The Rise of Personal Robots | Cynthia Breazeal | TED Talks

シンシア・ブリジール:パーソナル・ロボットの台頭

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2011-02-08 ・ TED


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The Rise of Personal Robots | Cynthia Breazeal | TED Talks

シンシア・ブリジール:パーソナル・ロボットの台頭

159,306 views ・ 2011-02-08

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yuki Okada 校正: Hidetoshi Yamauchi
00:15
Ever since I was a little girl
0
15260
3000
小さい子供の頃から
00:18
seeing "Star Wars" for the first time,
1
18260
2000
『スター・ウォーズ』を見てからというもの
00:20
I've been fascinated by this idea
2
20260
2000
私はパーソナル・ロボットというアイデアに
00:22
of personal robots.
3
22260
2000
魅了されてきました
00:24
And as a little girl,
4
24260
2000
子供の頃は
00:26
I loved the idea of a robot that interacted with us
5
26260
2000
ロボットが私たちと交流し合い
00:28
much more like a helpful, trusted sidekick --
6
28260
3000
私たちを助け 信頼できるパートナーとなるというアイディアが大好きでした
00:31
something that would delight us, enrich our lives
7
31260
2000
私たちを喜ばせ 人生を豊かにしてくれたり
00:33
and help us save a galaxy or two.
8
33260
3000
銀河の一つか二つ救う手助けをしてくれるのです
00:37
I knew robots like that didn't really exist,
9
37260
3000
そのようなロボットは実在しないことは知っていましたが
00:40
but I knew I wanted to build them.
10
40260
2000
それを作りたいと強く思っていました
00:42
So 20 years pass --
11
42260
2000
20年後
00:44
I am now a graduate student at MIT
12
44260
2000
私はMITの大学院生となり
00:46
studying artificial intelligence,
13
46260
2000
人工知能を勉強していました
00:48
the year is 1997,
14
48260
2000
時代は1997年です
00:50
and NASA has just landed the first robot on Mars.
15
50260
3000
NASAが火星に始めてロボットを着陸させた年でした
00:53
But robots are still not in our home, ironically.
16
53260
3000
でも皮肉なことに ロボットはまだ私たちの家にはいませんでした
00:56
And I remember thinking about
17
56260
2000
なぜそういう結果となったのか
00:58
all the reasons why that was the case.
18
58260
2000
その理由について考えていたのを覚えています
01:00
But one really struck me.
19
60260
2000
でも何より衝撃的だったことは
01:02
Robotics had really been about interacting with things,
20
62260
3000
ロボット工学が物とのやりとりにのみ注力されていたことです
01:05
not with people --
21
65260
2000
人とではありません
01:07
certainly not in a social way that would be natural for us
22
67260
2000
これは間違いなく 社会的に日常生活において
01:09
and would really help people accept robots
23
69260
2000
人々がロボットを受け入れる
01:11
into our daily lives.
24
71260
2000
手助けとなる方法ではありませんでした
01:13
For me, that was the white space; that's what robots could not do yet.
25
73260
3000
私にとって それがまだロボットたちにできていない分野でした
01:16
And so that year, I started to build this robot, Kismet,
26
76260
3000
そこでその年に このロボット キスメットの製作に取りかかりました
01:19
the world's first social robot.
27
79260
3000
世界で最初の社会的なロボットです
01:22
Three years later --
28
82260
2000
3年後
01:24
a lot of programming,
29
84260
2000
多くのプログラミングと
01:26
working with other graduate students in the lab --
30
86260
2000
研究室の他の大学院生との作業によって
01:28
Kismet was ready to start interacting with people.
31
88260
2000
キスメットが人と交流し始める準備が整いました
01:30
(Video) Scientist: I want to show you something.
32
90260
2000
(動画)科学者:君に見せたい物があるんだ
01:32
Kismet: (Nonsense)
33
92260
2000
キスメット:(言葉)
01:34
Scientist: This is a watch that my girlfriend gave me.
34
94260
3000
科学者:この時計は僕の彼女がくれたものなんだ
01:37
Kismet: (Nonsense)
35
97260
2000
キスメット:(言葉)
01:39
Scientist: Yeah, look, it's got a little blue light in it too.
36
99260
2000
科学者:見てごらん 中に小さな青い光が光ってるでしょ
01:41
I almost lost it this week.
