Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

ケン・ゴールドバーグ 「ロボットから人間への4つの教訓」

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2015-07-15 ・ TED


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Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

ケン・ゴールドバーグ 「ロボットから人間への4つの教訓」

14,436 views ・ 2015-07-15

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。

00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
翻訳: Shigeto Oeda 校正: Seiko Hirofuji
00:12
I know this is going to sound strange,
1
12539
2819
不思議に聞こえると 思いますが
00:15
but I think robots can inspire us to be better humans.
2
15382
4983
ロボットは我々に ひらめきを与えてくれます
よりよい人間となるために
私はペンシルバニア州の ベツレヘムで育ちました
00:21
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
21245
3094
00:24
the home of Bethlehem Steel.
4
24363
1938
ベツレヘム・スチールの本拠地です
00:26
My father was an engineer,
5
26991
2112
父はエンジニアでした
子供の頃 父は私に
00:29
and when I was growing up, he would teach me how things worked.
6
29127
4319
いろいろなものが どのような仕掛けで動くか教えてくれました
いっしょにいろいろな プロジェクトに取り組みました
00:33
We would build projects together,
7
33470
2094
00:35
like model rockets and slot cars.
8
35588
2768
ロケットの模型とかスロットカーとか
00:38
Here's the go-kart that we built together.
9
38732
2908
これは一緒に作ったゴーカートです
ハンドルを握っているのが私です
00:42
That's me behind the wheel,
10
42208
1744
00:43
with my sister and my best friend at the time.
11
43976
2224
姉と当時の親友も一緒です
00:47
And one day,
12
47875
1926
10歳くらいのときでした ある日
00:49
he came home, when I was about 10 years old,
13
49825
3083
父は家に帰ってきて
00:52
and at the dinner table, he announced
14
52932
2626
夕食を食べながらこう言いました
00:55
that for our next project, we were going to build ...
15
55582
3712
次のプロジェクトはロボットだと
00:59
a robot.
16
59318
1150
01:01
A robot.
17
61604
1155
ロボット
わくわくしました
01:03
Now, I was thrilled about this,
18
63120
2063
01:05
because at school, there was a bully named Kevin,
19
65207
3802
なぜなら学校で
ケビンといういじめっ子がいて
私をいじめていたからです
01:09
and he was picking on me,
20
69033
1889
01:10
because I was the only Jewish kid in class.
21
70946
2390
そのクラスでたった一人の ユダヤ人だということで
01:13
So I couldn't wait to get started to work on this,
22
73910
2373
このプロジェクトを始めるのを 待ち切れませんでした
01:16
so I could introduce Kevin to my robot.
23
76307
2610
ケビンに私のロボットを 紹介するのを(笑)
01:18
(Laughter)
24
78941
1030
01:19
(Robot noises)
25
79995
4243
(ロボットの音)
01:29
(Laughter)
26
89552
1392
01:30
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
27
90968
3849
父が考えていたロボットは 違いました
01:34
(Laughter)
28
94841
1068
01:35
See, he owned a chromium-plating company,
29
95933
3632
父はクロムメッキの 会社を経営していました
01:39
and they had to move heavy steel parts between tanks of chemicals.
30
99589
5873
彼らは重い鋼鉄の部品を
薬品のタンクからタンクへ 移動させなければなりませんでした
このため このような工業ロボットが必要でした
01:45
And so he needed an industrial robot like this,
31
105486
3373
01:48
that could basically do the heavy lifting.
32
108883
2103
重いものを持ち上げることのできる
01:51
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
33
111684
3591
しかし父も欲しかったロボットを 手に入れる事はできませんでした
01:55
He and I worked on it for several years,
34
115870
2430
何年か我々はロボット作りに 取り組みました
01:58
but it was the 1970s, and the technology that was available to amateurs
35
118324
4745
それは70年代のことでした
アマチュアの手に入る技術は
まだありませんでした
02:03
just wasn't there yet.
36
123093
1326
02:05
So Dad continued to do this kind of work by hand.
