Self-Assembling Robots and the Potential of Artificial Evolution | Emma Hart | TED

Çeviri: Emre Can Ercan Gözden geçirme: Figen Ergürbüz

Imagine a scientist

Coğrafi yapısını hiç bilmediği

who wants to send a robot to explore in a faraway place,

yaşama elverişsiz uzak bir gezegene bir robot göndermek isteyen

a place whose geography might be completely unknown

bir bilim insanını

and perhaps inhospitable.

aklınızda canlandırın.

Now imagine that instead of first designing that robot

Şimdi onun bu robotu tasarlayıp başarılı olacağını umarak

and sending it off in the hope that it might be suitable,

gezegene yollamak yerine, robot üretebilen ve gezegen koşullarının

instead, she sends a robot-producing technology

nasıl bir robot gerektirdiğini anlayarak

that figures out what kind of robot is needed once it arrives,

onu kendi başına üretip

builds it and then enables it to continue to evolve

çevresine adapte olacak şekilde evrimleşmesine imkân tanıdığını

to adapt to its new surroundings.

hayal edin.

It’s exactly what my collaborators and I are working on:

Bu, bizim şu an üzerinde çalıştığımız teknolojinin ta kendisi.

a radical new technology which enables robots to be created,

Uzun zaman dilimleri boyunca çoğalıp evrimleşebilen robotların

reproduce and evolve over long periods of time,

üretilmesini sağlayan robot tasarım ve üretimini

a technology where robot design and fabrication becomes a task

insanların değil de makinelerin üstlendiği

for machines rather than humans.

radikal ve yeni bir teknoloji bu.

Robots are already all around us, in factories, in hospitals, in our home.

Robotlar bugün zaten hayatımızda. Fabrikalar, hastaneler ve evlerimizde.

But from an engineer's perspective,

Mühendis perspektifinden

designing a shelf-stacking robot or a Roomba to clean our home

baktığımız zaman raf düzenleyen ya da ev temizleyen bir robot üretmek

is relatively straightforward.

gayet basit.

We know exactly what they need to do,

Yapılacak şeyleri kesin olarak bilir

and we can imagine the kind of situations they might find themselves in.

ve potansiyel kullanım örneklerini aklınızda canlandırabilirsiniz.

So we design with this in mind.

Tasarım sürecinde bunlar önemlidir.

But what if we want to send that robot to operate

Peki bu robotu hakkında fazla bir şey bilmediğimiz

in a place that we have little or even no knowledge about?

bir yere göndermek istediğimizde ne olur?

For example, cleaning up legacy waste inside a nuclear reactor

Ya da insanlar için güvenli olmayan bir nükleer reaktörün içindeki

where it's unsafe to send humans,

radyoaktif atıkları temizlenmeye,

mining for minerals deep in a trench at the bottom of the ocean,

okyanusun derinlerinden mineral çıkarmaya veya uzak bir asteroidi

or exploring a faraway asteroid.

keşfetmeye gönderdiğimizde?

How frustrating would it be if the human-designed robot,

Asteoride varması yıllar süren insan-tasarımı robotun

that had taken years to get to the asteroid

örnek toplamak için delik açması

suddenly found it needed to drill a hole

ya da bir uçuruma tırmanması gerektiğini anlasaydı

to collect a sample or clamber up a cliff

ve gerekli aletleri veya hareket kabiliyetini taşımasaydı

but it didn't have the right tools

bu ne kadar sinir bozucu

or the right means of locomotion to do so?

bir durum olurdu.

If instead we had a technology

Bunun yerine robotların, içinde yaşayıp çalışacakları

that enabled the robots to be designed and optimized in situ,

ortamlarda tasarlanmasını ve uyarlanmasını sağlayan

in the environment in which they need to live and work,

bir teknolojimiz olsaydı

then we could potentially save years of wasted effort

yıllar süren çabaları harcanmaktan kurtarmak

and produce robots that are uniquely adapted

ve çevrelerine özgün bir biçimde uyarlanan

to the environments that they find themselves in.

robotlar üretmek mümkün olurdu.

So to realize this technology, we've been turning to nature for help.

Bu teknolojiyi hayata geçirmek için Doğa Ana’dan ilham almaya çalıştık.

