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

Переводчик: Nailya Agdeeva Редактор: Alena Chernykh

I have a feeling most people in this room would like to have a robot at home.

Мне кажется, большинство людей в этом зале хотели бы иметь дома робота.

It'd be nice to be able to do the chores and take care of things.

Было бы здорово, если бы он занимался разными домашними делами.

Where are these robots?

Где же эти роботы?

What's taking so long?

Сколько их ещё ждать?

I mean, we have our tricorders,

У нас же уже есть трикодеры.

and we have satellites.

И есть спутники.

We have laser beams.

Есть лазерные лучи.

But where are the robots?

Но где же роботы?

(Laughter)

(Смех)

I mean, OK, wait, we do have some robots in our home,

Ладно, кое-какие роботы в наших домах уже есть,

but, not really doing anything that exciting, OK?

но, по сути, они не делают ничего особенного.

(Laughter)

(Смех)

Now I've been doing research at UC Berkeley for 30 years

Вот уже 30 лет я вместе со своими студентами исследую роботов

with my students on robots,

в университете Беркли в Калифорнии,

and in the next 10 minutes,

и в течение следующих десяти минут

I'm going to try to explain the gap between fiction and reality.

я попытаюсь объяснить разницу между вымыслом и реальностью.

Now we’ve seen images like this, right?

Все мы видели такие кадры, верно?

These are real robots.

Это настоящие роботы.

They're pretty amazing.

Они просто потрясающие.

But those of us who work in the field,

Но те, кто создают их, знают,

well, the reality is more like this.

что на деле все обстоит скорее так.

(Laughter)

(Смех)

That's 99 out of 100 times, that's what happens.

Вот что происходит в 99 случаях из 100.

And in the field, there's something that explains this

И в полевых условиях есть то, что называется

that we call Moravec's paradox.

парадоксом Моравека.

And that is, what's easy for robots,

Смысл в том, что роботам легко, например,

like being able to pick up a large object,

поднять большой предмет,

large, heavy object,

большой и тяжёлый предмет,

is hard for humans.

что трудно для людей.

But what's easy for humans,

А то, что легко даётся людям,

like being able to pick up some blocks and stack them,

например, взять несколько блоков и сложить их друг на друга,

well, it turns out that is very hard for robots.

оказывается очень сложным для роботов.

And this is a persistent problem.

И это системная проблема.

So the ability to grasp arbitrary objects is a grand challenge for my field.

Умение хватать произвольные предметы — большая проблема в моей области.

Now by the way, I was a very klutzy kid.

Кстати, я был очень неуклюжим ребенком.

(Laughter)

(Смех)

I would drop things.

Я всё ронял.

Any time someone would throw me a ball, I would drop it.

Каждый раз, когда мне бросали мяч, я его ронял.

I was the last kid to get picked on a basketball team.

Меня последним взяли в баскетбольную команду.

I'm still pretty klutzy, actually,

Я до сих пор довольно неуклюжий,

but I have spent my entire career studying how to make robots less clumsy.

но свою карьеру я посвятил изучению того, как сделать роботов менее неуклюжими.

Now let's start with the hardware.

Давайте поговорим про оборудование.

So the hands.

Итак, руки.

Now this is a robot hand, a particular type of hand.

Это рука робота, особый тип руки.

It's a lot like our hand.

Она похожа на нашу руку.

And it has a lot of motors, a lot of tendons

Как видите, в ней много механизмов, много сухожилий

and cables as you can see.

и кабелей.

So it's unfortunately not very reliable.

К сожалению, она не очень надёжная.

It's also very heavy and very expensive.

К тому же, она очень тяжёлая и дорогая.

So I'm in favor of very simple hands, like this.

Поэтому я предпочитаю простые руки, вроде этой.

So this has just two fingers.

Здесь всего два пальца.

It's known as a parallel jaw gripper.

Это захват с параллельными тисками.

So it's very simple.

Он очень простой.

