Why Don’t We Have Better Robots Yet? | Ken Goldberg | TED

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Eliana Santos
00:04
I have a feeling most people in this room would like to have a robot at home.
0
4268
5739
Tenho a sensação de que a maioria das pessoas nesta sala
gostaria de ter um robô em casa.
Seria bom ele poder fazer as tarefas e cuidar das coisas.
00:10
It'd be nice to be able to do the chores and take care of things.
1
10041
3603
00:13
Where are these robots?
2
13677
1168
Onde estão esses robôs?
00:14
What's taking so long?
3
14879
1601
Porque é que está a demorar tanto?
00:16
I mean, we have our tricorders,
4
16514
2636
Quer dizer, temos os nossos Tricorders
00:19
and we have satellites.
5
19183
2603
e temos satélites.
00:22
We have laser beams.
6
22253
2169
Temos feixes de laser.
00:24
But where are the robots?
7
24755
1935
Mas onde estão os robôs?
00:26
(Laughter)
8
26690
1502
(Risos)
00:28
I mean, OK, wait, we do have some robots in our home,
9
28225
3170
Quer dizer, esperem aí, temos alguns robôs lá em casa,
00:31
but, not really doing anything that exciting, OK?
10
31395
4238
mas não fazem nada de muito excitante, pois não?
00:35
(Laughter)
11
35666
1268
(Risos)
00:36
Now I've been doing research at UC Berkeley for 30 years
12
36967
4205
Há 30 anos que faço investigação na Universidade de Berkeley,
00:41
with my students on robots,
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41205
2703
com os meus alunos, sobre robôs
00:43
and in the next 10 minutes,
14
43941
1435
e, nos próximos 10 minutos,
00:45
I'm going to try to explain the gap between fiction and reality.
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45409
4805
vou tentar explicar a diferença entre ficção e realidade.
00:50
Now we’ve seen images like this, right?
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50514
2803
Já têm visto imagens como esta, certo?
00:53
These are real robots.
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53350
1235
São robôs de verdade.
00:54
They're pretty amazing.
18
54585
1201
São fantásticos.
00:55
But those of us who work in the field,
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55820
1868
Mas para quem trabalha no terreno, como nós,
00:57
well, the reality is more like this.
20
57721
2036
a realidade é mais assim.
00:59
(Laughter)
21
59757
2502
(Risos)
01:02
That's 99 out of 100 times, that's what happens.
22
62293
3203
Isso é o que acontece 99 vezes em 100.
01:05
And in the field, there's something that explains this
23
65529
2836
E no terreno, há uma coisa que explica isto,
01:08
that we call Moravec's paradox.
24
68399
2302
a que chamamos o paradoxo de Moravec que é assim:
01:10
And that is, what's easy for robots,
25
70734
2069
O que é fácil para os robôs,
01:12
like being able to pick up a large object,
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72837
3570
como agarrar num objeto grande,
01:16
large, heavy object,
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76440
1268
um objeto grande e pesado,
01:17
is hard for humans.
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77708
2202
é difícil para os seres humanos.
01:20
But what's easy for humans,
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80377
2369
Mas o que é fácil para os seres humanos,
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like being able to pick up some blocks and stack them,
30
82780
3804
como agarrar em blocos e empilhá-los,
01:26
well, it turns out that is very hard for robots.
31
86584
3970
acontece que é muito difícil para os robôs.
01:31
And this is a persistent problem.
32
91388
2236
Este é um problema persistente.
01:33
So the ability to grasp arbitrary objects is a grand challenge for my field.
33
93657
6307
Assim, a capacidade de agarrar em objetos diversificados
é um grande desafio para a minha área.
01:40
Now by the way, I was a very klutzy kid.
34
100531
4204
Já agora, eu era um miúdo muito desastrado.
01:44
(Laughter)
35
104735
1301
(Risos)
Deixava cair as coisas.
01:46
I would drop things.
36
106070
1168
01:47
Any time someone would throw me a ball, I would drop it.
37
107271
2636
Sempre que alguém me atirava uma bola, eu deixava-a cair.