All around us,

Etrafımızda

we see examples of biological species

belli bir çevrede gelişmelerini sağlayan

that have evolved smart adaptations

zeki uyarlamalar sergileyerek evrimleşmiş

that enable them to thrive in a given environment.

bir sürü biyolojik tür örneği bulunuyor.

For example, in the Cuban rainforest,

Mesela Küba’daki yağmur ormanlarında

we find vines that have evolved leaves

yaprakları insan-tasarımı uydu çanaklarına

that are shaped like human-designed satellite dishes.

benzeyecek şekilde evrimleşmiş sarılgan bitkiler var.

These leaves direct bats to their flowers

Bu yapraklar yarasaların yaydıkları

by amplifying the signals that the bats send out,

sinyallerin şiddetini arttırarak onları kendilerine çeker

therefore, improving pollination.

ve böylece tozlaşma oranını arttırırlar.

What if we could create an artificial version of evolution

Robotların biyolojik organizmalar olarak buna benzer bir biçimde

that would enable robots to evolve in a similar manner

evrimleşmesine izin verecek yapay bir evrim yaratabilseydik

as biological organisms?

acaba nasıl olurdu?

I'm not talking about biomimicry,

Burada doğada görüleni

a technology which simply copies what's observed in nature.

kopyalamaktan ibaret olan biyotakilitten söz etmiyorum.

What we're hoping to harness is the creativity of evolution,

Bunun yerine evrimin yaratıcılığını, Dünya’da eşi benzeri bulunmayan

to discover designs that are not observed here on Earth,

ve insan mühendislerin düşünemeyeceği

the human engineer might not have thought of

tasarımlar elde etmeyi

or even be capable of conceiving.

umuyoruz.

In theory,

Teoride

this evolutionary design technology could operate completely autonomously

bu evrimsel tasarım teknolojisi uzak bir yerde tamamen otonom şekilde

in a faraway place.

kullanılabilir.

But equally it could be guided by humans.

İnsanlar da ona kılavuzluk edebilir.

Just as we breed plants for qualities such as drought resistance or taste,

Bitkileri nasıl kurağa dayanıklılıkları veya tatları için yetiştiriyorsak

the human robot breeder could guide artificial evolution to producing robots

robot yetiştiricisi de yapay evrimi belirli özelliklere sahip robotlar

with specific qualities.

üretecek şekilde yönlendirebilir.

For example,

Mesela

the ability to squeeze through a narrow gap

dar bir açıklıktan geçebilme ya da düşük enerjiyle çalışma

or perhaps operate at low energy.

gibi özellikler.

This idea of artificial evolution imitating biological evolution

Yapay evrimin bir bilgisayar programı sayesinde

using a computer program

biyolojik evrimi taklit ederek

to breed better and better solutions to problems over time

sorunlara zamanla daha iyi çözümler üretmesi

isn't actually new.

yeni bir fikir değil.

In fact, artificial evolution,

Aslına bakılırsa yapay evrim bugüne kadar

algorithms operating inside a computer,

bilgisayar algoritmaları aracılığıyla

have been used to design everything from tables to turbine blades.

masalardan türbin kanatlarına kadar birçok şeyin üretiminde kullanıldı.

Back in 2006,

Hatta 2006 yılında NASA

NASA even sent a satellite into space with a communication antenna

uzaya komünikasyon anteni yapay evrimle tasarlanmış olan

that had been designed by artificial evolution.

bir uydu gönderdi.

But evolving robots is actually much harder

Fakat robotların evrimleşmesi

than evolving passive objects such as tables,

çevrelerinden topladıkları bilgilere anlam verebilmek

because robots need brains as well as bodies

ve bunu uygun davranışlara çevirebilmek için

in order to make sense of the information in the world around them

bedenlerin yanı sıra beyinlere ihtiyaç duyduklarından

and translate that into appropriate behaviors.

masa gibi pasif bir nesnenin evriminden çok daha zordur.

So how do we do it?

Peki bu nasıl başarılabilir?