It's lightweight and reliable and it's very inexpensive.

Он лёгкий, надёжный и очень дешёвый.

And if you're doubting that simple hands can be effective,

А если вы сомневаетесь в эффективности такой простой руки,

look at this video where you can see that two very simple grippers,

посмотрите на видео с двумя очень простыми захватами,

these are being operated, by the way,

которыми, кстати, управляют люди,

by humans who are controlling the grippers like a puppet.

они контролируют захват как марионетку.

But very simple grippers are capable of doing very complex things.

Даже очень простой захват способен выполнять очень сложные задачи.

Now actually in industry,

Сейчас в промышленности

there’s even a simpler robot gripper, and that’s the suction cup.

есть ещё более простое роботизированное захватное устройство — присоска.

And that only makes a single point of contact.

И у неё всего лишь одна точка соприкосновения.

So again, simplicity is very helpful in our field.

Опять же, простота очень полезна в нашей сфере.

Now let's talk about the software.

Что касается программного обеспечения.

This is where it gets really, really difficult

Здесь-то всё и становится очень-очень сложным

because of a fundamental issue, which is uncertainty.

из-за фундаментальной проблемы — неопределённости.

There's uncertainty in the control.

Неопределённость в системе управления.

There’s uncertainty in the perception.

Неопределённость в восприятии.

And there’s uncertainty in the physics.

И неопределённость в физике.

Now what do I mean by the control?

Что означает «система управления»?

Well if you look at a robot’s gripper trying to do something,

Посмотрите, как рука робота пытается что-то сделать.

there's a lot of uncertainty in the cables and the mechanisms

В кабелях и механизмах много неопределённости,

that cause very small errors.

а это приводит к очень маленьким сбоям.

And these can accumulate and make it very difficult to manipulate things.

Они могут накапливаться и затруднять управление объектами.

Now in terms of the sensors, yes,

Что же касается датчиков, то да,

robots have very high-resolution cameras just like we do,

у роботов есть камеры с очень высоким разрешением, как у нас,

and that allows them to take images of scenes in traffic

и это позволяет им снимать всё происходящее

or in a retirement center,

в домах для престарелых,

or in a warehouse or in an operating room.

на складе или в операционной.

But these don't give you the three-dimensional structure

Но они не дают нам трёхмерной структуры того,

of what's going on.

что происходит.

So recently, there was a new development called LIDAR,

Совсем недавно появилась новая разработка под названием «лидар».

and this is a new class of cameras that use light beams to build up

Это новый класс камер, который использует световые лучи,

a three-dimensional model of the environment.

чтобы строить трёхмерную модель окружающей среды.

And these are fairly effective.

И они довольно эффективные.

They really were a breakthrough in our field, but they're not perfect.

Они действительно стали прорывом в нашей работе, но и они не идеальны.

So if the objects have anything that's shiny or transparent,

Если в объектах есть что-то блестящее или прозрачное,

well, then the light acts in unpredictable ways,

то свет действует непредсказуемым образом.

and it ends up with noise and holes in the images.

В итоге на изображениях появляются шумы и дыры.

So these aren't really the silver bullet.

Так что и это не панацея.

And there’s one other form of sensor out there now called a “tactile sensor.”

Есть другой тип сенсора под названием «тактильный датчик».

And these are very interesting.

И они очень интересные.

They use cameras to actually image the surfaces

Они используют камеры для получения изображений поверхностей,

as a robot would make contact,

с которыми робот вступает в контакт,

but these are still in their infancy.

но они всё ещё в зачаточном состоянии.

Now the last issue is the physics.

Теперь последняя проблема — физика.

And let me illustrate for you by showing you,

В качестве иллюстрации покажу вам,

we take a bottle on a table

как мы берём бутылку на столе,

and we just push it,

мы просто толкаем её,

and the robot's pushing it in exactly the same way each time.

и каждый раз робот толкает её одинаково,

But you can see that the bottle ends up in a very different place each time.

но, как видите, всякий раз бутылка оказывается в другом месте.

And why is that?

Почему так происходит?

Well it’s because it depends on the microscopic surface topography

Всё зависит от микроскопической топографии поверхности,

underneath the bottle as it slid.

по которой бутылка скользит.

For example, if you put a grain of sand under there,

Например, если положить туда песчинку,

it would react very differently than if there weren't a grain of sand.

реакция будет совсем не такой, как если бы песчинки не было.

And we can't see if there's a grain of sand because it's under the bottle.

И мы не видим, есть ли там песчинка, потому что она под бутылкой.

It turns out that we can predict the motion of an asteroid

Получается, что мы можем предсказать движение астероида

a million miles away,

на расстоянии миллиона миль от нас

far better than we can predict the motion of an object

гораздо лучше, чем движение объекта,

as it's being grasped by a robot.

который взял робот.

Now let me give you an example.

Приведу такой пример.

Put yourself here into the position of being a robot.

Представьте себя на месте робота.

You're trying to clear the table

Вы хотите убрать со стола,

and your sensors are noisy and imprecise.

но ваши датчики работают шумно и неточно.

Your actuators, your cables and motors are uncertain,

Ваши приводы, кабели и механизмы ненадёжны,

so you can't fully control your own gripper.

и вы не можете уверено управлять своим же захватом.

And there's uncertainty in the physics,

Есть ещё и неопределённость физики,

so you really don't know what's going to happen.

поэтому вы точно не знаете, что произойдёт.

So it's not surprising that robots are still very clumsy.

И неудивительно, что роботы до сих пор очень неуклюжи.

Now there's one sweet spot for robots, and that has to do with e-commerce.

Особенно привлекательно использование роботов в интернет-торговле.

And this has been growing, it's a huge trend.

Это огромный тренд, и он набирает обороты.

And during the pandemic, it really jumped up.

Особенно он вырос во время пандемии.

I think most of us can relate to that.

Думаю, большинству из нас это знакомо.

We started ordering things like never before,

Мы начали делать заказы так, как никогда раньше,

and this trend is continuing.

и тренд продолжается.

And the challenge is to meet the demand,

Проблема в удовлетворении спроса,

we have to be able to get all these packages delivered in a timely manner.

нам нужно доставлять все эти посылки вовремя.

And the challenge is that every package is different,

Ещё проблема в том, что каждая посылка разная,

every order is different.

каждый заказ разный.

So you might order some some nail polish and an electric screwdriver.

Вы можете, к примеру, заказать лак для ногтей и электрическую отвёртку.

And those two objects are going to be

Оба эти предмета будут лежать

somewhere inside one of these giant warehouses.

где-то внутри гигантского склада.

And what needs to be done is someone has to go in,

И вот что нужно сделать: зайти внутрь,

find the nail polish and then go and find the screwdriver,

найти лак для ногтей, затем найти отвёртку,

bring them together, put them into a box and deliver them to you.

положить их вместе в коробку и отправить.

So this is extremely difficult, and it requires grasping.

Это всё невероятно сложно и требует захватного устройства.

So today, this is almost entirely done with humans.

Поэтому сегодня почти всё это делается людьми.

And the humans don't like doing this work,

И им не нравится такая работа,

there's a huge amount of turnover.

текучка кадров огромная.

So it's a challenge.

Это проблема.

And people have tried to put robots

Люди пытались переложить

into warehouses to do this work.

работу на складах на роботов.

(Laughter)

(Смех)

It hasn't turned out all that well.

Вышло не очень хорошо.

But my students and I, about five years ago,

Но я и мои студенты около пяти лет назад

we came up with a method, using advances in AI and deep learning,

придумали метод, использующий достижения ИИ и технологию глубокого обучения,

to have a robot essentially train itself to be able to grasp objects.

позволяющий роботу, по сути, самому обучаться брать предметы.

