Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

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TED


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

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Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
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Tradutor: Fabiana Santos Revisor: Laura Mayumi Hashimoto
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I know this is going to sound strange,
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12539
2819
Sei que isso vai soar estranho,
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but I think robots can inspire us to be better humans.
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4983
mas acho que robôs podem nos inspirar
a sermos humanos melhores.
Sabe, eu cresci em Bethlehem, Pennsylvania,
00:21
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
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21245
3094
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the home of Bethlehem Steel.
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24363
1938
o lar da Bethlehem Steel.
00:26
My father was an engineer,
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26991
2112
Meu pai era engenheiro,
e quando eu estava crescendo, ele me ensinava
00:29
and when I was growing up, he would teach me how things worked.
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29127
4319
como as coisas funcionavam.
Nós construíamos projetos juntos,
00:33
We would build projects together,
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33470
2094
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like model rockets and slot cars.
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35588
2768
como modelos de foguete e autoramas.
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Here's the go-kart that we built together.
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2908
Este é o kart que construímos juntos.
Aqui sou eu atrás do volante,
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That's me behind the wheel,
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with my sister and my best friend at the time.
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com minha irmã e meu melhor amigo da época,
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And one day,
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47875
1926
e um dia,
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he came home, when I was about 10 years old,
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3083
ele veio para casa, quando eu tinha uns 10 anos,
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and at the dinner table, he announced
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52932
2626
e na mesa do jantar, ele anunciou
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that for our next project, we were going to build ...
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que nosso próximo projeto seria construir um robô.
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a robot.
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A robot.
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Um robô.
Bom, eu fiquei entusiasmado com isso,
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Now, I was thrilled about this,
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because at school, there was a bully named Kevin,
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porque na escola
tinha um valentão chamado Kevin,
e ele estava me provocando
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and he was picking on me,
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1889
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because I was the only Jewish kid in class.
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porque eu era o único judeu da classe.
01:13
So I couldn't wait to get started to work on this,
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2373
Então eu não podia esperar pra começar a trabalhar nisso,
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so I could introduce Kevin to my robot.
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2610
assim eu poderia apresentar meu robô ao Kevin. (Risos)
01:18
(Laughter)
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78941
1030
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(Robot noises)
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(sons de robô)
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(Laughter)
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But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
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Mas não era esse tipo de robô que meu pai tinha em mente.
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(Laughter)
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See, he owned a chromium-plating company,
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95933
3632
Sabe, ele tinha uma empresa de cromagem,
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and they had to move heavy steel parts between tanks of chemicals.
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5873
e eles tinham que mover
peças pesadas de aço entre tanques químicos,
então ele precisava de um robô industrial como esse
01:45
And so he needed an industrial robot like this,
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3373
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that could basically do the heavy lifting.
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2103
que, basicamente, faria o trabalho pesado.
01:51
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
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Mas meu pai também não conseguiu o tipo de robô que ele queria.
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He and I worked on it for several years,
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2430
Nós trabalhamos nisso por vários anos,
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but it was the 1970s, and the technology that was available to amateurs
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4745
mas eram os anos 70,
e a tecnologia disponível para os amadores
ainda não estava lá.
02:03
just wasn't there yet.
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So Dad continued to do this kind of work by hand.
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Então papai continuou a fazer o trabalho manualmente,
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And a few years later,
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e uns anos depois
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he was diagnosed with cancer.
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foi diagnosticado com câncer.
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You see,
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Veja, o robô que estávamos tentando construir
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what the robot we were trying to build was telling him
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estava dizendo a ele que não era apenas uma questão de fazer o trabalho pesado.
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was not about doing the heavy lifting.
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It was a warning
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Era um aviso sobre sua exposição aos produtos químicos tóxicos.
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about his exposure to the toxic chemicals.
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Ele não reconheceu isso na época,
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He didn't recognize that at the time,
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02:29
and he contracted leukemia.
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e contraiu leucemia,
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And he died at the age of 45.
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1892
e morreu aos 45 anos de idade.
Fiquei devastado com isso,
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I was devastated by this.
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And I never forgot the robot that he and I tried to build.
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e nunca esqueci o robô que tentamos construir.
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When I was at college, I decided to study engineering, like him.