37
101260
3000
今週は 気が変になりそうだったよ
01:44
Cynthia Breazeal: So Kismet interacted with people
38
104260
3000
シンシア・ブリジール:キスメットは人と
01:47
like kind of a non-verbal child or pre-verbal child,
39
107260
3000
まったく話せない もしくはまだ話せない子供のように接します
01:50
which I assume was fitting because it was really the first of its kind.
40
110260
3000
今までに類を見ないものであったので ひとまずこれでよしとしました
01:53
It didn't speak language, but it didn't matter.
41
113260
2000
言葉はしゃべりませんが 大したことではありません
01:55
This little robot was somehow able
42
115260
2000
この小さなロボットは どういうわけか
01:57
to tap into something deeply social within us --
43
117260
3000
私たちの奥底にある社会的な何かを引き出してくれました
02:00
and with that, the promise of an entirely new way
44
120260
2000
これによって まったく新しい方法で
02:02
we could interact with robots.
45
122260
2000
ロボットと交流する展望が開けたのです
02:04
So over the past several years
46
124260
2000
数年前から今にかけて
02:06
I've been continuing to explore this interpersonal dimension of robots,
47
126260
2000
私はロボットによる対人的側面について
02:08
now at the media lab
48
128260
2000
メディアラボの自分の研究室に在籍する
02:10
with my own team of incredibly talented students.
49
130260
2000
非常に才能ある学生達と共に探求し続けています
02:12
And one of my favorite robots is Leonardo.
50
132260
3000
私のお気に入りのロボットはレオナルドです
02:15
We developed Leonardo in collaboration with Stan Winston Studio.
51
135260
3000
レオナルドはスタン・ウィンストン・スタジオと共同で開発しました
02:18
And so I want to show you a special moment for me of Leo.
52
138260
3000
レオとの特別なひと時を皆さんにお見せしたいと思います
02:21
This is Matt Berlin interacting with Leo,
53
141260
2000
レオと接しているのはマット・ベルリンです
02:23
introducing Leo to a new object.
54
143260
2000
レオに新しい物体を紹介しています
02:25
And because it's new, Leo doesn't really know what to make of it.
55
145260
3000
新しいため レオはどうしたらいいのか判断できません
02:28
But sort of like us, he can actually learn about it
56
148260
2000
でも 私たちと同じように 彼も
02:30
from watching Matt's reaction.
57
150260
3000
マットの反応を見ながら学習が可能です
02:33
(Video) Matt Berlin: Hello, Leo.
58
153260
2000
(動画)マット・ベルリン:やあ レオ
02:38
Leo, this is Cookie Monster.
59
158260
3000
レオ これはクッキーモンスターだよ
02:44
Can you find Cookie Monster?
60
164260
3000
クッキーモンスターを探せるかな?
02:52
Leo, Cookie Monster is very bad.
61
172260
3000
レオ クッキーモンスターはとても悪い奴なんだよ
02:56
He's very bad, Leo.
62
176260
2000
彼はとても悪い奴だ レオ
03:00
Cookie Monster is very, very bad.
63
180260
3000
クッキーモンスターはとてもとても悪い奴さ
03:07
He's a scary monster.
64
187260
2000
彼は怖いモンスターだよ
03:09
He wants to get your cookies.
65
189260
2000
君のクッキーを取り上げたいんだ
03:12
(Laughter)
66
192260
2000
(笑)
03:14
CB: All right, so Leo and Cookie
67
194260
3000
CB:ええ レオとクッキーとの
03:17
might have gotten off to a little bit of a rough start,
68
197260
2000
初顔合わせは若干難があったようですが
03:19
but they get along great now.
69
199260
3000
今はとても仲良くしています
03:22
So what I've learned
70
202260
2000
これらを作り上げることで
03:24
through building these systems
71
204260
2000
学んだこととしては
03:26
is that robots are actually
72
206260
2000
ロボットは実際に
03:28
a really intriguing social technology,
73
208260
2000
魅力的な社会的技術であるということです
03:30
where it's actually their ability
74
210260
2000
彼らは実際に
03:32
to push our social buttons
75
212260
2000
私たちの社会的なボタンを押し
03:34
and to interact with us like a partner
76
214260
2000
まるでパートナーのように接してくれます
03:36
that is a core part of their functionality.
77
216260
3000
それが彼らの中心となる機能なのです
03:39
And with that shift in thinking, we can now start to imagine
78
219260
2000
そのように考えを変えることで
03:41
new questions, new possibilities for robots
79
221260
3000
私たちはロボットに対して今まで考えたことがなかった
03:44
that we might not have thought about otherwise.