37
125992
2785
父はこのような仕事を 手作業で続けました
02:09
And a few years later,
38
129595
1428
そして何年か後に
02:11
he was diagnosed with cancer.
39
131730
1576
彼は癌と診断されました
02:15
You see,
40
135822
1570
我々が作ろうとしていたロボットは
02:17
what the robot we were trying to build was telling him
41
137416
2596
荷物の持ち上げではなく、
02:20
was not about doing the heavy lifting.
42
140036
2156
02:22
It was a warning
43
142216
1151
薬品に対する警告を 発していたのです
02:23
about his exposure to the toxic chemicals.
44
143391
2504
彼はそれに気づかず
02:27
He didn't recognize that at the time,
45
147184
2293
02:29
and he contracted leukemia.
46
149501
1686
白血病になり
02:31
And he died at the age of 45.
47
151827
1892
45才で亡くなりました
私は衝撃を受け
02:35
I was devastated by this.
48
155354
1776
02:37
And I never forgot the robot that he and I tried to build.
49
157703
2762
作っていたロボットは 忘れられないものになりました
02:42
When I was at college, I decided to study engineering, like him.
50
162195
3553
大学では彼と同じエンジニアリングを 勉強することにしました
カーネギーメロン大学の博士課程では ロボット工学を学びました
02:47
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
51
167081
4548
02:51
I've been studying robots ever since.
52
171653
1909
それからずっとロボットの 研究をしています
02:54
So what I'd like to tell you about are four robot projects,
53
174721
4595
ご紹介するのはロボットに関する 4つのプロジェクトと
そのプロジェクトが より良い人間になるために
私にどのようなひらめきを 与えてくれたかということです
02:59
and how they've inspired me to be a better human.
54
179340
3049
03:06
By 1993, I was a young professor at USC,
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186206
5614
1993年、私はUSCの若い教授で
03:11
and I was just building up my own robotics lab,
56
191844
2818
自分のロボット研究室を 立ち上げていました
03:14
and this was the year the World Wide Web came out.
57
194686
3221
ワールド・ワイド・ウェブが 生まれた年です
03:18
And I remember my students were the ones who told me about it,
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198487
2985
学生達が ワールド・ワイド・ウェブのことを
教えてくれたのを 覚えています
03:21
and we would -- we were just amazed.
59
201496
2317
我々は、本当に感心しました
03:23
We started playing with this, and that afternoon,
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203837
3383
ワールド・ワイド・ウェブで 遊び始めた午後
03:27
we realized that we could use this new, universal interface
61
207244
4278
この新しい 汎用的なインターフェースが
03:31
to allow anyone in the world to operate the robot in our lab.
62
211546
4428
世界中のすべての人が
我々の研究室のロボットを 操作するために使えると気づきました
そこで戦ったり、工場で働く ロボットではなく
03:37
So, rather than have it fight or do industrial work,
63
217339
4042
03:42
we decided to build a planter,
64
222413
2530
植物を育てるロボットを作る ことにしました
03:44
put the robot into the center of it,
65
224967
1951
ロボットを中央において
03:46
and we called it the Telegarden.
66
226942
1678
これをテレ・ガーデンと 名づけました
03:49
And we had put a camera in the gripper of the hand of the robot,
67
229736
4517
そしてロボットの手の部分に カメラを付けました
いくつかのスクリプトと
03:54
and we wrote some special scripts and software,
68
234277
2931
ソフトを書き、世界中の人が来て
03:57
so that anyone in the world could come in,
69
237232
2034
スクリーンを クリックすることで
03:59
and by clicking on the screen,
70
239290
1784
04:01
they could move the robot around and visit the garden.
71
241098
3621
ロボットを移動させ
庭を訪れられるようにしました
04:05
But we also set up some other software
72
245416
3851
別のソフトウェアも 用意しました
04:09
that lets you participate and help us water the garden, remotely.
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249291
3916
庭の水やりに 参加できるソフトで
水を何回かやると
04:13
And if you watered it a few times,
74
253643
2289
04:15
we'd give you your own seed to plant.
