Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human

14,457 views ・ 2015-07-15

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
Translator: Kanawat Senanan Reviewer: PanaEk Warawit
00:12
I know this is going to sound strange,
1
12539
2819
ผมรู้ว่ามันออกจะฟังดูแปลก
00:15
but I think robots can inspire us to be better humans.
2
15382
4983
แต่ผมคิดว่าหุ่นยนต์ สามารถสร้างแรงบันดาลใจ
ให้เราเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้
ผมโตขึ้นในเมืองเบธเลแฮม รัฐเพนซิลวาเนีย
00:21
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
21245
3094
00:24
the home of Bethlehem Steel.
4
24363
1938
แหล่งกำเนิดเหล็กเบธเลแฮม
00:26
My father was an engineer,
5
26991
2112
พ่อของผมเป็นวิศวกร
ผมเติบโตขึ้นมา โดยมีพ่อคอยสอน
00:29
and when I was growing up, he would teach me how things worked.
6
29127
4319
ว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร
เราสร้างโปรเจคต่างๆ ด้วยกัน
00:33
We would build projects together,
7
33470
2094
00:35
like model rockets and slot cars.
8
35588
2768
เช่นจรวดของเล่น รถแข่งบังคับในราง
00:38
Here's the go-kart that we built together.
9
38732
2908
นี่คือรถโกคาร์ทที่เราสร้างด้วยกัน
และนั่นคือผมที่นั่งหลังพวงมาลัย
00:42
That's me behind the wheel,
10
42208
1744
00:43
with my sister and my best friend at the time.
11
43976
2224
พร้อมด้วยพี่สาวและเพื่อนรักของผมในตอนนั้น
00:47
And one day,
12
47875
1926
แล้ววันหนึ่ง
00:49
he came home, when I was about 10 years old,
13
49825
3083
พ่อกลับบ้าน ตอนนั้นผมอายุ 10 ขวบ
00:52
and at the dinner table, he announced
14
52932
2626
และบนโต๊ะอาหาร เขาก็ประกาศขึ้นว่า
00:55
that for our next project, we were going to build ...
15
55582
3712
โครงการต่อไปของเรา คือการสร้างหุ่นยนต์
00:59
a robot.
16
59318
1150
01:01
A robot.
17
61604
1155
หุ่นยนต์นะครับ
ตอนนั้น ผมตื่นเต้นกับมันมาก
01:03
Now, I was thrilled about this,
18
63120
2063
01:05
because at school, there was a bully named Kevin,
19
65207
3802
เพราะที่โรงเรียน
มีเด็กเกเรคนหนึ่งชื่อเควิน
และเขาชอบแกล้งผม
01:09
and he was picking on me,
20
69033
1889
01:10
because I was the only Jewish kid in class.
21
70946
2390
เพียงเพราะผมเป็นเด็กชาวยิวคนเดียวในห้อง
01:13
So I couldn't wait to get started to work on this,
22
73910
2373
ดังนั้นผมจึงแทบรอไม่ได้ที่จะเริ่มโปรเจคนี้
01:16
so I could introduce Kevin to my robot.
23
76307
2610
เพื่อที่ผมจะให้เควินได้เจอกับเจ้าหุ่นยนต์ของผม (เสียงหัวเราะ)
01:18
(Laughter)
24
78941
1030
01:19
(Robot noises)
25
79995
4243
(เสียงหุ่นยนต์)
01:29
(Laughter)
26
89552
1392
01:30
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
27
90968
3849
แต่นั่นไม่ใช่หุ่นยนต์แบบที่พ่อคิดเอาไว้ในใจ
01:34
(Laughter)
28
94841
1068
01:35
See, he owned a chromium-plating company,
29
95933
3632
คือ เขาเป็นเจ้าของโรงงานชุบโครเมียม
01:39
and they had to move heavy steel parts between tanks of chemicals.
30
99589
5873
และพวกเขาต้องการเคลื่อนย้าย
ชิ้นส่วนเหล็กหนักๆ จากถังน้ำยาเคมีถังหนึ่ง ไปอีกถังหนึ่ง
ดังนั้นพ่อจึงต้องการหุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบนี้
01:45
And so he needed an industrial robot like this,
31
105486
3373
01:48
that could basically do the heavy lifting.
32
108883
2103
เพื่อให้มันยกของหนักๆ ได้
01:51
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
33
111684
3591
แต่พ่อผมก็ไม่ได้หุ่นยนต์แบบที่เขาต้องการเช่นกัน
01:55
He and I worked on it for several years,
34
115870
2430
พ่อและผมสร้างมันหลายปี
01:58
but it was the 1970s, and the technology that was available to amateurs
35
118324
4745
แต่นั่นมันเป็นในช่วงปี 1970
เทคโนโลยีที่พวกมือสมัครเล่นจะใช้ได้
ก็ยังไม่มีในตอนนั้น
02:03
just wasn't there yet.
36
123093
1326
02:05
So Dad continued to do this kind of work by hand.
37
125992
2785
ดังนั้น พ่อจึงต้องทำงานแบบนี้ด้วยมือต่อไปเรื่อยๆ
02:09
And a few years later,
38
129595
1428
และ 2-3 ปีหลังจากนั้น
02:11
he was diagnosed with cancer.
39
131730
1576
เขาถูกตรวจพบว่าเป็นมะเร็ง
02:15
You see,
40
135822
1570
เห็นไหมครับ สิ่งที่หุ่นยนต์ที่เราพยายามสร้าง
02:17
what the robot we were trying to build was telling him
41
137416
2596
ได้บอกแก่พ่อ ไม่ใช่เรื่องเกี่ยวการยกของหนัก
02:20
was not about doing the heavy lifting.
