Rodney Brooks: Why we will rely on robots
ロドニー・ブルックス: なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか
194,893 views ・ 2013-06-28
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: Yuko Yoshida
校正: Yuriko Hida
00:13
Well, Arthur C. Clarke,
0
13010
1276
アーサー・C・クラーク
00:14
a famous science fiction
writer from the 1950s,
1
14310
3171
1950年代の著名なSF作家は言いました
00:17
said that, "We overestimate
technology in the short term,
2
17505
3998
「我々は 短期的には技術を過大評価し
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
21527
2776
長期的には技術を過小評価する」
00:24
And I think that's some of the fear
that we see
4
24327
2393
このことが よく表れているのが
00:26
about jobs disappearing from artificial
intelligence and robots.
5
26744
4558
人工知能やロボットで 仕事がなくなると
私たちが心配していることです
00:31
That we're overestimating
the technology in the short term.
6
31326
2810
つまり 短期的な視点で
技術を過大評価しているのです
でも 私が心配なのは
長期的に必要になる技術を得られるか
00:34
But I am worried whether we're going to get
the technology we need in the long term.
7
34160
5187
00:39
Because the demographics are really going
to leave us with lots of jobs that need doing
8
39371
5690
人口構成の変化により 労働力が不足し
00:45
and that we, our society, is going to have to be built
on the shoulders of steel of robots in the future.
9
45085
5351
私たちの社会は 将来 ロボットの
鉄の肩にすがらざるを得なくなります
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
50460
2802
だから 私はロボット不足になることが
怖いのです
00:53
But fear of losing jobs to technology
has been around for a long time.
11
53286
4615
長い間 技術の進歩で
仕事がなくなると心配されてきました
00:57
Back in 1957, there was a Spencer
Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
57925
3928
1957年 スペンサー・トレイシーと
キャサリン・ヘプバーンの映画の―
01:01
So you know how it ended up,
13
61877
1424
結末をご存知でしょう
01:03
Spencer Tracy brought a computer,
a mainframe computer of 1957, in
14
63325
4062
スペンサー・トレイシーは
資料調査業務にコンピュータを導入します
01:07
to help the librarians.
15
67411
1876
1957年当時の
大型コンピューターです
01:09
The librarians in the company would do
things like answer for the executives,
16
69311
3667
その会社では 司書は会社の幹部の
知りたいことを調べていました
「サンタクロースのトナカイの名前は?」
と聞かれれば
01:13
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
73002
3599
01:16
And they would look that up.
18
76625
1334
その答えを調べます
01:17
And this mainframe computer was going
to help them with that job.
19
77983
2409
このコンピュータは
その仕事を助けるはずでした
01:20
Well of course a mainframe computer
in 1957 wasn't much use for that job.
20
80416
3886
もちろん 1957年当時の
コンピュータはさほど役に立ちません
01:24
The librarians were afraid
their jobs were going to disappear.
21
84326
3126
司書は 自分たちの仕事が
なくなると心配しましたが
01:27
But that's not what happened in fact.
22
87476
1762
でも 現実は違いました
01:29
The number of jobs for librarians
increased for a long time after 1957.
23
89262
5094
この種の職の雇用は
1957年以降 ずっと増え続けました
01:34
It wasn't until the Internet
came into play,
24
94380
3090
インターネットが普及し
01:37
the web came into play and search
engines came into play
25
97494
2667
ウェブサイトや検索エンジンが普及して初めて
01:40
that the need for librarians went down.
26
100185
2467
資料調査という業務が減りました
01:42
And I think everyone from 1957
totally underestimated
27
102676
4183
また 1957年当時には 誰もが
現在の技術を過小評価していたと思います
01:46
the level of technology we would all carry
around in our hands and in our pockets today.
28
106883
4736
現実には 今は皆がこうして
ポケットに入れて技術を持ち運べ
01:51
And we can just ask: "What are the names
of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
111643
5693
「サンタクロースのトナカイの名前は?」と
言えば すぐに答えが返ってきて
01:57
or anything else we want to ask.
30
117360
1727
何でも知ることができるのにです
01:59
By the way, the wages
for librarians went up faster
31
119111
5575
ちなみに その間 司書の賃金は
アメリカのどの仕事よりも
02:04
than the wages for other jobs in the U.S.
over that same time period,
32
124710
3286
早く上がりました
司書が コンピュータの
パートナーになったからです
02:08
because librarians became
partners of computers.