75
255956
2275
植えることができる 自分の種をもらえるというものです
04:19
Now, this was an engineering project,
76
259167
3476
これは工学的な プロジェクトで
04:22
and we published some papers on the system design of it,
77
262667
4112
システムの設計に関して いくつかの論文を発表しましたが
同時に我々はこのプロジェクトを
04:26
but we also thought of it as an art installation.
78
266803
2645
美術作品と考えていました
04:30
It was invited, after the first year,
79
270638
2149
1年間の実験のあと
04:32
by the Ars Electronica Museum in Austria,
80
272811
3020
この庭はオーストリアの アルスエレクトロニカ美術館に招かれ
04:35
to have it installed in their lobby.
81
275855
2822
ロビーに展示されました
オンラインの状態で
04:39
And I'm happy to say, it remained online there, 24 hours a day,
82
279558
3987
24時間、ほぼ9年間動き続けたことを うれしく思います
04:43
for almost nine years.
83
283569
1831
04:46
That robot was operated by more people
84
286369
3775
このロボットは、 歴史上のいかなるロボットよりも
04:50
than any other robot in history.
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290168
1897
多くの人によって 操作されました
04:53
Now, one day,
86
293303
1627
ある日
04:54
I got a call out of the blue from a student,
87
294954
3348
ある学生から思いがけない
電話がありました
04:59
who asked a very simple but profound question.
88
299211
4158
彼は単純だが本質的な質問をしました
「これは本物ですか?」
05:04
He said, "Is the robot real?"
89
304361
2826
05:08
Now, everyone else had assumed it was,
90
308599
2286
他の人々はみなこれを 本物だと思っていました
05:10
and we knew it was, because we were working with it.
91
310909
2516
これを作った我々は 本物だと知っていました
05:13
But I knew what he meant,
92
313449
1398
しかし彼の意味するところは わかりました
05:14
because it would be possible
93
314871
1442
庭と花の大量の写真を撮って
05:16
to take a bunch of pictures of flowers in a garden
94
316337
2785
それを基本的には索引付して
05:19
and then, basically, index them in a computer system,
95
319146
3639
コンピュータであたかもそれが
05:22
such that it would appear that there was a real robot,
96
322809
2627
本物のロボットのように見せることは 難しくありません
05:25
when there wasn't.
97
325460
1150
05:27
And the more I thought about it,
98
327088
1524
考えれば考える程
05:28
I couldn't think of a good answer for how he could tell the difference.
99
328636
3579
区別する方法を彼にうまく説明できなかったのです
この時期はちょうどバークレー大学に
05:32
This was right about the time that I was offered a position
100
332628
2797
移った頃のことです
05:35
here at Berkeley.
101
335449
1301
05:36
And when I got here,
102
336774
1645
バークレーに着くと
05:38
I looked up Hubert Dreyfus,
103
338443
2362
05:40
who's a world-renowned professor of philosophy,
104
340829
2927
世界的に有名な哲学者の ヒューバート・ドレイファスを訪ねました
05:44
And I talked with him about this and he said,
105
344582
2730
そして彼とこの問題を 議論しました
これは哲学上の最も古くからある 基本的な問題の1つだ
05:47
"This is one of the oldest and most central problems in philosophy.
106
347336
4102
古代ギリシャの懐疑派から
05:51
It goes back to the Skeptics and up through Descartes.
107
351462
4017
デカルトまで
05:55
It's the issue of epistemology,
108
355503
3182
それは認識論の問題だ
05:58
the study of how do we know that something is true."
109
358709
2868
あることがなぜ真か どうやって知るかという問題だ
06:02
So he and I started working together,
110
362625
2000
そこで我々は一緒に 研究を始めました
06:04
and we coined a new term: "telepistemology,"
111
364649
2871
新しい「遠隔認識論」という 用語を定義しました
離れたところに関する知識の 研究です
06:08
the study of knowledge at a distance.