Surprisingly, evolution only needs three ingredients:

Evrim, şaşırtıcı bir şekilde yalnızca şu üç ögeye ihtiyaç duyar:

a population of individuals which exhibit some physical variations;

Belirli fiziksel varyasyonlar sergileyen bireylerden oluşan bir popülasyon,

a method of reproduction

yavruların ebeveynlerden

in which offspring inherit some traits from their parents

bazı özellikler miras aldığı

and occasionally acquire new ones via mutation;

ve mutasyonla bazen yeni özellikler kazandığı bir çoğalma yöntemi

and finally, a means of natural selection.

ve son olarak bir doğal seçilim biçimi.

So we can replicate these three ingredients to evolve robots

Donanım ile yazılımı buluşturup bu üç unsuru sağlayarak

using a mixture of hardware and software.

robotları evrimleştirebiliriz.

The first task is to design a digital version of DNA.

İlk görevimiz DNA’nın dijital bir versiyonunu tasarlamak.

That is a digital blueprint that describes the robot's brain, its body,

Bu, robotun beynini, gövdesini, algı ve hareket mekanizmalarını

its sensory mechanisms and its means of locomotion.

ortaya koyan dijital plan.

Using a randomly generated set of these blueprints,

Rastgele oluşturulmuş bir dizi planla

we can create an initial population of 10 or more robots

bu evrimsel süreci başlatmak için ilk etapta 10 ya da daha fazla

to kick-start this evolutionary process.

robottan oluşan bir nüfus yaratabiliriz.

We've designed a technology that can take the digital blueprint

Dijital plandan yola çıkarak hiç yardıma gerek duymadan

and turn it into a physical robot without any need for human assistance.

fiziksel bir robot üretebilen bir teknoloji tasarladık.

For example, it uses a 3D printer to print the skeleton of the robot

Örneğin robotun iskeletini üretmek için bir 3D yazıcı kullanarak

and then an automated assembly arm like you might find in a factory

fabrikalarda göreceğimiz türden otomasyonlu bir montaj koluyla

to add any electronics and moving parts,

beyin işlevi gören küçük bir bilgisayar da dahil

including a small computer that acts as a brain.

elektronik bileşenler ve hareketli parçaları ekleyebiliyor.

And to enable this brain to adapt to the new body of the robot,

Bu beynin robotun yeni bedenine uyarlanmasını sağlamak için

we send every robot produced to an equivalent of a kindergarten,

üretilen her robotu kreşe denk olan, onun tıpkı ufak bir çocuk gibi

a place where the newborn robot can refine its motor skills

motor becerilerini geliştirebileceği

almost like a small child would.

bir yere gönderiyoruz.

To mimic natural selection,

Doğal seçilimi kopyalamak için

we score these robots on the ability to conduct a task.

bu robotlara görevleri uygulama becerilerine göre not veriyoruz.

And then we use these scores

Sonra bu notları

to selectively decide which robots get to reproduce.

hangi robotların çoğalacağına karar vermede kullanıyoruz.

The reproduction mechanism

Üretim mekanizması

mixes the digital DNA of the chosen parent robots

seçilen ebeveyn robotların dijital DNA’larını karıştırarak

to create a new blueprint for a child robot

onlardan miras aldığı özelliklere ilaveten

that inherits some of the characteristics from its parents

birtakım yeni karakteristikleri olan

but occasionally also exhibits some new ones.

yavru için yeni bir plan oluşturuyor.

And by repeating the cycle of selection and reproduction over and over again,

Seçilim ve çoğalma döngüsünü sürekli tekrarlayarak

we hope that we can breed successive generations of robots

robotların biyolojik evrimdeki gibi biçimleri ve davranışlarını

where, just like is often observed in biological evolution,

görevleri ve çevrelerine uyarlayarak

each generation gets better than the last,

geliştirmesiyle birlikte

with the robots gradually optimizing their form and their behavior

her neslin öncekinden daha iyi olduğu bir dizi robot nesli

to the task and the environment that they find themselves in.

yetiştirebileceğimizi umuyoruz.

Now, although this can all take place

Şimdi, tüm bunlar bazen binlerce yıl sürebilen

in a time frame that's much faster than biological evolution,

biyolojik evrimden çok daha hızlı gerçekleşecek olsa da

which sometimes takes thousands of years,

yine de bu süreç modern dünyada

it's still relatively slow in terms of the time frames we might expect

bir cihaz tasarlayıp üretmek için

in our modern world

gereken süreye kıyasla

to design and produce an artifact.

yavaş kalıyor.