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Quando fui pra faculdade, decidi estudar engenharia, como ele.
Eu fui para Carnegie Mellon e adquiri meu PhD em robótica.
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And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
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167081
4548
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I've been studying robots ever since.
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171653
1909
Venho estudando robôs desde então.
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So what I'd like to tell you about are four robot projects,
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Então, eu queria contar pra vocês
sobre quatro projetos de robô
e como eles me inspiraram a ser um humano melhor.
02:59
and how they've inspired me to be a better human.
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By 1993, I was a young professor at USC,
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Em 1993, eu era um jovem professor na USC,
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and I was just building up my own robotics lab,
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2818
e estava desenvolvendo meu laboratório de robótica,
03:14
and this was the year the World Wide Web came out.
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194686
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esse foi o ano em que a World Wide Web apareceu.
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And I remember my students were the ones who told me about it,
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198487
2985
E me lembro que foram os meus estudantes que
me falaram sobre isso,
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and we would -- we were just amazed.
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201496
2317
e nós ficamos simplesmente maravilhados.
03:23
We started playing with this, and that afternoon,
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203837
3383
Começamos a brincar com isso e, naquela tarde,
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we realized that we could use this new, universal interface
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percebemos que podíamos usar essa interface nova, universal,
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to allow anyone in the world to operate the robot in our lab.
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211546
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pra permitir que qualquer pessoa no mundo
operasse um robô em nosso laboratório.
Assim, ao invés de coloca-lo para brigar ou fazer trabalho industrial,
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So, rather than have it fight or do industrial work,
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217339
4042
03:42
we decided to build a planter,
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2530
decidimos construir uma máquina de plantio,
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put the robot into the center of it,
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224967
1951
colocar o robô no centro dela,
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and we called it the Telegarden.
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1678
e o chamamos de Telegarden.
03:49
And we had put a camera in the gripper of the hand of the robot,
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229736
4517
Colocamos uma câmera no pegador da mão
do robô, criamos scripts e softwares especiais,
03:54
and we wrote some special scripts and software,
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234277
2931
de forma que qualquer pessoa no mundo pudesse
03:57
so that anyone in the world could come in,
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237232
2034
entrar e, clicando na tela,
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and by clicking on the screen,
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239290
1784
04:01
they could move the robot around and visit the garden.
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241098
3621
pudesse mover o robô pelo espaço
e visitar o jardim.
04:05
But we also set up some other software
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245416
3851
Mas também permitimos, instalamos outro software
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that lets you participate and help us water the garden, remotely.
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249291
3916
que deixa você participar e nos ajudar a regar o jardim;
e se você regasse algumas vezes,
04:13
And if you watered it a few times,
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253643
2289
04:15
we'd give you your own seed to plant.
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255956
2275
ganhava a sua própria semente para plantar.
04:19
Now, this was an engineering project,
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259167
3476
Então, esse era um projeto, um projeto de engenharia,
04:22
and we published some papers on the system design of it,
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262667
4112
e publicamos alguns artigos sobre o design,
o design do sistema, mas também pensamos nele
04:26
but we also thought of it as an art installation.
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266803
2645
como uma instalação de arte.
04:30
It was invited, after the first year,
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270638
2149
Esse robô foi convidado, depois de um ano,
04:32
by the Ars Electronica Museum in Austria,
80
272811
3020
pelo Ars Electronica Museum, na Austria,
04:35
to have it installed in their lobby.
81
275855
2822
para ser instalado no lobby do museu,
e fico feliz de dizer que ele permaneceu online lá,
04:39
And I'm happy to say, it remained online there, 24 hours a day,
82
279558
3987
24 horas por dia, por quase nove anos.
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for almost nine years.
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283569
1831
04:46
That robot was operated by more people
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286369
3775
Esse robô foi operado por mais pessoas
04:50
than any other robot in history.
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290168
1897
que qualquer outro na história.
04:53
Now, one day,
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293303
1627
Então, um dia,
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I got a call out of the blue from a student,
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294954
3348
recebi um telefonema, do nada,
de um estudante,
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who asked a very simple but profound question.
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299211
4158
que fez uma pergunta muito simples, porém profunda.
Ele disse: "Esse robô é real?"