80
224260
3000
新しい問いかけや可能性を想像することが可能になりました
03:47
But what do I mean when I say "push our social buttons?"
81
227260
2000
でも「私たちの社会的なボタンを押す」事とは何でしょうか?
03:49
Well, one of the things that we've learned
82
229260
2000
私たちが学んだものの一つとして
03:51
is that, if we design these robots to communicate with us
83
231260
2000
同じボディ・ランゲージを使い 私たちと
03:53
using the same body language,
84
233260
2000
コミュニケートできるようにロボットをデザインしたら
03:55
the same sort of non-verbal cues that people use --
85
235260
2000
例えばこの人形ロボットのネクシーのように
03:57
like Nexi, our humanoid robot, is doing here --
86
237260
3000
人が使う言葉にならない仕草を使えるようにしたら
04:00
what we find is that people respond to robots
87
240260
2000
人々はロボットに対して人と同じように
04:02
a lot like they respond to people.
88
242260
2000
反応するようになることを発見しました
04:04
People use these cues to determine things like how persuasive someone is,
89
244260
3000
人々はこれらの仕草を使って 相手にどれだけ説得力があるか
04:07
how likable, how engaging,
90
247260
2000
どれだけ好きか どれだけ魅力的か
04:09
how trustworthy.
91
249260
2000
どれだけ信用できるかを判断するために使います
04:11
It turns out it's the same for robots.
92
251260
2000
どうやらロボットにも同じことが言えそうです
04:13
It's turning out now
93
253260
2000
実際にはロボットは
04:15
that robots are actually becoming a really interesting new scientific tool
94
255260
3000
人間の行動を理解するためのとても興味深い
04:18
to understand human behavior.
95
258260
2000
新規の科学的ツールになりつつあります
04:20
To answer questions like, how is it that, from a brief encounter,
96
260260
3000
例えばこのような問いに答えようとしています
04:23
we're able to make an estimate of how trustworthy another person is?
97
263260
3000
一瞬の出会いから相手の信用度をどのように評価するのか?
04:26
Mimicry's believed to play a role, but how?
98
266260
3000
人をまねることで理解の一翼を担うと信じられていますが どのように?
04:29
Is it the mimicking of particular gestures that matters?
99
269260
3000
特定の仕草のものまねがそんなに重要なのか?といった問いです
04:32
It turns out it's really hard
100
272260
2000
どうやらこれらの問いに対して
04:34
to learn this or understand this from watching people
101
274260
2000
人への観察から学び 理解するのは困難なことが分かりました
04:36
because when we interact we do all of these cues automatically.
102
276260
3000
なぜなら 私たちは人と交流する際 自然とこのような仕草を行うからです
04:39
We can't carefully control them because they're subconscious for us.
103
279260
2000
無意識で行うため 制御することはできません
04:41
But with the robot, you can.
104
281260
2000
でもロボットなら制御が可能なのです
04:43
And so in this video here --
105
283260
2000
この動画はノースイースタン大学の
04:45
this is a video taken from David DeSteno's lab at Northeastern University.
106
285260
3000
デービッド・デステノ研究室で撮影されました
04:48
He's a psychologist we've been collaborating with.
107
288260
2000
彼は共同研究先の心理学者です
04:50
There's actually a scientist carefully controlling Nexi's cues
108
290260
3000
この問いについて研究するため ネクシーの仕草を
04:53
to be able to study this question.
109
293260
3000
制御している科学者が実際にいます
04:56
And the bottom line is -- the reason why this works is
110
296260
2000
これがなぜ上手くいくかというと
04:58
because it turns out people just behave like people
111
298260
2000
人はロボットと接する時でも
05:00
even when interacting with a robot.
112
300260
3000
人として接するからです
05:03
So given that key insight,
113
303260
2000
このような見識によって
05:05
we can now start to imagine
114
305260
2000
ロボットの新しい利用方法を
05:07
new kinds of applications for robots.
115
307260
3000
考え始められるようになりました
05:10
For instance, if robots do respond to our non-verbal cues,
116
310260
3000
例えば もしロボットが私たちの言葉にならない仕草に反応したら
05:13
maybe they would be a cool, new communication technology.
117
313260
4000
非常にクールで新しいコミュニケーション技術となるでしょう
05:17
So imagine this:
118
317260
2000
想像してみてください
05:19
What about a robot accessory for your cellphone?
