The Rise of Personal Robots | Cynthia Breazeal | TED Talks

Cynthia Breazeal: A ascensão dos robôs pessoais

159,306 views

2011-02-08 ・ TED


New videos

The Rise of Personal Robots | Cynthia Breazeal | TED Talks

Cynthia Breazeal: A ascensão dos robôs pessoais

159,306 views ・ 2011-02-08

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Francisco Dubiela Revisor: Rafael Eufrasio
00:15
Ever since I was a little girl
0
15260
3000
Desde que eu era uma menininha
00:18
seeing "Star Wars" for the first time,
1
18260
2000
assistindo "Guerra nas Estrelas" pela primeira vez,
00:20
I've been fascinated by this idea
2
20260
2000
eu fiquei fascinada com a ideia
00:22
of personal robots.
3
22260
2000
de robôs pessoais.
00:24
And as a little girl,
4
24260
2000
E quando era uma menininha,
00:26
I loved the idea of a robot that interacted with us
5
26260
2000
eu adorava a ideia de um robô que interagia conosco
00:28
much more like a helpful, trusted sidekick --
6
28260
3000
mais como um parceiro útil e confiável –
00:31
something that would delight us, enrich our lives
7
31260
2000
algo que iria nos alegrar, enriquecer nossas vidas
00:33
and help us save a galaxy or two.
8
33260
3000
e nos ajudar a salvar uma galáxia ou duas.
00:37
I knew robots like that didn't really exist,
9
37260
3000
Então eu sabia que robôs não existiam de verdade,
00:40
but I knew I wanted to build them.
10
40260
2000
mas sabia que eu queria contrui-los.
00:42
So 20 years pass --
11
42260
2000
Então 20 anos se passaram –
00:44
I am now a graduate student at MIT
12
44260
2000
eu sou agora uma pós graduanda no MIT
00:46
studying artificial intelligence,
13
46260
2000
estudando inteligência artificial,
00:48
the year is 1997,
14
48260
2000
o ano é 1997,
00:50
and NASA has just landed the first robot on Mars.
15
50260
3000
e a NASA acabou de pousar o primeiro robô em Marte.
00:53
But robots are still not in our home, ironically.
16
53260
3000
Mas os robôs ainda não estão em nossas casas, ironicamente.
00:56
And I remember thinking about
17
56260
2000
E eu lembro de pensar sobre
00:58
all the reasons why that was the case.
18
58260
2000
todas as razões porque isso acontece.
01:00
But one really struck me.
19
60260
2000
Mas uma me chamou a atenção.
01:02
Robotics had really been about interacting with things,
20
62260
3000
A robótica era realmente sobre interagir com coisas,
01:05
not with people --
21
65260
2000
não com pessoas –
01:07
certainly not in a social way that would be natural for us
22
67260
2000
certamente não de uma forma social que seria natural para nós
01:09
and would really help people accept robots
23
69260
2000
e realmente ajudaria as pessoas a aceitarem robôs
01:11
into our daily lives.
24
71260
2000
em nosso cotidiano.
01:13
For me, that was the white space; that's what robots could not do yet.
25
73260
3000
Para mim, isso era o espaço branco, é o que os robôs não podiam fazer ainda.
01:16
And so that year, I started to build this robot, Kismet,
26
76260
3000
Então, naquele ano, eu comecei a construir esse robô, Kismet,
01:19
the world's first social robot.
27
79260
3000
o primeiro robô social.
01:22
Three years later --
28
82260
2000
Então três anos depois –
01:24
a lot of programming,
29
84260
2000
um monte de programação,
01:26
working with other graduate students in the lab --
30
86260
2000
trabalhando com outros pós graduandos no laboratório –
01:28
Kismet was ready to start interacting with people.
31
88260
2000
Kismet estava pronto para começar a interagir com as pessoas.
01:30
(Video) Scientist: I want to show you something.
32
90260
2000
(Video) Cientista: Eu quero mostrar algo a você.
01:32
Kismet: (Nonsense)
33
92260
2000
Kismet: (Sem sentido).
01:34
Scientist: This is a watch that my girlfriend gave me.
34
94260
3000
Cientista: Isso é um relógio que minha namorada me deu.
01:37
Kismet: (Nonsense)
35
97260
2000
Kismet: (Sem sentido).
01:39
Scientist: Yeah, look, it's got a little blue light in it too.
36
99260
2000
Cientista: É, olha, ele tem uma luzinha azul também.
01:41
I almost lost it this week.
37
101260
3000
Eu quase o perdi essa semana.
01:44
Cynthia Breazeal: So Kismet interacted with people
38
104260
3000
Cynthia Breazeal: Então o Kismet interagia com as pessoas
01:47
like kind of a non-verbal child or pre-verbal child,
39
107260
3000
como uma criança não-verbal ou pré-verbal,
01:50
which I assume was fitting because it was really the first of its kind.
