Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

ホッド・リプソン「自己概念を持ったロボット」

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2007-10-13 ・ TED


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ホッド・リプソン「自己概念を持ったロボット」

117,229 views ・ 2007-10-13

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: Takahiro Shimpo 校正: Junko Fundeis
00:25
So, where are the robots?
0
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2000
さて ロボットはどこでしょう?
00:27
We've been told for 40 years already that they're coming soon.
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27000
3000
ロボットがまもなく現れ仕事を代行してくれると
00:30
Very soon they'll be doing everything for us.
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30000
3000
もう40年間ほど言われてきました
00:33
They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.
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5000
料理 掃除 買物 建築 でもどこにも見当たりませんね
00:38
Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,
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38000
4000
代わりに違法移民が仕事をしていますが
00:42
but we don't have any robots.
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ロボットはいません
00:44
So what can we do about that? What can we say?
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44000
4000
さて どうしましょうか
00:48
So I want to give a little bit of a different perspective
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48000
4000
そこで皆さんに今までとちょっと違った
00:52
of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.
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6000
ロボットについての観点をお教えしたいと思います
00:58
And this is an x-ray picture
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2000
さて これはX線写真です
01:00
of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --
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5000
本物のカブトムシと1988年スイス製の時計のものです
01:05
what was true then is certainly true today.
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これらは当時からなんら変わっていません
01:07
We can still make the pieces. We can make the right pieces.
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3000
私たちは今なお正しい部品を作れますし
01:10
We can make the circuitry of the right computational power,
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70000
3000
コンピュータ動力の電気回路も作れます
01:13
but we can't actually put them together to make something
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しかし実はこれらを適応力があり実際に
01:16
that will actually work and be as adaptive as these systems.
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動作する集合体としては組み立てられないのです
01:21
So let's try to look at it from a different perspective.
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そこで異なる観点から見てみましょう
01:23
Let's summon the best designer, the mother of all designers.
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究極のデザイナーを召喚しましょう
01:27
Let's see what evolution can do for us.
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進化が私たちにもたらしたものを見てみましょう
01:30
So we threw in -- we created a primordial soup
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4000
我々は棒 モーター ニューロンといった
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with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.
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94000
4000
ロボットの材料をたくさん原生液に放り込みました
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Put them all together, and put all this under kind of natural selection,
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これらを混ぜ合わせ 自然淘汰と変異を経たのち
01:42
under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.
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どれだけ前進できるかによって報酬反応を与えたのです
01:46
A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.
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単純な課題ですが実験の成果を見るのはおもしろいですよ
01:52
So if you look, you can see a lot of different machines
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3000
この実験から生まれた異なる種類の機械を
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come out of this. They all move around.
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115000
2000
ご覧ください みな異なる方法で
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They all crawl in different ways, and you can see on the right,
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117000
4000
このように動き 這っています
02:01
that we actually made a couple of these things,
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121000
2000
これらを実際に作ってみました
02:03
and they work in reality. These are not very fantastic robots,
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123000
3000
素晴らしい見栄えではありませんが
02:06
but they evolved to do exactly what we reward them for:
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126000
4000
前進に対する報酬反応を与えた分だけ
02:10
for moving forward. So that was all done in simulation,
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130000
3000
シミュレーション上で 進化しました
02:13
but we can also do that on a real machine.
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2000
実際の機械を動かすことも出来ます
02:15
Here's a physical robot that we actually
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135000
5000
ここに実際のロボットがありますね
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have a population of brains,
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3000
機械上で競い合い 進化する
02:23
competing, or evolving on the machine.
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143000
2000
頭脳部分を持っています
02:25
It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,
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145000
3000
ロデオショーみたいでしょう
02:28
and they get rewarded for how fast or how far
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148000
3000
機械がどれだけ速く 遠くへ前進できるかにより
02:31
they can make the machine move forward.