05:04
He said, "Is the robot real?"
89
304361
2826
05:08
Now, everyone else had assumed it was,
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308599
2286
Bom, todo mundo presumia que era,
05:10
and we knew it was, because we were working with it.
91
310909
2516
e nós sabíamos que era, pois estávamos trabalhando nele.
05:13
But I knew what he meant,
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313449
1398
Mas eu sabia o que ele queria dizer,
05:14
because it would be possible
93
314871
1442
porque seria possível pegar um monte de fotos
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to take a bunch of pictures of flowers in a garden
94
316337
2785
de flores em um jardim e em seguida indexa-las
05:19
and then, basically, index them in a computer system,
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319146
3639
em um sistema de forma que parecesse que
05:22
such that it would appear that there was a real robot,
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322809
2627
havia ali um robô real, quando não havia.
05:25
when there wasn't.
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325460
1150
05:27
And the more I thought about it,
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327088
1524
E por mais que eu pensasse nisso, não encontrava
05:28
I couldn't think of a good answer for how he could tell the difference.
99
328636
3579
uma boa resposta para isso, qual era a diferença.
Isso foi bem na época em que me ofereceram uma posição
05:32
This was right about the time that I was offered a position
100
332628
2797
aqui na Berkley,
05:35
here at Berkeley.
101
335449
1301
05:36
And when I got here,
102
336774
1645
e quando cheguei aqui, procurei o Hubert Dreyfus,
05:38
I looked up Hubert Dreyfus,
103
338443
2362
05:40
who's a world-renowned professor of philosophy,
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340829
2927
um professor de filosofia mundialmente renomado,
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And I talked with him about this and he said,
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344582
2730
e falei com ele sobre isso, e ele disse,
"Esse é um dos problemas mais antigos e centrais
05:47
"This is one of the oldest and most central problems in philosophy.
106
347336
4102
da Filosofia. Remonta ao ceticismo,
05:51
It goes back to the Skeptics and up through Descartes.
107
351462
4017
e até a Descartes.
05:55
It's the issue of epistemology,
108
355503
3182
É uma questão de epistemologia,
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the study of how do we know that something is true."
109
358709
2868
o estudo de como sabemos que algo é real."
06:02
So he and I started working together,
110
362625
2000
Então ele e eu começamos a trabalhar juntos,
06:04
and we coined a new term: "telepistemology,"
111
364649
2871
e criamos um novo termo: telepistemologia,
o estudo do conhecimento a distância.
06:08
the study of knowledge at a distance.
112
368757
2136
06:11
We invited leading artists, engineers and philosophers
113
371303
4491
Convidamos novos artistas, engenheiros
e filósofos para escreverem ensaios sobre isso,
06:15
to write essays about this,
114
375818
1319
06:17
and the results are collected in this book from MIT Press.
115
377161
3704
e os resultados estão reunidos nesse livro
da MIT Press.
06:21
So thanks to this student,
116
381959
2096
Então graças a esse aluno que questionou
06:24
who questioned what everyone else had assumed to be true,
117
384079
3319
o que todos assumiam ser verdade,
06:27
this project taught me an important lesson about life,
118
387422
3977
esse projeto me ensinou uma lição importante sobre a vida,
06:31
which is to always question assumptions.
119
391423
2987
que é sempre questionar suposições.
06:35
Now, the second project I'll tell you about
120
395807
2176
Agora, o segundo projeto do qual quero falar
06:38
grew out of the Telegarden.
121
398007
1992
surgiu a partir do Telegarden.
06:40
As it was operating, my students and I were very interested
122
400023
2821
Enquanto ele operava, meus alunos e eu estávamos muito interessados
06:42
in how people were interacting with each other,
123
402868
2341
em como as pessoas estavam interagindo entre elas
06:45
and what they were doing with the garden.
124
405233
2057
e o que estavam fazendo com o jardim.
Aí começamos a pensar: e se o robô pudesse deixar
06:47
So we started thinking:
125
407314
1151
06:48
what if the robot could leave the garden
126
408489
1968
o jardim e ir para outros
06:50
and go out into some other interesting environment?
127
410481
2814
ambientes interessantes?