40
110260
3000
que eu assumo que era conveniente pois era o primeiro do seu tipo.
01:53
It didn't speak language, but it didn't matter.
41
113260
2000
Ele não expressava linguagem, mas não importava.
01:55
This little robot was somehow able
42
115260
2000
Esse robozinho era de alguma forma capaz
01:57
to tap into something deeply social within us --
43
117260
3000
de acessar algo profundamente social em nós.
02:00
and with that, the promise of an entirely new way
44
120260
2000
E com isso, a promessa de uma maneira totalmente nova
02:02
we could interact with robots.
45
122260
2000
de podermos interagir com robôs.
02:04
So over the past several years
46
124260
2000
Então ao longo dos últimos anos
02:06
I've been continuing to explore this interpersonal dimension of robots,
47
126260
2000
eu estive continuando a explorar essa dimensão interpessoal dos robôs,
02:08
now at the media lab
48
128260
2000
agora no laboratório de mídia
02:10
with my own team of incredibly talented students.
49
130260
2000
com minha própria equipe de estudantes super talentosos.
02:12
And one of my favorite robots is Leonardo.
50
132260
3000
E um dos meus robôs favoritos é o Leonardo.
02:15
We developed Leonardo in collaboration with Stan Winston Studio.
51
135260
3000
Nós desenvolvemos o Leonardo em colaboração com o Stan Winston Studio.
02:18
And so I want to show you a special moment for me of Leo.
52
138260
3000
E quero mostrar a vocês um momento especial do Leo para mim.
02:21
This is Matt Berlin interacting with Leo,
53
141260
2000
Esse é Matt Berlin interagindo com o Leo,
02:23
introducing Leo to a new object.
54
143260
2000
apresentando um novo objeto ao Leo.
02:25
And because it's new, Leo doesn't really know what to make of it.
55
145260
3000
E por ser novo, Leo não sabe o que fazer com ele.
02:28
But sort of like us, he can actually learn about it
56
148260
2000
Mas um pouco como nós, ele pode meio que aprender sobre ele
02:30
from watching Matt's reaction.
57
150260
3000
ao ver a reação do Matt.
02:33
(Video) Matt Berlin: Hello, Leo.
58
153260
2000
(Video) Matt Berlin: Oi, Leo.
02:38
Leo, this is Cookie Monster.
59
158260
3000
Leo, esse é o Monstro do Biscoito.
02:44
Can you find Cookie Monster?
60
164260
3000
Você pode achar o Monstro do Biscoito?
02:52
Leo, Cookie Monster is very bad.
61
172260
3000
Leo, o Monstro do Biscoito é muito mau.
02:56
He's very bad, Leo.
62
176260
2000
Ele é muito mau, Leo.
03:00
Cookie Monster is very, very bad.
63
180260
3000
O Monstro do Biscoito é muito, muito mau.
03:07
He's a scary monster.
64
187260
2000
Ele é um monstro assustador.
03:09
He wants to get your cookies.
65
189260
2000
Ele quer pegar seus biscoitos.
03:12
(Laughter)
66
192260
2000
(Risos)
03:14
CB: All right, so Leo and Cookie
67
194260
3000
CB: Muito bem, então o Leo e o Monstro
03:17
might have gotten off to a little bit of a rough start,
68
197260
2000
podem ter tido um começo meio difícil,
03:19
but they get along great now.
69
199260
3000
mas eles se dão muito bem agora.
03:22
So what I've learned
70
202260
2000
Então, o que aprendi
03:24
through building these systems
71
204260
2000
por meio da construção desses sistemas
03:26
is that robots are actually
72
206260
2000
é que os robôs são realmente
03:28
a really intriguing social technology,
73
208260
2000
uma tecnologia social realmente intrigante.
03:30
where it's actually their ability
74
210260
2000
Onde realmente está sua habilidade
03:32
to push our social buttons
75
212260
2000
de apertar nossos botões sociais
03:34
and to interact with us like a partner
76
214260
2000
e interagir conosco como um parceiro
03:36
that is a core part of their functionality.
77
216260
3000
que é uma peça central de sua funcionalidade.
03:39
And with that shift in thinking, we can now start to imagine
78
219260
2000
E com essa mudança de pensamento, nós podemos agora começar a imaginar
03:41
new questions, new possibilities for robots
79
221260
3000
novas questões, novas possibilidades de robôs
03:44
that we might not have thought about otherwise.
80
224260
3000
que podemos não ter pensado de outra forma.
03:47
But what do I mean when I say "push our social buttons?"
81
227260
2000
Mas o que quero dizer quando digo "apertar nossos botões sociais"?
