfus,
05:38
I looked up Hubert Dreyfus,
103
338443
2362
05:40
who's a world-renowned professor of philosophy,
104
340829
2927
profesor de filosofía de renombre mundial,
05:44
And I talked with him about this and he said,
105
344582
2730
y hablé con él de esto, y me dijo:
"Este es uno de los problemas más antiguos y más fundamentales
05:47
"This is one of the oldest and most central problems in philosophy.
106
347336
4102
de la filosofía. Nos remonta a los escépticos,
05:51
It goes back to the Skeptics and up through Descartes.
107
351462
4017
y de ahí a Descartes.
05:55
It's the issue of epistemology,
108
355503
3182
Es un problema epistemológico,
05:58
the study of how do we know that something is true."
109
358709
2868
el estudio de como sabemos cuando algo es verdad.
06:02
So he and I started working together,
110
362625
2000
Así, comenzamos a trabajar juntos
06:04
and we coined a new term: "telepistemology,"
111
364649
2871
y acuñamos un nuevo término: 'telepistemología',
el estudio del conocimiento a la distancia.
06:08
the study of knowledge at a distance.
112
368757
2136
06:11
We invited leading artists, engineers and philosophers
113
371303
4491
Invitamos a artistas, ingenieros
y filósofos destacados para escribir ensayos sobre esto
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
y los resultados, los resultados están compilados en este libro
de la MIT Press.
06:21
So thanks to this student,
116
381959
2096
Entonces, gracias a este estudiante que cuestionó
06:24
who questioned what everyone else had assumed to be true,
117
384079
3319
aquello que los demás supusieron que era verdad,
06:27
this project taught me an important lesson about life,
118
387422
3977
este proyecto me enseñó una lección importante sobre la vida,
06:31
which is to always question assumptions.
119
391423
2987
y es que siempre hay que cuestionar las suposiciones.
06:35
Now, the second project I'll tell you about
120
395807
2176
Ahora, les contaré del segundo proyecto
06:38
grew out of the Telegarden.
121
398007
1992
surgido del Tele-jardín.
06:40
As it was operating, my students and I were very interested
122
400023
2821
Conforme operaba, con mis alumnos estuvimos muy interesados
06:42
in how people were interacting with each other,
123
402868
2341
en la interacción de la gente entre sí
06:45
and what they were doing with the garden.
124
405233
2057
y en lo que estaban haciendo con el jardín.
Así comenzamos a pensar: ¿Y si el robot pudiera dejar
06:47
So we started thinking:
125
407314
1151
06:48
what if the robot could leave the garden
126
408489
1968
el jardín e ir a algún otro
06:50
and go out into some other interesting environment?
127
410481
2814
ambiente interesante?
06:53
Like, for example, what if it could go to a dinner party
128
413319
2741
Como, por ejemplo, ¿Y si pudiera ir a una cena
a la Casa Blanca? (Risas)
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
Por esta razón nos estábamos interesando más en el diseño de sistemas
07:03
and the user interface than in the hardware,
132
423994
2943
y en la interfaz del usuario que en el hardware,
07:06
we decided that,
133
426961
1151
decidimos en vez de tener
07:08
rather than have a robot replace the human to go to the party,
134
428136
4487
un robot para remplazar al humano para ir a la cena,
07:12
we'd have a human replace the robot.
135
432647
2230
tendríamos un humano para remplazar al robot.
07:15
We called it the Tele-Actor.
136
435679
1460
Lo llamamos el Tele-actor.
07:17
We got a human,
137
437978
2008
Conseguimos un humano,
07:20
someone who's very outgoing and gregarious,
138
440010
3108
alguien que fuera muy cordial y sociable,
07:23
and she was outfitted with a helmet with various equipment,
139
443142
4255
equipada con un casco
con varios equipos, cámaras y micrófonos,
07:27
cameras and microphones,
140
447421
1284
07:28
and then a backpack with wireless Internet connection.
141
448729
3065
y luego una mochila con una conexión a Internet inalámbrica,
07:32
And the idea was that she could go
142
452882
2144
y la idea fue que ella podía ir a un ambiente remoto
07:35
into a remote and interesting environment,
143
455050
2450
interesante y entonces, a través de la Internet,
07:37
and then over the Internet,
144
457524
2017
07:39
people could experience what she was experiencing.