112
368757
2136
06:11
We invited leading artists, engineers and philosophers
113
371303
4491
著名な芸術家やエンジニアや 哲学者に
この研究の評論を書いて もらいました
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
その結果が
MITプレスからのこの本です
06:21
So thanks to this student,
116
381959
2096
だれもが当然と思っていた
06:24
who questioned what everyone else had assumed to be true,
117
384079
3319
この質問をしてくれた学生に 感謝しています
06:27
this project taught me an important lesson about life,
118
387422
3977
このプロジェクトは私に 人生の重要なレッスンを与えてくれました
06:31
which is to always question assumptions.
119
391423
2987
正しいと思い込んでいることを 常に疑えと
06:35
Now, the second project I'll tell you about
120
395807
2176
2つめのプロジェクトは
06:38
grew out of the Telegarden.
121
398007
1992
テレ・ガーデンから 派生したものです
06:40
As it was operating, my students and I were very interested
122
400023
2821
学生達と私は テレ・ガーデンが動いているとき
06:42
in how people were interacting with each other,
123
402868
2341
人々がお互いどのように 連携するのかに興味がありました
06:45
and what they were doing with the garden.
124
405233
2057
そして庭で何をしているかに
そこで考え始めました もしロボットが庭から離れて
06:47
So we started thinking:
125
407314
1151
06:48
what if the robot could leave the garden
126
408489
1968
他の面白そうな場所に
06:50
and go out into some other interesting environment?
127
410481
2814
いくことが出来たとしたら
06:53
Like, for example, what if it could go to a dinner party
128
413319
2741
例えば、ホワイトハウスでの
ディナー・パーティとか(笑)
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
我々は装置そのものよりも システムの設計方法や
07:03
and the user interface than in the hardware,
132
423994
2943
ユーザインターフェースに 興味があったので
07:06
we decided that,
133
426961
1151
ロボットをパーティに行かせる代わりに
07:08
rather than have a robot replace the human to go to the party,
134
428136
4487
人間をロボットの代わりとして
07:12
we'd have a human replace the robot.
135
432647
2230
パーティーに行かせることにしました
07:15
We called it the Tele-Actor.
136
435679
1460
これをテレ・アクターと名付けました
07:17
We got a human,
137
437978
2008
積極的で社交的な
07:20
someone who's very outgoing and gregarious,
138
440010
3108
人を選んで
07:23
and she was outfitted with a helmet with various equipment,
139
443142
4255
カメラやマイクのような いろいろな装置の付いた
ヘルメットを着けてもらいました
07:27
cameras and microphones,
140
447421
1284
07:28
and then a backpack with wireless Internet connection.
141
448729
3065
そして無線でインターネットにつながる バックパックを背負ってもらいました
07:32
And the idea was that she could go
142
452882
2144
彼女に離れた場所にある 面白そうな所に行ってもらい
07:35
into a remote and interesting environment,
143
455050
2450
インターネットを使って
07:37
and then over the Internet,
144
457524
2017
07:39
people could experience what she was experiencing.
145
459565
2592
彼女が経験していることを 人々が経験できるようにするのが狙いでした
07:42
So they could see what she was seeing,
146
462736
2971
彼女が見ているものを 見る事が出来
07:45
but then, more importantly, they could participate,
147
465731
3283
さらに重要なことは お互いにコミュニケーションを取りながら
07:49
by interacting with each other and coming up with ideas
148
469038
4750
次に彼女が何をすべきかとか
どこに行くべきかとかを
07:53
about what she should do next and where she should go,
149
473812
3969
決める事が出来るということです
07:57
and then conveying those to the Tele-Actor.
150
477805
2206
そして決めたことを テレ・アクターに伝える
08:01
So we got a chance to take the Tele-Actor
151
481069
2421
我々はテレ・アクターを
08:03
to the Webby Awards in San Francisco.
152
483514
2808
サンフランシスコで開かれた ウェビー・アワードに参加させる機会を得ました
08:07
And that year, Sam Donaldson was the host.
153
487129
3240
その年のホストはサム・ドナルドソンでした
イベントが始まる直前に
08:12
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
154
492290
2690
30秒間ドナルドソンに我々が何をするか 説明する時間がありました
08:15
to explain to Mr. Donaldson what we were going to do.