01:49
I was the last kid to get picked on a basketball team.
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109940
2703
Era o último a ser escolhido para uma equipa de basquetebol.
01:52
I'm still pretty klutzy, actually,
39
112676
1635
E continuo a ser muito desastrado,
01:54
but I have spent my entire career studying how to make robots less clumsy.
40
114345
5472
mas passei toda a minha carreira a estudar
como tornar os robôs menos desastrados.
02:00
Now let's start with the hardware.
41
120484
1935
Agora comecemos com o hardware.
02:02
So the hands.
42
122453
2069
Por exemplo, as mãos.
02:04
Now this is a robot hand, a particular type of hand.
43
124555
3337
Isto é uma mão de um robô, um tipo especial de mão.
02:07
It's a lot like our hand.
44
127925
1235
É muito parecida com a nossa mão.
02:09
And it has a lot of motors, a lot of tendons
45
129193
3470
Tem muitos motores, muitos tendões e muitos cabos, como podem ver.
02:12
and cables as you can see.
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132696
1535
02:14
So it's unfortunately not very reliable.
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134265
2602
Mas, infelizmente, não é muito fiável.
02:16
It's also very heavy and very expensive.
48
136901
2435
Também é muito pesada e muito cara.
02:19
So I'm in favor of very simple hands, like this.
49
139637
3803
Portanto, eu prefiro mãos muito simples, como esta.
02:23
So this has just two fingers.
50
143440
2403
Esta tem apenas dois dedos.
02:25
It's known as a parallel jaw gripper.
51
145876
1769
É conhecida por pinça de mandíbula paralela.
02:28
So it's very simple.
52
148012
1535
É muito simples.
02:29
It's lightweight and reliable and it's very inexpensive.
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149580
4438
É leve e fiável e não é nada cara.
02:34
And if you're doubting that simple hands can be effective,
54
154652
3970
Se duvidam que mãos simples podem ser eficazes,
02:38
look at this video where you can see that two very simple grippers,
55
158622
4371
vejam este vídeo em que podem ver duas pinças muito simples
— aliás, estas estão a ser manobradas por seres humanos —
02:43
these are being operated, by the way,
56
163027
1935
02:44
by humans who are controlling the grippers like a puppet.
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164995
2903
que controlam as garras como uma marionete.
02:47
But very simple grippers are capable of doing very complex things.
58
167898
3504
Mas estas garras muito simples conseguem fazer coisas muito complexas.
02:51
Now actually in industry,
59
171435
1468
Atualmente, na indústria,
02:52
there’s even a simpler robot gripper, and that’s the suction cup.
60
172937
3703
até há uma pinça robótica mais simples, que é uma ventosa.
02:56
And that only makes a single point of contact.
61
176674
2469
Essa cria um único ponto de contacto.
02:59
So again, simplicity is very helpful in our field.
62
179176
3037
Por isso, repito, a simplicidade é muito útil no nosso campo.
03:02
Now let's talk about the software.
63
182646
2169
Agora falemos do software.
03:04
This is where it gets really, really difficult
64
184815
3203
É aqui que as coisas ficam realmente muito difíceis,
devido a uma questão fundamental, que é a incerteza.
03:08
because of a fundamental issue, which is uncertainty.
65
188018
4004
03:12
There's uncertainty in the control.
66
192356
2202
Há incerteza quanto ao controlo.
03:14
There’s uncertainty in the perception.
67
194592
2135
Há incerteza quanto à perceção.
03:16
And there’s uncertainty in the physics.
68
196760
2169
E há incerteza quanto à física.
03:19
Now what do I mean by the control?
69
199463
1668
O que é que eu quero dizer com controlo?
03:21
Well if you look at a robot’s gripper trying to do something,
70
201165
3670
Se olharmos para a pinça de um robô a tentar fazer alguma coisa,
03:24
there's a lot of uncertainty in the cables and the mechanisms
71
204868
3904
há muita incerteza quanto aos cabos e aos mecanismos
03:28
that cause very small errors.
72
208806
2102
que fazem erros muito pequenos.