119
319260
2000
携帯電話用のロボットアクセサリーはどうでしょう?
05:21
You call your friend, she puts her handset in a robot,
120
321260
2000
友達に電話し 彼女が電話をロボットに取り付けると
05:23
and, bam! You're a MeBot --
121
323260
2000
ジャーン!ミーボットの完成です
05:25
you can make eye contact, you can talk with your friends,
122
325260
3000
友達と話すことはもちろん アイコンタクトもできます
05:28
you can move around, you can gesture --
123
328260
2000
動き回ることもできますし ジェスチャーを行うこともできます
05:30
maybe the next best thing to really being there, or is it?
124
330260
3000
実際に その場にいるみたいですよね?
05:33
To explore this question,
125
333260
2000
この問いを探求するため
05:35
my student, Siggy Adalgeirsson, did a study
126
335260
3000
私の学生のシギー・アダルゲリソンは
05:38
where we brought human participants, people, into our lab
127
338260
3000
私たちの研究室の外にいる研究協力者と
05:41
to do a collaborative task
128
341260
2000
共同作業を行ってくれる
05:43
with a remote collaborator.
129
343260
2000
参加者を研究室に集めました
05:45
The task involved things
130
345260
2000
この作業には
05:47
like looking at a set of objects on the table,
131
347260
2000
例えば テーブル上に設置された物を見て
05:49
discussing them in terms of their importance and relevance to performing a certain task --
132
349260
3000
特定の作業を行う上で それぞれの重要性や関連性を議論することが含まれます
05:52
this ended up being a survival task --
133
352260
2000
最終的には
05:54
and then rating them in terms
134
354260
2000
お互いがどれだけ相手を
05:56
of how valuable and important they thought they were.
135
356260
2000
信頼できたか評価しました
05:58
The remote collaborator was an experimenter from our group
136
358260
3000
研究室の外にいた研究協力者は私たちの研究室のメンバーで
06:01
who used one of three different technologies
137
361260
2000
彼らは3つの異なる技術を使って
06:03
to interact with the participants.
138
363260
2000
参加者とやり取りしました
06:05
The first was just the screen.
139
365260
2000
ひとつは ただのスクリーンを使用したものです
06:07
This is just like video conferencing today.
140
367260
3000
現在のビデオ会議と同じですね
06:10
The next was to add mobility -- so, have the screen on a mobile base.
141
370260
3000
次は スクリーンに移動能力を追加したものです
06:13
This is like, if you're familiar with any of the telepresence robots today --
142
373260
3000
これは テレプレゼンスロボットを知っている方にとって
06:16
this is mirroring that situation.
143
376260
3000
とても見覚えのある光景でしょう
06:19
And then the fully expressive MeBot.
144
379260
2000
最後に 表現豊かなミーボットです
06:21
So after the interaction,
145
381260
2000
やり取りのあと
06:23
we asked people to rate their quality of interaction
146
383260
3000
実験参加者に 研究室の外にいた研究協力者との
06:26
with the technology, with a remote collaborator
147
386260
2000
それぞれの技術を利用した
06:28
through this technology, in a number of different ways.
148
388260
3000
交流の質を評価してもらいました
06:31
We looked at psychological involvement --
149
391260
2000
私たちは 相手に対してどれくらい共感できたか
06:33
how much empathy did you feel for the other person?
150
393260
2000
その心理的関与について見てみました
06:35
We looked at overall engagement.
151
395260
2000
全体的な関わりや
06:37
We looked at their desire to cooperate.
152
397260
2000
協力への欲求について見てました
06:39
And this is what we see when they use just the screen.
153
399260
3000
そしてこれが スクリーンのみを使用した時の場合です
06:42
It turns out, when you add mobility -- the ability to roll around the table --
154
402260
3000
テーブル上を動き回れる移動能力を追加すると
06:45
you get a little more of a boost.
155
405260
2000
もう少し評価が高くなります
06:47
And you get even more of a boost when you add the full expression.
156
407260
3000
表現を豊かにすると さらに評価が高くなります
06:50
So it seems like this physical, social embodiment
157
410260
2000
このように移動能力や表現力を取り入れることは
06:52
actually really makes a difference.
158
412260
2000
実際にはとても効果があるようです
06:54
Now let's try to put this into a little bit of context.
159
414260
3000
それではこれをもう少し具体化させましょう
06:57
Today we know that families are living further and further apart,
160
417260
3000
現代において 家族は互いにますます遠くに住むようになり
07:00
and that definitely takes a toll on family relationships
161
420260
2000
家族関係や絆に対して確実に
07:02
and family bonds over distance.