42
140036
2156
02:22
It was a warning
43
142216
1151
แต่มันคือคำเตือนเกี่ยวกับการที่พ่อต้องสัมผัสสารพิษ
02:23
about his exposure to the toxic chemicals.
44
143391
2504
พ่อไม่ได้ตระหนักในตอนนั้น
02:27
He didn't recognize that at the time,
45
147184
2293
02:29
and he contracted leukemia.
46
149501
1686
เขาเป็นลูคิเมีย
02:31
And he died at the age of 45.
47
151827
1892
และตายเมื่ออายุ 45 ปี
ผมเสียใจมาก
02:35
I was devastated by this.
48
155354
1776
02:37
And I never forgot the robot that he and I tried to build.
49
157703
2762
และผมไม่เคยลืมเรื่องหุ่นยนต์ที่พ่อกับผมพยายามสร้าง
02:42
When I was at college, I decided to study engineering, like him.
50
162195
3553
ตอนผมเข้าเรียนมหาลัย ผมตัดสินใจเลือกเรียนวิศวกรรมศาสตร์ เหมือนพ่อ
ผมเรียนที่ คาร์เนกี้ เมลอน (Carnegie Mellon) และได้รับปริญญาเอกในสาขาหุ่นยนต์
02:47
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
51
167081
4548
02:51
I've been studying robots ever since.
52
171653
1909
ผมศึกษาเกี่ยวกับหุ่นยนต์ตั้งแต่นั้นมา
02:54
So what I'd like to tell you about are four robot projects,
53
174721
4595
ดังนั้น สิ่งที่ผมจะเล่าให้คุณฟัง
คือโปรเจคหุ่นยนต์ 4 ตัว
และวิธีที่พวกมันสร้างแรงบันดาลใจให้ผม เป็นมนุษย์ที่ดีขึ้น
02:59
and how they've inspired me to be a better human.
54
179340
3049
03:06
By 1993, I was a young professor at USC,
55
186206
5614
เมื่อปี 1993 ผมเป็นศาสตราจารย์หนุ่มอยู่ที่ USC
03:11
and I was just building up my own robotics lab,
56
191844
2818
และในตอนนั้นผมเพิ่งสร้างห้องปฏิบัติการ หุ่นยนต์ของผมเอง
03:14
and this was the year the World Wide Web came out.
57
194686
3221
และปีนั้นเป็นปีที่ เวิร์ลไวด์เว็บ เปิดตัว
03:18
And I remember my students were the ones who told me about it,
58
198487
2985
ผมจำได้ว่านักเรียนของผม
เป็นคนบอกผมเรื่องนี้
03:21
and we would -- we were just amazed.
59
201496
2317
และเราต่างก็พากันทึ่ง
03:23
We started playing with this, and that afternoon,
60
203837
3383
เราเริ่มเล่นกับมัน และบ่ายวันนั้นเอง
03:27
we realized that we could use this new, universal interface
61
207244
4278
เราก็ตระหนักว่าเราสามารถใช้วิธีเชื่อมต่อสากลแบบใหม่นี้
03:31
to allow anyone in the world to operate the robot in our lab.
62
211546
4428
เพื่อให้ใครก็ตามบนโลก
ควบคุมหุ่นยนต์ในห้องปฏิบัติการของเราได้
ดังนั้น แทนที่จะให้พวกมันต่อสู้ หรือทำงานโรงงานหนักๆ
03:37
So, rather than have it fight or do industrial work,
63
217339
4042
03:42
we decided to build a planter,
64
222413
2530
เราตัดสินใจสร้างสวนดอกไม้
03:44
put the robot into the center of it,
65
224967
1951
เอาหุ่นยนต์ใส่ไว้ตรงกลาง
03:46
and we called it the Telegarden.
66
226942
1678
แล้วเราเรียกมันว่า สวนดอกไม้ทางไกล
03:49
And we had put a camera in the gripper of the hand of the robot,
67
229736
4517
เราติดกล้องไว้กับที่จับบนมือ
ของหุ่นยนต์ และเราเขียนสคริปต์
03:54
and we wrote some special scripts and software,
68
234277
2931
และซอฟท์แวร์พิเศษไว้ ที่ให้ทุกคนบนโลก สามารถเข้ามา
03:57
so that anyone in the world could come in,
69
237232
2034
และด้วยการคลิ้กบนจอภาพ
03:59
and by clicking on the screen,
70
239290
1784
04:01
they could move the robot around and visit the garden.
71
241098
3621
พวกเขาสามารถสั่งให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ไปรอบๆ
และชมสวนดอกไม้ได้
04:05
But we also set up some other software
72
245416
3851
เรายัง ติดตั้งซอฟท์แวร์แวร์อื่นๆ
04:09
that lets you participate and help us water the garden, remotely.
73
249291
3916
ที่ยอมให้คุณเข้าไปมีส่วนร่วม ช่วยเรารดน้ำต้นไม้
จากระยะไกล และถ้าคุณรดน้ำมันเพียงไม่กี่ครั้ง
04:13
And if you watered it a few times,
74
253643
2289
04:15
we'd give you your own seed to plant.
75
255956
2275
เราจะให้เมล็ดพันธุ์กับคุณเพื่อปลูกเอง
04:19
Now, this was an engineering project,
76
259167
3476
นี่เป็นโปรเจคหนึ่ง เป็นโปรเจคทางวิศวกรรม
04:22
and we published some papers on the system design of it,
77
262667
4112
และเราตีพิมพ์งานวิจัยเกี่ยวกับการออกแบบ
การออกแบบระบบ แต่เราก็คิดว่ามัน
04:26
but we also thought of it as an art installation.