03:30
And these can accumulate and make it very difficult to manipulate things.
73
210908
4104
Estes podem acumular-se e dificultar muito a manipulação das coisas.
Agora, em termos de sensores,
03:36
Now in terms of the sensors, yes,
74
216046
2002
os robôs têm câmaras de altíssima resolução, tal como nós,
03:38
robots have very high-resolution cameras just like we do,
75
218082
3803
03:41
and that allows them to take images of scenes in traffic
76
221919
3904
e isso permite-lhes captar imagens de cenas no trânsito
03:45
or in a retirement center,
77
225856
1668
ou num centro de reformados,
03:47
or in a warehouse or in an operating room.
78
227558
3136
ou num armazém ou num bloco operatório.
03:50
But these don't give you the three-dimensional structure
79
230694
2670
Mas isso não nos dá a estrutura tridimensional
03:53
of what's going on.
80
233364
1334
do que está a acontecer.
03:54
So recently, there was a new development called LIDAR,
81
234999
3503
Recentemente, houve um novo desenvolvimento chamado LIDAR,
03:58
and this is a new class of cameras that use light beams to build up
82
238535
4505
que é uma nova classe de câmaras que usam feixes de luz
para criar um modelo tridimensional do ambiente.
04:03
a three-dimensional model of the environment.
83
243073
2436
04:06
And these are fairly effective.
84
246277
1768
Estes são bastante eficazes.
04:08
They really were a breakthrough in our field, but they're not perfect.
85
248078
4171
Foram realmente um avanço na nossa área, mas não são perfeitos.
04:12
So if the objects have anything that's shiny or transparent,
86
252283
5005
Se os objetos têm qualquer coisa brilhante ou transparente,
04:17
well, then the light acts in unpredictable ways,
87
257288
2435
a luz age de forma imprevisível
04:19
and it ends up with noise and holes in the images.
88
259757
2335
e acaba com ruído e buracos nas imagens.
04:22
So these aren't really the silver bullet.
89
262126
2002
Portanto, isto não é realmente uma varinha mágica.
04:24
And there’s one other form of sensor out there now called a “tactile sensor.”
90
264595
4171
Há uma outra forma de sensor chamado “sensor tátil”.
04:28
And these are very interesting.
91
268766
1501
Estes são muito interessantes.
04:30
They use cameras to actually image the surfaces
92
270301
3203
Usam câmaras para fotografar as superfícies
04:33
as a robot would make contact,
93
273504
2135
com que um robô entra em contacto,
04:35
but these are still in their infancy.
94
275673
1935
mas ainda estão na infância.
04:38
Now the last issue is the physics.
95
278242
2702
Agora, a última questão é a física.
04:40
And let me illustrate for you by showing you,
96
280978
3203
Vou mostrar como é.
04:44
we take a bottle on a table
97
284214
1769
Temos um frasco em cima duma mesa e empurramo-lo.
04:45
and we just push it,
98
285983
1168
O robô empurra-o exatamente da mesma maneira todas as vezes.
04:47
and the robot's pushing it in exactly the same way each time.
99
287184
3403
04:50
But you can see that the bottle ends up in a very different place each time.
100
290621
4471
Mas como veem, o frasco acaba num lugar muito diferente de cada vez.
E porque é que isso acontece?
04:55
And why is that?
101
295125
1168
04:56
Well it’s because it depends on the microscopic surface topography
102
296327
4871
Porque isso depende da topografia microscópica da superfície
sob o frasco enquanto ele desliza.
05:01
underneath the bottle as it slid.
103
301198
2603
05:03
For example, if you put a grain of sand under there,
104
303834
2469
Por exemplo, se colocarmos um grão de areia por baixo,
05:06
it would react very differently than if there weren't a grain of sand.
105
306337
3536
ele reagiria de forma muito diferente do que se não houvesse o grão de areia.
05:09
And we can't see if there's a grain of sand because it's under the bottle.
106
309873
3804
Não vemos se há um grão de areia porque está debaixo do frasco.