162
422260
2000
悪影響を及ぼしています
07:04
For me, I have three young boys,
163
424260
2000
私の場合 3人の小さな男の子がいますが
07:06
and I want them to have a really good relationship
164
426260
2000
彼らと祖父母にはとても良い関係を
07:08
with their grandparents.
165
428260
2000
築いてもらいたいと考えています
07:10
But my parents live thousands of miles away,
166
430260
2000
しかし 私の両親は数千マイルも遠くに住んでおり
07:12
so they just don't get to see each other that often.
167
432260
2000
あまりお互い会える機会がありません
07:14
We try Skype, we try phone calls,
168
434260
2000
Skypeや電話は かけたりしますが
07:16
but my boys are little -- they don't really want to talk;
169
436260
2000
子供達はまだ小さく しゃべるよりも
07:18
they want to play.
170
438260
2000
遊びたい年頃です
07:20
So I love the idea of thinking about robots
171
440260
2000
彼らはロボットを遠くでも遊べる
07:22
as a new kind of distance-play technology.
172
442260
3000
新しい技術として好意的にとらえてくれています
07:25
I imagine a time not too far from now --
173
445260
3000
そこで今からそう遠くない未来を私はこんな形で想像します
07:28
my mom can go to her computer,
174
448260
2000
私の母はコンピューターの前に座って
07:30
open up a browser and jack into a little robot.
175
450260
2000
ブラウザーを立ち上げ 小さなロボットに接続します
07:32
And as grandma-bot,
176
452260
3000
するとおばあちゃんロボットは
07:35
she can now play, really play,
177
455260
2000
私の息子達である孫達と
07:37
with my sons, with her grandsons,
178
457260
2000
現実世界において
07:39
in the real world with his real toys.
179
459260
3000
本物の彼らのおもちゃで一緒に遊べるのです
07:42
I could imagine grandmothers being able to do social-plays
180
462260
2000
私の祖母が
07:44
with their granddaughters, with their friends,
181
464260
2000
孫娘や友達と遊び
07:46
and to be able to share all kinds of other activities around the house,
182
466260
2000
家の中で 寝る前におとぎ話を聞かせたりするなど
07:48
like sharing a bedtime story.
183
468260
2000
様々なことを行う事ができると想像できます
07:50
And through this technology,
184
470260
2000
この技術を通して
07:52
being able to be an active participant
185
472260
2000
現在では実現ができないような形で
07:54
in their grandchildren's lives
186
474260
2000
彼らの孫の日常に積極的に
07:56
in a way that's not possible today.
187
476260
2000
参加することが可能になるのです
07:58
Let's think about some other domains,
188
478260
2000
それでは 他の領域に目を向けて見ましょう
08:00
like maybe health.
189
480260
2000
医療を例にあげます
08:02
So in the United States today,
190
482260
2000
現在 アメリカ合衆国では
08:04
over 65 percent of people are either overweight or obese,
191
484260
3000
65%以上の人々が肥満であり
08:07
and now it's a big problem with our children as well.
192
487260
2000
子供達にとっても大きな問題となっています
08:09
And we know that as you get older in life,
193
489260
2000
年を重ねるにつれて
08:11
if you're obese when you're younger, that can lead to chronic diseases
194
491260
3000
若いうちから肥満である場合 慢性的な疾患として
08:14
that not only reduce your quality of life,
195
494260
2000
日常生活の質を損なうばかりか
08:16
but are a tremendous economic burden on our health care system.
196
496260
3000
医療サービス制度に大きな経済的負担がかかることに気づきます
08:19
But if robots can be engaging,
197
499260
2000
でも もしロボットが魅力的で
08:21
if we like to cooperate with robots,
198
501260
2000
彼らと協力しあうことができ
08:23
if robots are persuasive,
199
503260
2000
説得力があるものであれば
08:25
maybe a robot can help you
200
505260
2000
ロボットが人々のダイエットや運動を
08:27
maintain a diet and exercise program,
201
507260
2000
管理してくれるかもしれません
08:29
maybe they can help you manage your weight.