03:49
Well, one of the things that we've learned
82
229260
2000
Bem, uma das coisas que aprendemos
03:51
is that, if we design these robots to communicate with us
83
231260
2000
é que, se nós desenhamos esses robôs para se comunicar conosco
03:53
using the same body language,
84
233260
2000
usando a mesma linguagem corporal,
03:55
the same sort of non-verbal cues that people use --
85
235260
2000
meio que as mesmas dicas não-verbais que as pessoas usam –
03:57
like Nexi, our humanoid robot, is doing here --
86
237260
3000
como o Nexi, nosso robô humanóide, está fazendo aqui –
04:00
what we find is that people respond to robots
87
240260
2000
o que nós descobrimos é que as pessoas respondem aos robôs
04:02
a lot like they respond to people.
88
242260
2000
de um jeito muito similar como responderiam a pessoas.
04:04
People use these cues to determine things like how persuasive someone is,
89
244260
3000
As pessoas usam essas dicas para determinar o quanto alguém é persuasivo,
04:07
how likable, how engaging,
90
247260
2000
o quanto é agradável, o quanto é simpático,
04:09
how trustworthy.
91
249260
2000
o quanto é confiável.
04:11
It turns out it's the same for robots.
92
251260
2000
Acontece que é o mesmo com os robôs.
04:13
It's turning out now
93
253260
2000
Agora estamos descobrindo
04:15
that robots are actually becoming a really interesting new scientific tool
94
255260
3000
que robôs estão se tornando uma nova ferramenta científica interessante
04:18
to understand human behavior.
95
258260
2000
para compreender o comportamento humano.
04:20
To answer questions like, how is it that, from a brief encounter,
96
260260
3000
Para responder questões do tipo, como é isso que de um encontro breve,
04:23
we're able to make an estimate of how trustworthy another person is?
97
263260
3000
nós podemos fazer uma estimativa de quanto a outra pessoa é confiável?
04:26
Mimicry's believed to play a role, but how?
98
266260
3000
Acredita-se que a imitação exerce um papel, mas como?
04:29
Is it the mimicking of particular gestures that matters?
99
269260
3000
É a imitação de gestos específicos que importa?
04:32
It turns out it's really hard
100
272260
2000
Acontece que é muito difícil
04:34
to learn this or understand this from watching people
101
274260
2000
aprender ou entender isso observando pessoas
04:36
because when we interact we do all of these cues automatically.
102
276260
3000
pois quando interagimos nós fazemos todas essas dicas automaticamente.
04:39
We can't carefully control them because they're subconscious for us.
103
279260
2000
Nós não podemos controlá-las porque elas são subconscientes para nós.
04:41
But with the robot, you can.
104
281260
2000
Mas com o robô você pode.
04:43
And so in this video here --
105
283260
2000
E nesse vídeo aqui –
04:45
this is a video taken from David DeSteno's lab at Northeastern University.
106
285260
3000
esse é um vídeo feito no laboratório de David DeSteno na Northeastern University.
04:48
He's a psychologist we've been collaborating with.
107
288260
2000
Ele é um psicólogo com quem estamos colaborando.
04:50
There's actually a scientist carefully controlling Nexi's cues
108
290260
3000
Há realmente um cientista controlando cuidadosamente as dicas do Nexi
04:53
to be able to study this question.
109
293260
3000
para poder estudar essa questão.
04:56
And the bottom line is -- the reason why this works is
110
296260
2000
E a conclusão – a razão porque isso funciona –
04:58
because it turns out people just behave like people
111
298260
2000
é porque as pessoas se comportam como pessoas
05:00
even when interacting with a robot.
112
300260
3000
mesmo quando interagem com um robô.
05:03
So given that key insight,
113
303260
2000
Então dado esse pensamento chave,
05:05
we can now start to imagine
114
305260
2000
nós podemos agora começar a imaginar
05:07
new kinds of applications for robots.
115
307260
3000
novos tipos de aplicações para robôs.
05:10
For instance, if robots do respond to our non-verbal cues,
116
310260
3000
Por exemplo, se os robôs respondem para nossas dicas não-verbais,
05:13
maybe they would be a cool, new communication technology.
117
313260
4000
talvez eles possam ser uma nova tecnologia de comunicação interessante.
05:17
So imagine this:
118
317260
2000
Então imaginem isso:
05:19
What about a robot accessory for your cellphone?
119
319260
2000
Que tal um robô acessório para seu celular?
05:21
You call your friend, she puts her handset in a robot,
120
321260
2000
Você chama sua amiga, ela coloca seu fone num robô
05:23
and, bam! You're a MeBot --
121
323260
2000
e, pronto! Você é um MeBot –
05:25
you can make eye contact, you can talk with your friends,
122
325260
3000
você pode fazer contato visual, você pode conversar com seus amigos,
05:28
you can move around, you can gesture --
123
328260
2000
você pode se mover, você pode gesticular –
05:30
maybe the next best thing to really being there, or is it?