33
128020
3233
02:11
Computers became tools, and they got
more tools that they could use
34
131277
2859
コンピュータがツールとなったことで
使えるツールが増えて
02:14
and become more effective
during that time.
35
134160
2268
当時の司書の仕事は
より効果的になりました
02:16
Same thing happened in offices.
36
136452
1768
同じことが オフィスでも起こります
02:18
Back in the old days,
people used spreadsheets.
37
138244
2274
かつては 表計算がされていました
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
140542
2310
つまり 紙の表計算用紙を使って
02:22
and they calculated by hand.
39
142876
2126
手で計算をしていました
02:25
But here was an interesting
thing that came along.
40
145026
2381
でも ここで面白いことが起こります
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
147431
2228
1980年頃のパソコン革命で
02:29
the spreadsheet programs were
tuned for office workers,
42
149683
4718
表計算ソフトは
事務員のために改良されました
02:34
not to replace office workers,
43
154425
1628
事務員に取って代わるのではなく
02:36
but it respected office workers
as being capable of being programmers.
44
156077
4642
事務員は プログラムができる人として
尊重されたのです
02:40
So office workers became
programmers of spreadsheets.
45
160743
3104
つまり 事務員は 表計算のプログラマーになり
02:43
It increased their capabilities.
46
163871
2067
その能力は向上しました
02:45
They no longer had to do
the mundane computations,
47
165962
2555
つまらない計算作業をしなくてもよくなり
02:48
but they could do something much more.
48
168541
2911
それ以上のことができるようになったのです
02:51
Now today, we're starting
to see robots in our lives.
49
171476
3234
今日では 様々な場面で
ロボットを見かける様になりました
02:54
On the left there
is the PackBot from iRobot.
50
174734
2285
左の写真は
iRobot社のパックボットです
02:57
When soldiers came across roadside
bombs in Iraq and Afghanistan,
51
177043
3408
イラクやアフガニスタンで
走行中に爆弾に遭遇しても
03:00
instead of putting on a bomb suit
and going out and poking with a stick,
52
180475
4125
兵士は 防御スーツを着て
外に出て 棒でつついて処理しなくてよい
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
184624
2295
2002年頃まではそうしていたけれど
03:06
they now send the robot out.
54
186943
1384
今は ロボットを送り込みます
03:08
So the robot takes
over the dangerous jobs.
55
188351
2119
つまり 危険な仕事はロボットがしてくれます
03:10
On the right are some TUGs from a company
called Aethon in Pittsburgh.
56
190494
4494
右の写真は タグ(TUG)と言い
ピッツバーグのAethon社のものです
03:15
These are in hundreds
of hospitals across the U.S.
57
195012
2381
タグは アメリカ中の
何百もの病院に導入され
03:17
And they take the dirty
sheets down to the laundry.
58
197417
2608
汚れたシーツを洗濯場まで
03:20
They take the dirty dishes
back to the kitchen.
59
200049
1852
食べ終わった食器をキッチンまで運び
03:21
They bring the medicines
up from the pharmacy.
60
201925
2191
そして 薬局から薬を持ってきます
03:24
And it frees up the nurses
and the nurse's aides
61
204140
2791
タグがいれば
看護師や看護助手たちは
03:26
from doing that mundane work of just
mechanically pushing stuff around
62
206955
3641
機械的に物を運搬するような
単純労働から解放され
03:30
to spend more time with patients.
63
210620
2049
患者さんとの時間を多くとれるようになります
03:32
In fact, robots have become sort
of ubiquitous in our lives in many ways.
64
212693
4675
事実 ロボットは いろんな形で
私たちの生活に浸透しています
03:37
But I think when it comes to factory
robots, people are sort of afraid,
65
217392
5244
でも それが工場用ロボットとなると
まだ怖がられていると思います
03:42
because factory robots
are dangerous to be around.
66
222660
4083
そばに置くには危険な存在ですから
03:46
In order to program them, you have to understand
six-dimensional vectors and quaternions.
67
226767
4801
プログラムするにも
4次元や6次元で考える必要があり
03:51
And ordinary people can't
interact with them.
68
231592
3126
普通の人が 一緒に作業することはできません
03:54
And I think it's the sort
of technology that's gone wrong.
69
234742
2762
この技術は 間違った方向に進んでいると思います
03:57
It's displaced the worker
from the technology.
70
237528
3442
技術から 労働者を
締め出しています
04:00
And I think we really have
to look at technologies
71
240994
3075
だから 私たちが
本当に目を向けなければいけないのは
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
244093
2078
普通の労働者が一緒に作業できる技術です
04:06
And so I want to tell you today about Baxter,
which we've been talking about.
73
246195
3667
そうした例として
今日は バクスター(Baxter)を紹介します
04:09
And Baxter, I see, as a way
-- a first wave of robot
74
249886
4210
このバクスターは
工業環境において―
04:14
that ordinary people can interact
with in an industrial setting.
75
254120
4266
普通の人たちが共に作業できるロボットの
第一世代と考えています
04:18
So Baxter is up here.
76
258410
1509
さぁ バクスターの登場です
04:19
This is Chris Harbert
from Rethink Robotics.
77
259943
2792
Rethink Robotics社の
クリス・ハーバートも一緒です
04:22
We've got a conveyor there.
78
262759
1512
そこに コンベヤーがあります
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
264295
2827
照明がきつすぎなければいいのですが―
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked
up the object off the conveyor.
80
267146
4022
ほら 見てください
コンベヤーから物を持ち上げました
04:31
It's going to come bring it
over here and put it down.
81
271192
2825
こちらに運んで来て 置きます
04:34
And then it'll go back,
reach for another object.
82
274041
3276
そして 元の位置に戻って
次の物に手を伸ばします
04:37
The interesting thing is Baxter
has some basic common sense.
83
277341
3824
面白いのは バクスターは
基礎的な常識も身に付けていること
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
281189
2197
さて バクスターの目を見てください
04:43
The eyes are on the screen there.
85
283410
1572
スクリーン上に目があって
ロボットが動こうとする方向を見ています
04:45
The eyes look ahead where
the robot's going to move.
86
285006
2629
04:47
So a person that's interacting
with the robot
87
287659
2143
だから ロボットを使っている人は
04:49
understands where it's going to reach
and isn't surprised by its motions.
88
289826
3542
ロボットが次にどう動くのか把握でき
驚かされることもありません
04:53
Here Chris took the object
out of its hand,
89
293392
2494
今 クリスは ロボットの手から
物を取り上げました
04:55
and Baxter didn't go
and try to put it down;
90
295910
2208
バクスターは
物を置く動作をすることなく
04:58
it went back and realized
it had to get another one.
91
298142
2328
戻りました
また物を取る必要があると分かっている
05:00
It's got a little bit of basic common
sense, goes and picks the objects.
92
300494
3143
バクスターは ちょっとした常識を使い
物を取りに行くわけです
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
303661
1769
バクスターとは触れ合っても安全です
05:05
You wouldn't want to do this
with a current industrial robot.
94
305454
2905
今の産業用ロボットと
こんなこと できませんよね
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
308383
2004
でも バクスターなら大丈夫
05:10
It feels the force, understands
that Chris is there
96
310411
3874
バクスターは力を感じて
クリスがそこにいると理解し
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
314309
2828
彼を押しのけて
傷つけるようなことはしないのです
05:17
But I think the most interesting thing
about Baxter is the user interface.
98
317161
3524
バクスターで 一番面白いと思うのは
ユーザー・インターフェース
05:20
And so Chris is going to come
and grab the other arm now.
99
320709
3069
クリスが バクスターの反対側の手をつかみます
05:23
And when he grabs an arm, it goes
into zero-force gravity-compensated mode
100
323802
5390
腕をつかまれると
バクスターは 無力・重力補償モードになり
05:29
and graphics come up on the screen.
101
329216
2052
スクリーンにグラフィックスが表示されます
05:31
You can see some icons on the left of the screen
there for what was about its right arm.
102
331292
4510
スクリーンの左側にあるアイコンが
右腕の状態を示しています
05:35
He's going to put something in its hand,
he's going to bring it over here,
103
335826
3524
クリスは バクスターの手に何か握らせ
こちらに持って来て
ボタンを押して
手から物を離させます
05:39
press a button and let go
of that thing in the hand.
104
339374
4244
05:43
And the robot figures out, ah, he must
mean I want to put stuff down.
105
343642
4544
ロボットはこう理解するわけです
「ここで物を下させたいんだな」
05:48
It puts a little icon there.