202
509260
3000
人々の体重管理をしてくれるかもしれないのです
08:32
Sort of like a digital Jiminy --
203
512260
2000
有名なおとぎ話に出てくる
08:34
as in the well-known fairy tale --
204
514260
2000
ジミニーのデジタル版みたいなものです
08:36
a kind of friendly, supportive presence that's always there
205
516260
2000
とても親切な存在で
08:38
to be able to help you make the right decision
206
518260
2000
健康的な習慣を身につける上での
08:40
in the right way at the right time
207
520260
2000
正しい判断を 適切な方法で
08:42
to help you form healthy habits.
208
522260
2000
時間内に行う手助けをしてくれるのです
08:44
So we actually explored this idea in our lab.
209
524260
2000
そこで実際にこのアイディアを試してみました
08:46
This is a robot, Autom.
210
526260
2000
このロボットは オートムと言います
08:48
Cory Kidd developed this robot for his doctoral work.
211
528260
3000
コーリー・キッドが博士課程の研究でこのロボットを開発しました
08:51
And it was designed to be a robot diet-and-exercise coach.
212
531260
3000
ダイエットや運動のコーチ用のロボットとしてデザインされました
08:54
It had a couple of simple non-verbal skills it could do.
213
534260
2000
簡単な言葉にならない仕草を行うことが可能です
08:56
It could make eye contact with you.
214
536260
2000
人とアイコンタクトすることができます
08:58
It could share information looking down at a screen.
215
538260
2000
下の画面を見て情報を共有することができます
09:00
You'd use a screen interface to enter information,
216
540260
2000
スクリーン上のインターフェースに対して
09:02
like how many calories you ate that day,
217
542260
2000
例えば その日どれくらいのカロリーを摂取したか
09:04
how much exercise you got.
218
544260
2000
どれくらい運動したかといった情報を入力します
09:06
And then it could help track that for you.
219
546260
2000
すると それらの情報を追う手助けをしてくれるのです
09:08
And the robot spoke with a synthetic voice
220
548260
2000
運動させるために ロボットは合成音声で
09:10
to engage you in a coaching dialogue
221
550260
2000
トレーナーと患者とのやり取りを手本に
09:12
modeled after trainers
222
552260
2000
作られた指導に関するせりふを
09:14
and patients and so forth.
223
554260
2000
しゃべり始めます
09:16
And it would build a working alliance with you
224
556260
2000
そして 指導用のせりふを通して
09:18
through that dialogue.
225
558260
2000
協調関係を築こうとするのです
09:20
It could help you set goals and track your progress,
226
560260
2000
目標の設定や進捗を記録してくれたり
09:22
and it would help motivate you.
227
562260
2000
やる気を出させてくれるのです
09:24
So an interesting question is,
228
564260
2000
ここで問われている興味深い質問は
09:26
does the social embodiment really matter? Does it matter that it's a robot?
229
566260
3000
社交的な機能の実装に意味があるのか?ロボットであることに意味があるのか?
09:29
Is it really just the quality of advice and information that matters?
230
569260
3000
提供するアドバイスと情報の質のみが重要なのか?といったことです
09:32
To explore that question,
231
572260
2000
それらの問いに答えるために
09:34
we did a study in the Boston area
232
574260
2000
ボストンエリアで
09:36
where we put one of three interventions in people's homes
233
576260
3000
3つの異なる内容を数週間にかけて
09:39
for a period of several weeks.
234
579260
2000
それぞれの人々の家で実験を行いました
09:41
One case was the robot you saw there, Autom.
235
581260
3000
1つ目はロボットのオートムです
09:44
Another was a computer that ran the same touch-screen interface,
236
584260
3000
次は 同じタッチ・スクリーンインターフェースと
09:47
ran exactly the same dialogues.
237
587260
2000
同じ会話内容を表示するコンピュータです
09:49
The quality of advice was identical.
238
589260
2000
アドバイスの質はいずれも同じです
09:51
And the third was just a pen and paper log,
239
591260
2000
3つ目はただのペンとメモ用紙です
09:53
because that's the standard intervention you typically get
240
593260
2000
これは ダイエットや運動プログラムを始める時に
09:55
when you start a diet-and-exercise program.
241
595260
3000
大抵利用するものだからです
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
598260
3000
私たちが最も注目していたのは
10:01
was not how much weight people lost,
243
601260
3000
どれだけ人々が体重を落としたかではなく
10:04
but really how long they interacted with the robot.
244
604260
3000
実際にどれだけ長くロボットとやり取りしたかです
10:07
Because the challenge is not losing weight, it's actually keeping it off.
245
607260
3000
なぜなら体重を落とす事よりも 維持することが課題であり
10:10
And the longer you could interact with one of these interventions,
246
610260
3000
これらの対象と長くやり取りするほど
10:13
well that's indicative, potentially, of longer-term success.