124
330260
3000
talvez melhor do que isso seria realmente estar ali, não é?
05:33
To explore this question,
125
333260
2000
Para explorar essa questão
05:35
my student, Siggy Adalgeirsson, did a study
126
335260
3000
meu aluno, Siggy Adalgeirsson, fez um estudo
05:38
where we brought human participants, people, into our lab
127
338260
3000
onde trouxemos participantes humanos, pessoas, para nosso laboratório
05:41
to do a collaborative task
128
341260
2000
para fazer uma tarefa colaborativa
05:43
with a remote collaborator.
129
343260
2000
com um colaborador remoto.
05:45
The task involved things
130
345260
2000
A tarefa envolvia coisas
05:47
like looking at a set of objects on the table,
131
347260
2000
como olhar para uma série de objetos sobre a mesa,
05:49
discussing them in terms of their importance and relevance to performing a certain task --
132
349260
3000
discuti-los em termos de sua importância e relevância para executar uma certa tarefa –
05:52
this ended up being a survival task --
133
352260
2000
isso acabou sendo uma tarefa de sobrevivência –
05:54
and then rating them in terms
134
354260
2000
e depois classificá-los em termos
05:56
of how valuable and important they thought they were.
135
356260
2000
de quanto eles pensavam que eram valiosos e importantes.
05:58
The remote collaborator was an experimenter from our group
136
358260
3000
O colaborador remoto era um experimentador de nosso grupo
06:01
who used one of three different technologies
137
361260
2000
que usou uma das três tecnologias diferentes
06:03
to interact with the participants.
138
363260
2000
para interagir com os participantes.
06:05
The first was just the screen.
139
365260
2000
A primeira era apenas a tela.
06:07
This is just like video conferencing today.
140
367260
3000
Então é como a videoconferência atual.
06:10
The next was to add mobility -- so, have the screen on a mobile base.
141
370260
3000
A próxima era para adicionar mobilidade, então temos a tela numa base móvel.
06:13
This is like, if you're familiar with any of the telepresence robots today --
142
373260
3000
Isso é como, se você está habituado com esses robôs telepresença de hoje –
06:16
this is mirroring that situation.
143
376260
3000
isso é o espelhamento dessa situação.
06:19
And then the fully expressive MeBot.
144
379260
2000
E depois o MeBot totalmente expressivo.
06:21
So after the interaction,
145
381260
2000
Então depois da interação,
06:23
we asked people to rate their quality of interaction
146
383260
3000
nós pedimos às pessoas para qualificar sua interação
06:26
with the technology, with a remote collaborator
147
386260
2000
com a tecnologia, com um colaborador remoto,
06:28
through this technology, in a number of different ways.
148
388260
3000
através dessa tecnologia em diferentes formas.
06:31
We looked at psychological involvement --
149
391260
2000
Nós observamos o envolvimento psicológico –
06:33
how much empathy did you feel for the other person?
150
393260
2000
o quanto de empatia você sentiu para com a outra pessoa?
06:35
We looked at overall engagement.
151
395260
2000
Nós observamos o envolvimento geral.
06:37
We looked at their desire to cooperate.
152
397260
2000
Nós observamos seu desejo de cooperar.
06:39
And this is what we see when they use just the screen.
153
399260
3000
E isso é que nós vemos quando eles usam apenas a tela.
06:42
It turns out, when you add mobility -- the ability to roll around the table --
154
402260
3000
Acontece que quando você junta mobilidade – a habilidade de girar na mesa –
06:45
you get a little more of a boost.
155
405260
2000
você tem um pequeno aumento.
06:47
And you get even more of a boost when you add the full expression.
156
407260
3000
E você consegue um aumento ainda maior quando junta a expressão completa.
06:50
So it seems like this physical, social embodiment
157
410260
2000
Então parece que essa incorporação física social
06:52
actually really makes a difference.
158
412260
2000
realmente faz a diferença.
06:54
Now let's try to put this into a little bit of context.
159
414260
3000
Agora vamos tentar colocar isso em nosso contexto.
06:57
Today we know that families are living further and further apart,
160
417260
3000
Hoje sabemos que as famílias estão vivendo cada vez mais distantes,
07:00
and that definitely takes a toll on family relationships
161
420260
2000
e que isso cria obstáculos para as relações familiares
07:02
and family bonds over distance.
162
422260
2000
e laços familiares à distância.
07:04
For me, I have three young boys,
163
424260
2000
Para mim, eu tenho três filhos,
07:06
and I want them to have a really good relationship
164
426260
2000
e eu quero que eles tenham uma boa relação
07:08
with their grandparents.
165
428260
2000
com seus avôs.