78
266803
2645
เป็นศิลปะชิ้นหนึ่งด้วยเช่นกัน
04:30
It was invited, after the first year,
79
270638
2149
หลังจากถูกสร้างขึ้นเพียงปีเดียว มันได้รับการเชิญ
04:32
by the Ars Electronica Museum in Austria,
80
272811
3020
จากพิพิธภัณฑ์ อาร์ส อิเล็คโทรนิคส์ (Ars Electronics Museum) ในออสเตรีย
04:35
to have it installed in their lobby.
81
275855
2822
เพื่อนำไปติดตั้งไว้ในล็อบบี้
ผมภูมิใจที่จะบอกว่ามันยังคงออนไลน์อยู่ที่นั่น
04:39
And I'm happy to say, it remained online there, 24 hours a day,
82
279558
3987
24 ชั่วโมงต่อวัน เป็นเวลาเกือบ 9 ปีมาแล้ว
04:43
for almost nine years.
83
283569
1831
04:46
That robot was operated by more people
84
286369
3775
หุ่นตัวนั้นถูกควบคุมโดยคนจำนวนมาก
04:50
than any other robot in history.
85
290168
1897
กว่าหุ่นยนต์ตัวไหนๆ ในประวัติศาสตร์
04:53
Now, one day,
86
293303
1627
ทีนี้ วันหนึ่ง
04:54
I got a call out of the blue from a student,
87
294954
3348
จู่ๆ ผมก็ได้รับโทรศัพท์
จากนักเรียนคนหนึ่ง
04:59
who asked a very simple but profound question.
88
299211
4158
ผู้ซึ่งถามคำถามง่ายๆ แต่ลึกซื้ง
เขาถามว่า "หุ่นยนต์ตัวนั้นมันมีอยู่จริงๆ หรือเปล่าครับ?"
05:04
He said, "Is the robot real?"
89
304361
2826
05:08
Now, everyone else had assumed it was,
90
308599
2286
ทุกคนคิดเอาเองว่ามันมีอยู่จริง
05:10
and we knew it was, because we were working with it.
91
310909
2516
และเราก็รู้ว่ามันมีอยู่จริงเพราะเราสร้างมันกับมือ
05:13
But I knew what he meant,
92
313449
1398
แต่ผมเข้าใจสิ่งที่เขาถาม
05:14
because it would be possible
93
314871
1442
เพราะมันก็เป็นไปได้ที่จะถ่ายรูปจำนวนมาก
05:16
to take a bunch of pictures of flowers in a garden
94
316337
2785
ของดอกไม้ในสวน แล้วจัดเรียงมัน
05:19
and then, basically, index them in a computer system,
95
319146
3639
ในระบบคอมพิวเตอร์ เพื่อให้มันดูเหมือนว่า
05:22
such that it would appear that there was a real robot,
96
322809
2627
มันมีหุ่นยนต์อยู่ ทั้งที่มันไม่มีจริง
05:25
when there wasn't.
97
325460
1150
05:27
And the more I thought about it,
98
327088
1524
และยิ่งผมคิดเกี่ยวกับคำถามนี้มากเท่าไหร่
05:28
I couldn't think of a good answer for how he could tell the difference.
99
328636
3579
ผมก็ไม่สามารถหาคำตอบที่ดี ว่าเขาจะแยกมันออกได้อย่างไร
นั่นเป็นตอนช่วงที่ผมได้รับเสนอตำแหน่ง
05:32
This was right about the time that I was offered a position
100
332628
2797
ที่เบิร์กลีย์แห่งนี้
05:35
here at Berkeley.
101
335449
1301
05:36
And when I got here,
102
336774
1645
เมื่อผมมาถึง ผมพยามหาตัว ฮิวเบิร์ต ดรายฟัส (Hubert Dreyfus)
05:38
I looked up Hubert Dreyfus,
103
338443
2362
05:40
who's a world-renowned professor of philosophy,
104
340829
2927
ผู้ซึ่งเป็นศาสตราจารย์ด้านปรัชญาชื่อก้องโลก
05:44
And I talked with him about this and he said,
105
344582
2730
ผมเล่าให้เขาฟังเกี่ยวกับเรื่องนี้ และเขาพูดว่า
"นี่คือหนึ่งในปัญหาหลัก ที่เก่าแก่ที่สุด
05:47
"This is one of the oldest and most central problems in philosophy.
106
347336
4102
ในวิชาปรัชญา มันย้อนไปถึงสมัยของกลุ่มวิมตินิยม (Skeptics),
05:51
It goes back to the Skeptics and up through Descartes.
107
351462
4017
จนถึงสมัย เดอคาร์ท (Descartes)
05:55
It's the issue of epistemology,
108
355503
3182
นี่คือปัญหาในสาขาญาณวิทยา
05:58
the study of how do we know that something is true."
109
358709
2868
การศึกษาว่าเราจะรู้ได้อย่างไรว่าบางอย่างมีอยู่จริง"
06:02
So he and I started working together,
110
362625
2000
ดังนั้น เขาและผมจึงเริ่มร่วมงานกัน
06:04
and we coined a new term: "telepistemology,"
111
364649
2871
เราตั้งศัพท์ใหม่ โทรญาณวิทยา (telepistemology)
การศึกษาของความรู้จากระยะไกล
06:08
the study of knowledge at a distance.