145
459565
2592
la gente podía vivir lo experimentado por ella
07:42
So they could see what she was seeing,
146
462736
2971
y ver lo visto por ella,
07:45
but then, more importantly, they could participate,
147
465731
3283
pero entonces, incluso más importante, podían participar,
07:49
by interacting with each other and coming up with ideas
148
469038
4750
interactuando el uno con el otro;
llegando a ideas sobre lo siguiente que ella debía hacer;
07:53
about what she should do next and where she should go,
149
473812
3969
a dónde debería ir;
07:57
and then conveying those to the Tele-Actor.
150
477805
2206
y transmitírselo al Tele-actor.
08:01
So we got a chance to take the Tele-Actor
151
481069
2421
Tuvimos la oportunidad de llevar el Tele-actor
08:03
to the Webby Awards in San Francisco.
152
483514
2808
a la premiación de los "Webby Awards" en San Francisco.
08:07
And that year, Sam Donaldson was the host.
153
487129
3240
Ese año el anfitrión fue Sam Donaldson.
Justamente antes de levantarse la cortina, tuve alrededor de 30 segundos
08:12
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
154
492290
2690
para explicarle al Sr. Donaldson qué haríamos.
08:15
to explain to Mr. Donaldson what we were going to do.
155
495004
3742
Le dije: "El Tele-actor
08:20
And I said, "The Tele-Actor is going to be joining you onstage.
156
500119
3517
lo va a acompañar a Ud. en el escenario;
08:23
This is a new experimental project,
157
503660
2354
esto es un nuevo proyecto experimental;
la gente en sus pantallas la estará observando;
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
ella está equipada con cámaras,
micrófonos y un audífono en su oído;
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
y la gente desde la red le da recomendaciones
sobre lo siguiente a hacer".
08:36
about what to do next."
162
516123
1158
Y él dijo: "Espera un segundo,
08:37
And he said, "Wait a second.
163
517305
1395
08:39
That's what I do."
164
519806
1173
eso es lo que yo hago". (Risas)
08:41
(Laughter)
165
521003
4977
08:46
So he loved the concept,
166
526004
1872
Por tanto, le encantó el concepto.
08:47
and when the Tele-Actor walked onstage, she walked right up to him,
167
527900
4253
Cuando el Tele-actor entró al escenario,
ella caminó directo a él y le dio un gran beso
08:52
and she gave him a big kiss right on the lips.
168
532177
2459
justo en los labios. (Risas)
08:54
(Laughter)
169
534660
1952
08:56
We were totally surprised -- we had no idea that would happen.
170
536636
2922
Estábamos totalmente sorprendidos.
No teníamos idea de lo que sucedería.
08:59
And he was great, he just gave her a big hug in return,
171
539582
2618
Él estuvo genial. Sólo le dio a ella un gran abrazo en retorno
09:02
and it worked out great.
172
542224
1657
y funcionó muy bien.
09:03
But that night, as we were packing up,
173
543905
2040
Pero esa noche, mientras empacábamos,
09:05
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors decide
174
545969
4555
pregunté a la tele-actriz cómo decidieron los Tele-directores
que le diera un beso a Sam Donaldson.
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
Ella dijo: no lo decidieron.
09:17
She said, when she was just about to walk onstage,
177
557274
2618
Ella cuenta que cuando caminaba sobre el escenario,
09:19
the Tele-Directors still were trying to agree on what to do,
178
559916
2974
los Tele-directores estaban aún tratando de llegar a un acuerdo sobre qué hacer,
09:22
and so she just walked onstage and did what felt most natural.
179
562914
3100
entonces ella sólo se dirigió al escenario e hizo
lo que sintió más natural. (Risas)
09:26
(Laughter)
180
566038
4514
09:30
So, the success of the Tele-Actor that night
181
570576
3092
Así, el éxito del Tele-actor aquella noche
09:33
was due to the fact that she was a wonderful actor.
182
573692
4253
fue debido al hecho que ella fue una maravillosa actriz
09:37
She knew when to trust her instincts.
183
577969
2429
Ella supo cuando confiar en sus instintos,
09:40
And so that project taught me another lesson about life,
184
580422
3929
y por tanto el proyecto me enseñó otra lección sobre la vida,
09:44
which is that, when in doubt, improvise.
185
584375
3647
que es, ante la duda, improvisa. (Risas)
09:48
(Laughter)
186
588046
1666
09:50
Now, the third project grew out of my experience
187
590664
4919
Bueno, el tercer proyecto surgió
de mi experiencia cuando mi padre estuvo en el hospital,
09:55
when my father was in the hospital.