07:10
But my parents live thousands of miles away,
166
430260
2000
Mas meus pais vivem a milhares de quilômetros,
07:12
so they just don't get to see each other that often.
167
432260
2000
então eles não se encontram com frequência.
07:14
We try Skype, we try phone calls,
168
434260
2000
Nós tentamos o Skype, tentamos chamadas de telefone,
07:16
but my boys are little -- they don't really want to talk;
169
436260
2000
mas meus filhos – eles não querem conversar,
07:18
they want to play.
170
438260
2000
eles querem brincar.
07:20
So I love the idea of thinking about robots
171
440260
2000
Eles adoram a ideia de pensar sobre robôs
07:22
as a new kind of distance-play technology.
172
442260
3000
como um novo tipo de tecnologia de brincar à distância.
07:25
I imagine a time not too far from now --
173
445260
3000
Assim imagino uma época não muito longe da atual –
07:28
my mom can go to her computer,
174
448260
2000
minha mãe pode ir a seu computador,
07:30
open up a browser and jack into a little robot.
175
450260
2000
abrir um navegador e se instalar num pequeno robô.
07:32
And as grandma-bot,
176
452260
3000
Como uma vovó-bô,
07:35
she can now play, really play,
177
455260
2000
ela pode agora brincar, realmente brincar,
07:37
with my sons, with her grandsons,
178
457260
2000
com meus filhos, com seus netos,
07:39
in the real world with his real toys.
179
459260
3000
no mundo real com seus brinquedos reais.
07:42
I could imagine grandmothers being able to do social-plays
180
462260
2000
Eu posso imaginar vovós sendo capazes de brincar em grupo
07:44
with their granddaughters, with their friends,
181
464260
2000
com sua netas, com seus amigos,
07:46
and to be able to share all kinds of other activities around the house,
182
466260
2000
e capazes de compartilhar todos os tipos de atividades dentro de casa,
07:48
like sharing a bedtime story.
183
468260
2000
como contar uma estória para dormir.
07:50
And through this technology,
184
470260
2000
E através dessa tecnologia,
07:52
being able to be an active participant
185
472260
2000
ser capaz de ser um participante ativo
07:54
in their grandchildren's lives
186
474260
2000
nas vidas de seus netos
07:56
in a way that's not possible today.
187
476260
2000
de um jeito que não é possível hoje.
07:58
Let's think about some other domains,
188
478260
2000
Vamos pensar sobre outros domínios,
08:00
like maybe health.
189
480260
2000
como talvez a saúde.
08:02
So in the United States today,
190
482260
2000
Nos Estados Unidos de hoje,
08:04
over 65 percent of people are either overweight or obese,
191
484260
3000
mais de 65 por cento das pessoas estão ou com sobrepeso ou obesas,
08:07
and now it's a big problem with our children as well.
192
487260
2000
e agora isso é um grande problema de nossas crianças também.
08:09
And we know that as you get older in life,
193
489260
2000
E sabemos que quando você cresce,
08:11
if you're obese when you're younger, that can lead to chronic diseases
194
491260
3000
se você é obeso quando é jovem, isso pode levar a doenças crônicas
08:14
that not only reduce your quality of life,
195
494260
2000
que não só reduzem sua qualidade de vida,
08:16
but are a tremendous economic burden on our health care system.
196
496260
3000
mas são um obstáculo econômico para nosso sistema de saúde.
08:19
But if robots can be engaging,
197
499260
2000
Mas, se os robôs podem ser envolventes,
08:21
if we like to cooperate with robots,
198
501260
2000
se nós gostamos de cooperar com robôs,
08:23
if robots are persuasive,
199
503260
2000
se os robôs são persuasivos,
08:25
maybe a robot can help you
200
505260
2000
talvez um robô possa ajudar você
08:27
maintain a diet and exercise program,
201
507260
2000
a manter um programa de dieta e exercício,
08:29
maybe they can help you manage your weight.
202
509260
3000
talvez eles possam ajudar você a administrar seu peso.
08:32
Sort of like a digital Jiminy --
203
512260
2000
Então meio como um Grilo Falante digital –
08:34
as in the well-known fairy tale --
204
514260
2000
como o famoso conto-de-fada –
08:36
a kind of friendly, supportive presence that's always there
205
516260
2000
um tipo de presença amigável e solidária que está sempre lá
08:38
to be able to help you make the right decision
206
518260
2000
para poder ajudá-lo a fazer a decisão certa
08:40
in the right way at the right time
207
520260
2000
da forma certa, na hora certa,
08:42
to help you form healthy habits.
208
522260
2000
para ajudar você a formar hábitos saudáveis.
08:44
So we actually explored this idea in our lab.
209
524260
2000
Então nós exploramos essa ideia em nosso laboratório.
08:46
This is a robot, Autom.
210
526260
2000
Esse é um robô, Autom.
08:48
Cory Kidd developed this robot for his doctoral work.