06:53
Like, for example, what if it could go to a dinner party
128
413319
2741
Como, por exemplo, e se ele pudesse ir a um jantar
na Casa Branca? (Risos)
06:56
at the White House?
129
416084
1461
06:57
(Laughter)
130
417569
1499
07:00
So, because we were interested more in the system design
131
420401
3569
Então, já que estávamos mais interessados no design do sistema
07:03
and the user interface than in the hardware,
132
423994
2943
e na interface do utilizador do que no hardware,
07:06
we decided that,
133
426961
1151
decidimos que, ao invés de um robô
07:08
rather than have a robot replace the human to go to the party,
134
428136
4487
substituir um humano para ir na festa, teríamos
07:12
we'd have a human replace the robot.
135
432647
2230
um humano no lugar de um robô.
07:15
We called it the Tele-Actor.
136
435679
1460
Chamamos isso de Tele-Ator.
07:17
We got a human,
137
437978
2008
Pegamos um humano,
07:20
someone who's very outgoing and gregarious,
138
440010
3108
alguém muito extrovertido e sociável.
07:23
and she was outfitted with a helmet with various equipment,
139
443142
4255
e ela estava equipada com um capacete
com vários equipamentos, câmeras e microfones,
07:27
cameras and microphones,
140
447421
1284
07:28
and then a backpack with wireless Internet connection.
141
448729
3065
e uma mochila com conexão wireless,
07:32
And the idea was that she could go
142
452882
2144
e a idéia era que ela pudesse ir a um ambiente remoto
07:35
into a remote and interesting environment,
143
455050
2450
e interessante, e que através da internet
07:37
and then over the Internet,
144
457524
2017
07:39
people could experience what she was experiencing.
145
459565
2592
as pessoas pudessem experimentar o que ela experimentava,
07:42
So they could see what she was seeing,
146
462736
2971
que pudessem ver o que ela via,
07:45
but then, more importantly, they could participate,
147
465731
3283
e então, o mais importante, que eles pudessem participar
07:49
by interacting with each other and coming up with ideas
148
469038
4750
interagindo uns com os outros
dando idéias sobre o que ela deveria fazer em seguida,
07:53
about what she should do next and where she should go,
149
473812
3969
onde ela deveria ir,
07:57
and then conveying those to the Tele-Actor.
150
477805
2206
e aí transmitir isso para o Tele-Ator.
08:01
So we got a chance to take the Tele-Actor
151
481069
2421
Então tivemos uma chance de levar o Tele-Ator
08:03
to the Webby Awards in San Francisco.
152
483514
2808
ao Webby awards, em San Francisco,
08:07
And that year, Sam Donaldson was the host.
153
487129
3240
e naquele ano Sam Donaldson era o anfitrião.
Pouco antes de subirem as cortinas, tive 30 segundos
08:12
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
154
492290
2690
pra explicar ao Mr. Donaldson o que íamos fazer,
08:15
to explain to Mr. Donaldson what we were going to do.
155
495004
3742
eu disse: "O Tele-Ator
08:20
And I said, "The Tele-Actor is going to be joining you onstage.
156
500119
3517
vai se juntar a você no palco,
08:23
This is a new experimental project,
157
503660
2354
é um projeto novo e experimental,
as pessoas estão vendo ela nas suas telas,
08:26
and people are watching her on their screens,
158
506038
2595
08:28
there's cameras involved and there's microphones
159
508657
3291
e ela tem -- há câmeras envolvidas, e há
microfones, e ela tem fones no ouvido,
08:31
and she's got an earbud in her ear,
160
511972
1786
08:33
and people over the network are giving her advice
161
513782
2317
e as pessoas na rede estão dando conselhos
sobre o que fazer a seguir."
08:36
about what to do next."
162
516123
1158
E ele disse: "Peraí,
08:37
And he said, "Wait a second.
163
517305
1395
08:39
That's what I do."
164
519806
1173
isso é o que eu faço." (Risos)
08:41
(Laughter)
165
521003
4977
08:46
So he loved the concept,
166
526004
1872
Então ele adorou o conceito
08:47
and when the Tele-Actor walked onstage, she walked right up to him,
167
527900
4253
e quando o Tele-Ator entrou no palco,
ela andou em sua direção e de um beijo nele
08:52
and she gave him a big kiss right on the lips.
