Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Ход Липсон создаёт осознающих себя роботов.

Переводчик: Nikolay Frolov Редактор: Mihail Stoychev

So, where are the robots?

А где же роботы?

We've been told for 40 years already that they're coming soon.

В течении 40 лет нам твердили, что они скоро появятся.

Very soon they'll be doing everything for us.

Совсем скоро они будут делать за нас всё:

They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.

готовить, убирать, делать покупки, строить. Но их здесь нет.

Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,

Пока всё делают нелегальные мигранты,

but we don't have any robots.

а у нас нет никаких роботов.

So what can we do about that? What can we say?

Что же мы можем с этим сделать? Что можем сказать?

So I want to give a little bit of a different perspective

Я хочу показать,

of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.

как мы можем посмотреть на эти вещи немного иначе.

And this is an x-ray picture

Это рентгеновский снимок

of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --

настоящего жука и швейцарских часов 88-ого года. Посмотрите на это -

what was true then is certainly true today.

всё, что было верно тогда - верно и теперь.

We can still make the pieces. We can make the right pieces.

Мы по-прежнему можем делать части, делать правильные части,

We can make the circuitry of the right computational power,

можем сделать схему необходимой вычислительной мощности,

but we can't actually put them together to make something

но мы не может соединить их вместе, чтобы сделать что-нибудь, что

that will actually work and be as adaptive as these systems.

работало бы и адаптировалось подобно этим системам.

So let's try to look at it from a different perspective.

Поэтому давайте посмотрим на это с другой точки зрения.

Let's summon the best designer, the mother of all designers.

Давайте призовем на помощь самого лучшего дизайнера, мать всех дизайнеров:

Let's see what evolution can do for us.

Давайте посмотрим, что может сделать для нас эволюция

So we threw in -- we created a primordial soup

Итак, начали - мы создали первичный бульон

with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.

с множеством частей роботов: планками, моторами, нейронами.

Put them all together, and put all this under kind of natural selection,

Поместим всё это в условия естественного отбора,

under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.

мутации и наград, в зависимости от того, как хорошо они могут двигаться вперёд.

A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.

Очень простое задание, и интересно посмотреть, что же из этого получится.

So if you look, you can see a lot of different machines

Если вы взгляните, то увидите что получилось множество

come out of this. They all move around.

разных машин. Они двигаются,

They all crawl in different ways, and you can see on the right,

ползают в разные стороны, и справа видно,

that we actually made a couple of these things,

что мы на самом деле создали несколько из этих роботов

and they work in reality. These are not very fantastic robots,

и они на самом деле работают. Эти роботы не самые

but they evolved to do exactly what we reward them for:

но они эволюционировали таким образом, что они исполняют именно то, за что мы им даем вознаграждение:

for moving forward. So that was all done in simulation,

способность двигаться вперед. Это все было проделано в условиях симуляции,

but we can also do that on a real machine.

но мы можем проделать это и с реальным роботом.

Here's a physical robot that we actually

вот существующий робот

have a population of brains,

с несколькими мозгами,

competing, or evolving on the machine.

которые соревнуются, или эволюционируют внутри машины.

It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,

Похоже на родео - они все пытаются укротить робота,

and they get rewarded for how fast or how far

и они получают вознаграждение в соответствии с тем, как быстро или как далеко

they can make the machine move forward.

они способны заставить робота двигаться вперед.

And you can see these robots are not ready

И вы видите, что эти роботы

to take over the world yet, but

пока еще не готовы завладеть миром, но

they gradually learn how to move forward,

они постепенно учатся, как двигаться вперед,

and they do this autonomously.

и они это делают автономно.

So in these two examples, we had basically

Итак, эти два примера показали нам

machines that learned how to walk in simulation,

роботов, которые учатся передвигаться в условиях симуляции,

and also machines that learned how to walk in reality.

и роботов, которые учатся передвигаться в реальности.

But I want to show you a different approach,

Но я хочу вам показать другой подход.

and this is this robot over here, which has four legs.

Вот робот с четырьмя ногами

It has eight motors, four on the knees and four on the hip.

и восьмью моторчиками - четыре из которых в "коленях" и четыре на "бедрах".

It has also two tilt sensors that tell the machine

У него также есть 2 сенсорных датчика, сообщающие машине,

which way it's tilting.

куда она отклоняется.

But this machine doesn't know what it looks like.

Но эта машина понятия не имеет, как она выглядит.

You look at it and you see it has four legs,

Вы смотрите на нее и видите, что у нее есть четыре ноги,

the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,

сама же машина не знает, змея она или дерево,

it doesn't have any idea what it looks like,

Она не имеет абсолютно никакого понятия о том, как она выглядит,

but it's going to try to find that out.

но она это попытается выяснить.

Initially, it does some random motion,

Вначале она делает произвольные движения,

and then it tries to figure out what it might look like.

и затем пытается выяснить, как она могла бы выглядеть.