247
613260
3000
それだけの期間うまくいっていることを意味するからです
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
616260
2000
そこで私はまず始めに どれだけ長く
10:18
how long did people interact with these systems.
249
618260
2000
これらの対象と人々がやり取りできたのか確認しました
10:20
It turns out that people interacted with the robot
250
620260
2000
どうやら人々はアドバイスの質が
10:22
significantly more,
251
622260
2000
コンピュータと同等であったにも関わらず
10:24
even though the quality of the advice was identical to the computer.
252
624260
3000
ロボットとより長くやり取りをしていることが分かりました
10:28
When it asked people to rate it on terms of the quality of the working alliance,
253
628260
3000
協調関係の質について評価を人々にお願いした所
10:31
people rated the robot higher
254
631260
2000
人々はロボットに対して他よりも高く評価し
10:33
and they trusted the robot more.
255
633260
2000
信頼していていたようです
10:35
(Laughter)
256
635260
2000
(笑)
10:37
And when you look at emotional engagement,
257
637260
2000
感情的な関わりに目を向けると
10:39
it was completely different.
258
639260
2000
まったく異なっていました
10:41
People would name the robots.
259
641260
2000
人々はロボットを名付けます
10:43
They would dress the robots.
260
643260
2000
彼らはロボットに服を着せます
10:45
(Laughter)
261
645260
2000
(笑)
10:47
And even when we would come up to pick up the robots at the end of the study,
262
647260
3000
しかも 学習の後にロボットを回収しに来た時も
10:50
they would come out to the car and say good-bye to the robots.
263
650260
2000
彼らは車から出てロボットにさよならを言いに来るのです
10:52
They didn't do this with a computer.
264
652260
2000
コンピュータの場合はこんな対応はありませんでした
10:54
The last thing I want to talk about today
265
654260
2000
最後にお話したいのは
10:56
is the future of children's media.
266
656260
2000
未来の子供のメディアについてです
10:58
We know that kids spend a lot of time behind screens today,
267
658260
3000
現在 子供達はテレビにせよ コンピュータ・ゲームにせよ
11:01
whether it's television or computer games or whatnot.
268
661260
3000
多くの時間を画面の前で過ごしています
11:04
My sons, they love the screen. They love the screen.
269
664260
3000
私の息子達は本当に画面が大好きです
11:07
But I want them to play; as a mom, I want them to play,
270
667260
3000
でも私は母親として 彼らに現実世界で遊んで欲しいと
11:10
like, real-world play.
271
670260
2000
思っています
11:12
And so I have a new project in my group I wanted to present to you today
272
672260
3000
そこで今日は 私のグループの新しいプロジェクトである
11:15
called Playtime Computing
273
675260
2000
プレイタイム・コンピューティングをご紹介します
11:17
that's really trying to think about how we can take
274
677260
2000
これは デジタルメディアにおいて
11:19
what's so engaging about digital media
275
679260
2000
人を引きつけるものとは何か 真剣に考え
11:21
and literally bring it off the screen
276
681260
2000
それらを画面上から子供の現実世界に
11:23
into the real world of the child,
277
683260
2000
文字通り引っ張りだして
11:25
where it can take on many of the properties of real-world play.
278
685260
3000
現実世界の様々な遊びの特性を持たせることを目的にしています
11:29
So here's the first exploration of this idea,
279
689260
4000
これはこのアイディアを初めて試した時のものです
11:33
where characters can be physical or virtual,
280
693260
3000
キャラクターは物理的でも仮想的でもよく
11:36
and where the digital content
281
696260
2000
デジタルコンテンツは
11:38
can literally come off the screen
282
698260
2000
画面上から抜け出して
11:40
into the world and back.
283
700260
2000
現実世界を行き来します
11:42
I like to think of this
284
702260
2000
私はこの
11:44
as the Atari Pong
285
704260
2000
現実と仮想が混じりあった遊びを
11:46
of this blended-reality play.
286
706260
2000
アタリ社のポンのように捉えたいと思います
11:48
But we can push this idea further.
287
708260
2000
しかもこのアイディアは更に広げることができます
11:50
What if --
288
710260
2000
もし
11:52
(Game) Nathan: Here it comes. Yay!
289
712260
3000
(ゲーム)ネーサン:きたよ ほら!
11:55
CB: -- the character itself could come into your world?