188
595607
1849
sometiéndose a un tratamiento
09:59
He was undergoing a treatment -- chemotherapy treatments --
189
599284
3353
de quimioterapia, relacionado con otro tratamiento
10:02
and there's a related treatment called brachytherapy,
190
602661
4270
llamado braquiterapia, en el que se colocan "semillas" pequeñas, radioactivas
10:06
where tiny, radioactive seeds are placed into the body
191
606955
3788
en el cuerpo para tratar tumores cancerosos.
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
Y la forma de hacerlo, como pueden ver aquí...
10:15
is that surgeons insert needles into the body
194
615867
4367
los cirujanos insertan agujas en el cuerpo
10:20
to deliver the seeds.
195
620258
1315
para liberar las semillas,
10:21
And all these needles are inserted in parallel.
196
621974
3698
todas estas semillas en paralelo,
10:26
So it's very common that some of the needles penetrate sensitive organs.
197
626445
5393
así es muy común penetrar órganos
sensibles a las agujas y, como resultado,
10:32
And as a result, the needles damage these organs, cause damage,
198
632635
6973
las agujas causan daño a estos órganos, y este daño
10:39
which leads to trauma and side effects.
199
639632
2409
produce traumas y efectos secundarios.
10:42
So my students and I wondered:
200
642581
1644
Así mis estudiantes y yo nos preguntamos, ¿qué tal si pudiéramos
10:44
what if we could modify the system,
201
644249
4522
modificar el sistema
10:48
so that the needles could come in at different angles?
202
648795
2625
para que las agujas pudieran llegar en diferentes ángulos?
10:52
So we simulated this;
203
652395
1843
Simulamos esto y desarrollamos algunos
10:54
we developed some optimization algorithms and we simulated this.
204
654262
3445
algoritmos de optimización; lo simulamos
10:57
And we were able to show
205
657731
1151
y pudimos demostrar que seríamos capaces de evitar
10:58
that we are able to avoid the delicate organs,
206
658906
2562
los órganos delicados y aún así lograr la cobertura
11:01
and yet still achieve the coverage of the tumors with the radiation.
207
661492
5053
de los tumores con radiación.
11:07
So now, we're working with doctors at UCSF
208
667313
3474
Y ahora, estamos trabajando con médicos de la Universidad de California en San Francisco
11:10
and engineers at Johns Hopkins,
209
670811
2267
e ingenieros de John Hopkins
11:13
and we're building a robot that has a number of --
210
673102
3962
y construimos un robot que tiene un número de,
11:17
it's a specialized design with different joints
211
677088
2599
es un diseño especializado con diferentes articulaciones que permiten
11:19
that can allow the needles to come in at an infinite variety of angles.
212
679711
4323
que las agujas se acerquen en una variedad infinita de ángulos
11:24
And as you can see here, they can avoid delicate organs
213
684483
3722
y, como pueden ver aquí, pueden evitar órganos delicados
y aún así alcanzar los objetivos pretendidos por ellas.
11:28
and still reach the targets they're aiming for.
214
688229
2664
Entonces, al cuestionar la suposición de que todas las agujas
11:32
So, by questioning this assumption that all the needles have to be parallel,
215
692019
4985
tienen que ser paralelas, este proyecto me enseñó
11:37
this project also taught me an important lesson:
216
697028
2626
una lección importante:
11:40
When in doubt, when your path is blocked, pivot.
217
700114
4755
Cuando tu camino está bloqueado, pivota.
11:45
And the last project also has to do with medical robotics.
218
705797
3840
Y el último proyecto tiene relación con la cirugía robótica.
11:50
And this is something that's grown out of a system
219
710187
3570
Y esto es algo que nació a partir del sistema llamado
11:53
called the da Vinci surgical robot.
220
713781
3348
robot quirúrgico Da Vinci;
11:57
And this is a commercially available device.
221
717866
2444
es un dispositivo que está disponible comercialmente.
12:00
It's being used in over 2,000 hospitals around the world.
222
720334
2973
Lo usan unos 2000 hospitales en el mundo,
y la idea es permitirle a los cirujanos
12:04
The idea is it allows the surgeon to operate comfortably
223
724013
4373
operar cómodamente en su propio marco de coordenadas
12:08
in his own coordinate frame.
224
728410
1777
y muchas de las tareas menores en cirugía
12:12
Many of the subtasks in surgery are very routine and tedious, like suturing,
225
732762
5769
son muy rutinarias y tediosas, como suturar,
12:18
and currently, all of these are performed
226
738555
2267
y actualmente, todas éstas son realizadas
12:20
under the specific and immediate control of the surgeon.
227
740846
3867
bajo el específico e inmediato control del cirujano,
12:25
So the surgeon becomes fatigued over time.