And you're seeing a lot of things passing through its minds,

Как видно, у неё в голове рождается множество идей,

a lot of self-models that try to explain the relationship

множество моделей, которые пытаются объяснить связь

between actuation and sensing. It then tries to do

между посылаемыми сигналами и ощущениями -- а затем она пытается произвести

a second action that creates the most disagreement

следующее действие, которое создаёт наибольшее противоречие

among predictions of these alternative models,

между прогнозами этих альтернативных моделей.

like a scientist in a lab. Then it does that

Прямо как ученый в лаборатории. После этого робот

and tries to explain that, and prune out its self-models.

пытается это объяснить, и изменить модели себя.

This is the last cycle, and you can see it's pretty much

Это последний цикл, и как вы видите, роботу вполне точно

figured out what its self looks like. And once it has a self-model,

удалось выяснить, как он выглядит, и как только у него есть модель самого себя,

it can use that to derive a pattern of locomotion.

он может ее использовать для выяснения способов передвижения.

So what you're seeing here are a couple of machines --

Итак, вы видите здесь двух роботов --

a pattern of locomotion.

точнее два способа передвижения.

We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,

Мы надеялись, что его походка будет напоминать злобного паука,

but instead it created this pretty lame way of moving forward.

но вместо этого, он нашел достаточно хромой способ передвижения.

But when you look at that, you have to remember

Но если вы видите это, вы должны помнить, что

that this machine did not do any physical trials on how to move forward,

эта машина не делала никаких физических упражнений на движение вперёд,

nor did it have a model of itself.

и у неё не было представления о собственном устройстве.

It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,

Она сама догадалась, как она выглядит и как двигаться вперёд,

and then actually tried that out.

а затем на самом деле попробовала это сделать.

(Applause)

(Аплодисменты)

So, we'll move forward to a different idea.

Давайте перейдём к следующей идее.

So that was what happened when we had a couple of --

Вот что происходит, когда у вас есть два --

that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --

вот что происходит, когда у вас есть два -- Ok, Ok, Ok --

(Laughter)

(Смех)

-- they don't like each other. So

-- они друг друг не нравятся. Итак,

there's a different robot.

Вот другой робот.

That's what happened when the robots actually

Вот что происходит, когда роботы

are rewarded for doing something.

награждаются за выполнение каких-то действий.

What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?

А что случается, если вы никак их не стимулируете их, а просто оставляете их самим себе?

So we have these cubes, like the diagram showed here.

Изначально у нас есть кубики, как на этой диаграмме.

The cube can swivel, or flip on its side,

Кубик может скручиваться, поворачиваться на одной из сторон,

and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --

и мы просто смешали 1000 таких кубиков "в суп" --

this is in simulation --and don't reward them for anything,

Это симуляция -- и мы никак их не стимулировали,

we just let them flip. We pump energy into this

просто оставили их сгибаться. Мы подключили энергию

and see what happens in a couple of mutations.

и начали смотреть, что произойдёт через пару мутаций.

So, initially nothing happens, they're just flipping around there.

Вначале, ничего не происходило, они просто сгибались где-то здесь.

But after a very short while, you can see these blue things

Но вскоре, как видите, эти синие штуки

on the right there begin to take over.

справа стали доминировать.

They begin to self-replicate. So in absence of any reward,

Они стали размножаться. Т.е. в отсутствии каких-либо стимулов,

the intrinsic reward is self-replication.

внутренней мотивацией является размножение.

And we've actually built a couple of these,

Мы сделали пару таких роботов,

and this is part of a larger robot made out of these cubes.

и это часть большого робота, сделанного из таких кубиков,

It's an accelerated view, where you can see the robot actually

в ускоренной съёмке, где вы можете наблюдать

carrying out some of its replication process.

робота, занятого процессом размножения.

So you're feeding it with more material -- cubes in this case --

Вы скармливаете ему больше материала -- кубиков в данном случае --

and more energy, and it can make another robot.

и больше энергии, и он делает другого робота.

So of course, this is a very crude machine,

Конечно, это очень грубая машина,

but we're working on a micro-scale version of these,

но мы работаем надо более миниатюрными версиями

and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.

и, надеюсь, кубики засыпаться, как порошок.

OK, so what can we learn? These robots are of course

Итак, что мы узнали? Эти роботы, естественно,

not very useful in themselves, but they might teach us something

не очень полезны сами по себе, но они могут научить нас кое-чему о том,

about how we can build better robots,

как мы можем делать лучших роботов,

and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.

и, возможно, как люди и животные создают модели себя и учатся.

And one of the things that I think is important

Во всём этом, как мне кажется, важно то,

is that we have to get away from this idea

что нам надо отвлечься от идеи

of designing the machines manually,

конструирования роботов вручную

but actually let them evolve and learn, like children,

а наоборот, дать им возможность развиваться и учиться, как детям;

and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.

и пожалуй, именно таким путем мы этого добьёмся. Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)