05:14
It turns out that we can predict the motion of an asteroid
107
314311
3937
Acontece que podemos prever o movimento de um asteroide
05:18
a million miles away,
108
318248
2636
a milhões de quilómetros de distância,
05:20
far better than we can predict the motion of an object
109
320918
3170
muito melhor do que podemos prever o movimento de um objeto
05:24
as it's being grasped by a robot.
110
324121
2002
que está a ser agarrado por um robô.
05:27
Now let me give you an example.
111
327391
2169
Vou dar-vos um exemplo.
05:29
Put yourself here into the position of being a robot.
112
329593
3537
Coloquem-se aqui na posição de ser um robô.
05:33
You're trying to clear the table
113
333731
1534
Estão a tentar limpar a mesa
05:35
and your sensors are noisy and imprecise.
114
335265
2570
e os vossos sensores são barulhentos e imprecisos.
05:37
Your actuators, your cables and motors are uncertain,
115
337835
3436
Os vossos atuadores, os vossos cabos e motores são incertos,
05:41
so you can't fully control your own gripper.
116
341305
2369
e não conseguem controlar totalmente a vossa pinça.
05:43
And there's uncertainty in the physics,
117
343707
2102
E há incerteza na física,
05:45
so you really don't know what's going to happen.
118
345809
2303
por isso não sabemos bem o que vai acontecer.
Assim, não é de surpreender que os robôs ainda sejam muito desastrados.
05:48
So it's not surprising that robots are still very clumsy.
119
348145
3604
05:52
Now there's one sweet spot for robots, and that has to do with e-commerce.
120
352883
4805
Agora, há um ponto ideal para os robôs, que tem a ver com o comércio eletrónico.
05:57
And this has been growing, it's a huge trend.
121
357721
2102
E isto tem vindo a crescer, é uma tendência enorme.
05:59
And during the pandemic, it really jumped up.
122
359857
3036
Durante a pandemia, deu um salto.
06:02
I think most of us can relate to that.
123
362926
2336
Penso que muitos de nós nos identificamos com isso.
06:05
We started ordering things like never before,
124
365829
2570
Começámos a encomendar coisas como nunca tínhamos feito,
06:08
and this trend is continuing.
125
368432
1735
e esta tendência continua.
06:10
And the challenge is to meet the demand,
126
370200
2770
O desafio é satisfazer a procura,
temos de conseguir que todos os pacotes sejam entregues a tempo.
06:13
we have to be able to get all these packages delivered in a timely manner.
127
373003
4972
06:18
And the challenge is that every package is different,
128
378575
2503
O problema é que os pacotes são todos diferentes,
as encomendas são todas diferentes.
06:21
every order is different.
129
381078
1234
06:22
So you might order some some nail polish and an electric screwdriver.
130
382346
5939
Vocês podem encomendar verniz para unhas e uma chave de fendas elétrica.
06:28
And those two objects are going to be
131
388652
2770
Esses dois objetos vão estar algures
06:31
somewhere inside one of these giant warehouses.
132
391455
3036
dentro de um destes armazéns gigantes.
06:34
And what needs to be done is someone has to go in,
133
394925
2336
O que é preciso fazer é alguém lá entrar,
06:37
find the nail polish and then go and find the screwdriver,
134
397294
2769
encontrar o verniz e depois encontrar a chave de fendas,
juntá-los, colocá-los numa caixa e enviá-los para vocês.
06:40
bring them together, put them into a box and deliver them to you.
135
400063
3204
06:43
So this is extremely difficult, and it requires grasping.
136
403300
3137
Isto é extremamente difícil e requer apreensão.
06:46
So today, this is almost entirely done with humans.
137
406437
3136
Portanto, hoje, isto é quase inteiramente feito com seres humanos
06:49
And the humans don't like doing this work,
138
409606
2002
que não gostam nada de fazer este trabalho,
06:51
there's a huge amount of turnover.
139
411642
1768
há uma grande rotação de pessoas.
06:53
So it's a challenge.
140
413410
1201
Portanto, é um problema.
06:54
And people have tried to put robots
141
414611
2937
As pessoas tentaram pôr robôs em armazéns
06:57
into warehouses to do this work.