112
368757
2136
06:11
We invited leading artists, engineers and philosophers
113
371303
4491
เราได้เชิญศิลปิน วิศวกร
และนักปราชญ์ชั้นนำ มาเพื่อเขียนเรียงความเกี่ยวกับสิ่งนี้
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
และผลที่ได้ ถูกรวบรวมไว้ในหนังสือเล่มนี้
จากสำนักพิมพ์ MIT
06:21
So thanks to this student,
116
381959
2096
ดังนั้น ต้องขอบคุณนักเรียนคนนั้นที่สงสัย
06:24
who questioned what everyone else had assumed to be true,
117
384079
3319
ในสิ่งที่คนอื่นๆ ทึกทักเอาเองว่าเป็นจริง
06:27
this project taught me an important lesson about life,
118
387422
3977
โปรเจคนี้สอนผมบทเรียนสำคัญเกี่ยวกับชีวิต
06:31
which is to always question assumptions.
119
391423
2987
ซึ่งก็คือ จงสงสัยสมมุติฐานทั้งหลาย
06:35
Now, the second project I'll tell you about
120
395807
2176
โปรเจคที่สองที่ผมจะเล่าให้คุณฟัง
06:38
grew out of the Telegarden.
121
398007
1992
เกิดขึ้นมาจาก สวนดอกไม้ทางไกล
06:40
As it was operating, my students and I were very interested
122
400023
2821
ในขณะที่มันกำลังทำงานอยู่ นักเรียนของผมและตัวผมนั้นสนใจ
06:42
in how people were interacting with each other,
123
402868
2341
ว่าผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร
06:45
and what they were doing with the garden.
124
405233
2057
และพวกเขาทำอะไรกับสวนดอกไม้
เราจึงเริ่มคิดว่า ถ้าหุ่นยนต์สามารถออกจาก
06:47
So we started thinking:
125
407314
1151
06:48
what if the robot could leave the garden
126
408489
1968
สวนดอกไม้ แล้วออกไปยัง
06:50
and go out into some other interesting environment?
127
410481
2814
สภาวะแวดล้อมอื่นๆ ที่น่าสนใจยิ่งขึ้นล่ะ?
06:53
Like, for example, what if it could go to a dinner party
128
413319
2741
เช่น ถ้ามันเข้าไปในงานเลี้ยงอาหารเย็น
ที่ทำเนียบขาวล่ะ? (เสียงหัวเราะ)
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
เพราะตอนนั้นเราสนใจในเรื่องการออกแบบระบบ
07:03
and the user interface than in the hardware,
132
423994
2943
และการติดต่อกับผู้ใช้มากกว่าในเรื่องฮาร์ดแวร์
07:06
we decided that,
133
426961
1151
เราตัดสินใจกันว่า
07:08
rather than have a robot replace the human to go to the party,
134
428136
4487
แทนที่จะให้หุ่นยนต์แทนตัวมนุษย์เพื่อไปงานปาร์ตี้
07:12
we'd have a human replace the robot.
135
432647
2230
เราจะให้มนุษย์ทำหน้าที่แทนหุ่นยนต์
07:15
We called it the Tele-Actor.
136
435679
1460
เราเรียกมันว่า นักแสดงทางไกล
07:17
We got a human,
137
437978
2008
เราให้มนุษย์
07:20
someone who's very outgoing and gregarious,
138
440010
3108
ใครบางคนที่ชอบสังสรรค์ และชอบเข้าสังคม
07:23
and she was outfitted with a helmet with various equipment,
139
443142
4255
และเธอถูกให้สวมชุดที่มีหมวก
ที่ติดตั้งเครื่องมือหลายชนิด กล้อง ไมโครโฟน
07:27
cameras and microphones,
140
447421
1284
07:28
and then a backpack with wireless Internet connection.
141
448729
3065
และเป้หลังที่มีการเชื่อมต่อสัญญาณอินเตอร์เนตไร้สาย
07:32
And the idea was that she could go
142
452882
2144
แนวคิดก็คือ เธอจะไปยังสภาพแวดล้อมที่น่าสนใจและห่างไกล
07:35
into a remote and interesting environment,
143
455050
2450
และจากนั้น โดยผ่านทางอินเตอร์เนต
07:37
and then over the Internet,
144
457524
2017
07:39
people could experience what she was experiencing.
145
459565
2592
ผู้คนสามารถได้รับประสบการณ์เช่นเดียวกับที่เธอได้รับ
07:42
So they could see what she was seeing,
146
462736
2971
พวกเขาจะได้เห็นสิ่งที่เธอเห็น
07:45
but then, more importantly, they could participate,
147
465731
3283
แต่ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น คือ พวกเขาจะได้มีส่วนร่วม
07:49
by interacting with each other and coming up with ideas
148
469038
4750
โดยการมีปฏิสัมพันธ์กัน
และเสนอความเห็นว่าเธอควรจะทำอะไรต่อไป
07:53
about what she should do next and where she should go,
149
473812
3969
และเธอควรจะไปไหน
07:57
and then conveying those to the Tele-Actor.
150
477805
2206
และสื่อสารสิ่งเหล่านั้นไปยังนักแสดงทางไกล
08:01
So we got a chance to take the Tele-Actor
151
481069
2421
เรามีโอกาสที่จะนำนักแสดงทางไกล
08:03
to the Webby Awards in San Francisco.
152
483514
2808
ไปยังงานประกาศรางวัลเว็บบี (Webby Awards) ในซานฟรานซิสโก
08:07
And that year, Sam Donaldson was the host.
153
487129
3240
และในปีนั้น แซม โดแนลสัน (Sam Donaldson) ได้เป็นพิธีกร
ก่อนที่ม่านจะเปิดขึ้น ผมมีเวลา 30 วินาที
08:12
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
154
492290
2690
เพื่ออธิบายให้คุณโดแนลสันฟังว่าเราจะทำอะไร
08:15
to explain to Mr. Donaldson what we were going to do.
155
495004
3742
และผมกล่าวว่า " นักแสดงทางไกล
08:20
And I said, "The Tele-Actor is going to be joining you onstage.