And the idea was that the robot would do this in simulation.

Идея была в том, что робот будет учиться в режиме симуляции.

It was almost as if the robot were dreaming about how to grasp things

Как будто роботу снится, что он берёт предметы

and learning how to grasp them reliably.

и учится надёжно их хватать.

And here's the result.

И вот результат.

This is a system called Dex-net

Это система называется «Dex-net»,

that is able to reliably pick up objects

и она может надёжно поднимать предметы,

that we put into these bins in front of the robot.

находящиеся в контейнере перед роботом.

These are objects it's never been trained on,

На них он до этого никогда не обучался,

and it's able to pick these objects up

но всё равно может их поднять.

and reliably clear these bins over and over again.

Он раз за разом успешно опустошает контейнеры.

So we were very excited about this result.

Мы были очень рады такому результату.

And the students and I went out to form a company,

Мы со студентами решили основать компанию,

and we now have a company called Ambi Robotics.

которую назвали «Ambi Robotics».

And what we do is make machines that use the algorithms,

Мы создаём машины, которые используют алгоритмы,

the software we developed at Berkeley,

программы, разработанные нами в Беркли,

to pick up packages.

для подъёма коробок.

And this is for e-commerce.

Они применяются в интернет-торговле.

The packages arrive in large bins, all different shapes and sizes,

Коробки разных форм и размеров прибывают в больших контейнерах,

and they have to be picked up,

их нужно поднять, отсканировать и отсортировать

scanned and then put into smaller bins depending on their zip code.

в контейнеры поменьше по почтовому индексу.

We now have 80 of these machines operating across the United States,

Сейчас в США работает 80 таких машин,

sorting over a million packages a week.

сортирующих более миллиона посылок в неделю.

Now that’s some progress,

Это уже некоторый прогресс,

but it's not exactly the home robot that we've all been waiting for.

но это не совсем тот домашний робот, которого мы все ждём.

So I want to give you a little bit of an idea

И я хочу дать вам некое представление

of some the new research that we're doing

о новых исследованиях, которые проводятся,

to try to be able to have robots more capable in homes.

чтобы сделать роботов более эффективными в домах.

And one particular challenge is being able to manipulate deformable objects,

Особую проблему представляют объекты, легко поддающиеся деформации,

like strings in one dimension,

вроде одномерных верёвок,

two-dimensional sheets and three dimensions,

двухмерных тканей и трёхмерных объектов,

like fruits and vegetables.

таких как фрукты и овощи.

So we've been working on a project to untangle knots.

Поэтому мы работаем над проектом по распутыванию узлов.

And what we do is we take a cable and we put that in front of the robot.

Мы берём трос и кладём его перед роботом.

It has to use a camera to look down, analyze the cable,

Он должен с помощью камеры посмотреть вниз, изучить кабель,

figure out where to grasp it

выяснить, как его взять

and how to pull it apart to be able to untangle it.

и потянуть, чтобы распутать.

And this is a very hard problem,

И это очень сложно,

because the cable is much longer than the reach of the robot.

потому что длина кабеля превышает радиус действия робота.

So it has to go through and manipulate, manage the slack as it's working.

Ему приходится перебирать его, управлять им и справляться с провисанием.

And I would say this is doing pretty well.

И, кажется, у него неплохо получается.

It's gotten up to about 80 percent success

Примерно в 80% случаев

when we give it a tangled cable at being able to untangle it.

он может распутать кабель, который мы ему дали.

The other one is something I think we also all are waiting for:

Ещё один робот, которого, как я думаю, мы все ждём — это робот,

robot to fold the laundry.

складывающий чистое белье.

Now roboticists have actually been looking at this for a long time,

На самом деле робототехники занимаются этим давно,

and there was some research that was done on this.

и по этому поводу были проведены некоторые исследования.

But the problem is that it's very, very slow.

Но проблема в том, что он очень-очень медленный.

So this was about three to six folds per hour.