211
528260
3000
Cory Kidd desenvolveu esse robô para seu trabalho de doutorado.
08:51
And it was designed to be a robot diet-and-exercise coach.
212
531260
3000
E ele foi desenhado para ser um robô instrutor de dieta e exercício.
08:54
It had a couple of simple non-verbal skills it could do.
213
534260
2000
Ele tinha algumas habilidades não-verbais simples.
08:56
It could make eye contact with you.
214
536260
2000
Ele podia fazer contato visual com você.
08:58
It could share information looking down at a screen.
215
538260
2000
Ele podia compartilhar informações ao olhar uma tela.
09:00
You'd use a screen interface to enter information,
216
540260
2000
Você usa uma interface na tela para colocar informações,
09:02
like how many calories you ate that day,
217
542260
2000
como quantas calorias você comeu no dia,
09:04
how much exercise you got.
218
544260
2000
quantos exercícios fez.
09:06
And then it could help track that for you.
219
546260
2000
E depois ele podia ajudar a acompanhar isso para você.
09:08
And the robot spoke with a synthetic voice
220
548260
2000
E o robô falava com uma voz sintética
09:10
to engage you in a coaching dialogue
221
550260
2000
para envolver você num diálogo de orientação
09:12
modeled after trainers
222
552260
2000
modelado por treinadores
09:14
and patients and so forth.
223
554260
2000
e pacientes e daí por diante.
09:16
And it would build a working alliance with you
224
556260
2000
E ele podia construir uma aliança construtiva com você
09:18
through that dialogue.
225
558260
2000
através desse diálogo.
09:20
It could help you set goals and track your progress,
226
560260
2000
Ele podia ajudá-lo a atingir objetivos e acompanhar seu progresso,
09:22
and it would help motivate you.
227
562260
2000
e isso ajudaria a motivá-lo.
09:24
So an interesting question is,
228
564260
2000
Então uma questão interessante é:
09:26
does the social embodiment really matter? Does it matter that it's a robot?
229
566260
3000
A incorporação social realmente importa? Importa que seja um robô?
09:29
Is it really just the quality of advice and information that matters?
230
569260
3000
Importa apenas a qualidade de orientação e informação?
09:32
To explore that question,
231
572260
2000
Para resolver essa questão,
09:34
we did a study in the Boston area
232
574260
2000
fizemos um estudo na área de Boston
09:36
where we put one of three interventions in people's homes
233
576260
3000
onde colocamos três intervenções nos lares das pessoas
09:39
for a period of several weeks.
234
579260
2000
por um período de várias semanas.
09:41
One case was the robot you saw there, Autom.
235
581260
3000
Um caso foi o robô que vocês viram lá, Autom.
09:44
Another was a computer that ran the same touch-screen interface,
236
584260
3000
Outro foi um computador que executava a mesma interface de toque na tela,
09:47
ran exactly the same dialogues.
237
587260
2000
executava os mesmos diálogos.
09:49
The quality of advice was identical.
238
589260
2000
A qualidade de orientação foi idêntica.
09:51
And the third was just a pen and paper log,
239
591260
2000
E o terceiro foi apenas uma caneta e um diário de papel,
09:53
because that's the standard intervention you typically get
240
593260
2000
porque essa é a intervenção padrão que você tem
09:55
when you start a diet-and-exercise program.
241
595260
3000
quando começa um programa de dieta e exercício.
09:58
So one of the things we really wanted to look at
242
598260
3000
Uma das coisas que realmente queríamos observar
10:01
was not how much weight people lost,
243
601260
3000
não era quanto peso as pessoas perdiam,
10:04
but really how long they interacted with the robot.
244
604260
3000
mas quanto tempo elas interagiam com o robô.
10:07
Because the challenge is not losing weight, it's actually keeping it off.
245
607260
3000
Porque o desafio não é perder peso, é continuar a fazer isso.
10:10
And the longer you could interact with one of these interventions,
246
610260
3000
E quanto mais você podia interagir com uma dessas intervenções,
10:13
well that's indicative, potentially, of longer-term success.
247
613260
3000
isso é um indicativo, potencialmente, de sucesso a longo prazo.
10:16
So the first thing I want to look at is how long,
248
616260
2000
Então a primeira coisa que quis observar é
10:18
how long did people interact with these systems.
249
618260
2000
quanto tempo as pessoas interagiam com esses sistemas.
10:20
It turns out that people interacted with the robot
250
620260
2000
Acontece que as pessoas interagiam significativamente
10:22
significantly more,
251
622260
2000
mais com o robô,
10:24
even though the quality of the advice was identical to the computer.
252
624260
3000
ainda que a qualidade de orientação fosse idêntica a do computador.