156
500119
3517
กำลังจะเป็นพิธีกรคู่กับคุณบนเวที
08:23
This is a new experimental project,
157
503660
2354
และนี่เป็นโปรเจคการทดลองใหม่
และผู้คนจำนวนมากกำลังดูเธออยู่บนหน้าจอ
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
และเธอมีกล้อง
มีไมโครโฟน และหูฟังอยู่ในหู
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
และผู้คนจำนวนมาก จะให้คำแนะนำ
ว่าเธอควรทำอะไรต่อไป ผ่านทางระบบเครือข่าย"
08:36
about what to do next."
162
516123
1158
และเขากล่าวว่า "เดี๋ยวก่อนนะ
08:37
And he said, "Wait a second.
163
517305
1395
08:39
That's what I do."
164
519806
1173
นั่นเหมือนงานของผมเลยนี่" (เสียงหัวเราะ)
08:41
(Laughter)
165
521003
4977
08:46
So he loved the concept,
166
526004
1872
เขาชอบแนวคิดนี้
08:47
and when the Tele-Actor walked onstage, she walked right up to him,
167
527900
4253
และเมื่อนักแสดงระยะไกลเดินขึ้นสู่เวที
เธอเดินตรงไปหาเขา และเธอจูบเขานานทีเดียว
08:52
and she gave him a big kiss right on the lips.
168
532177
2459
บนริมฝีปากเสียด้วย (เสียงหัวเราะ)
08:54
(Laughter)
169
534660
1952
08:56
We were totally surprised -- we had no idea that would happen.
170
536636
2922
พวกเราประหลาดใจมาก
เราไม่คิดว่าสิ่งนี้จะเกิดขึ้น
08:59
And he was great, he just gave her a big hug in return,
171
539582
2618
และเขาตอบสนองได้ดีมาก เขากอดเธอครั้งใหญ่เป็นการตอบแทน
09:02
and it worked out great.
172
542224
1657
และมันออกมาดูดีมาก
09:03
But that night, as we were packing up,
173
543905
2040
แต่คืนนั้น ระหว่างที่เรากำลังเก็บของกลับ
09:05
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors decide
174
545969
4555
ผมถามนักแสดงทางไกล ว่าเหล่าผู้กำกับทางไกล
ตัดสินใจกันอย่างไรว่าจะให้เธอจูบ แซม โดแนลสัน
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
และเธอกล่าวว่า พวกเขาไม่ได้บอกให้ทำ
09:17
She said, when she was just about to walk onstage,
177
557274
2618
เธอเล่าว่า ตอนที่เธอกำลังจะก้าวขึ้นเวที
09:19
the Tele-Directors still were trying to agree on what to do,
178
559916
2974
เหล่าผู้กำกับทางไกลยังมัวแต่เถียงกันอยู่ว่าจะให้ทำอะไร
09:22
and so she just walked onstage and did what felt most natural.
179
562914
3100
ดังนั้นเธอเลยเดินขึ้นบนเวลาแล้วทำ
ในสิ่งที่รู้สึกเป็นธรรมชาติมากที่สุด (เสียงหัวเราะ)
09:26
(Laughter)
180
566038
4514
09:30
So, the success of the Tele-Actor that night
181
570576
3092
ดังนั้น ความสำเร็จของนักแสดงทางไกลคืนนั้น
09:33
was due to the fact that she was a wonderful actor.
182
573692
4253
เป็นเพราะเธอเป็นนักแสดงที่ยอดเยี่ยม
09:37
She knew when to trust her instincts.
183
577969
2429
เธอรู้ว่าเมื่อไหร่ควรเชื่อสัญชาตญาณ
09:40
And so that project taught me another lesson about life,
184
580422
3929
และโปรเจคนั้นสอนผมบทเรียนชีวิตอีกบทหนึ่ง
09:44
which is that, when in doubt, improvise.
185
584375
3647
ซึ่งก็คือ ถ้าคุณกำลังลังเล ให้ด้นสด (เสียงหัวเราะ)
09:48
(Laughter)
186
588046
1666
09:50
Now, the third project grew out of my experience
187
590664
4919
ทีนี้ โปรเจคที่สาม ผุดขึ้นจาก
ประสบการณ์ของผม เมื่อตอนที่พ่ออยู่ในโรงพยาบาล
09:55
when my father was in the hospital.
188
595607
1849
เขาได้รับการรักษา
09:59
He was undergoing a treatment -- chemotherapy treatments --
189
599284
3353
โดยเคมีบำบัด และมีการรักษาที่เกี่ยวเนื่องด้วย
10:02
and there's a related treatment called brachytherapy,
190
602661
4270
ซึ่งเรียกว่า การฝังแร่กัมมันตรังสี ซึ่งเม็ดกัมมันตรังสีเล็กๆ
10:06
where tiny, radioactive seeds are placed into the body
191
606955
3788
จะถูกนำไปฝังไว้ในร่างกายเพื่อรักษาเนื้อร้าย
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
และวิธีทำก็คือ
10:15
is that surgeons insert needles into the body
194
615867
4367
ศัลยแพทย์แทงเข็มหลายๆ เข็มเข้าไปในร่างกาย
10:20
to deliver the seeds.
195
620258
1315
เพื่อฉีดเม็ดกัมมันตรังสีเข้าไป
10:21
And all these needles are inserted in parallel.
196
621974
3698
และเข็มเหล่านี้ แทงเข้าไปในทิศทางขนานกัน
10:26
So it's very common that some of the needles penetrate sensitive organs.