106
348210
1676
そして小さなアイコンが表示されます
05:49
He comes over here, and he gets
the fingers to grasp together,
107
349910
5887
クリスが移動して
ロボットの指で握らせると
05:55
and the robot infers, ah, you
want an object for me to pick up.
108
355821
3898
ロボットはこう理解します
「僕に物を拾い上げてほしいんだな」
05:59
That puts the green icon there.
109
359743
1775
すると 緑色のアイコンが現れます
06:01
He's going to map out an area of where
the robot should pick up the object from.
110
361542
4971
今度は どこから物を拾い上げるべきか
範囲の設定をします
06:06
It just moves it around, and the robot
figures out that was an area search.
111
366537
4766
こうして動かすことで
ロボットは そこが探す領域だと認識します
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
371327
2000
画面で操作をする必要ありません
06:13
And now he's going to go off and train
the visual appearance of that object
113
373351
3572
そして クリスは一旦離れて
その動作を訓練します
06:16
while we continue talking.
114
376947
1544
話を続けましょう
06:18
So as we continue here,
115
378515
1749
こうして訓練を続ける間
06:20
I want to tell you about what this
is like in factories.
116
380288
2147
工場では これがどうなるのか
お話しましょう
06:22
These robots we're shipping every day.
117
382459
1460
このロボットは 毎日出荷され
06:23
They go to factories around the country.
118
383943
1905
全国の工場に納められています
06:25
This is Mildred.
119
385872
779
こちらは ミルドレッド
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
386675
2000
コネチカットの工場で働いています
06:28
She's worked on the line
for over 20 years.
121
388699
2355
20年以上 生産ラインで働いてきました
初めて産業ロボットを見て
ものの一時間で
06:31
One hour after she saw her
first industrial robot,
122
391078
2861
06:33
she had programmed it to do
some tasks in the factory.
123
393963
3036
彼女は工場での作業をいくつか
プログラムしました
06:37
She decided she really liked robots.
124
397023
2407
彼女は ロボットが好きだと確信しました
06:39
And it was doing the simple repetitive
tasks that she had had to do beforehand.
125
399454
4646
ロボットは単純な反復作業をしています
以前は彼女がしないといけなかったことを
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
404124
1814
今は ロボットにさせています
06:45
When we first went out to talk
to people in factories
127
405962
2540
私たちが初めて
工場で働いている人たちに
06:48
about how we could get robots
to interact with them better,
128
408526
2810
どうすれば ロボットとより良く働けるか
聞きに行ったとき
06:51
one of the questions we asked them was,
129
411360
1858
こんな質問もしました
「自分の子どもにも工場で働かせたいか?」
06:53
"Do you want your children
to work in a factory?"
130
413242
2421
06:55
The universal answer was "No, I want
a better job than that for my children."
131
415687
4032
皆の答えはこうでした
「いや 子どもにはもっとよい仕事をしてほしい」
06:59
And as a result of that,
Mildred is very typical
132
419743
3353
とどのつまり ミルドレッドは典型的な―
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
423120
1831
今日のアメリカの工場労働者なのです
07:04
They're older, and they're
getting older and older.
134
424975
2429
工場労働者の高齢化はどんどん進み
07:07
There aren't many young people
coming into factory work.
135
427428
2667
若い人たちが工場労働に就くことも
あまりありません
だから 工場での作業は
そこで働く人にとって重荷になっていく一方で
07:10
And as their tasks become
more onerous on them,
136
430119
2898
07:13
we need to give them tools
that they can collaborate with,
137
433041
3069
彼らに 協力するツールを与える必要があります
07:16
so that they can be part of the solution,
138
436134
1953
彼ら自身が解決策の一部となり
彼らが継続して働け
アメリカでモノ作りが続けられるように
07:18
so that they can continue to work
and we can continue to produce in the U.S.
139
438111
4660
07:22
And so our vision is that Mildred
who's the line worker
140
442795
4041
私たちは ミルドレッドのような労働者を
「ライン作業者」から
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
446860
2893
「ロボット訓練者」にしたいのです
07:29
She lifts her game,
142
449777
1121
労働者は技量を上げます
07:30
like the office workers of the 1980s
lifted their game of what they could do.
143
450922
4563
ちょうど 1980年代に事務員たちが
できる仕事の技量を上げたように
07:35
We're not giving them tools that they have to go
and study for years and years in order to use.