290
715260
3000
CB:キャラクター自体が皆さんの世界に現れたらどうですか?
11:58
It turns out that kids love it
291
718260
2000
どうやら子供達は
12:00
when the character becomes real and enters into their world.
292
720260
3000
キャラクターが現実化することを喜ぶようです
12:03
And when it's in their world,
293
723260
2000
そして現実化した時
12:05
they can relate to it and play with it in a way
294
725260
2000
彼らはスクリーン上で行っていた遊びとは
12:07
that's fundamentally different from how they play with it on the screen.
295
727260
2000
根本的に異なる方法で遊ぶことができます
12:09
Another important idea is this notion
296
729260
2000
次に重要なのは
12:11
of persistence of character across realities.
297
731260
3000
キャラクターによる現実との間の継続性についてです
12:14
So changes that children make in the real world
298
734260
2000
子供が現実世界で起こす変化は
12:16
need to translate to the virtual world.
299
736260
2000
仮想世界でも反映される必要があります
12:18
So here, Nathan has changed the letter A to the number 2.
300
738260
3000
ここでは ネーサンが文字Aを数字2に変更しています
12:21
You can imagine maybe these symbols
301
741260
2000
このような記号はキャラクターが仮想世界に
12:23
give the characters special powers when it goes into the virtual world.
302
743260
3000
戻った際に特殊な力を与えるものと考えてください
12:26
So they are now sending the character back into that world.
303
746260
3000
彼らはこれからキャラクターを元の世界に戻してます
12:29
And now it's got number power.
304
749260
3000
これで数字の力を得ました
12:32
And then finally, what I've been trying to do here
305
752260
2000
私がここで行おうとしているのは
12:34
is create a really immersive experience for kids,
306
754260
3000
まるでその物語の一部となり
12:37
where they really feel like they are part of that story,
307
757260
3000
子供達が没入できる
12:40
a part of that experience.
308
760260
2000
体験を作り出す事です
12:42
And I really want to spark their imaginations
309
762260
2000
そして私が小さな頃に『スターウォーズ』をみて
12:44
the way mine was sparked as a little girl watching "Star Wars."
310
764260
3000
感じたことと同じく 彼らの創作意欲をかき立てたいのです
12:47
But I want to do more than that.
311
767260
2000
更にもう一歩踏み込んで
12:49
I actually want them to create those experiences.
312
769260
3000
彼らにそれらの体験を創造してほしいと思っています
12:52
I want them to be able to literally build their imagination
313
772260
2000
文字通り彼らの想像力を元に
12:54
into these experiences and make them their own.
314
774260
2000
このような体験を作り出して欲しいのです
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So we've been exploring a lot of ideas
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このように
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in telepresence and mixed reality
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テレプレゼンスや合成現実を通して
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to literally allow kids to project their ideas into this space
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子供達のアイディアをこの空間に反映させ
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where other kids can interact with them
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他の子供達が遊んだり それらを元に新しいものを
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and build upon them.
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作れる様々なアイディアをご紹介してきました
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I really want to come up with new ways of children's media
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想像力や学習力 イノベーション性を育てる
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that foster creativity and learning and innovation.
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子供のための新しいメディアを切に用意したいと考えています
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I think that's very, very important.
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これはとても重要なことだと思います
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So this is a new project.
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そこでこの新しいプロジェクトを発足しました
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We've invited a lot of kids into this space,
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このような空間に多くの子供達を招待し
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and they think it's pretty cool.
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彼らにはなかなか好評でした
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But I can tell you, the thing that they love the most
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でもこれだけは言えます 彼らが最も愛していたのは
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is the robot.
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ロボットです
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What they care about is the robot.
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彼らが関心を持っていたのがロボットでした
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Robots touch something deeply human within us.
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ロボットは私たちの人間らしさを呼び起こしてくれます
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And so whether they're helping us
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私たちの想像力を
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to become creative and innovative,
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底上げしてくれたり
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or whether they're helping us
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遠く離れていても人との繋がりを
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to feel more deeply connected despite distance,
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より強く感じられるようにしてくれたり
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or whether they are our trusted sidekick
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自分が目指す個人的な目標を達成するための
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who's helping us attain our personal goals
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信頼出来るパートナーとなってくれるなど
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in becoming our highest and best selves,
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様々な面がある中で
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for me, robots are all about people.
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私にとってロボットとは人々のためのものだと思っています
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Thank you.
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ありがとうございました
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(Applause)
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(拍手)
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