197
626445
5393
ดังนั้น มันเป็นปกติ ถ้าเข็มบางเล่ม
จะแทงไปโดนอวัยวะสำคัญ และผลที่ตามมาคือ
10:32
And as a result, the needles damage these organs, cause damage,
198
632635
6973
เข็มทำลายอวัยวะเหล่านั้น ซึ่งสร้างความเสียหาย
10:39
which leads to trauma and side effects.
199
639632
2409
และนำไปสู่การบาดเจ็บและสร้างผลข้างเคียง
10:42
So my students and I wondered:
200
642581
1644
ดังนั้น นักเรียนของผมและตัวผม จึงคิดกันว่า
10:44
what if we could modify the system,
201
644249
4522
ถ้าเราปรับปรุงระบบ
10:48
so that the needles could come in at different angles?
202
648795
2625
เพื่อให้เหล่าเข็มทิ่มมาจากหลายๆ ทิศทางหล่ะ?
10:52
So we simulated this;
203
652395
1843
ดังนั้น เราจำลองสิ่งนี้ และพัฒนา
10:54
we developed some optimization algorithms and we simulated this.
204
654262
3445
ระเบียบวิธีคิดที่หาทางที่ให้ผลดีที่สุด และเราจำลองมัน
10:57
And we were able to show
205
657731
1151
เราสามารถแสดงให้เห็นได้ว่า เราสามารถเลี่ยง
10:58
that we are able to avoid the delicate organs,
206
658906
2562
อวัยวะที่ละเอียดอ่อน และยังครอบคลุม
11:01
and yet still achieve the coverage of the tumors with the radiation.
207
661492
5053
เนื้องอกไว้ด้วยรังสีได้ครบถ้วน
11:07
So now, we're working with doctors at UCSF
208
667313
3474
ดังนั้น เราจึงทำงานร่วมกับเหล่าแพทย์ที่ UCSF
11:10
and engineers at Johns Hopkins,
209
670811
2267
และวิศวกรที่ จอห์น ฮอปกินส์ (John Hopkins)
11:13
and we're building a robot that has a number of --
210
673102
3962
เรากำลังสร้างหุ่นยนต์ที่
11:17
it's a specialized design with different joints
211
677088
2599
ออกแบบมาเป็นพิเศษ และมีข้อต่อจำนวนมาก ที่ทำให้
11:19
that can allow the needles to come in at an infinite variety of angles.
212
679711
4323
เข็มสามารถแทงเข้าไปในแง่มุมต่างๆ กันไม่จำกัด
11:24
And as you can see here, they can avoid delicate organs
213
684483
3722
และคุณจะเห็นได้ว่า เหล่าเข็มสามารถเลี่ยงอวัยวะสำคัญ
และยังไปถึงจุดหมายที่ต้องการไปได้
11:28
and still reach the targets they're aiming for.
214
688229
2664
ดังนั้น โดยการตั้งข้อสงสัยสมมุติฐานที่ว่า เข็มทั้งหมด
11:32
So, by questioning this assumption that all the needles have to be parallel,
215
692019
4985
ต้องขนานกัน โปรเจคนี้สอนผม
11:37
this project also taught me an important lesson:
216
697028
2626
ถึงบทเรียนสำคัญว่า
11:40
When in doubt, when your path is blocked, pivot.
217
700114
4755
เมื่อเส้นทางของคุณถูกขวางกั้น จงหักมุม
11:45
And the last project also has to do with medical robotics.
218
705797
3840
และโปรเจคสุดท้ายก็เกี่ยวกับหุ่นยนต์ด้านการแพทย์เช่นกันครับ
11:50
And this is something that's grown out of a system
219
710187
3570
นี่คือสิ่งที่ต่อยอดมาจากระบบที่มีชื่อว่า
11:53
called the da Vinci surgical robot.
220
713781
3348
หุ่นยนต์ผ่าตัด ดาวินชี
11:57
And this is a commercially available device.
221
717866
2444
และนี่เป็นอุปกรณ์ที่จำหน่ายเชิงพาณิชย์แล้ว
12:00
It's being used in over 2,000 hospitals around the world.
222
720334
2973
มันถูกใช้ในโรงพยาบาลกว่า 2000 แห่งทั่วโลก
แนวคิดคือมันสามารถให้ศัลยแพทย์
12:04
The idea is it allows the surgeon to operate comfortably
223
724013
4373
ผ่าตัดอย่างสบายในสภาพแวดล้อมของเขา
12:08
in his own coordinate frame.
224
728410
1777
แต่หน้าที่ย่อยๆ อื่นๆ ในการผ่าตัด
12:12
Many of the subtasks in surgery are very routine and tedious, like suturing,
225
732762
5769
เป็นหน้าที่ซ้ำๆ ที่น่าเบื่อ เช่น การเย็บแผล
12:18
and currently, all of these are performed
226
738555
2267
และในปัจจุบันนี้ ทุกอย่างถูกทำ
12:20
under the specific and immediate control of the surgeon.
227
740846
3867
ภายใต้การควบคุมอย่างใกล้ชิดของศัลยแพทย์
12:25
So the surgeon becomes fatigued over time.
228
745374
2268
ดังนั้นศัลยแพทย์จึงเกิดความล้าในระยะยาว
เราจึงคิดว่า
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
ถ้าเราตั้งโปรแกรมให้หุ่นยนต์
ทำงานยิบย่อยเหล่านี้แทนหล่ะ
12:33
and thereby free the surgeon
231
753941
1381
และนั่นจะช่วยให้ศัลยแพทย์สามารถมีสมาธิ
12:35
to focus on the more complicated parts of the surgery,
232
755346
3235
กับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในการผ่าตัดได้
12:38
and also cut down on the time that the surgery would take
233
758605
2800
และจะช่วยร่นเวลาการผ่าตัดให้สั้นลง
12:41
if we could get the robot to do them a little bit faster?