144
455509
4524
私たちが提供したいのは
何年も勉強しなければ使えないツールではなく
数分もあれば どうやって操作するか
学べるようなツールです
07:40
They're tools that they can just learn
how to operate in a few minutes.
145
460057
3420
07:43
There's two great forces
that are both volitional but inevitable.
146
463501
4301
今 意志に左右されるが避けられない
二つの大きな力があります
07:47
That's climate change and demographics.
147
467826
2353
気候変動と人口動態です
07:50
Demographics is really
going to change our world.
148
470203
2643
人口動態は 本当に私たちの世界を変えます
07:52
This is the percentage
of adults who are working age.
149
472870
3938
これは 労働人口の割合です
07:56
And it's gone down slightly
over the last 40 years.
150
476832
2429
過去40年で 少し下がってきていますが
これからの40年では 劇的に変わります
中国でさえです
07:59
But over the next 40 years, it's going
to change dramatically, even in China.
151
479285
3856
労働人口の割合は
劇的に下がり
08:03
The percentage of adults who are working
age drops dramatically.
152
483165
4813
08:08
And turned up the other way, the people
who are retirement age goes up very, very fast,
153
488002
5066
定年した人たちの割合は
本当に急速に上がります
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
493092
4313
ベビーブーム世代が定年を迎えるからです
08:17
That means there will be more people
with fewer social security dollars
155
497429
3524
つまり 社会保障にあてるお金が減る一方
08:20
competing for services.
156
500977
2609
より多くの人が社会保障を必要とするわけです
08:23
But more than that, as we get
older we get more frail
157
503610
4027
でも それ以上に
年を取れば 力も弱くなって
08:27
and we can't do all the tasks
we used to do.
158
507661
2225
かつては できていた作業も
できなくなります
08:29
If we look at the statistics
on the ages of caregivers,
159
509910
3689
介護士の年齢についての統計を見ると
08:33
before our eyes those caregivers
are getting older and older.
160
513623
4446
介護士たちの年齢層も
どんどん上がって行くのが分かります
08:38
That's happening statistically right now.
161
518093
1975
今まさに 統計的に起こっていることです
08:40
And as the number of people who are older,
above retirement age and getting older, as they increase,
162
520092
5914
定年退職を迎えた人たちが
さらに年を取り 増えていく一方で
08:46
there will be less people
to take care of them.
163
526030
2239
世話をする人たちは減っていきます
08:48
And I think we're really going
to have to have robots to help us.
164
528293
3096
私たちは ロボットの助けが
本当に必要になります
ロボットを 付き添ってくれる仲間とは
考えていません
08:51
And I don't mean robots
in terms of companions.
165
531413
2473
08:53
I mean robots doing the things
that we normally do for ourselves
166
533910
3258
ロボットは
私たちが年を取ってするのが
08:57
but get harder as we get older.
167
537192
1645
難しくなったことをしてくれるもの
08:58
Getting the groceries in from the car,
up the stairs, into the kitchen.
168
538861
3381
車から食料品を出して
階段を上り 台所へ運ぶようなことです
もっと年を取れば
09:02
Or even, as we get very much older,
169
542266
1831
09:04
driving our cars to go visit people.
170
544121
3064
人に会いに 車を運転することもです
09:07
And I think robotics gives people a chance
to have dignity as they get older
171
547209
6343
ロボット工学があれば
年を取っても 尊厳を維持できるかもしれない
09:13
by having control of the robotic solution.
172
553576
3525
ロボットによる解決策を
コントロールしさえすれば良いのです
09:17
So they don't have to rely on people
that are getting scarcer to help them.
173
557125
3572
頼れる人は減る一方ですが
人に頼る必要はありません
09:20
And so I really think that we're
going to be spending more time
174
560721
6657
私はこう信じています
私たちは 日々の生活でバクスターのようなロボットと
09:27
with robots like Baxter
175
567402
2277
より多くの時間を過ごし
09:29
and working with robots like Baxter
in our daily lives. And that we will --
176
569703
6670
行動を共にするようになる
そして―
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
576397
2456
ほら バクスター
よくやったね
09:38
And that we will all come to rely
on robots over the next 40 years
178
578877
4220
そして今後40年の間に
私たちは ロボットに頼るようになるでしょう
09:43
as part of our everyday lives.
179
583121
2142
毎日の生活の一部として
09:45
Thanks very much.
180
585287
1270
ありがとうございました
09:46
(Applause)
181
586581
2995
(拍手)
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