168
532177
2459
bem na boca. (Risos)
08:54
(Laughter)
169
534660
1952
08:56
We were totally surprised -- we had no idea that would happen.
170
536636
2922
Ficamos muito surpresos.
Não tínhamos ideia que isso ia acontecer.
08:59
And he was great, he just gave her a big hug in return,
171
539582
2618
E ele foi ótimo. Ele deu um grande abraço como resposta,
09:02
and it worked out great.
172
542224
1657
e funcionou muito bem.
09:03
But that night, as we were packing up,
173
543905
2040
Mas naquela noite, enquanto arrumávamos as coisas,
09:05
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors decide
174
545969
4555
perguntei ao Tele-Ator como os Tele-Diretores
decidiram dar um beijo no Sam Donaldson?
09:10
that they would give a kiss to Sam Donaldson?
175
550548
3000
09:15
And she said they hadn't.
176
555135
1457
E ela disse que eles não decidiram.
09:17
She said, when she was just about to walk onstage,
177
557274
2618
Ela disse que quando estava prestes a entrar no palco,
09:19
the Tele-Directors still were trying to agree on what to do,
178
559916
2974
os Tele-Diretores ainda estavam discutindo o que fazer,
09:22
and so she just walked onstage and did what felt most natural.
179
562914
3100
e então ela simplesmente entrou e fez
o que pareceu mais natural. (Risos)
09:26
(Laughter)
180
566038
4514
09:30
So, the success of the Tele-Actor that night
181
570576
3092
Então, o sucesso do Tele-Ator naquela noite
09:33
was due to the fact that she was a wonderful actor.
182
573692
4253
se deveu ao fato de que ela era uma ótima atriz.
09:37
She knew when to trust her instincts.
183
577969
2429
Ela sabia quando confiar nos seus instintos,
09:40
And so that project taught me another lesson about life,
184
580422
3929
então esse projeto me ensinou outra lição sobre a vida,
09:44
which is that, when in doubt, improvise.
185
584375
3647
que é essa: na dúvida, improvise. (Risos)
09:48
(Laughter)
186
588046
1666
09:50
Now, the third project grew out of my experience
187
590664
4919
Bom, o terceiro projeto surgiu da
minha experiência quando meu pai esteve no hospital.
09:55
when my father was in the hospital.
188
595607
1849
Ele estava submetido a tratamento,
09:59
He was undergoing a treatment -- chemotherapy treatments --
189
599284
3353
tratamentos de quimioterapia, e há um tratamento relacionado
10:02
and there's a related treatment called brachytherapy,
190
602661
4270
chamado braquiterapia, onde pequenas sementes radioativas
10:06
where tiny, radioactive seeds are placed into the body
191
606955
3788
são colocadas no corpo para tratar tumores cancerígenos.
10:10
to treat cancerous tumors.
192
610767
1734
10:13
And the way it's done, as you can see here,
193
613572
2271
E o procedimento, como vocês veem aqui,
10:15
is that surgeons insert needles into the body
194
615867
4367
é que os cirurgiões inserem agulhas no corpo
10:20
to deliver the seeds.
195
620258
1315
para proferir as sementes, e tudo isso,
10:21
And all these needles are inserted in parallel.
196
621974
3698
essas agulhas são inseridas em paralelo,
10:26
So it's very common that some of the needles penetrate sensitive organs.
197
626445
5393
então é comum que algumas das agulhas
penetrem órgãos sensíveis, e como resultado,
10:32
And as a result, the needles damage these organs, cause damage,
198
632635
6973
as agulhas causam danos a esses órgãos,
10:39
which leads to trauma and side effects.
199
639632
2409
o que leva a traumas e efeitos colaterais.
10:42
So my students and I wondered:
200
642581
1644
Então meus alunos e eu pensamos, e se pudéssemos
10:44
what if we could modify the system,
201
644249
4522
mudar o sistema
10:48
so that the needles could come in at different angles?
202
648795
2625
de forma que as agulhas entrassem em ângulos diferentes?
10:52
So we simulated this;
203
652395
1843
Então simulamos isso, e desenvolvemos
10:54
we developed some optimization algorithms and we simulated this.