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151000
2000
報酬が与えられます
02:33
And you can see these robots are not ready
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153000
2000
ご覧のとおり このロボット達は
02:35
to take over the world yet, but
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155000
3000
仕事を引き継ぐにはまだ未熟ですが
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they gradually learn how to move forward,
40
158000
2000
次第に前進の仕方を学び
02:40
and they do this autonomously.
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160000
3000
自律的に動くようになっています
02:43
So in these two examples, we had basically
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163000
4000
さてこの2つの例を使って実際に
02:47
machines that learned how to walk in simulation,
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167000
3000
シミュレーションで歩き方を学んだ機械と
02:50
and also machines that learned how to walk in reality.
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170000
2000
現実に歩き方を学んだ機械を見ましたが
02:52
But I want to show you a different approach,
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172000
2000
また別のアプローチをご覧頂きたいと思います
02:54
and this is this robot over here, which has four legs.
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6000
このロボットは 4本の脚を持ち
03:00
It has eight motors, four on the knees and four on the hip.
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180000
2000
膝・腰それぞれに4つのモーターを搭載しています
03:02
It has also two tilt sensors that tell the machine
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182000
3000
更に 2つのティルトセンサーを搭載し
03:05
which way it's tilting.
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185000
3000
傾きを調べます
03:08
But this machine doesn't know what it looks like.
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188000
2000
皆さんには4つの脚が見えますが 機械自身は
03:10
You look at it and you see it has four legs,
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2000
自分がどんな形なのか解ってません
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the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,
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自分が蛇なのか木なのか
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it doesn't have any idea what it looks like,
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3000
外見に対する知識は一切ありませんが
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but it's going to try to find that out.
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2000
自らその特定を試みます
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Initially, it does some random motion,
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2000
まず 適当に動いてみて
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and then it tries to figure out what it might look like.
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201000
3000
自らの形を探ろうとします
03:24
And you're seeing a lot of things passing through its minds,
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204000
2000
いろいろなことを考えているんでしょうね
03:26
a lot of self-models that try to explain the relationship
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4000
動作と知覚の関係を説明しようとする
03:30
between actuation and sensing. It then tries to do
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210000
3000
自己モデリングの試みです 次いで機械は
03:33
a second action that creates the most disagreement
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213000
4000
第2の動きで予測とこれらの分析の
03:37
among predictions of these alternative models,
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217000
2000
最大の不調和を引き出します
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like a scientist in a lab. Then it does that
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219000
2000
実験室の科学者のようですね
03:41
and tries to explain that, and prune out its self-models.
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221000
4000
次にこの解釈に基づき 自己モデリングを絞り込みます
03:45
This is the last cycle, and you can see it's pretty much
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225000
3000
この最後のサイクルで外見はかなり捉えられます
03:48
figured out what its self looks like. And once it has a self-model,
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228000
4000
いったん自己モデリングを確立すると それを
03:52
it can use that to derive a pattern of locomotion.
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232000
4000
運動パターン抽出のために利用します
03:56
So what you're seeing here are a couple of machines --
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236000
2000
つまりご覧頂いているのは機械であり
03:58
a pattern of locomotion.
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238000
2000
運動パターンなのです
04:00
We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,
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240000
4000
蜘蛛の様に繊細で邪悪な歩き方を期待していましたが
04:04
but instead it created this pretty lame way of moving forward.
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244000
4000
代わりにこのまどろっこしい前進法を生みました
04:08
But when you look at that, you have to remember
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248000
3000
ところで思い出してください
04:11
that this machine did not do any physical trials on how to move forward,
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251000
6000
この機械は前進の仕方を試行したことがありません
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nor did it have a model of itself.
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257000
2000
自己認識もありませんでした
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It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,
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259000
3000
自らの形と前進法を何とか割り出して
04:22
and then actually tried that out.
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262000
4000
実際にそれを実行したのです
04:26
(Applause)
76
266000
5000
(拍手)
04:31
So, we'll move forward to a different idea.