155
495004
3742
私はテレ・アクターが
08:20
And I said, "The Tele-Actor is going to be joining you onstage.
156
500119
3517
あなたとステージに立ちます と言いました
08:23
This is a new experimental project,
157
503660
2354
これは新しい実験的な プロジェクトで
人々が画面を通じて 彼女を見ていて
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
彼女はカメラや
マイク、イヤホンを付けていて
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
ネットワークを介して人々が 彼女にするアドバイスや
次に何をするべきかを指示している と説明しました
08:36
about what to do next."
162
516123
1158
すると彼は、ちょっと待ってくれ
08:37
And he said, "Wait a second.
163
517305
1395
08:39
That's what I do."
164
519806
1173
それは私のしていることだ と言いました(笑)
08:41
(Laughter)
165
521003
4977
08:46
So he loved the concept,
166
526004
1872
彼はそのコンセプトが 気に入りました
08:47
and when the Tele-Actor walked onstage, she walked right up to him,
167
527900
4253
テレ・アクターは ステージに上がると
まっすぐ彼に向かって歩いていき キスをしました
08:52
and she gave him a big kiss right on the lips.
168
532177
2459
唇に(笑)
08:54
(Laughter)
169
534660
1952
08:56
We were totally surprised -- we had no idea that would happen.
170
536636
2922
我々は本当に驚きました
そんなことが起こるとは 思ってもいませんでした
08:59
And he was great, he just gave her a big hug in return,
171
539582
2618
彼は偉大でした お返しに彼女を抱きしめてくれました
09:02
and it worked out great.
172
542224
1657
すべてがうまくいきました
09:03
But that night, as we were packing up,
173
543905
2040
その晩、片付けをしているとき
09:05
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors decide
174
545969
4555
テレ・アクターに どうようにして彼らが
サム・ドナルドソンにキスをするように 決めたのかと聞きました
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
決めていないと 彼女は言いました
09:17
She said, when she was just about to walk onstage,
177
557274
2618
彼女がステージを 歩いていたとき
09:19
the Tele-Directors still were trying to agree on what to do,
178
559916
2974
彼らは何をすべきか まだ議論していました
09:22
and so she just walked onstage and did what felt most natural.
179
562914
3100
彼女がただステージを 歩いていって
最も自然に思えたことを したのです(笑)
09:26
(Laughter)
180
566038
4514
09:30
So, the success of the Tele-Actor that night
181
570576
3092
その晩の テレ・アクターの成功の秘訣は
09:33
was due to the fact that she was a wonderful actor.
182
573692
4253
彼女が素晴らしい俳優だった ということです
09:37
She knew when to trust her instincts.
183
577969
2429
彼女はいつ直感に従うべきかを 知っていました
09:40
And so that project taught me another lesson about life,
184
580422
3929
このプロジェクトが私にもう1つの 教訓を教えてくれました
09:44
which is that, when in doubt, improvise.
185
584375
3647
迷いが生じたらその場で判断すること(笑)
09:48
(Laughter)
186
588046
1666
09:50
Now, the third project grew out of my experience
187
590664
4919
3つ目のプロジェクトは
父が病院にいたときの 経験がもとになっています
09:55
when my father was in the hospital.
188
595607
1849
父は化学療法を受けていたのですが
09:59
He was undergoing a treatment -- chemotherapy treatments --
189
599284
3353
他に 近接放射療法という治療法がありました
10:02
and there's a related treatment called brachytherapy,
190
602661
4270
近接放射療法は小さな放射性の種を
10:06
where tiny, radioactive seeds are placed into the body
191
606955
3788
体に埋め込み 癌腫瘍を治療するものです
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
これはこのように行われます
10:15
is that surgeons insert needles into the body
194
615867
4367
外科医が針で体のなかに
10:20
to deliver the seeds.
195
620258
1315
種を埋め込みます
10:21
And all these needles are inserted in parallel.