234
761429
2839
ถ้าเราทำให้หุ่นยนต์ทำงานเหล่านี้ให้เร็วยิ่งขึ้น
12:44
Now, it's hard to program a robot to do delicate things like this.
235
764958
3422
ทีนี้ มันยากที่จะโปรแกรมหุ่นยนต์ให้ทำงานละเอียดแบบนี้
แต่เพื่อนร่วมงานของผม ปีเตอร์ แอบบีล (Pieter Abbeel)
12:48
But it turns out my colleague Pieter Abbeel, who's here at Berkeley,
236
768943
4206
ซึ่งอยู่ที่เบิร์กลีย์ ได้พัฒนา
12:53
has developed a new set of techniques for teaching robots from example.
237
773173
5480
เทคนิคใหม่สำหรับสอนหุ่นยนต์ให้เรียนตามตัวอย่าง
12:59
So he's gotten robots to fly helicopters,
238
779170
2743
เขาสอนหุ่นยนต์ให้ขับเฮลิคอปเตอร์
13:01
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
239
781937
3254
และทำท่าผาดแผลงได้อย่างงดงาม และน่าเหลือเชื่อ
13:05
by watching human experts fly them.
240
785215
1967
โดยการดูการบินของคนเก่งๆ
ดังนั้น เราจึงเอาหุ่นยนต์แบบนี้มาตัวหนึ่ง
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
เราร่วมงานกับปีเตอร์และนักเรียนของเขา
13:12
And we asked a surgeon to perform a task --
243
792646
4180
และเราขอให้ศัลยแพทย์
ทำงานสักอย่าง ด้วยหุ่นยนต์
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
สิ่งที่เราทำคือ เราขอให้ศัลยแพทย์
ทำงานสักอย่าง ด้วยหุ่นยนต์
13:22
and we record the motions of the robot.
246
802985
2036
แล้วเราก็บันทึกการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์
13:25
So here's an example.
247
805045
1426
นี่เป็นตัวอย่างครับ ผมจะใช้รูปเลขแปด
13:26
I'll use tracing out a figure eight as an example.
248
806495
3121
การเขียนเส้นทางเป็นรูปเลขแปด เป็นตัวอย่าง
มันออกหน้าตาเป็นอย่างนี้ครับ เมื่อหุ่นยนต์
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
นี่คือหน้าตาเส้นทางของหุ่นยนต์
สามตัวอย่างนั่น
13:36
Now, those are much better than what a novice like me could do,
251
816920
4136
นี่มันดีกว่าการให้มือใหม่
อย่างผมทำ แต่มันยังสั่น และไม่แม่น
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
ดังนั้นเราจึงบันทึกข้อมูลตัวอย่างเหล่านี้
แล้วก็ค่อยๆ ดูในแต่ละขั้นตอน
13:46
and then go through a sequence of steps.
254
826763
2861
ขั้นแรก เราใช้เทคนิคที่เรียกว่า ไดนามิกไทม์วอร์ปปิง
13:50
First, we use a technique called dynamic time warping
255
830278
3126
13:53
from speech recognition.
256
833428
1490
จากสาขาด้านการรู้จำเสียงพูด และนี่ทำให้เรา
13:54
And this allows us to temporally align all of the examples.
257
834942
3337
สามารถจัดเรียงทุกตัวอย่างได้
13:58
And then we apply Kalman filtering, a technique from control theory,
258
838918
5202
และจากนั้นเราใช้ตัวกรองคาลแมน (Kalman filter)
เทคนิคจากทฤษฎีการควบคุม ที่ทำให้
14:04
that allows us to statistically analyze all the noise
259
844144
2969
เราวิเคราะห์สัญญาณรบกวนได้ในทางสถิติ
และคัดเอาเฉพาะทางเดินที่ต้องการที่รวมอยู่ในนั้นออกมา
14:07
and extract the desired trajectory that underlies them.
260
847137
4122
14:13
Now we take those human demonstrations --
261
853283
2550
ทีนี้ สิ่งที่เราทำคือ เราเอา
14:15
they're all noisy and imperfect --
262
855857
1675
การสาธิตจากมนุษย์หลายๆ ครั้ง ซึ่งเต็มไปด้วยสัญญาณรบกวน และความไม่สมบูรณ์
14:17
and we extract from them an inferred task trajectory
263
857556
2598
เราดึงเฉพาะส่วนที่เป็นทางเดินที่เราต้องการ
14:20
and control sequence for the robot.
264
860178
2526
และส่วนที่ใช้ในการควบคุม สำหรับหุ่นยนต์
14:23
We then execute that on the robot,
265
863181
2316
และเราสั่งให้หุ่นยนต์ทำงาน
14:25
we observe what happens,
266
865521
2025
เราสังเกตสิ่งที่เกิดขึ้น
14:27
then we adjust the controls,
267
867570
1357
จากนั้นก็ปรับตัวควบคุมต่างๆ ด้วยเทคนิค
14:28
using a sequence of techniques called iterative learning.
268
868951
2796
ที่เรียกว่าการควบคุมแบบเรียนรู้ซ้ำ
14:33
Then what we do is we increase the velocity a little bit.
269
873129
3409
จากนั้น เราเพิ่มความเร็วขึ้นอีกเล็กน้อย
14:37
We observe the results, adjust the controls again,
270
877244
3135
เราสังเกตผล และปรับแต่งตัวควบคุมอีกที
แล้วก็สังเกตสิ่งที่เกิดขึ้น
14:41
and observe what happens.
271
881340
1772
14:43
And we go through this several rounds.
272
883136
2167
เราทำแบบนี้หลายๆ รอบ
14:45
And here's the result.