204
654262
3445
algoritmos de otimização, e simulamos isso,
10:57
And we were able to show
205
657731
1151
e pudemos mostrar que podíamos evitar
10:58
that we are able to avoid the delicate organs,
206
658906
2562
os órgãos delicados e ainda alcançar a superfície
11:01
and yet still achieve the coverage of the tumors with the radiation.
207
661492
5053
dos tumores com a radiação.
11:07
So now, we're working with doctors at UCSF
208
667313
3474
Então agora, trabalhamos com médicos na UCSF
11:10
and engineers at Johns Hopkins,
209
670811
2267
e engenheiros na Johns Hopkins
11:13
and we're building a robot that has a number of --
210
673102
3962
construindo um robô que tem um numero de...
11:17
it's a specialized design with different joints
211
677088
2599
é um design especial com articulações que permitem que
11:19
that can allow the needles to come in at an infinite variety of angles.
212
679711
4323
as agulhas entrem numa grande variedade de ângulos,
11:24
And as you can see here, they can avoid delicate organs
213
684483
3722
e como você pode ver aqui, elas podem evitar órgãos delicados
e ainda alcançar os alvos que estão buscando.
11:28
and still reach the targets they're aiming for.
214
688229
2664
Então, questionando a suposição de que as agulhas
11:32
So, by questioning this assumption that all the needles have to be parallel,
215
692019
4985
tinhas que ser paralelas, esse projeto também me ensinou
11:37
this project also taught me an important lesson:
216
697028
2626
uma lição importante: Na dúvida --
11:40
When in doubt, when your path is blocked, pivot.
217
700114
4755
Se sua rota está bloqueada, mude o eixo.
11:45
And the last project also has to do with medical robotics.
218
705797
3840
E o último projeto também tem a ver com medicina robótica.
11:50
And this is something that's grown out of a system
219
710187
3570
E isso se desenvolveu a partir de um sistema chamado
11:53
called the da Vinci surgical robot.
220
713781
3348
o robô cirúrgico da Vinci,
11:57
And this is a commercially available device.
221
717866
2444
e isso é um aparelho que já é comercializado.
12:00
It's being used in over 2,000 hospitals around the world.
222
720334
2973
Tem sido usado em mais de 2.000 hospitais pelo mundo todo,
e a idéia é permitir que o cirurgião
12:04
The idea is it allows the surgeon to operate comfortably
223
724013
4373
opere confortavelmente em sua própria estrutura coordenada;
12:08
in his own coordinate frame.
224
728410
1777
mas muitas das sub-tarefas das cirurgias
12:12
Many of the subtasks in surgery are very routine and tedious, like suturing,
225
732762
5769
são muito rotineiras e tediosas, como suturar,
12:18
and currently, all of these are performed
226
738555
2267
e atualmente estas são realizadas
12:20
under the specific and immediate control of the surgeon.
227
740846
3867
sob controle imediato e específico do cirurgião,
12:25
So the surgeon becomes fatigued over time.
228
745374
2268
e o cirugião acaba ficando fatigado com o tempo.
E começamos a imaginar
12:28
And we've been wondering,
229
748086
1436
12:29
what if we could program the robot to perform some of these subtasks,
230
749546
4371
e se pudéssemos programar o robô
para fazer algumas dessas sub-tarefas
12:33
and thereby free the surgeon
231
753941
1381
e assim deixar os cirurgiões livres para se focarem
12:35
to focus on the more complicated parts of the surgery,
232
755346
3235
nas partes mais complicadas da cirurgia,
12:38
and also cut down on the time that the surgery would take
233
758605
2800
e também diminuir o tempo que o cirurgião levaria,
12:41
if we could get the robot to do them a little bit faster?
234
761429
2839
se o robô pudesse realiza-las um pouco mais rápido?
12:44
Now, it's hard to program a robot to do delicate things like this.
235
764958
3422
Bom, é difícil programar um robô pra fazer coisas delicadas
como essas, mas acontece que meu colega, Pieter Abbeel
12:48
But it turns out my colleague Pieter Abbeel, who's here at Berkeley,
236
768943
4206
que está aqui na Berkley, desenvolveu
12:53
has developed a new set of techniques for teaching robots from example.