196
621974
3698
このように多くの針が 平行に埋め込まれます
10:26
So it's very common that some of the needles penetrate sensitive organs.
197
626445
5393
このため針が繊細な器官を 貫通してしまい
その結果
10:32
And as a result, the needles damage these organs, cause damage,
198
632635
6973
針が器官を傷つけ
10:39
which leads to trauma and side effects.
199
639632
2409
外傷や副作用を引き起こす ことがあります
10:42
So my students and I wondered:
200
642581
1644
そこで学生達と考えました
10:44
what if we could modify the system,
201
644249
4522
このシステムを針が異なる角度で
10:48
so that the needles could come in at different angles?
202
648795
2625
埋め込まれるように 改良できたらどうだろうと
10:52
So we simulated this;
203
652395
1843
シュミレーションをおこない
10:54
we developed some optimization algorithms and we simulated this.
204
654262
3445
いくつかの最適化のための アルゴリズムを開発し
10:57
And we were able to show
205
657731
1151
さらにシミュレーションを 繰り返すことで
10:58
that we are able to avoid the delicate organs,
206
658906
2562
繊細な組織の破壊を避けながら 癌腫瘍に対して十分な放射線を
11:01
and yet still achieve the coverage of the tumors with the radiation.
207
661492
5053
当てることが 出来ることがわかりました
11:07
So now, we're working with doctors at UCSF
208
667313
3474
いまUSCFの医師達と
11:10
and engineers at Johns Hopkins,
209
670811
2267
ジョンズ・ホプキンスの エンジニアグループと協力しながら
11:13
and we're building a robot that has a number of --
210
673102
3962
我々は多くの
11:17
it's a specialized design with different joints
211
677088
2599
特別にデザインされた接合部をもち
11:19
that can allow the needles to come in at an infinite variety of angles.
212
679711
4323
任意の角度で針を挿入することが出来る ロボットを開発しています
11:24
And as you can see here, they can avoid delicate organs
213
684483
3722
ご覧のように針は 繊細な器官を避けながら
ターゲットに到達する事が 出来ます
11:28
and still reach the targets they're aiming for.
214
688229
2664
針がなぜ平行に挿入される 必要があるのか
11:32
So, by questioning this assumption that all the needles have to be parallel,
215
692019
4985
と問うことで このプロジェクトは
11:37
this project also taught me an important lesson:
216
697028
2626
重要な教訓を教えてくれました
11:40
When in doubt, when your path is blocked, pivot.
217
700114
4755
壁にぶつかった場合には 方向転換をせよ
11:45
And the last project also has to do with medical robotics.
218
705797
3840
そして最後のプロジェクトも 医療ロボットに関係しています
11:50
And this is something that's grown out of a system
219
710187
3570
これはダビンチ手術ロボットと言われた
11:53
called the da Vinci surgical robot.
220
713781
3348
システムがヒントになっています
11:57
And this is a commercially available device.
221
717866
2444
これは実際に販売されている装置です
12:00
It's being used in over 2,000 hospitals around the world.
222
720334
2973
世界中の2000の病院で使用されています
アイディアは外科医が
12:04
The idea is it allows the surgeon to operate comfortably
223
724013
4373
いつものように作業をしながら 手術に専念できるようにすることです
12:08
in his own coordinate frame.
224
728410
1777
手術には縫合作業のように
12:12
Many of the subtasks in surgery are very routine and tedious, like suturing,
225
732762
5769
決まりきった退屈な作業が いろいろあります
12:18
and currently, all of these are performed
226
738555
2267
今はこのような作業は
12:20
under the specific and immediate control of the surgeon.
227
740846
3867
外科医の直接のコントロールの もとで行われており
12:25
So the surgeon becomes fatigued over time.
228
745374
2268
時間が経つに従って 外科医の疲労が溜まります
我々はこう考えました
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
もしロボットを
このような作業を代行するように プログラムすることができたら
12:33
and thereby free the surgeon
231
753941
1381
そして手術のなかで
12:35
to focus on the more complicated parts of the surgery,
232
755346
3235
もっと重要な部分の治療に 外科医を専念させることができたら
12:38
and also cut down on the time that the surgery would take
233
758605
2800
そして手術に要する時間も
12:41
if we could get the robot to do them a little bit faster?