273
885327
1181
และนี่คือผลที่ได้
14:46
That's the inferred task trajectory,
274
886968
1738
นั่นคือเส้นทางเดินที่ต้องการ
14:48
and here's the robot moving at the speed of the human.
275
888730
3221
นี่คือหุ่นยนต์กำลังเคลื่อนไหวด้วยความเร็วของมนุษย์
14:51
Here's four times the speed of the human.
276
891975
2105
และนี่คือที่ความเร็ว 4 เท่าของมนุษย์
14:54
Here's seven times.
277
894477
1484
นี่คือ ที่ความเร็ว 7 เท่า
14:57
And here's the robot operating at 10 times the speed of the human.
278
897004
4825
และนี่ คือหุ่นยนต์ทำงานที่ความเร็ว 10 เท่า
ของมนุษย์
15:02
So we're able to get a robot to perform a delicate task
279
902762
2901
เราสามารถทำให้หุ่นยนต์ทำงานละเอียดอ่อน
15:05
like a surgical subtask,
280
905687
2886
ดังเช่นงานย่อยๆ ในการผ่าตัด
15:09
at 10 times the speed of a human.
281
909081
1881
ที่ความเร็ว 10 เท่าของมนุษย์
15:12
So this project also,
282
912185
2260
โปรเจคนี้ เนื่องจากมันเกี่ยวข้องกับการฝึกฝน
15:14
because of its involved practicing and learning,
283
914469
2525
และเรียนรู้ ที่จะทำบางอย่าง ครั้งแล้วครั้งเล่า
15:17
doing something over and over again,
284
917018
1762
15:18
this project also has a lesson, which is:
285
918804
2577
โปรเจคนี้ก็ให้บทเรียนบทหนึ่ง นั่นก็คือ
15:21
if you want to do something well,
286
921405
2404
ถ้าคุณอยากทำอะไรให้เก่งๆ
ไม่มีอะไรดีกว่าการฝึก ฝึก และฝึก
15:25
there's no substitute for practice, practice, practice.
287
925084
4440
นี่คือสี่บทเรียนที่ผมได้เรียนรู้
15:33
So these are four of the lessons that I've learned from robots
288
933186
3487
จากหุ่นยนต์ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา
15:36
over the years.
289
936697
1298
และสาขาด้านหุ่นยนต์ ได้พัฒนามาขึ้นมาก
15:39
And the field of robotics has gotten much better over time.
290
939312
5507
ตลอดเวลาที่ผ่านมา
15:46
Nowadays, high school students can build robots,
291
946319
2276
ทุกวันนี้ นักเรียนม.ปลาย สามารถสร้างหุ่นยนต์
15:48
like the industrial robot my dad and I tried to build.
292
948619
2884
เช่นเดียวกับหุ่นต์ในอุตสาหกรรมที่พ่อและผมพยายามจะสร้าง
15:52
But, it's very -- now ...
293
952675
2770
และตอนนี้ ผมมีลูกสาวคนหนึ่ง
15:55
And now, I have a daughter,
294
955954
3301
15:59
named Odessa.
295
959857
1157
ชื่อ โอเดสซา
16:01
She's eight years old.
296
961673
1253
เธออายุ 8 ขวบแล้ว
16:03
And she likes robots, too.
297
963682
1649
และเธอชอบหุ่นยนต์เสียด้วย
16:05
Maybe it runs in the family.
298
965970
1396
บางทีมันอาจเป็นพันธุกรรมนะครับ (เสียงหัวเราะ)
16:07
(Laughter)
299
967390
1240
16:08
I wish she could meet my dad.
300
968654
2095
ผมอยากให้เธอได้เจอกับพ่อของผม
16:12
And now I get to teach her how things work,
301
972303
2740
ตอนนี้ผมมีโอกาสสอนให้เธอรู้ว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร
16:15
and we get to build projects together.
302
975067
2230
เราได้ทำโปรเจคต่างๆ ร่วมกัน และผมก็อยากรู้ว่า
16:17
And I wonder what kind of lessons she'll learn from them.
303
977321
3206
เธอจะได้บทเรียนอะไรจากโปรเจคเหล่านี้บ้าง
16:22
Robots are the most human of our machines.
304
982147
4007
หุ่นยนต์ คือสิ่งที่ใกล้เคียงมนุษย์มากที่สุด
ท่ามกลางเครื่องจักรที่เราสร้างขึ้น
16:26
They can't solve all of the world's problems,
305
986983
2954
มันไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างบนโลกนี้
16:29
but I think they have something important to teach us.
306
989961
3523
แต่ผมคิดว่ามันมีบางสิ่งที่สำคัญที่สอนเรา
16:34
I invite all of you
307
994276
2001
ผมขอเชิญทุกท่านให้ลองคิดเกี่ยวกับนวัตกรรมต่างๆ
16:36
to think about the innovations that you're interested in,
308
996301
3578
ที่คุณสนใจ
16:40
the machines that you wish for.
309
1000712
2243
จักรกลที่คุณอยากได้
16:43
And think about what they might be telling you.
310
1003660
2607
และลองคิดว่ามันจะสอนอะไรแก่คุณ
เพราะผมมีลางสังหรณ์ว่า
16:47
Because I have a hunch that many of our technological innovations,
311
1007211
3745
หลายนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี
16:50
the devices we dream about,
312
1010980
1671
อุปกรณ์ที่เราฝันถึง
จะสร้างแรงบันดาลใจให้เราเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้
16:54
can inspire us to be better humans.
313
1014166
2849
16:57
Thank you.
314
1017984
1151
ขอบคุณครับ (เสียงปรบมือ)
16:59
(Applause)
315
1019159
1912
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7