237
773173
5480
um novo conjunto de técnicas para ensinar robôs a partir de exemplos.
12:59
So he's gotten robots to fly helicopters,
238
779170
2743
Então ele fez robôs pilotarem helicópteros,
13:01
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
239
781937
3254
com acrobacias incrivelmente belas e interessantes,
13:05
by watching human experts fly them.
240
785215
1967
assistindo humanos especialistas pilotarem.
Então pegamos um desses robôs.
13:08
So we got one of these robots.
241
788152
1906
13:10
We started working with Pieter and his students.
242
790082
2540
Começamos trabalhando com Pieter e seus alunos,
13:12
And we asked a surgeon to perform a task --
243
792646
4180
e pedimos a um cirurgião para realizar
uma tarefa, e o que fazemos é... com o robô,
13:18
with the robot.
244
798761
1151
13:19
So what we're doing is asking the surgeon to perform the task,
245
799936
3025
estamos pedindo ao robô,
ao cirurgião para realizar uma tarefa.
13:22
and we record the motions of the robot.
246
802985
2036
e gravamos os movimentos do robô.
13:25
So here's an example.
247
805045
1426
Vamos ver um exemplo. Vou usar uma figura de oito,
13:26
I'll use tracing out a figure eight as an example.
248
806495
3121
traçando a figura do oito como exemplo.
Então é assim que parece quando o robô,
13:30
So here's what it looks like when the robot --
249
810170
3634
13:33
this is what the robot's path looks like, those three examples.
250
813828
3068
é assim que fica o trajeto do robô,
esses três exemplos.
13:36
Now, those are much better than what a novice like me could do,
251
816920
4136
Bom, isso é muito melhor do que um novato
como eu poderia fazer, mas ainda é impreciso.
13:41
but they're still jerky and imprecise.
252
821080
2694
13:43
So we record all these examples, the data,
253
823798
2941
Então gravamos todos esses exemplos, a informação,
e seguimos por uma sequência de passos.
13:46
and then go through a sequence of steps.
254
826763
2861
Primeiro, usamos uma técnica chamada distorção dinâmica de tempo,
13:50
First, we use a technique called dynamic time warping
255
830278
3126
13:53
from speech recognition.
256
833428
1490
do reconhecimento de fala, e isso permite o
13:54
And this allows us to temporally align all of the examples.
257
834942
3337
alinhamento temporário de todos esses exemplos,
13:58
And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory,
258
838918
5202
e aí aplicamos a filtragem Kalman,
uma técnica da regulação, que nos permite
14:04
that allows us to statistically analyze all the noise
259
844144
2969
analisar estatisticamente todo o ruído
e extrair a trajetória desejada, que está por trás do ruído.
14:07
and extract the desired trajectory that underlies them.
260
847137
4122
14:13
Now we take those human demonstrations --
261
853283
2550
Então, o que estamos fazendo é pegar essas
14:15
they're all noisy and imperfect --
262
855857
1675
demonstrações humanas, ruidosas e imperfeitas,
14:17
and we extract from them an inferred task trajectory
263
857556
2598
e tiramos delas uma trajetória da tarefa deduzida
14:20
and control sequence for the robot.
264
860178
2526
e uma sequência de controles para o robô.
14:23
We then execute that on the robot,
265
863181
2316
Então executamos isso no robô,
14:25
we observe what happens,
266
865521
2025
observamos o que acontece,
14:27
then we adjust the controls,
267
867570
1357
e aí ajustamos os controles usando uma sequência de técnicas
14:28
using a sequence of techniques called iterative learning.
268
868951
2796
chamada aprendizado interativo.
14:33
Then what we do is we increase the velocity a little bit.
269
873129
3409
Então o que fazemos é aumentar um pouco a velocidade.
14:37
We observe the results, adjust the controls again,
270
877244
3135
Observamos os resultados, ajustamos os comandos de novo,
e vemos o que acontece.
14:41
and observe what happens.
271
881340
1772
14:43
And we go through this several rounds.
272
883136
2167
E vamos assim, fazendo várias rodadas.
14:45
And here's the result.
273
885327
1181
E eis o resultado.