10:28
When it asked people to rate it on terms of the quality of the working alliance,
253
628260
3000
Quando era perguntado às pessoas para classificar a qualidade da aliança de trabalho,
10:31
people rated the robot higher
254
631260
2000
as pessoas classificavam melhor o robô
10:33
and they trusted the robot more.
255
633260
2000
e elas confiavam mais no robô.
10:35
(Laughter)
256
635260
2000
(Risos)
10:37
And when you look at emotional engagement,
257
637260
2000
E quando você observa o envolvimento emocional,
10:39
it was completely different.
258
639260
2000
ele era completamente diferente.
10:41
People would name the robots.
259
641260
2000
As pessoas davam nomes aos robôs.
10:43
They would dress the robots.
260
643260
2000
Elas vestiam os robôs.
10:45
(Laughter)
261
645260
2000
(Risos)
10:47
And even when we would come up to pick up the robots at the end of the study,
262
647260
3000
E mesmo quando nós vínhamos para pegar os robôs no fim do estudo,
10:50
they would come out to the car and say good-bye to the robots.
263
650260
2000
elas saiam do carro e diziam adeus aos robôs.
10:52
They didn't do this with a computer.
264
652260
2000
Eles não faziam isso com um computador.
10:54
The last thing I want to talk about today
265
654260
2000
A última coisa que quero falar hoje
10:56
is the future of children's media.
266
656260
2000
é o futuro da mídia infantil.
10:58
We know that kids spend a lot of time behind screens today,
267
658260
3000
Sabemos que as crianças gastam muito tempo na frente das telas hoje,
11:01
whether it's television or computer games or whatnot.
268
661260
3000
seja de uma televisão ou de um jogo de computador.
11:04
My sons, they love the screen. They love the screen.
269
664260
3000
Meus filhos, eles amam a tela. Eles adoram a tela.
11:07
But I want them to play; as a mom, I want them to play,
270
667260
3000
Mas eu quero que eles brinquem. Como mãe quero que eles brinquem
11:10
like, real-world play.
271
670260
2000
numa brincadeira do mundo real.
11:12
And so I have a new project in my group I wanted to present to you today
272
672260
3000
Então eu tenho um novo projeto no meu grupo que quero apresentar a vocês hoje
11:15
called Playtime Computing
273
675260
2000
chamado Playtime Computing
11:17
that's really trying to think about how we can take
274
677260
2000
que é pensar realmente
11:19
what's so engaging about digital media
275
679260
2000
sobre o que é tão envolvente na mídia digital
11:21
and literally bring it off the screen
276
681260
2000
e trazer isso literalmente para fora da tela,
11:23
into the real world of the child,
277
683260
2000
para o mundo real da criança,
11:25
where it can take on many of the properties of real-world play.
278
685260
3000
onde pode assumir muitas das propriedades da brincadeira reais.
11:29
So here's the first exploration of this idea,
279
689260
4000
Então aqui é a primeira exploração dessa ideia,
11:33
where characters can be physical or virtual,
280
693260
3000
onde os personagens podem ser físicos ou virtuais,
11:36
and where the digital content
281
696260
2000
e onde o conteúdo dgital
11:38
can literally come off the screen
282
698260
2000
pode sair da tela literalmente,
11:40
into the world and back.
283
700260
2000
para o mundo real e voltar.
11:42
I like to think of this
284
702260
2000
Eu gosto de pensar nisso
11:44
as the Atari Pong
285
704260
2000
como o Pong do Atari
11:46
of this blended-reality play.
286
706260
2000
dessa brincadeira de realidade misturada.
11:48
But we can push this idea further.
287
708260
2000
Mas nós podemos avançar mais essa ideia.
11:50
What if --
288
710260
2000
E se –
11:52
(Game) Nathan: Here it comes. Yay!
289
712260
3000
(Jogo) Nathan: Aí vai. Uau!
11:55
CB: -- the character itself could come into your world?
290
715260
3000
– o próprio personagem pudesse entrar no seu mundo?
11:58
It turns out that kids love it
291
718260
2000
Acontece que as crianças adoram isso
12:00
when the character becomes real and enters into their world.
292
720260
3000
quando o personagem se torna real e entra no mundo delas.
12:03
And when it's in their world,
293
723260
2000
E quando ele está no seu mundo,
12:05
they can relate to it and play with it in a way
294
725260
2000
elas podem se envolver com isso e brincar num jeito
12:07
that's fundamentally different from how they play with it on the screen.
295
727260
2000
que é fundamentalmente diferente de como elas brincavam com isso na tela.
12:09
Another important idea is this notion
296
729260
2000
Outra ideia importante é a noção
12:11
of persistence of character across realities.
297
731260
3000
da persistência do personagem entre as realidades.
12:14
So changes that children make in the real world
298
734260
2000
Então as transformações que as crianças passam no mundo real
12:16
need to translate to the virtual world.