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271000
4000
それでは また別のアイデアに移りましょう
04:35
So that was what happened when we had a couple of --
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275000
5000
ご覧頂いたのは私たちがいくつか…
04:40
that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --
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280000
4000
何が起こったかというと… OK わかった
04:44
(Laughter)
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284000
2000
(笑)
04:46
-- they don't like each other. So
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286000
2000
仲が良くないみたいですね
04:48
there's a different robot.
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288000
3000
さてここに別のロボットがあります
04:51
That's what happened when the robots actually
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291000
2000
先程ロボットの行動に対して報酬反応が
04:53
are rewarded for doing something.
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293000
2000
与えられたらどうなるかを見ました
04:55
What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?
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295000
3000
報酬反応を与えず 原生液に放り込めばどうでしょう
04:58
So we have these cubes, like the diagram showed here.
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298000
3000
ここに図で示されているような立方体があります
05:01
The cube can swivel, or flip on its side,
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301000
2000
この立体は面上で回転することができます
05:04
and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --
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304000
4000
ではこの立方体を1000個 原生液に入れてみましょう
05:08
this is in simulation --and don't reward them for anything,
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2000
報酬反応を無くした シミュレーションです
05:10
we just let them flip. We pump energy into this
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310000
3000
動き回らせておき エネルギーを注入します
05:13
and see what happens in a couple of mutations.
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313000
3000
変異を繰り返した後どうなるでしょう
05:16
So, initially nothing happens, they're just flipping around there.
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316000
3000
最初は何も起きません ただ動き回っているだけです
05:19
But after a very short while, you can see these blue things
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319000
4000
しかし少し経つと 右側の方で青色のものが
05:23
on the right there begin to take over.
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323000
2000
増えているのが見えますね
05:25
They begin to self-replicate. So in absence of any reward,
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325000
4000
増殖を始めたのです 外部からの報酬がなければ
05:29
the intrinsic reward is self-replication.
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329000
3000
内因性刺激として 自己増殖を行います
05:32
And we've actually built a couple of these,
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332000
1000
実際このようなものを造ってみました
05:33
and this is part of a larger robot made out of these cubes.
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333000
4000
立方体から作られた大きなロボットの一部です
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It's an accelerated view, where you can see the robot actually
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337000
3000
早送りですが 実際にロボットが自己増殖を
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carrying out some of its replication process.
100
340000
2000
行っているのがご覧いただけます
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So you're feeding it with more material -- cubes in this case --
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342000
4000
この場合は立方体ですが もっと部品とエネルギーが
05:46
and more energy, and it can make another robot.
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346000
3000
あればまた別のロボットを作れます
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So of course, this is a very crude machine,
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349000
3000
もちろん これは大まかなものですが 我々は
05:52
but we're working on a micro-scale version of these,
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352000
2000
ミクロの世界でも研究を行っています
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and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.
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354000
3000
そしてこの立方体を粒子程にしたいと考えています
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OK, so what can we learn? These robots are of course
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357000
5000
さてここから何が学べるでしょう これらのロボットは
06:02
not very useful in themselves, but they might teach us something
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362000
3000
このままではあまり使い物になりませんが より高性能な
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about how we can build better robots,
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365000
3000
ロボットの作り方 もしくは人間や動物の
06:08
and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.
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自己モデリングの仕方に繋がるかもしれません
06:13
And one of the things that I think is important
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2000
そして大切なことの1つは
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is that we have to get away from this idea
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375000
2000
機械を人間の手で作り出すという
06:17
of designing the machines manually,
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377000
2000
考えから離れ ロボットを子供のように
06:19
but actually let them evolve and learn, like children,
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379000
3000
自由に進化 学習させるということ それが
06:22
and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.
114
382000
2000
ロボットのある未来に繋がります ありがとうございました
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(Applause)
115
384000
2000
(拍手)
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