В час он складывает от трёх до шести вещей.

(Laughter)

(Смех)

So we decided to to revisit this problem

Мы решили вернуться к этой проблеме,

and try to have a robot work very fast.

чтобы создать робота, работающего очень быстро.

So one of the things we did was try to think

Мы подумали о двуруком роботе,

about a two-armed robot that could fling the fabric

который смог бы встряхнуть вещь так же,

the way we do when we're folding,

как делаем мы, когда складываем,

and then we also used friction in this case to drag the fabric

а затем, используя трение, протащить ткань,

to smooth out some wrinkles.

разглаживая складки.

And then we borrowed a trick which is known as the two-second fold.

Затем мы подсмотрели трюк, известный как «сложить за 2 секунды».

You might have heard of this.

Возможно, вы слышали о нём.

It's amazing because the robot is doing exactly the same thing

Это потрясающе, потому что робот делает всё то же самое чуть дольше,

and it's a little bit longer, but that's real time,

но это в реальном времени,

it's not sped up.

видео не ускорено.

So we're making some progress there.

Так что у нас есть прогресс.

And the last example is bagging.

И, наконец, упаковка продуктов.

So you all encounter this all the time.

Вы все постоянно с этим сталкиваетесь.

You go to a corner store, and you have to put something in a bag.

Идёте в ближайший магазин и складываете покупки в пакет.

Now it's easy, again, for humans,

И снова, для людей это легко,

but it's actually very, very tricky for robots

а вот для роботов, на самом деле, очень и очень сложно,

because for humans, you know how to take the bag

потому что люди знают, как взять пакет

and how to manipulate it.

и что с ним делать.

But robots, the bag can arrive in many different configurations.

Но, роботы... Пакеты бывают самых разных конфигураций.

It’s very hard to tell what’s going on

Роботу сложно понять, что происходит,

and for the robot to figure out how to open up that bag.

и сообразить, как открыть пакет.

So what we did was we had the robot train itself.

Мы сделали так, чтобы робот обучил себя сам.

We painted one of these bags with fluorescent paint,

Мы покрасили пакет светящейся краской.

and we had fluorescent lights that would turn on and off,

А люминесцентные лампы то включались, то выключались,

and the robot would essentially teach itself how to manipulate these bags.

и робот, по сути, сам учился управляться с пакетами.

And so we’ve gotten it now up to the point

В итоге сейчас мы подошли к тому,

where we're able to solve this problem about half the time.

что эта проблема решается в половине случаев.

So it works,

То есть получается,

but I'm saying, we're still not quite there yet.

но окончательной цели мы пока не достигли.

So I want to come back to Moravec's paradox.

Вернусь к парадоксу Моравека.

What's easy for robots is hard for humans.

То, что легко роботам, тяжело людям.

And what's easy for us is still hard for robots.

А то, что легко для нас, всё ещё тяжело для роботов.

We have incredible capabilities.

У нас есть невероятные возможности.

We're very good at manipulation.

У нас хорошо получается управлять.

(Laughter)

(Смех)

But robots still are not.

А у роботов пока не очень.

I want to say, I understand.

Я всё понимаю.

It’s been 60 years,

Прошло 60 лет,

and we're still waiting for the robots that the Jetsons had.

а мы всё ещё ждём тех роботов, которые были у Джетсонов.

Why is this difficult?

Почему это так сложно?

We need robots because we want them to be able to do tasks that we can't do

Нам нужны роботы для того, чтобы выполнять задачи, которые мы не можем

or we don't really want to do.

или не хотим выполнять сами.

But I want you to keep in mind that these robots, they're coming.

Но я хочу, чтобы вы знали, что такие роботы скоро появятся.

Just be patient.

Просто наберитесь терпения.

Because we want the robots,

Потому что нам нужны роботы,

but robots also need us

а роботам нужны мы

to do the many things that robots still can't do.

для выполнения того, с чем они пока не справляются.

Thank you.

Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)