234
761429
2839
ロボットが作業を行なうことで 短縮できるとしたら
12:44
Now, it's hard to program a robot to do delicate things like this.
235
764958
3422
ロボットにこのような細かな作業 を行わせることは困難なことですが
バークレイの同僚の ピーテル・アビールが
12:48
But it turns out my colleague Pieter Abbeel, who's here at Berkeley,
236
768943
4206
操作の模範を人間が示すことで ロボットを教育する
12:53
has developed a new set of techniques for teaching robots from example.
237
773173
5480
一連の新しい技術を 開発していました
12:59
So he's gotten robots to fly helicopters,
238
779170
2743
彼はロボットに ヘリコプターを操縦させて
13:01
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
239
781937
3254
非常に興味深い 素晴らしい曲芸飛行を
13:05
by watching human experts fly them.
240
785215
1967
人間の操作を観察することで させることに成功していました
このようなロボットに手伝って もらうことにしました
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
ピーテルと彼のところの学生と 一緒に研究を始めました
13:12
And we asked a surgeon to perform a task --
243
792646
4180
我々は外科医に特定の作業を 行うように依頼し
ロボットに
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
この外科医がやっている
作業をするように指示しました
13:22
and we record the motions of the robot.
246
802985
2036
そしてロボットの動作を記録しました
13:25
So here's an example.
247
805045
1426
例を示しましょう
13:26
I'll use tracing out a figure eight as an example.
248
806495
3121
8の字をなぞる作業の例です
これはロボットが
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
この作業をおこなった場合の
3つの例です
13:36
Now, those are much better than what a novice like me could do,
251
816920
4136
これは私のような初心者が 同じ作業をした場合と比べれば
上手なものですが まだぎくしゃくしていて不正確です
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
このような例を記録し
一連の処理をおこないます
13:46
and then go through a sequence of steps.
254
826763
2861
まず動的時間伸縮法と呼ばれる 音声認識で利用される手法を
13:50
First, we use a technique called dynamic time warping
255
830278
3126
13:53
from speech recognition.
256
833428
1490
適用します
13:54
And this allows us to temporally align all of the examples.
257
834942
3337
これにより全ての作業例を 平準化することができます
13:58
And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory,
258
838918
5202
そしてカルマンフィルターを 適用します
制御理論から出てきた手法で
14:04
that allows us to statistically analyze all the noise
259
844144
2969
統計的に全ての雑音を解析し
その背後にある 必要な軌道を抽出します
14:07
and extract the desired trajectory that underlies them.
260
847137
4122
14:13
Now we take those human demonstrations --
261
853283
2550
我々が行っていることは
14:15
they're all noisy and imperfect --
262
855857
1675
人間による操作から 雑音や不完全さを取り除き
14:17
and we extract from them an inferred task trajectory
263
857556
2598
予測される軌跡と制御手順を
14:20
and control sequence for the robot.
264
860178
2526
ロボットのために 抽出することです
14:23
We then execute that on the robot,
265
863181
2316
そしてその操作を ロボットで実行し
14:25
we observe what happens,
266
865521
2025
結果を確認します
14:27
then we adjust the controls,
267
867570
1357
そしてロボットの制御を 反復学習とよばれる
14:28
using a sequence of techniques called iterative learning.
268
868951
2796
手法を用いて調整します
14:33
Then what we do is we increase the velocity a little bit.
269
873129
3409
そしてロボットが操作する速度を 少し速めます
14:37
We observe the results, adjust the controls again,
270
877244
3135
結果を確認し 再度制御方法を調整します
そしてまた結果を確認します
14:41
and observe what happens.
271
881340
1772
14:43
And we go through this several rounds.
272
883136
2167
このような一連の処理を 何度か繰り返します
14:45
And here's the result.
273
885327
1181
これがその結果です
14:46
That's the inferred task trajectory,
274
886968
1738
これが期待される軌跡で
14:48
and here's the robot moving at the speed of the human.