228
745374
2268
causando fatiga al cirujano con el tiempo.
Y nos habíamos preguntado:
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
¿Y si pudiéramos programar al robot
para realizar algunas de estas tareas menores,
12:33
and thereby free the surgeon
231
753941
1381
y de este modo liberar a los cirujanos para que se concentren
12:35
to focus on the more complicated parts of the surgery,
232
755346
3235
en las partes más complicadas de la cirugía
12:38
and also cut down on the time that the surgery would take
233
758605
2800
y también reducir el tiempo que lleva la cirugía?
12:41
if we could get the robot to do them a little bit faster?
234
761429
2839
¿Y si pudiéramos conseguir que el robot las haga un poco más rápido?
12:44
Now, it's hard to program a robot to do delicate things like this.
235
764958
3422
Bueno, es difícil programar un robot para hacer actividades delicadas
como ésta, pero resulta que mi colega, Pieter Abbeel,
12:48
But it turns out my colleague Pieter Abbeel, who's here at Berkeley,
236
768943
4206
que ha desarrollado aquí en Berkeley
12:53
has developed a new set of techniques for teaching robots from example.
237
773173
5480
unas nuevas técnicas para enseñar a los robots con ejemplos.
12:59
So he's gotten robots to fly helicopters,
238
779170
2743
De esta forma, ha conseguido robots que vuelan helicópteros,
13:01
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
239
781937
3254
que hacen acrobacias increíbles, interesantes y bellas
13:05
by watching human experts fly them.
240
785215
1967
con sólo observar cómo pilotean expertos humanos.
Así, conseguimos uno de esos robots.
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
Comenzamos a trabajar con Pieter y sus estudiantes
13:12
And we asked a surgeon to perform a task --
243
792646
4180
y le pedimos a un cirujano que realice
una tarea, y al robot
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
le pedimos al robot...
el cirujano realiza la tarea,
13:22
and we record the motions of the robot.
246
802985
2036
y nosotros registramos los movimientos del robot.
13:25
So here's an example.
247
805045
1426
Aquí tenemos un ejemplo. Usaré un ocho como figura,
13:26
I'll use tracing out a figure eight as an example.
248
806495
3121
rastrearemos la figura de ocho como ejemplo.
Aquí está cómo se ve cuando el robot...
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
así se ven las trayectorias del robot,
esos tres ejemplos.
13:36
Now, those are much better than what a novice like me could do,
251
816920
4136
Bueno, son mucho mejores que los que un novato
como yo podría hacer pero aún son erráticos e imprecisos.
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
Así registramos todos estos ejemplos, los datos,
y luego seguimos una secuencia de pasos.
13:46
and then go through a sequence of steps.
254
826763
2861
Primero, usamos un técnica llamada deformación temporal dinámica
13:50
First, we use a technique called dynamic time warping
255
830278
3126
13:53
from speech recognition.
256
833428
1490
del reconocimiento de voz y esto nos permitió
13:54
And this allows us to temporally align all of the examples.
257
834942
3337
alinear temporalmente todos los ejemplos,
13:58
And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory,
258
838918
5202
y entonces aplicamos un filtro de Kalman,
una técnica de teoría de control, que nos permite
14:04
that allows us to statistically analyze all the noise
259
844144
2969
analizar estadísticamente todos los ruidos
y extraer la trayectoria deseada subyacente.
14:07
and extract the desired trajectory that underlies them.
260
847137
4122
14:13
Now we take those human demonstrations --
261
853283
2550
Lo que hicimos fue tomar estos
14:15
they're all noisy and imperfect --
262
855857
1675
ejemplos humanos, ruidosas e imperfectas;
14:17
and we extract from them an inferred task trajectory
263
857556
2598
de ellas extrajimos una trayectoria inferida de la tarea;
14:20
and control sequence for the robot.
264
860178
2526
y la secuencia de control para el robot.
14:23
We then execute that on the robot,
265
863181
2316
Luego ejecutamos esto en el robot,
14:25
we observe what happens,
266
865521
2025
observamos qué ocurre,
14:27
then we adjust the controls,
267
867570
1357
ajustamos los controles usando una secuencia de técnicas
14:28
using a sequence of techniques called iterative learning.
268
868951
2796
llamada aprendizaje iterativo.
14:33
Then what we do is we increase the velocity a little bit.
269
873129
3409
Incrementamos la velocidad un poco.
14:37
We observe the results, adjust the controls again,
270
877244
3135
Observamos los resultados, ajustamos los controles de nuevo,
y observamos lo ocurrido.