142
417581
3070
para fazer este trabalho.
07:01
(Laughter)
143
421018
6339
(Risos)
07:08
It hasn't turned out all that well.
144
428192
3937
Não correu lá muito bem.
07:12
But my students and I, about five years ago,
145
432563
3570
Mas os meus alunos e eu, há cerca de cinco anos,
07:16
we came up with a method, using advances in AI and deep learning,
146
436133
4071
criámos um método, usando avanços na IA e na aprendizagem profunda,
para fazer com que um robô se treinasse a si mesmo
07:20
to have a robot essentially train itself to be able to grasp objects.
147
440204
3903
até conseguir agarrar objetos.
07:24
And the idea was that the robot would do this in simulation.
148
444441
2836
A ideia era que o robô fizesse isso em simulação.
07:27
It was almost as if the robot were dreaming about how to grasp things
149
447277
3270
Era quase como se o robô estivesse a sonhar com a forma de agarrar coisas
07:30
and learning how to grasp them reliably.
150
450581
1935
e a aprender a agarrá-las de forma segura.
07:32
And here's the result.
151
452816
1168
E o resultado foi este.
Este é um sistema chamado Dex-Net
07:34
This is a system called Dex-net
152
454017
1869
07:35
that is able to reliably pick up objects
153
455919
3270
que consegue apanhar de forma fiável
objetos que colocámos nestes caixotes em frente do robô.
07:39
that we put into these bins in front of the robot.
154
459223
2502
07:41
These are objects it's never been trained on,
155
461758
2670
São objetos com que nunca foi treinado,
07:44
and it's able to pick these objects up
156
464461
1835
mas ele consegue apanhar estes objetos
07:46
and reliably clear these bins over and over again.
157
466330
2869
e esvaziar estes caixotes de forma fiável várias vezes.
07:49
So we were very excited about this result.
158
469666
2570
Ficámos muito entusiasmados com este resultado.
07:52
And the students and I went out to form a company,
159
472269
3003
Os estudantes e eu acabámos por formar uma empresa,
07:55
and we now have a company called Ambi Robotics.
160
475305
3103
e agora temos uma empresa chamada Ambi Robotics.
07:58
And what we do is make machines that use the algorithms,
161
478742
4104
Fazemos máquinas que usam os algoritmos,
08:02
the software we developed at Berkeley,
162
482880
2268
o software que desenvolvemos em Berkeley,
08:05
to pick up packages.
163
485148
1936
para recolher pacotes.
08:07
And this is for e-commerce.
164
487117
1902
Isto é para o comércio eletrónico.
08:09
The packages arrive in large bins, all different shapes and sizes,
165
489052
3504
Os pacotes chegam em caixas grandes, de diferentes formas e tamanhos,
08:12
and they have to be picked up,
166
492589
1468
e têm de ser recolhidos, digitalizados
08:14
scanned and then put into smaller bins depending on their zip code.
167
494057
3337
e depois colocados em caixas menores, consoante o seu código postal.
Temos agora 80 destas máquinas a operar nos EUA,
08:18
We now have 80 of these machines operating across the United States,
168
498061
4205
08:22
sorting over a million packages a week.
169
502299
2836
separando mais de um milhão de pacotes por semana.
Isto é algum progresso,
08:26
Now that’s some progress,
170
506169
3204
08:29
but it's not exactly the home robot that we've all been waiting for.
171
509406
3837
mas não é exatamente o robô doméstico que todos esperavam.
08:33
So I want to give you a little bit of an idea
172
513677
2536
Por isso, quero dar-vos uma pequena ideia
08:36
of some the new research that we're doing
173
516246
2102
de algumas das novas pesquisas
que estamos a fazer para tentar ter robôs mais capazes lá em casa.
08:38
to try to be able to have robots more capable in homes.
174
518348
3070
08:41
And one particular challenge is being able to manipulate deformable objects,
175
521752
4171
Um desafio particular é conseguir manipular objetos deformáveis,
08:45
like strings in one dimension,
176
525956
2102
como cordões, numa só dimensão,
08:48
two-dimensional sheets and three dimensions,
177
528058
3470
lençóis, em duas dimensões,
ou frutas e vegetais, em três dimensões.
08:51
like fruits and vegetables.
178
531562
2202
08:53
So we've been working on a project to untangle knots.
179
533764
3804
Temos trabalhado num projeto para desfazer nós.
08:57
And what we do is we take a cable and we put that in front of the robot.
180
537901
4104
Pegamos num cabo e colocamo-lo em frente do robô.
Ele tem de usar uma câmara para olhar para baixo, analisar o cabo,
09:02
It has to use a camera to look down, analyze the cable,
181
542039
2936
09:04
figure out where to grasp it
182
544975
1368
descobrir onde o deve agarrar
09:06
and how to pull it apart to be able to untangle it.
183
546343
2836
e como separá-lo para poder desfazê-lo.
09:09
And this is a very hard problem,
184
549580
1668
Este é um problema muito difícil,
09:11
because the cable is much longer than the reach of the robot.
185
551248
2903
porque o cabo é muito mais longo do que o alcance do robô.
09:14
So it has to go through and manipulate, manage the slack as it's working.
186
554184
4438
Por isso, tem de continuar e manipular, gerir a folga enquanto está a trabalhar.
09:18
And I would say this is doing pretty well.
187
558655
2436
Eu diria que isto está a correr muito bem.
09:21
It's gotten up to about 80 percent success
188
561124
2269
Já atingiu cerca de 80% de êxito
09:23
when we give it a tangled cable at being able to untangle it.
189
563427
3203
quando lhe damos um cabo emaranhado para conseguir desembaraçá-lo.
09:27
The other one is something I think we also all are waiting for:
190
567731
3070
Outra coisa é uma algo que, penso, também estamos todos à espera:
09:30
robot to fold the laundry.
191
570834
2269
um robô para dobrar a roupa.
09:33
Now roboticists have actually been looking at this for a long time,
192
573136
4071
Os roboticistas há muito tempo que têm estado a olhar para isto
09:37
and there was some research that was done on this.
193
577240
3037
e já houve algumas pesquisas feitas para isso.
09:40
But the problem is that it's very, very slow.
194
580277
2869
O problema é que ainda é muito lento.
09:43
So this was about three to six folds per hour.
195
583180
5572
Isto representa cerca de três a seis dobras por hora.
09:48
(Laughter)
196
588785
1902
(Risos)
09:50
So we decided to to revisit this problem
197
590721
3403
Assim, decidimos voltar a encarar este problema
e tentar fazer com que um robô trabalhe muito depressa.
09:54
and try to have a robot work very fast.
198
594124
1902
09:56
So one of the things we did was try to think
199
596059
2069
Pensámos num robô de dois braços
09:58
about a two-armed robot that could fling the fabric
200
598128
2402
que podia dobrar o tecido
10:00
the way we do when we're folding,
201
600530
1602
como nós fazemos.
Também usámos o atrito neste caso
10:02
and then we also used friction in this case to drag the fabric
202
602132
2903
para alisar o tecido para suavizar algumas rugas.
10:05
to smooth out some wrinkles.
203
605035
1602
10:06
And then we borrowed a trick which is known as the two-second fold.
204
606670
4838
E depois fomos buscar um truque que é conhecido como a dobra dos dois segundos.
10:11
You might have heard of this.
205
611541
1402
Talvez já tenham ouvido falar dele.
10:12
It's amazing because the robot is doing exactly the same thing
206
612976
3270
É incrível porque o robô está a fazer exatamente a mesma coisa
10:16
and it's a little bit longer, but that's real time,
207
616279
2536
só que é um pouco mais longo.
Isto é em tempo real, não é mais rápido.
10:18
it's not sped up.
208
618849
1168
10:20
So we're making some progress there.
209
620017
1968
Portanto, estamos a fazer alguns progressos.
O último exemplo é ensacar.
10:23
And the last example is bagging.
210
623120
1601
10:24
So you all encounter this all the time.
211
624755
2168
Todos vocês assistem a isto o tempo todo.
10:26
You go to a corner store, and you have to put something in a bag.
212
626957
3070
Vamos à loja da esquina e temos de meter uma coisa num saco.
10:30
Now it's easy, again, for humans,
213
630027
1601
Isto é fácil para os seres humanos,
10:31
but it's actually very, very tricky for robots
214
631628
3370
mas, na verdade, é muito complicado para os robôs,
10:35
because for humans, you know how to take the bag
215
635032
2268
porque os seres humanos sabem como agarrar no saco e manipulá-lo.
10:37
and how to manipulate it.
216
637300
1235
10:38
But robots, the bag can arrive in many different configurations.
217
638568
3104
Mas, para os robôs, o saco pode ter muitas configurações diferentes.
10:41
It’s very hard to tell what’s going on
218
641705
2836
É muito difícil dizer o que se passa,
10:44
and for the robot to figure out how to open up that bag.
219
644541
2769
para o robô descobrir como abrir o saco.
10:47
So what we did was we had the robot train itself.
220
647310
4705
Então o que fizemos foi pôr o robô a treinar-se a ele mesmo.
Pintámos um desses sacos com tinta fluorescente,
10:52
We painted one of these bags with fluorescent paint,
221
652015
2469
10:54
and we had fluorescent lights that would turn on and off,
222
654518
2702
arranjámos luzes fluorescentes que acendiam e apagavam,
10:57
and the robot would essentially teach itself how to manipulate these bags.
223
657220
4438
e o robô ensinava-se a manipular esses sacos.
11:01
And so we’ve gotten it now up to the point
224
661692
2035
Chegámos agora ao ponto
11:03
where we're able to solve this problem about half the time.
225
663727
3770
em que conseguimos resolver este problema para cerca de metade do tempo.
11:07
So it works,
226
667497
1268
Portanto, funciona,
11:08
but I'm saying, we're still not quite there yet.
227
668765
3737
mas continuo a dizer, ainda não chegamos lá.
11:12
So I want to come back to Moravec's paradox.
228
672502
2303
Por isso, vou voltar ao paradoxo de Moravec.
11:14
What's easy for robots is hard for humans.
229
674838
2236
O que é fácil para os robôs é difícil para os seres humanos.
11:17
And what's easy for us is still hard for robots.
230
677107
4871
E o que é fácil para nós continua a ser difícil para os robôs.
11:22
We have incredible capabilities.
231
682412
2369
Temos capacidades incríveis.
11:24
We're very good at manipulation.
232
684781
1669
Somos muito bons em manipulação.
11:26
(Laughter)
233
686483
1935
(Risos)
11:28
But robots still are not.
234
688418
1769
Mas os robôs ainda não o são.
11:31
I want to say, I understand.
235
691421
2236
Quer dizer, eu compreendo.
11:33
It’s been 60 years,
236
693990
2002
Já se passaram 60 anos
11:35
and we're still waiting for the robots that the Jetsons had.
237
695992
3838
e ainda estamos à espera dos robôs que os Jetsons tinham.
11:40
Why is this difficult?
238
700497
1368
Porque é que isso é difícil?
11:41
We need robots because we want them to be able to do tasks that we can't do
239
701898
6473
Precisamos de robôs porque queremos que eles consigam fazer
tarefas que não podemos fazer ou que não queremos fazer.
11:48
or we don't really want to do.
240
708405
1835
11:50
But I want you to keep in mind that these robots, they're coming.
241
710841
3837
Mas quero que tenham em mente que estes robôs estão a chegar.
11:54
Just be patient.
242
714711
1368
Tenham paciência
11:56
Because we want the robots,
243
716379
2103
porque queremos os robôs,
11:58
but robots also need us
244
718515
2169
mas os robôs também precisam de nós
12:00
to do the many things that robots still can't do.
245
720717
4405
para fazermos as muitas coisas que os robôs ainda não conseguem fazer.
Obrigado.
12:06
Thank you.
246
726156
1234
12:07
(Applause)
247
727390
2436
(Aplausos)
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