275
888730
3221
これがロボットが人間を同じ操作速度で おこなった作業の結果です
14:51
Here's four times the speed of the human.
276
891975
2105
これは4倍の速さで 作業を行なった場合の結果です
14:54
Here's seven times.
277
894477
1484
これは7倍の速さです
14:57
And here's the robot operating at 10 times the speed of the human.
278
897004
4825
そしてこれは人間の10倍の速さで
作業をした場合の結果です
15:02
So we're able to get a robot to perform a delicate task
279
902762
2901
我々はロボットに手術のような
15:05
like a surgical subtask,
280
905687
2886
繊細な作業を10倍の速さで
15:09
at 10 times the speed of a human.
281
909081
1881
行なわせることが 出来るようになりました
15:12
So this project also,
282
912185
2260
このプロジェクトでも
15:14
because of its involved practicing and learning,
283
914469
2525
練習や学習 同じ事を何度も繰り返すということから
15:17
doing something over and over again,
284
917018
1762
15:18
this project also has a lesson, which is:
285
918804
2577
ある教訓を学びました
15:21
if you want to do something well,
286
921405
2404
もし何かを上手にやりたければ
練習以外に道はない
15:25
there's no substitute for practice, practice, practice.
287
925084
4440
以上の4つが私が何年も掛けて
15:33
So these are four of the lessons that I've learned from robots
288
933186
3487
ロボットから学んだ教訓です
15:36
over the years.
289
936697
1298
ロボティックスの分野は時間を経て
15:39
And the field of robotics has gotten much better over time.
290
939312
5507
非常に進歩しました
15:46
Nowadays, high school students can build robots,
291
946319
2276
今日では高校生が ロボットを組み立てることが出来ます
15:48
like the industrial robot my dad and I tried to build.
292
948619
2884
ちょうど私と父が作ろうとしたような
15:52
But, it's very -- now ...
293
952675
2770
いま私にはオデッサという
15:55
And now, I have a daughter,
294
955954
3301
15:59
named Odessa.
295
959857
1157
娘がいます
16:01
She's eight years old.
296
961673
1253
彼女が8歳で
16:03
And she likes robots, too.
297
963682
1649
ロボットがやはり好きです
16:05
Maybe it runs in the family.
298
965970
1396
もしかしたら血筋なのかも 知れません(笑)
16:07
(Laughter)
299
967390
1240
16:08
I wish she could meet my dad.
300
968654
2095
娘が父に会えたら と思います。
16:12
And now I get to teach her how things work,
301
972303
2740
今は私が彼女に ものがどのように動くかを教えています
16:15
and we get to build projects together.
302
975067
2230
一緒にプロジェクトをするようになり
16:17
And I wonder what kind of lessons she'll learn from them.
303
977321
3206
彼女がどのような教訓を そこから学ぶのか興味があります
16:22
Robots are the most human of our machines.
304
982147
4007
ロボットは機械のなかで
最も人間的なものです
16:26
They can't solve all of the world's problems,
305
986983
2954
いろいろな世の中の問題を 解決することが出来ます
16:29
but I think they have something important to teach us.
306
989961
3523
しかしそれ以上に何か重要なことを 我々に教えてくれるような気がします
16:34
I invite all of you
307
994276
2001
あなたが興味を持っている
16:36
to think about the innovations that you're interested in,
308
996301
3578
技術革新や
16:40
the machines that you wish for.
309
1000712
2243
あればいいと思う機械が
16:43
And think about what they might be telling you.
310
1003660
2607
あなたに何を語りかけているのか 考えてみてください
なぜなら
16:47
Because I have a hunch that many of our technological innovations,
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1007211
3745
技術革新や
16:50
the devices we dream about,
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1671
あればいいと思う装置が
我々がより良い人間になるための ひらめきを与えてくれる予感がするからです
16:54
can inspire us to be better humans.
313
1014166
2849
16:57
Thank you.
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1151
ありがとうございます(拍手)
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(Applause)
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