14:41
and observe what happens.
271
881340
1772
14:43
And we go through this several rounds.
272
883136
2167
Y hacemos esto en varias rondas.
14:45
And here's the result.
273
885327
1181
Y este es el resultado.
14:46
That's the inferred task trajectory,
274
886968
1738
Esta es la trayectoria inferida de la tarea,
14:48
and here's the robot moving at the speed of the human.
275
888730
3221
y aquí tenemos al robot moviéndose a la velocidad del humano.
14:51
Here's four times the speed of the human.
276
891975
2105
Aquí es cuatro veces la velocidad del humano.
14:54
Here's seven times.
277
894477
1484
Aquí es siete veces.
14:57
And here's the robot operating at 10 times the speed of the human.
278
897004
4825
Y aquí está el robot operando a 10 veces
la velocidad del humano.
15:02
So we're able to get a robot to perform a delicate task
279
902762
2901
Así, pudimos lograr que un robot realice tareas delicadas,
15:05
like a surgical subtask,
280
905687
2886
como un tarea quirúrgica menor,
15:09
at 10 times the speed of a human.
281
909081
1881
a 10 veces la velocidad de un humano.
15:12
So this project also,
282
912185
2260
Así este proyecto también, gracias a la práctica y el aprendizaje
15:14
because of its involved practicing and learning,
283
914469
2525
que conllevó, hacer algo una y otra vez,
15:17
doing something over and over again,
284
917018
1762
15:18
this project also has a lesson, which is:
285
918804
2577
este proyecto también deja una lección y es que
15:21
if you want to do something well,
286
921405
2404
si quieren hacer algo bien,
no hay sustituto a la práctica, práctica, práctica.
15:25
there's no substitute for practice, practice, practice.
287
925084
4440
Estas son las cuatro lecciones que he aprendido
15:33
So these are four of the lessons that I've learned from robots
288
933186
3487
de los robots a través de los años,
15:36
over the years.
289
936697
1298
y la robótica, el campo de la robótica ha mejorado mucho
15:39
And the field of robotics has gotten much better over time.
290
939312
5507
con el tiempo.
15:46
Nowadays, high school students can build robots,
291
946319
2276
Hoy en día, los alumnos de secundaria pueden construir robots
15:48
like the industrial robot my dad and I tried to build.
292
948619
2884
como el robot industrial que mi papá y yo tratamos de construir.
15:52
But, it's very -- now ...
293
952675
2770
Y ahora, tengo una hija,
15:55
And now, I have a daughter,
294
955954
3301
15:59
named Odessa.
295
959857
1157
llamada Odessa.
16:01
She's eight years old.
296
961673
1253
Tiene ocho años de edad.
16:03
And she likes robots, too.
297
963682
1649
y también le gustan los robots.
16:05
Maybe it runs in the family.
298
965970
1396
Quizá lo llevamos en la sangre. (Risas)
16:07
(Laughter)
299
967390
1240
16:08
I wish she could meet my dad.
300
968654
2095
¡Cómo deseo que hubiese podido conocer a papá!
16:12
And now I get to teach her how things work,
301
972303
2740
Y ahora yo debo enseñarle cómo funcionan las cosas.
16:15
and we get to build projects together.
302
975067
2230
Construimos proyectos juntos, y me pregunto:
16:17
And I wonder what kind of lessons she'll learn from them.
303
977321
3206
¿qué clase de lecciones aprenderá de ellos?
16:22
Robots are the most human of our machines.
304
982147
4007
Los robots son las más humanas
de nuestras máquinas.
16:26
They can't solve all of the world's problems,
305
986983
2954
Ellos no pueden resolver todos los problemas del mundo,
16:29
but I think they have something important to teach us.
306
989961
3523
pero pienso que tienen algo importante para enseñarnos.
16:34
I invite all of you
307
994276
2001
Los invito a pensar en las innovaciones
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to think about the innovations that you're interested in,
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3578
que les interesen,
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the machines that you wish for.
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2243
en las máquinas que desean,
16:43
And think about what they might be telling you.
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1003660
2607
y piensen en qué podrían decirles,
porque tengo la corazonada
16:47
Because I have a hunch that many of our technological innovations,
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3745
de que muchas de nuestras innovaciones tecnológicas,
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the devices we dream about,
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los instrumentos soñados por nosotros,
pueden inspirarnos a ser mejores humanos.
16:54
can inspire us to be better humans.
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1014166
2849
16:57
Thank you.
314
1017984
1151
Gracias. (Aplausos)
16:59
(Applause)
315
1019159
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