299
736260
2000
precisam ser traduzidas no mundo virtual.
12:18
So here, Nathan has changed the letter A to the number 2.
300
738260
3000
Então aqui, o Nathan mudou a letra A para o número 2.
12:21
You can imagine maybe these symbols
301
741260
2000
Você pode imaginar que talvez esses símbolos
12:23
give the characters special powers when it goes into the virtual world.
302
743260
3000
dão ao personagem poderes especiais quando ele vai para o mundo virtual.
12:26
So they are now sending the character back into that world.
303
746260
3000
Então elas estão agora enviando o personagem de volta para aquele mundo.
12:29
And now it's got number power.
304
749260
3000
E agora ele tem o poder do número.
12:32
And then finally, what I've been trying to do here
305
752260
2000
E finalmente, o que estive tentando fazer aqui
12:34
is create a really immersive experience for kids,
306
754260
3000
é criar uma experiência realmente envolvente para crianças,
12:37
where they really feel like they are part of that story,
307
757260
3000
onde elas podem realmente sentir como parte dessa estória,
12:40
a part of that experience.
308
760260
2000
um parte dessa experiência.
12:42
And I really want to spark their imaginations
309
762260
2000
E eu realmente quero despertar suas imaginações
12:44
the way mine was sparked as a little girl watching "Star Wars."
310
764260
3000
da forma que a minha foi quando era criança assistindo "Guerras nas Estrelas".
12:47
But I want to do more than that.
311
767260
2000
Mas eu quero fazer mais do que isso.
12:49
I actually want them to create those experiences.
312
769260
3000
Na verdade eu quero que elas criem essas experiências.
12:52
I want them to be able to literally build their imagination
313
772260
2000
Eu quero que elas sejam capazes de construir literalmente sua imaginação
12:54
into these experiences and make them their own.
314
774260
2000
dentro dessas experiências e fazê-las suas próprias.
12:56
So we've been exploring a lot of ideas
315
776260
2000
Então estivemos explorando um monte de ideias
12:58
in telepresence and mixed reality
316
778260
2000
com a telepresença e realidade mista
13:00
to literally allow kids to project their ideas into this space
317
780260
3000
para permitir que as crianças projetem suas ideias dentro desse espaço
13:03
where other kids can interact with them
318
783260
2000
onde outras crianças podem interagir com elas
13:05
and build upon them.
319
785260
2000
e construir sobre elas.
13:07
I really want to come up with new ways of children's media
320
787260
3000
Eu realmente quero mostrar novos caminhos da mídia infantil
13:10
that foster creativity and learning and innovation.
321
790260
3000
que congregam criatividade e aprendizagem e inovação.
13:13
I think that's very, very important.
322
793260
3000
Eu acho que isso é muito importante.
13:16
So this is a new project.
323
796260
2000
Então, esse é um novo projeto.
13:18
We've invited a lot of kids into this space,
324
798260
2000
Nós convidamos um monte de crianças para esse espaço,
13:20
and they think it's pretty cool.
325
800260
3000
elas acham que ele é bem legal.
13:23
But I can tell you, the thing that they love the most
326
803260
2000
Mas posso garantir, a coisa que elas mais gostam
13:25
is the robot.
327
805260
2000
é o robô.
13:27
What they care about is the robot.
328
807260
3000
O que elas adoram é o robô.
13:30
Robots touch something deeply human within us.
329
810260
3000
Os robôs tocam algo profundamente humanos em nós.
13:33
And so whether they're helping us
330
813260
2000
E se eles nos ajudam
13:35
to become creative and innovative,
331
815260
2000
a nos tornar criativos e inovadores,
13:37
or whether they're helping us
332
817260
2000
ou se eles nos ajudam
13:39
to feel more deeply connected despite distance,
333
819260
2000
a nos sentir mais conectados apesar da distância,
13:41
or whether they are our trusted sidekick
334
821260
2000
ou se eles são nossos parceiros confiáveis
13:43
who's helping us attain our personal goals
335
823260
2000
que nos ajudam a alcançar nossos objetivos pessoais
13:45
in becoming our highest and best selves,
336
825260
2000
em nos tornar o melhor de nós mesmos,
13:47
for me, robots are all about people.
337
827260
3000
para mim, os robôs são tudo sobre pessoas.
13:50
Thank you.
338
830260
2000
Obrigada.
13:52
(Applause)
339
832260
5000
(Aplausos)
Sobre este site

Este site apresentará a você vídeos do YouTube que são úteis para o aprendizado do inglês. Você verá aulas de inglês ministradas por professores de primeira linha de todo o mundo. Clique duas vezes nas legendas em inglês exibidas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas rolarão em sincronia com a reprodução do vídeo. Se você tiver algum comentário ou solicitação, por favor, entre em contato conosco usando este formulário de contato.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7