14:46
That's the inferred task trajectory,
274
886968
1738
Essa é a trajetória deduzida,
14:48
and here's the robot moving at the speed of the human.
275
888730
3221
e aqui o robô se movendo na velocidade humana.
14:51
Here's four times the speed of the human.
276
891975
2105
Aqui, quatro vezes a velocidade humana.
14:54
Here's seven times.
277
894477
1484
Aqui sete vezes.
14:57
And here's the robot operating at 10 times the speed of the human.
278
897004
4825
E aqui, o robô operando 10 vezes mais rápido
que a velocidade humana.
15:02
So we're able to get a robot to perform a delicate task
279
902762
2901
Então fizemos o robô realizar uma tarefa delicada,
15:05
like a surgical subtask,
280
905687
2886
uma sub-tarefa cirúrgica,
15:09
at 10 times the speed of a human.
281
909081
1881
10 vezes mais rápido que um humano.
15:12
So this project also,
282
912185
2260
Então esse projeto também -- porque ele envolve prática
15:14
because of its involved practicing and learning,
283
914469
2525
e aprendizado, fazer algo repetidamente --
15:17
doing something over and over again,
284
917018
1762
15:18
this project also has a lesson, which is:
285
918804
2577
este projeto também tem uma lição, que é:
15:21
if you want to do something well,
286
921405
2404
se você quer fazer algo bem,
não há outra forma senão praticar, praticar, praticar.
15:25
there's no substitute for practice, practice, practice.
287
925084
4440
Então essas são quatro lições que aprendi
15:33
So these are four of the lessons that I've learned from robots
288
933186
3487
com robôs ao longo dos anos,
15:36
over the years.
289
936697
1298
e a robótica, o campo da robótica, ficou muito melhor
15:39
And the field of robotics has gotten much better over time.
290
939312
5507
com o tempo.
15:46
Nowadays, high school students can build robots,
291
946319
2276
Hoje em dia, alunos do segundo grau podem fazer robôs
15:48
like the industrial robot my dad and I tried to build.
292
948619
2884
como aquele industrial que meu pai e eu tentamos fazer.
15:52
But, it's very -- now ...
293
952675
2770
E agora, tenho uma filha,
15:55
And now, I have a daughter,
294
955954
3301
15:59
named Odessa.
295
959857
1157
chamada Odessa.
16:01
She's eight years old.
296
961673
1253
Ela tem oito anos,
16:03
And she likes robots, too.
297
963682
1649
e gosta de robôs também.
16:05
Maybe it runs in the family.
298
965970
1396
Acho que é de família. (Risos)
16:07
(Laughter)
299
967390
1240
16:08
I wish she could meet my dad.
300
968654
2095
Queria que ela conhecesse meu pai.
16:12
And now I get to teach her how things work,
301
972303
2740
E agora ensino a ela como funcionam as coisas,
16:15
and we get to build projects together.
302
975067
2230
e construímos projetos juntos, e eu me pergunto
16:17
And I wonder what kind of lessons she'll learn from them.
303
977321
3206
que tipo de lições ela vai aprender com eles.
16:22
Robots are the most human of our machines.
304
982147
4007
Robôs são as nossas máquinas
mais humanas.
16:26
They can't solve all of the world's problems,
305
986983
2954
Eles não podem resolver todos os problemas do mundo,
16:29
but I think they have something important to teach us.
306
989961
3523
mas penso que eles tem algo importante a nos ensinar.
16:34
I invite all of you
307
994276
2001
Convido vocês a pensar sobre as inovações
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to think about the innovations that you're interested in,
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996301
3578
que interessam vocês,
16:40
the machines that you wish for.
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1000712
2243
as máquinas que vocês querem,
16:43
And think about what they might be telling you.
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1003660
2607
e pensem sobre o que elas podem estar querendo dizer,
porque tenho um palpite
16:47
Because I have a hunch that many of our technological innovations,
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1007211
3745
de que muitas das inovações tecnológicas,
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the devices we dream about,
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1671
as invenções que sonhamos,
podem nos inspirar a ser humanos melhores.
16:54
can inspire us to be better humans.
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1014166
2849
16:57
Thank you.
314
1017984
1151
Obrigado. (Aplausos)
16:59
(Applause)
315
1019159
1912
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