It's mainly due to the 3D printing process,

Bunun ana sebebi ise bazen robot başına

which can take more than four hours per robot,

onun karmaşıklığı ve biçimine göre

depending on the complexity and the shape of the robot.

dört saatten fazla sürebilen 3D baskı süreci.

But we can give our artificial evolutionary process a helping hand

Ama üretmemiz gereken fiziksel robotların sayısını azaltarak

to reduce the number of physical robots that we actually need to make.

yapay evrim sürecine yardımcı olabiliriz.

We create a digital copy of every robot produced

Bir bilgisayar simülasyonunda, üretilen her robotun

inside a simulation in a computer,

dijital kopyasını oluşturarak

and we allow this virtual population of robots to evolve.

bu sanal robot nüfusunun evrimleşmesini sağlıyoruz.

Now it's quite likely that the simulation isn't a very accurate representation

Ne var ki simülasyonun gerçek dünyayla bire bir uyuşan

of the real world.

sonuçlar vermesi pek olası değil.

But it has an advantage that it enables models of robots to be created

Ancak robot modellerini saatler değil de saniyeler içinde üretip

and tested in seconds rather than hours.

test etme gibi bir avantajı var.

So using the simulator technology,

Bu simülatör teknolojisiyle

we can quickly explore the potential of a wide range of robot types

geniş bir tip, biçim, ebat ve sensör yelpazesine sahip robotların potansiyelini

of different shapes and sizes, of different sensory configurations,

hızlıca ölçerek bir robotun işe yararlık derecesini

and quickly get a rough estimate of how useful each robot may be

onu fiziksel olarak üretmeden önce

before we physically make it.

kabaca belirleyebiliriz.

And we predict that by allowing a novel form of breeding

Ve fiziksel bir robotun sanal kuzenlerinden biriyle çiftleştiği

in which a physical robot can breed with one of its virtual cousins,

yeni bir çoğalma biçimi sayesinde, simülasyonda keşfedilen

then the useful traits that have been discovered in simulation

işe yarar özellikleri fiziksel robot nüfusuna hızla yayarak

will quickly spread into the physical robot population,

bunların yerinde gelişmesini

where they can be further refined in situ.

sağlayabiliriz.

It might sound like science fiction,

Bunlar kulağa bilim kurgu gibi gelse de

but actually there's a serious point.

gayet ciddi bir şeyden bahsediyorum.

While we expect the technology that I've just described

Az önce anlattığım teknolojinin bizim için tehlikeli koşullarda çalışacak

to be useful in designing robots,

ya da diğer gezegenlere yönelik

for example, to work in situations where it's unsafe to send humans

bilimsel keşif görevlerinde

or to help us pursue our scientific quest for exoplanetary exploration,

kullanılabilecek robotlar tasarlamada faydalı olması dışında

there are some more pragmatic reasons

yapay evrimi düşünmenin

why we should consider artificial evolution.

başka pragmatik sebepleri bulunuyor.

As climate change gathers pace,

İklim değişikliği ivme kazandıkça

it is clear that we need a radical rethink

dünyada ekolojik ayak izini azaltmak için

to our approach to robotic design here on Earth

robotik tasarıma yaklaşımımızı

radikal bir şekilde yeniden düşünmenin gerekliliği gitgide artıyor.

in order to reduce that ecological footprint.

For example,

Örneğin,

creating new designs of robot built from sustainable materials

sürdürülebilir materyallerle üretilmiş, az enerjiyle çalışan

that operate at low energy,

onarılabilir ve geri dönüşümlü

that are repairable and recyclable.

yeni robotlar tasarlanabilir.

It's quite likely that this new generation of robots

Bahsettiğim yeni nesil robotlar muhtemelen

won't look anything like the robots that we see around us today,

bugünkülere hiç benzemeyecek olsa da

but that's exactly why artificial evolution might help.

yapay evrimin sağladığı avantajlardan biri bu.

Discovering novel designs by processes that are unfettered by the constraints

Böylece kendi mühendislik bilimi anlayışımızın

that our own understanding of engineering science

tasarım sürecine koyduğu sınırlardan bağımsız süreçlerle

imposes on the design process.

yeni tasarımlar keşfetmek.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkışlar)